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基于改进量子粒子群算法的PI参数动态辨识方法、装置、介质和设备: 本发明公开了一种基于改进量子粒子群算法的PI参数动态辨识方法、装置、介质和设备，通过构建粒子群并在设定的概率分布下进行随机初始化，利用薛定谔波动方程和混沌映射模型更新粒子群的位置，从而动态地优化PI控制器参数。每次更新后...; 何鑫李胜男邓灿陈蕾李成翔许珂玮和鹏钱思帆李浩洋杨镭

基于改进量子粒子群算法的柔性车间调度与预测性维护协同优化管控方法: 2025年; 针对柔性车间设备传统周期性维护存在过维修现象,导致维修资源和生产成本的浪费,本文研究了柔性车间多目标调度与预测性维护协同管控方法.考虑订单工艺路径和产线机器资源复杂耦合特性,建立以最大完工时间,最大设备负荷和设备总负荷为优化目标的柔性车间调度模型;采用威布尔分布准确刻画车间设备的恶化效应,基于设备预测性维护模型设计最优维护策略;提出基于改进量子粒子群算法的柔性车间多目标调度与预测性维护协同优化方法,设计混合初始化方法以获得高质量的初始种群,构造三种邻域搜索算子和两种变异算子,提升调度与维护协同优化算法的搜索能力与搜索精度.实验结果验证了所提算法的有效性和可行性.; 马亚杰管理姜斌陈丽君黄斌达黄玉莹; 关键词：多目标优化量子粒子群算法

应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演: 2025年; 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。; 朱春光管泓清秦天张富翔王强高远; 关键词：波法直流电法联合反演量子行为粒子群算法混沌搜索

基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法: 2024年; 量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法,将种群熵与加权范围中心偏移值进行动态关联,有效增强了算法搜索空间的遍历性,避免了算法早熟收敛。应用常规测试函数,与传统粒子群算法、量子粒子群算法和加权量子粒子群算法进行了对比分析,证明了文章提出的改进算法的有效性。; 周治伟; 关键词：量子粒子群算法种群熵测试函数

基于量子粒子群算法优化LSTM的短期风电负荷预测模型: 2024年; 为了提高短期电力负荷预测的精度,研究了一种基于QPSO算法对LSTM神经网络进行优化的算法,并根据LSTM神经网络以及QPSO算法的基本原理,利用QPSO算法优化模型隐含层节点数、训练次数和学习率,建立QPSO-LSTM短期风电负荷预测模型[1]。解决了因网络结构及模型参数的不确定性产生的精度问题,并将该模型与传统的神经网络模型进行了对比。仿真结果表明,QPSO-LSTM模型较传统的LSTM模型预测精度更高。; 李享蔚郑雅姣

基于混沌量子粒子群算法优化的SD-LSSVR短时交通流量预测方法: 本发明提出了一种基于混沌量子粒子群算法优化的SD‑LSSVR短时交通流量预测方法，在优化的SD‑LSSVR模型中首先利用季节性因子预处理方法弱化原始数据序列的季节特征，其次构造优化的SD‑LSSVR模型快速得到预测结果。...; 施佺张添豪沈琴琴曹阳荆彬彬朱森来周晨璨

基于量子粒子群算法的MIMO雷达正交波形设计方法: 本发明涉及一种基于量子粒子群算法的MIMO雷达正交波形设计方法，属于雷达信号处理领域。采用量子粒子群算法对相位编码序列进行优化，最后得到正交性良好的波形集，以序列的自相关旁瓣峰值和互相关峰值作为适应度函数，将波形集的子脉...; 姜宏颜廷玉刘运昌朱昭华杨锐刘一鹏董宁张琪

一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法: 本发明属于锅炉汽包水位的控制技术领域，具体涉及一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法。具体的包括以下步骤：步骤1：分析锅炉汽包水位控制系统原理和锅炉汽包水位控制系统的影响因素；步骤2：根据步骤1分析的影响因素建...; 宋莉莉孙万麟曾庆松王超王建东

基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法: 本发明公开了一种基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法，步骤如下：通过改进量子粒子群算法的收缩‑扩张因子，增强算法的寻优能力；构建含有分布式电源和储能系统接入的配电网的节点电压偏移和有功功率损耗计算模型；之后，...; 宋伟峰马刚赵宇轩王舒雨

基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法: 本发明公开了一种基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法，步骤如下：通过改进量子粒子群算法的收缩‑扩张因子，增强算法的寻优能力；构建含有分布式电源和储能系统接入的配电网的节点电压偏移和有功功率损耗计算模型；之后，...; 宋伟峰马刚赵宇轩王舒雨

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