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[发明专利]高传输效率无线电能发射系统的频率快速搜索方法-CN201510559086.6有效
发明人：施艳艳;常钦;王萌;景建伟;范悦 -专利权人：河南师范大学
申请日： 2015-09-06 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： H02J5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高传输效率无线电能发射系统频率快速搜索方法，将一般算法中的粒子群规模分开设定，分别为最大粒子群规模Nmax=30和最小粒子群规模Nmin=2，粒子群规模随着迭代次数增加而逐渐减小,其中粒子群规模的总体减小方式类似于指数型变化的曲线本算法在搜索前期，粒子群规模变化较慢，有利于全局搜索，在搜索后期，粒子群规模变为最小，减去了冗余粒子，精简了算法，加快了算法后期收敛速度。本发明算法不但使得粒子规模选取有据可依，且算法在搜索前期具有较大自我学习能力和社会学习能力，在搜索后期，加快收敛速度，算法搜索时间减小。
传输效率无线电能发射系统频率快速搜索方法

[发明专利]一种基于粒子群算法的多智能体协同目标搜索方法-CN202110145980.4有效
发明人：张军旗;卢烨昊;王成;臧笛;刘春梅;康琦 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于粒子群算法的多智能体协同目标搜索方法，该方法引入粒子群算法进行虚拟领航，使用具有一定通信与感知能力的实体智能体代替粒子群算法中的虚拟粒子实现源定位搜索。首次在粒子群算法中考虑了粒子的移动距离与搜索时间，以此建立权重代价函数，根据粒子群每代产生的目标位置，通过局部搜索策略，为智能体规划代价最小的路径。据此，多智能体系统能够在不影响目标搜索精度的前提下，大幅降低能耗、增强续航、提升搜索效率。本发明是一个具有通用性的多智能体目标搜索方法，所基于的粒子群算法可以是任意的粒子群变体。
一种基于粒子算法智能体协目标搜索方法

[发明专利]基于改进粒子群算法的入侵检测系统分类器优化方法-CN201810248361.6在审
发明人：黄刚;李洪超;刘亚 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-03-24 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于智能算法技术领域，公开了一种基于改进粒子群算法的入侵检测系统分类器优化方法，支持向量机参数搜索分析：支持向量机参数有两个：惩罚系数c、核参数g，使用粒子群算法对两个参数进行寻优。自适应粒子群算法分析：根据粒子群隔代进化比例，得出粒子群所处的搜索环境，根据搜索环境对除适应度最好的粒子外的粒子采用想用的惯性权值策略，适应度最好的粒子继续沿着原方向进行搜索。使用粒子群算法参数寻优：粒子群算法在由支持向量机参数c、g组成二维搜索空间进行搜索，循环迭代，最终得出两个参数的最优解。本发明中支持向量机通过改进的粒子群算法查找最优参数，不仅训练模型的时间明显减少，而且支持向量机分类结果有了明显改善。
粒子群算法支持向量机搜索粒子入侵检测系统分类器优化粒子群适应度支持向量机分类改进参数搜索参数寻优惩罚系数二维搜索循环迭代训练模型智能算法最优参数核参数自适应最优解参数c 寻优进化分析查找

[发明专利]一种用于催化裂化动力学模型的参数估值方法及装置-CN202010756805.4在审
发明人：孙世源;孟凡东;闫鸿飞;张亚西;武立宪;张瑞风;杨鑫 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中石化炼化工程（集团）股份有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：该参数估值方法包括采用粒子群算法对催化裂化动力学模型进行求解，直至适应度达到终止条件。粒子群算法中的粒子群包括用于集中于搜索区间的部分区域的子粒子群和用于分散于整个搜索区间的主粒子群。该方法使用了分工明确的两个粒子群，子粒子群有利于快速找到局部最优点并加快算法的收敛速度，同时主粒子群分散在整个搜索区间中，保证了粒子的差异性。相对于传统的算法，该算法不仅可以应用于大搜索区间和高维的最优化问题，而且由于不用更新子粒子群的历史最优点，使其具有更快的搜索速度。
一种用于催化裂化动力学模型参数方法装置

[发明专利]一种基于机器人间无需通讯的粒子群搜索方法-CN202310404983.4在审
发明人：张军旗;黄旭瑞;王成;尤鸣宇;臧笛;刘春梅 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提出一种基于机器人间无需通讯的粒子群搜索方法，在二维或三维最优化搜索任务中，在搜索空间内分散布置有多个不具备相互通讯能力的机器人，将群体机器人视为粒子群，将各个机器人视为粒子，并将对应粒子群算法中SW粒子替换为SW机器人，SW粒子集替换为SW机器人集，进行环境建模，将机器人检测到的场源信号值作为粒子群算法的适应值指标。本发明通过对传统粒子群算法进行改进，利用了粒子的单向主动探测能力，粒子群不需要相互通讯分享适应值和位置信息，使得粒子群算法首次在无需通讯的情况下具备在最优化问题空间内的迭代搜索能力，并且将其应用到群体机器人搜索任务中，具备非常出色的搜索性能。
一种基于机器人间无需通讯粒子搜索方法

[发明专利]基于动态局部进化的高斯粒子群优化算法-CN202210402230.5在审
发明人：郭佳;田浩 -专利权人：湖北经济学院
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了技术领域的，基于动态局部进化的高斯粒子群优化算法，具体的步骤为，S1、对标准粒子群算法进行优化，选择粒子群优化算法的宏观方向参数，表示粒子构造及种群规模，加快算法寻优的速度，避免算法陷入局部极值：S2、设置粒子群优化算法的微观方向参数，根据社会搜索和认知搜索更新粒子自身运动，对粒子群算法的权重参数按照构建的非线性函数进行更新优化，以此加快收敛的速度，并且保证较高的精度；解决了传统粒子群算法搜索精度低，容易陷入局部最优的问题，为单目标优化问题提供高精度搜索结果。
基于动态局部进化粒子优化算法

[发明专利]一种结合粒子群算法的微环谐振波长搜索方法-CN202210141505.4有效
发明人：冯元华;田华麟 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04J14/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合粒子群算法的微环谐振波长搜索方法，包括以下步骤：S1、随机初始化加热功率粒子群，得到n个加热功率粒子对应的直通端光功率值、加热功率粒子群直通端光功率最优值以及加热功率粒子群最优位置；S2、判断第i代加热功率粒子群最优值Ym是否小于阈值；S3、更新粒子群中每个加热功率粒子移动速度和位置；S4、得到新一代加热功率粒子群直通端光功率值y(n)、更新加热功率粒子历史最优位置p(n)和新一代加热功率粒子群全局最优位置g，判断迭代后得到的全局最优值Ym是否小于阈值。本发明方法将粒子群算法应用在全局最佳加热功率搜索上，每次搜索到最佳加热功率值所耗费次数比全局扫描算法大大减少，提高了搜索速度。
一种结合粒子算法谐振波长搜索方法

[发明专利]一种基于改进粒子群优化算法的任务调度方法-CN202211218829.X在审
发明人：张登银;季毛毛;赵莹 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-10-07 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进粒子群优化算法的任务调度方法，包括如下步骤，获取待调度的任务数据，根据所述任务数据进行粒子编码；通过粒子群优化算法对所述粒子进行迭代计算；其中，若所述粒子群优化算法未陷入局部最优解，则直接输出调度方案；若所述粒子群优化算法陷入局部最优解，则采用粒子群优化算法融合布谷鸟搜索算法的方式，输出调度方案。在粒子群优化算法陷入局部最优解时引入布谷鸟搜索算法，解决了粒子群优化算法陷入局部最优解的困境，同时提高了算法的全局搜索能力。
一种基于改进粒子优化算法任务调度方法

[发明专利]电动汽车磁耦合无线充电系统的最大效率跟踪方法-CN201510559048.0有效
发明人：王萌;冯静;施艳艳;景建伟;孙长兴 -专利权人：河南师范大学
申请日： 2015-09-06 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动汽车磁耦合无线充电系统的最大效率跟踪方法，首先通过初始电源激励频率推导出发射和接收线圈之间的互感，将适应度函数变为只与频率有关的函数；将一般粒子群算法中的粒子群规模分开设定，分别为最大粒子群规模Nmax=30和最小粒子群规模Nmin=2，粒子群规模随着迭代次数增加而逐渐减小。本粒子群算法减去冗余粒子，改变粒子群规模，精简算法，加快了算法收敛速度。本发明粒子群算法不但使得粒子规模选取有据可依，且算法在搜索前期具有较大自我学习能力和社会学习能力，在搜索后期，加快收敛速度，算法搜索时间减小。
电动汽车耦合无线充电系统最大效率跟踪方法

[发明专利]一种基于二进制粒子群优化的导频模式搜索方法及系统-CN201911113952.3有效
发明人：马楠;陈建侨;刘斌 -专利权人：北京星河亮点技术股份有限公司
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于二进制粒子群优化的导频模式搜索方法及系统。该方法包括：获取预设正交频分复用系统中的子载波，将所述子载波映射至粒子群；初始化所述粒子群，若所述粒子群总数达到预设总数，则更新所述单个粒子位置矢量和所述单个粒子速度矢量；基于更新的单个粒子位置矢量和更新的单个粒子速度矢量，对所述粒子群进行随机变异，得到单个粒子的导频子载波数；依次搜索所述粒子群的空间维度，以及所述粒子群总数，进行迭代，直至达到所述粒子群最大迭代次数。本发明实施例通过利用二进制粒子群优化方法，具有复杂度低、收敛速度快的特点，与基于遗传算法的搜索算法相比，本方法不易陷入局部最优解，更利于实现全局最优解。
一种基于二进制粒子优化模式搜索方法系统

[发明专利]粒子群位置搜索方法、系统、装置及可读存储介质-CN202010025588.1在审
发明人：段明雪;汪树岩;胡芳琴 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明实施例涉及粒子群领域，公开了一种粒子群位置搜索方法。根据粒子群的初始位置和初始速度计算每个粒子的位置适应度，使用每个粒子的所述位置适应度更新每个粒子的个体最优位置，利用每个粒子的所述位置适应度更新每个粒子的全局最优位置，根据所述更新次数求解每个粒子的惯性权重和学习因子，根据所述惯性权重和所述学习因子计算得到所述粒子群内每个粒子的更新位置和更新速度，根据每个粒子的所述更新位置和所述更新速度得到的所述粒子群内每个粒子的个体最优位置和全局最优位置。本发明还提出一种粒子群位置搜索电子设备、装置以及计算机可读存储介质。本发明可有效的解决在全局空间的搜索情况下搜索效率差，收敛速度慢的缺点。
粒子位置搜索方法系统装置可读存储介质

[发明专利]一种基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法-CN201510943189.2在审
发明人：徐荣龙 -专利权人：山东澳迪赛企业管理咨询有限公司;徐荣龙
申请日： 2015-12-16 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法。本发明所述基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法，基于粒子群优化算法实现，由于粒子群优化算法需要调整的参数少，结构简单，没有交叉和变异运算，依靠粒子的速度完成搜索，搜索速度快，因此本发明排班方法继承了粒子群优化算法的优点
一种基于粒子优化算法呼叫中心排班方法

[发明专利]频率分叉时电动汽车无线充电桩效率极值点跟踪方法-CN201510559055.0有效
发明人：王萌;孙长兴;施艳艳;梁洁 -专利权人：河南师范大学
申请日： 2015-09-06 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： H02J7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种频率分叉时电动汽车无线充电桩效率极值点跟踪方法，将一般粒子群算法中的粒子群规模分开设定，分别为最大粒子群规模Nmax=30和最小粒子群规模Nmin=2，算法在运行中随着迭代次数的增加逐渐减小粒子群规模本发明粒子群算法使得粒子规模选取有据可依，在搜索后期，加快收敛速度，搜索时间减小。
频率分叉电动汽车无线充电效率极值跟踪方法

[发明专利]一种基于离散粒子群算法的焊接机器人焊接路径规划方法-CN201710441572.7在审
发明人：童一飞;李精伟;杨客;李东波 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-06-13 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离散粒子群算法的焊接机器人焊接路径规划方法，包括如下步骤(1)建立焊接机器人的路径的数学模型；(2)建立粒子群算法的模型；(3)粒子群算法求解的行为参数分析；(4)离散粒子群算法的焊接机器人路径规划本发明采用粒子群优化算法，通过设置不同的惯性权重算式，提升粒子群算法的自适应调节能力，从而达到算法的局部搜索能力和全局搜索能力有所平衡的目的，进而使算法更快的搜索到最优解。
一种基于离散粒子算法焊接机器人路径规划方法

[发明专利]一种改进粒子群算法的方法-CN201910126712.0在审
发明人：李静梅;韩俊妍;吕图 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-02-20 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明属于进化算法技术领域，具体涉及一种改进粒子群算法的方法。由于粒子群算法有前期收敛速度快后期收敛速度慢的缺点，这就使得粒子无法全面的搜索整个空间。针对粒子群算法的这个缺点，本发明改进粒子群算法中的速度更新方式，在原来的速度更新公式中引入一个压缩因子λ。压缩因子λ的引入可以控制粒子群算法的收敛，使得粒子有机会搜索空间中不同的区域，并获得高质量的粒子。改进后的方法可以有效的提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
粒子群算法收敛粒子速度更新压缩因子改进全局搜索能力进化算法搜索空间整个空间引入算法搜索

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