基于云的粒子群算法在船舶工程中的研究

船舶的运动情况对于船舶航行的安全非常重要。本文利用船舶纵向运动微分方程获得辨识参数,通过云的粒子群算法进行参数优化,最后进行实验仿真,实验结果表明了此算法能够较为精准的描述出船舶的纵向运动情况。     

船舶工程中的云粒子群算法研究

船舶在航行过程中的航向控制对于船舶航行安全是非常重要的。本文首先阐述传统的云粒子群算法,然后针对其陷入局部最优等缺点进行改进,利用云变异的云自适应粒子群优化算法进行船舶航向PID控制,并进行仿真实验。实验结果表明,本文算法具有较强的鲁棒性和稳定性。     

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。     

船舶电网重构网络中的粒子群算法研究

船舶电网重构是船舶电网控制的重要功能之一。本文在深入研究船舶电网结构和需求的基础上,提出一种有效的电网重构方法。选择粒子群算法(Selective Particle Swarm Optimization,SPSO)作为电网重构的优化方法,并将最小化电网重构的功率损失作为优化目标。选择粒子群算法是二分粒子群算法(BPSO)的改进方法,相比于BPSO,本文采用的SPSO能够实现更好的优化性能。最后在多种不同电网负载情况下,比较SPSO和BPSO算法的网络重构效果,证明本文提出的方法具有较好的性能。     

免疫粒子群算法在夜航船舶避碰规划中的应用

受夜晚环境的影响,传统的船舶在航行过程中存在碰撞事故多发的问题,为此应用免疫粒子群算法对夜航船舶避碰规划方法进行优化设计。首先利用航行船舶上的AIS设备确定夜航船舶运动参数,并结合障碍船的位置划分夜航船舶会遇态势。设置夜航船舶安全会遇距离并计算夜航船舶碰撞危险概率。应用免疫粒子群算法更新船舶速度和位置,当两船之间的碰撞危险度达到危险区间,确定避碰时机以及幅度,进行夜航船舶避碰规划。实验结果表明,应用免疫粒子群算法,能够有效地降低碰撞事故发生率。     

云自适应粒子群优化算法在船舶纵向运动参数辨识中的应用

为解决粒子群算法存在的易收敛于局部最优的问题,提高算法的精度和速度,本文提出云自适应粒子群优化算法,并将该算法应用于船舶纵向运动参数识别模型中,经过辨识得到的船舶纵向运动参数的误差值在允许范围内,且状态参数和理论值具有较高吻合度。     

遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用

针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法（GA）独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法（PSO）较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群（GAPSO）算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。     

蚁群和粒子群优化融合算法在船舶网络资源调度中的应用

在互联网技术高速发展的今天,网络互联技术已经被广泛应用在船舶的自动化控制领域,通过集中化的网络资源管理,船员可以有效地对船舶上的电力系统、导航系统和通信系统进行资源调度,从而达到最优化的水平。本文从船舶的实际控制需求出发,结合最新的人工智能技术——蚁群和粒子优化融合技术,对船舶网络资源进行数学模型的构建。并结合粒子群优化融合算法对蚁群网络的空间布局进行优化,从而使船舶的网络资源在动态调整中达到平衡。仿真结果表明,经过蚁群和粒子群融合算法优化过的船舶网络资源调度效率更高,具有很好的实际应用前景。     

基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化

船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。     

基于量子粒子群算法的船舶机舱布局方法

针对运用智能算法对船舶舱室进行布局的过程中,主要研究方向聚焦于对现有智能算法的改进,但是忽略了初始解的生成问题,提出在二维空间中关于船舶机舱布局初始解的生成方法。分别利用遗传算法、粒子群算法以及量子粒子群算法对机舱设备进行布置,并对布置后的结果进行比较。结果表明,在运用智能算法求解布局问题时,运用不同初始解的生成方法,得到的智能算法优劣性不同。在本文提出的初始解生成方法前提下,相较于遗传算法和粒子群算法,量子粒子群算法具有更强的适用性。研究结果可为船舶舱室的布置和设计提供参考方案。     

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。     

船舶工程中智能优化算法的应用研究

在对船舶进行工程设计时,往往需要重点考虑电气管道和通信网络的布局,同时还要兼顾各个舱室的功能都要得到充分发挥,不会互相产生干扰。本文重点研究船舶的机舱布局特点,并利用粒子群优化算法实现智能布局优化,对机舱系统中的动力传输模型和负载电机控制进行建模与仿真。仿真结果表明,此优化算法能够有效实现对船舶机舱的控制,降低其在船舶工程实现上的难度,提高动力传送的效率。     

进化粒子群优化算法在船舶纵向运动参数辨识算法设计中的应用

我国航运事业飞速发展,各种类型和用途的船舶被制造出来,以满足经济发展的需要。而在复杂的海洋环境航行时,由于天气环境可能会非常恶劣,船舶的航行安全受到了严重的威胁。而基于进化粒子群优化算法的控制系统,能够有效对运动参数进行优化,从而避免发生意外,船舶纵向运动的控制是本文的研究重点。由于船舶的纵向控制需要多个系统联合同时进行,需要对众多的相关参数进行时序上的优化,从而找到最优的一组运动模态,以提高航行的安全性。     

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。     

基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析

为了提高船舶电力系统稳定性,提出基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析方法,构建船舶电力系统的稳定性控制约束参量模型,以电机模型参数为控制对象,通过船舶电力系统电机的转速信息和电磁转矩信息进行船舶电力系统脆性特征分析,采用PI控制算法进行船舶电力系统的输出稳定性控制,建立船舶电力系统的反馈动态补偿稳定性控制模型,结合粒子群优化算法进行船舶电力系统稳定性控制的参量自适应调节,实现船舶电力系统脆性预测和稳定性控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶电力系统脆性分析的准确性较好,控制稳定性较强,提高了船舶电力系统的输出鲁棒性。     

基于粒子群优化算法的船舶机舱布置优化

船舶机舱布置的优化设计是现代船舶设计的重要研究领域,一个合理的机舱布置不仅能满足整体的空间需求,同时还能提升船舶动力系统性能。船舶机舱布置的优化是一个多条件约束问题,随着现代船舶结构复杂度增加,传统CAD交互式设计方法已经不能满足现代机舱布置优化性能要求。粒子群优化算法是一种基于遗传算法的智能优化算法,能够对多边界条件进行模拟,算法复杂度较低。本文设计了基于粒子群优化算法的船舶机舱布置的优化系统,并进行仿真。     

基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构

船舶电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据船舶电网结构的特点,提出了运用量子粒子群算法解决重构问题的思想。加入量子粒子群算法的离散化操作,使之能够满足船舶电网重构模型的要求。仿真结果说明该算法能够得出船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现了网络重构最优,并且通过相应的算例与其他优化算法进行横向比较的结果也验证了量子粒子群算法有更好的可行性。     

大型船舶电力系统脆性中的粒子群优化算法研究

随着自动化技术和电力推进技术在船舶工业的广泛应用,船舶电力系统的稳定性、可靠性显得更加重要,针对大型船舶电力系统的脆性优化也引起了国内外的广泛研究。大型船舶电力系统的故障恢复和脆性优化具有重要意义,一方面可以提高船舶电力系统的可靠性,为船载用电设备提供充足的电力;另一方面,电力系统网络结构的优化有助于提高电力系统的集成特性,降低成本的同时可以提高供电效率。本文主要研究了大型船舶电力系统的脆性优化问题,采用了粒子群优化算法和脆性建模技术,对全面分析复杂的船舶电力系统,预防和控制电力系统脆性故障,提高电力系统可靠性具有重要的理论和实际应用价值。     

自适应粒子群算法在船舶推进电机动态参数辨识中的应用

为了适应船舶越来越大的运载量和复杂的航行环境,船舶动力推进系统的优化和完善具有重要的意义。随着自动化控制技术和传动技术的发展,基于矢量控制的船舶步进电机推进系统引起了船舶工业的广泛关注,并在船舶电机控制领域逐渐应用起来。本文针对船舶的交流电步进电机,结合自适应粒子群算法,对推进电机的动态参数辨识和矢量控制做系统研究。     

基于多目标粒子群算法的船舶主尺度优化设计研究

粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Pareto最优解给出排序。应用文中给出的两个阶段求解方法,对散装货船概念设计阶段主尺度确定的问题进行了分析。结果表明,综合多目标粒子群优化和决策技术,能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择。这种综合方法也能够广泛用于船舶其他设计领域。