基于神经网络的透气性状态预测

针对烧结过程的时变、强非线性等特点,基于神经网络和粒子群优化算法,提出一种预测透气性状态的集成方法.采用神经网络分别建立透气性预测模型,采用粒子群优化算法对神经网络进行训练,提高预测模型的实时性;进而借助模糊分类器将预测子模型实现有机融合.最后实际运行结果表明,提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果.     

基于S-粗聚合决策的粒子群优化

针对动态系统中存在的因素规律分布问题,基于函数S-粗集,利用粒子群优化算法,提出S-粗聚合体、C*-粗聚合体的概念,给出C*-粗聚合决策矩阵及其生成分布矩阵,并给出了相应的适应度函数和函数迁移族及粒子迁移算法,实现了基于S-粗聚合体且同时满足不同分布律约束的决策,最后给出了基于C*-粗聚合决策的粒子群优化应用。     

一种离散型多目标粒子群优化算法

为获得更好的非劣前端,提出一种离散型多目标粒子群优化算法。该算法根据离散型多目标优化问题的特点,将种群分成多个子种群,在各个子种群中利用表现型共享的适应度函数选择每个子种群的最优粒子。通过多个最优粒子的引导,使整个种群分布更均匀,避免陷入局部最优,保证了解的多样性。实验表明了该算法的有效性。     

一种基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法

为了克服基本粗糙集理论确定权重的不足,提出一种新的基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法.该方法先利用粗糙集和粒子群优化算法对决策表进行属性约简,对约简后的决策表再用粗糙集方法计算属性权重.运用该算法对教师职业倦怠与压力数据进行分析,得到影响教师职业倦怠的各种压力因子的权重.研究结果表明,基于粗糙集和粒子群优化算法可以对决策表的权重进行有效的分析.     

电力系统经济负荷分配的改进混沌粒子群算法

提出一种用于电力系统经济负荷分配的改进混沌粒子群算法．算法中采用自适应外罚函数法解决目标函数的约束问题,考虑了机组的系统平衡、出力上下限、爬坡速率和工作死区等约束条件;在粒子群算法中引入混沌机制,使算法能快速跳出局部极值区,提高算法的全局寻优性能;针对变惯性权重系数和变最大搜索速度改进措施的不足,提出依据机组爬坡速率约束来缩小最优解的搜索区域．仿真结果表明,改进的混沌粒子群算法对于解决带约束条件的经济负荷分配问题是可行和高效的,与改进前的计算方法相比,降低了运行费用,提高了寻优速度．     

一种带随机选择机制的新型改进粒子群优化算法

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。     

电网故障诊断的二进制人工鱼群算法

电网故障诊断的基本思想是根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1规划问题。为了保证电网故障诊断的准确性和实时性,提出了一种改进的人工鱼群算法——二进制人工鱼群算法。分析了人工鱼群群聚行为和追尾行为最优方向的前进速度。并在此基础上与遗传算法、粒子群算法和量子免疫算法作了对比分析。结果表明:追尾行为最优方向的前进速度优于群聚行为,二进制人工鱼群算法综合性能优于遗传算法、粒子群算法和量子免疫算法。研究表明二进制人工鱼群算法具有收敛速度快、种群规模小和搜索能力强的特点。     

基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法

针对无线传感器网络（WSN）数据融合算法中传统反向传播（BP）神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法（BSO-BP）。用天牛须搜索（BAS）算法对粒子群算法进行改进,利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,引入WSN数据融合中,簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取,将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明,BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法,BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。     

基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计

本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。      

基于改进粒子群算法的图像匹配技术研究

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。