导读:本文包含了二进制粒子群算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:战时航空管制,二进制粒子群算法,航空网络,网络性能评估
二进制粒子群算法论文文献综述
叶泽龙,吴明功,朱德山,温祥西[1]（2019）在《基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究》一文中研究指出领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。(本文来源于《航空工程进展》期刊2019年05期）
滕志军,谢露莹,滕利鑫,曲福娟[2]（2019）在《基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略》一文中研究指出为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
尹忠东,谢呵呵[3]（2019）在《离散二进制粒子群算法与模糊控制混合运行的家庭能量管理算法》一文中研究指出能源互联网是解决未来电网大规模分布式电源接入,提高新能源渗透率、电网经济性及可靠性的重要手段。未来家庭能源网络作为能源互联网的一种子网,主要由分布式电源、储能系统、电动汽车、智能家电与传统电器组成。目前,家庭能量管理策略上主要采用以混合整数线性规划(MILP)为代表的最优化算法和以模糊控制为代表的控制算法,但两种方法都存在着一定的弊端。考虑到家庭能源网络内设备特性不一,仅采用一种控制方式有失偏颇。在分析家庭系统内不同能量设备的应用现状的基础上,提出采用最优化算法与控制算法混合运行的家庭能量管理策略,并针对不同策略之间的兼容性做出了优化。为验证算法的优化效果,利用真实历史数据分析了混合运行下的算法表现,并与单独控制时家庭运行成本做出比较,验证了算法的有效性。(本文来源于《华北电力大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
马天祥,王春英,贾静然,段昕,程肖[4]（2019）在《基于二进制粒子群算法的交直流混合配电网故障恢复方法》一文中研究指出针对交直流混合配电网特殊的网架结构和电气特性,构建交直流混合配电网故障恢复模型。所提出的模型以故障恢复综合满意度指标为目标函数,并计及潮流约束、节点电压约束、支路传输约束和网络辐射状约束等约束。对所建立的模型设计两阶段优化求解流程,第一阶段采用二进制粒子群算法进行求解,第二阶段采用粒子群算法进行求解。最后通过一个算例表明,交直流混合配电网故障位置对故障恢复策略以及故障恢复综合满意度指标有着较大影响,同时所提出的模型适用于交直流混合配电网故障恢复问题。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年09期）
高新稳,周建中,肖小刚,张胜,莫莉[5]（2018）在《基于二进制和声粒子群算法的电站经济运行问题研究》一文中研究指出机组组合是电站经济运行问题中典型的复杂非线性优化问题,其求解难度随系统规模增大呈非线性增长,如何对其进行高效求解一直是电力系统研究领域的热点和难点问题。为此,提出一种适用于电站经济运行中机组组合问题的二进制和声粒子群算法(BHSPSO):首先将粒子群算法的信息共享机制纳入到和声搜索算法的和声记忆库考虑操作中,并利用全局极值实现音调微调;然后采用启发式智能调整策略处理时段关联型约束条件,即根据机组优先顺序修复旋转备用约束,在此基础上,设计了一种"开-停-开"的修复策略处理最小开停机时间约束,有效改善了优化计算结果质量。将该方法分别应用于电站10台机组(简称10机)至电站100台机组(简称100机)系统标准算例,仿真结果表明:所提算法具有简单高效、收敛速度快、鲁棒性强等优点,为水、火电机组组合优化运行问题的高效求解提供一种新的途径。(本文来源于《长江科学院院报》期刊2018年11期）
张珂,石俊,王磊[6]（2018）在《基于改进二进制粒子群算法的配电网多目标重构》一文中研究指出配电网重构作为配电自动化系统的一个重要组成部分,能够有效提高配电网运行的经济性和可靠性。提出以网络有功网损和网络电压偏移构建配电网重构的多目标数学模型,根据系统初始状态将各指标归一化处理,利用权重系数法将多目标重构问题转化为单目标问题。为克服二进制粒子群算法容易陷入局部最优而难以跳出的问题,将非线性动态调整的惯性权重系数引入到粒子速度更新公式之中,以提高二进制粒子群算法的全局搜索效率和收敛速度。算例结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《四川电力技术》期刊2018年05期）
李雨江,潘博[7]（2018）在《基于自适应变异二进制粒子群算法的WSN区域覆盖问题研究》一文中研究指出为最大限度休眠冗余节点,减少无线传感器网络节点能耗,保证网络覆盖率,提出了一种基于自适应变异二进制粒子群的WSN区域覆盖控制算法(BPSO-G)。将二进制粒子群算法(BPSO)应用到WSN区域覆盖优化问题求解上,并针对BPSO算法不能收敛于全局最优解的缺点,利用自适应变异策略,将节点最优位置以一定的概率进行动态变换,该变换有助于粒子跳出局部最优解,提高搜索新解能力,有效防止算法早熟。仿真结果表明:改进算法收敛速度很快,其连续最优解接近于全局最优解,WSN冗余节点能够最大限度进入休眠状态,且当监测区域面积一定、节点感知半径相同时,其活动节点数基本不随总节点数的增加而增加,始终保持在一定区间内。(本文来源于《四川理工学院学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
李浩君,刘中锋,李赛,王万良[8]（2017）在《基于改进二进制粒子群算法的个性化网络学习资源推荐方法》一文中研究指出针对目前启发式算法用于解决个性化网络学习资源推荐问题时存在推荐速度较慢、不稳定等问题,文章提出基于改进二进制粒子群算法的个性化网络学习资源推荐方法(AsyBPSO-RA).该方法将个性化网络学习资源推荐问题建构为适应度函数,利用改进二进制粒子群算法(AsyBPSO)优化此适应度函数,生成推荐结果;AsyBPSO采用非对称映射函数,取代基本二进制粒子群算法中的S型映射函数,以更好地平衡算法的探索和开发阶段.通过五组实验结果对比分析发现,AsyBPSO收敛能力强,稳定性高,表明AsyBPSO-RA是较为有效的个性化网络学习资源推荐方法.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2017年08期）
张健,张莉华[9]（2016）在《基于改进二进制粒子群算法的苹果多特征提取分级研究》一文中研究指出为了提升对苹果分级的准确性,采用改进二进制粒子群算法对苹果多特征进行提取分级研究。首先建立苹果多特征提取量,包括大小、颜色、缺陷、形状特征;然后基于辅助搜索空间的二进制粒子群更新,对粒子位置增加状态翻转因子,根据收敛情况动态地获得单向翻转角度;接着通过Sigmoid函数、高斯函数对苹果多特征进行分级建模,确定了分段函数的参数值;最后给出了苹果分级的算法流程。实验仿真显示,该算法对苹果多特征提取分级的结果较其他算法更准确,且运行时间较少。(本文来源于《浙江农业学报》期刊2016年09期）
胡清,张强[10]（2016）在《基于改进二进制粒子群算法的配电网故障定位》一文中研究指出为提高配电网故障定位的快速性和准确性,并克服传统二进制粒子群算法的早熟早敛问题,提出一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障定位算法.粒子群的初始化采用均匀分布,并引入压缩因子、变异因子以及线性递减的惯性权重来提高算法收敛于最优解的能力,然后通过算例仿真验证改进二进制粒子群算法的可行性和高效性.结果表明改进二进制粒子群算法计算速度快、容错性高,可以实现配电网多种故障情况的准确定位.(本文来源于《南京工程学院学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
二进制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：
为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。
（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。
二进制粒子群算法论文参考文献
[1].叶泽龙,吴明功,朱德山,温祥西.基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究[J].航空工程进展.2019
[2].滕志军,谢露莹,滕利鑫,曲福娟.基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[3].尹忠东,谢呵呵.离散二进制粒子群算法与模糊控制混合运行的家庭能量管理算法[J].华北电力大学学报(自然科学版).2019
[4].马天祥,王春英,贾静然,段昕,程肖.基于二进制粒子群算法的交直流混合配电网故障恢复方法[J].电力系统保护与控制.2019
[5].高新稳,周建中,肖小刚,张胜,莫莉.基于二进制和声粒子群算法的电站经济运行问题研究[J].长江科学院院报.2018
[6].张珂,石俊,王磊.基于改进二进制粒子群算法的配电网多目标重构[J].四川电力技术.2018
[7].李雨江,潘博.基于自适应变异二进制粒子群算法的WSN区域覆盖问题研究[J].四川理工学院学报(自然科学版).2018
[8].李浩君,刘中锋,李赛,王万良.基于改进二进制粒子群算法的个性化网络学习资源推荐方法[J].系统科学与数学.2017
[9].张健,张莉华.基于改进二进制粒子群算法的苹果多特征提取分级研究[J].浙江农业学报.2016
[10].胡清,张强.基于改进二进制粒子群算法的配电网故障定位[J].南京工程学院学报(自然科学版).2016