粒子群算法的收敛性和多样性分析与优化

针对粒子群优化算法的收敛性和多样性问题,提出一种基于混沌优化的震荡粒子群优化算法。该算法利用混沌特性和震荡环节扩大粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力。实验测试证明该算法不仅能保持种群的多样性,而且能有效避免算法陷入早熟收敛现象。     

基于神经网络识别的复杂工艺参数柔性优化

为提高复杂工艺环境下生产合格率,动态的柔性优化工艺参数组合,以现场生产数据为学习样本和控制对象,基于可适应BP神经网络建立识别生产变化的工艺参数柔性优化模型。在此基础上,通过引入惩罚机制改进粒子群算法在神经网络输入端迭代求解最优参数组合。为了验证模型的有效性,验证实例由3条轻化工艺路线生产数据构成,结果表明模型预测误差绝对值在3%以内,优化得到的参数组合提高合格率到85%以上,有效的提高生产效果和生产柔性。     

基于改进粒子群算法的水资源优化配置的研究

针对现有水资源配置模型存在的不精确问题,在现有水资源模型基础上增加了决策偏好系数和排放污染物种类以提高模型精确性,以吉林市水资源基础数据初始化水资源优化配置模型,针对目前对模型进行优化的粒子群算法易出现局部最优等情况,引入萤火虫算法对其进行改进,通过萤火虫趋向最优解的原理改善粒子群算法出现局部最优的情况,并加速其收敛速度。应用改进粒子群算法对模型进行优化求解,得出水资源优化配置方案,以满足经济效益、社会效益、生态环境效益的全面要求。     

LCL-S型无线电能传输系统负载与互感辨识方法

针对无线电能传输系统因线圈偏移、受电设备阻抗变化等导致系统模型参数不精确的问题,提出一种基于粒子群算法的LCL-S 型无线电能传输系统负载与互感辨识方法。根据LCL-S补偿拓扑原边恒流及副边恒压的输出特性,采用滤波电容能量守恒理论,建立负载输出电压与互感、原边线圈电压与负载的数学描述。以输出电压理论值与实际值之间的误差构建成本函数,设计粒子群算法,通过数值寻优实现参数的辨识。仿真与实验结果均验证了该方法能够较为准确地辨识出互感与负载大小,且无需增加额外硬件电路及控制,降低了系统复杂程度。     

基于粒子群算法的BP神经网络优化在电站锅炉燃烧中应用研究

用BP神经网络对电站锅炉运行数据进行训练、测试,并在此基础上使用粒子群算法对已建立的锅炉BP神经网络模型做进一步优化。通过对网络预测输出值与实际值之间的比较,明确PSOBP可以更好地提升BP神经网络的泛化能力。     

基于Swarm的企业战略联盟的结构演化仿真

基于swarm构建一个模型对合作与惩罚进行仿真,结果显示,由于惩罚的可实施,战略联盟中投机行为可以下降到一个很低的水平,并保持相对稳定的比例,可以使战略联盟维持在一个较高的合作水平。     

项目群甲供非商品化资源费用-生产规模优化模型

甲供非商品化资源（NCRPE）费用高低与NCRPE生产系统规模密切相关，如何通过缩小生产规模，以降低NCRPE费用既是一个理论问题，也是一个实践问题。首先，根据NCRPE生产系统的特点，分析了NCRPE初始配置的相关费用，研究了初始配置相关费用与NCRPE生产规模之间的关联关系。其次，研究并构建了基于生产规模的项目群NCRPE费用现值优化模型，并选用模拟退火粒子群算法进行仿真实验。最后，开展案例分析，结合项目群Z，验证了模型的可行性与有效性。研究结果表明: 构建的NCRPE费用优化模型能够有效地缩小NCRPE生产规模，降低NCRPE生产系统总费用（建设费用和运行费用之和），从而实现业主支付费用现值最小化。     

我国地方创新策源能力的模糊综合评价研究

基于层次分析法与粒子群优化算法,从制度改革与创新、人才培养与建设、创新生态环境优化和科技创新布局四个维度,构建创新策源能力评价指标体系,运用模糊综合评价法测度了我国31个省市的创新策源能力水平,分析创新策源能力的发展影响因素和提升策略,进而促进我国地方省市创新策源能力评价体系的丰富与发展.