基于混合粒子群算法的土钉支护结构设计参数优化

在土层工程地质情况一定的条件下,如何寻找一组最佳设计参数,以达到既经济又安全的目的,是土钉支护设计的一个重要问题。这是一个复杂的优化设计问题。就此,提出基于混合粒子群优化(PSO)算法的基坑土钉支护优化设计方法,以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,不活动粒子的处理使算法避免了“早熟”现象的出现。工程实例计算表明,该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。     

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机（SVM）融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法（PSO）来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。     

ISG型混合动力汽车粒子群优化模糊控制研究

针对ISG型混合动力汽车能量分配的控制过程,应用传统的模糊控制存在精度不高、自适应能力有限等问题.提出一种粒子群优化模糊控制的方法.在应用传统模糊逻辑建立控制模型基础上,利用粒子群算法对模糊控制中的隶属度函数进行优化,实现了优化的隶属度函数随环境变化以及负载变化实时跟踪模糊控制器的参数变化.仿真结果表明,与Insigh...     

配送中心选址-库存问题的粒子群算法应用

在LMRP模型基础上,从优化角度将配送中心建设成本设为配送中心规模的线性函数,构建基于可变建设成本的LMRP模型.依据选址模型与粒子群算法特性,设计了矩阵粒子作为粒子群启发式算法初始可行解.对已有的10节点、49节点、88节点算例进行近百次测试,确定针对LMRPVCC问题的粒子群算法参数.进而利用平均计算时间与平均质量...     

Improved algorithm for distributed localization in wireless sensor networks

Many sensor network applications require location awareness,but it is often too expensive to equip a global positioning system(GPS) receiver for each network node.Hence,localization schemes for sensor networks typically use a small number of seed nodes that know their locations and protocols whereby other nodes estimate their locations from the messages they receive.For the inherent shortcomings of general particle filter(the sequential Monte Carlo method) this paper introduces particle swarm optimization a...     

基于遗传粒子群算法的船舶航迹融合研究

研究利用遗传算子对粒子群算法进行优化设计,建立了基于遗传算子的粒子群算法多源数据融合模型。该模型克服了粒子群算法在训练过程中容易陷入局部极值的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。利用多传感器检测到的目标船舶航迹点数据进行了融合验证,MATLAB仿真结果表明,基于遗传算子的粒子群算法融合模型融合后的目标船舶航迹点比各传感器单独检测到的目标船舶航迹点数据更加精确,更适用于船舶航迹的跟踪及预测。     

磁粉离合器自适应权重粒子群优化模糊控制的研究

针对传统的模糊控制精度不高、自适应能力有限等问题,为了对车辆起步时磁粉离合器接合过程进行模糊控制,提出一种应用自适应权重粒子群优化算法来优化模糊控制器量化因子的方法。优化的量化因子将根据环境和负载的状况,实时跟踪模糊控制器参数的变化,从而提高了模糊控制器的鲁棒性和控制精度。仿真结果表明,与传统的模糊控制相比,采用自适应权重粒子群优化的模糊控制算法在降低发动机转速超调量的同时,减小了车辆起步的最大冲击度和离合器接合过程中的滑摩功。     

隧洞围岩力学参数反演

利用粒子群优化算法的全局寻优能力帮助确定神经网络的隐层神经元的数量,基于某隧洞的实测位移数据,对该隧洞的硬土弹塑性力学参数进行了反演。     

隧洞围岩力学参数反演

利用粒子群优化算法的全局寻优能力帮助确定神经网络的隐层神经元的数量,基于某隧洞的实测位移数据,对该隧洞的硬土弹塑性力学参数进行了反演。     

基于量子粒子群算法的门式刚架结构抗风优化

为弥补目前结构抗风优化仅针对高层建筑的不足,采用量子粒子群算法对一大跨屋盖结构进行了抗风优化.基于风洞试验数据库获得等效静力风荷载,并根据型钢表组成离散变量搜索空间.通过约束违反协调系数,构造了一种新的适应值模型,进一步建立了粒子越界处理方法,以保证优化的可行性和收敛性.通过10次运行计算以确定门式刚架的最优设计,并在全风向角下对优化结果进行校核.研究结果表明,目标函数随迭代单调递减收敛,总质量标准差仅为其平均值的4%,平均迭代24次,说明量子粒子群算法用于门式刚架抗风优化具有较好的健壮性和计算效率.