简介：摘 要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

简介：摘要近海系泊系统作为气象监控、海洋探测的主要载体工具，对工程的实际应用有一定的积极作用，在整个系泊系统处于最终平衡状态下，从系统的上部钢管开始受力分析计算，建立不同方向上力的平衡方程和以下部链结点为取距中心的力矩平衡方程，求得钢管倾斜角度以及下部单元间相互作用拉力，进而计算出钢管的相对位置改变量。继续分析下部单元的受力情况，建立相同的平衡方程组并求解，通过反复迭代计算，建立以浮标吃水深度为自变量的迭代代数模型，可求得河道底部的链环倾斜角度以及整个系泊系统的垂悬高度。

简介：摘要：为了 防止因过度开采造成的地质灾害和水资源短缺等问题出现。 本 文在分析了经典 PSO 算法 和 SVM 理论知识的基础上，建立了 W-PSO优化的 SVM 时间序列预测模型。

简介：摘要粒子群算法是一种新的智能优化算法，它是对生物群体协同优化能力的研究，是一种针对每个粒子追求自身最优粒子和全局最优位置的一种启发式随机优化算法。在随机搜索的过程中，此算法收敛于最优粒子群优化算法。详细介绍了基本粒子群优化算法和改进的粒子群优化算法，并进行仿真研究，简要阐述了该算法在电力系统中优化应用情况，以期为日后的相关工作提供参考。

简介：摘 要：针对PID控制器的参数整定问题，提出一种基于粒子群优化算法与混沌优化思想相结合的参数智能整定方法。该方法综合了粒子种群的混沌初始化、惯性权重的改进、粒子位置的边界处理、混沌搜索及粒子替换等改进措施，有效改善粒子种群的随机性和多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。为同时兼顾PID控制的各项性能指标，将各指标的加权和作为评价粒子优越性的适应度函数。最后结合Simulink仿真技术，将该方法应用于一个二阶延迟系统，进行实验仿真，仿真结果表明了该方法的有效性和优越性。

简介：摘要：本文旨在探讨井下机车的路径规划问题，并采用粒子群算法和蚁群算法为主要研究方式。对蚁群算法进行改进,主要包括优化概率选择公式、启发函数、信息素更新公式以及算法流程,分析两种算法的优缺点。仿真实验结果显示,对于最优路径和运行时间最短问题的验证改进算法,比传统算法效果更出色。

简介：摘要：随着部队实战演练的不断深入，装备使用强度、使用时间和使用条件都比以前有了显著提高，装备损耗、需求和维修问题也日趋突出。为此，应结合新时期部队实务，加强对装备维修的科学性和定量性评价，以促进设备维修的准确性，对于充分提升装备的利用率是非常有意义的。本文以粒子群算法为基础，详细地探讨了装备的预防性维护策略。

简介：摘要：边缘检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，指在让计算机能够模仿人类的视觉系统并理解和解释图像和视频。它可以帮助我们识别图像中物体的轮廓，为后续的目标检测、图像分割和图像识别等任务提供了基础。而优化粒子群在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛，应用于边缘检测处理算法中，能够更加有效地识别图像中物体的边界和轮廓，为后续的图像分割、目标识别等任务提供基础信息。

简介：摘要：本文针对传感器位置优化在提升信号采集和结构监测质量中的关键作用，提出了一种融合粒子群算法与萤火虫算法的改进混合优化策略，旨在加快收敛速度并避免局部最优。基于预制墙板有限元模态分析得到的结构模态信息，构建适应度函数以解决传感器位置优化布置问题。通过对比分析，验证了该改进算法的优越性能，并成功确定了预制墙板结构传感器的最佳布置位置。

简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

简介：摘要：随着工业自动化和智能制造技术的快速发展，机械臂作为重要的执行机构，在工业生产、智能制造、医疗手术等领域发挥着越来越重要的作用。本文研究了基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的五自由度机械臂轨迹规划问题。针对复杂工作环境中机械臂的高效率、高精度运动要求，本文提出了一种改进的PSO算法，用于优化机械臂在特定任务中的运动轨迹。通过理论分析与MATLAB仿真验证，该算法能够确保机械臂在工作过程中加速度平滑无突变，轨迹精度高，同时使机械臂的工作时间达到最优。

简介：摘要

简介：摘要：随着社会经济的快速发展和进步，企业也呈现出了多元化的发展趋势，跨度大、发展势头较为良好，其中，企业专职消防队伍的建设是确保企业安全、稳定发展的一个重要保障，不仅在企业内部起着至关重要的作用，同时还肩负着社会灭火、救援等使命。所以，在新的和谐社会主义大背景下，不断地提高企业专职消防队伍建设具有重要的现实意义。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用 BP神经网络建立起异步电机的 BP神经网络诊断模型。由于 BP神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入粒子群算法来优化 BP神经网络径向基函数、隐含层层数以及隐含层节点数量、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 BP神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：摘 要

简介：摘要：变电站断路器分闸回路的响应特性与组成回路的直流系统、线缆、元件等参数相关。开发高阶非线性RLC模型的快速求解与校验方法是分析以上问题的关键。本文介绍了一种基于自适应粒子群算法的变电站断路器分闸回路响应的计算方法，以及一种基于可交互可视化的断路器分闸回路元件优化工具。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用径向基 (RBF)神经网络建立起异步电机的 RBF神经网络诊断模型。由于 RBF神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入粒子群优化算法（ PSO）来优化 RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：摘要：本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型，以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下，借款人的各类信息可以从多个维度进行收集，包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息，本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先，我们将收集到的信息分为几个不同的类别，并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型，以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后，为了得到一个综合的信用评分，我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里，我们引入了模拟退火粒子群优化算法（Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO）来寻找最佳的权重组合，并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证，通过模拟退火粒子群算法的优化，我们能够找到一组权重，使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性，而且通过子模型的建立，增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外，模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性，使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路，对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。

简介：摘要：国有企业纪检监察是维护党风廉政和企业发展的重要保障，在推进国企纪检监察规范化法治化正规化建设中发挥着关键作用。坚持依规依纪依法开展纪检监察工作，既是对党的纪律和法律的遵守，也是确保企业廉洁经营和持续发展的需要。基于此，以下对坚持依规依纪依法推进国企纪检监察规范化法治化正规化建设进行了探讨，以供参考。

简介：【摘要】将监狱体制改革纳入司法行政改革体系，强调从底线安全观向治本安全观转变，切实提高教育改造质量，要在改造服刑人员成为守法公民上加大监管机制改革的工作力度。中共中央《关于新形势下加强政法队伍建设的意见》和司法部《关于新形势下加强司法行政队伍建设的意见》均强调坚持中国特色社会主义政法队伍正规化、专业化、职业化方向，这也为治本安全观的落实指明了方向。通过监狱司法警官队伍“三化”建设，向社会输出合格“产品”，努力实现法律效果、政治效果与社会效果的有机统一，不断增加监狱对构建和谐社会、促进公平正义的贡献值。