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1.
为解决风力发电机组选址不科学、随意性较大等问题,利用粒子群优化算法对风力发电机组选址规划问题进行了研究。介绍了风力发电机组系统的基本结构、发电机类型以及电压暂降情况和原因;梳理分析了粒子群优化算法的基本原理和参数选择方法,最后通过确定的目标函数、约束条件并结合具体算例对发电机组选址问题进行了探索研究。结果显示,本文所提出的粒子群优化算法可以高效、准确、代价较小地解决风力发电机组选址问题。 相似文献
2.
为满足因移动数据业务量急剧增加导致的基站设备覆盖需求,针对2022年MathorCup高校数学建模挑战赛D题,探讨基站选址中的基站位置和基站主方向角度规划问题。首先筛选出已知的极弱覆盖点,再使用基于密度的聚类算法（DBSCAN）在聚类中心处建立宏基站,并根据弱覆盖点到聚类中心的距离,基于数学期望对基站的主方向角度进行规划,得到覆盖率和弱覆盖点;考虑建设成本,在弱覆盖点处建立微基站,因覆盖率仍未达90%,筛选建立微基站和建立宏基站业务量相差最大的点,将部分微基站修改成宏基站,结果可满足覆盖率大于90%的要求。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(9):126-131
针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计,仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。 相似文献
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《滨州学院学报》2019,(4):22-28
针对基于部件级航空发动机动态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取、建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法。为了建立航空发动机的动态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度和稳定性更高。 相似文献
5.
具有代表性的一种局部信息粒子群优化模型大幅度提高了解决多模优化问题的能力,但该类算法存在难以搜索到位于边界附近且跨度较小区域优化解的问题。提出了一种改进的粒子群优化算法,以增强其处理多模优化问题的能力。在算法迭代过程中,利用边界处理方法,让超出边界的粒子修复后以较大概率落在边界附近,从而加强对边界附近且跨度较小区域的搜索。与原算法实验对比表明,改进后的算法鲁棒性更强。 相似文献
6.
针对粒子群算法应用于机器人目标搜索过程中存在的早熟现象,提出一种基于改进粒子群算法和模拟退火算法相结合的目标搜索新方法,以提高算法的全局搜索能力。为解决通讯距离有限、机器人无法与基站进行信息交互和不能实时追踪动态目标等问题,引入通讯功能。算法中机器人与基站有两种通讯方式,一种是基站跟随最优机器人移动的通讯方式,另一种是在前者基础上将机器人按一定比例分为通讯机器人和搜索机器人的通讯方式,由通讯机器人负责搜索机器人与基站之间的通讯。两种通讯方式下机器人都采用动态多目标搜索策略搜索动态多目标。在考虑通讯距离的情况下,经过仿真测试,与传统的通讯粒子群算法相比,提出的改进通讯粒子群算法能更加有效地追踪动态目标。 相似文献
7.
《东南大学学报》2015,(4)
为了解决LTE网络所面临的具有挑战性的覆盖问题,提出一种基于改进的粒子群优化(MPSO)的覆盖优化方案.该方案通过调整演进基站(e NB)的天线倾角(ATA)优化网络覆盖.e NB利用移动台(MS)测量到的参考信号接受功率(RSRP)判断自身服务的MS数目,并用服务的MS数目作为覆盖优化的评价指标,通过最大化服务MS的数量来优化覆盖.在MPSO算法中,存在一群可被看作是ATA集合的粒子,适应度函数定义为被服务的MS总数,每次迭代中的进化速度对应于ATA的调整尺度.仿真结果表明,与固定天线倾角相比,提出的算法使得e NB服务的MS数目增加7.2%,接收信号的质量提升20 d Bm,同时系统吞吐量提升55 Mbit/s. 相似文献
8.
《常熟理工学院学报》2016,(2)
在分析传统误差反向传播(BP)算法和标准粒子群优化(PSO)算法的特征及其问题基础上,提出一种改进粒子群优化(MPSO)算法和改进BP(MBP)算法,建立基于MPSO-MBP混合算法的高压断路器神经网络故障诊断模型.通过训练样本和测试样本的仿真对比分析,该方法能够实现高压断路器不同故障的有效诊断,提高高压断路器故障模式的识别能力,故障诊断准确率高、速度快. 相似文献
9.
粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,规则简单,收敛速度快.将此算法应用于重载齿轮的多目标优化设计,建立基于粒子群优化算法的重载齿轮多目标优化设计的数学模型,实践表明可以快速、有效地求得齿轮优化解. 相似文献
10.
标准粒子群算法主要用于优化连续性,而对粒子群算法求解非线性整数规划,算法的粒子位置必须解决取整问题。基此,文章提出一种粒子位置最终取整的方法,以改进粒子群算法解决整数规划的具体过程。基准函数的仿真结果表明,改进后的取整方法的搜索成功率优于直接取整和随机取整,综合搜索效率更佳。 相似文献
11.
粒子群优化算法最早是针对无约束连续优化问题而提出的。通过总结传统粒子群优化算法改进的研究工作,介绍了一种针对无约束函数优化问题的基于混沌搜索的粒子群算法和一种结合模拟退火策略的粒子群算法。这两种算法实用性较强、优化效果明显。 相似文献
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王宏军 《西安文理学院学报》2021,(1):17-22
受用户流量过大的影响而无法进行管网水质模拟,在管道直径为8～12 cm的范围内存在污染物节点监测时间过长的问题,因此提出一种基于离散时间模型的水质传感器选址优化方法.以质量守恒方程为基础,对管网水质实施模拟;基于离散时间模型对相关状态变量进行定义,构建水质传感器选址模型,引入粒子群算法实现水质传感器选址优化.为了证明该... 相似文献
13.
高长伟 《辽宁科技学院学报》2009,11(4):5-6,14
本文采用的无功优化数学模型虑了系统的实际约束条件和无功调节手段,能够准确直观地反映电力系统无功优化的实际问题。在此基础上对基于粒子群算法的无功优化作了深入的研究,尝试利用粒子群优化算法对无功优化问题进行求解。对常规粒子群算法的搜索策略进行了改进,对约束条件、离散变量都采取了一定的改进处理措施。以IEEE-6节点系统为例进行了仿真计算,验证了本文模型和算法的正确性、适用性和经济性。 相似文献
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何光 《内江师范学院学报》2012,27(10):24-27
在证券市场中有很多不连续的投资优化模型,为了快速有效的寻求模型的解,设计了一种改进的优化算法.通过引入遗传算法中的交叉操作,得到了基于最优和次优位置的改进粒子群优化算法(INPSO).在性能检测中,该算法比部分改进的粒子群优化算法表现更佳,克服了早熟的缺陷.然后,在仿真实验中,运用INPSO分别获得了两种投资组合模型在不同期望收益率下的优化值,同时算法在迭代过程中展现出了很好的收敛性. 相似文献
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李婷 《湖南广播电视大学学报》2010,(2):59-62
标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。 相似文献
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针对粒子群优化算法后期易陷于局部最小的缺点,引入模拟退火思想,建立模拟退火—粒子群优化算法。通过求解函数优化问题对比实验,表明改进后的粒子群优化算法增强全局寻优能力,搜索成功率大为提高。 相似文献
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在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。 相似文献
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冯骏杰 《湖州职业技术学院学报》2014,12(3):55-59
提出一种考虑负荷不确定性的配电网无功规划优化的方法。该方法把不确定负荷表示成模糊数的形式并通过拟合误差服从正态分布来求取模糊集合参数;然后建立无功规划优化的模型。并采用模糊分析法,使模糊负荷能运用到求解模型中去;最后采用改进的二进制粒子群算法来求解无功优化模型。算例分析证明了此方法的有效性。 相似文献