检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统保护与控制 2016年第20期44卷 43-49页

作者：吴昊王艳松信息与控制工程学院(中国石油大学(华东)) 山东青岛266580

为充分消纳可再生能源,以分时电价为杠杆,通过经济调度手段,对微电网内分布式发电资源进行优化配置。在综合考虑各类分布式电源发电成本和环境成本的基础上,计及热电联供收益、电能交易收益、电价补贴等多项运行收益,建立微电网多目标... 详细信息

为充分消纳可再生能源,以分时电价为杠杆,通过经济调度手段,对微电网内分布式发电资源进行优化配置。在综合考虑各类分布式电源发电成本和环境成本的基础上,计及热电联供收益、电能交易收益、电价补贴等多项运行收益,建立微电网多目标经济函数。考虑储能系统在不同时间断面上的耦合性问题以及时移特性,结合分时电价、净负荷曲线进行预调度。考虑微电网实时调度的快速性要求,运用智能单粒子算法搜索调度变量的最优解,并与常规粒子群算法进行对比。算例分析了基于冬季典型日数据的微电网调度方案和各项经济指标,结果表明微电网调度模型、调度策略和优化算法合理有效。

关键词：微电网有功优化储能系统分阶段经济调度策略智能单粒子算法

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基于智能单粒子算法的地铁隧道工后长期沉降预测

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武汉理工大学学报 2012年第12期34卷 89-92页

作者：魏新江葛国宝丁智蒋吉清浙江大学城市学院土木工程系杭州310015 浙江大学岩土工程研究所杭州310058

由于影响因素复杂,隧道长期沉降预测模型研究偏少。针对非线性回归法求解邓英尔预测沉降模型参数的不足,在邓英尔模型基础上引入智能单粒子优化算法(ISPO),分别用于新加坡某隧道、上海延安东路隧道F19、上海地铁一号线N12的长期沉降预... 详细信息

由于影响因素复杂,隧道长期沉降预测模型研究偏少。针对非线性回归法求解邓英尔预测沉降模型参数的不足,在邓英尔模型基础上引入智能单粒子优化算法(ISPO),分别用于新加坡某隧道、上海延安东路隧道F19、上海地铁一号线N12的长期沉降预测。结果表明,ISPO预测值与非线性回归法预测值相比标准差减小了近1倍,既克服了数学模型参数的较难确定又克服了目标函数的较难确立,为模型预测在地铁隧道工后长期沉降中的应用提供了一种全新的思路。

关键词：地铁隧道长期沉降邓英尔模型智能单粒子算法预测

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基于高斯变异的智能单粒子算法

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计算机应用研究 2013年第4期30卷 986-988,992页

作者：夏伟程慕鑫刘漫丹华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象,提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO)。当粒子陷入局部最优值,每一维速度会降到一定的阈值,整个粒子进化处于缓慢阶段;此时给予搜索到的历史最优极值一个自... 详细信息

针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象,提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO)。当粒子陷入局部最优值,每一维速度会降到一定的阈值,整个粒子进化处于缓慢阶段;此时给予搜索到的历史最优极值一个自适应的高斯变异扰动,会大大提高粒子的逃逸能力,帮助粒子快速地跳出局部极值点,不断地向全局最优解靠近。通过几个标准测试函数进行实验,结果表明该算法的收敛速度、搜索精度和稳定性均优于ISPO算法。

关键词：粒子群优化智能单粒子算法高斯变异

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引入退火机制的智能单粒子算法在复杂边坡最危险滑动面搜索中的应用

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工程地质学报 2011年第2期19卷 181-186页

作者：张明瑞陈征宙刘裕华曹东方吴强南京大学地球科学与工程学院南京210093

复杂边坡的安全系数可能存在多个局部极小值点,如何确定边坡的最小安全系数是复杂边坡稳定性分析中的一个关键问题。本文结合简化Bishop法,采用一种新的启发式全局优化算法——智能单粒子算法(ISPO)来搜索复杂边坡的最危险滑动面。为帮... 详细信息

复杂边坡的安全系数可能存在多个局部极小值点,如何确定边坡的最小安全系数是复杂边坡稳定性分析中的一个关键问题。本文结合简化Bishop法,采用一种新的启发式全局优化算法——智能单粒子算法(ISPO)来搜索复杂边坡的最危险滑动面。为帮助该算法快速跳出局部极值点,本文将模拟退火(SA)机制引入到智能单粒子算法中,结合了两种算法各自的优点,提出了引入退火机制的智能单粒子算法SA-ISPO。将本文提出的SA-ISPO算法用于搜索两个复杂边坡的最危险滑动面,并与其它方法相比较,验证了SA-ISPO算法的优越性,该算法搜索效率高,计算结果不受搜索范围的影响,是一种较好的全局优化算法。

关键词：边坡工程简化Bishop法智能单粒子算法模拟退火算法最小安全系数

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基于智能单粒子算法的楔体最危险滑动面搜索

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人民长江 2014年第13期45卷 44-48页

作者：汪淑芬张明瑞汪岩松马克刚安徽省宿松县规划建筑设计院安徽宿松246500 中国能源建设集团安徽省电力设计院安徽合肥230601

在岩质挖方边坡稳定性分析中,由于实际的地质结构面产状通常具有离散性且分布范围不确定,导致楔体的确定存在偶然性。以往多通过寻找每组结构面的优势产状进行楔体滑动稳定分析,该方法不能全面考虑所有可能形成的随机楔体组合,当优势产... 详细信息

在岩质挖方边坡稳定性分析中,由于实际的地质结构面产状通常具有离散性且分布范围不确定,导致楔体的确定存在偶然性。以往多通过寻找每组结构面的优势产状进行楔体滑动稳定分析,该方法不能全面考虑所有可能形成的随机楔体组合,当优势产状组合形成的楔体安全系数与最危险滑动面组合的楔体安全系数相差较大时,可能会使边坡设计方案偏于不安全。提出了一种新的楔体稳定性优化分析方法,该法采用智能单粒子算法(ISPO)来搜索具有最小安全系数的楔体及其滑动面组合。通过与其他方法的对比,说明提出的方法具有更好的稳定性和更快的收敛速度。

关键词：边坡工程岩质边坡智能单粒子算法楔体滑动临界滑动面搜索

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基于智能单粒子算法的分布式电源选址与定容

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通信电源技术 2020年第9期37卷 1-5,10页

作者：李佳祥徐建华韩卫民童櫑何剑杰国网兰溪市供电有限公司浙江兰溪321100

由于分布式电源的随机性和不确定性,大规模分布式电源入网对配网会带来诸多影响。针对分布式电源对配网的影响,提出了偏移功率的概念。在计及网损的分布式电源选址与定容的模型基础上,建立以降低网损和改善电压质量为目的的多目标优化... 详细信息

由于分布式电源的随机性和不确定性,大规模分布式电源入网对配网会带来诸多影响。针对分布式电源对配网的影响,提出了偏移功率的概念。在计及网损的分布式电源选址与定容的模型基础上,建立以降低网损和改善电压质量为目的的多目标优化模型。采用两步法求解模型,以电压稳定度指标确定选址,分别利用粒子群算法(PSO)、改进的粒子群算法(MPSO)和智能单粒子算法(ISPO)3种算法对分布式电源定容进行计算。基于33节点测试系统的计算结果表明,相比于PSO和MPSO算法,ISPO算法计算速度与收敛能力更优。

关键词：分布式电源偏移功率选址与定容粒子群算法智能单粒子算法

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基于智能单粒子算法的复杂边坡最危险滑动面搜索

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中国水运（下半月） 2010年第12期10卷 208-209页

作者：张明瑞陈征宙吴强曹东方南京大学地球科学与工程学院江苏南京210093

如何确定复杂边坡的最小安全系数是边坡稳定性分析中的一个关键问题。文中采用一种新的启发式全局优化算法——智能单粒子算法(ISPO)来搜索复杂边坡的最危险滑动面。通过复杂边坡算例的计算,表明本文提出的优化算法具有计算精度高、稳... 详细信息

如何确定复杂边坡的最小安全系数是边坡稳定性分析中的一个关键问题。文中采用一种新的启发式全局优化算法——智能单粒子算法(ISPO)来搜索复杂边坡的最危险滑动面。通过复杂边坡算例的计算,表明本文提出的优化算法具有计算精度高、稳定性好、收敛速度快的特点,具有较好的全局搜索能力。

关键词：边坡工程简化Bishop法智能单粒子算法最小安全系数

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基于智能单粒子算法与支持向量机的稳健优化设计

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装备制造技术 2011年第7期 35-38页

作者：刘茂福任丕顺湖南机电职业技术学院机械工程系湖南长沙410000

为了求解混合离散变量优化设计问题,通过引入粒子位置矢量的离散化处理方法,对智能单粒子优化算法(ISPO)进行改进,用MATLAB语言设计了求解混合离散变量优化设计问题的ISPO算法程序,结合支持向量回归机的应用,研究了平面尺寸链离散公差... 详细信息

为了求解混合离散变量优化设计问题,通过引入粒子位置矢量的离散化处理方法,对智能单粒子优化算法(ISPO)进行改进,用MATLAB语言设计了求解混合离散变量优化设计问题的ISPO算法程序,结合支持向量回归机的应用,研究了平面尺寸链离散公差的模糊稳健优化设计问题,给出了稳健设计实例。设计实例表明了本文所提方法的有效性和实用性。

关键词：智能单粒子算法混合离散变量支持向量机稳健优化设计

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非线性下降因子智能单粒子算法

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航空计算技术 2013年第6期43卷 9-12,17页

作者：夏露唐鹏西北工业大学翼型叶栅空气动力学国防科技重点实验室陕西西安710072

下降因子是基本智能单粒子算法中一个非常重要的参数,控制着算法由全局搜索转向局部搜索的速度,平衡算法的全局和局部搜索性能。基本的智能单粒子算法采用定值下降因子,不能随着计算的需要实时作出调整,对算法的性能造成了一定的不利影... 详细信息

下降因子是基本智能单粒子算法中一个非常重要的参数,控制着算法由全局搜索转向局部搜索的速度,平衡算法的全局和局部搜索性能。基本的智能单粒子算法采用定值下降因子,不能随着计算的需要实时作出调整,对算法的性能造成了一定的不利影响。在基本的智能单粒子算法基础上,通过引入最大下降因子和控制因子这两个参数,提出一种基于非线性策略下降因子智能单粒子算法,成功地使得下降因子能够根据计算的需要而实时改变。函数测试和气动优化结果表明,改进算法能在相同的计算规模下获得比基本智能单粒子算法更好的解。

关键词：气动优化智能单粒子算法下降因子控制因子

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基于简化智能单粒子算法的神经网络及其在数字识别上的应用

基于简化智能单粒子算法的神经网络及其在数字识别上的应用

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2008年全国模式识别学术会议

作者：周家锐纪震沈琳琳深圳大学德州仪器DSPs实验室深圳 518060

本文针对智能单粒子优化算法(Intellgence single particleoptimizatio,ISPO)算法过分依赖于给定参数这一缺陷,提出了改进的简化智能单粒子算法(Simplified intelligencesingle panicle optimization,SISPO),并成功将其应用于训练神经网络。在保持ISPO寻优性能的同时,SISPO算法不冉需要专门设定参数。我们将提出的SISPO神经网络训练算法(Simplifiedintelligence single particle optimization networkSISPONN)通过手写体数字识别进行了实验。结果表明,SISPONN算法比诸如梯度下降法之类的传统BP算法取得了更小的训练误差和测试误差,训练效果更好,能够更有效用于训练结构复杂的神经网络。

关键词：智能单粒子算法神经网络数字识别

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