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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
姜凤利 张宇 王慧
粒子群优化算法在农村电网无功优化领域已有广泛应用,但算法存在不足,易陷入局部极值。算法中粒子更新方式和惯性权重是影响搜索能力的关键因素,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization algorithm with guiding strategy,GSAPSO),该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导来克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛
关键词：
电力系统 无功优化 粒子群算法 惯性权重
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊斌 喻斌
供应商选择和评估是企业一项重要的控制活动,对企业生产经营将产生重大影响。为了最大限度地减少供应商所支出的补货成本,文章拟提出一种基于粒子群优化的供应商补货策略优化方法,应用实例验证表明该方法是一种可行且可靠的内部控制管理方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁知平 刘超 牛培峰
粒子群算法(PSO)是一种应用广泛、性能优良的启发式智能优化算法。但是PSO算法具有易陷入局部最小值和全局寻优能力差的缺陷,针对此问题,文章提出了一种基于自适应惯性权重的粒子群算法(AIW-PSO),该算法能够有效的平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度。用12组基准测试函数来验证AIW-PSO算法的寻优性能和收敛精度,并与现有相关算法相比,仿真实验结果表明,AIW-PSO算法的全局搜索能力和寻优精度都有较大的提高。
[期刊] 物流技术
[作者]
张智善
采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置。最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
吴巍 周孝德 王新宏 程文
【目的】针对传统多沙水库冲淤预测模型难以准确、迅速预测某一具体水库调度运行方式下泥沙的冲淤变化过程,无法为制定合理水库调度运行方式提供决策依据的不足,构建一种计算效率高、能保证一定计算精度且相对简便的泥沙冲淤预测模型。【方法】将人工神经网络及粒子群优化算法引入到多沙水库冲淤预测中,构建基于自适应粒子群算法优化BP神经网络的多沙水库冲淤预测模型,并将该模型应用于冯家山水库库区泥沙冲淤形态、冲淤量的预测,验证其实用性。【结果】将多沙水库冲淤变化过程视为一个非线性动力系统,利用人工神经网络处理大规模复杂非线性动力学问题的优势,在采用自适应粒子群优化算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化的基础...
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
左国玉 李宓 郑榜贵
轨迹规划是机械臂运动控制的关键环节，通过向控制器提供时间最短且稳定的参考轨迹，能够减少机械臂的运动时间以及关节振动。针对多自由度机械臂的时间、冲击最优轨迹规划问题，提出了一种基于改进多目标粒子群算法（improved adaptive multi-objective particle swarm optimization， IAMOPSO）的机械臂轨迹规划方法。首先，利用5次B样条曲线对给定的关节路径点进行插值，获得位置、速度以及加速度等物理量连续的运动轨迹；然后，建立以机械臂的运动时间和关节冲击为优化目标的数学模型，将机械臂的关节运动学约束作为优化问题的约束条件；最后，为提高非支配解集的多样性同时避免局部极值的可能性，采用变异算子、自适应权重以及动态学习因子的混合策略改进多目标粒子群算法，再优化求解目标函数，并利用归一化函数选取平均最优解。实验结果表明，使用5次B样条曲线插值能够满足机械臂关节轨迹平滑以及连续性要求，基于IAMOPSO算法的最优轨迹规划方法能获得收敛性较好的Pareto前沿面，依据平均最优准则所选取的时间、冲击最优轨迹，能有效提高机械臂的作业效率与稳定性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
郑永前 张锦 王伟有
在考虑制造单元出入点具体位置与最短物流路径的情况下,对单元间布局两个环节的问题——确定单元在车间平面上的位置,确定出入点间最短物流路径——作了集成研究,避免分步研究导致的解空间缺失;基于割树策略建立了单元布局模型,设计了结构化编码的自适应粒子群算法,使车间平面形成整齐连续的布局;通过将车间平面布局转化成连通图,在算法中嵌入改进Dijkstra算法,量化了各单元出入点之间的最短物流距离;从而使布局结果更加符合生产实际。
[期刊] 物流技术
[作者]
戴昕
针对粒子群优化算法后期寻优能力,并易陷入局部最优等不足,提出了一种反向学习粒子群的物流配送路径优化算法(OBLPSO)。首先建立物流配送路径优化的数学模型,然后通过粒子之间的相互协作和信息交流进行求解,并引入反向学习机制提高粒子群寻优能力和收敛速度,最后在Matlab2012平台上对OBLPSO算法性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对其它物流配送路径优化算法,OBLPSO算法可以获得时间短、路径合理的物流配送方案,具有一定的实用价值。
关键词：
反向学习 粒子群优化 物流配送 路径选择
[期刊] 工业工程
[作者]
张敏 程文明
针对目前多品种、复杂化的生产趋势,提出了一种基于自适应变异的粒子群算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)的控制图失效模式识别的方法。利用SVM小样本学习能力,设计一对一的SVM多分类器进行控制图模式识别,并利用AMPSO算法优化SVM核函数的参数。通过对10种控制图模式(6种基本模式和4种混合模式)的20维特征仿真数据对该方法进行检验,并通过与BP、SVM、PSO-SVM识别方法的对比分析。仿真试验表明该方法有效提高了控制图模式的识别精度,达到98.14%,而BP仅有75%,为控制图在线实时识别提供了一种可行的途径。
关键词：
控制图 模式识别 支持向量机 粒子群
[期刊] 技术经济
[作者]
贾正源 宫立华
工期-费用优化是网络优化技术的核心内容。传统的工期-费用优化研究忽略了次关键路线、资源约束条件对工期压缩的影响。本文研究了次关键路线对工期压缩的影响,描述了求解最低压缩成本的特征路线法,并以此为基础建立了有资源约束的工期-费用优化数学模型。对解进行编码处理后,采用粒子群算法对工期—费用优化模型进行求解,并根据求得的最优解来调整工序工期,最终实现工期-费用的最优化。最后,经过工程实例的仿真,证明了模型的合理性和有效性。
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
陈卫东 朱红杰
能源需求预测是能源规划和政策制定的基础。经济增长、总人口、产业结构、城市化率、能源消费结构以及技术进步等因素都会影响能源需求。采用粒子群优化算法,通过两种函数形式(线性和指数)建立了基于影响因素的能源需求预测模型。以1980-2005年的各指标数据作为训练样本进行模型的参数估计,并使用2006-2010年的相关数据作为检测样本来验证所建模型的有效性。模拟结果显示,指数模型的预测能力略优于线性模型,但两者的能源消费量预测值都接近真实值,估计误差较小:拟合部分的平均相对误差分别为0.76%和0.57%,检测部分的平均相对误差分别为0.78%和0.624%。这说明粒子群优化算法在解决我国能源系统非线...
关键词：
粒子群算法 能源需求 预测
[期刊] 软科学
[作者]
王益锋 仲毅
通过层次分析法,计算出项目群中各项目相对于项目群进度优化总目标的权重,进而计算出不同单位约束资源的使用在项目重要性权重约束下,对项目群整体相对进度优化值的影响。引入粒子群算法,设计算法流程,构建约束资源分配模型,对目标模型进行求解,从而实现项目群整体进度的优化。通过算例验证粒子群算法在解决项目群进度优化管理的可行性和有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
杨琴 袁玲玲 梁红艳 李金奇 武思
针对上班高峰期多台电梯调度的问题,建立了反映整个电梯服务系统特征的数学模型,以达到最小化乘客的平均等待时间即候梯时间为调度目标,在此基础上,利用改进粒子群算法对电梯相应的服务楼层分区方案进行迭代寻优,同时满足最小化电梯平均运行时间和载客人数的要求,使所有电梯发挥其最高效的作用。在模型的求解过程中采用非线性方程的数值解法进行求解,并通过Matlab编程最终得到电梯相应服务楼层的优化调度方案。这两者的结合在仿真中取得了有效的成果,证明了这一调度方法的实用性和有效性。
关键词：
改进粒子群算法 电梯分区 电梯调度
[期刊] 工业工程
[作者]
蒋革 冯定忠 朱伟杭
针对船体分段制造计划通常受到分段装焊场地、作业设备和作业工序等因素限制,以按需拉动、负荷平衡、缩短周期为优化目标,构建了高效分段制造作业计划优化模型。考虑作业优化模型变量离散和非线性问题,采用改进的粒子群算法,对优化模型进行求解。通过对某船厂实例分析,经Matlab编程运行,表明优化算法对提高分段制造产能、缩短建造周期具有较为明显的效果。
关键词：
船体分段 作业计划 改进粒子群算法
[期刊] 物流技术
[作者]
陈志新 陈方玉 胡贵彦 祝亚亭
提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。
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