简介：基于粒子群优化算法（PSO）的神经网络具有良好的训练性能，输出的整体误差小于BP算法。用PSO作为一种粗优化或离线学习过程，用神经网络学习作为一种细优化或在线学习过程。这两种方法综合使用可以大大提高传动箱故障诊断性能。诊断系统把常用的7个时频动态特征参量作为BP网络的输入层的输入，把传动箱中常见的6种特征作为网络的输出。诊断系统拓扑结构为7—12—6的3层BP网络，规定系统误差0．001。结果表明．粒子群优化算法对多故障征兆有较好的故障识别率。作为一种有效优化方法，在机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

简介：摘要院随着计算机技术在各领域的广泛应用，互联网的迅猛发展使得各类信息以指数级增长，本文主要研究粒子群优化算法在Web数据挖掘中的应用，介绍了粒子群优化算法进行Web数据挖掘的基本原理，分析了其特点。简述了粒子群Web数据挖掘优化算法的原理、特点、参数设置与应用等，重点分析了粒子群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出了算法中的经验参数设置。

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：布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。

简介：摘要：目前，我国配电网涵盖的区域非常广泛，主要呈现出分布广、结构复杂、电缆线分布混乱的现象。随着城乡一体化的不断加快以及电力市场的不断发展，人们越来越追求高质量的供电系统，也对稳定性的需求越来越高。国民经济对供电可靠性的依赖也越来越大。近年来，随着配网自动化水平的不断提高，配网故障定位技术的发展也趋向智能化、自动化，配网故障的诊断速度、快速定位、及时隔离、快速修复也是检验一个供电局管理能力和抢修水平的标准。因此，对配网自动化进行合理的改进和提高已经成为供电部门工作的首要内容。如何缩短故障排查时间，避免抢修时间的延长，提供有保障的供电率，从而提高客户的满意度也成为大部分基层供电局单位需要着重考虑的关键问题。基于免疫二进制粒子群优化算法的配网故障定位方法，既能够加快故障定位与抢修速度，还可以大减少由于供电不足带来的损失，具有十分重要的现实意义。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对基于免疫二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法研究提出了一些建议，以供参考。

简介：摘要随着新能源发电技术的广泛应用，其较强的随机性和不确定性会使得电网产生可靠性和稳定性的问题，因此，需要加装旋转备用机组以改善电网的稳定性。本文对旋转备用机组容量的经济运行进行研究，并采用粒子群算法求得旋转备用机组经济运行的最优解，从而同时保证电网的可靠性和经济运行。算例计算证明了本文方法的有效性。

简介：针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统，研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节，在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下，定义了基座姿态扰动最小的目标函数，然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略，并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明，在满足系统的约束条件下，机械臂关节变化平缓，不存在角速度突变的情况，并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度，在优化轨迹下进行运动仿真，结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成)，而梯形规划的姿态扰动为8.5459°，优化后使得姿态的扰动减小84%，从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。

简介：在开关磁阻电机直接转矩控制系统中，为了提高磁链观测器的性能，准确地实现磁链观测，提出基于粒子群优化的递归神经网络定子磁链观测器。利用训练样本对网络进行离线训练，通过训练过程中不断调整网络的权值和阈值，形成一个泛化能力强、结构简单的网络来实现电压、电流和磁链的非线性映射。将所建磁链观测器应用到开关磁阻电机直接转矩控制系统仿真中，仿真结果表明，对比传统递归神经网络磁链观测器，该方法不仅提高了收敛速度，而且具有很高的精确度和很强的泛化能力，证明了该方法的正确性和可行性。

简介：提出了一种填充粒子群算法（FPSO）,用以解决双次级永磁同步直线电机优化设计问题。在有限元分析的基础上,采用支持向量机拟合直线电机结构参数与运行性能参数之间的关系,建立用于优化计算的非参数模型;引入填充函数,对传统粒子群算法进行改进,并采用多峰值函数对算法进行测试,结果表明：FPSO具有良好的快速性和全局收敛性;采用FPSO对电机结构参数进行优化,得到一组最优的电机结构参数。仿真实验表明：采用该算法优化后的电机推力大、推力波动小且峰值电流小,符合电机的优化设计目标。

简介：随着分布式数据库系统的广泛应用,查询优化这一数据库研究领域的受重视程度日渐提升,基于此,本文就混沌粒子群算法、数据库查询问题进行了简单分析,并对混沌粒子群算法在数据库查询优化中的应用进行了详细论述,最终则通过混沌粒子群算法应用的仿真验证了研究的实践价值,希望这一系列内容能够为相关业内人士带来一定启发。

简介：摘 要：本文提出了一种以使用可靠度和费用作为约束的烟草商业企业物流设备备件优化模型。模型采用粒子群算法，通过对算例进行MATLAB仿真分析，发现应用粒子群算法的备件优化模型收敛效果较好，能有效解决备件优化配置问题。

简介：摘要：纯方位无源定位是无人机集群遂行编队飞行的重要组成部分，如何根据粒子群优化算法调整无人机遂行编队飞行定位具有重要的意义。本文运用数学图形几何知识，利用平面三点定位原理对略有偏差的无人机进行定位。已知平面内三点（位于圆心的无人机FY00和编队中另 2 架无人机）和它们到任意一点的距离，则可以通过距离关系得到三个圆，三个圆的交点处便是待定位点的位置，且该点在圆形无人机编队的圆周上，即被动接收信号无人机的定位效果较好。

简介：摘要对基于粒子群算法的电网无功规划进行了研究，建立了有功网损和设备投资综合费用最低的目标函数。通过对IEEE30节点系统的仿真分析，验证了该方法的可行性与实用性。

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：摘要：空调冷水机组振动噪声性能是影响用户舒适性的重要因素。应用粒子群优化算法对空调机组压缩机隔振元件的刚度进匹配优化，提高压缩机各方向振动解耦率，减小各方向激励振动耦合，达到优化压缩机隔振系统提高隔振效率的效果。

简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

简介：太阳能电动汽车的复合能源系统优化匹配问题可以看成一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化系统的峰值功率满足率和极小化系统的成本,前者关系到系统的可靠性后者涉及到样车能否量产,所以两个优化目标都很重要.本文提出了改进的粒子群算法优化配置太阳能电动汽车复合能源系统,这种改进的粒子群算法引进了遗传算法里的变异算子,并且打破常规算法里的加速因子为常数的惯例而使加速因子随时间改变.优化结果显示：改进的粒子群算法也能够很好地解决复合能源系统的多目标优化问题.

简介：摘要：深度学习工作流中最难的部分之一是为模型寻找最佳的超参数。深度学习模型的性能与超参数直接相关。超参数调优越多，得到的模型就越好。在神经网络框架中，如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。因此，为了提高超参数优化的效率，提出了一种基于贝叶斯优化，进化和粒子群的超参数优化算法。该方法针对不同优化场景进行了相应的使用。

简介：粒子群优化算法即ParticleSwarmOptimization（PSO）是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群智能（SwarmIntelligence）方法的演化计算（evolutionarycomputation）技术。通过同时动态调整惯性权重和加速度权重以平衡运算性能，提出改进的PSO算法，利用改进PSO优化算法优化的PID控制规律使得调节系统具有更好的动态调节特性和鲁棒性。

简介：生产系统随着设备磨损往往会失控或发生故障,给企业带来巨大损失.本文以备货型生产系统为研究对象,根据其成品先入库后销售的特点,建立基于故障率的非周期的生产、维修、库存整合模型.模型以最小化单位总成本为目标,基于萤火虫算法的邻域结构改进粒子群算法,求解系统的最优生产率和维修策略,并分析比较不合格产品率、失控率对目标函数值和最优策略的影响.