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基于Levy飞行的动态调整策略改进SPSO算法无人机三维航迹规划 认领 引用
1
作者 苏世雄 刘洲洲 +1 位作者 田杰 胡秋霞 《工程科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第8期1821-1829,共9页
针对三维环境中无人机航迹规划问题,在球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector-based particle swarm optimization algorithm,SPSO)的基础上提出了一种新的基于Levy飞行的动态调整策略改进球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector p... 针对三维环境中无人机航迹规划问题,在球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector-based particle swarm optimization algorithm,SPSO)的基础上提出了一种新的基于Levy飞行的动态调整策略改进球面矢量粒子群优化算法(Spherical vector particle swarm optimization algorithm for dynamic adjustment strategy based on Levy flight,LDS-SPSO),以解决收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题.首先,将航迹规划问题转化为多约束目标优化问题,构造了基于航迹长度、障碍物威胁、平滑度和高度变化的适应度目标函数;其次,提出了学习因子动态调整策略,提升收敛速度;然后,当粒子陷入局部最优解时,引入Levy飞行扰动因子促使粒子迅速逃出局部最优解;最后,在三维环境下对提出的算法进行了仿真测试,在4个复杂度不同的数字高程三维场景下开展三维航迹规划仿真.仿真结果验证了改进算法的性能:该算法生成的航迹在保证避障安全的前提下,航迹代价更低、质量更高、路径更平滑,具有更优的寻优精度和更快的收敛速度.在障碍物密集的场景下,LDS-SPSO算法相比传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、惯性权重线性递减基于球面矢量的改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization algorithm,IPSO)和SPSO算法的最佳适应度值分别减少了22.92%、0.51%、0.34%,平均适应度值分别减少了31.18%、6.33%、4.54%,最差适应度值分别减少了36.45%、16.73%、14.77%.研究结果表明,LDS-SPSO算法在三维航迹规划中展现出更快的收敛性、更好的稳定性和可靠性. 展开更多
关键词 航迹规划 无人机 粒子群算法 适应度函数 莱维飞行
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基于Levy-PSO算法的水轮机PID调速参数优化 认领 引用
2
作者 邱留永 方修 +1 位作者 杨晓笛 闫梦旋 《电力与能源》 2026年第3期306-308,共3页
传统粒子群优化(PSO)算法应用于水轮机比例-积分-微分(PID)控制器调速参数整定时,存在容易过早收敛、全局搜索能力不足、易陷入局部最优解等问题。为有效解决这一实际工程问题,本文提出了一种融合Levy飞行策略的改进粒子群优化(Levy-PSO... 传统粒子群优化(PSO)算法应用于水轮机比例-积分-微分(PID)控制器调速参数整定时,存在容易过早收敛、全局搜索能力不足、易陷入局部最优解等问题。为有效解决这一实际工程问题,本文提出了一种融合Levy飞行策略的改进粒子群优化(Levy-PSO)算法。首先建立水轮机调速系统的完整数学模型,系统剖析PID控制的核心原理以及调速参数优化的实际工程需求;其次,将Levy飞行策略引入传统PSO算法,对粒子的位置更新机制进行改进,以此增强算法的全局寻优能力,有效抑制算法过早收敛并避免其陷入局部最优陷阱。仿真试验结果表明,采用该改进算法优化后的水轮机PID调速系统,不仅具备更高的调节精度与更快的动态响应速度,还能显著提升水轮机的运行稳定性与可靠性。 展开更多
关键词 水轮机 传统粒子群优化 Levy飞行策略 Levy-PSO算法
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结合概率密度演化-概率测度变换与量子粒子群优化算法的结构动力可靠性优化设计 认领 引用 被引量：1
3
作者 陈建兵 翁丽丽 杨家树 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期239-248,共10页
结构动力可靠性优化设计是在结构抗灾设计过程中定量考虑不确定性影响,进行结构抗灾安全性与经济性最佳权衡的理性途径。然而,由于通常需要进行优化迭代与结构动力可靠度分析的两重循环,结构动力可靠性优化设计仍是极具挑战性的难题。为... 结构动力可靠性优化设计是在结构抗灾设计过程中定量考虑不确定性影响,进行结构抗灾安全性与经济性最佳权衡的理性途径。然而,由于通常需要进行优化迭代与结构动力可靠度分析的两重循环,结构动力可靠性优化设计仍是极具挑战性的难题。为此,本文提出了一种有效的动力可靠性优化设计方法。该方法采用概率密度演化理论高效计算结构动力可靠度;对于设计变量为随机变量分布参数的情形,引入概率测度变换以减少确定性结构响应的重计算,从而进一步降低优化过程中可靠度分析的计算成本;将概率密度演化-概率测度变换方法与量子粒子群优化算法结合,以实现动力可靠性优化设计问题的求解。采用本文提出的方法进行了地震动激励下非线性框架结构的优化设计,算例结果表明其具有较高的计算效率和较好的稳健性。 展开更多
关键词 动力可靠性优化设计 概率密度演化理论 概率测度变换 量子粒子群优化算法
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基于改进Levy飞行的PSO湿度传感器补偿算法 认领 引用 被引量：12
4
作者 唐朝国 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期119-125,共7页
针对综合管廊中温度变化导致湿度传感器数据失真的问题,提出一种改进Levy飞行的粒子群优化(PSO)算法(ILPSO),用于补偿数据误差。首先,建立一个预测误差的神经网络,通过PSO寻找网络初始参数;然后,在PSO寻找过程中加入改进的Levy飞行,粒... 针对综合管廊中温度变化导致湿度传感器数据失真的问题,提出一种改进Levy飞行的粒子群优化(PSO)算法(ILPSO),用于补偿数据误差。首先,建立一个预测误差的神经网络,通过PSO寻找网络初始参数;然后,在PSO寻找过程中加入改进的Levy飞行,粒子飞行的概率与到最优粒子的距离成反比,靠近最优粒子时以较大概率反向逃离最优粒子,克服粒子早熟问题;最后,网络以PSO的输出作为初始参数重新训练。在算法寻优性能实验中,相比于其他测试算法,ILPSO算法的寻优能力更强,在传感器误差测试实验以及稳定性实验中,ILPSO算法的补偿效果最好,补偿后的湿度值误差在5%以内,均方误差(MSE)最低,稳定性最好。实验结果表明,与传统的Levy飞行相比,ILPSO算法对误差预测网络的适应度更强,收敛更快,提高了湿度传感器温度补偿的准确性以及稳定性。 展开更多
关键词 BP神经网络 温度补偿 PSO算法 Levy飞行
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基于精英策略和Levy飞行的粒子群算法 认领 引用 被引量：14
5
作者 张超 贺兴时 叶亚荣 《西安工程大学学报》 CAS 2018年第6期731-738,共8页
为了提高粒子群算法的搜索效率,避免粒子过早收敛,将精英策略思想和自适应动态Levy飞行步长引入到粒子群算法中,提出了一种新的算法(ELPSO).首先依据精英策略(ES)的搜索机制来扩大粒子的搜索空间,利用精英粒子良好的反向搜索能力,使粒... 为了提高粒子群算法的搜索效率,避免粒子过早收敛,将精英策略思想和自适应动态Levy飞行步长引入到粒子群算法中,提出了一种新的算法(ELPSO).首先依据精英策略(ES)的搜索机制来扩大粒子的搜索空间,利用精英粒子良好的反向搜索能力,使粒子避免早熟收敛.此外,使用自适应动态Levy飞行更新该算法对在进化中因发生早熟而无法进化到更好位置的粒子.利用改进的新算法(ELPSO)测试6个标准测试函数,并与标准的PSO算法和权重线性递减的粒子群算法(RWPSO)进行比较.结果表明,ELPSO算法的收敛速度和收敛精度都优于标准PSO算法和RWPSO算法. 展开更多
关键词 粒子群搜索算法 精英策略 Levy飞行 自适应动态
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基于高斯变异与Levy飞行策略的混合粒子群优化算法 认领 引用 被引量：2
6
作者 谢金宵 高岳林 于宏利 《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期5-10,共6页
目的解决粒子群算法易陷入局部最优解、出现早熟收敛从而导致求解精度不高的缺陷。方法将高斯变异(Gaussian Mutation)、Levy飞行策略与基本粒子群优化算法(PSO)进行混合,提出一种称为GLPSO混合粒子群算法。在该算法中粒子通过Levy飞行... 目的解决粒子群算法易陷入局部最优解、出现早熟收敛从而导致求解精度不高的缺陷。方法将高斯变异(Gaussian Mutation)、Levy飞行策略与基本粒子群优化算法(PSO)进行混合,提出一种称为GLPSO混合粒子群算法。在该算法中粒子通过Levy飞行更新自己的位置,若粒子在若干次迭代后无法产生更优值,则在保存当前最优值的前提下进行高斯变异来保持种群多样性。结果与结论通过对基准测试函数优化的实验结果对比,GLPSO在5个基准测试函数中的优化精度和全局搜索能力优于其他对比算法,GLPSO有更加出色的全局搜索能力和更高的求解精度。 展开更多
关键词 智能算法 粒子群优化算法 高斯变异 Levy飞行
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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化 认领 引用 被引量：5
7
作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机群配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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基于混沌莱维粒子群算法的机械臂轨迹规划 认领 引用 被引量：7
8
作者 盖荣丽 王康 王晓红 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期101-105,109,共5页
针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索... 针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索能力和跳出局部最优解能力。以六自由度机械臂为研究对象,建立时间优化目标模型,以3-5-3多项式插值方法为基础对其进行轨迹规划。将该算法应用于求解多种测试函数以及机器人时间最优轨迹规划问题,与遗传算法改进的粒子群算法(PSO-GA)、鲸鱼优化算法(WOA)和布谷鸟搜索算法(CS)相比,该算法取得了较好的效果。优化后得到的机械臂位移、速度和加速度曲线平滑、无突变。结果表明,所提出的优化算法能够有效降低轨迹的执行时间。 展开更多
关键词 粒子群算法 Tent混沌映射 莱维飞行 时间最优 轨迹规划
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基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法 认领 引用 被引量：1
9
作者 刘曌煜 王蕾 王坤 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第4期470-477,共8页
【目的】农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在“双碳”目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义。然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题... 【目的】农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在“双碳”目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义。然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题,严重制约了农业生产效率和可持续发展水平。为此,提出了一种基于深度学习的农业园区IES运行优化方法,旨在构建更具经济性与低碳性的能源调度机制。【方法】首先,构建农业园区IES多目标优化调度模型,综合考虑燃气轮机燃料成本、电网交互成本及设备运维成本,形成涵盖多种能源形式的系统数学模型;其次,针对风光(风电、光伏)出力及负荷预测需求,设计改进型长短时记忆(LSTM)神经网络功率预测模型,并引入量子粒子群优化算法(QPSO)对网络的隐含单元数量、学习率等超参数进行动态优化,以提升预测精度;最后,针对传统黄金正弦算法(GSA)易陷入早熟收敛的问题,引入Lévy飞行机制提升更新效率,结合动态权重策略优化全局与局部搜索能力,构建改进GSA实现系统调度优化。【结果】在实例分析中,改进的QPSO-LSTM预测模型将预测误差稳定控制在5%以内,相较传统方法具有更高的预测精度和更强的全局搜索能力。在调度优化方面,改进GSA使系统日运行成本较未优化方案下降69.7%,风光就地消纳率提升27.9%,显著优于传统GSA,展现出优良的多能调度协调能力。【结论】所提出的基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法,能够实现对系统功率的高精度预测,并在此基础上有效降低系统运行成本,提升可再生能源就地消纳能力,在经济性与低碳性协同优化方面具有显著优势,为农业园区IES的高效、绿色运行提供了可靠的技术路径。 展开更多
关键词 农业产业园区 综合能源系统 运行优化 数学模型 量子粒子群优化算法 长短时记忆神经网络 Lévy飞行 黄金正弦算法
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融合改进莱维飞行的混沌粒子群算法 认领 引用 被引量：4
10
作者 段艳 潘峰 《长江信息通信》 2025年第1期67-69,72,共3页
为提升粒子群优化算法的性能,文章提出了一种融合改进莱维飞行策略的混沌粒子群算法chaoLPSO。首先,通过引入改进的混沌序列来初始化粒子群,从而增强了算法的全局搜索能力;同时,采用分段式自适应权重策略来调整粒子的速度和位置,以提高... 为提升粒子群优化算法的性能,文章提出了一种融合改进莱维飞行策略的混沌粒子群算法chaoLPSO。首先,通过引入改进的混沌序列来初始化粒子群,从而增强了算法的全局搜索能力;同时,采用分段式自适应权重策略来调整粒子的速度和位置,以提高算法的收敛速度;此外,通过引入改进的莱维飞行策略,增加了搜索范围,有助于克服局部最优问题。在4个经典测试函数上的验证结果表明,chaoLPSO算法在搜索性能和收敛速度方面均优于传统粒子群算法。 展开更多
关键词 混沌优化 粒子群算法 莱维飞行 全局搜索 优化问题
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局域均值分解下基于LQPSO-LSSVM的轴承故障诊断策略 认领 引用 被引量：1
11
作者 邓锦途 刘少华 +5 位作者 林炳钿 黄展鸿 卢洁莹 程美娟 钱梓涵 贾瑞昌 《机电工程》 CAS 北大核心 2025年第11期2149-2157,共9页
轴承在低转速工况下,容易出现轴承故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,从而导致其故障的诊断精度较低,为此,提出了一种局域均值分解(LMD)下基于Levy飞行改进量子粒子群(LQPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。首先... 轴承在低转速工况下,容易出现轴承故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,从而导致其故障的诊断精度较低,为此,提出了一种局域均值分解(LMD)下基于Levy飞行改进量子粒子群(LQPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。首先,对采集得到的数据进行了LMD分解,并利用相关系数法进行了信号筛选重构,计算了重构信号的分段能量熵,构成了故障诊断特征向量;然后,针对Levy飞行的随机跳跃改进了量子粒子群优化算法,解决了其容易陷入局部收敛的问题,并将其用于搜索LSSVM的最优核参数,克服了人为设定核参数不精确、效率低等缺点,建立了基于改进量子粒子群优化最小二乘支持向量机的LQPSO-LSSVM模型;最后,将该LQPSO-LSSVM诊断方法应用到轴承故障诊断中,对其有效性进行了验证。研究结果表明:该方法在复杂工况下的诊断精度达95%以上,较传统PSO-LSSVM和QPSO-LSSVM得到了明显的提高,具备优异的故障分类精度和诊断鲁棒性。该方法为低转速工况下的轴承故障诊断提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 轴承故障诊断模型 低转速工况 微弱信号 局域均值分解 莱维飞行 量子粒子群优化算法 最小二乘支持向量机
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引力重构开普勒优化算法的无人机三维航迹规划 认领 引用
12
作者 高立 陈高华 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2025年第31期13446-13453,共8页
针对在林场巡检中,无人机航迹规划算法面临难以收敛和容易陷入局部最优解等问题,提出一种引力重构开普勒优化算法的航迹规划方法。通过建立三维环境和航迹代价模型,将航迹规划的复杂问题转化为多个多维函数问题。在开普勒优化算法的行... 针对在林场巡检中,无人机航迹规划算法面临难以收敛和容易陷入局部最优解等问题,提出一种引力重构开普勒优化算法的航迹规划方法。通过建立三维环境和航迹代价模型,将航迹规划的复杂问题转化为多个多维函数问题。在开普勒优化算法的行星引力定义时,综合考虑其他行星影响,增加算法空间搜索的多样性;在探索区域,结合Levy飞行策略,提出新的探索区域位置更新方法,以增强局部逃逸能力;在开发利用区域中,结合粒子群优化算法的位置更新策略,将太阳位置作为全局最优值,提出新的开发利用区域位置更新方法,从而提升全局收敛能力。在简单和复杂林场环境模型下进行验证,实验表明,与粒子群算法、鲸鱼优化算法以及开普勒优化算法相比,引力重构开普勒优化算法在复杂的环境具有良好的航迹规划能力和较强的鲁棒性,能够满足大多数林场巡检任务的需求。 展开更多
关键词 开普勒优化算法 粒子群优化算法 Levy飞行策略 引力重构开普勒优化算法 航迹规划
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基于优化极限学习机的工业控制系统入侵检测 认领 引用 被引量：13
13
作者 赵国新 陈志炼 +3 位作者 魏战红 刘昱 宋非凡 郭家伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期608-613,共6页
为解决极限学习机(ELM)随机给定输入权值和隐含层结点的阈值,导致泛化能力和精度不理想的问题,提出混合自适应量子粒子群(HAQPSO)优化算法对输入权值和隐含层结点的阈值进行参数寻优。在量子粒子群优化算法的基础上,加入差分策略和Levy... 为解决极限学习机(ELM)随机给定输入权值和隐含层结点的阈值,导致泛化能力和精度不理想的问题,提出混合自适应量子粒子群(HAQPSO)优化算法对输入权值和隐含层结点的阈值进行参数寻优。在量子粒子群优化算法的基础上,加入差分策略和Levy飞行策略,采用自适应改变的控制方法控制收缩-扩张系数,有效避免算法的早熟,增强算法全局寻优能力,通过对典型函数的测试验证了该算法的优越性。构建基于HAQPSO优化ELM的工控入侵检测模型,将仿真结果与其它算法进行比较,HAQPSO优化后的ELM在准确率、精确率和召回率等指标上都有明显提升。 展开更多
关键词 极限学习机 量子粒子群优化算法 差分策略 Levy飞行策略 工控入侵检测
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改进灰狼算法优化GBDT在PM2.5预测中的应用 认领 引用 被引量：17
14
作者 江雨燕 傅杰 +2 位作者 甘如美江 孙雨辰 王付宇 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1569-1580,共12页
针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局... 针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM2.5质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m3,平均绝对值误差E MA为3.20μg/m3,拟合优度(R2)为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m3,平均绝对值误差降低了10.03μg/m3,拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m3,平均绝对值误差减小了6.71μg/m3,拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。 展开更多
关键词 环境学 PM2.5质量浓度预测 改进灰狼算法(GWO) 梯度提升树算法(GBDT) 莱维(Levy)飞行 霍尔顿序列(Halton Sequence) 粒子群算法(PSO)
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基于种群曼哈顿距离的自适应多目标粒子群优化算法 认领 引用 被引量：20
15
作者 李浩君 张鹏威 郭海东 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1019-1032,共14页
针对多目标粒子群优化算法存在收敛性不足和多样性丢失问题,提出一种根据进化状态平衡收敛性能与多样性能的自适应多目标粒子群优化算法(pmdMOPSO)。该算法首先采用种群曼哈顿距离实时检测算法的进化状态,将进化状态分为探索和收敛两个... 针对多目标粒子群优化算法存在收敛性不足和多样性丢失问题,提出一种根据进化状态平衡收敛性能与多样性能的自适应多目标粒子群优化算法(pmdMOPSO)。该算法首先采用种群曼哈顿距离实时检测算法的进化状态,将进化状态分为探索和收敛两个阶段,并根据进化状态的两个阶段分别采用不同的速度更新模式,实现算法性能的提升;其次设计了具有Levy飞行探索认知行为的速度动力学方程,旨在增强全局探索能力;最后使用种群曼哈顿距离构成的差分向量设计进化参数自适应更新模式,平衡算法全局探索与局部开采的能力。通过对MOP1~MOP7测试函数上的实验结果分析,表明pmdMOPSO算法较对比算法具有更好的收敛性能和多样性能。 展开更多
关键词 多目标粒子群优化算法 种群曼哈顿距离 Levy飞行探索认知 参数自适应
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混合自适应量子粒子群优化算法 认领 引用 被引量：7
16
作者 赵国新 陈志炼 魏战红 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第7期76-80,86,共5页
为解决量子粒子群优化算法在迭代后期出现的种群多样性低导致的早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出三点改进:(1)将收缩—扩张系数与适应度值联系起来,收缩—扩张系数会随着粒子的适应度值的改变而自适应调整;(2)使用差分策略更新粒子的... 为解决量子粒子群优化算法在迭代后期出现的种群多样性低导致的早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出三点改进:(1)将收缩—扩张系数与适应度值联系起来,收缩—扩张系数会随着粒子的适应度值的改变而自适应调整;(2)使用差分策略更新粒子的随机位置,使得粒子向种群最优位置靠近;(3)粒子位置的更新加入Levy飞行策略,利用Levy飞行策略的偶尔长距离的跳跃,使得种群多样性增加,提高了跳出局部最优的能力,综合以上三点,提出一种混合自适应量子粒子群优化算法(HAQPSO).通过对比各个算法在6个典型函数的仿真测试结果表明:HAQPSO具有更好的全局收敛能力,且收敛精度、速度和稳定性都有明显的提升. 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 收缩-扩张系数 差分策略 Levy飞行策略
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融合社会学习和莱维飞行的改进QPSO算法 认领 引用 被引量：7
17
作者 袁小平 金鹏 周国鹏 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第4期1-5,11,共5页
量子行为粒子群(QPSO)算法势阱中心被限制在局部最优位置和全局最优位置构成的超矩形中,粒子间信息共享机制单一,算法存在易早熟收敛、优化效率低等问题.为解决该问题,提出一种改进QPSO算法,即融合社会学习和莱维飞行的QPSO(LSL-QPSO)算... 量子行为粒子群(QPSO)算法势阱中心被限制在局部最优位置和全局最优位置构成的超矩形中,粒子间信息共享机制单一,算法存在易早熟收敛、优化效率低等问题.为解决该问题,提出一种改进QPSO算法,即融合社会学习和莱维飞行的QPSO(LSL-QPSO)算法.首先,利用社会学习策略更新非最优粒子,增强种群多样性,提高算法全局搜索能力;然后,引入莱维飞行策略,克服社会学习机制中最优粒子无更新的缺点,进一步提高算法收敛精度和收敛速度.最后,通过4个典型Benchmark函数进行测试,结果表明LSL-QPSO算法的收敛精度、收敛速度和普适性领先于QPSO和其他同类QPSO改进算法. 展开更多
关键词 量子行为粒子群算法 势阱中心 社会学习 莱维飞行
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计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流 认领 引用 被引量：5
18
作者 刘颂凯 周倩 +3 位作者 杨超 阮肇华 张磊 袁铭洋 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期1-10,共10页
为应对电力系统中不确定性对系统安全稳定造成的显著影响,提出一种计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流方法。首先,采用威布尔和正态分布分别描述风电和负荷两种不确定性变量。其次,设置相应的置信水平,基于机会约束理论建立相应的... 为应对电力系统中不确定性对系统安全稳定造成的显著影响,提出一种计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流方法。首先,采用威布尔和正态分布分别描述风电和负荷两种不确定性变量。其次,设置相应的置信水平,基于机会约束理论建立相应的概率约束,以期望值形式表达目标函数,从而建立计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流模型。然后,通过半不变量法和Gram-Charlier级数求取电力系统输出变量的累积分布函数,并利用改进量子粒子群算法进行求解。最后,算例分析验证了所提方法的优越性和有效性。 展开更多
关键词 不确定性 随机暂态稳定约束最优潮流 置信水平 半不变量法 量子粒子群优化算法
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基于QPSO_RBF的电力系统短期负荷预测 认领 引用 被引量：6
19
作者 田书 刘团结 +1 位作者 胡艳丽 程传平 《电力系统保护与控制》 北大核心 2008年第18期6-9,46,共4页
针对径向基函数(RBF)网络在电力系统短期负荷预测中存在的问题,提出一种量子粒子群优化(QPSO)算法训练RBF网络的方法,在确定网络隐含层节点个数后,将RBF网络各个参数编码成学习算法中的粒子个体进行优化,由此可在全局空间中搜索最优适... 针对径向基函数(RBF)网络在电力系统短期负荷预测中存在的问题,提出一种量子粒子群优化(QPSO)算法训练RBF网络的方法,在确定网络隐含层节点个数后,将RBF网络各个参数编码成学习算法中的粒子个体进行优化,由此可在全局空间中搜索最优适应值的参数。用优化后的网络进行负荷预测,结果表明,该方法与传统的负荷预测方法相比,减少了训练时间并提高了预测精度,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 径向基函数 量子粒子群算法
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求解自融资投资组合模型的量子行为的粒子群优化算法 认领 引用 被引量：2
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作者 卢小丽 何光 李高西 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期136-142,共7页
为有效求解自融资投资组合模型,基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进的量子行为的粒子群优化算法(LDQPSO)。在算法的设计中,借助Levy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于提高算法的局部收敛精... 为有效求解自融资投资组合模型,基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进的量子行为的粒子群优化算法(LDQPSO)。在算法的设计中,借助Levy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于提高算法的局部收敛精度和全局探索能力;针对迭代后期的早熟问题,引入了多样性的判定和增强的操作。算法性能测试结果表明,LDQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比已有的3种PSO改进算法有更好的表现。应用改进算法对自融资投资组合模型进行了求解。与传统的遗传算法、差分进化、粒子群优化算法和量子行为的粒子群优化算法相比,LDQPSO算法在实际应用中拥有更好的寻优能力。 展开更多
关键词 自融资投资组合 量子行为的粒子群优化算法 Levy飞行 收敛精度 多样性
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