简介：针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示：信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21m增长到4.65m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82m下降到0.76m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。

简介：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性.

简介：为了提高物联网拓扑网络的工作性能,将改进粒子群算法应用于物联网拓扑可靠性优化中。文章通过分析物联网拓扑可靠性优化的性能参数、抗毁性和生存性的指标特性,讨论基本监测区、理想监测区、一般监测区、拓扑结构的层数以及距离冗余度的基本含义,构建拓扑可靠性优化模型,研究改进粒子群算法的基本原理,提出了传统粒子群算法的缺陷、改进的基本思路和改进粒子群算法的求解流程,并进行了物联网拓扑可靠性的仿真分析,仿真结果表明改进粒子群算法具有较好的优化能力。

简介：将0—1非线性规划问题转化为约束优化问题。采用动态双目标的约束处理方法，提出了一种求解0—1非线性规划问题的改进粒子群优化算法，数值实验的结果表明，新算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力，显示了算法的有效性和通用性。

简介：在分析传统误差反向传播(BP)算法和标准粒子群优化(PSO)算法的特征及其问题基础上,提出一种改进粒子群优化(IPSO)算法和改进BP(IBP)算法,建立基于IPSO-IBP混合算法的电力变压器神经网络故障诊断模型。通过85组训练样本和16组测试样本的仿真对比分析,该方法能够实现电力变压器不同故障的有效诊断,提高电力变压器故障模式的识别能力,故障诊断准确率高,故障诊断速度快。

简介：简化粒子群算法舍弃了标准粒子群算法中的速度项,使算法更加简练高效。但简化粒子群算法每个粒子都采用相同的迭代公式进行迭代,使得算法在进化后期粒子的差异性不强,算法容易出现早熟。提出非线性递减惯性权重的简化粒子群算法,每个粒子采用动态的公式进行迭代,提高粒子群的多样性,避免陷入局部最优,提高解的精度。最后在Matlab上进行数值模拟,发现改进后的算法在寻优精度和收敛速度上具有明显优势。

简介：为了实现对云计算任务进行动态实时调度,提出了一种基于改进离散粒子群算法的云计算任务调度方法.依据云计算任务调度数学模型的相关理论,提出了一种基于改进粒子群算法的云计算任务调度方法,对粒子更新方式、初始化方法以及权重因子更新方法等进行了改进,并对整体算法进行了描述.在CloudSim环境下运用改进的模型方法进行仿真实验,并与另外三种方法进行比较,结果表明该方法不仅所需总费用最少,而且收敛速度最快、用户满意度较高.

简介：建立了一种冲压机构模型简图，给出了冲压机构运动动力学方程，并推导了冲压机构滑块运动位移、速度及加速度运动方程式。最后引用改进粒子群算法优化目标函数，将优化结果输入到MATLAB软件中进行滑块位移、速度及加速度仿真。同时，与优化前仿真结果进行比较和分析。仿真结果显示，冲压机构设计变量参数采用改进粒子群算法优化后，在冲压机械工件过程中，其运动速度几乎处于匀速状态。冲压机构运动参数采用改进粒子群算法优化后，能够提高冲压机构运动的稳定性，从而提高冲压件产品的质量。

简介：螺旋桨作为船舶等海上运输设备的主要动力来源和方向控制器,对船舶工业的发展起着重要的作用.随着螺旋桨动力学理论和结构设计的不断完善,针对船舶螺旋桨的改进技术也层出不穷.在传统螺旋桨升力线理论的基础上,针对螺旋桨的三维翼型剖面设计引入了粒子群优化算法,并用该优化算法对设计过程进行功能和结构的优化.

简介：粒子群协同实用化在web上具有众多的应用,需要聚类大量的代数矩阵才能获得足够的数据,当前研究侧重粒子群协同与矩阵的相关性而没有充分考虑到在几何性之间是具有显著的重叠关系的,这就导致了针对不同的矩阵会具有相同结果,引发重复计算问题。鉴于此,提出了一种基于几何代数的粒子群协同实用化算法,所选择的几何性矩阵具有较高的相关性,而且重叠性较低。实验结果表明,本文的方法能够显著提高粒子群协同实用化的精度和效率。

简介：为了提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出了一种基于最优网格距离的多目标粒子群算法（HMOPSO）。该算法是在多目标粒子群算法（MOPSO）的基础上,利用网格技术和Pareto占优排序原理,提出了一种新的全局学习样本选取策略。实验结果表明,该算法能够有效的避免早熟收敛,相比MOPSO算法,HMOPSO表现出良好的整体性能,是对标准多目标粒子群的一种有效改进。

简介：盾构速调地质变形预测对于提高盾构隧道施工可靠性，提高盾构隧道施工的现代化水平具有非常关键的作用，因此，可将基于粒子群算法优化的模糊支持向量机应用于盾构隧道地质变形的预测中。本文首先分析了盾构隧道地质变形计算的理论模型；然后研究了模糊支持向量机的基本理论；接着讨论了粒子群算法，并且设计了相应的算法流程；最后进行盾构隧道地质变形预测的仿真分析。仿真结果表明，基于粒子群算法优化的模糊支持向量机能够提高盾构隧道地质变形的预测精度。

简介：从非线性方程组及其函数优化问题的角度出发，提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。通过混沌优化方法、谱系聚类法和粒子群的更新构成改进后的粒子群优化算法，极大的提高了求解的稳定性和精确性。

简介：为了提高无线传感器网络路由性能,结合二次搜索粒子群提出了一种新的层次路由算法.该方法首先结合节点能量和覆盖半径给出了节点性能评价因素,同时阐述了层次路由构建方法,并利用二次搜索粒子群对层次路由方法进行优化.最后通过仿真实验,深入分析了影响该方法的关键因素.实验结果表明,对比LEACH和EECS协议,该方法在网络生命周期、网络路由能耗、数据传输成功率等方面具有较大优势.

简介：为了能够提高大型公共建筑人员快速高效地疏散,减少疏散时间,提高火灾环境下人员的安全性,将混合粒子群算法应用于大型公共建筑人员疏散优化研究中。文章构建了大型公共建筑人员群集疏散优化模型,设计了目标函数和约束条件,改进了粒子群算法的流程,通过仿真分析可知,该算法具有较好的收敛效率,能够极大地减少人员的疏散时间。

简介：为了实现二级倒立摆系统的快速稳定控制,设计了一款基于粒子群算法的变论域模糊控制器。通过对二级倒立摆系统结构和参数的分析,建立了二级倒立摆的数学模型,再利用粒子群算法优化了变论域模糊控制器的参数,改进了控制器的性能,最后通过仿真证明该算法切实可行。

简介：在魏晋时期谯国的一个小私塾里，来了一位从洛阳来的新同学。这件事情，在这个小地方里可是不得了!从都城（也就是今天的首都）来的人总是带着神秘色彩。

简介：我们证明了一些关于群的极大子群的命题.这些命题中的一个是由M.Suzuki在其著作GroupTheory1中提出的,而其余则始见于此.

简介：四川省峨眉山市振兴宏业贸易公司 四川峨眉山 614224 摘要：我从磁场体的两极性质中发现了两种场粒子，和两种场粒子的逆进运动性质。从而推纶出电子由场粒子逆进运动构成，和中子，原子的形成在宇宙的过程。从而推论出原子的基本模形。又由原子基本模形推出光波的产生原理。又由光的产生原理和场粒子运动规律推出光在宇宙中的许多现象。又由原子失去电子后，能聚集很大的磁场圈推论出黑洞与中子星基本由无电子的原子构成等。

简介：微分散射截面的理论计算可为测量数据提供大量的参考信息.针对这一问题,根据经典量子力学和Born-Oppenheimer的方法,计算出粒子在不同势能函数下的微分散射截面和相移,为散射过程的数值研究提供了有效理论参考.