文章-世纪中文出版社

王茹袁正惠《建筑与工程管理》 2019年10期

摘要:

合理的收益分配是总分包商建立长期伙伴关系、实现合作共赢的关键。在充分考虑各方的努力水平、风险分担、贡献系数等因素的基础上，提出分阶段激励约束机制及满意度另一优化目标，构建多目标收益分配模型。运用多目标优化理论与粒子群算法相结合的方式求解得到项目净收益和整体满意度的最优解集。通过算例分阶段对项目各方进行评价，以激励各方持续努力地工作，结论表明在净收益增大的同时，整体的满意度值将会表现出减小趋势，总承包商和分包商合作团队可根据项目净收益和整体满意度的实际情况选择合适的分配方案，继而促进总分包商的成功合作。

粒子群优化算法与灵敏度分析在电力系统无功优化中的研究下载：27 浏览：309

刘海锋卢屹磊戴喜明《中国电力技术》 2020年6期

摘要:

分析应用粒子群优化算法的优缺点以及实际应用可行性，选取的目标函数是系统的有功网损最小，求出各节点的有功网损对无功的灵敏度，将灵敏度高的节点作为无功补偿节点，建立无功优化模型，采用粒子群算法进行求解。最后对典型系统IEEE-14节点系统的优化结果表明该算法和模型的有效性。

考虑布线资源松弛的X结构Steiner最小树算法下载：46 浏览：342

汤浩1,2 刘耿耿1,2,3 郭文忠1,2,3 陈国龙1,2 《人工智能研究》 2020年10期

摘要:

为了进一步考虑X结构,并充分利用障碍内可用布线资源,文中提出考虑布线资源松弛的X结构Steiner最小树算法.为了能够求解离散问题,在粒子的更新操作中引入交叉算子和变异算子.通过构建查找表,为整个算法流程提供快速的信息查询.提出角点选取策略,通过引入一些障碍角点,使粒子满足约束.最后构建精炼策略,进一步提高最终布线树的质量.实验表明,文中算法充分利用障碍内可用布线资源,有效缩短总布线长度,取得较佳的总布线长度.

基于粒子群优化的低阶时滞系统辨识下载：71 浏览：397

李敏花柏猛吕英俊《人工智能研究》 2019年12期

摘要:

为了解决低阶时滞系统阶跃响应辨识问题,提出基于粒子群优化的参数估计方法.方法主要包括参数初值计算和参数估计两部分.首先,采用积分方程方法估计时滞系统参数初值,通过设置参数初值估计误差,得到系统参数取值范围.然后,为了减小由观测噪声引起的参数估计误差,采用粒子群优化算法优化模型参数.最后,通过仿真实验分别验证文中方法在不同噪声条件下辨识低阶时滞系统的性能.实验表明,文中方法具有良好的参数估计精度和较强的抗噪能力,可有效解决噪声条件下低阶时滞系统的阶跃响应辨识问题.

基于自适应PSO和混合转换策略的X结构Steiner最小树算法下载：81 浏览：453

刘耿耿1,2 陈志盛1 郭文忠1,2,3 陈国龙1 《人工智能研究》 2018年9期

摘要:

X结构Steiner最小树(XSMT)是非曼哈顿结构总体布线算法中多端线网的最佳连接模型,属于NP难问题.文中基于混合转换策略和自适应粒子群优化算法,提出XSMT构造算法.首先设计有效的混合转换策略,扩大算法寻优空间,提高算法收敛效率.为了满足粒子编码的健全性,算法的更新方式引入带并查集策略的交叉和变异算子,同时采取自适应调整学习因子的策略,加快粒子群优化算法的收敛速度.实验表明,文中算法能得到较好的XSMT求解方案,获得多种不同拓扑的XSMTs,有利于VLSI总体布线阶段的拥挤度优化.

考虑调峰权交易提高风电二次消纳能力的热电联合经济调度下载：92 浏览：509

杨丽君梁旭日王心蕊韩旗李慧翔《电网技术研究》 2020年12期

摘要:

"三北"地区冬季供暖期,热电机组因"以热定电"约束导致系统调峰能力不足,是造成大量弃风的主要原因之一。调峰权交易可以激励热电机组参与调峰的积极性,为风电提供上网空间。因此,首先建立了风电与热电机组调峰权交易方式,制定蓄热式电锅炉启停控制策略和风电二次消纳方式;其次,推导风电和热电机组参与调峰的可行性系数,分析可行性系数值确定单位发电权价格;然后,建立了以调度周期内收益与成本之差最大的热电联合经济调度模型;最后,采用改进粒子群对所提模型进行求解。仿真结果表明文中构建的热电联合经济调度模型能够激励风电和热电机组参与调峰的积极性、减少弃风功率和提高系统整体经济效益。

基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法下载：74 浏览：491

李浩君1 张征1 张鹏威1 王万良2 《人工智能研究》 2018年7期

摘要:

随着迭代过程的推进,二进制粒子群算法容易陷入局部最优解,后期收敛性较差.针对此缺点,文中提出基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法.采用隶属函数进行模糊分类的方法,判定种群进化状态.在迭代过程前期采用S形映射函数和较大的惯性权重值,提高收敛速度,保证算法的稳定性.后期采用V形映射函数和动态增减的惯性权重值,增强算法后期全局探索能力,避免其陷入局部最优.仿真实验表明,文中算法的收敛速度较快,精度较高,搜索能力较好,可以避免早熟现象.

目标围捕任务中搜索与预包围阶段的群机器人行为学习下载：77 浏览：473

薛颂东1 张云正1 曾建潮2 《人工智能研究》 2018年6期

摘要:

为了进行群机器人协同作业,提出目标搜索中导航类集体行为学习策略.在使用具有闭环调节功能的动态任务分工方法进行任务分配、自组织地生成多个子群后,在子群中引入基于社会学习微粒群算法的机器人行为学习策略.在子群框架内,机器人各自独立地以感知的共同意向目标信号强度为标准对所有成员排序,将感知优于自己的机器人作为行为示范者.然后在搜索空间各维度上分别随机选择一个行为示范者,学习其在相应维度上的位置坐标,经构造得到搜索空间中自己的学习行为向量,由此决策自身的运动行为.仿真结果表明,在不需要学习全局社会经验的前提下,机器人能针对所属子群的共同意向目标进行协同作业,提高搜索效率.

基于不确定性测度的居民小区电动汽车充电分时电价制定策略下载：84 浏览：483

杨健维1 苟方杰1 黄宇2 何正友1 《电网技术研究》 2018年6期

摘要:

针对电力市场条件下,电动汽车响应分时电价的不确定性而导致的居民负荷随机波动加剧等问题,提出了基于不确定性测度的居民小区电动汽车充电定价策略。首先,引入价格弹性系数定量描述考虑电动汽车对分时电价的响应概率,建立电动汽车充电负荷动态概率模型。其次,引入熵和越限概率对负荷动态概率波动进行测度,在保证居民小区变压器期望过载时间不越限的前提下,以电动汽车代理商的期望收益最大为目标建立定价策略模型。再次,采用双层粒子群优化算法对定价策略进行优化求解。最后,以某居民小区为例进行仿真研究,结果表明,所提出的定价策略不仅能保证代理商收益的增加,而且能够有效减小居民小区内各时段变压器过载运行的风险,降低居民小区内总负荷波动的不确定性。

PHEV模糊能量管理策略优化设计下载：58 浏览：482

武小兰1 白志峰1 史小辉1 曹秉刚2 《建模与系统仿真》 2018年6期

摘要:

针对插电式混合动力电动汽车(PHEV)动力系统结构复杂、建立精确的数学模型非常困难的特点和模糊控制器设计主要依靠专家经验、主观性较大的缺点,提出一种基于粒子群优化的模糊能量管理策略,保持按专家知识设计的模糊规则不变,采用粒子群优化算法优化模糊控制器隶属度函数参数。利用Matlab/simulink建立该策略模型,并将该模型嵌入到Advisor软件中进行仿真和对比分析,结果表明,采用基于粒子群优化的模糊能量管理策略与采用未优化的模糊能量管理策略相比,能够更有效地降低燃油消耗,减少尾气排放。

冷、热和电联产系统的最优能源定价策略下载：69 浏览：417

王伟1 郑红娟2,3 李奕杰2,3 戚艳4 曹驰5 《电气学报》 2018年11期

摘要:

采用基于双层规划的粒子群优化算法,制定冷、热和电联产(Combined Cooling,Heating,and Power,CCHP)系统的最优能源价格策略。对于一个以天然气为燃料的CCHP,当电力售价和天然气购价处于合理的比例范围时,系统会有很高的能源利用率,同时也会产生很好的经济收益。对国内某CCHP系统进行测试,依据实际能源价格计算出全年最优峰谷电价和天然气价格。仿真结果表明,当制定出最优能源价格后,CCHP可以调整容量配置以实现最优经济效益,电力公司的收益也会得到保障。

基于粒子群优化算法的类集成测试序列确定方法下载：66 浏览：461

张艳梅1,2 姜淑娟1 陈若玉1 王兴亚1 张妙1 《计算机研究与应用》 2018年1期

摘要:

类测试序列的确定是类集成测试中一个难以解决的关键问题.合理的类集成测试序列可以降低构造测试桩的总体复杂度,降低测试代价.提出一种基于粒子群优化算法的类集成测试序列确定方法.首先,对所有类进行排列组合生成所有可能的类测试序列,并将每个类测试序列看成一个粒子并映射到一维空间,用空间中的每一个位置代表一个类集成测试序列;然后,根据适应度函数计算每个粒子的速度和位置,再通过粒子群优化算法选择粒子的最优位置和最优适应度,得到最优粒子;最后,根据映射关系,将选择的最优粒子映射为其对应的类测试序列,则该测试序列即为所求得的最优类测试序列.实验结果表明,采用该文方法求得的类测试序列花费更小的测试代价,该文方法更有效。

基于粒子群优化算法的算法实现及建筑生形——模拟鸟类觅食形态的建筑雏形设计下载：72 浏览：479

罗钏雯《中国建筑》 2020年6期

摘要:

参数化设计中,建筑生形的核心就是算法。该文研究鸟类觅食形态所衍生的粒子群优化算法,并将其成果应用于建筑形态生成。首先通过对鸟类觅食形态观察,分析生形原理,结合数字图解方法总结出生形特征;其次使用开发工具对犀牛(Rhinoceros)软件进行二次开发,实现粒子群优化算法;最后在设计中对算法进行应用,并通过对比建筑设计雏形更直观地理解参数对建筑形体生成的影响。文章以西宁某项目中的生形设计为例,对该算法在建筑设计中进行实际应用。研究针对生形设计算法,并对软件进行二次开发,提高了生形算法的准确性与效率。粒子群优化算法可将点元素生成三维曲线,并产生富于变化的复杂形态,具有生成和优化建筑形态的巨大潜力。

计及蓄电池寿命的风光储微网系统能量优化管理下载：73 浏览：435

陈丽雪房方《电力研究》 2018年7期

摘要:

随着新能源电力比重的快速增长,风光储互补发电已成为我国电力供应的重要组成部分。本文提出一种针对风光储微网系统的能量优化管理策略。综合考虑系统运行成本、蓄电池寿命损耗成本和购电环境成本,建立经济调度模型;以综合发电成本最低为目标,考虑出力约束和安全性能约束,利用粒子群优化算法对该模型求解,产生能量管理策略的调度参数,实现功率优化调度。在不同天气条件下,对本文策略和常规策略进行了算例对比,验证了优化效果。基于算例数据,进一步讨论了蓄电池充放电深度和次数对寿命的影响,并证明在本文策略中蓄电池的使用寿命较长。

基于粒子群优化算法的五自由度机械臂轨迹规划下载：365 浏览：2878

杨超《核工业与技术》 2021年1期

摘要:

随着工业自动化和智能制造技术的快速发展，机械臂作为重要的执行机构，在工业生产、智能制造、医疗手术等领域发挥着越来越重要的作用。本文研究了基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的五自由度机械臂轨迹规划问题。针对复杂工作环境中机械臂的高效率、高精度运动要求，本文提出了一种改进的PSO算法，用于优化机械臂在特定任务中的运动轨迹。通过理论分析与MATLAB仿真验证，该算法能够确保机械臂在工作过程中加速度平滑无突变，轨迹精度高，同时使机械臂的工作时间达到最优。

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