粒子群算法論文參考文獻5篇

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　　文獻一、基于粒子群算法的動態多目標優化

　　摘要針對碳二氫生產中的反應器動態優化問題,目前雖然有多種算法對生產過程進行優化,但大部分只是對單一目標進行求解,提出一種更為靈活的反應器動態求解方法。在該方法中,首先構建碳二氫目標函數,然后采用多目標粒子群算法和分段線性函數參數法結合的方式對目標函數的進行求解,以提高整體搜索能力,得到碳二氫反應器動態優化的最優解。最后,以實際乙烯碳二加氫化工反應過程為例進行實驗驗證,結果證明,通過該方法進行求解的目標函數無論是在收斂性,還是在優化的平均值等方面,都比SADE-eCD和NSGA-II算法具有優勢,說明該算法在反應器動態優化中是切實可行的。

　　關鍵詞動態多目標優化 粒子群算法 碳二加氫 骨干粒子群算法

　　文獻二、基于帶壓縮因子粒子群算法標定設計反應譜

　　摘要粒子群優化算法是模擬群體智能所建立起來的一種全局優化算法,在解決多參數非線性函數的優化問題上具有良好的性能,為了有更好的收斂精度和更快的收斂速度,本文構建了帶有壓縮因子的粒子群算法,可用于設計反應譜的標定。利用這一方法可給出第一拐點周期、特征周期、平臺值和衰減指數等刻畫設計反應譜特征的參數值。本文以埃爾森特羅臺(El Centro)加速度時程的反應譜標定為例,采用本文提出的改進粒子群算法、Newmark三參數法、雙參數法和差分進化算法對其進行標定。對比分析了4種標定方法給出的特征參數及計算精度,實例證明,改進粒子群算法具有較高的精度,給出的設計反應譜較好地反映了地震反應譜的特征。

　　關鍵詞設計反應譜 改進粒子群算法 帶壓縮因子的粒子群算法 參數標定

　　文獻三、基于小生境粒子群算法的永磁同步電機參數辨識

　　摘要永磁同步電機的電磁參數會隨著溫度和磁路等因素的變化而變化,參數辨識的準確度對電機控制系統性能有重要影響,而傳統的辨識算法存在收斂速度慢,辨識精度低等缺陷。針對該問題,可以采用一種基于粒子群算法的參數辨識方法。該方法輸入參數測量簡單,可同時對電阻、電感、磁鏈三個參數準確辨識,同時引入小生境技術和粒子群改進策略,可以克服基本粒子群算法容易陷入局部最優的缺陷,獲得更好的辨識精度和收斂速度。仿真結果證明了該方法的可行性和正確性。

　　關鍵詞永磁同步電機 參數辨識 粒子群算法 小生境技術 小生境粒子群算法

　　文獻四、基于改進粒子群算法的三維路徑規劃

　　摘要路徑規劃是無人機任務目標的重要組成部分,針對粒子群(PSO)算法早期收斂速度快,后期易陷入局部最優的缺點,提出一種結合天牛須搜索(BAS)算法的改進粒子群算法,并將其應用于無人機三維空間路徑規劃。在改進的粒子群算法中,利用天牛個體的優勢,在每次迭代中都有自己對環境空間的判斷,使路徑更加合理,搜索效率更高。仿真結果表明,與粒子群算法相比,使用改進的粒子群算法進行無人機三維路徑規劃效果更好、代價更小。

　　關鍵詞無人機 路徑規劃 粒子群算法 天牛須搜索算法

　　文獻五、粒子釋放與速度動態變化的改進粒子群算法

　　摘要本文為了改善標準粒子群算法常見的收斂較慢、搜索易陷入局部最優、搜索精度較低的缺點,提出粒子釋放與速度動態變化的改進粒子群算法。粒子釋放的目的是增加粒子的種群多樣性,促使陷入局部最優的粒子跳出局部最優,粒子速度動態度變化是來引導釋放后的粒子再次快速收斂到全局最優,避免粒子釋放后造成的收斂變慢或者結果發散。算法改善之后使用三種測試函數對新算法進行驗證,并與其他改進型粒子群算法優化結果進行了對比,結果表明改進策略在改善標準粒子群算法收斂慢、易陷入局部最優、搜索精度低等缺點的可行性與有效性。

　　關鍵詞粒子釋放 速度動態變化 粒子群優化

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