一种基于粒子群优化算法的沉井拖带控制优化方法.pdf

本发明公开了一种基于粒子群优化算法的沉井拖带控制优化方法，该方法包含如下步骤：S1，分析沉井的结构特点，对沉井前进或后退时的阻力、旋转时的阻力矩进行数学描述；S2，通过受力分析建立前进、后退、横移、转向这四种典型工况下的拖带控制模型；S3，设计基于对数加权的适应度函数，采用一种逆求解方法，提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的拖带控制优化方法。本发明建立拖带控制模型，通过基于PSO算法的拖带控制优化方法对控制模型进行优化，获取最优的拖轮拖带控制方案。

2023-10-12

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基于协同粒子群优化算法的发酵过程优化控制方法研究.pptx

基于协同粒子群优化算法的发酵过程优化控制方法研究目录添加目录项标题研究背景与意义发酵过程在工业生产中的重要性传统发酵过程控制方法的局限性和不足研究目的和意义协同粒子群优化算法介绍粒子群优化算法的基本原理协同粒子群优化算法的提出及改进协同粒子群优化算法在发酵过程优化控制中的应用前景基于协同粒子群优化算法的发酵过程优化控制方法设计控制方法的设计思路与实现流程控制参数的确定及优化控制策略的有效性和可行性分析实验验证与结果分析实验装置与实验条件实验结果与分析与传统控制方法的比较与优势分析结论与展望研究成果总结对未

2024-10-09

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基于协同粒子群优化算法的发酵过程优化控制方法研究.docx

基于协同粒子群优化算法的发酵过程优化控制方法研究随着生物工艺技术的发展，发酵工艺得到了广泛应用，尤其是在食品、制药、化工等领域。然而，发酵过程中存在着一些问题，例如产量低、质量差、能耗高等。因此，如何优化发酵过程成为了研究的一个热点。协同粒子群优化算法是一种基于群体智能的进化算法，能够有效地解决多目标优化问题。在发酵过程中，我们可以将发酵条件、微生物性质和反应物比例等参数视作优化的目标，利用协同粒子群优化算法寻找最优的参数组合，实现发酵过程的优化控制。具体来说，协同粒子群优化算法可以分为三个步骤：初始化、

2024-10-25

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一种基于类粒子群正态优化算法的SKINNY算法组件优化方法.pdf

一种基于类粒子群正态优化算法的SKINNY算法组件优化方法，包括步骤如下：1、设定SKINNY密码算法组件格式；2、种群初始化，生成符合要求的初始种群用于后续优化；3、种群个体预处理，对种群中的个体进行预处理，使其符合SKINNY密码算法组件格式，用于后续目标函数计算；4、设定SKINNY密码算法目标函数，根据SKINNY密码算法所需要优化的性能指标，选择确定轮数下的活跃s盒数作为优化标准，计算方式作为SKINNY密码算法目标函数；5、种群迭代更新，根据类粒子群正态优化算法的设定对初始种群进行更新迭代，最

2023-08-26

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基于协同粒子群优化算法的发酵过程优化控制方法研究的中期报告.docx

基于协同粒子群优化算法的发酵过程优化控制方法研究的中期报告本次研究旨在基于协同粒子群优化算法开展发酵过程的优化控制，以提高发酵生产过程的效率和质量，促进产业升级和能源节约。下面是中期报告的具体内容：一、研究背景和意义1.1研究背景发酵工艺在食品、药品、化工等领域具有广泛应用，其中微生物发酵是一种经济、有效和可控的生产方式。发酵过程受到许多因素的影响，例如温度、pH值、营养成分、气体浓度等，这些影响因素的不稳定性使得优化发酵过程成为一项重要的控制问题。1.2研究意义发酵过程的优化控制可以提高生产效率和产品质

2024-09-13

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