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在农业工程的研究以及应用中,涉及到大量的系统优化问题,而传统优化算法在求解某些农业工程问题时,如离散优化问题,高非线性、多约束、多极值的问题,暴露了其局限性。粒子群算法和遗传算法具有独特的优点,在现代农业工程中逐渐得到了应用。为此,介绍了粒子群算法和遗传算法的原理,以及粒子群算法和遗传算法在农业机械优化设计、农业工程优化设计、现代农业发展规划、农产品物流网络优化和农村电网及无功补偿优化等领域的应用及研究进展。 相似文献
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遗传算法和粒子群算法求解渠系多目标优化模型 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农村水利水电》2015,(4)
目前高原灌区灌溉用水管理相对落后,渠系渗漏损失较大、渠道闸门运行调度不合理等问题十分突出。因此,开展渠系工作制度优化的研究,对缓解灌区用水供需矛盾有着重要意义。考虑不同时刻各配水渠道流量标准差最小和各配水渠道平均日渗漏损失最小两个目标函数,以配水连续性和灌溉可供水量作为约束条件,建立渠系工作制度多目标优化模型。以云南省蜻蛉河灌区为例,采用遗传算法和粒子群算法进行优化求解。结果表明,遗传算法和粒子群算法都可以解决渠系工作制度优化问题,对各渠道闸门开关时间进行优化,能够满足灌区需求,从而减少渠系渗漏损失,达到节约灌溉用水量的目的。两种算法相比,粒子群算法运算速度更快,优化闸门运行调度更合理。 相似文献
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鄱阳湖水资源优化配置问题是一个多目标优化问题。将Pareto支配关系、精英保留策略、约束主导原理引入到多目标粒子群算法中。针对粒子群算法的容易陷入局部极小值、早熟等缺点,采用了线性变换惯性系数提高搜索的速度和性能,引入遗传算法的变异思想、混沌优化思想避免了陷入局部极小值。应用改进的多目标粒子群算法对鄱阳湖环湖区的水资源优化配置模型进行了求解,得出了一组非劣解集。采用模糊近似理想点法对非劣解进行了评价,得出了鄱阳湖环湖区2030年水资源配置的最佳方案。 相似文献
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根据跨流域调水工程供水需求和经济成本关系,构建了以减小供水成本为目标的供水优化调度模型,并借鉴了并行遗传算法的模式,设计了粗粒度并行粒子群算法,更加高效地求解此类高维、多约束、非线性问题。通过在多核计算机的实例运算,证明了并行算法相比一般算法具有计算速度快、精度高的优点,并行算法是求解跨流域调水优化问题的有效方法。 相似文献
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大型泵站运行优化方法及其应用 总被引：3，自引：0，他引：3
为了掌握适于求解具有多变量的大型泵站运行优化问题的现代优化方法,阐述了遗传算法（GA）、基本粒子群算法（PSO）与模拟退火粒子群算法（SA-PSO）的基本原理,分析了算法的异同点,从理论上得出PSO算法较GA算法更简单、更高效.以南水北调东线工程江都泵站系统为例,当泵装置扬程一定时,以各座泵站开机台数和水泵叶片角度为变量,运行费用最少为目标函数,并且满足总抽水流量、单机允许抽水流量以及开机台数等约束条件,建立运行方案优化数学模型,确定各座泵站开机台数、机组运行工况和日运行费用.分别采用遗传算法、基本粒子群算法和模拟退火粒子群算法求解,可行性规则处理约束条件,应用Matlab语言编制优化计算程序.结果表明：SA-PSO算法求解的泵站变角优化运行方案,较在设计角度运行的方案节省运行费用0.99%～4.22%,较GA,PSO算法最优解方案分别节省运行费用0.22%～2.80%和0.02%～0.40%;3种算法的运算时间分别为30,52,25 s.因此,SA-PSO算法较为适合于大型泵站运行优化问题的求解. 相似文献
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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。 相似文献
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针对光伏充气膜温室自跟踪发电系统提出了一种加入天气预报信息的自适应变异粒子群神经网络的发电量预测算法.首先结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量的主要因素,建立了加入天气预报的神经网络预测模型,并针对传统神经网络预测模型中基于梯度下降的BP算法收敛慢、易陷入局部最优、训练难收敛等问题,通过自适应变异粒子群算法改进了神经网络.该算法通过将变异环节引入粒子群优化算法,进行隔代进化找到局部最优解.实验结果表明所采用的自适应变异粒子群的神经网络预测算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题. 相似文献
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刘广东 《排灌机械工程学报》2014,32(2):125-129
地面驱动螺杆泵井举升工艺的故障频发,限制了其进一步发展.为了提高地面驱动螺杆泵井的经济效益和管理水平,提出了基于支持向量机的地面驱动螺杆泵井工况诊断技术.选取产量、动液面等8个表征油井工作状态的变量作为输入参数,常见10种螺杆泵井工况作为输出参数,以东胜公司金家油田已存故障地面驱动螺杆泵井为基础,建立诊断样本集,采用投票法建立C210=45个子分类器,基于网格寻优、遗传算法和粒子群寻优算法对C,g进行优化计算,借助Matlab调用Libsvm工具箱对支持向量机模型进行训练,利用东胜公司金家油田15口地面驱动螺杆泵井进行诊断验证,并与人工神经网络方法进行了对比.结果表明:采用支持向量机诊断方法诊断正确的有14口油井,诊断正确率为93.33%,与人工神经网络方法(88.90%)相比具有更高的精度,在小样本诊断问题中具有更强的优势,是一种切实可行的智能诊断方法. 相似文献
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Ahut-Delta并联机构改进混沌粒子群算法尺度综合 总被引：2，自引：0，他引：2
针对Ahut-Delta并联机构,提出了一种基于改进混沌粒子群算法的尺度综合方法。首先提出一种改进混沌粒子群算法,即采用混沌立方映射初始化种群,并根据迭代状态指数性调整惯性权重因子,同时进行早熟判断和混沌扰动,迭代获得最优粒子。其次将Ahut-Delta并联机构优化参数转变为粒子维度决策变量,雅可比矩阵的全域均值条件数和全域波动量构建的全域综合性能评价指标在其几何条件约束、传动角约束条件下转换为改进混沌粒子群算法的适应度函数。最终通过改进混沌粒子群算法优化搜索,优化出适应度函数值最小的最优粒子,从而获得Ahut-Delta并联机构在全域运动性能最佳的尺度参数。仿真分析结果表明,所提尺度综合方法具有正确性和有效性。 相似文献
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为了对渠道防渗工程的方案进行优选,采用模拟退火粒子群优化投影寻踪方法对渠道防渗模式进行优化评价.优化粒子群算法,使其在退火过程中接受优解,且还以一定的概率接受差解.同时利用模拟退火粒子群算法在搜索过程中具有概率突跳的能力,有效地避免搜索过程陷入局部极小解,提高了算法的收敛速度和精度.将该模拟退火粒子群算法与投影寻踪结合,建立了模拟退火粒子群优化投影寻踪模型,将该模型应用到灌区渠道防渗模式优化评价中,选取10个指标作为评判因子,提出适合该地区的干渠渠道防渗工程优化模式,其优劣排序依次为方案Ⅳ、方案Ⅱ、方案Ⅲ、方案Ⅴ、方案Ⅰ.研究表明模拟退火粒子群优化投影寻踪的评价模型对灌区渠道防渗模式进行综合评价是切实可行的,模拟退火粒子群优化投影寻踪的评价方法在解决实际问题中展示了其优越性,并取得了良好的应用效果. 相似文献
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轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波神经网络的切削刀具磨损识别 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法,在采集切削加工功率信号的基础上,利用小波分解方法提取反映刀具磨损状态的信号特征量,利用小波神经网络的非线性模型和学习机制,实现刀具磨损状态的在线监测;针对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题,提出应用粒子群算法优化小波神经网络的方法,从而简化小波神经网络结构并加快收敛速度.仿真和应用实例证明,该方法比传统的基于BP的小波神经网络、GA优化的小波神经网络估计准确率高,消耗时间短. 相似文献
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为了研究坡面产流量与各影响因子间定量关系,分析野外多尺度人工径流小区实测数据,采用人工神经网络及粒子群算法,建立了坡面产流量预测模型,产流量与坡长、坡宽、坡度、前期土壤含水量间可采用二次抛物线关系进行描述,与植被覆盖度、降雨量间分别采用幂函数和线性函数进行描述.另外采用加权相对差距和法确定了产流量BP神经网络模型最优拓扑结构及网络参数,建立了产流量BP神经网络模型,该模型模拟值与实测相对误差在±20%以内,预测精度较高.同时基于产流量与各单因子定量关系,建立了产流量经验模型,采用粒子群算法推求了模型未知参数,该经验模型相对误差主要在±30%以内,其精度略逊于BP神经网络模型. 相似文献