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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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《农业装备与车辆工程》2015,(11)
汽车线控转向系统取消了传统转向系统方向盘到转向车轮的机械连接,驾驶员无法获得转向路感。针对线控转向系统路感模拟问题,进行了线控转向系统路感模拟算法仿真研究,建立了线控转向系统动力学模型。采用动力学计算法,设计了直接测量转向电机电流来获取转向过程中转向电机所产生的电机力矩的路感模拟算法,应用Matlab/Simulink与CarSim搭建了线控转向系统和线控转向汽车模型,选取方向盘角正弦输入仿真试验和中心区转向仿真试验对控制算法进行仿真验证。仿真试验结果表明:设计的路感模拟算法可为驾驶员提供良好的路感,能够满足高速稳定性以及低速轻便性的要求。 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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采用模拟退火算法,并融合了遗传算法的杂交和变异思想,对粒子群进行寻优运算,利用优化后的SA-PSO对BP神经网络权值和阈值进行优化.通过对拖拉机变速箱的齿轮故障进行诊断,结果表明,该方法解决了基本粒子群算法迭代速度慢容易陷入早熟问题;同时克服了传统BP算法容易陷入局部最小问题.与传统BP算法和Elman算法比较,在网络性能、收敛速度方面均优于前者,可以推广应用到其他故障模式和特征量之间具有非线性关系的故障诊断领域. 相似文献
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针对养猪业养殖工艺评估问题,基于层次分析法(AHP)建立相对规范的生猪养殖技术评价体系模型。引入智能算法思想对层次分析法中一致性问题做出解决方案。试验将采用模拟退火算法(SA)与粒子群算法(PSO)相结合的方式优化一致性。首先构建分层递进的层级模型,其次初始化粒子和给定起始温度和退火系数利用模拟退火粒子群算法更新粒子状态优化判断矩阵一致性参数。试验结果表明:初始一致性参数0.231 9,0.127 3,0.130 4,0.130 4,粒子群优化参数为0.094 7,0.098 1,0.099 2,0.099 5,经本文方法优化后为0.085 7,0.097 3,0.098 1,0.098 7。该方法能够有效避免单一粒子群算法陷入局部最优问题,并且能得到更好的一致性指标。说明此种方法可以有效评估分析出生猪养殖工艺中较重要指标,充分反映专家评估意愿,减少个人主观因素的影响,能较为理想地得出评估结果。 相似文献
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王涛 《拖拉机与农用运输车》2009,36(2)
为了提高汽车操纵稳定性、安全性及减少轮胎磨损,将数值优化软件modefrontier同机械动力学仿真分析软件m sc.adam s集成,以转向梯形底角、转向臂长度、主销中心距和轴距为设计参数,传动角为约束,以转向时内轮实际转角与理论转角的误差最小为目标函数,采用模拟退火算法对转向机构进行最优化设计。计算结果表明,该集成方法和传统的设计方法相比不仅提高了分析研究的效率,而且采用的算法增大了求得全局最优解的可能性,能有效保证转向机构的运动精度和传动稳定性。 相似文献
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电动助力转向系统助力特性的仿真研究 总被引：3，自引：0，他引：3
首先建立了电动助力转向系统数学模型,然后分析了助力特性曲线的特征形式以及它对转向轻便性和路感的影响,最后结合系统的控制特性建立MATLLAB/Simulink仿真模型,对电动助力转向系统助力特性、稳定性、跟随性、轻便性和路感性进行分析和研究。 相似文献
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混沌粒子群算法在新安江模型参数优选中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
流域水文模型由于受到众多因素的影响导致结构复杂、参数众多,大多数参数都有明确的物理意义,理论上可根据其物理意义直接定量,但实际上由于缺乏观测数据支持,往往需要通过系统识别的方法推求.因此,积极开展模型参数识别技术的研究和应用从而得到合适的参数对模型推广应用及提高应用精度都有很重要的意义.采用由粒子群算法和混沌优化方法结合的混沌粒子群算法对水文模型参数进行优选,该算法对局部最优解在搜索空间上进行混沌迭代优化,改善和提高了基本粒子群算法的全局寻优性能和收敛速度.在新安江水文模型参数优选的应用结果表明,该参数优选方法比传统参数优选方法更易快速的收敛于全局最优解. 相似文献
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改进微粒群算法及其在水库优化调 总被引：10，自引：1，他引：10
介绍了一种新的集群智能算法—微粒群算法（PSO），该算法具有实现简单、参数少且收敛快的特点。针对其易于陷入局部最优的缺陷，文中通过引入遗传算法中的“杂交”算子，并采用自适应的惯性权重，对原算法进行了改进，并将其应用于水库长期优化调度问题。文中用实际算例验证了该算法的有效性，从而为水库优化调度问题提供了一种新的求解途径。 相似文献
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农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了0.04 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。 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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基于改进粒子群算法的路径规划 总被引：2，自引：0，他引：2
传统粒子群算法存在收敛精度低、搜索停滞等缺点,导致机器人路径规划精度低。为了提高路径规划的精度,对传统的粒子群算法进行改进。首先在算法运行的各阶段对惯性权重因子和加速因子同时使用三角函数的变化方式自适应调整,使算法中的参数在算法运行各阶段的配合达到最佳,提高了算法的搜索能力;其次在算法中引入鸡群算法中的母鸡更新方程和小鸡更新方程对搜索停滞的粒子进行扰动,并在引进的方程中使用全局最优解使扰动后的粒子向全局最优解靠近;最后通过函数优化和路径规划两组对比实验,验证了改进算法在问题优化时具有寻优精度高、鲁棒性好的优点。 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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提出了一种基于改进粒子群优化算法的无级变速器速比控制阀动态性能优化方法.首先通过机理分析的方法建立了速比控制阀的动态模型;然后根据无级变速器速比控制阀的使用要求,在考虑响应时间、超调量及节能等指标的基础上,确立了一个综合的优化目标函数;最后根据确立的目标函数,结合仿真模型,通过改进的粒子群优化算法对速比控制阀的结构参数进行了优化.试验结果表明经过优化的速比控制阀各项动态性能指标均优于原型阀,其中压力上升时间缩短了100ms,超调量下降了0.05MPa,更适用于无级变速器. 相似文献