导读:本文包含了参数优化策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:粒子群优化算法,参数调整,Rosenbrock函数,Rastrigin函数
参数优化策略论文文献综述
王晖[1]（2019）在《粒子群优化算法的参数调整策略研究》一文中研究指出在粒子群优化算法中,对参数的调整会直接影响算法的收敛性、精确性和稳定性。为此,采用线性和非线性2种调整惯性权重策略,设置了3种调整方案,探索惯性权重调整对算法的影响。以Griewank、Rosenbrock等5个函数作为基准测试函数的仿真结果表明:Rosenbrock函数和Rastrigin函数收敛率低,且平均最优解与最优点存在很大偏差;Rosenbrock函数和Rastrigin函数时,在典型的线性递减策略中性能较差;在处理多峰函数问题时,取大值可提升算法的性能。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2019年12期）
李桂玉[2]（2019）在《基于DMS—PSO的数控机床切削过程工艺参数优化模型求解策略》一文中研究指出DMS—PSO算法能够有效提升数控机床切削过程的工艺参数,帮助数控机床生产线提升生产效能。利用DMS—PSO算法操控数控机床的过程中,通过有序的算法编程,使数控机床在生产过程中的局部问题有效解决。本文通过以DMS—PSO算法在数控机床中的应用介绍,完善数控机床算法,从而达到不断提升数控机床生产力的目的。(本文来源于《电子测试》期刊2019年22期）
李聪波,朱道光,胡芮,杨青山[3]（2019）在《电动汽车两挡动力系统参数与控制策略集成优化》一文中研究指出为提高电动汽车经济性,延长续航里程,提出一种基于循环工况的两挡动力系统参数与控制策略集成优化方法。首先,根据电动汽车性能指标对动力系统参数进行初步匹配,确定动力系统参数优化范围;进而对传统最佳动力性控制策略和经济性控制策略进行分析,提出综合性能控制策略设计方法;然后利用交叉粒子群优化算法,分别基于NEDC、Ja1015、UDDS循环工况,以工况能耗和百公里加速时间为优化目标,对动力系统参数与控制策略进行集成优化;最后,利用MATLAB/Simulink仿真平台对优化结果进行整车循环工况仿真分析。结果表明,所提设计优化方法在不同工况下均能有效降低电动汽车的能耗,延长续航里程。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年07期）
李殿凯,张冰战[4]（2019）在《混联式混合动力客车控制策略参数优化研究》一文中研究指出文章针对传统遗传算法(genetic algorithm,GA)易陷于局部收敛和"早熟"的缺点,提出了基于自适应交叉概率和变异概率的改进GA,并通过Ackley函数寻找全局最小值证明了该改进GA的有效性;根据混联式混合动力城市客车的结构特点,制定了逻辑门限值整车控制策略,并采用Matlab与Cruise联合仿真的方式,建立了整车动态性能仿真分析模型;以百公里油耗为优化目标,运用改进GA,分别针对中国和欧洲典型的城市公交循环工况对控制策略参数进行优化,得到了最优解。结果表明,优化后的百公里油耗分别改善了20.29%和9.29%。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
常鑫瑞[5]（2019）在《基于深度学习参数优化的风电并网控制策略研究》一文中研究指出本课题以风电场异步风力发电机并网电压波动抑制为课题研究背景,分析研究了公共连接点(PCC,Point of Common Coupling)电压稳定性与风速扰动以及电能异地传输的关系,提出了一种基于优化粒子群算法改进深度置信网络控制策略的静止无功补偿器(STATCOM,Static Synchronous Compensator)电压波动抑制系统来抑制风场PCC的电压冲击、波动以及闪变现象,针对双闭环具体的控制策略进行系统优化设计研究。论文主要研究工作内容如下:为了探寻风电场并网点电压波动的抑制原理,系统分析研究了风速扰动与电能异地传输这两方面对并网点电压的影响关系,从而提出了利用STATCOM无功补偿装置来解决风电系统并网点的电压波动问题。进一步分析研究了STATCOM电压调节原理,并根据其拓扑结构及电路特征建立了基于瞬时无功理论的动态数学模型,得到了双闭环控制策略原理分析,为后文改进控制策略的提出提供理论和算法依据。为了改进上述所提出传统控制系统的局限性,系统分析研究了基于受限玻尔兹曼机的深度置信网络算法以及基于Pareto最优的混沌多目标粒子群优化算法,从而提出了应用粒子群优化算法来改进深度置信网络算法。进一步以风场风速算例分析验证该改进方法的优越性,在同样状况下所提出的算法相比于传统方法能够将预测误差降低2%左右。为了提高STATCOM响应速度,进一步提高系统性能,将上述提出的优化粒子群算法改进深度置信网络算法与STATCOM具体控制策略相结合,希望能够保障控制器在不同的工况下都能得到相对理想的控制效果。从双闭环系统内外环稳定性和动态特性入手,给出具体的电压电流环的PI参数设计及其深度学习网络控制优化PCC电压外环的方案。通过仿真验证分析所提出控制策略处于局部最优工况的情况时响应时间满足当前业内对STATCOM的响应时间小于10ms的控制要求。为了验证所提出方案的的可行性,利用实验室已有的硬件设施环境,设计和完善了STATCOM电压波动抑制模拟平台。通过投切电抗器、启动停止感应电机以及控制电网电压的突变来模拟风电场的工况。通过对实验波形的分析验证本文所设计提出新的STATCOM控制策略在稳态电压精度和动态响应速度上的合理性和优越性,实验系统的响应时间缩短到10ms以内、平均响应时间小于12ms。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
邓建明,龚循飞,于勤,李应华,易健[6]（2019）在《一种新能源汽车关键参数选型方法和策略优化研究》一文中研究指出新能源汽车通过动力总成系统将电能转化为机械能驱动车辆行驶,而叁电系统的关键参数决定了汽车的动力&经济性能。本文提出一种在研发工作前期对关键系统参数进行选型和策略优化的方法:对动力传动系统主要零件进行数字化建模,应用MATLAB/Simulink建立了整车控制策略模型,应用AVL CRUISE软件建立了原型车的整车模型,通过Matlab_Dll接口模块,实现了MATLAB/Simulink和CRUISE软件的联合仿真,通过与属性目标进行对比,反复迭代关键参数组合和控制策略,使之符合属性目标的要求。此方法的仿真计算结果和属性目标对比,结果表明:该方法可以快速迭代优化整车控制策略并最终达到新能源车型的动力性和经济性指标。(本文来源于《南方农机》期刊2019年09期）
李铄,陆忠华,孙永泽[7]（2019）在《基于Mesos的分布式参数优化调度策略及系统设计》一文中研究指出本文针对分布式参数优化系统的调度策略进行研究,并实现了一个基于Mesos的分布式参数优化系统。利用Mesos的资源接口,把多种常见的参数优化算法和任务调度封装为一个可以在Mesos上运行的框架软件。并针对Mesos的两级调度机制,提出了一种对混合部署集群上多作业竞争环境下的分布式参数优化系统的调度优化策略。本文设计了多组实验,对框架软件的资源调度策略与FIFO调度策略进行对比测试,可以满足多租户在混合部署场景下的使用。降低了在集群环境下进行深度学习等常见场景下的分布式参数优化的难度,在多任务竞争时提高资源使用效率。(本文来源于《科研信息化技术与应用》期刊2019年02期）
孙博,王德林,康积涛,潘志豪[8]（2019）在《异步联网下发电机低励限制与PSS协调控制参数优化策略》一文中研究指出当发电机低励限制(UEL)参数整定不当,低励限制投入工作会与电力系统稳定器(PSS)多次相互切换,引发振荡现象。本文提出了一种低励限制与PSS的参数协调优化方法。目标函数兼顾机电振荡模式与非机电振荡模式的阻尼优化特性,在发电机不同作用工况下,给出基于粒子群算法对低励限制的超前滞后环节各个参数的求解优化方法,并通过特征值分析法分析优化参数以及系统加入UEL后的特征值研究低励限制曲线的斜率与截距对系统稳定性的影响。以异步联网下云南电网某电厂数据为例,优化设计了低励限制与PSS协调配合的UEL参数。在PSASP和Matlab仿真软件下建立单机无穷大模型验证理论的正确性。仿真结果表明,所提出的参数协调优化方法可以使UEL动作后不影响PSS的输出效果,二者可以协调配合确保了系统的稳定性。(本文来源于《云南电力技术》期刊2019年01期）
石博文,尹燕燕,刘飞[9]（2019）在《基于PSO-控制变量参数化混合策略的间歇化工过程优化控制》一文中研究指出控制变量参数化方法作为一种化工过程动态优化的梯度搜索算法,其求解效率过于依赖初始给定轨迹。目前初始轨迹一般都是设定在边界值或中间值,缺乏科学依据,从而大大影响了算法的收敛速度。针对这一问题,提出了一种粒子群优化(PSO)与控制变量参数化方法混合的策略,首先利用粒子群优化对间歇化工过程最优控制量进行求解,结果作为控制变量参数化方法初始给定轨迹,进行二次优化。双层优化的混合策略提高了控制变量参数化方法的收敛速度和粒子群优化算法的求解精度。将混合策略应用于两个间歇化工过程优化控制实例,仿真结果表明了该算法对求解化工过程动态优化问题具有可行性和有效性。(本文来源于《化工学报》期刊2019年03期）
任碧莹,邱姣姣,刘欢,孙向东[10]（2019）在《基于虚拟同步发电机双机并联系统的参数自调节优化控制策略》一文中研究指出针对虚拟同步发电机(VSG)双机并联系统在采用固定的转动惯量及阻尼系数时无法兼顾有功功率振荡和频率波动的问题,该文提出一种参数自调节优化控制策略。首先,建立VSG双机并联系统的小信号模型,分析转动惯量及阻尼系数对输出有功特性的影响;其次,在满足系统动稳态性能的转动惯量及阻尼系数限定取值范围内,根据转子角速度变化率及其偏差量引入了改变转动惯量及阻尼系数的参数自调节优化控制;最后,通过仿真结果验证了所提控制策略的有效性。该策略在保证系统稳定运行的同时,既可抑制VSG并入交流母线过程中的有功振荡,亦可提高频率的支撑能力。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年01期）
参数优化策略论文开题报告
（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：
DMS—PSO算法能够有效提升数控机床切削过程的工艺参数,帮助数控机床生产线提升生产效能。利用DMS—PSO算法操控数控机床的过程中,通过有序的算法编程,使数控机床在生产过程中的局部问题有效解决。本文通过以DMS—PSO算法在数控机床中的应用介绍,完善数控机床算法,从而达到不断提升数控机床生产力的目的。
（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。
参数优化策略论文参考文献
[1].王晖.粒子群优化算法的参数调整策略研究[J].新乡学院学报.2019
[2].李桂玉.基于DMS—PSO的数控机床切削过程工艺参数优化模型求解策略[J].电子测试.2019
[3].李聪波,朱道光,胡芮,杨青山.电动汽车两挡动力系统参数与控制策略集成优化[J].计算机集成制造系统.2019
[4].李殿凯,张冰战.混联式混合动力客车控制策略参数优化研究[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[5].常鑫瑞.基于深度学习参数优化的风电并网控制策略研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[6].邓建明,龚循飞,于勤,李应华,易健.一种新能源汽车关键参数选型方法和策略优化研究[J].南方农机.2019
[7].李铄,陆忠华,孙永泽.基于Mesos的分布式参数优化调度策略及系统设计[J].科研信息化技术与应用.2019
[8].孙博,王德林,康积涛,潘志豪.异步联网下发电机低励限制与PSS协调控制参数优化策略[J].云南电力技术.2019
[9].石博文,尹燕燕,刘飞.基于PSO-控制变量参数化混合策略的间歇化工过程优化控制[J].化工学报.2019
[10].任碧莹,邱姣姣,刘欢,孙向东.基于虚拟同步发电机双机并联系统的参数自调节优化控制策略[J].电工技术学报.2019
标签：粒子群优化算法; 参数调整; Rosenbrock函数; Rastrigin函数;