惯性权值相关论文
为了能够提高电力系统运行过程中的可靠性,基于振动信号研究了电力系统变压器中出现的机械故障诊断方法.分析了BIM定位不同测点下......
为应对风电接入对电力系统稳定运行带来的影响,考虑风电高估低估成本、阀点效应、旋转备用约束和网络损耗等常需因素,建立计及风电......
为了抑制相干光正交频分复用系统中的峰值平均功率比,采用蝙蝠算法优化系统子载波的相位.同时针对蝙蝠算法存在的易陷入局部最优和......
风的波动和间歇性会给电力系统的电量质量和稳定运行带来比较大的影响，风电功率预测则是解决此问题的关键技术之一，所以对风电功率预......
针对粒子群优化算法中粒子容易聚集和收敛速度慢,提出一种改进的粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子进化的成功率和多样性程度......
提出一种空间联合概率数据关联的多目标粒子群优化(DS-MOPSO)算法.采用正态分布确保初始样本均匀分布,通过采用拥挤距离和先验概率......
粒子群算法、蚁群算法以及人工蜂群算法等都是智能型算法,这些算法通过对生物种群寻找食物过程的模拟,从而提出了一种人工寻找最优......
提出一种自适应粒子群算法.通过自适应调整飞行时间和惯性权值,克服了粒子群算法在进化后期搜索能力下降的问题,并且充分利用目标......
在各类优化问题的解决过程中,群智能优化算法的局部搜索与全局搜索性能都起着重要的作用。在粒子群优化算法中,惯性权值的引入对粒......
粒子群优化算法是一种新颖的智能优化算法。惯性权值对粒子群优化算法的性能有着重要的影响。在分析已有的惯性权值调整策略的基础......
微粒群算法是一种简单易行、收敛快速的演化计算方法，但也存在早熟收敛的缺陷。鉴于惯性权值对控制算法收敛所起的作用，本文提出一种......
为了提升粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的性能,提出了一种基于网格划分的自适应粒子群优化(grid-based adapti......
针对标准粒子群（SPSO）算法在计算过程中容易陷入局部最优的缺点，对SPSO算法做了以下改进；首先，简化粒子群算法，去掉不影响其进化过程的速......
在当今的配电网规划中,提升能效是最重要的目标之一。现有的配电网规划模型大都以经济性为目标。文中从配电网系统能效入手,提出基......
针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯性权值非线性递减的改进粒子群算法,在算法迭代过......
传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）在更新粒子的速度时忽略了各粒子间的差异,在一次迭代中,各粒子采用相同的......
为了提高粒子群优化算法的性能，提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法，该算法的惯性权值满足不同。粒子对全局和局部搜索能力......
微粒群算法是相对较新颖的优化算法,已成功应用于许多优化问题,但该算法容易陷入局部极值。惯性权值的选择方案的好坏,起到举足轻......
惯性权值对粒子群优化（Particle Swarm Opti mization,PSO）算法的性能起着重要作用。基本的PSO算法未考虑各粒子的差异而在一次迭代......
在“互联网＋”时代,云计算代表了一种新的商业模式,而云系统中用户任务与计算节点的调度问题极大地影响着系统的性能和云竞争力。为......
通过对粒子群算法的分析，针对其易过早收敛的不足，将遗传算法的变异操作引入其中，并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模......
为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索，基于递减惯性权值的基本思想，在现有的线性递减权值策略的基础上，提出了开口向下......
粒子群算法是当前优化算法领域的一大研究热点,在PSO算法优化RBFNN模型的基础上,提出了一种基于种群多样性差异的非线性自适应惯性......
以交通运输领域中的装卸货任务分配问题为例对任务分配问题进行数学描述，提出一种用于求解该类问题的离散微粒群算法（DPSO）。在分析基......
针对粒子群算法搜索精度不高、易早熟收敛、搜索后期多样性下降快等问题,提出一种基于运动方向变异的混合改进粒子群算法.该算法通......
为了提高粒子群优化算法的性能，提出了一种带最优变异的改进粒子群优化算法。该算法的惯性权值满足不同粒子对全局和局部搜索能力的......
针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization—PSO）存在算法初期容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和精度低的缺点，提出了一......
针对粒子群算法早熟收敛及后期收敛速度慢的缺点,提出一种基于分工合作和搜索空间重构的改进粒子群算法。首先基于分工合作的思想,......
惯性权值作为粒子群算法的一个全局参数,能够方便地控制算法的搜索能力和收敛速度,在算法运行过程中具有重要的作用。在分析惯性权......
传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）只考虑了最优粒子对整个进化过程的引导作用且在一次迭代中所有粒子采用相......
基于标准PSO算法,通过分析惯性权值和学习因子2类参数不同的取值策略对常用测试函数优化结果的影响,来探究2类参数对算法性能的影......
近年来,一种新的基于种群优化的算法--粒子种群优化(PSO)算法,正受到人们的普遍关注.首先介绍了PSO原理及具体实现步骤,接着对各种......
针对火箭发射场发射效应测温系统中K型热电偶存在的非线性特性,设计中将非线性特殊点作为训练样本,采用新型动态PID神经网络算法对......
惯性权值的设置对粒子群优化（PSO）算法的性能起着关键作用,现有的基于惯性权值的改进算法提高了算法的性能,但都把惯性权值作为全局......
为提升粒子群优化算法的性能,提出基于正弦曲线、正切曲线和对数曲线的非线性惯性权值调整策略。采用镜像策略对越界粒子进行处理,......
结合图像匹配技术特点,引入粒子群优化（PSO）算法,在此基础上提出了一种基于自适应粒子群优化（APSO）的图像匹配算法。该算法通过建立非......
为了避免粒子群算法退化和运算量大问题,提出利用修补粒子群算法对红外目标进行跟踪。该算法先用设置粒子的惯性因子对搜索到的红......
粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行、收敛速度快,但存在收敛精度不高、易陷入局部极值点的缺点。本文......
由于标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,因此很难适应复杂的非线性优化过程。针对这一问题,提出了一种基于粒距和动......
针对标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,很难适应复杂的非线性优化的问题,提出了一种基于粒距和S型函数的粒子群权值......
粒子群算法的速度更新公式是通过惯性权值来调节前代速度对当代速度的影响。标准粒子群算法的惯性权值是采用线性递减策略,这使得......
机组组合是一个大规模、非线性混合整数优化问题，求解比较困难，为了提高粒子群算法的全局和局部搜索能力，提出一种惯性权值自适应调整......
在我国的经济产业结构中纺织工业占据着重要的地位,在促进我国经济发展的同时也对国民生活质量产生重要影响。随着纺织工业的快速......
研究惯性权值对粒子群算法（PSO）收敛性的影响,在分析线性权值递减策略基础上,提出一种基于各粒子适应值的递减策略——FDIW。标准测......
结合位错理论模型,基于模拟的水平位移观测值分别采用PSO算法、遗传算法以及蒙特卡罗算法对断层的三维滑动速率进行了对比计算分析......
利用粒子群多样性的反馈信息,给出带有粒子群多样性测度反馈控制的新惯性权值动态自适应调节方法,有效地维持进化初期的种群多样性......
准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化(HIMVO)算法优化支持向量机(SVM)的短......
