基于改进型粒子群算法的舰船消磁电流调整方法研究

消磁电流的调整直接影响舰船消磁系统的控制精度,为了有效补偿舰船空间磁场峰值,本文引入一种改进型粒子群算法进行消磁绕组安匝数求解,该算法在基本粒子群算法的基础上,通过最小二乘法约束粒子的初始位置和速度,具备收敛速度快、优化结果稳定等优点。     

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。     

粒子群优化算法在舰船维修费用分配中的应用

将舰船维修费用按照维修计划结构进行分解，通过回归分析方法，建立舰船维修总体效益与各项费用比例之间的分配优化模型，利用粒子群优化算法对模型最优化求解，计算实例具有较好的效果。     

改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划

为了提高对舰船三维路径规划和协同调度能力,提出基于改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划方法。采用视点模型跟踪方法实现对舰船三维路径移动任务规划设计,获得舰船的方位信息编队任务分布特征量。通过改进粒子群仿生算分获取虚拟刚体状态约束特征值,结合方位信息编队移动分布情况,实现对目标舰船编队的形成、保持与跟踪识别。通过对舰船目标三维参数估计结果,实现对舰船的路径规划。仿真结果表明,采用该方法进行舰船三维路径规划的空间规划能力和参数能力较好,能准确估计舰船位置和空间方位信息。     

粒子群优化PID的舰船电动机控制系统

舰船电动机具有强耦合、大时滞等复杂变化特性,当前控制系统无法对舰船电动机进行高精度的控制,控制效果差,为了提高舰船电动机控制精度、加快舰船电动机控制速度,提出基于粒子群优化PID的舰船电动机控制系统。首先分析当前舰船电动机控制系统的国内外研究进展,阐述舰船电动机控制系统的工作原理,然后建立舰船电动机控制系统的数学模型,采用PID方法对其实时控制,根据控制误差,引入粒子群优化算法对PID控制器的比例、积分、微分进行调整,最后与其他舰船电动机控制系统进行对比测试,结果表明,本文系统的舰船电动机控制精度要优于对比舰船电动机控制系统,而且解决了对比系统的舰船电动机控制效果差缺陷,能够更好对舰船电动机进行控制。     

粒子群优化算法在舰船路径优化仿真中的应用

为保障舰船安全稳定航行,显著提升舰船续航能力,设计了基于粒子群算法的舰船路径优化方法。使用概率图法构建舰船航行路线图,按舰船在航行性能方面的评价指标,构建与舰船航行路线图相关、综合考虑舰船转弯角度以及地形威胁等约束的舰船航行路径优化模型,并应用改进粒子群算法求解所构模型,得到满足约束条件的舰船航行初始最优路径。之后通过删除冗余点的方式对舰船航行初始最优路径实施平滑优化处理,得到最终的舰船航行最优路径。实验结果表明,该方法可收获更优的舰船航行路径,舰船按该路径行驶,更有利于续航,使舰船航行任务得以有效完成。     

基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法

针对当前舰船无线网络路由方法存在的数据传输时延大,舰船无线网络路由的可靠性差等问题,设计了基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法。首先分析了舰船无线网络路由方法的工作机理,然后根据舰船无线网络传输的要求将用户服务划分为3大类,并对舰船无线网络传输性能指标进行分析,最后采用量子粒子群算法建立无线网络传输路由,并通过仿真实验分析了舰船无线网络传输的各项性能指标,结果表明,本文方法减少了舰船无线网络路由中的数据传输时延,提高了舰船无线网络数据传输可靠性,改善了舰船无线网络通信质量,无线网络通信的整体效果要明显优于当前其他舰船无线网络路由方法。     

基于粒子群算法的导弹初始备件优化配置

从备件的优化配置出发,建立了在费用和装备完好率共同约束下的备件优化模型。利用收敛速度快、全局寻优能力强、编程实现简单的特点,粒子群算法应用于该模型的求解,得到导弹初始备件的最优配置。案例分析结果表明了粒子群算法解决该问题的有效性。     

基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化

船舶的锚泊方式只适合在浅水区进行定位,随着人类探测和航运活动逐渐向着深海拓展,适用于深海的船舶动力定位方式被开发和应用起来。本文研究的主要内容是船舶定位系统的故障诊断和优化,本文首先介绍了一种新型寻优算法-粒子群优化算法的原理和基本流程,然后针对船舶动力系统的结构及常见的故障类型,建立了动力定位系统的故障优化模型,并开发了基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化策略,对改善船舶动力系统的故障诊断与优化有重要的价值。     

试论大型舰船消磁系统中的电缆选择

随着舰船不断的大型化,舰船消磁系统中绕组电缆的截面积、电缆外径也在增大,这给建造施工工艺带来了较大的困难.为此结合多年来的研究设计与探索,在大型舰船消磁系统绕组电缆选择上取得了一些较为满意的效果,特汇集于下,以供参考.     

基于遗传算法的消磁绕组优化设计

介绍遗传算法在消磁绕组优化设计中的应用,并结合有限元数学仿真对算法进行试验验证。该算法优化精度高,求解收敛性好,不仅能够对消磁绕组安匝量进行优化,而且能够对消磁绕组布置位置进行优化。     

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．     

多目标微粒群优化聚类算法及应用

提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDD CUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。     

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。     

基于粒子群优化的飞行器地磁相关匹配新算法仿真

鉴于飞行器地磁相关匹配算法高精度、高可靠性和高实时性要求,本文将影响地磁相关匹配算法的相似性度量函数、地磁特征参量和搜索策略综合考虑.相似度度量函数采用归一化积相关函数、地磁特征参量选用归一化的地磁场总强度,将粒子群优化算法引入匹配区搜索.基于海洋实测地磁场数据进行了实验室仿真验证.实验结果表明,在匹配概率、匹配精度与...     

PSO优化灰色Verhulst模型用于研制经费投资决策

针对新型装备研制经费投资分析问题,基于研制经费的数据特点和变化趋势特征以及灰色系统理论的独特优势,提出采用灰色Verhulst模型用于新型装备研制经费的投资分析。考虑到传统Verhulst模型中基于最小二乘的参数估计方法对年度投资变化较大时所出现的不适应性,提出采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化模型参数,进而确定对新项目的年度经费投资额。应用分析表明,灰色Verhulst模型能较好适应数据的变化规律,同时基于PSO算法的参数优化方法较最小二乘法能得到更好地结果,可以用于指导研制经费的进度付款和合同签订。