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微粒群优化算法: 微粒群算法是继遗传算法、蚁群算法之后的又一种新的群体智能算法，目前已经成为进化算法的一个重要分支。全书共分8章，详细介绍了微粒群算法的理论分析方法，以及我们的研究成果，并提供了相关的应用。; 崔志华; 关键词：智能控制

微粒群优化算法被引量：79: 2005年; 介绍了微粒群优化(PSO)算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响.讨论了各种改进的PSO算法.分析了多相微粒群优化算法(MPPSO)的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响.最后归纳了PSO算法的应用概况,并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.; 陈国初俞金寿; 关键词：进化计算微粒群优化算法

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演被引量：2: 2023年; 针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明:建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.; 魏琳扬郭馨王存海李国军; 关键词：半透明介质脉冲激光

群体动画行为自动控制的微粒群优化算法被引量：1: 2020年; 为提升群体动画行为的自主性以及智能性,研究群体动画行为自动控制的微粒群优化算法。用户输入群体动画行为构建目标后,依据固定行为规则规划个体路径,采用微粒群优化算法依据自上而下的控制过程为群体动画内个体选择最优动作。其中,微粒群算法步骤如下:初始化微粒群算法参数、评价微粒初始适应值、更新微粒群内个体速度和位置、评价微粒适应值、判定历史最优位置以及适应值,适应值误差符合设定限制时输出全局最优搜索结果,并选取Eberhart方法依据外部环境变化优化微粒群算法,利用最优动作实现行为自动控制后通过3ds max软件渲染功能将最终结果输出。通过实例分析验证该算法可有效实现群体动画行为的自动控制,且收敛速度快,具有较高的自主性。; 杨亮张颖姚奕洋; 关键词：自动控制实例分析

基于微粒群优化算法的图像阈值分割被引量：2: 2019年; 本文简要介绍了微粒群优化算法、图像阈值分割原理和方法,将微粒群优化算法应用到图像阈值分割问题中,对最优分割阈值进行全局寻优,并与基于迭代法、Otsu法的阈值图像分割结果进行对比,结果表明微粒群算法优化的分割阈值分割效果更好。将本方法应用到犯罪现场灰尘加层足迹图像的处理中,取得了较好的图像分割效果,为公安技术人员对犯罪现场物证信息后期处理提供了一种新的方法。; 高世博; 关键词：微粒群优化算法图像分割阈值分割

基于梯度法的微粒群优化算法在船舶电力系统的应用被引量：1: 2019年; 随着电力技术的不断发展,舰船电力设备的数量和质量不断提高,不仅提高了舰船航行的安全性,还促进了舰船作业的效率,提高了船舶工业的生产水平。船舶综合电力系统包括发电机、变电站、输电线路、终端负载等,具有拓扑结构复杂、工作条件恶劣等特点。因此,提高舰船电力系统的安全性、可靠性,改善电力系统的使用质量具有重要的意义。本文充分结合基于梯度法的微粒群优化算法,对舰船电力系统的稳定性理论、故障恢复等问题进行优化和改善。; 李喜林申英霞; 关键词：电力系统微粒群优化

基于微粒群优化算法的直流电机控制系统研究被引量：4: 2018年; 针对现有直流电动机控制系统的特点和存在的问题,介绍以STM32单片机为控制核心的直流电机数字调速控制系统。该系统利用PWM信号驱动控制直流电机,将模糊控制与微粒群算法相结合,优化模糊控制器的参数,实现直流电机的驱动和闭环调速控制。实验结果表明,该控制系统结构简单、调速性能好,并具有较强的抗干扰能力,在工程应用中有较高的推广价值。; 刘海波杨战旗艾永乐; 关键词：直流电机 STM32 模糊控制微粒群优化算法 PWM信号

基于微粒群优化算法的人造板生产批量时域滚动计划: 2018年; 【目的】生产批量计划是企业制定主令生产计划和物料需求计划的依据,生产批量计划的优化也是企业节约成本和原料的关键所在。目前人造板企业都采用批量生产模式,并且依据事先设定的生产计划确定各个阶段的生产任务,但随着市场竞争的日益激励和个性化需求的提高,每个阶段的实际生产任务通常需要根据市场需求及时调整。为此,针对人造板生产批量计划问题,提出基于微粒群优化算法(PSO)的时域滚动计划。【方法】首先,根据人造板批量生产特点,制定决策变量和约束条件,建立生产批量计划的混合整数决策模型。然后依据决策模型的约束条件,采用降维搜索的方式,提出改进的微粒群求解算法。最后,采用时域滚动计划进行模拟仿真。【结果】仿真结果表明:对于年产10万m3的刨花板生产线而言,以3个月作为一个滚动计划单元,在12个月的生产批量计划中,采用改进PSO算法获得的生产批量计划可以节约1.8%的成本,有生产能力约束时可以节约近0.9%的成本。【结论】对于人造板批量生产模式,时域滚动计划能够使得生产计划动态满足市场需求,同时时域滚动计划模型是一类非确定性(NP)困难问题,智能群集优化算法为此类问题的求解提供了较好的解决途径。未来的研究可以关注生产批量计划问题数学模型的完善以及智能优化算法设计方面。; 方赛银李明邱荣祖; 关键词：生产批量计划微粒群算法人造板

基于微粒群优化算法的自动制图综合研究初探被引量：2: 2017年; 制图综合作为地图制作的核心技术一直是地图学家关注的焦点。长期以来,制图综合的自动化是研究的重要方向。微粒群优化算法(PSO)作为新兴的智能算法,成功地应用于诸多领域。据此,介绍了PSO的基本原理,尝试利用PSO解决自动制图综合中点群综合中的点目标选取等问题,为解决自动制图综合提供了一种新的方法和思路。; 张玉良; 关键词：自动制图综合微粒群优化算法 PSO

动态环境下基于微粒群优化算法的数据分类方法研究被引量：2: 2017年; 动态环境下数据流容易出现概念漂移现象。随着数据的逐渐到达,隐含在数据中的知识在一定程度上会出现改变,当前数据分类方法无法进行动态更新,不适于动态环境下数据的分类。为此,提出一种新的基于微粒群优化算法的数据分类方法,通过K-means方法对动态环境下的数据进行分类。介绍了微粒群优化算法,将所有个体看作d维搜索空间中没有体积的微粒,在搜索空间中以某一速度飞行,该速度可通过其自身及相邻微粒的飞行经验进行动态调整。通过某种规则对新微粒的局部最优值进行更新,利用优化后的微粒群算法实现数据分类。实验结果表明,所提方法分类性能优,实时准确率高。; 路芳; 关键词：动态环境微粒群优化算法数据分类

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