导读:本文包含了粒子群算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,粒子,自适应,最优,子群,子粒,曲线。
粒子群算法论文文献综述
肖飚[1]（2019）在《粒子群算法及其在线缆行业中的应用》一文中研究指出介绍了粒子群算法的基本原理及其改进,在此基础上以曲线拟合、最优化问题及方程/组求解实例探讨了粒子群算法在线缆行业中的应用。(本文来源于《电线电缆》期刊2019年06期）
孙远敬,祁志远,赵国超[2]（2019）在《基于改进粒子群算法的内啮合齿轮泵优化设计》一文中研究指出为减小内啮合齿轮泵的流量脉动,以PGH型渐开线内啮合齿轮泵为研究对象,建立流量脉动率和齿形参数的数学模型,分析了齿轮泵在外齿圈和小齿轮满足不同啮合关系时的瞬时流量,并据此建立齿轮泵的优化数学模型;将遗传算法中的遗传和变异操作引入到粒子群算法中得到改进粒子群算法,通过此算法对齿轮分度圆压力角、变位系数、齿顶高系数和齿数等参数进行优化,得到了齿轮泵流量脉动率最低时的齿形参数;通过Matlab仿真验证,结果表明:齿轮泵的流量脉动率和齿形参数呈非线性变化关系;在满足结构要求和合理传动等条件下,经过该方法优化以后,齿轮泵的流量脉动率降低了7. 27%,实现了内啮合齿轮泵流量脉动的降低。(本文来源于《机械强度》期刊2019年06期）
莫伟杏,胡春筠,蔡坤[3]（2019）在《基于正弦自适应权重的模拟退火粒子群算法》一文中研究指出将模拟退火算法混合到粒子群算法中,虽然能够有效地解决粒子群算法容易陷入局部极值的问题,但是在用此混合算法求解复杂高维函数时,收敛速度较慢、精确度较低。为解决此问题,提出对惯性权重的正弦自适应变化的方案,即正弦自适应权重的模拟退火粒子群算法。本文采取四个基准函数来对提出的优化算法进行仿真,同时与改进前的模拟退火粒子群算法和其他人所提出的基于惯性权重改进的优化方案进行比较。结果表明,优化后的算法拥有更强的收敛能力,更高的精确度,更加稳定的优化值。(本文来源于《电子世界》期刊2019年23期）
曾明杰,汪洋[4]（2019）在《基于粒子群算法的配电网故障定位研究》一文中研究指出本文以IEEE-33节点配电网作为仿真环境,分别采用经典二进制粒子群算法与改进二进制粒子群算法进行故障定位的仿真研究,结果表明本文提出的改进算法有更强的收敛性质。前言:如今分布式电源的接入成为配电网的主要发展方向,在提高经济性与排放性的同时,却增加了故障发生的风险,传统配电网继电保护技术难以发挥作用。本文将讨论粒子群算法在配电网故障定位中的运用,借助该技术提高配电网故障定位的准确性与快速性。(本文来源于《电子世界》期刊2019年23期）
陈嘉林,魏国亮,田昕[5]（2019）在《改进粒子群算法的移动机器人平滑路径规划》一文中研究指出针对粒子群(PSO)算法在解决移动机器人平滑路径规划问题中出现的早熟现象,本文提出了一种基于种群进化状态的自适应粒子群算法(ES-PSO).本方法在不损害PSO算法快速收敛特性的前提下,通过粒子当前位置来判定种群动态进化状态,从而合理有效地评估种群进化能力.最后,根据具体应用场景,提出粒子初始化策略和带有惩罚函数的适应值函数优化策略,并应用所提改进粒子群算法和Bezier曲线方法解决移动机器人平滑路径规划问题.实验结果表明,该算法与传统算法相比较能够快速准确地寻找到机器人的平滑最优路径.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
王文丰,宋勇,韩龙哲,包学才,刘天元[6]（2019）在《一种改进的粒子群算法的路径规划研究》一文中研究指出采用Graham算法对环境边界和障碍物建立凸多边形模型以简化环境模型,提高算法运行效率.基于链接图法建立海洋环境模型,再利用单源最短路径Dijkstra算法在所建立的环境模型上规划出初始路径.其次,在利用线性递减惯性权重粒子群算法进行路径规划后,采用删除冗余点的方法进行平滑优化处理以增强路径的实用性.针对线性递减惯性权重粒子群算法存在的问题,本文在该算法的基础上提出了改进方法.引入混沌理论,通过混沌序列对种群进行初始化,保证初始粒子的质量和分布的均匀性;建立多种群机制平衡种群的全局搜索能力和局部搜索能力,加快算法的收敛速度,提高解的精度.实验结果表明改进的算法具有更好的性能,特别是在复杂环境下进行船舶路径规划时,可快速完成全局路径规划,而且所得路径更优.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
吴静,罗杨[7]（2019）在《动态调整惯性权重的粒子群算法优化》一文中研究指出为了优化目前粒子群算法比较容易陷入局部最优、后期收敛过慢等的缺陷,在本文提出了一种改进惯性权重参数来优化算法的方法.其中结合了差分进化算法中的变异算子的操作来提升算法的自适应并且对算法的速度和搜索空间进行边界限制以防止粒子跳出所规定的搜索空间.选择相应的测试函数,使用Matlab软件将提出的改进算法与其他两种算法进行仿真实验对比,结果表明,本文所提出的算法在后期收敛速度以及取得适应度值的稳定性上有一定的提升.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
张江阳,孙珍,邱宁,张云帆,李付成[8]（2019）在《基于粒子群算法的俯冲带叁维有效弹性厚度反演》一文中研究指出岩石圈有效弹性厚度是表征岩石圈力学性质的参数,其反映了岩石圈挠曲变形的特征.本文在传统二维挠曲模型的基础上,提出了适用于俯冲及碰撞带的叁维薄板挠曲模型.并发展了基于粒子群算法的俯冲带叁维有效弹性厚度反演方法.该方法适用于挠曲参数存在横向差异的俯冲-碰撞带.最后利用该方法反演了马尼拉海沟处岩石圈的有效弹性厚度,结果显示:南海中央海盆岩石圈的有效弹性厚度随着距洋中脊距离的增加而增大;马尼拉海沟轴部弯矩在洋中脊两侧呈分段性变化,这表明南海俯冲板片在深部撕裂可能对浅部的挠曲形态产生影响.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年12期）
刘琦良[9]（2019）在《基于粒子群算法的多目标路网养护方案优化》一文中研究指出为使路网养护方案决策更加科学、合理,在系统考虑养护费用、养护资金和投资效益等多种目标的基础上,利用粒子群智能算法(PSO)求解路网养护优化问题。仿真例子结果表明(PSO)可以快速搜寻出23个全局最优解,为养护决策提供更准确的数据支撑。与文献中数学规划、遗传算法和并列遗传算法的计算结果比对,验证了该算法能够获得更好的计算结果。(本文来源于《建材与装饰》期刊2019年35期）
苗玉[10]（2019）在《改进粒子群算法优化SVM的故障诊断方法研究》一文中研究指出针对粒子群优化算法在搜索过程中容易陷入早熟收敛的问题,利用交叉算子增加种群多样性,为了改善粒子群算法的适应性,提出了自适应学习因子粒子群算法,通过不断改变传统算法的学习因子来提高算法收敛的速度和精度。将该算法应用于煤层气单井系统故障诊断的研究中,通过MATLAB仿真,验证了改进后的粒子群算法故障诊断精度明显高于普通粒子群优化算法和遗传算法。(本文来源于《机械工程与自动化》期刊2019年06期）
粒子群算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为减小内啮合齿轮泵的流量脉动,以PGH型渐开线内啮合齿轮泵为研究对象,建立流量脉动率和齿形参数的数学模型,分析了齿轮泵在外齿圈和小齿轮满足不同啮合关系时的瞬时流量,并据此建立齿轮泵的优化数学模型;将遗传算法中的遗传和变异操作引入到粒子群算法中得到改进粒子群算法,通过此算法对齿轮分度圆压力角、变位系数、齿顶高系数和齿数等参数进行优化,得到了齿轮泵流量脉动率最低时的齿形参数;通过Matlab仿真验证,结果表明:齿轮泵的流量脉动率和齿形参数呈非线性变化关系;在满足结构要求和合理传动等条件下,经过该方法优化以后,齿轮泵的流量脉动率降低了7. 27%,实现了内啮合齿轮泵流量脉动的降低。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
粒子群算法论文参考文献
[1].肖飚.粒子群算法及其在线缆行业中的应用[J].电线电缆.2019
[2].孙远敬,祁志远,赵国超.基于改进粒子群算法的内啮合齿轮泵优化设计[J].机械强度.2019
[3].莫伟杏,胡春筠,蔡坤.基于正弦自适应权重的模拟退火粒子群算法[J].电子世界.2019
[4].曾明杰,汪洋.基于粒子群算法的配电网故障定位研究[J].电子世界.2019
[5].陈嘉林,魏国亮,田昕.改进粒子群算法的移动机器人平滑路径规划[J].小型微型计算机系统.2019
[6].王文丰,宋勇,韩龙哲,包学才,刘天元.一种改进的粒子群算法的路径规划研究[J].小型微型计算机系统.2019
[7].吴静,罗杨.动态调整惯性权重的粒子群算法优化[J].计算机系统应用.2019
[8].张江阳,孙珍,邱宁,张云帆,李付成.基于粒子群算法的俯冲带叁维有效弹性厚度反演[J].地球物理学报.2019
[9].刘琦良.基于粒子群算法的多目标路网养护方案优化[J].建材与装饰.2019
[10].苗玉.改进粒子群算法优化SVM的故障诊断方法研究[J].机械工程与自动化.2019
论文知识图
