李纬
- 作品数：6 被引量：47H指数：4
- 供职机构：南京工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：江苏省教育厅自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于差分进化算法的PID优化设计被引量：4
- 2007年
- 利用差分进化算法采用随机收缩因子,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度的特性,通过在适应度函数中引入超调量、上升时间和系统累积绝对误差,可以使优化后的PID控制器性能达到满意程度.仿真结果表明该PID控制器的性能优于常规方法获得的PID控制器.
- 周刘喜张兴华李纬
- 关键词：差分进化PID控制
- 一种求解Job-Shop调度问题的量子遗传算法被引量：3
- 2008年
- 提出了一种基于操作方式进行编码和解码的量子遗传算法,并将其用于求解一种典型的NP-hard组合优化问题即Job-Shop调度问题.该算法采用量子比特方式构造染色体,增加了算法的种群多样性和计算并行性;采用量子旋转门操作实现种群进化,有效地提高了算法的收敛速度.用基准调度问题实例对该算法进行的测试结果表明:该量子遗传算法与改进的遗传算法相比较有更好的优化性能.
- 朱筱蓉张兴华李纬
- 关键词：量子遗传算法JOB-SHOP调度组合优化
- 一种PID参数整定的粒子群优化算法被引量：10
- 2007年
- 提出了一种PID控制器参数整定的粒子群优化算法。该方法首先通过定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据系统的实际控制要求对各指标项适当加权。之后由带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,从而实现PID控制器的自动参数整定。仿真结果表明,该方法优化得到PID控制器的综合性能优于常规方法得到的PID控制器。
- 张兴华李纬周刘喜
- 关键词：PID控制器粒子群算法多目标优化参数整定
- 一种改进的多目标粒子群优化算法被引量：9
- 2009年
- 提出一种改进的多目标粒子群优化算法,该算法采用精英归档策略,由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置,根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的均匀性,通过删除小密度的非劣解提高非劣解前端的均匀性。针对多目标进化算法理论型指标的不足,设计了应用型评价指标。标准函数的仿真实验结果表明,所提算法能够获得大量的非劣解,快速地收敛于Pareto最优解前端,且分布比较均匀。
- 周刘喜张兴华李纬
- 关键词：粒子群多目标进化算法PARETO最优精英策略
- 基于多目标粒子群优化算法的输电网规划被引量：6
- 2008年
- 输电网规划是一个离散型、非线性、多目标的混合整数规划问题,难于求解.提出一种多目标粒子群优化算法用来求解输电网规划问题.在输电网规划模型中考虑了建设投资费用、运行费用及网损费用等3方面的因素.多目标粒子群优化算法基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,并采用了精英归档技术,粒子的全局极值由档案库中的非劣解提供.使用Matlab7.1对Garver-6节点系统进行仿真计算,结果表明:与传统的单目标遗传算法相比,多目标粒子群优化算法获得的规划方案总费用更低,该方法可以提高输电网规划的经济性水平.
- 周刘喜张兴华李纬
- 关键词：多目标粒子群优化输电网规划多目标规划
- 一种改进的基于pareto解的多目标粒子群算法被引量：17
- 2010年
- 研究一种改进的多目标粒子群优化算法,算法采用精英归档策略,利用粒子的个体最优定位,通过Pareto支配关系更新全体粒子最优位置,由档案库中动态提供。根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的密度距离度量非劣解前端的均匀性,通过删除密度距离小的非劣解提高非劣解前端的均匀性。从归档中根据粒子的密度距离大小依照概率选取作为粒子的全局最优位置,以保持解的多样性。标准函数的仿真实验结果表明,所提算法能够获得大量且较均匀的非劣解,快速地收敛于Pareto最优解前端。
- 李纬张兴华
- 关键词：粒子群多目标进化算法
