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Optimal Planning of Charging Station for Electric Vehicle Based on Quantum PSO Algorithm 被引量：9
1
作者 LIU Zifa ZHANG Wei WANG Zeli 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期I0006-I0006,共1页
关键词 电动汽车 粒子群算法 充电站 规划 优化 量子 能源 EV
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六自由度工业机器人运动学参数辨识 被引量：1
2
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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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化 被引量：1
3
作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机群配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
4
作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络 被引量：1
5
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于任务可靠性的无人集群作战试验方案设计 被引量：1
6
作者 王靖宇 蒋平 +1 位作者 谢丁星 齐建军 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期368-380,共13页
无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任... 无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任务可靠性的试验方案设计方法。该方法构建了无人机集群侦察任务、打击任务和侦察打击任务的作战区域任务可靠性模型,使用多目标量子粒子群(multi-objective quantum particle swarm optimization algorithm,MOQPSO)方法求解出帕累托(Pareto)边界,确定综合考虑可靠性和成本2个目标后的最优方案,并通过仿真案例验证了所提方法的正确性。所提方法是解决无人机集群试验方案设计问题的有益探索。 展开更多
关键词 无人机集群 任务可靠性 方案设计 多目标量子粒子群算法
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主动降噪头枕扬声器和麦克风的布放优化
7
作者 杨心怡 彭安 +3 位作者 杨铁军 沈建平 朱明刚 李新辉 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第6期111-116,共6页
针对主动降噪头枕中扬声器和麦克风优化问题,提出一种基于离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)的扬声器和麦克风数量与位置优化方法,以实现降噪效果最大化。算法优化过程中,采取结合虚拟麦克风(Virtual Micr... 针对主动降噪头枕中扬声器和麦克风优化问题,提出一种基于离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)的扬声器和麦克风数量与位置优化方法,以实现降噪效果最大化。算法优化过程中,采取结合虚拟麦克风(Virtual Microphone Arrangement,VMA)技术的自适应控制算法,并考虑到扬声器到实际误差麦克风和虚拟误差麦克风之间的通道耦合关系,计算得到不同组合下的降噪量作为BPSO算法的目标函数值。优化过程中通过远程麦克风技术(Remote Microphone Technique,RMT),进一步扩大人员头部区域听感。仿真结果显示:通过BPSO算法迭代优化,可以获得扬声器和麦克风的最佳位置组合,达到更优降噪效果,为主动降噪头枕的设计提供一种优化方法。 展开更多
关键词 声学 主动降噪头枕 虚拟麦克风 远程麦克风 布放优化 离散二进制粒子群算法
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面向时敏目标打击的C2组织资源动态调度方法
8
作者 黄美根 南明宇 +3 位作者 段婷 王涛 王维平 朱一凡 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第1期112-116,共5页
针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表... 针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表明,考虑任务完成时间测度可以降低时敏目标打击窗口达28.46%,有效提升了马赛克战背景下的时敏目标打击能力。 展开更多
关键词 马赛克战 资源调度 C2组织 时敏目标 量子粒子群算法
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可移动天线赋能的ISAC系统中波束赋形与天线位置联合优化
9
作者 李振东 巴建乐 +3 位作者 苏洲 赵伟淳 陈文 朱政宇 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3482-3491,共10页
该文聚焦于通信感知一体化(ISAC)系统性能优化问题,提出一种可移动天线(MA)赋能的创新解决方案。针对传统固定天线阵列因空间自由度受限导致的波束调控能力不足,该研究通过动态调整发射端MA元素的位置来充分利用无线信道空间特性。在满... 该文聚焦于通信感知一体化(ISAC)系统性能优化问题,提出一种可移动天线(MA)赋能的创新解决方案。针对传统固定天线阵列因空间自由度受限导致的波束调控能力不足,该研究通过动态调整发射端MA元素的位置来充分利用无线信道空间特性。在满足用户通信与雷达感知需求的约束条件下,建立了包含MA元素离散位置、波束赋形向量和感知信号协方差矩阵的联合优化模型,以最小化系统发射功率。为解决优化变量耦合度高且包含二元离散变量的难题,该文采用离散二进制粒子群优化(BPSO)算法框架进行求解。具体地,首先,通过适应度函数迭代地确定MA元素的离散位置,并运用半正定松弛(SDR)和逐次凸近似(SCA)技术处理非凸约束,进一步求解波束赋形向量和感知协方差矩阵。仿真结果表明,相较于传统固定天线阵列基准方案,所提方案在降低ISAC系统发射功率方面具有显著优势。该文为MA赋能的ISAC系统能耗优化提供了新的思路,对下一代无线通信系统的通信感知融合网络设计具有重要指导意义。 展开更多
关键词 通信感知一体化 可移动天线 离散二进制粒子群优化 波束赋形
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互反判断矩阵一致性修正的智能优化模型
10
作者 张家伟 刘芳 刘祖林 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期51-56,I0033,共6页
互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策... 互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策略;接着建立次序一致性、满意一致性及次序一致性和满意一致性同时修正的三个优化模型;然后根据高斯量子行为粒子群优化算法实现优化模型求解,通过理论证明和比较分析验证所提模型的可行性和优越性。与已有模型比较表明,本文提出了次序不一致性元素的简便识别方法,解决了同时修正次序一致性和满意一致性的科学问题,实现了优化模型的智能求解和决策信息调整的最少化。 展开更多
关键词 互反判断矩阵 次序一致性 满意一致性 优化模型 高斯量子行为粒子群优化算法
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基于BQPSO的电网多目标优化规划 被引量：1
11
作者 张明光 王世亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期266-270,共5页
对于多目标电网优化规划问题,建立以经济性和可靠性为目标的电网规划模型,通过二进制编码的量子粒子群算法进行优化。为了提高最优解的多样性和分布性,采用拥挤距离排序的方法对外部存储器中的最优解进行更新和维护,使得算法找到尽可能... 对于多目标电网优化规划问题,建立以经济性和可靠性为目标的电网规划模型,通过二进制编码的量子粒子群算法进行优化。为了提高最优解的多样性和分布性,采用拥挤距离排序的方法对外部存储器中的最优解进行更新和维护,使得算法找到尽可能多的Pareto最优解。仿真结果显示,基于拥挤距离排序的二进制量子粒子群算法比其他智能算法寻得的最优解有更好的分布性和收敛性。 展开更多
关键词 多目标优化 量子粒子群算法 二进制编码 拥挤距离 PARETO最优解
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面向新型电力系统的含风光储配电网多目标调度方法 被引量：2
12
作者 黄定威 王锋 李波 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期38-45,共8页
随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为... 随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为优化多目标,建立含风光储的配电网削峰填谷多目标优化调度模型,通过改进多目标量子粒子群优化算法求解模型。通过算例分析验证所提方法的优越性。结果表明,与常规方法相比,所提方法具有较优的负荷削峰填谷方差、综合成本和污染治理成本,运算效率也较高,可为新型电力系统的构建提供一定助力。 展开更多
关键词 双碳目标 新型电力系统 风光储 配电网 削峰填谷 多目标优化调度模型 量子粒子群算法
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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
13
作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
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)... 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。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子群算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法
14
作者 徐小玲 刘美 《科学技术与工程》 2011年第30期7428-7433,共6页
在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优... 在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点调度 二进制量子粒子群优化
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基于QTP-PSO算法的机械臂轨迹优化
15
作者 陈小龙 李明智 +1 位作者 王峰 陶美良 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第9期41-47,共7页
针对机械臂轨迹规划过程中存在的轨迹耗时长、稳定性差等问题,提出一种以时间最优为目标,采用量子隧穿扰动策略粒子群(quantum tunneling perturbation strategy particle swarm optimiza-tion,QTP-PSO)算法的机械臂轨迹优化方法。首先... 针对机械臂轨迹规划过程中存在的轨迹耗时长、稳定性差等问题,提出一种以时间最优为目标,采用量子隧穿扰动策略粒子群(quantum tunneling perturbation strategy particle swarm optimiza-tion,QTP-PSO)算法的机械臂轨迹优化方法。首先,建立数学模型对传统粒子群算法的三种权重系数进行改进,根据搜索进程和适应度函数自动调整,提高算法的搜索效率。其次,在粒子位置更新过程中引入量子隧穿扰动策略,帮助粒子跳出次优解。再次,通过3-5-3多项式对机械臂轨迹进行插值;在速度约束条件下,利用改进后算法对轨迹进行优化。最后,利用Matlab进行仿真并利用机械臂进行实际焊接实验。实验结果表明,与传统PSO算法相比,QTP-PSO算法在收敛速度和适应度方面有明显提升;利用QTP-PSO算法优化轨迹插值时间后整体运动时长为1.528 s,对比优化前缩短约49.1%。焊接速度、质量和美观度与优化前相比均有所提升。改进后算法在保证约束条件的基础上有效提高了机械臂的工作效率和稳定性。 展开更多
关键词 机械臂 粒子群算法 量子隧穿效应 轨迹优化 3-5-3多项式
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基于多源信息融合告警的微电网故障定位方法研究
16
作者 杨志淳 李牧远 +3 位作者 韩佶 杨帆 沈煜 闵怀东 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期45-55,共11页
针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算... 针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算对数据进行处理并进行可视化,通过卷积神经网络对故障信息进行辨识,实现告警信息智能生成。采用开关函数法对多源告警信息进行加权融合,并采用改进二进制量子粒子群算法对故障模型进行求解。最后,在改进IEEE 33系统中进行了算例分析,结果表明,所提方法能够准确生成故障告警信息并快速定位故障,且在多点信息畸变下仍具有较高的定位精度效果。 展开更多
关键词 故障定位 微电网故障告警 多源信息融合 二进制量子粒子群 卷积神经网络
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基于拟反向学习的自适应QPSO算法及其在工程中的应用
17
作者 何光 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期81-89,I0013,共10页
为改善量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization algorithm,QPSO)算法在求解复杂的多模问题时表现出的收敛精度差和易于陷入局部最优的问题,提出了一种基于拟反向学习的自适应QPSO算法.首先,借鉴拟反向学习的思路,... 为改善量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization algorithm,QPSO)算法在求解复杂的多模问题时表现出的收敛精度差和易于陷入局部最优的问题,提出了一种基于拟反向学习的自适应QPSO算法.首先,借鉴拟反向学习的思路,对粒子初始位置进行优化调整,增加算法搜索效率,加快收敛速度;其次,在粒子运动幅度的设置中考虑了种群进化程度和粒子聚集程度,构造了具有自适应特点的收缩-扩张因子,用于增强算法的局部挖掘和全局搜索能力;然后,将混沌映射的方法引入到越界粒子的处理上,有助于算法逃离局部最优.接着,基于14个测试函数将改进算法与8种智能优化算法进行对比分析.最后借助2个具体的工程设计问题进一步检验改进算法在实际应用中的效果.实验结果表明改进算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其搜索能力更强,整体性能表现更为均衡. 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 拟反向学习 收缩-扩张因子 混沌映射 工程应用
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基于LMD-QPSO-LSTM的离散再制造系统动态瓶颈预测方法
18
作者 汪家炜 王艳 +1 位作者 纪志成 刘相 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期150-160,57,共12页
离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term... 离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络并利用改进量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO)算法优化的LMD-QPSO-LSTM动态瓶颈预测模型。首先,采用机器能耗属性定义动态瓶颈指数,并基于LMD方法分解瓶颈序列以降低数据的波动性。其次,引入注意力机制(Attention Mechanism, AM)来增强LSTM网络的学习能力,同时采用改进的QPSO算法优化LSTM网络选取最优参数。最后,对瓶颈指数的分量进行预测,并将预测结果重构。仿真实验结果表明,基于LMD-QPSO-LSTM的动态瓶颈预测方法可以有效提高预测精度,且能够准确地跟踪瓶颈位置的变化。与其他模型相比,所提方法至少将平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)降低了52.63%,平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)降低了25.14%,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)降低了45.78%。 展开更多
关键词 局部均值分解 长短期记忆网络 改进量子粒子群算法 动态瓶颈预测 瓶颈漂移
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基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法
19
作者 刘曌煜 王蕾 王坤 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期470-477,共8页
【目的】农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在“双碳”目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义。然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题... 【目的】农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在“双碳”目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义。然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题,严重制约了农业生产效率和可持续发展水平。为此,提出了一种基于深度学习的农业园区IES运行优化方法,旨在构建更具经济性与低碳性的能源调度机制。【方法】首先,构建农业园区IES多目标优化调度模型,综合考虑燃气轮机燃料成本、电网交互成本及设备运维成本,形成涵盖多种能源形式的系统数学模型;其次,针对风光(风电、光伏)出力及负荷预测需求,设计改进型长短时记忆(LSTM)神经网络功率预测模型,并引入量子粒子群优化算法(QPSO)对网络的隐含单元数量、学习率等超参数进行动态优化,以提升预测精度;最后,针对传统黄金正弦算法(GSA)易陷入早熟收敛的问题,引入Lévy飞行机制提升更新效率,结合动态权重策略优化全局与局部搜索能力,构建改进GSA实现系统调度优化。【结果】在实例分析中,改进的QPSO-LSTM预测模型将预测误差稳定控制在5%以内,相较传统方法具有更高的预测精度和更强的全局搜索能力。在调度优化方面,改进GSA使系统日运行成本较未优化方案下降69.7%,风光就地消纳率提升27.9%,显著优于传统GSA,展现出优良的多能调度协调能力。【结论】所提出的基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法,能够实现对系统功率的高精度预测,并在此基础上有效降低系统运行成本,提升可再生能源就地消纳能力,在经济性与低碳性协同优化方面具有显著优势,为农业园区IES的高效、绿色运行提供了可靠的技术路径。 展开更多
关键词 农业产业园区 综合能源系统 运行优化 数学模型 量子粒子群优化算法 长短时记忆神经网络 Lévy飞行 黄金正弦算法
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基于BQPSO的潜水器路径规划算法 被引量：1
20
作者 韩应贤 刘静 朱大奇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期216-218,共3页
在栅格法的自治水下机器人离散工作空间基础上,提出一种基于二进制编码的量子粒子群(BQPSO)算法求解自治水下机器人路径规划问题。该算法将路径表示为粒子位置的二进制编码,以路径长度为适应值,引入交叉策略避免陷入局部最小。仿真实验... 在栅格法的自治水下机器人离散工作空间基础上,提出一种基于二进制编码的量子粒子群(BQPSO)算法求解自治水下机器人路径规划问题。该算法将路径表示为粒子位置的二进制编码,以路径长度为适应值,引入交叉策略避免陷入局部最小。仿真实验表明,BQPSO算法可以进行有效的自治水下机器人路径避障。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 量子粒子群优化算法 二进制量子粒子群优化算法 路径规划
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