船舶电力系统无功优化过程的自适应粒子群算法应用

随着现代船舶工业的需要,船载用电设备的数量越来越多,船舶电力系统的容量也越来越大。船载用电设备在提高船舶自动化水平的同时,也对船舶电力系统的稳定性、安全性、节能性等提出更高要求。其中,船舶电力系统网络的无功损耗问题一直是相关领域的研究重点。电力系统的无功优化是指当系统的结构参数、负载等保持不变的情况下,通过改善船舶电力系统电源的电压等参数,调节电网的潮流计算,无功优化对提高船舶电力系统的供电效率,降低事故发生率等有重要的作用。本文系统的介绍了自适应粒子群算法,并将该粒子群寻优算法应用到船舶电力系统的无功优化过程中,对于改善电力系统的无功优化过程有重要的意义。     

基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法

[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题.[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分别以十杆桁架和跳板结构的优化作为算例,验证所提优化算法的准...     

基于粒子群改进算法的水下滑翔机路径优化

水下滑翔机以其低功耗、低成本和低噪声等优势在海洋科研、环境监测、资源探测和军事侦察等领域具有广阔的应用前景。基于效率最优原则的水下滑翔机路径规划对降低滑翔机的功耗和快速到达指定位置至关重要。基于水下滑翔机效率模型的路径规划问题是一种非线性混合整数规划问题,针对此类问题在建立水下滑翔机效率模型的基础上提出粒子群改进算法。利用该算法,在效率最优原则下对水下滑翔机到达指定位置的路径进行优化。通过与其他算法比较可知,该算法能够比较快速地找到质量较高的最优解,适合解决非线性混合整数规划问题。     

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。     

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。     

基于免疫机制的改进粒子群优化算法研究

针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部极值的不足,引入免疫机制对PSO算法进行优化,实现全局搜索。通过免疫机制的应用,根据亲和度的高低进行粒子克隆、选择、淘汰和高频变异,增强了算法全局搜索的能力,提高了收敛速度和精度。实验表明,改进后的算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,具有优良的自适应调整性能。     

改进多目标粒子群优化算法在营养配餐中应用

营养配餐计算模型为多目标模型,求解过程复杂,笔者利用改进过的多目标粒子群算法优化后,再根据配餐用户的偏好信息进行优化,摆脱了传统多目标优化的权重系数的影响,使得营养配餐计算模型能够满足各类人群的差异化、特殊化.最后,笔者以一日营养量为目标进行实际配餐,实验证明,配餐结果令人满意.     

基于改进粒子群算法的蒸汽发生器水位控制优化

核动力装置蒸汽发生器的水位控制系统,多采用串级三冲量PID控制方案.为了克服传统的控制器参数整定方法的局限性,应用粒子群优化算法对主调节器进行参数整定,获得了相对最优参数.仿真结果表明,与传统整定方法相比,这种参数整定方案得到的控制参数能使水位控制系统具有更好的控制品质.     

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"stretching"技术的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索方法。本文系统的介绍了粒子群优化算法和"Stretching"技术并提出了基于"stretching"技术的粒子群算法,然后用标准测试函数对新算法进行了实验。实验结果表明新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本的粒子群优化算法。     

集装箱船自适应舱群配载优化算法

传统船舶舱群配载算法在集装箱分布排列最优计算过程中,忽略了空间分布的约束条件,导致计算结构的适应值非最优值,降低了船舶空间使用率,增加了船舶运输成本的投入。因此,提出集装箱船舶自适应舱群配载优化算法研究。通过建立船舶舱群配载约束条件模型、配载分布数据模型与自适应优化模型,完成对集装箱船舶舱群配载过程中集装箱分布适应量的约束优化,通过对分布适应函数量的条件约束,获得分布最优量,完成优化计算。通过仿真对比实验表明,提出的集装箱船舶自适应舱群配载优化算法,在集装箱舱群配载仿真测试中的配载量大于传统算法的配载量,提出优化算法效果明显,符合实际要求。     

基于改进粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法应用到船舶纵向运动模型的参数辨识。对辨识结果进行了验证,表明,利用改进的粒子群优化算法有较快的收敛速度和稳定性,辨识获得的水动力参数计算的结果误差均在允许范围内,得到的纵向运动的状态参数与理论观测值吻合度较高,辨识算法有效可行。     

应用粒子群优化算法改进无人船航行路径规划研究

在已开发的FR无人船的设计与实现背景基础上,针对其航线规划使用传统算法时易于困处局部最优、抗干扰适应性不够和控制精度不高等问题,应用粒子群优化算法来改进求解更优航迹。通过在粒子初始化时添加适应度函数加以修正改进,使路径种群在初始化有较高的有效性,从而增进算法的整体收敛速度和航迹跟踪精度。研究完成模型构建、算法优化、模拟仿真计算和试验验证。计算及试验结果显示,应用改进粒子群优化算法在复杂环境中,FR无人船能规避水面障碍物,逃离局部最小值点,准确到达设定点,收敛速度更快,满足及时响应的需要。     

基于改进粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法应用到船舶纵向运动模型的参数辨识.对辨识结果进行了验证,表明,利用改进的粒子群优化算法有较快的收敛速度和稳定性,辨识获得的水动力参数计算的结果误差均在允许范围内,得到的纵向运动的状态参数与理论观测值吻合度较高,辨识算法有效可行.     

子阵波束域自适应波束形成方法研究

阵列输出的有限次快拍处理等效地增加了信号之间及信号与噪声之间的相关性,导致了现有的子阵自适应处理方法在小快拍数目时的性能损失.现提出一种子阵波束域自适应波束形成算法,通过对子阵多波束输出的协方差矩阵求平均,减弱信号之间的相关性,从而提高自适应波束形成算法的性能.仿真结果表明,该提算法在小快拍数情况能够大大提高输出信干噪比,并有效地抑制阵元上接收的随机噪声.     

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。     

集合划分问题的粒子群优化算法

建立了集合划分问题的优化数学模型,结合遗传算法的思想提出的粒子群算法来解决集合划分问题。经过比较测试,6种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略A的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。     

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。