粒子群算法在船舶电网系统中的应用

介绍粒子群算法的原理,并根据算法中的问题,改进粒子群算法,将自适应粒子群优化算法应用于船舶电网系统中。对自适应粒子群优化算法中的参数进行调整和变异,增强了种群全局寻优的速度和精度。最后将此算法应用于船舶电网系统的无功优化中,并通过对比实验说明本文所采用的算法在稳定系统电压方面效果明显。     

基于粒子群优化的聚类入侵检测算法

为了在入侵检测中有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点，使算法具有较好的全局收敛性，将粒子群优化算法应用于入侵检测，给出了基于粒子群优化的K均值聚类算法．通过理论分析及实验，验证了基于粒子群优化K均值聚类算法的有效性．对KDD CUP99数据集仿真，实验结果表明，该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率．     

基于改进粒子群算法的舰船电力系统无功优化

依据舰船电力系统的特点,构建适用于舰船电力系统的优化模型。率先采用自适应粒子群算法对舰船电力系统进行无功优化。与标准粒子群算法相比,新算法有效克服了标准粒子群算法在优化过程中前期易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺点。优化后,舰船电力系统的有功网损降低明显,电压分布也更加合理,保证了舰船电力系统安全稳定的运行。     

一种提高粒子群算法优化性能的方法

针对粒子群优化算法在解决控制领域优化问题时存在的不足,文章在现有粒子群算法的几种改进方法分析的基础上,提出通过控制算法位置和速度的初始化策略,来提高算法的收敛速度、精度和成功率,该方法适用于各种粒子群改进算法。最后,通过两种改进后的粒子群算法,采用初始化策略对典型单峰函数和多峰函数进行实验测试,结果表明,该方法可以有效提高两种改进粒子群算法的搜索成功率、收敛速度和准确性。     

基于FPSO的船舶柴油发电机励磁系统控制

针对大功率船舶柴油发电机工况的复杂性、时变性以及非线性等特性,以及船舶运行负载的变化对发电机励磁系统的影响,借鉴粒子群优化算法能够很好地适应复杂系统参数的寻优的特性以及模糊控制对参数优化的精确性,使用粒子群优化算法对控制器的PID参数进行优化,再使用模糊PID算法以误差和误差变化率作为输入,PID参数的增量作为输出对粒子群优化算法优化出来的PID参数进行修正,构成船舶发电机模糊-粒子群优化(FPSO)励磁控制系统控制器。在Matlab/Simuink环境下进行了额定负载、增加50%额定负载和三相故障等工况的仿真实验。实验表明,端电压经过短暂的波动后能够快速的回归稳定,证明该方法能够很好地适应工况的改变。     

基于粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计

传统的海上电子工程资源调度方法在数据安全性极高的情况下,资源调度受到限制,其实用性需要进一步提高。为此,提出粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计。根据用户请求将资源转化为资源池,结合实际资源的各项属性设计资源模型,在资源模型上,将资源看作独立的粒子,初始化粒子群,优化加速因子和学习因子,执行粒子群优化算法,输出结果,即为资源调度结果。实验结果表明:设计的粒子群优化算法的海上电子工程资源调度方法任务并发数高、最大资源利用率高,该方法的实用性得到加强。     

粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用

传统的用遗传算法的港口船舶物流中存在逾期惩罚成本过高的问题,为此,提出粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用。分析港口船舶物流影响因素并完成粒子编码,使得粒子位置与影响因素一一对应,计算多目标适应度函数,根据种群适应值均值调整目标粒子适应度函数,保证适应度函数最优,利用微粒迭代更新粒子的位置和速度,通过判断种群的收敛精度实现最优解的输出。实验结果表明,应用粒子群优化算法的港口船舶物流中逾期惩罚成本远低于应用遗传算法物流中的逾期惩罚成本,说明粒子群优化算法的应用有效地改善了逾期惩罚成本过高的问题。     

基于粒子群优化的多路径规划方法研究

借鉴遗传算法求解多峰函数优化问题的思想,开展了基于粒子群优化的多路径规划方法研究.给出了多路径规划算法的基本思想和算法流程,讨论了算法中粒子群的多样化方法以及多种群的隔离进化策略,并针对多个仿真环境进行了仿真实验.仿真结果表明,本文设计的多路径规划算法能针对不同的环境模型进行环境划分,正确、有效地规划出多条运动路径.     

粒子群优化算法在电力控制系统中的应用

粒子群优化算法在电力控制系统中的应用,能够在复杂搜索空间中寻求最佳优化区域,提高整体系统控制反应速率。利用粒子群优化算法控制系统变量参数,优化系统无功函数目标后,在满足系统运行需求条件下,实现调度结构。最后通过计算得到压协调控制最优值,从而完成整体电力控制系统优化。通过仿真实验,对比改进电力控制系统与常用混沌优化电力控制系统的控制反应速率,证明优化有效性。     

混合粒子群算法及其优化效率评价

为克服粒子群算法后期搜索效率降低的缺陷,利用直接搜索法的局部搜索能力,提出一种求解优化问题的混合算法(SPSO-DS)。用一个具有代表性的测试函数进行了仿真实验,结果表明该方法效果显著,明显提高了优化计算效率。本文将“平均截止代数”和“截止代数分布熵”作为评价指标,对SPSO-DS的优化效率进行定量的评估,通过与其他粒子群算法进行比较,进一步说明了SPSO-DS的优化效率。     

基于GSA-IPM算法的船舶电力系统无功优化

提出GSA-IPM(万有引力-内点)算法求解船舶电力系统无功优化问题,以降低船舶电力系统的有功损耗,提高电压质量,改善安全经济运行水平。将算法应用于某实际船舶电力系统进行仿真测试,结果与万有引力搜索算法(GSA)、遗传算法(GA)及粒子群算法(PSO)作比较,证明了算法能够使有功网损更低,电压质量更佳,从而验证了方法的有效性。     

基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。     

粒子群优化算法中粒子更新方法研究

粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度.     

基于粒子群优化反步法的船舶航向控制器设计

考虑到反步法在随机干扰下具有较优的控制效果,利用反步法设计基于Nomoto模型的船舶航向控制器;设计一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)反步法的航向控制器,其能通过优化不确定增益参数来消除部分冗余控制。通过仿真试验比较不同航向控制器的性能。仿真结果表明:粒子群优化反步法航向控制器具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。     

多Agent粒子群算法在船舶电力网络重构中的应用

根据船舶电力系统自身所具有的特点,结合智能控制算法以及多Agent技术在电力系统的应用,本文提出了一种基于粒子群算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的拓扑模型以及数学模型。在粒子群法的基础上,给出多Agent系统的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例进行验证分析。     

基于SVR近似模型的潜水器外形优化

流体仿真软件在船舶与海洋结构物概念设计阶段应用广泛。针对潜器外形设计过程中,仿真分析往往需要耗费大量的时间成本,无法直接与优化器结合的问题,本文研究基于支持向量回归机（Support Vector Regres-sion, SVR）的潜器外形优化方法,包括拉丁超立方试验设计选取样本点、基于 ICEM的潜器参数化建模和网格自动划分、基于 Fluent的阻力计算及 SVR模型的构造。采用改进的粒子群算法求解潜器外形优化设计问题,得到了阻力性能优良的潜器外形。     

基于PSO-PCNN的图像滤波算法

将粒子群算法（PSO）的基本原理融入到PCNN图像滤波算法中,从而得到了一种适用于PCNN图像滤波的粒子群算法,PSO-PCNN滤波的平均绝对误差明显比PCNN法小得多,PSO-PCNN滤波比PCNN滤波算法的效果好。     

基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识

基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。     

SBD技术在"探索一号"科考船线型设计中的应用

文章介绍了"探索一号"科考船船体改型设计及基于数值仿真方法(Simulation Based Design,SBD)的艏部线型优化设计。首先,依据总体设计要求,对原船艏部进行了加长并开展了线型设计,采用基于RANS的数值评估方法对改型前后船舶阻力进行计算分析。在此基础上,采用SBD技术开展了艏部线型优化设计,以设计航速时的总阻力作为目标函数,FFD方法实现船体几何自动重构,利用粒子群优化算法对线型优化设计问题进行求解,设计结果表明:在满足工程约束条件下,最优方案总阻力收益十分显著,航速12kns时模型总阻力减小了7.7%,剩余阻力系数减小了26.6%。