4.2 反向学习粒子群优化算法 (OPSO) 反向学习PSO是在传统PSO基础上引入了反向学习机制,当搜索过程陷入局部最优时,通过回溯过去的最优解来调整粒子的速度和方向,从而增加跳出局部最优的可能性。 改进要点: RL-PSO会在适当的时候启用反向学习阶段,此时速度更新会参考历史最优位置而非当前最优位置,具体数学表达式因不...
2.1.1 粒子群优化算法思想 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数...
2.PSO算法用于计算机数字控制研磨优化[29]。因为多点金属切割的过程基本原理还未被很好的理解,同时也由于这一过程的高度非线性特性。而使用PSO优化进行的网络权值进化提供了一种准确可靠的方法。完成终端研磨操作所需时间显著减少,这导致总体成本降低,同时得到更好的研磨质量。这一概念正被扩展到其他的机器制造过程以及复...
tGSSA算法是对GSSA算法的改进和优化,通过引入时间变换来提高搜索效率。在微电网优化调度中,tGSSA算法可以用于优化微网的能源配置和调度策略,以实现最佳的经济性和可靠性。 我们基于典型的日负荷参数和自然参数,使用改进的粒子群优化(PSO)算法对建立的数学模型进行求解。通过这个优化过程,我们可以制定出分时段的优化调度方...
粒子群的概念是从对社会生物集体行为的模拟中产生的,并逐渐演变成一种强大的全局优化技术,现在众所周知的粒子群优化算法(PSO)。基本的PSO模型不保证收敛到最优解,并且它也受到它对许如加速度参数和惯性权重之类的外部参数的依赖性的影响。本文通过引入一种新的基于维均值的扰动策略,提出了一种改进粒子群算法的基本...
PSO 算法和其他群体智能算法及其他优化算法相比,具有形式简单、易于使用、收敛速度较快等优点,但在解决一些复杂优化问题时,也会像其它算法一样,存在难以摆脱局部最优、执行效率低、全局搜索能力和局部搜索能力难以平衡等缺陷。为解决这些问题,研究者引入了群体智能算法
针对无线传感器网络(Wireless sensor network, WSN)能耗不均以及使用生命周期较短等问题,提出一种利用熵权自适应分簇和改进粒子群优化的WSN路由优化算法(FNNPSO).运用模糊神经网络推理选取簇头,利用熵权法明确簇头指标的权重,基于模糊神经网络评估标准得到簇头的转发概率,并且将概率较高的簇头设为中继节点,逐层完成信息...
基于改进PSO算法的分布式电源配电网优化分析,通过引入合适变异对PSO算法实施了改进,通过位置方差来克服算法易形成局部最优解的缺陷。利用改进后的PSO对含有DG的配电网进行无功优化,并给出具体的实现流程。算例分析得到:采用无功补偿能来减小系统网损并获得更...
【微电网优化】基于改进PSO算法求解微电网优化问题附matlab代码,1简介当今全球普遍面临着能源危机和环境污染的加重,污染严重的化石能源将逐渐被无污染的清洁能源代替,随着经济的发展和社会的进步,以传统的发电方式已经不能满足当今电力用户对电能高可靠性、稳定性的要求需
2022年10月12日,电气信息学院召开主题为“基于改进PSO的电力电子变压器优化控制算法研究”的学术报告会,本次报告会由电气工程及其自动化专业系主任贾文超教授主讲,电气工程及其自动化专业全体专业教师及48名学生参会。 本次学术报告会主要围绕...