水库优化调度的粒子群算法

提出了在用粒子群算法求解水库优化调度问题时,将模拟退火因子引入罚函数,可以克服不变罚因子的缺陷.采用动态规划法和PSO算法优化调度程序,结果发现PSO算法计算结果更优于动态规划结果.实例计算表明,粒子群算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,适合求解具有复杂约束的水库优化调度问题.     

改进粒子群优化（MPSO）算法在动

基于在水资源不充足的情况下，对都江堰灌区六大渠干水资源的合理分配，使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型，并将粒子群优化算法（PSO）及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO（MPSO）算法与遗传算法进行仿真对比，结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果，提高了水资源的利用率。     

基于混合粒子群算法的农业机器人全局路径规划研究

从运动学模型和路径规划整体方案分析了农业机器人路径规划要点,介绍了混合粒子群算法原理,并基于该算法设计了农业机器人全局路径规划方案.实验对比表明:混合粒子群算法比蚂蚁算法规划的路线更优,效率更高,证实了算法的可行性和稳定性.     

基于混合粒子群算法的多目标柔性Job-Shop调度方法

针对经典Job-Shop调度问题的局限性,提出了以时间、成本、质量三者综合为优化目标,具有柔性Job-Shop车间调度的优化模型.给出了优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程.模型采用工序能力指数对质量目标进行量化,并采用综合评判线性加权模型解决柔性Job-Shop算法的权重选择问题,使决策者能够根据实际情况选择优化目标的偏好解.通过一个车间调度问题的实例验证了此调度模型和算法的有效性.     

改进微粒群算法及其在水库优化调

介绍了一种新的集群智能算法—微粒群算法（PSO），该算法具有实现简单、参数少且收敛快的特点。针对其易于陷入局部最优的缺陷，文中通过引入遗传算法中的“杂交”算子，并采用自适应的惯性权重，对原算法进行了改进，并将其应用于水库长期优化调度问题。文中用实际算例验证了该算法的有效性，从而为水库优化调度问题提供了一种新的求解途径。     

基于混合粒子群算法的水稻穴直播机路径规划研究

介绍了粒子群算法和混合粒子群算法原理,并对水稻穴直播机全覆盖路径规划进行了分析,基于混合粒子群算法实现了水稻穴直播机路径规划算法。实际测试试验表明：水稻穴直播机在经过直线和转向路径规划后,对整个作业可以进行全覆盖路径规划,并对障碍物进行了避障规划处理,证实了系统算法的可靠性和可行性。     

基于粒子群算法的含风电电力系统无功优化

针对风电系统并网,由于风力的不确定性导致的适应度不稳定性较大,劣性粒子较多,难以快速收敛到最优值,进而造成系统电压偏差较大、网损剧增的问题,提出了基于粒子群算法的含风电电力系统无功优化方式。将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中,以网损最小为目标函数,建立无功优化的数学模型,并进行仿真。仿真结果表明,粒子群算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在无功优化领域有广阔的前景。     

基于自适应弹性粒子群算法的小水电长期优化调度研究

以三插溪电站为研究对象,建立了该电站以控制水位和弃水最小为目标的优化调度数学模型;设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法求解该优化调度数学模型,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于MATLAB语言的优化程序。仿真结果表明:自适应弹性粒子群算法是有效的,比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法具有更强的全局寻优能力;和常用的以发电量最大为目标的优化调度模型相比,数学模型可以实现水位控制,更充分地利用水能资源,是简单可行的小水电优化调度数学模型。     

基于粒子群优化算法的拖拉机动力匹配优化

带悬挂系统的拖拉机在工作时,要充分考虑拖拉机牵引力能否满足液压悬挂加载装置、牵引装置等作用下产生的耕作阻力要求.本文建立了驱动牵引力数学模型,参考耕作阻力模型,主要考察了驱动轮滑转率、耕作速度、耕作深度等主要因素的影响,利用约束优化问题粒子群优化算法,得出了满足特定使用条件的驱动牵引力,同时确定了耕深、速度、滑转率等参数的对应值,为带悬挂系统拖拉机的动力匹配提供了重要的方法依据.     

基于混合粒子群算法的拖拉机制动器优化设计

在拖拉机制动器的设计过程中,为尽量降低制动器的温升,应使制动器的重量越轻越好。影响制动性能和制动器质量的参数较多,采用传统设计计算方法很难找到最优解。本文在建立制动器的优化数学模型的基础上,对约束问题用外点法处理,结合二阶粒子群优化算法,形成一种混合粒子群算法。利用MATLAB编制相应程序,对拖拉机制动器进行优化设计。比较计算结果,该种混合粒子群算法最优解效果较好。该方法也可以用于其它相类似的非线性约束问题的求解。     

基于改进粒子群算法的排涝泵站优化调度分析

针对泵站节能降耗问题,建立了站内优化调度模型,并利用混沌理论改进粒子群算法,开展站内调度方案寻优问题研究。研究结果表明,采用混合粒子群算法,收敛速度快,求解精度高,较适合泵站优化调度求解;采用3时段优化分析时,优化方案耗电量为23.34万kWh,节省电量3.46万kWh,取得了较好的优化调度结果。     

算法在多目标优化问题中的仿真应用

综合了PSO算法应用于求解多目标问题的一些思想,引入罚函数对约束条件进行处理,并利用均值的概念来计算选取PSO算法更新方程中的全局最优值,从而使算法在最优解的引导下,跳出局部最小值,更快地向Pareto最优解前沿收敛。压缩弹簧多目标优化设计实例证明了所提出算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的路径规划

传统粒子群算法存在收敛精度低、搜索停滞等缺点,导致机器人路径规划精度低。为了提高路径规划的精度,对传统的粒子群算法进行改进。首先在算法运行的各阶段对惯性权重因子和加速因子同时使用三角函数的变化方式自适应调整,使算法中的参数在算法运行各阶段的配合达到最佳,提高了算法的搜索能力;其次在算法中引入鸡群算法中的母鸡更新方程和小鸡更新方程对搜索停滞的粒子进行扰动,并在引进的方程中使用全局最优解使扰动后的粒子向全局最优解靠近;最后通过函数优化和路径规划两组对比实验,验证了改进算法在问题优化时具有寻优精度高、鲁棒性好的优点。     

混沌粒子群微分进化算法及其在水库发电优化调度中的应用

粒子群优化算法（PSO）与微分进化算法（DE）都是有效的基于群体智能的全局优化算法,但它们都容易过早收敛,陷入局部最优。针对以上问题,提出了混沌粒子群微分进化算法（CPSO—DE）,该算法引入可变的惯性权重和学习因子,以基于logical映射的混沌序列代替标准PSO中的随机序列来对粒子群进行初始化,同时将微分进化算法（DE）中的变异、交叉和选择思想引入标准PSO算法中,改变标准PSO算法单一的进化策略,在全局范围内搜索最优解。作为实证的需要,通过对水库优化调度所存在问题的分析,建立了基于CPSO-DE算法的水库优化调度数学模型与求解算法,并以某水库实际运行数据进行计算,结果表明CPSO-DE算法具有较好的全局最优解,验证了CPSO—DE算法的可行性与健壮性。     

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...     

基于粒子群算法的联合收割机V带传动结构优化设计

为了能够对联合收割机V带传动结构进行精确的优化设计,深入地研究了粒子群算法在其中的应用。首先,研究了联合收割机V带传动结构优化设计的数学模型,分别分析了目标函数、设计变量以及约束条件;其次,探究了粒子群算法的基本理论,分别讨论的传统粒子群算法和改进粒子群算法的基本理论;最后,进行了算例分析,通过对某自走式联合收割机V带传动结构的优化设计,获得了最优的V带传动结构参数。仿真结果表明利用粒子群算对联合收割机V带传动结构进行优化设计具有好的优化效果。     

一种考虑联络线暂态稳定约束最优

提出了一种考虑联络线暂态稳定性约束的最优潮流计算的新方法，它是利用等微增率准则及其线性近似的原理，通过寻找发电机有功出力变化量和联络线输送有功变化量之间的近似线性关系快速确定联络线输送功率的极限，并用此极限值作为不等式约束进行最优潮流的求解。在一个简化的系统上对本文提出的方法进行了实际测试，证实了其有效性。