微粒群

摘要： 发电机的励磁电流和机端电气变量电压、有功功率、无功功率之间的联系,就可以反映出发电机转子绕组的运行状态.文章采用的基于微粒群优化的径向基神经网络算法通过仿真实例计算表明,该算法不但可以诊断转子绕组匝间短路故障及预测匝间短路的严重程度,而且精度和准确性也优于其他一些简单神经网络,从而验证了算法的有效性.

摘要： 步行环境复杂,外力干扰等因素都会影响仿人机器人的步行稳定性.为了提高仿人机器人的稳定性,在7连杆仿人机器人模型的基础上,提出了用二阶锥方法控制仿人机器人运动的稳定性.首先介绍了二阶锥规划的原理;其次利用摩擦力、ZMP和运动能量3个约束条件构建二阶锥,从而进行求解;最后通过仿真实验证明,该方法与LMS和微粒群在多方面对比有明显优势,提高了仿人机器人运动的稳定性.

摘要： 将电机在有位置传感器运行条件下采样获得的磁链、电流和转角作为样本数据,基于相关向量机回归理论,通过对样本数据的训练与学习,构建开关磁阻电机转子位置的非线性相关向量机预测模型.为提高预测模型的拟合精度和泛化能力,训练过程中采用微粒群算法优化相关向量机的核函数参数.以1台三相12/8极样机为例,开展仿真研究,结果表明:该预测模型能够正确地检测出开关磁阻电机的转子位置,并且检测精度较高.

摘要： The rapid growth of big data cloud platform, making the traditional data storage due to slow response time, load imbalance and other factors, become the key technology to hinder large data cloud storage, In order to solve the problem of large data storage in the cloud platform, the storage method of multi population co evolution optimization algorithm is proposed. In this method, the storage area is divided into several ring regions, and the storage access time of each storage area is marked. Through the improvement of particle swarm cooperative evolutionary algorithm, to prevent premature, the optimization algorithm of encoding task scheduling particle swarm large data storage process, based on particle swarm evolution and variation, iterative optimal solution, In order to meet the actual needs of large data storage cloud platform. Using Cloudsim to build simulation platform, evaluated and verified in the new type data storage method is proposed. The results show that this method not only has faster response speed, but also reduces the energy consumption of the system, improve the load balance degree.%云平台下大数据的极速增长,使得传统的数据存储由于时间响应慢、负载不均衡等因素,成为阻碍大数据云存储的关键技术,为了解决云平台下大数据的存储问题,提出了多种群协同进化优化算法的存储方法.该方法首先将存储分布区分割成若干个环区域,同时标记每个存储区的存储访问时间,然后将大数据的存储访问抽象为最优解问题.通过改进协同进化算法,防止粒子群早熟,采用该优化算法对大数据存储过程中的任务调度粒子群分别编码,根据微粒群不断进化和变异,迭代得到最优解,从而满足云平台下大数据存储的实际需求.利用Cloudsim搭建仿真平台,对提出的新型大数据存储方法加以评估验证,结果表明该方法不仅具有更快的响应速度,而且降低了系统能耗,提高了负载均衡度.

摘要： 面向单一救援任务类型,研究灾难发生后多机器人救援任务分配问题,提出基于改进微粒群优化的问题求解方法,以生成机器人救援任务分配序列.首先,根据被困人员(即目标点)的分布情况,根据目标点之间的距离将其分成若干大类;接着,基于所分的类以救援个数最大为目标给出所求问题的数学模型;接着,设计微粒群优化方法来求取任务分配序列,并基于所求问题设计新微粒编码和解码方法.多种仿真场景验证了所提方法的有效性.

摘要： 酸、碱、盐在水溶液中发生的复分解反应实质上是它们的离子相互作用导致微粒变化的过程。基于高中化学必修1阶段学生的认识需要,针对水溶液中含同一元素的物质的多种微粒形式及其相互转化关系,提出了以酸碱质子理论为指导来认识微粒的酸碱性,以及基于同一元素“微粒群”视角来认识复分解反应的基本思路,并就“微粒群”视角下的“碳酸钠和碳酸氢钠的性质”教学活动设计进行了探讨。

摘要： 酸、碱、盐在水溶液中发生的复分解反应实质上是它们的离子相互作用导致微粒变化的过程.基于高中化学必修1阶段学生的认识需要,针对水溶液中含同一元素的物质的多种微粒形式及其相互转化关系,提出了以酸碱质子理论为指导来认识微粒的酸碱性,以及基于同一元素“微粒群”视角来认识复分解反应的基本思路,并就“微粒群”视角下的“碳酸钠和碳酸氢钠的性质”教学活动设计进行了探讨.

摘要： 对框架剪力墙结构中剪力墙位置优化设计问题建立了数学模型,针对剪力墙位置分析的离散变量广义0-1规划问题,采用微粒群算法对其优化数学模型进行求解,并由INVENTOR三维建模软件对其进行了模态分析和数字模拟.结果表明,微粒群优化算法对剪力墙位置优化分析和计算是有效的,从而为框架剪力墙结构中剪力墙位置的设计提供有效的方法和依据.

摘要： 为解决聚类问题中簇的个数不易确定的难题,提出一种自动化的聚类方法.该方法针对不确定的簇个数,给出了一种新的粒子表示方法,并利用微粒群算法在完成一次聚类后,再利用后-means算法重新分配数据对象并计算聚类中心.该方法利用结合凝聚度和分离度概念的轮廓系数来确定簇的个数,并用误差平方和来辅助验证.实验表明,该方法可以找到最佳的簇个数,并可以有效的对数据对象进行聚类.

摘要： 由于港口集疏运系统指标众多、相互间相关性较强、定性与定量指标交叉等原因，一直难以建立有效的系统优化模型。文中对港口集疏运系统的影响指标进行分析，采用SPSS20．0和Matlab软件技术，通过对选取指标进行系统聚类分析、指标提取，并将定性与定量指标相结合等手段，以大连港集疏运系统为例建立集疏运系统的回归模型，并提出集疏运综合指数来衡量集疏运综合水平，使用微粒群优化算法（PSO）进行优化。结果表明，该方法在剔除多重共线性指标、有效融合定性指标等方面效果较好，同时通过构建集疏运系统优化模型，为港口相关政策提供必要的理论支撑。%It has been difficult to establish an effective system optimization model because of too many port collecting-distributing transportation system indicators,a strong correlation with each other,qualitative and quantitative crossing.In this paper,impact indicators port transport system is analyzed using SPSS20.0 and Matlab software technology,and collection and distribution transportation system regression model taking Dalian port for example is set up by selecting indicators for Hierarchical Clustering analysis,extraction of indicators,and the combination of qualitative and quantitative indicators and other means.The paper proposes collecting and distributing transportation composite index to measure the overall level of collection and distribution transportation,using particle swarm optimization (PSO ) to optimize.The results show that the method in removing multicollinearity indicators,integrating effectively the qualitative indicators is better,and provides the necessary theoretical support for port-related policies by constructing an optimization model.

摘要： 微粒群优化算法(PSO)是一种新颖的演化计算技术,自提出以来,已经经历了许多变形和改进。本文介绍了标准微粒群算法及算法流程,总结了几种典型的改进PSO算法,并归纳了PSO算法的应用领域,最后阐述了PSO算法进一步的研究任务。

摘要： 提出了一种基于混沌理论的求解聚类问题的混合PSO算法,该算法结合相关算法的优势采用混沌扰动生成初始化聚类种子,以保证解的分布性能;采用PSO算法进行初步聚类.以改善算法的全局搜索性能;然后呆用K-均值算法进行局部精练,以加快算法的收敛速度.将粒子分为静态和动态两种,精心设计了动态粒子的属性.用碟型数据和IRIS数据仿真实验表明,该算法是有效的,能很好地解决聚类问题.

摘要： 提出了一种基于混沌理论的求解聚类问题的混合PSO算法,该算法结合相关算法的优势采用混沌扰动生成初始化聚类种子,以保证解的分布性能;采用PSO算法进行初步聚类.以改善算法的全局搜索性能;然后呆用K-均值算法进行局部精练,以加快算法的收敛速度.将粒子分为静态和动态两种,精心设计了动态粒子的属性.用碟型数据和IRIS数据仿真实验表明,该算法是有效的,能很好地解决聚类问题.

摘要： 提出了一种基于混沌理论的求解聚类问题的混合PSO算法,该算法结合相关算法的优势采用混沌扰动生成初始化聚类种子,以保证解的分布性能;采用PSO算法进行初步聚类.以改善算法的全局搜索性能;然后呆用K-均值算法进行局部精练,以加快算法的收敛速度.将粒子分为静态和动态两种,精心设计了动态粒子的属性.用碟型数据和IRIS数据仿真实验表明,该算法是有效的,能很好地解决聚类问题.

摘要： 提出了一种基于混沌理论的求解聚类问题的混合PSO算法,该算法结合相关算法的优势采用混沌扰动生成初始化聚类种子,以保证解的分布性能;采用PSO算法进行初步聚类.以改善算法的全局搜索性能;然后呆用K-均值算法进行局部精练,以加快算法的收敛速度.将粒子分为静态和动态两种,精心设计了动态粒子的属性.用碟型数据和IRIS数据仿真实验表明,该算法是有效的,能很好地解决聚类问题.

摘要： 一种基于多目标微粒群算法优化的深度学习模型：采集脑电信号，对采集的脑电信号进行预处理，得到信号为p维的p通道脑电信数据样本集；将p维脑电信数据样本归一化后作为深度学习模型即卷积神经网络的一个数据输入，将对应想象的指令类别作为卷积神经网络末层的输出；建立初步的卷积神经网络；使用多目标微粒群优化算法优化调整初步的卷积神经网络，得到深度学习模型；使用多目标微粒群优化算法实现多目标运动辅助。本发明利用多目标微粒群优化算法解决了人工对深度学习模型进行调整可能出现的局部最优、效率底下、需要先验知识等问题。构建的深度学习模型其输出可以作为控制机械臂或外骨骼等多种设备的信号。

摘要： 本发明公开了一种文化算法与微粒群算法结合的人群疏散仿真方法及系统，该方法包括构建疏散场景三维模型，查找疏散场景的所有出口；将待疏散人群存储至种群空间并进行分组，筛选各组中最接近出口位置的个体作为各群组的引领个体并存储至信念空间；利用文化算法来构建用于关联信念空间与种群空间的导航；将引领个体当前位置传给导航，由导航规划出引领个体当前位置到达相应出口的最短路径并计算出引领个体的下一位置，传递给引领个体；将导航给出的下一位置作为目标，执行跟随引领个体的微粒群算法，并把移动后引领个体的位置反馈给导航：若引领个体到达相应出口，则重新筛选各群组的引领个体并存储至信念空间，直至各群组中无个体。

摘要： 本发明公开了一种基于群活性感知的受控微粒群的研究方法。本发明中，通过对湿法炼锌过程中砷盐除钴过程的流程的简单介绍，然后给出砷盐除钴过程中的经济指标。随后提出钴离子浓度是砷盐除钴过程的关键性能指标，从而提出建立氧化还原电位和砷盐除钴过程的关系，随后简单介绍了砷盐除钴过程中动力学模型构建，然后将问题转化为从开始时刻到t时刻，寻找一组最优的参数模型使得t时刻反应器出口钴离子浓度和实际值的偏差最小。然后通过使用标准微粒群算法和基于群活性的受控微粒群算法来分别进行参数辨识。然后通过对运行时间和精度的计算，将改进后的算法应用于工业过程中，将运行时间缩短和将精度提高。

摘要： 本发明公开了一种基于混合微粒群算法的移动机器人路径规划方法及系统，通过微粒群‑遗传混合算法选择最优路径，不需要大量的学习样本，收敛速度也更快，规划效果更好；得到最优路径后，机器人按照最优路径移动的过程中，根据机器人当前位置以及机器人当前时刻的运行速度、航向角和障碍物信息实时获取轨迹预测，并对此时的预测轨迹进行评价选取最优轨迹，对移动前的准备条件要求少，移动时的盲点相对较少；通过微粒群‑遗传混合算法选择最优路径并通过实时进行轨迹预测选取最优轨迹，既完成了对所有位置的最优路径的选择，并实时控制机器人从当前位置移动至下一个位置进行最优轨迹的移动，充分契合路径规划模型，能够很好地适应复杂环境。

摘要： 本发明涉及一种基于协同建模和微粒群修正的电梯维保路径规划方法，包括：步骤1：获取电梯信息；步骤2：根据电梯信息构建维保路径规划模型；维保路径规划模型的目标函数以总成本最小为系统目标；步骤3：采用微粒群方法求解维保路径规划模型，得到电梯维保路径；采用微粒群方法求解维保路径规划模型时，初始化两个种群，其中一个种群使用惯性权重改变的微粒群算法求解，另一个种群使用差分进化算法进行优化，求得两个种群的最优解后对这两个粒子进行比较，选择更好的作为下一代依据，并再次进行迭代直到达到迭代次数后结束。本发明提高路径规划准确性。

摘要： 本发明涉及数据展示技术领域，具体是指一种基于遗传微粒群算法的数据信息展示装置。包括箱体，箱体内设置有升降装置，升降装置包括设于箱体内底面上的电机一，电机一输出端通过旋转轴连接有旋转把手，旋转把手上端套设有移动块，移动块套设有移动板，移动板上方设有支撑杆一，支撑杆一套设有固定杆，支撑杆一上方设有固定板，固定板内插设有两个活动板，固定板上方设有固定块一，固定块一通过旋柱一连接有伸缩板，固定块一通过旋柱二连接有挡板，箱体内插设有支撑装置，支撑装置下方设有转向轮，箱体内设有智能开关，本发明提供一种一种具有较高强度的隐秘性，可以通过不同平台调整高度，便于位移的一种基于遗传微粒群算法的数据信息展示装置。

摘要： 本发明涉及一种面向电子系统功能在线重组的离散微粒群算法建模方法，属于计算机领域。该方法主要实现将离散微粒群算法应用与电子系统功能在线重组时的功能模块描述和建模。已达到在不改变系统的硬件连接的情况下，通过软件算法实现功能的电子系统功能在线性能指标最优重组的目标，对现今电子系统应用的具有重要的意义。

摘要： 本发明涉及一种基于微粒群优化投影寻踪的城市管理质量综合评价方法。其技术方案是：包括以下步骤：一、构建城市管理质量综合评价指标体系，二、通过处理器对评价指标值进行标准化处理：为消除各指标值的量纲和统一各指标值的变化范围，三、构建综合评价投影目标函数，四、优化综合评价投影目标函数，采用微粒群算法求解上述最优化问题；五、获得城市管理质量综合评价结果，进而实现对实际城市管理进行指导。有益效果是：本发明能够客观化确定评价权重，不受人为主观因素影响，计算步骤明确，便于形成标准化评价机制，评价结果准确，满足对城市管理质量综合评价的要求，较常规综合评价方法具有明显优势，进而实现对实际城市管理进行有效的指导。

摘要： 本发明属于自动协商算法优化领域，涉及一种多任务资源调度冲突的描述与消解方法。首先，基于可拓物元理论将调度任务及相应的服务目标量值结合起来描述多任务资源调度的变化过程，采用模糊物元优化思想将多任务资源调度冲突消解问题转化为单目标优化问题；然后，在微粒群寻优过程中引入变异机制，根据异概率对惰性微粒进行突变操作，设计了该冲突消解模型的动态变异微粒群求解算法。解决了产品开发过程中协商算法收敛速度难以适应设计参数频繁动态变化的问题，并且加快了算法的收敛速度并增强了其全局搜索能力。

摘要： 本发明公开了一种基于周期交互机制和知识板协同机制的多种群微粒群算法，首先，本发明利用基于改进初始聚类中心的K均值完成对种群的划分，确定将要划分种群的初始聚类中心，利用K均值迭代的思想对聚类中心进行优化，得到稳定的初始聚类中心；再引入周期共享机制和知识板，使子种群之间的信息间隔一定的周期进行更新。在一个搜索周期内，子种群在其相邻子种群的引导下协同搜索，其余子种群均独立搜索，依次完成整个搜索过程。同时知识板中记录的子种群的搜索信息可以协助子种群在搜索过程中判断微粒的搜索状态，调整搜索方向，提高算法的收敛精度；与现有的微粒群优化算法相比，本发明通过考虑种群初始划分的稳定性和充分利用子种群搜索过程中的搜索到的信息，指导微粒的飞行方向，从而实现提高微粒群算法的搜索速度和收敛精度。