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Genetic algorithm and particle swarm optimization tuned fuzzy PID controller on direct torque control of dual star induction motor 被引量:16
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作者 BOUKHALFA Ghoulemallah BELKACEM Sebti +1 位作者 CHIKHI Abdesselem BENAGGOUNE Said 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第7期1886-1896,共11页
This study presents analysis, control and comparison of three hybrid approaches for the direct torque control (DTC) of the dual star induction motor (DSIM) drive. Its objective consists of combining three different he... This study presents analysis, control and comparison of three hybrid approaches for the direct torque control (DTC) of the dual star induction motor (DSIM) drive. Its objective consists of combining three different heuristic optimization techniques including PID-PSO, Fuzzy-PSO and GA-PSO to improve the DSIM speed controlled loop behavior. The GA and PSO algorithms are developed and implemented into MATLAB. As a result, fuzzy-PSO is the most appropriate scheme. The main performance of fuzzy-PSO is reducing high torque ripples, improving rise time and avoiding disturbances that affect the drive performance. 展开更多
关键词 dual star induction motor drive direct torque control particle swarm optimization (PSO) fuzzy logic control genetic algorithms
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量:1
2
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于层级分解的前围声学包多目标优化 被引量:1
3
作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页
搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 GAPSO-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II Pareto多目标解集
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六自由度工业机器人运动学参数辨识 被引量:1
4
作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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基于融合注意力机制BP神经网络的深基坑变形预测方法
5
作者 张明聚 秦胜旺 +3 位作者 李鹏飞 葛辰贺 杨萌 谢治天 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第2期95-104,共10页
针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention... 针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention)组合成GA-Attention-BP和PSO-Attention-BP神经网络模型.依托南京双子座基坑工程,采用PLAXIS 2D模拟了680组不同工况下围护结构及地表的变形特征,并结合20组南京地区基坑实测监测数据作为数据集,以均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和决定系数(RSquare,R2)作为评价指标,将不同神经网络的预测值和实际监测值进行对比.研究结果表明:GAAttention-BP和PSO-Attention-BP的MSE分别为3.47和3.22,MAE分别为1.59和1.47,R2分别为0.93和0.96,较BP和Attention-BP神经网络有较大的性能提升,预测效果较好;基于注意力机制的权重分配结果表明,基坑深度和地下连续墙的宽度对围护结构变形的影响最为显著,其权重系数分别高达1.33和1.17. 展开更多
关键词 深基坑工程 数值模拟 注意力机制 反向传播 遗传算法 粒子群算法
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基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
6
作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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有向无环图建模的自动导引车任务调度优化
7
作者 胡毅 崔梦笙 +1 位作者 张曦阳 赵彦庆 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1680-1688,共9页
针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约... 针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约束和任务节点信息随环境变化,以最小化AGV行驶总距离为目标,建立基于有向无环图建模的动态旅行商问题(DAGDTSP)模型,提出改进遗传算法(IGA)求解模型.实验结果表明,针对AGV任务调度方案的优化,利用IGA算法,能够有效地求解固定任务选择策略下的优化调度方案. BPSO嵌套框架能够提升求解质量,所求解的优化调度方案能够在一定程度上适应任务变化. DAGDTSP模型在不同环境参数设置的测试问题上具备准确性. 展开更多
关键词 任务调度 行驶总距离 有向无环图 遗传算法 粒子群优化算法
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智能算法优化的泊车路径规划及跟踪控制方法
8
作者 于蕾艳 侯泽宇 +2 位作者 蔡永鹏 陈苏雨 胡淄华 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期621-630,共10页
为了解决无人驾驶汽车平行泊车路径曲率不连续、泊车效率低、路径跟踪精度低等问题,分析了圆弧-直线-圆弧型初始泊车路径的特点,并采用五次多项式曲线进行路径规划.为平衡路径长度与曲率,基于路径最大曲率、泊车所需空间及避障要求等约... 为了解决无人驾驶汽车平行泊车路径曲率不连续、泊车效率低、路径跟踪精度低等问题,分析了圆弧-直线-圆弧型初始泊车路径的特点,并采用五次多项式曲线进行路径规划.为平衡路径长度与曲率,基于路径最大曲率、泊车所需空间及避障要求等约束条件,构建目标函数,旨在最小化最大曲率与泊车起点横坐标加权之和.随后,运用非线性动态自适应惯性权重的粒子群优化算法对泊车起点横坐标进行优化.经过优化,路径变得平缓光滑,曲率连续.基于模型预测控制的路径跟踪控制方法,通过遗传算法优化预测时域和控制时域,在保证跟踪精度的同时降低计算工作量,并在百度Apollo自动驾驶开发者套件上完成实车验证.试验结果表明:车辆能够安全无碰撞地完成泊车,验证了路径规划方法的有效性;在降低计算量的前提下,路径跟踪误差平均值较优化前降低了4.348%,表明该方法能够更精确地跟踪规划路径. 展开更多
关键词 路径规划 自动泊车 路径跟踪 粒子群优化算法 模型预测控制 遗传算法
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考虑站点转乘的公交接驳地铁站点群线路优化
9
作者 王连震 杜翼飞 +2 位作者 刘克毅 周铭 薛淑祺 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第4期41-51,共11页
为促进公交与地铁之间的有效接驳,针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型,并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制,对涉及两次或更... 为促进公交与地铁之间的有效接驳,针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型,并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制,对涉及两次或更多换乘的情况加以约束,促使系统在设计时尽可能减少不必要的换乘.引入自适应精英保留策略和惯性系数动态调整策略,设计并采用遗传粒子群混合算法来求解模型.研究结果表明:在接驳公交服务能力方面,相较于原有公交线网,优化后的公交载客量提升约23%;在经济性维度,乘客人均出行成本降低约9%;在算法性能上,所设计的混合优化算法较传统遗传算法运行速度提升15.4%.优化模型在换乘吸引力、人均出行成本等多个关键指标上均优于既有公交线路,验证了模型在提升接驳公交网络运营效率和服务质量方面的有效性,可以为城市公共交通系统的精细化管理和智能化升级提供参考. 展开更多
关键词 城市交通 地铁站点群 接驳公交线路 多目标协同优化 遗传粒子群混合算法
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老旧小区移动充电车避障路径规划与跟踪控制
10
作者 覃频频 梁文彬 +1 位作者 李龙杰 叶磊 《现代制造工程》 北大核心 2025年第8期39-47,62,共10页
针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径... 针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径规划。其次,设计了一种基于遗传非线性递减权值粒子群优化算法(Genetic Nonlinear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization algorithm,GA-NLDWPSO)的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)横向和速度补偿PID纵向的控制器,实现对规划路径的跟踪。最后,搭建PreScan、CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能够确保移动充电车在安全避障的前提下,针对其低速特点,实现速度控制的快速响应,稳定后最大纵向速度误差为0.059 km/h,最大横向误差有效降低,显著提高了跟踪精度和稳定性。 展开更多
关键词 移动充电车 避障路径规划 遗传非线性递减权值粒子群算法 低速控制
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量:3
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作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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基于GAPSO优化的注塑机注射速度模糊PID控制器 被引量:2
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作者 张绍坤 沈加明 +2 位作者 胡燕海 傅挺 王舟挺 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期239-248,共10页
针对一类伺服电机直接驱动油泵的注塑机液控系统,工业界通常采用PID控制方法进行控制,但其控制效果较差,难以达到较高的控制精度。为了改进PID控制,将模糊控制与PID控制相结合成为一种有效的方法。针对模糊PID算法参数调试过程中存在的... 针对一类伺服电机直接驱动油泵的注塑机液控系统,工业界通常采用PID控制方法进行控制,但其控制效果较差,难以达到较高的控制精度。为了改进PID控制,将模糊控制与PID控制相结合成为一种有效的方法。针对模糊PID算法参数调试过程中存在的操作繁琐、难以找到最优参数组合等问题,提出一种基于遗传粒子群算法(GAPSO)优化的模糊PID控制方法。对粒子群算法(PSO)进行改进,提出一种惯性因子随S函数变化的改进PSO算法(SDIF-PSO),在改进粒子群算法的基础上,将改进PSO算法与GA算法相结合,构建基于GAPSO算法优化的模糊PID控制器。利用Matlab/Simulink对注射过程进行仿真,实验结果表明,相比于传统的模糊PID控制器以及分别采用改进PSO算法和GA算法优化的模糊PID控制器,基于GAPSO优化的模糊PID控制器具有响应速度更快、超调量更小、稳态精度更高等优点。 展开更多
关键词 伺服电机 注塑机 注射速度 模糊PID 遗传粒子群算法 混合优化算法
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航空发动机滑油系统建模、优化及应用研究 被引量:1
13
作者 黄世杰 张振生 +1 位作者 蔡景 张瑞 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1266-1279,共14页
针对基于试验方法开展滑油系统监测、诊断、预测等工作具备成本高、周期长等缺点,开展滑油系统仿真模型构建与优化并提出了模型在滑油系统健康管理中的应用。基于滑油系统元件物理特性,以某发动机滑油系统为例构建通风、供油、热力、回... 针对基于试验方法开展滑油系统监测、诊断、预测等工作具备成本高、周期长等缺点,开展滑油系统仿真模型构建与优化并提出了模型在滑油系统健康管理中的应用。基于滑油系统元件物理特性,以某发动机滑油系统为例构建通风、供油、热力、回油等子系统模型,并开展了滑油全系统模型构建与迭代求解;结合粒子群、遗传算法对模型进行优化,对比优化结果表明粒子群算法具有较好的收敛性与优化效果,不同典型工况下滑油系统工作参数平均误差从10%以上降至2%左右,具有一定的准确性;基于模型的可扩展性,结合滑油系统健康管理要求分析模型在滑油监测、诊断、预测等方面的应用,为滑油系统的健康管理提供支撑。 展开更多
关键词 航空发动机 滑油系统 粒子群优化 遗传算法 健康管理
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例 被引量:2
14
作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机 粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)
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基于PSGA的电动汽车动态无线供电系统优化布局 被引量:10
15
作者 孙跃 蒋成 +1 位作者 王智慧 唐春森 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期125-131,共7页
随着电动汽车动态无线供电系统的不断发展,其较高的初始投资费用越来越引起关注。基于此,提出了一种基于粒子群的混合遗传算法(PSGA)的电动汽车动态无线供电系统规划方法。首先分析了车辆行驶特性及储能装置特性,而后以储能装置能量和... 随着电动汽车动态无线供电系统的不断发展,其较高的初始投资费用越来越引起关注。基于此,提出了一种基于粒子群的混合遗传算法(PSGA)的电动汽车动态无线供电系统规划方法。首先分析了车辆行驶特性及储能装置特性,而后以储能装置能量和供电导轨长度等为约束,以电动汽车动态无线供电系统投资成本最小化为目标,建立了电动汽车动态无线供电系统优化布局的数学模型。针对建立模型的复杂性,采用PSGA对该模型进行求解。该算法利用粒子群算法中保留个体经验信息的操作来改进遗传算法中的交叉操作,提升了算法的搜索效率和精度。通过对算例的分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 动态无线供电 粒子群混合遗传算法 系统规划
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分布式光伏储能系统的优化配置与运行控制研究
16
作者 张媛一 刘震宇 +2 位作者 孟继军 毕圆圆 孙文宇 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第10期3917-3919,共3页
随着化石能源危机与环境污染问题日益严重,建设清洁低碳、安全高效的能源体系已是未来发展的必然趋势,太阳能资源作为一种清洁可再生能源目前已广泛应用于分布式光伏发电系统。本文首先阐述了该系统的价值,接着分析了系统优化配置与运... 随着化石能源危机与环境污染问题日益严重,建设清洁低碳、安全高效的能源体系已是未来发展的必然趋势,太阳能资源作为一种清洁可再生能源目前已广泛应用于分布式光伏发电系统。本文首先阐述了该系统的价值,接着分析了系统优化配置与运行的制约因素,涉及光伏系统的经济性、储能系统对稳定性的影响以及电力市场政策与波动的作用。最后探讨了优化路径,旨在通过技术手段提升系统的经济性、稳定性与环保效益,为分布式光伏储能系统的高效应用提供参考。 展开更多
关键词 分布式储能 优化配置 遗传算法 粒子群算法 分布式光伏
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舰船专用舱室危险品的三维装箱问题研究与优化
17
作者 张启堂 任鸿翔 +2 位作者 杨晓 王德龙 孙铭泽 《中国航海》 北大核心 2025年第S1期146-154,共9页
舰船专用舱室危险品的合理装箱,对危险品分拣和出库效率有较大影响。在满足三维装箱问题的通用约束和舰船专用舱室特殊约束下,以装入的危险品数量最多为优化目标,构建危险品海上装箱的混合整数规划模型(MIP)。采用粒子群遗传混合算法(PS... 舰船专用舱室危险品的合理装箱,对危险品分拣和出库效率有较大影响。在满足三维装箱问题的通用约束和舰船专用舱室特殊约束下,以装入的危险品数量最多为优化目标,构建危险品海上装箱的混合整数规划模型(MIP)。采用粒子群遗传混合算法(PSOGA),引入启发式规则和平均维度信息,有效加速了算法的执行过程,同时引入了多样性控制机制,提出了两层次搜索策略,进一步提高了搜索效率和结果质量。分别模拟了3种和5种危险品的数据进行装箱试验,表明算法能够在360 s内高效求解所有算例,可为舰船专用舱室危险品装载提供可靠的参考。 展开更多
关键词 多箱型危险品装箱 粒子群遗传混合算法 混合整数规划 舰船专用舱室
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基于内外双层多子群循环算法的柔性作业车间调度
18
作者 龙晓峰 李想 +1 位作者 张言松 畅申 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期196-200,共5页
针对柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种基于内外双层多子群循环(HPGA)的优化算法。将遗传算法和粒子群算法结合的内外双层多子群算法用于柔性作业车间调度问题,以用来优化最大完工时间。HPGA算法采用内外双层结构,外层由遗传算法... 针对柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种基于内外双层多子群循环(HPGA)的优化算法。将遗传算法和粒子群算法结合的内外双层多子群算法用于柔性作业车间调度问题,以用来优化最大完工时间。HPGA算法采用内外双层结构,外层由遗传算法组成多个子群,为算法提供全局搜索能力,内层采用粒子群算法,其种群由外层子群中的精英个体组成,为算法提供局部搜索能力;最后通过MK基准算例和不同算法进行对比,进一步验证所提算法的性能。实验表明,HPGA算法在求解柔性作业车间调度问题上取得了显著的改善效果。 展开更多
关键词 遗传算法 粒子群优化 柔性车间 双层多子群
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基于混合启发式算法的集装箱爆炸品装箱问题研究与优化
19
作者 钟鑫 任鸿翔 +1 位作者 王德龙 韦德鉴 《中国航海》 北大核心 2025年第S1期166-174,共9页
在海运危险货物集装箱运输中,科学合理的装箱方案对提升运输安全至关重要。针对运输中危险货物中爆炸品的特殊配装和隔离要求,以最小化所需集装箱数量为目标,提出了一种基于拟人式装载策略的混合粒子群遗传算法(GA-PSO)。该混合启发式... 在海运危险货物集装箱运输中,科学合理的装箱方案对提升运输安全至关重要。针对运输中危险货物中爆炸品的特殊配装和隔离要求,以最小化所需集装箱数量为目标,提出了一种基于拟人式装载策略的混合粒子群遗传算法(GA-PSO)。该混合启发式算法结合了遗传算法的全局搜索能力和粒子群算法的局部优化能力,通过引入种群多样性监控算法的搜索效率和收敛性,进一步提升了算法性能。通过模拟5组10种爆炸品货物的装箱场景,该算法与遗传算法相比,装箱方案质量更好,时间消耗更少。 展开更多
关键词 三维装箱问题 混合粒子群遗传算法 拟人式装载策略
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基于GA-PSO的矿井通风网络优化方法研究 被引量:2
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作者 王伟峰 白玉 +3 位作者 杨泽 李寒冰 陈怡帆 马岩松 《矿业安全与环保》 北大核心 2025年第2期24-29,共6页
针对煤矿复杂通风网络解算效率低与动态适应性不足的问题,提出一种遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)。以矿井通风基本定律和矿用风机特性曲线为约束,建立以最小化通风功耗为目标的优化模型。为克服GA收敛速度慢的缺陷,选取随机竞争与算术交... 针对煤矿复杂通风网络解算效率低与动态适应性不足的问题,提出一种遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)。以矿井通风基本定律和矿用风机特性曲线为约束,建立以最小化通风功耗为目标的优化模型。为克服GA收敛速度慢的缺陷,选取随机竞争与算术交叉-高斯变异算子组合提升种群多样性,增强全局收敛性并避免局部最优;针对PSO的早熟现象,设计潜力粒子替换与冗余粒子重启的淘汰策略,并提出基于适应值标准差的自适应惯性权重调节策略,提高算法全局搜索能力;结合学习因子的动态协同机制,实现全局探索与局部优化的动态平衡。结果表明,优化后的通风机功耗降低16.86%,证明GA-PSO在收敛速度和优化能力方面显著优于单独应用GA或PSO,有效克服了传统方法在复杂风网中的早熟收敛与维度灾难问题,为矿井通风系统节能与安全调控提供理论支撑。 展开更多
关键词 煤矿通风 遗传算法 粒子群优化算法 网络解算优化 风机功耗
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