检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与应用化学 2010年第7期27卷 963-966页

作者：赵琦丁彦蕊孙俊方伟须文波江南大学信息工程学院江苏无锡214122

分子对接目的之一,是找出配体和受体之间最稳定构像的结合模式,可以归为全局搜索或优化问题。本文提出的量子行为粒子群优化算法(QPSO)是1种有效的全局优化搜索算法。本文介绍QPSO算法在分子对接问题研究中的应用,并使用Autodock3.05的... 详细信息

分子对接目的之一,是找出配体和受体之间最稳定构像的结合模式,可以归为全局搜索或优化问题。本文提出的量子行为粒子群优化算法(QPSO)是1种有效的全局优化搜索算法。本文介绍QPSO算法在分子对接问题研究中的应用,并使用Autodock3.05的打分函数评价分子对接结果。结果表明,QPSO算法的QDOCK程序能够寻找出更为稳定的构像,且其收敛速度以及对接结果的精确性均比拉马克遗传算法(LGA)的Autodock3.05好。

关键词：量子行为粒子群优化算法 Autodock3.05 分子对接

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基于GA优化QPSO算法的文本聚类

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计算机应用研究 2014年第10期31卷 2912-2915页

作者：乔莹莹宋威马伟江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对量子行为粒子群优化算法中粒子搜索的盲目性以及初始聚类中心的选取对聚类结果的影响问题,提出了一种基于GA优化的QPSO聚类算法。该算法首先利用GA稳健的全局优化性能进行快速的粗略聚类,然后用GA的聚类结果初始化QPSO算法,以降低... 详细信息

针对量子行为粒子群优化算法中粒子搜索的盲目性以及初始聚类中心的选取对聚类结果的影响问题,提出了一种基于GA优化的QPSO聚类算法。该算法首先利用GA稳健的全局优化性能进行快速的粗略聚类,然后用GA的聚类结果初始化QPSO算法,以降低粒子群搜索的盲目性,从而提高QPSO算法的搜索效率。通过在Reuter-21578真实的文本数据集上实验,该算法在Fmeasure评价标准上获得了较高的查准率和查全率,从而验证了该聚类算法的有效性和可行性,可以在文本聚类领域推广应用。

关键词：文本聚类粒子群优化算法量子行为粒子群优化算法遗传算法

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基于最小熵反褶积的动车组牵引电动机轴承故障诊断方法

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轴承 2021年第12期 56-60,64页

作者：李伟中车永济电机有限公司西安中车电气研究院西安710000

针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒... 详细信息

针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒子群优化算法对最小熵反褶积算法中的滤波步长进行优化,使最小熵反褶积算法达到最优。试验结果表明,优化后的最小熵反褶积算法能够准确提取牵引电动机轴承故障特征。

关键词：滚动轴承牵引电动机故障诊断谱分析熵最小熵反褶积量子行为粒子群优化算法

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双容水箱基于QPSO算法的PID控制研究

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控制工程 2021年第8期28卷 1553-1558页

作者：李磊李俊红顾菊平华亮南通大学电气工程学院江苏南通226019

双容水箱液位系统是典型的非线性、时延系统,以CS4000装置为研究对象,通过机理法和测试法建立其数学模型。粒子群优化算法是模拟鸟类群体行为的智能算法,参数设置较少,收敛性较好,但寻优过程易陷入局部最优解。为此,提出了量子行为粒子... 详细信息

双容水箱液位系统是典型的非线性、时延系统,以CS4000装置为研究对象,通过机理法和测试法建立其数学模型。粒子群优化算法是模拟鸟类群体行为的智能算法,参数设置较少,收敛性较好,但寻优过程易陷入局部最优解。为此,提出了量子行为粒子群优化算法。针对常规比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器在处理时延、非线性对象方面的不足,提出了基于量子行为粒子群优化算法的PID控制器,并将该控制器用于双容水箱液位系统。结果表明,相比于常规PID控制器和粒子群优化算法,基于量子行为粒子群优化算法的PID控制器具有更好的控制效果。

关键词：双容水箱粒子群优化算法量子行为粒子群优化算法 PID控制

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改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法

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仪表技术与传感器 2013年第6期 111-114页

作者：赵吉傅毅王瀚波无锡城市学院电子信息工程系江苏无锡214000 江南大学电气自动化研究所江苏无锡214122

针对无线传感器网络节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm,QPSO)对改进DV-Hop得到的估算位置校正。这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不... 详细信息

针对无线传感器网络节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm,QPSO)对改进DV-Hop得到的估算位置校正。这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量。最后将仿真试验结果与粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法校正改进DV-Hop算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。

关键词：量子行为粒子群优化算法粒子群优化算法定位无线传感器网络 DV-Hop算法

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基于GA-QPSO算法的传感器阵列多目标优化研究

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传感器与微系统 2021年第9期40卷 61-64页

作者：孔宇航陶洋梁志芳重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

传统的传感器阵列优化通常采用单目标优化,忽略了传感器其他重要因素的影响。提出一种基于遗传量子行为粒子群优化(GA-QPSO)算法的传感器阵列多目标优化研究方法。使用信息熵的概念构造传感器的两个目标函数,在量子化粒子群优化(QPSO)... 详细信息

传统的传感器阵列优化通常采用单目标优化,忽略了传感器其他重要因素的影响。提出一种基于遗传量子行为粒子群优化(GA-QPSO)算法的传感器阵列多目标优化研究方法。使用信息熵的概念构造传感器的两个目标函数,在量子化粒子群优化(QPSO)算法中引入遗传算法(GA)中的交叉和变异操作,采用自适应更新二者概率的机制。利用所提算法寻求非支配解集,找到对应最优的传感器组合。实验结果表明:所提算法找到了不同阵列大小下的最优组合集,并且减小了原始阵列的规模。另外相比单目标优化,基于多目标优化场景下算法具有更好的分类精度。经过阵列优化后的传感器阵列能够保证更好的输入质量。

关键词：电子鼻传感器阵列多目标优化量子行为粒子群优化算法遗传算法

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基于QPSO算法的神经网络预测模型的程序化交易研究

基于QPSO算法的神经网络预测模型的程序化交易研究

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作者：毕叶平厦门大学

学位级别：硕士

本文致力于以人工神经元网络和智能优化算法为手段,对金融时间序列进行建模、分析和预测,并以该模型的预测模块为核心,编写程序化交易策略,进行程序化交易模拟实验,以实验结果的优异性验证预测模型的有效性及其应用于程序化交易部分的... 详细信息

本文致力于以人工神经元网络和智能优化算法为手段,对金融时间序列进行建模、分析和预测,并以该模型的预测模块为核心,编写程序化交易策略,进行程序化交易模拟实验,以实验结果的优异性验证预测模型的有效性及其应用于程序化交易部分的可行性。本文所做主要研究如下:首先,本文对文中重点引用的粒子群优化算法(Particles Swarm Optimization,PSO)的起源、发展、改进和应用进行了详细叙述,尤其是模拟退火粒子群优化算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization,SAPSO)和量子行为粒子群优化算法(Quantum-believed PSO,QPSO)两部分的发展和应用。其次,本文分别构建了基于SAPSO算法和QPSO算法的神经网络预测模型,并从定性和定量两个方面对上述两个模型进行了对比分析。分析表明,无论是算法本身的简洁性、易理解性、参数设定的简单性还是扩张能力、预测能力和运行效率等方面,基于QPSO算法的神经网络预测模型都要优于基于SAPSO算法的神经网络预测模型。然后,本文利用预测能力更为优秀的基于QPSO算法的神经网络预测模型,以海通证券的股价序列为例,进行了建模、仿真和预测,并以预测结果为基础,在万得数据库组合管理平台,通过模拟交易、实盘操作、获取盈利的形式证明了所建模型的有效性及其在程序化交易方面的可应用性。最后,通过对实验研究全过程的回顾,综合研究过程中出现的问题,提出了对未来研究的设想与展望。

关键词：量子行为粒子群优化算法神经网络程序化交易

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疏浚船舶复合储能系统设计及容量优化配置方法研究

疏浚船舶复合储能系统设计及容量优化配置方法研究

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作者：孙盼武汉理工大学

学位级别：硕士

随着船舶的大型化发展,对港口航道停泊能力和通航能力的要求也越来越高,为了满足大型船舶的吃水要求,疏浚船舶的作用显得尤为重要。传统的疏浚船舶动力系统由柴油发电机组构成,由于其作业的特殊性,负载的频繁扰动会造成柴油发电机组输... 详细信息

随着船舶的大型化发展,对港口航道停泊能力和通航能力的要求也越来越高,为了满足大型船舶的吃水要求,疏浚船舶的作用显得尤为重要。传统的疏浚船舶动力系统由柴油发电机组构成,由于其作业的特殊性,负载的频繁扰动会造成柴油发电机组输出功率剧烈波动,且高功率输出时间占比很小,大多时间下柴油发电机工作在较低效率区。这就造成了燃油燃烧不完全、船舶能效低的问题。针对上述问题,本文提出利用磷酸铁锂电池和超级电容组成复合储能系统,平抑柴油发电机组输出功率波动的解决方案。目的是对发电机组输出功率“削峰填谷”,从而降低发电机功率容量配置的过多冗余,使其工作在较佳效率区。本文以某疏浚船舶研究对象,从负载特性入手,对复合储能系统的拓扑结构、能量调度策略及容量配置的优化方法进行相关研究。本文展开的研究工作包括:(1)采集疏浚船舶实际运行数据,基于负载特性对柴油发电机组输出功率进行区间划分处理;根据目前柴油发电机容量存在过多冗余,输出功率波动大,且工作在较低效率区的问题,提出利用储能技术平抑柴油发电机组输出功率波动的方法;结合负载特性以及不同储能装置的特点,采用磷酸铁锂电池和超级电容组成复合储能系统,并对二者的工作原理、充放电特性进行建模分析。(2)对复合储能系统的拓扑结构进行设计,在此基础上,以船舶动力系统可靠性为首要条件,以系统经济性最佳为目的建立优化模型,在能量调度策略下,采用基本粒子群优化算法和量子行为粒子群优化算法分别对其求解;以典型数据为算例,利用MATLAB编写算法程序,计算得到复合储能系统最优配置容量;根据两种算法的结果对比,验证了量子行为粒子群算法具有更好的收敛性,同时计算得到该算例下电池和电容的实时充放电功率情况。(3)为验证本文容量优化方法的可靠性,搭建了小比例半实物复合储能系统试验台,按照试验台真实负载与算例中负载的比例关系,对应配置试验台容量,以dSPACE作为能量调度策略的执行单元进行半实物试验,采集试验中电池和电容的实时充放电电压电流信号,处理后与仿真结果进行对比,结果表明本文针对复合储能系统容量的优化配置方法具有一定的可靠性。

关键词：疏浚船舶复合储能系统量子行为粒子群优化算法优化配置

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中央空调冷却水系统的优化

中央空调冷却水系统的优化

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作者：玄朋辉沈阳工业大学

学位级别：硕士

在我国的能源产业结构中,建筑能耗所占的比例高达30%左右,且建筑节能率很低。其中,中央空调能耗占建筑能耗的比例达到60%左右。中央空调的设计是按照满负荷的情况下设计的,但中央空调在实际运行中绝大多数时间是在部分负荷下工作的,这... 详细信息

在我国的能源产业结构中,建筑能耗所占的比例高达30%左右,且建筑节能率很低。其中,中央空调能耗占建筑能耗的比例达到60%左右。中央空调的设计是按照满负荷的情况下设计的,但中央空调在实际运行中绝大多数时间是在部分负荷下工作的,这将导致空调的热效率降低,从而造成了能源的浪费,因此对中央空调系统的节能成为重要的课题,其中,冷却水系统是中央空调的重要组成部分,冷却水系统的能耗与环境的温度、室内的负荷需求有关,因为空气中的空气环境温湿度是实时变化的,并且用户的负荷也是实时变化的,如何使冷却系统的散热能力和制冷量相匹配,是中央空调节能的最关键的问题之一。本文分析了中央空调系统的工作原理,对于冷却塔与冷水机组之间的热交换存在一个最佳的匹配工作点,使得冷却水系统的能耗最低。为了寻找到冷却水系统能耗最低的工作点,建立和分析了冷却水系统的数学模型,能耗模型包括冷水机组、冷却水泵、冷却塔,对于冷却水系统的复杂热交换问题,提出了一种基于改进量子行为粒子群优化法,在算法中按照某一规则加入了干扰因子、在迭代的过程中,a参数自适应调整及将粒子的自身的最好的位置,即Pbest能够依一定的概率向其他粒子的Pbest进行学习三种策略,通过这种改进使其值能够有效的跳出局部极值附近的区域,并且利用标准的Benchmark函数进行测试,结果表明改进的量子行为粒子群优化算法具有更好的收敛性。对上述改进的量子行为粒子群优化算法应用在冷却水系统的优化过程中,对于典型况,进行了冷却水系统的仿真研究,在模拟全天的环境温度变化与冷负荷变化的条件下,采用改进的量子行为粒子群优化算法都得到了最优工作点,实现散热与制冷的最佳匹配,达到系统节能目的。

关键词：中央空调优化量子行为粒子群优化算法节能能耗模型

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基于QPSO-RPNN的时间序列预测与程序化交易研究

基于QPSO-RPNN的时间序列预测与程序化交易研究

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作者：吴铭实厦门大学

学位级别：硕士

根据混沌理论,具有混沌特征的中国金融市场可以通过恰当的模型来寻找混沌时间序列中隐含的规律,从而实现预测目的。在此基础上本文利用递归预测器神经网络RPNN和量子行为粒子群优化算法QPSO建立了混沌时间序列预测模型。RPNN是专门为时... 详细信息

根据混沌理论,具有混沌特征的中国金融市场可以通过恰当的模型来寻找混沌时间序列中隐含的规律,从而实现预测目的。在此基础上本文利用递归预测器神经网络RPNN和量子行为粒子群优化算法QPSO建立了混沌时间序列预测模型。RPNN是专门为时间序列研发的动态时间延迟神经网络。本文采用QPSO算法训练RPNN神经网络,解决了模型预测过程中陷入局部最优以及预测精度差等问题。首先本文使用合适的方法将QPSO与RPNN结合,构建了 QPSO-RPNN模型。继而本文以上证综合指数作为研究对象,使用QPSO-RPNN进行不同周期的仿真与预测,并分析对比不同预测周期的预测效果,结果表明QPSO-RPNN有效的实现了混沌时间序列的短期预测,其预测精度较高。最后本文将理论与实践结合,以股票作为研究对象,对多支股票进行仿真与预测,并以预测结果为基础,分别研究了日度级别的程序化交易以及15分钟级别短周期交易。通过对预测结果以及程序化交易的结果进行分析,证明了 QPSO-RPNN模型具有较高预测精度及其在程序化交易方面的可应用性。

关键词：量子行为粒子群优化算法神经网络预测

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