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基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法研究
1
作者 吕文虎 万雄彪 《沈阳工程学院学报（自然科学版）》 2024年第4期15-21,共7页
变桨距控制对机组的发电效率和稳定性具有重要影响。受风速随机性等多种因素影响,在变桨距控制过程中容易产生发电机组振动,无法保证风力发电机组的运行稳定性。因此,研究基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法。以动力学方... 变桨距控制对机组的发电效率和稳定性具有重要影响。受风速随机性等多种因素影响,在变桨距控制过程中容易产生发电机组振动,无法保证风力发电机组的运行稳定性。因此,研究基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法。以动力学方程构建风力发电机组变桨距控制数学模型,描述机组风能转换效率与机组振动之间的关系;根据机组动态变化关系,提取变桨距控制的关键要素,基于遗传-粒子群算法设定变桨距控制目标;参照风力发电机组变桨距控制目标,设定对应目标函数,求解实现风力发电机组变桨距控制。实验结果表明:在稳定风况和突变风况下,所研究方法可以实现风力发电机组的变桨距控制,达到最佳的功率输出,且控制过程中未出现机组振动限值。 展开更多
关键词 遗传-粒子群算法 风力发电机组 变桨距控制 稳定性
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遗传-粒子群算法模型修正 被引量：6
2
作者 孔宪仁 秦玉灵 罗文波 《力学与实践》 CSCD 北大核心 2009年第5期56-60,共5页
用部分测量模态数据对5层钢架结构进行模型修正,将遗传算法、粒子群优化算法、遗传-粒子群组合算法3种算法在该模型修正过程中的效率和精度进行比较,结果表明修正后模型的全部四阶频率和振型都能在不同程度上向目标值靠近,证明3种算法... 用部分测量模态数据对5层钢架结构进行模型修正,将遗传算法、粒子群优化算法、遗传-粒子群组合算法3种算法在该模型修正过程中的效率和精度进行比较,结果表明修正后模型的全部四阶频率和振型都能在不同程度上向目标值靠近,证明3种算法都能够有效修正模型,而且遗传-粒子群算法能在前期利用遗传算法进行高效全局搜索,后期利用粒子群算法进行细致局部搜索,与单独使用遗传算法或粒子群算法相比,组合算法效率和精度更高. 展开更多
关键词 模态数据 模型修正 遗传-粒子群算法 全局搜索 修正效率
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
3
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于粒子群-遗传混合算法的深沟球轴承优化设计
4
作者 叶帅 余江鸿 +2 位作者 姚齐水 唐嘉昌 李睿 《湖南工业大学学报》 2024年第1期32-39,共8页
为了提高深沟球轴承的服役性能,提出一种基于粒子群-遗传混合算法的优化设计方法。其以额定动载荷和额定静载荷为目标函数,以滚动体直径、节圆直径、滚动体数目和内外圈滚道沟曲率半径系数为设计变量,基于粒子群算法,引入罚函数和遗传... 为了提高深沟球轴承的服役性能,提出一种基于粒子群-遗传混合算法的优化设计方法。其以额定动载荷和额定静载荷为目标函数,以滚动体直径、节圆直径、滚动体数目和内外圈滚道沟曲率半径系数为设计变量,基于粒子群算法,引入罚函数和遗传交叉、变异操作,解决带约束优化问题求解和局部最优问题。并以6206型轴承为算例,对优化后的轴承进行应力分析和敏感度分析。结果表明,所提出算法的收敛性能较好、优化能力较强、运算速度较快,优化后的深沟球轴承接触应力下降了31.7%,从而验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 深沟球轴承 服役性能 粒子群-遗传混合算法 优化设计 应力分析
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基于多层编码的遗传-粒子群融合算法流水线优化控制 被引量：7
5
作者 侯媛彬 薛斐 +1 位作者 郑茂全 樊荣 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期159-164,共6页
针对机械加工行业中多任务加工的流水线自动优化控制问题,建立了以'多工件多工序最短加工时间'为目标,以'实际加工限制'为约束的流水线加工控制数学模型,提出一种基于多层编码的遗传-粒子群融合算法。该算法以粒子群算... 针对机械加工行业中多任务加工的流水线自动优化控制问题,建立了以'多工件多工序最短加工时间'为目标,以'实际加工限制'为约束的流水线加工控制数学模型,提出一种基于多层编码的遗传-粒子群融合算法。该算法以粒子群算法思想为基础,融合了遗传算法操作和多层编码机制,可防止陷入局部最优解,并具有较快的收敛速度。针对不同规模的加工实例进行仿真,结果表明该算法完成多工件多工序的加工时间比基本遗传算法缩短了约9%,具有提高流水线利用率和机械加工生产效率的优点。 展开更多
关键词 流水线优化控制 最短加工时间 多层编码 遗传-粒子群融合算法
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基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题 被引量：9
6
作者 杨帆 方成刚 吴伟伟 《制造技术与机床》 北大核心 2020年第2期138-142,146,共6页
在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力... 在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 多资源调度 遗传-粒子群混合算法 单层编码
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采用多目标粒子群-遗传算法的井筒钻孔机械臂臂长设计
7
作者 胡启国 苏文 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期150-156,共7页
为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题,采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先,在无初始臂长参数下,通过算法获得一组结构参数小,在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后,借助MDH(modified Denavit-... 为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题,采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先,在无初始臂长参数下,通过算法获得一组结构参数小,在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后,借助MDH(modified Denavit-Hartenberg)坐标运动学参数化正向建模,以末端位置包络线为约束逆向筛选,以臂长参数、可达度为目标,采用多目标粒子群-遗传算法(MOPSO-GA)进行参数寻优,得到若干组Pareto最优解集,并根据适应度选择最优参数结果.最后,对最优参数蒙特卡洛法和运动学进行仿真验证.结果表明:末端点云布于井底,包覆井筒钻孔工作区域,各臂运动学参数相对平稳,能够完成目标任务. 展开更多
关键词 机械臂 井筒工程 参数优化 多目标粒子群-遗传算法(MOPSO-GA) 可达度
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基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化 被引量：8
8
作者 徐佳楠 张天瑞 李玉龙 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第16期6917-6922,共6页
为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm,GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变... 为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm,GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm,GA)、萤火虫算法(firefly algorithm,FA)和粒子群(particle swarm algorithm,PSO)优化算法进行对比。结果表明:运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。 展开更多
关键词 风电场 微观选址 尾流效应 布局优化 风电成本 自适应权重 遗传-粒子群优化算法(GA-PSO)
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基于遗传-粒子群优化算法带有缓存机制的卸载策略 被引量：1
9
作者 彭璧莹 李陶深 陈燕 《广西科学》 CAS 北大核心 2022年第5期901-907,共7页
为了满足移动边缘计算(Mobie Edge Computing,MEC)场景中时延敏感型应用的需求,提出一种基于遗传-粒子群优化算法(Genetic-Particle Swarm Optimization Algorithm,GA-PSO)和缓存机制的卸载策略。该策略将遗传算法和粒子群优化(Particle... 为了满足移动边缘计算(Mobie Edge Computing,MEC)场景中时延敏感型应用的需求,提出一种基于遗传-粒子群优化算法(Genetic-Particle Swarm Optimization Algorithm,GA-PSO)和缓存机制的卸载策略。该策略将遗传算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法融合起来,以便求取边缘计算卸载中的最优卸载比例和缓存决策;将已完成且重复请求的任务及相关数据在边缘云上进行缓存,用以最小化任务的卸载时延。仿真实验结果表明,该策略可以有效降低移动边缘计算的时延。 展开更多
关键词 移动边缘计算 遗传-粒子群优化算法 时延 缓存机制 计算卸载策略
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嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法 被引量：9
10
作者 漆伟 冯鹏 +3 位作者 魏彪 郑冬 于婷婷 刘鹏勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期194-200,共7页
基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征... 基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PS O算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明:与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.2123,预测精度增加到0.9993,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。 展开更多
关键词 紫外-可见光谱法 嵌入式粒子群-遗传算法 波长特征选择 偏最小二乘法 化学需氧量
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利用遗传-粒子群优化混合算法求取剩余静校正量 被引量：3
11
作者 何超群 王彦春 张品 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期656-659,共4页
剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混... 剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混合算法利用了粒子群优化算法的速度和位置的更新规则,并引入遗传算法里的交叉变异思想。用混合算法和遗传算法分别对两个理论模型进行试处理,处理结果表明,混合算法比遗传算法具有更好的性能,是一种求取复杂地形条件下剩余静校正量的实用方法。 展开更多
关键词 剩余静校正 遗传算法 粒子群算法 粒子群优化-遗传混合算法
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基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略 被引量：2
12
作者 郭磊 雪晴 +2 位作者 董彦磊 耿纪昭 尹展 《无线电通信技术》 2020年第1期108-115,共8页
以提高天基资源调度效率为目标,提出一种基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略。将资源调度问题抽象为任务排序模型,设计适用于任务排序的十进制编码规则;通过重新定义遗传算法中选择、交叉和变异算子的进化行为以及粒子群算法的速... 以提高天基资源调度效率为目标,提出一种基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略。将资源调度问题抽象为任务排序模型,设计适用于任务排序的十进制编码规则;通过重新定义遗传算法中选择、交叉和变异算子的进化行为以及粒子群算法的速度方向,结合遗传算法全局最优搜索、粒子群算法局部快速收敛等优点设计适用于天基资源调度的遗传-粒子群算法。通过实验验证遗传-粒子群算法能够在较短的时间内计算出全局最优解,是一种高效的天基资源调度解决方法。 展开更多
关键词 天基资源调度 卫星通信 遗传算法 粒子群算法 遗传-粒子群算法
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基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法 被引量：6
13
作者 涂圣文 苏州 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期39-45,共7页
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案... 为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。 展开更多
关键词 道路工程 公路平面线形 智能选线方法 遗传-粒子群混合算法
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基于粒子群算法的遗传算法优化研究 被引量：18
14
作者 李雅琼 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2017年第1期55-60,共6页
粒子群算法简单、控制参数较少,受到了很多专家学者的关注.但是,粒子群算法也有收敛速度慢、容易陷入局部最优等方面的缺陷.考虑到遗传算法在全局搜索方面很有优势,可以将遗传算法融入到粒子群算法,以弥补粒子群算法的不足.以巡回旅行... 粒子群算法简单、控制参数较少,受到了很多专家学者的关注.但是,粒子群算法也有收敛速度慢、容易陷入局部最优等方面的缺陷.考虑到遗传算法在全局搜索方面很有优势,可以将遗传算法融入到粒子群算法,以弥补粒子群算法的不足.以巡回旅行商为例,分别用matlab仿真标准粒子群算法和粒子群-遗传算法,仿真结果表明粒子群-遗传算法比标准粒子群算法求得的解要更优. 展开更多
关键词 巡回旅行商 粒子群-遗传算法 MATLAB仿真
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一种结合自适应惯性权重的改进遗传粒子群算法 被引量：4
15
作者 司华清 袁亚琼 《技术与市场》 2018年第11期48-49,共2页
针对经典粒子群算法容易陷入局部最优的不足之处进行研究,提出对经典粒子群算法使用自适应惯性权重并引入遗传算法的思想来解决经典粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。仿真实验结果表明,该混合算法与经典粒子群算法相比,不仅能... 针对经典粒子群算法容易陷入局部最优的不足之处进行研究,提出对经典粒子群算法使用自适应惯性权重并引入遗传算法的思想来解决经典粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。仿真实验结果表明,该混合算法与经典粒子群算法相比,不仅能够避免寻优过程中陷入局部最优问题,而且还具有收敛速度快、成功次数高、稳定性及寻优结果好等特点。 展开更多
关键词 自适应 惯性权重 粒子群-遗传算法 全局最优
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基于GA-PSO算法的烧结料场原料库存量优化 被引量：4
16
作者 蔡雁 钟茜怡 +1 位作者 吴敏 周晋妮 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2824-2830,共7页
原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈,针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点,以企业原料库存费用最小为目标建立了烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型,提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化... 原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈,针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点,以企业原料库存费用最小为目标建立了烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型,提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化方法。同时,应用某钢铁企业360m2烧结生产线的综合原料场实际生产数据进行仿真验证,结果表明,该模型可以反映该钢铁企业综合料场铁矿粉库存量的实际情况,采用的优化方法可以得到模型的最优解,为钢铁企业采购计划的制定提供决策支持。 展开更多
关键词 烧结料场 库存优化 粒子群优化 遗传-粒子群算法
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基于多样本GA-PSO算法的发射入轨段测控设备优化部署 被引量：2
17
作者 任猛 刘刚 +2 位作者 何兵 李俊瑶 杨阳 《电讯技术》 北大核心 2023年第5期648-655,共8页
针对当前航天器发射入轨段地基测控设备部署中存在的效率不高、灵活性不足等问题,考虑最高仰角、地形遮蔽等约束条件,以定轨精度、测控覆盖、资源占用为优化目标,建立给定弹道下测控设备部署优化模型。提出基于多样本遗传-粒子群(Geneti... 针对当前航天器发射入轨段地基测控设备部署中存在的效率不高、灵活性不足等问题,考虑最高仰角、地形遮蔽等约束条件,以定轨精度、测控覆盖、资源占用为优化目标,建立给定弹道下测控设备部署优化模型。提出基于多样本遗传-粒子群(Genetic-Particle Swarm Optimization,GA-PSO)算法的发射入轨段测控设备部署优化方法,通过目标权重自适应变换和一定强度的蒙特卡洛仿真实验获取Pareto最优解集,统计分析确定全局最优解。仿真结果表明,该方法可进一步提高发射入轨段定轨精度和测控覆盖率,减少设备冗余,为测控方案制定提供有效数据参考。 展开更多
关键词 航天测控 设备部署 多目标优化 多样本遗传-粒子群算法
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改进PSO-GA算法求解混合流水车间调度问题 被引量：11
18
作者 于蒙 刘德汉 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2021年第3期586-590,共5页
为解决混合流水车间排产优化中企业较为关注的最大加工时间最小问题及设备负载均衡问题,引入综合评价指标函数,并建立了混合整数规划数学模型.改进了基本遗传-粒子群算法,充分利用了粒子群算法搜索速度快的优点及遗传算法搜索范围广的优... 为解决混合流水车间排产优化中企业较为关注的最大加工时间最小问题及设备负载均衡问题,引入综合评价指标函数,并建立了混合整数规划数学模型.改进了基本遗传-粒子群算法,充分利用了粒子群算法搜索速度快的优点及遗传算法搜索范围广的优点,且在算法寻优过程中引入随遗传与迁移代数自适应调整参数的策略,相较于原算法,改进后的算法有更强的跳出局部最优、保持活力的能力.基于汽车生产线数据对遗传算法、粒子群算法及改进遗传-粒子群算法进行了仿真比较,结果表明:改进后的算法在综合评价指标函数与所需收敛代数上均优于普通遗传算法与粒子群算法. 展开更多
关键词 遗传-粒子群混合算法 混合流水车间调度 多目标优化
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基于PSO-GA算法的交叉口仿真优化研究 被引量：3
19
作者 任永泰 邓朝 王紫阳 《计算机仿真》 北大核心 2022年第12期204-208,共5页
近年来,交通拥堵已成为城市发展中日益严峻的问题。为了有效地减少交通拥挤,建立了以时间延迟,停车次数和交通容量为评价指标的多目标函数。鉴于遗传算法-粒子群优化算法(PSO-GA)的快速收敛性和稳定性,以中国武汉市某一个交叉口为例,使... 近年来,交通拥堵已成为城市发展中日益严峻的问题。为了有效地减少交通拥挤,建立了以时间延迟,停车次数和交通容量为评价指标的多目标函数。鉴于遗传算法-粒子群优化算法(PSO-GA)的快速收敛性和稳定性,以中国武汉市某一个交叉口为例,使用Synchro交通仿真软件将现实配时方案、Webster算法,遗传算法(GA)与PSO-GA算法的性能指标进行了数值比较。结果表明,提出的PSO-GA模型的时序优化效果远好于其它方案。在灵敏度分析方面也讨论了高低交通流状况对于车辆运行的影响。分析显示,合理控制交通流量对于缓解交通拥挤,提高道路运行效率具有重要意义。 展开更多
关键词 信号配时优化 遗传算法-粒子群优化算法 交通仿真 灵敏度分析
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PSO-GA组合算法优化PID参数及可视化平台设计 被引量：1
20
作者 范晋伟 梅钦 +2 位作者 李海涌 宁堃 金爱韦 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第8期8-11,共4页
PID控制是机床伺服控制系统中广泛应用的一种控制方式,PID参数是否合理直接影响着伺服系统的性能。以MKS8332A数控凸轮轴磨床砂轮架伺服系统为模型,提出一种基于粒子群-遗传组合算法(PSO-GA)的PID控制器参数优化方法。仿真结果表明,该... PID控制是机床伺服控制系统中广泛应用的一种控制方式,PID参数是否合理直接影响着伺服系统的性能。以MKS8332A数控凸轮轴磨床砂轮架伺服系统为模型,提出一种基于粒子群-遗传组合算法(PSO-GA)的PID控制器参数优化方法。仿真结果表明,该算法寻优性能比单独的遗传算法和粒子群算法表现更为优异,证实了该算法能有效的优化伺服系统PID参数。为了使用户无需去了解复杂的算法源代码,而只需在平台上进行操作就可以解决PID参数的优化问题。多种智能算法被引入称为可视化平台的优化软件设计,用MATLAB GUI编程环境构建了PID参数可视化平台,为用户提供一个友好的图形界面。 展开更多
关键词 粒子群-遗传组合算法 PID控制器参数优化 砂轮架伺服系统 可视化仿真平台
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