微粒群优化求解van Genuchten方程参数

van Genuchten方程参数的求解是复杂的非线性拟合问题,用传统方法难以有效解决。应用微粒群优化目的在于找到一条求解van Genuchten方程参数新的有效途径。以粉壤土吸湿和脱湿实测数据为实验,利用VisualBasic.NET语言进行编程,首先建立目标函数,然后计算每个微粒的适应值,通过微粒的自动寻优过程,找到最小误差平方和,最后记录下与之对应的参数,即为方程所求得解。通过最小误差平方和与其他方法进行比较,表明微粒群优化程序设计简洁、运行时间短、拟合精度高,是一种求解van Genuchten方程参数的有效方法。     

基于改进粒子群的土壤水分特征曲线参数优化研究

土壤水分特征曲线是研究土壤水分运动的重要参数,Van Genuchten方程是目前广泛应用的土壤水分特征曲线方程。由于该方程参数较多,人工调节参数繁琐复杂,应用优化算法实现参数自动调节成为首选。分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和改进粒子群算法(CMOPSO)对方程进行参数寻优,对比3种算法的收敛速度、所需迭代次数和算法稳定性。结果表明:3种算法的参数模拟精度均较好;改进粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度优于遗传算法与粒子群算法,且所需迭代次数最少,适合VG方程的参数寻优。     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制...     

农田土壤水分特征曲线参数拟合及其剖面变异特性研究

在天津农学院西校区和山西大同阳高试验基地,采用环刀取原状土方法分层、分垂直和水平2个方向取土样,采用高速离心机(CR22GⅡ)方法得到了土壤水分特征曲线数据,利用Van Genuchten模型对实测数据进行了拟合,并运用Excel软件规划求解与模式搜索法交替迭代进行参数拟合优化求解。结果表明,根据实测数据所选的参数初始值和优化值之间有明显差异,以残余含水率差异最大,参数n差异最小;参数优化过程中不同参数随迭代次数的增加有不同的变化规律;不同深度的参数优化值有显著差异,不同方向参数值有一定差异;取样误差对参数的优化结果也有一定的影响。     

基于天牛须搜索算法的渠系优化配水初步研究

灌区渠系优化配水研究对灌区从用水管理向需水管理转变具有重要意义.目前,天牛须搜索算法已被广泛应用于生产实际,而在渠系优化配水方面的应用较少.为探究天牛须搜索算法在渠系优化配水领域的可行性与合理性,以大功灌区西一干渠干支2级渠系输水过程中渗漏量为优化目标,渠道运行时间及输水流量为决策变量,构建渠系配水模型,并采用天牛须搜索算法进行模型优化求解.结果表明,天牛须搜索算法求解结果中配水时间较传统配水时间缩短7 d,配水效率提高35％.渠系渗漏量为34.99万m3,占总配水量6.69％,干支2级渠系水利用系数提高为0.704.天牛须搜索算法在解决高维渠系优化配水问题上表现良好,能够贴近渠系实际运行情况并合理进行水资源配置.     

基于禁忌搜索算法的往复振动筛运动参数优化设计

运用禁忌搜索算法和MATLAB语言,编制了往复振动筛运动参数仿真计算的算法实现程序,并运用该程序对往复振动筛的振动圆频率、振动振幅、振动方向角和振动面倾角进行了优化仿真计算,优化计算结果表明:物料沿振动筛面的平均推进速度达到0.1879m/s,在保证物料不跳离筛面的条件下,振动惯性达到最大值。     

基于SUFI-2参数最适置信区间的参数优化方法结果对比分析

研究水文模型参数置信区间对于径流模拟的影响,对SWAT模型校准应用具有重要意义.将麻城市举水河流域作为研究区域,选取1953-2006年(1995-1996年为预热期,1997-2000年为率定期,2001-2004年为验证期)的月径流实测资料,并采用SUFI-2方法识别出敏感性参数的置信区间进行模拟,比较参数置信区间...     

基于遗传变邻域搜索算法的农机跨区调度优化研究

智慧农业的快速发展促使多区域互联农机的调度追求更高的实时性,为更合理配置农机资源,农机跨区作业已成为完成“三夏”机收任务的主要服务模式。基于小麦收获机跨区作业真实场景,研究了带时间窗的多库、多机型的农机跨区调度问题,同时考虑经济成本和环境成本,建立以最小调度成本为目标的跨区调度模型。根据问题特征,设计遗传变邻域搜索算法(Genetic algorithm variable neighborhood search, GAVNS),该方法通过交叉、随机扰动、自适应邻域选择等操作,使解的搜索更加高效和灵活。对我国黄淮海平原72个小麦生产区县的作业需求进行计算与分析：不同算法相比,本文设计的算法得到最优解的迭代次数更低、收敛速度更快,求得的目标函数值较遗传算法、变邻域搜索算法分别降低16.41%、11.15%;对比不同调度模式,开放路径模式更有利于提升跨区调度服务效率,较闭合路径模式,调度成本降低17.76%。     

基于改进遗传算法的低能耗铣削参数优化

以铣削加工为例,建立了以铣削时间(加工相同体积的材料,铣削时间越小表示效率越高)和铣削能耗为目标的多目标优化模型,以主轴转速、进给速度、铣削深度和铣削宽度为优化变量,同时,铣削过程还要受到实际加工条件的约束,比如机床的额定功率和铣削力的约束.用改进遗传算法即多种群,即自适应度多种群遗传算法对该多目标模型进行求解,最后结...     

基于EDEM的鱼苗分选机设计与工作参数优化

针对工厂化水产养殖工程中,需要对不同生长阶段的鱼苗按照大小进行高效率、高准确率的分级,进而实现分池养殖的需求,设计了一种辊道式鱼苗分选试验样机。采用离散元软件建立了鱼苗-机械部件耦合仿真模型,以分选机的工作参数作为试验因素,以分选效率、分鱼准确率作为评价指标,进行仿真,并通过试验验证了仿真结果的准确性;基于建立的耦合仿真模型,进行了单因素及多因素正交影响仿真分析,确定了各工作参数的主次顺序及最优的参数组合。结果表明,各因素对分鱼准确率和分选效率影响的主次顺序均为辊道倾角、进鱼量和辊道转速。以提高分鱼准确率和分选效率为原则,运用Design-Expert 8. 0. 5软件进行了参数优化,确定了最优组合为:辊道转速138. 40 r/min、辊道倾角10. 47°、进鱼量3. 00尾/s。研究结果可为鱼苗分级设备的优化设计提供重要参考。     

基于群智能优化算法的土壤水动力参数反演

土壤水动力参数是模拟田间土壤物质传输过程的基本参数,准确确定土壤水动力参数对实现农田生境精准调控具有重要意义。基于一维垂直入渗试验数据,采用代数方法和数值方法,构造3个不同的目标函数,并分析鲸鱼优化算法和灰狼优化算法反演Brooks-Corey-Mualem模型参数的适用性。结果表明：通过选择合适的目标函数,两种群智能优化算法均可用于反演土壤水动力参数。在代数方法中,鲸鱼优化算法在目标函数2下(由累积入渗量、入渗时间、含水率构成的相对误差)固定参数θ_r、θ_s优化得到的土壤水动力参数误差最小,反演参数得到的累积入渗量、入渗率、含水率的相对误差都在9.74%以下,决定系数都在0.904 0以上,反演时间为70 s;在数值方法中,灰狼优化算法在目标函数3下(由累积入渗量、湿润锋深度、含水率构成的相对误差)固定参数θ_r、θ_s优化得到的参数误差最小,反演参数得到的累积入渗量、入渗率、含水率的相对误差都在2.53%以下,决定系数都在0.991 7以上,反演时间为115 s。因此,代数方法所用时间短、精度相对较低...     

基于SFLA-M-L模型的景观格局优化研究

以内蒙古自治区巴彦淖尔市磴口县为研究区,基于混合蛙跳算法,耦合逻辑回归与马尔可夫模型构建了SFLA-M-L(Shuffled frog leaping algorithm-Markov-logistic regression)模型。利用逻辑回归,综合考虑高程、坡度、地下水埋深、干旱度指数、归一化植被指数与当前景观分布进行了景观适宜性分析;利用Markov模型,构造了县域景观转移概率矩阵。利用景观适宜性指数和景观聚集度指数构造目标函数,以景观转移概率矩阵为景观变异的控制条件,对2016年景观格局分布进行了县域景观格局优化。优化结果中,景观聚集度为96.71%,比2016年景观分布提升了6.43个百分点;景观适宜性指数为96.23%,比2016年景观分布提升了4.18个百分点;不同景观类型间相互转移超出转移概率矩阵控制仅4.66 km~2,确保了优化结果的合理性。     

球度误差的网格搜索算法

结合几何形状误差的定义及球度误差的几何特征,提出了一种球度误差评定的几何算法——网格搜索算法。以最小二乘球心为初始参考点,按一定的规则布置一系列的网格点,依次以各网格点为假定理想球心计算所有测量点的半径值,通过比较、判断获得相应评定方法(最小外接球法、最大内接球法和最小区域球法)的球度误差值。阐述了球度误差网格搜索算法原理和实现过程。实例结果表明,该算法可以有效、正确地评定球度误差。     

基于多策略差分布谷鸟算法的粒子滤波方法

为了提高标准布谷鸟算法的种群多样性和全局搜索效率,将多策略差分变异过程引入布谷鸟算法中。在布谷鸟的宿主发现过程中借助多策略差分操作来提高种群的多样性,同时,改进的布谷鸟在算法新解选择中增加排队优选机制,与贪心算法相结合以减少局部极值的不良吸引,加快搜索进程。将改进的布谷鸟算法应用到粒子滤波中,用布谷鸟的鸟巢来表征粒子,通过模拟布谷鸟群体搜索巢穴位置的过程来优化粒子分布。实验表明,改进的智能优化粒子滤波算法有效提高了粒子多样性和非线性系统状态的预测精度,并能在粒子数减少的情况下保持稳定估计。     

基于蚁群算法的含水层参数识别方法

含水层参数的确定,是进行地下水资源科学管理的基础和关键。针对传统一些求参方法的缺点,提出了基于蚁群算法的含水层参数识别方法,并给出了实施该方法的具体步骤。以无界承压含水层井流模型为例,讨论了蚁群算法在含水层参数反演中的应用。实例分析结果表明,蚁群算法在确定含水层参数的优化问题中不仅可行,而且具有求解精度高和鲁棒性强等特点,显示了蚁群算法在水科学优化问题中的应用前景。     

基于改进布谷鸟搜索的轴向永磁联轴器模糊优化设计

研究了轴向永磁联轴器的结构优化设计。首先根据层模型理论,以轴向永磁联轴器的关键结构参数(气隙长度、铜盘厚度等)为设计变量,以成本最低、输出转矩最大以及涡流损耗最小3个性能为多优化目标,建立了轴向永磁联轴器的数学优化模型;其次是将混沌搜索和自校正权重引入到布谷鸟搜索方法中,提出了一种改进的布谷鸟搜索方法;然后,利用模糊理论将多目标优化问题转换为单目标问题,并运用改进布谷鸟搜索算法优化求解;最后,对结构参数优化后的轴向永磁联轴器性能进行了ANSYS仿真,而且制作样机并进行了试验测试。仿真和试验结果表明:提出的优化结果优于遗传算法和粒子群优化等方法,与标准模型相比,成本降低了9%,转矩提高了15%,涡流损耗减少了10%。     

基于多目标粒子群算法的柔性作业车间调度优化方法

针对柔性作业车间的多目标调度问题,构建了以制造工期、加工成本及提前/拖期惩罚值为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于密集距离排序的自适应多目标粒子群算法.采用精英策略保留进化过程中的优势个体,基于个体密集距离降序排列进行外部种群的缩减和全局最优值的更新,并引入小概率的变异机制以增强解的多样性和算法的全局寻优能力.最...