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[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]
何剑宇
为了提高灰色预测模型GM(1,1)在复杂系统模型中的预测精度,从原始数据和预测值两个方面对灰色GM(1,1)模型进行改进。根据原始数据的信息特点对模型作补充定义;预测值改进则利用背景值重构和粒子群优化算法对传统GM(1,1)模型的预测值进行改进,求出最佳预测值。结果表明:改进GM(1,1)模型的平均残差和相对残差都远远小于传统模型,其预测效能和可信度都有大幅提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王亮 滕克难 吕卫民 金永川
文章分析了传统GM(1,1)及DGM(1,1)模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟及预测效果并不理想。引入非线性时间项,构造了一种拓展的非线性时变参数离散灰色预测模型(NTDGM(1,1)模型),并利用粒子群算法(PSO)优化得到模型中各参数,给出了该模型的建模步骤。算例分析表明文章提出的NTDGM(1,1)模型对各类型趋势数据均具有很好的模拟精度,能够很好地解决非线性序列的模拟问题。
[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] 管理评论
[作者]
章杰宽 朱普选
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。
[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.
[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] 运筹与管理
[作者]
王晓佳 张宝霆 徐达宇
针对智能电网对用电量预测的需求和电力系统的负荷特性,在分析了灰色模型GM(1,1)的局限性以及基本粒子群算法在优化GM(1,1)背景值时所出现的不足的基础上,构建了具有压缩因子K的粒子群算法,以此来改进灰色模型的背景值,提出了含有压缩因子的粒子群优化灰色模型KPSO-GM,并把它用于智能电网中用电量预测。实例证明,该算法具有较高的预测精度,有利于提高智能电网的质量。
[期刊] 物流技术
[作者]
李雪佳
针对影响配送中心总成本的关键因素-配送中心的空间位置及布局问题展开研究,在综合考虑运输、仓储以及其他相关成本影响下,利用带有自适应思想和遗传思想的改进粒子群算法对配送中心的空间位置进行合理布局,并对算法进行了比较分析,得出改进粒子群算法能够大大加快优化速度,并且有效避免"早熟现象"。
[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] 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] 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
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