对流式电暖器模糊PID控制器及其GAPSO优化

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作者 高湧平 王敏 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2025年第2期81-88,共8页

如何设计一个智能控制器,以满足人们对环境温度控制的舒适度和精确度的需求,这是电暖技术研究的重要问题。为此,提出了一种遗传粒子群算法优化的模糊PID控制器方案。首先建立并识别对流式电暖器的控制系统数学模型,设计了一个模糊PID控... 如何设计一个智能控制器,以满足人们对环境温度控制的舒适度和精确度的需求,这是电暖技术研究的重要问题。为此,提出了一种遗传粒子群算法优化的模糊PID控制器方案。首先建立并识别对流式电暖器的控制系统数学模型,设计了一个模糊PID控制算法。其次,为简化模糊PID控制器参数寻优、以及避免PSO算法陷入局部最优陷阱,用遗传算子改进粒子群算法来优化模糊PID控制器。然后,通过MATLAB/Simulink仿真实验,获得了系统的阶跃响应曲线,进而对包括上升时间、稳定时间、最大超调和稳态时间在内的控制性能进行了分析和评估。仿真结果表明,基于GAPSO优化的模糊PID控制器展现出最佳的控制性能,具有最小的超调、可忽略的振荡和最短的稳定时间。因此,该方案展现了良好的动态性能和鲁棒性,满足对流式电暖器温度控制的实际需求。 展开更多

关键词 gapso算法 二阶惯性时滞系统 对流式电暖器 模糊控制 PID控制

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GAPSO:一种高效的遗传粒子混合算法及其应用 被引量：28

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作者 彭晓波 桂卫华 +2 位作者 黄志武 胡志坤 李勇刚 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第18期5025-5027,5031,共4页

在粒子群算法和遗传算法融合的基础上提出了一种新的算法(GAPSO)。该算法模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,采用粒子群算法获得进一步的提高,使算法获得比遗传算法和粒子群算法更加好的优化效果。在FCRN... 在粒子群算法和遗传算法融合的基础上提出了一种新的算法(GAPSO)。该算法模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,采用粒子群算法获得进一步的提高,使算法获得比遗传算法和粒子群算法更加好的优化效果。在FCRNN设计应用中表明该算法确实比遗传算法和粒子群算法有更加好的效果。 展开更多

关键词 遗传算法 粒子群算法 gapso FCRNN

原文传递

基于GAPSO和BFGS修正法的联合爆破点定位方法

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作者 王国富 宋梓槊 +1 位作者 张法全 叶金才 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第24期93-96,共4页

针对微震源精确定位问题,提出了一种结合遗传粒子群算法(genetic algorithm and particle swarm optimization,GAPSO)和拟牛顿BFGS修正公式的联合精确微震源定位的方法。新的联合算法引入了交叉变异功能,能有效避免PSO易收敛于局部极值... 针对微震源精确定位问题,提出了一种结合遗传粒子群算法(genetic algorithm and particle swarm optimization,GAPSO)和拟牛顿BFGS修正公式的联合精确微震源定位的方法。新的联合算法引入了交叉变异功能,能有效避免PSO易收敛于局部极值的缺点,然后将其初步定位结果作为初始值带入BFGS算法,有效改善了BFGS定位精度依赖于初始值选取的缺点。实地实验结果表名:此方法相较于PSO及经典定位算法,在x,y,z三个方向上的精度都得到了提高。 展开更多

关键词 微震定位 遗传粒子群算法 拟牛顿BFGS

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基于GAPSO算法的转台齿轮传动多目标优化研究 被引量：6

4

作者 付军豪 刘康 +2 位作者 胥云 张明 熊奉奎 《机电工程》 CAS 北大核心 2020年第4期420-424,共5页

针对某航空发动机叶片五轴加工机床转台传动系统多目标优化设计问题,以五轴加工机床转台的齿轮总体积和总重合度建立了目标函数,在齿轮的接触应力和弯曲应力为约束条件下建立了优化数学模型。提出了结合PSO算法与GA算法各自优点的GAPSO... 针对某航空发动机叶片五轴加工机床转台传动系统多目标优化设计问题,以五轴加工机床转台的齿轮总体积和总重合度建立了目标函数,在齿轮的接触应力和弯曲应力为约束条件下建立了优化数学模型。提出了结合PSO算法与GA算法各自优点的GAPSO方法,利用GAPSO算法既有GA算法的强大全局搜索能力又有PSO算法的快速收敛能力的特点,求解了转台齿轮传动系统的多目标优化数学模型,并分别使用PSO算法、GA算法对数学模型进行了寻优求解,最后将3种算法的结果进行了对比分析。研究结果表明:相比PSO算法与GA算法,GAPSO算法的优化效果最佳,转台的齿轮传动系统体积减少27.26%,重合度增加8.10%;优化目标实现了转台的轻量化与提高传动平稳性的目的,为转台的齿轮传动系统的多目标优化设计提供了理论依据。 展开更多

关键词 五轴加工机床 gapso算法 转台 齿轮传动系统 多目标优化

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横风下基于滚动GAPSO算法的列车速度曲线优化 被引量：1

5

作者 申一非 祁文哲 +1 位作者 李德仓 陈晓强 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第3期21-28,共8页

针对普通环境下高速列车目标速度曲线优化算法不适用于横风环境的问题,提出一种横风环境下基于滚动GAPSO(遗传粒子群)算法的列车速度曲线优化方法。首先,考虑横风风速阻力作用改进列车动力学模型,并建立列车运行多目标优化模型;其次,基... 针对普通环境下高速列车目标速度曲线优化算法不适用于横风环境的问题,提出一种横风环境下基于滚动GAPSO(遗传粒子群)算法的列车速度曲线优化方法。首先,考虑横风风速阻力作用改进列车动力学模型,并建立列车运行多目标优化模型;其次,基于GAPSO算法寻优巡航构建列车在起始阶段的最优目标速度曲线,引入滚动优化框架实时调整目标速度曲线,并在横风限速区按照改进快行策略运行;最后,在列车进站前采用GAPSO算法寻优惰行点生成目标速度曲线。仿真实验结果表明:GAPSO算法较GA算法和PSO算法具有搜索能力强、收敛速度快的优点;滚动GAPSO算法能在不同横风环境下实时生成优化后的目标速度曲线,并与改进快行策略和RH-PSO算法相比,具有较优的节能性和准时性。横风下基于滚动GAPSO算法的列车目标速度曲线优化可为横风环境下列车节能、准时运行提供一种可行的解决方案。 展开更多

关键词 智能交通 目标速度曲线 优化方案 滚动gapso算法 横风环境

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IGAPSO-ELM:一种网络安全态势预测模型 被引量：8

6

作者 唐延强 李成海 +2 位作者 王坚 王亚男 曹波 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第2期30-35,共6页

针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数... 针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应;其次,针对GAPSO中人为设定的固定交叉率和变异率,提出一种自适应交叉和变异策略;最后,以IGAPSO优化ELM的初始权值和偏差。IGAPSO既保证了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。通过仿真实验对比得出:IGAPSO-ELM对网络安全态势预测拟合度可达0.99,收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 遗传粒子群算法 极限学习机 自适应调整

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基于GAPSO Elman神经网络算法的短时航迹预测 被引量：4

7

作者 嵇胜 李桂芳 疏利生 《航空计算技术》 2021年第1期60-63,共4页

为保证空中交通运行通畅,避免交通拥堵和其他可能存在的风险,有必要对航空器进行短时航迹预测,为管制员提前做出决策提供依据。基于遗传算法(GA)的全局搜索能力和粒子群算法(PSO)的局部搜索能力,将两者相结合的遗传粒子群混合算法(GAPSO... 为保证空中交通运行通畅,避免交通拥堵和其他可能存在的风险,有必要对航空器进行短时航迹预测,为管制员提前做出决策提供依据。基于遗传算法(GA)的全局搜索能力和粒子群算法(PSO)的局部搜索能力,将两者相结合的遗传粒子群混合算法(GAPSO)应用于Elman神经网络算法的优化中,提出了GAPSO Elman神经网络算法,将该算法应用于短时航迹预测。仿真实验结果表明:方法能够极大地提升Elman神经网络的预测精度,准确地预测航空器的飞行轨迹,提前15 min预测的航空器过点时间与真实过点时间平均误差能够控制在1 min以内,具有良好的预测效果,为终端区航路网络的拥挤管控提供了技术依据。 展开更多

关键词 短时航迹预测 gapso算法 ELMAN神经网络 航路网络

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基于GAPSO算法的人工智能污水监测故障诊断技术 被引量：1

8

作者 孟金龙 尹桂博 杨平科 《粘接》 CAS 2024年第5期121-124,共4页

针对污水监测故障智能化诊断滞后的问题,提出一种人工智能化方案,通过改进型GAPSO算法对污水监测故障进行诊断和分析,结合遗传算法的核心思想,在GAPSO算法中设置不同类型的编码器,以提高GAPSO算法的计算能力和应用能力。建立多功能智能... 针对污水监测故障智能化诊断滞后的问题,提出一种人工智能化方案,通过改进型GAPSO算法对污水监测故障进行诊断和分析,结合遗传算法的核心思想,在GAPSO算法中设置不同类型的编码器,以提高GAPSO算法的计算能力和应用能力。建立多功能智能污水监控报警系统,由DSP技术、ARM处理器技术和FPGA搭建系统框架。系统的核心处理模块为集中控制器的STM32F103RCT6单片机,危险污水检测模块使用MQ-2传感器,报警模块组合使用LED灯,大大提高了污水现场监控能力。实验结果表明,所提研究方法评估采集精度高达99.68%,报警时间快,评估能力强,收敛速度快。 展开更多

关键词 污水监测 智能化诊断 gapso算法 编码器 监控报警

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基于层级分解的前围声学包多目标优化 被引量：1

9

作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页

搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 gapso-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II Pareto多目标解集

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基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法 被引量：2

10

作者 孔金生 胡合伟 王娜娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第15期144-146,共3页

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使... 将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 遗传粒群算法 QOS路由 路径优化 网络拥塞控制

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一种新的基于进化计算的聚类算法 被引量：6

11

作者 张俊溪 吴晓军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第24期111-114,共4页

聚类是数据挖掘领域的重要研究内容之一。针对遗传聚类算法较好的稳定性与粒子群优化算法较强的局部搜索能力,在交叉、变异算子后叠加粒子群优化算子的方法实现了二者的结合,提出了GAPSO聚类算法,既保持了遗传算法的稳定性与泛化性的优... 聚类是数据挖掘领域的重要研究内容之一。针对遗传聚类算法较好的稳定性与粒子群优化算法较强的局部搜索能力,在交叉、变异算子后叠加粒子群优化算子的方法实现了二者的结合,提出了GAPSO聚类算法,既保持了遗传算法的稳定性与泛化性的优势,又发挥了PSO算法收敛效率高的特点。通过对10组二维空间上的聚类样本进行实验研究显示,GAPSO聚类算法在收敛效率上显著优于GA聚类算法,在稳定性上优于PSO聚类算法。 展开更多

关键词 数据挖掘 聚类 遗传算法 粒子群优化算法 遗传粒子群优化算法(gapso)

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基于优化算法的2-bit编码超表面缩减RCS研究 被引量：4

12

作者 董妮娅 张伟男 +1 位作者 林峰 谭沐莹 《压电与声光》 CAS 北大核心 2023年第5期791-794,共4页

该文设计了一种“十字-圆环”型结构超表面,并利用该结构实现了2-bit编码的相位梯度超表面(PGMS)设计。结合超表面阵列的特点,提出了一种改进的遗传粒子群算法(GAPSO)与阵列模式综合(APS)的组合优化算法GAPSO-APS,得到超表面编码矩阵的... 该文设计了一种“十字-圆环”型结构超表面,并利用该结构实现了2-bit编码的相位梯度超表面(PGMS)设计。结合超表面阵列的特点,提出了一种改进的遗传粒子群算法(GAPSO)与阵列模式综合(APS)的组合优化算法GAPSO-APS,得到超表面编码矩阵的最佳排列,从而实现了宽带雷达散射截面(RCS)的大幅缩减。对设计的超表面进行仿真,并与金属表面进行了对比。结果表明,设计的编码超表面可在3.1~29.7 GHz频带内实现10 dB的RCS缩减,有效地验证了所设计的编码超表面在宽频带内实现RCS的缩减以及算法的有效性。 展开更多

关键词 超表面 雷达散射截面 相位梯度 gapso-APS优化算法

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基于改进LSTM算法的综合能源系统多元负荷预测 被引量：9

13

作者 闫照康 马刚 +2 位作者 冯瑞 徐健玮 沈静文 《分布式能源》 2024年第2期30-38,共9页

准确预测短期多种能源负荷,是确保综合能源系统可靠、高效运行的必要前提。为此,提出了一种基于遗传粒子群混合优化(genetic algorithm particle swarm optimization,GAPSO)算法的卷积长短期记忆神经网络(convolutional neural network-... 准确预测短期多种能源负荷,是确保综合能源系统可靠、高效运行的必要前提。为此,提出了一种基于遗传粒子群混合优化(genetic algorithm particle swarm optimization,GAPSO)算法的卷积长短期记忆神经网络(convolutional neural network-long short-term memory,CNN-LSTM)综合能源系统多元负荷预测模型。首先,利用皮尔逊系数来描述各影响因素与负荷之间的相关性强弱。其次,采用GAPSO算法对长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型进行改进,然后构建卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)以提取小时级高阶特征,并通过改进后的LSTM网络模型对提取的隐含高阶特征进行分位数回归建模,构建了基于GAPSO-CNN-LSTM综合能源系统多元负荷预测模型。最后,以美国亚利桑那州立大学坦佩校区综合能源系统负荷数据为算例进行验证,结果表明:改进后的算法具有更好的收敛能力,模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 长短期记忆(LSTM) 卷积神经网络(CNN) 遗传粒子群混合优化(gapso)算法 综合能源系统 负荷预测

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均匀度对船舶涡流磁场磁变模拟影响仿真分析 被引量：2

14

作者 肖玉杰 朱武兵 +1 位作者 罗荣 陈建华 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第8期1-4,共4页

基于GAPSO算法分别设计了采用5对和10对线圈的线圈系统,其均匀度依次为83.93%、92.58%。搭建线圈系统开展涡流磁场磁变模拟仿真,仿真结果表明10对线圈时磁变模拟效果较优。以直接施加单位激励涡流磁感应强度仿真结果为参照,10对线圈时... 基于GAPSO算法分别设计了采用5对和10对线圈的线圈系统,其均匀度依次为83.93%、92.58%。搭建线圈系统开展涡流磁场磁变模拟仿真,仿真结果表明10对线圈时磁变模拟效果较优。以直接施加单位激励涡流磁感应强度仿真结果为参照,10对线圈时涡流磁场主要部分虚部误差小于5%。 展开更多

关键词 船舶 涡流磁场 磁变模拟 均匀度 遗传-微粒群算法(gapso算法)

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基于案例推理的中厚板轧机轧制规程智能优化

15

作者 郝磊 矫志杰 +1 位作者 张永祥 罗钧 《宽厚板》 2021年第3期1-7,共7页

为了提高中厚板轧制规程分配的合理性和计算效率,提出利用智能优化技术进行中厚板轧制规程智能优化。该智能技术为混合遗传算法(GA)的改进粒子群算法(PSO)与案例推理算法(CBR)结合运用的一种多目标智能优化技术。采用CBR检索最相似案例... 为了提高中厚板轧制规程分配的合理性和计算效率,提出利用智能优化技术进行中厚板轧制规程智能优化。该智能技术为混合遗传算法(GA)的改进粒子群算法(PSO)与案例推理算法(CBR)结合运用的一种多目标智能优化技术。采用CBR检索最相似案例,如果案例可以重用,将其作为最终规程进行现场轧制;如果不能重用,将其作为智能优化初始值,通过GAPSO算法围绕目标函数进行全局优化。分析了CBRGAPSO算法的时效性和有效性,证明该算法计算时间更短且优化后的规程分配更合理,更适合中厚板轧制规程优化计算。 展开更多

关键词 中厚板 轧制规程分配 案例推理 gapso算法

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多弹集群协同优化决策算法研究 被引量：4

16

作者 熊婧伊 呼卫军 +2 位作者 殷玮 张伟杰 颜涛 《空天防御》 2024年第3期86-93,共8页

本文以集群对海作战为应用背景,为重点解决多弹多空间散布的时空构型及目标分配决策问题,建立了多弹典型协同场景下的导弹主动感知协同探测模型,设计了导弹协同探测与协同攻击的模型以及相应的算法。首先,建立了导弹三自由度和舰船二自... 本文以集群对海作战为应用背景,为重点解决多弹多空间散布的时空构型及目标分配决策问题,建立了多弹典型协同场景下的导弹主动感知协同探测模型,设计了导弹协同探测与协同攻击的模型以及相应的算法。首先,建立了导弹三自由度和舰船二自由度模型、导弹飞行能力评估模型、导弹突防概率评估模型和导弹威胁度评估模型,使得对导弹执行探测和打击任务中能力的变化度量更加精确。其次,设计导弹在不完全信息条件下的主动感知协同探测模型和协同攻击模型,保证导弹协同作战的效益最大化,最大限度地打击敌方势力。再次,针对导弹协同打击目标分配和导弹编队构型问题,使用融合了遗传算法的粒子群(GAPSO)算法问题进行求解,并与传统的粒子群(PSO)算法进行了对比,实现了多方位考虑战场态势信息,对敌方目标进行探测攻击一体化打击。最后,对建立的作战模型进行仿真,得到算法仿真图和算法多次仿真的统计数据。相比其他算法,该算法具有一定的优越性,大幅提升了导弹的智能化对抗水平和突防打击能力。 展开更多

关键词 导弹集群决策 多弹协同 主动感知 粒子群 遗传粒子群

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基于遗传粒子群的图像融合算法及应用

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作者 彭圣华 《徐州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第1期55-58,共4页

为改善传统图像融合方法对细节信息的丢失,提出了一种基于遗传粒子群算法(genetic algorithm of particleswarm optimization,GAPSO)的图像融合方法,该算法应用于像素级的图像融合,使图像融合问题归结为最优化问题.该算法结合遗传算法... 为改善传统图像融合方法对细节信息的丢失,提出了一种基于遗传粒子群算法(genetic algorithm of particleswarm optimization,GAPSO)的图像融合方法,该算法应用于像素级的图像融合,使图像融合问题归结为最优化问题.该算法结合遗传算法和粒子群算法的优点,对标准粒子群算法进行了改进,将交叉与变异算子引入到标准粒子群算法,提高了该算法的收敛性能和全局求解能力.实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于遗传算法和PSO算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量. 展开更多

关键词 遗传粒子群算法 像素 图像融合

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基于响应面法的磁悬浮开关磁阻电机优化设计 被引量：2

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作者 邵淋晶 朱海浪 张巍 《电气自动化》 2022年第1期3-6,共4页

为改善磁悬浮飞轮电机的悬浮和转矩性能,提出了一种单绕组磁悬浮开关磁阻电机(single winding bearingless switched reluctance machine,SWBSRM)结构优化设计方法。通过有限元分析,结合响应面法与遗传粒子群算法对电机结构参数作进一... 为改善磁悬浮飞轮电机的悬浮和转矩性能,提出了一种单绕组磁悬浮开关磁阻电机(single winding bearingless switched reluctance machine,SWBSRM)结构优化设计方法。通过有限元分析,结合响应面法与遗传粒子群算法对电机结构参数作进一步优化。首先通过中心复合试验设计建立样本数据空间,建立电机平均悬浮力和转矩的响应面模型。并以提高转矩和悬浮输出为优化目标,采用遗传粒子群算法获取最优参数组合。有限元仿真结果表明,优化后的电机平均转矩和平均悬浮力分别提高了22.81%和141.04%,验证了基于响应面法和遗传粒子群算法的SWBSRM结构多目标优化设计的有效性。 展开更多

关键词 飞轮储能 单绕组磁悬浮开关磁阻电机 响应面法 多目标优化 遗传粒子群算法

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基于遗传粒子群算法的双馈风电场广域阻尼控制器优化设计

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作者 张子泳 胡志坚 《华东电力》 北大核心 2013年第6期1156-1160,共5页

介绍了双馈风力发电系统的广域阻尼控制策略和控制器结构,在此基础上,分析了遗传算法和粒子群算法的各自特点,综合两种算法的优势,给出了遗传粒子群算法,利用遗传粒子群算法优化得到了广域阻尼控制器参数。以含150 MW容量双馈风电场的... 介绍了双馈风力发电系统的广域阻尼控制策略和控制器结构,在此基础上,分析了遗传算法和粒子群算法的各自特点,综合两种算法的优势,给出了遗传粒子群算法,利用遗传粒子群算法优化得到了广域阻尼控制器参数。以含150 MW容量双馈风电场的四机两区域互联电力系统为对象,仿真验证了所设计的广域阻尼控制器的控制效果。 展开更多

关键词 风电 广域阻尼控制器 遗传粒子群算法 功率振荡 双馈风电场

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