PSO 算法中每个优化问题的解都有是搜索空间中的一只鸟, 称为粒子。与其他进化计算技术不同的是群体中的每个粒子可以记忆自己到过的最优位置, 并能感知邻近群体已达到的最优位置, 每个粒子能够根据自身到过的最优位置和邻近群体已到过的最优位置来更新自己, 然后粒子们不断地追随当前的最优粒子在解空间搜索。 粒...
模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识.利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明:改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是...
基于APSO算法的参数辨识与优化吴燕翔 李晓斌 孙海燕(上海水产大学工程学院,上海200090)摘要 将自适应粒子群优化(APSO)算法应用在系统辨识和参数优化中,定性地分析系统参数空间范围,把系统辨识和参数优化问题转化为参数空间寻优,利用APSO算法在寻优过程中有效避免局部最优的特点,在整个参数空间内并行寻找获得系统参数的最优...
通过对正弦周期系统的参数辨识,验证了CMPSO算法不易陷入局部最小点和收敛速度快的特性。1混沌变异粒子群算法1.1算法简介为了克服PSO收敛速度慢和早熟等缺点,笔者提出用两个并行的PSO和混沌粒子群依次搜索,并且依次按条件更新全局极值。精英粒子引导了PSO几乎全部粒子的收敛趋势,在分析全部PSO粒子群聚集程度时,笔者选择精英...
基于PSO算法的电液伺服调节环节参数辨识 第4 2卷第 3期 201 3年 9月 Vo1.42 No.3 Sep.2013 基于 PSO算 法的 电液伺 服调节 环节 参数辨 识 明宏全 ,罗 磊 ,周 文龙 , 王正明 ,蒋影 (1. 上海 交通 大学机械与动 力工程 学院,上海 200240;2. 上海电气电站设备有限公 司上海汽轮机厂 ,上海 ...
CMPSO算法在参数辨识中的应用
基于SA-PSO算法的异步电动机参数辨识
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BPF法与PSO算法在励磁系统参数辨识中的应用
GLBest-PSO算法在热工过程模型参数辨识中的应用