检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工程大学学报 2005年第5期26卷 565-569页

作者：郭成豹张晓锋肖昌汉刘大明海军工程大学电气与信息学院湖北武汉430033

随着舰船消磁技术的发展,消磁线圈的数目越来越多,用于调整消磁系统的常规方法越来越难以实施.为解决这一问题,采用随机微粒群算法对舰船消磁系统进行了优化调整,给出了优化调整数学模型及优化结果.计算例子表明随机微粒群算法在舰船消... 详细信息

随着舰船消磁技术的发展,消磁线圈的数目越来越多,用于调整消磁系统的常规方法越来越难以实施.为解决这一问题,采用随机微粒群算法对舰船消磁系统进行了优化调整,给出了优化调整数学模型及优化结果.计算例子表明随机微粒群算法在舰船消磁磁场特征均方根最小和峰值最小方面均比常规方法更有优势,而且这种方法还能用于优化与舰船磁场特征相关的任意一个或多个参数.因此,利用这种新方法可以将舰船消磁系统调整到最优状态,从而能够保证舰船的磁性安全.另外,随机微粒群算法具有算法直观,编程简单,计算速度快的优点,可以方便地应用于工程实际.

关键词：舰船消磁随机微粒群算法优化调整

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双群体随机微粒群算法

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计算机工程与应用 2006年第24期42卷 46-48页

作者：夏桂梅曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算... 详细信息

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。

关键词：随机微粒群算法双群体全局优化

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基于聚类分析的随机微粒群算法

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计算机工程与应用 2010年第8期46卷 40-44页

作者：郝武伟曾建潮山西交通职业技术学院经济管理系太原030031 太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

在对一种保证全局收敛的微粒群算法——随机PSO算法(SPSO)进行分析的基础上,提出了一种基于聚类分析的随机微粒群算法(CSPSO)。CSPSO算法保证了种群的多样性,使微粒能够有效地进行全局搜索。并证明了它依概率收敛于全局最优解。最后以... 详细信息

在对一种保证全局收敛的微粒群算法——随机PSO算法(SPSO)进行分析的基础上,提出了一种基于聚类分析的随机微粒群算法(CSPSO)。CSPSO算法保证了种群的多样性,使微粒能够有效地进行全局搜索。并证明了它依概率收敛于全局最优解。最后以典型的复杂基准优化问题进行了仿真实验,验证了CSPSO的有效性。

关键词：随机微粒群算法聚类分析全局优化收敛性

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基于锦标赛选择遗传算法的随机微粒群算法

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计算机工程与应用 2007年第4期43卷 51-53,84页

作者：夏桂梅曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,提出了一种改进的随机微粒群算法——GAT-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对三个多峰... 详细信息

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,提出了一种改进的随机微粒群算法——GAT-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对三个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明:在搜索空间维数相同的情况下,GAT-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。

关键词：随机微粒群算法遗传算法锦标赛选择全局优化

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基于随机微粒群算法的电力系统无功优化

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电力系统保护与控制 2008年第12期36卷 35-38,43页

作者：张登科黄挚雄湖南省送变电建设公司调试所湖南长沙410007 中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

介绍保证以概率1全局收敛的随机微粒群算法,针对随机微粒群算法难以在有限进化代数搜索到全局最优解的问题,介绍一种改进的随机微粒群算法,这种算法对随机微粒群算法停止进化的微粒采用模拟退火方法生成,使得搜索更为有效。提出将两种... 详细信息

介绍保证以概率1全局收敛的随机微粒群算法,针对随机微粒群算法难以在有限进化代数搜索到全局最优解的问题,介绍一种改进的随机微粒群算法,这种算法对随机微粒群算法停止进化的微粒采用模拟退火方法生成,使得搜索更为有效。提出将两种算法分别应用于电力系统无功优化,通过对IEEE14节点系统的仿真计算,并与遗传算法、标准微粒群算法相比较,结果表明这两种算法取得了更好的优化效果,改进的随机微粒群算法更具有实用意义。

关键词：电力系统无功优化随机微粒群算法模拟退火

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一种基于单纯形法的随机微粒群算法

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计算机工程与科学 2007年第1期29卷 90-93页

作者：夏桂梅曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——SM-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以单纯形法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。这样既可以利用单纯形法的收敛快... 详细信息

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——SM-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以单纯形法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。这样既可以利用单纯形法的收敛快速性,又可以利用SPSO的全局收敛性。通过对两个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明在搜索空间维数相同的情况下,SM-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。

关键词：随机微粒群算法单纯形法全局优化

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基于随机微粒群算法的改进算法研究

基于随机微粒群算法的改进算法研究

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作者：王建丽太原科技大学

学位级别：硕士

微粒群算法(particle swarm optimization,简称PSO)模拟的是鸟群寻找栖息地的行为。微粒群算法简单、易于实现、收敛速度快且需要调整的参数少,自该算法提出以来引起了诸多学者的广泛关注。论文选取如下两个方面的问题作为研究内容:(1)... 详细信息

微粒群算法(particle swarm optimization,简称PSO)模拟的是鸟群寻找栖息地的行为。微粒群算法简单、易于实现、收敛速度快且需要调整的参数少,自该算法提出以来引起了诸多学者的广泛关注。论文选取如下两个方面的问题作为研究内容: (1)在前人工作的基础上将随机微粒群算法和协同进化结合在一起寻求一种更有效的算法。 (2)把微粒群算法和传统优化算法(如信赖域算法、共轭梯度法、最速下降法等)相结合尝试寻找更有效的优化算法。论文的研究内容主要包括以下几个部分: 第一章是绪论,主要介绍了微粒群算法的历史和现状,本文的创新和突破,以及本文的现实意义。第二章在多种群协同进化和随机微粒群算法基础上,提出了一种改进的多种群随机微粒群算法,将各个子种群独立地按照随机微粒群进化,周期性的更新共享信息。第三章在随机微粒群算法和函数梯度信息基础上,提出了基于梯度的随机微粒群算法。数值计算表明算法对于求解连续可微函数的全局优化问题是非常有效的。第四章提出一种基于协同进化的单纯形随机微粒群算法。该算法采用多个优化种群,分别在奇数种群和偶数种群并行运行随机微粒群法和单纯形法,周期性更新相邻种群最优信息。通过优化两个典型的测试函数验证了算法的有效性。

关键词：随机微粒群算法协同进化共轭梯度法最速下降法单纯形法

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一种基于轮盘赌选择遗传算法的随机微粒群算法

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计算机工程与科学 2007年第6期29卷 51-54页

作者：夏桂梅曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个... 详细信息

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个多峰的测试函数进行仿真明:在搜索空间维数相同的情况下,GAR-SPSO收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。

关键词：随机微粒群算法遗传算法轮盘赌选择全局优化

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基于随机微粒群算法的开放实验室规划研究

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软件工程 2021年第10期24卷 28-30,22页

作者：王建丽太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

近年来,国家对高校实验室教学平台共享的要求逐步提高,如何低能耗开放和规划实验室利用是非常有意义的研究。为充分利用随机微粒群算法的强局部搜索力和单纯形法的多样性,提出了一种改进的基于单纯形法的随机微粒群算法,通过数值实验证... 详细信息

近年来,国家对高校实验室教学平台共享的要求逐步提高,如何低能耗开放和规划实验室利用是非常有意义的研究。为充分利用随机微粒群算法的强局部搜索力和单纯形法的多样性,提出了一种改进的基于单纯形法的随机微粒群算法,通过数值实验证明算法的有效性,并以实验室电量优化为目标进行仿真,实验表明本文算法能有效减少电量消耗。

关键词：实验室规划随机微粒群算法单纯形法

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异步随机微粒群算法

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太原科技大学学报 2009年第5期30卷 359-363页

作者：陈保娣曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

在研究微粒群算法生物特征的基础上,提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO.该方法是在微粒的进化过程中,采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部... 详细信息

在研究微粒群算法生物特征的基础上,提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO.该方法是在微粒的进化过程中,采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部收敛速度,并对四个经典测试函数进行了仿真测试,测试结果表明:与SPSO相比,ASPSO算法具有更快的收敛速度。

关键词：微粒群算法随机微粒群算法异步模式局部搜索

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