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[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
[作者]
于小兵
围绕突发事件应急的特点,建立了运输成本最小、延误时间最短的多目标数学模型。通过范数理想点将多目标模型转化为单目标模型。设计粒子群优化算法,采用将学习因子、惯性权重设为线性变化和增加局部扰动的方式,建立了针对性的优化算法。结合实际应急案例进行了数值实验与案例分析,证明了算法的有效性,从而为应急条件下的物资调度提供了有效和可靠的方法。
关键词：
应急管理 物资调度 粒子群算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄文雅
文章使用随机扰动项进行随机干扰,使粒子跳出局部最优解的局限,大大提高了算法的精度,通过粒子群优化算法和现有文献的求解结果比较,发现粒子群优化算法计算的准确度更高,该算法能够得出较为精确的全局最优解。上层规划模型的求解结果表明所有实例均能全局收敛于最优解,说明构建的基于粒子群优化算法的最优双层规划模型可信度较高。
[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] 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] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
张雪花 张武 李叶云 蔡芮莹 朱小倩
引入人工控制因素,以扩展的自回归模型(ARX)为基础,构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数,采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO),面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明,运用多目标灰色PSO算法将育苗温室内温度值从31.5℃降为24.51℃,相对湿度从47.2%提升为59.35%,耗电量降低17.6%。与线性加权和法、单目标PSO算法相比,选取多目标灰色PSO算法对温室进行优化,得到在开启遮阳与喷淋组合调控的情况下,经过20 min温室内温度和相对湿度调控,即可达到茶
关键词：
温室 模型 灰色粒子群算法 多目标优化
[期刊] 科技管理研究
[作者]
张伟
生产计划问题是指为达到特定性能标准，对可共享的资源进行配置和对生产作业进行顺序安排。混合流水车间计划问题在冶金、石化、国防等行业具有很好的实际运用前景，是一种通用的流水作业调度问题和并行作业问题的扩展，具有多约束、多阶段、多目标、高非线性等特征。由于该问题具有较大的特殊性，难以采用常规的数学规划方法来解决。
[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] 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] 长江流域资源与环境
[作者]
王帝文 李飞雪 陈东
土地利用优化配置主要是研究土地资源在数量结构、空间布局及综合效益的优化,过程中需考虑土地资源、生态环境、政策影响等多方面因素,因此很难得到最优方案,给土地利用配置带来了很大的挑战。该文以常州市武进区为研究区,采用基于Pareto最优的多目标粒子群算法构建了土地利用优化配置模型,分析了优化后的土地利用配置方案在数量结构和空间布局上的变化特征。研究表明:该模型能够利用粒子群在空间中的分布模拟土地利用的空间布局,并能在多目标控制和条件约束下进行全局优化处理,模型得到的一组符合Pareto最优的土地利用配置方案,能够提高土地的集聚度、适宜度以及区域整体的生态服务价值,从而为土地规划提供了具有不同数量和空间布局特征的方案支持。
[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] 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] 物流技术
[作者]
张明伟 李波
针对加工企业Job-Shop生产调度、采购与原材料库存决策存在相互独立的问题,从供应链集成角度提出了采购—库存—生产协同计划模型,以协同优化企业生产调度、原材料采购计划及原材料库存决策。提出了求解该模型的改进粒子群算法,借鉴遗传算法的交叉算子代替粒子群算法中的速度算子,在初始粒子群中加入启发式因子以提高算法的计算速度与解的质量,并给出了算法的具体实现过程。最后,通过实例验证了改进粒子群算法的效率与鲁棒性,并证明了采购—库存—生产协同计划模型的可行性与有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘琦铀 施灿涛 李铁克
针对以最小化完工时间为目标的工艺规划与调度集成(Integration of Process Planning and Scheduling,IPPS)优化问题,提出一种将粒子群算法与遗传算法、贪婪算法相结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,首先在工艺规划阶段,通过遗传算法有效地解决了多工艺路线生成问题;然后,针对多工艺路线的车间调度问题特点,构造了此问题的粒子群求解算法,最后用示例仿真验证了该算法有效可行。
关键词：
工艺设计 作业调度 遗传算法 粒子群算法
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
马琳
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.
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