纺织学报
紡織學報
방직학보
JOURNAL OF TEXTILE RESEARCH
2014年
6期
142-147
,共6页
配棉%改进PSO%动态权重%学习因子
配棉%改進PSO%動態權重%學習因子
배면%개진PSO%동태권중%학습인자
cotton assorting%improved PSO algorithm%inertia weight%learning factor
为进一步改善自动配棉的通用性和自适应性,针对配棉工艺多约束条件特点,进行了自动配棉优化设计.提出了一种基于改进的PSO(particle swarm optimization)算法的自动配棉参数优化求解方法.通过配棉数学模型建立,将其转化为多约束条件优化求解问题.分析了标准PSO算法在配棉工艺参数寻优的不足,对标准PSO算法惯性权重和学习因子策略的不足加以改进.将采集到的棉纺企业工艺参数,用标准PSO和本文改进的PSO算法同时对配棉工艺模型求解.结果显示:改进的PSO算法采用了惯性权重递减和学习因子自适应策略,寻优速度、精度、局部和全局寻优能力等指标都得到提高,降低了企业配棉成本,具有一定的实用价值.
為進一步改善自動配棉的通用性和自適應性,針對配棉工藝多約束條件特點,進行瞭自動配棉優化設計.提齣瞭一種基于改進的PSO(particle swarm optimization)算法的自動配棉參數優化求解方法.通過配棉數學模型建立,將其轉化為多約束條件優化求解問題.分析瞭標準PSO算法在配棉工藝參數尋優的不足,對標準PSO算法慣性權重和學習因子策略的不足加以改進.將採集到的棉紡企業工藝參數,用標準PSO和本文改進的PSO算法同時對配棉工藝模型求解.結果顯示:改進的PSO算法採用瞭慣性權重遞減和學習因子自適應策略,尋優速度、精度、跼部和全跼尋優能力等指標都得到提高,降低瞭企業配棉成本,具有一定的實用價值.
위진일보개선자동배면적통용성화자괄응성,침대배면공예다약속조건특점,진행료자동배면우화설계.제출료일충기우개진적PSO(particle swarm optimization)산법적자동배면삼수우화구해방법.통과배면수학모형건립,장기전화위다약속조건우화구해문제.분석료표준PSO산법재배면공예삼수심우적불족,대표준PSO산법관성권중화학습인자책략적불족가이개진.장채집도적면방기업공예삼수,용표준PSO화본문개진적PSO산법동시대배면공예모형구해.결과현시:개진적PSO산법채용료관성권중체감화학습인자자괄응책략,심우속도、정도、국부화전국심우능력등지표도득도제고,강저료기업배면성본,구유일정적실용개치.
