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一维到达角定位系统的最优布站研究
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作者 郑晓园 曹振乾 +1 位作者 晏行伟 张敏 《电光与控制》 北大核心 2025年第5期14-19,40,共7页
为提高基于一维到达角(1-D AOA)测量定位系统的定位精度,提出一种基于改进鸡群优化(ICSO)算法的一维到达角最优观测站布置方法。首先,采用克拉美罗下界(CRLB)的迹最小作为优化准则建立最优解模型;其次,针对观测站数量较多带来的高维变... 为提高基于一维到达角(1-D AOA)测量定位系统的定位精度,提出一种基于改进鸡群优化(ICSO)算法的一维到达角最优观测站布置方法。首先,采用克拉美罗下界(CRLB)的迹最小作为优化准则建立最优解模型;其次,针对观测站数量较多带来的高维变量求解问题,对鸡群优化算法的更新策略进行改进;最后,采用ICSO算法对观测站的位置和线阵的方向进行最优配置。仿真结果表明,ICSO算法在最优布站求解中具有更快的收敛速度和更高的定位精度,提出的最优布站方法在不同观测站数量下均能显著提升定位精度,在工程中可以通过对观测站位置的优化,减少定位精度对观测站数量的依赖。 展开更多
关键词 最优布站 一维到达角定位 改进鸡群优化算法 克拉美罗下界
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基于特征判定系数的电力变压器振动信号故障诊断 被引量:5
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作者 谢丽蓉 严侣 +1 位作者 吐松江·卡日 张馨月 《电力工程技术》 北大核心 2024年第3期217-225,共9页
变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题,文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposit... 变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题,文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和特征熵权法(entropy weight method,EWM)进行故障诊断的方法。通过相关系数与峭度加权(correlation coefficient and weighted kurtosis,CCWK)原则筛选CEEMDAN分量并重构信号,在实现剔除冗余分量的同时,提升变压器振动信号特征的表征能力;利用EWM构建特征判定系数实现单一数据诊断变压器故障类型;通过主成分分析法减小混合域特征尺度,采用鸡群优化算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行故障诊断。对某变电站110 kV三相油浸式变压器进行分析,结果表明与概率神经网络和SVM等变压器故障诊断方法相比,文中方法能在提前定性故障类型的同时,进一步提高变压器故障诊断的准确率与效率。 展开更多
关键词 故障诊断 变压器振动信号 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 信噪比 熵权法(EWM) 支持向量机(SVM) 鸡群优化算法
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小数据集下基于DRKDE-ICSO的BN结构学习
3
作者 陈海洋 刘静 +1 位作者 刘喜庆 张静 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期100-109,共10页
为了解决在小数据集条件下进行数据拓展时产生数据高度相似的问题,提出了基于降维核密度估计的小数据集拓展方法,从而得到较为准确的拓展数据。另外,针对鸡群优化算法求解效率低下和收敛性不足的问题,提出改进的鸡群优化算法进行结构学... 为了解决在小数据集条件下进行数据拓展时产生数据高度相似的问题,提出了基于降维核密度估计的小数据集拓展方法,从而得到较为准确的拓展数据。另外,针对鸡群优化算法求解效率低下和收敛性不足的问题,提出改进的鸡群优化算法进行结构学习:在雄鸡的位置更新公式中引入莱维飞行,使鸡群算法具有更强的跳跃能力;采用指数递减的动态调节惯性权重,以加速局部搜索和提高收敛速度;通过引入最优个体引导策略,增加找到较优位置的概率。实验结果表明,所提算法在小数据集条件下,BIC评分、准确率及汉明距离等指标均优于MCMC算法、BPSO算法、CSO算法、ADLCSO-I算法和SA-ICSO算法。 展开更多
关键词 鸡群算法 莱维飞行 降维核密度 结构学习
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基于CCSO-VMD的声发射脱粘信号特征提取
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作者 李玉珠 金永 《电子测量技术》 北大核心 2024年第19期96-103,共8页
声发射检测方法目前被广泛应用在设备的缺陷检测方面,针对大部分设备产生的声发射信号幅度小,噪声大且特征难以提取的问题,本文提出了一种信号处理方法:基于皮尔逊相关系数-包络熵最小原则的CCSO算法优化VMD中参数的处理方法。该方法在... 声发射检测方法目前被广泛应用在设备的缺陷检测方面,针对大部分设备产生的声发射信号幅度小,噪声大且特征难以提取的问题,本文提出了一种信号处理方法:基于皮尔逊相关系数-包络熵最小原则的CCSO算法优化VMD中参数的处理方法。该方法在经典的鸡群优化算法之上融入了交叉算法,并通过改进的CCSO算法来精确优化VMD中的关键参数,即模态数K和惩罚因子α。通过采用基于新适应度函数的CCSO-VMD方法,对模拟信号进行分析,信噪比达到了25.8141 dB。这一结果证明,基于新目标函数的CCSO-VMD算法能够显著降低噪声水平,同时最大程度地保留信号中的有效信息。此外,本文提出了一种综合频谱差异指标,CSDI值能有效区分不同状态下的声发射信号。 展开更多
关键词 声发射信号 脱粘检测 交叉鸡群优化算法 变分模态分解 适应度函数 综合频谱差异指标
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基于鞅方法的鸡群优化算法收敛性分析
5
作者 周婷婷 戴家佳 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期80-87,共8页
针对鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法已有的收敛性分析结果属于弱收敛,不能保证算法能在有限步内收敛到问题的全局最优这一不足,提出了运用鞅方法来研究CSO算法的全局收敛性.首先,基于CSO算法的相关定义,建立CSO算法的... 针对鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法已有的收敛性分析结果属于弱收敛,不能保证算法能在有限步内收敛到问题的全局最优这一不足,提出了运用鞅方法来研究CSO算法的全局收敛性.首先,基于CSO算法的相关定义,建立CSO算法的马尔可夫(Markov)链模型,分析其Markov性质;其次,将具有最小适应度值的鸡群状态序列转化成上鞅,利用上鞅收敛定理和Egoroff定理证明了CSO算法的几乎处处强收敛性和一致收敛性,进而得出了当鸡群状态空间有限时,CSO算法能确保在有限步内收敛到问题的全局最优这一结论;最后,在仿真实验中成功验证了理论证明的正确性,并发现CSO算法比其他算法具有更强的寻优能力和更高的收敛精度. 展开更多
关键词 CSO算法 MARKOV链 上鞅收敛定理 EGOROFF定理 几乎处处强收敛 一致收敛
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混合改进搜索策略的鸡群优化算法 被引量:11
6
作者 黄霞 叶春明 郑军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期176-181,共6页
针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略... 针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略,个体的寻食学习通过动态惯性策略进行自我调整,并同时接受子群与种群中的最优个体引导,以平衡局部搜索和全局搜索之间的关系。仿真实验结果表明,与基本鸡群算法和粒子群算法等相比,改进后的鸡群算法能有效提高算法的收敛精度和收敛速度。 展开更多
关键词 群体智能 鸡群算法 动态惯性策略 惯性权重
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基于改进鸡群算法的非侵入式家电负荷分解 被引量:31
7
作者 许仪勋 李旺 +1 位作者 李东东 游心超 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第13期27-32,共6页
基于家电负荷在稳态工作时电流具有线性叠加的特点,提出一种基于家电负荷稳态基波电流和谐波电流为负荷特征量的非侵入式家电负荷分解算法。通过将一家电负荷的任一工作状态用0和1来表示,即只有关和开这两种状态,则家电负荷分解问题可... 基于家电负荷在稳态工作时电流具有线性叠加的特点,提出一种基于家电负荷稳态基波电流和谐波电流为负荷特征量的非侵入式家电负荷分解算法。通过将一家电负荷的任一工作状态用0和1来表示,即只有关和开这两种状态,则家电负荷分解问题可转化为求解优化组合问题,然后运用改进鸡群算法来识别各个家电的工作状态。最后通过实例验证了该算法具有较高的负荷识别准确率和广泛的适用性,有利于非侵入式家电负荷分解技术的推广与应用。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷分解 改进鸡群算法 基波电流 谐波电流
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基于鸡群优化的粒子滤波算法研究 被引量:8
8
作者 张建春 康凤举 +1 位作者 梁洪涛 徐皓 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期295-300,308,共7页
针对粒子滤波中重采样所引起的粒子贫化问题,在将鸡群优化算法融入到粒子滤波采样阶段的基础上,提出了一种鸡群优化粒子滤波算法。该算法将粒子权值作为适应度以确定粒子的类型及相互关系,通过不同类型粒子的运动机制完成相应的位置更新... 针对粒子滤波中重采样所引起的粒子贫化问题,在将鸡群优化算法融入到粒子滤波采样阶段的基础上,提出了一种鸡群优化粒子滤波算法。该算法将粒子权值作为适应度以确定粒子的类型及相互关系,通过不同类型粒子的运动机制完成相应的位置更新,并利用动态变化的粒子群体结构来克服陷入局部最优的不足和加快寻优速度,使粒子向后验概率的高似然区域运动,既保证了样本多样性又提高了粒子质量。仿真实验结果表明该方法提高了滤波的估计精度并保持了滤波过程中粒子的多样性,同时减少了状态估计所需的粒子数量。 展开更多
关键词 鸡群优化算法 粒子滤波 粒子贫化 状态估计
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基于改良的鸡群优化算法优化锅炉NO_x排放质量浓度 被引量:7
9
作者 李霞 牛培峰 +2 位作者 马云鹏 陈科 王丘亚 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期293-300,共8页
为达到锅炉NO_x排放质量浓度最优的目标,针对鸡群优化算法收敛速度慢、容易早熟等缺点,对算法中母鸡和小鸡的觅食行为分别进行了修改,得到改良的鸡群优化(A-CSO)算法,并通过测试函数验证了A-CSO算法性能优于粒子群算法、引力搜索算法、... 为达到锅炉NO_x排放质量浓度最优的目标,针对鸡群优化算法收敛速度慢、容易早熟等缺点,对算法中母鸡和小鸡的觅食行为分别进行了修改,得到改良的鸡群优化(A-CSO)算法,并通过测试函数验证了A-CSO算法性能优于粒子群算法、引力搜索算法、磷虾群算法和原鸡群优化算法.利用A-CSO算法以及快速学习网建立锅炉NO_x排放质量浓度预测模型,对锅炉运行时的可调参数进行优化,获得锅炉燃烧优化调整方式.结果表明:优化后所有工况的NO_x排放质量浓度明显下降,相对下降率优于文献[12]中的结果;由于锅炉燃烧中飞灰含碳量的影响,可适当调整优化后的氧量和一次风量,以达到锅炉高效低污染燃烧. 展开更多
关键词 NOx排放质量浓度 快速学习网 改良的鸡群优化算法 锅炉燃烧优化
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基于改进的鸡群算法在云计算资源调度中的研究 被引量:11
10
作者 陈暄 龙丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2584-2587,共4页
针对云计算中的资源调度效率低的问题,提出将改进后的鸡群算法用于调度。引入反向学习概念对鸡群种群进行初始化,提高全局搜索能力。对小鸡的位置引入了粒子群算法中的权重值和学习因子的概念进行改进,优化了鸡群个体位置,通过差分算法... 针对云计算中的资源调度效率低的问题,提出将改进后的鸡群算法用于调度。引入反向学习概念对鸡群种群进行初始化,提高全局搜索能力。对小鸡的位置引入了粒子群算法中的权重值和学习因子的概念进行改进,优化了鸡群个体位置,通过差分算法对鸡群算法整体的个体位置进行优化,最后通过边界处理从整体上预防了算法中个体位置可能出现的越界。在仿真实验中,将优化后的鸡群算法与基本鸡群算法、粒子群算法和蚁群算法进行在完成时间、花费成本、能量消耗和负载均衡中进行了对比,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 鸡群算法 反向学习 学习因子 差分算法
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改进的鸡群算法并用于多分类器系数优化 被引量:12
11
作者 洪杨 于凤芹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期158-161,207,共5页
针对鸡群算法因雄鸡粒子易陷入局部最优而无法取得全局最优问题,提出了基于杂交的改进的鸡群算法。即在雌鸡粒子更新后加入杂交机制,使雌鸡粒子加速离开局部最优点;同时通过更新机制将性能优越的雌鸡粒子设定为雄鸡粒子来避免雄鸡粒子... 针对鸡群算法因雄鸡粒子易陷入局部最优而无法取得全局最优问题,提出了基于杂交的改进的鸡群算法。即在雌鸡粒子更新后加入杂交机制,使雌鸡粒子加速离开局部最优点;同时通过更新机制将性能优越的雌鸡粒子设定为雄鸡粒子来避免雄鸡粒子陷入局部最优,并将改进的鸡群算法用于多分类器系数的优化。仿真实验结果表明,改进的鸡群算法不易陷入局部最优,且用该算法优化的多分类器其错误率降低,训练时间缩短。 展开更多
关键词 鸡群算法 杂交 多分类器 系数优化
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基于VMD-SE和机器学习算法的短期风电功率多层级综合预测模型 被引量:28
12
作者 张亚超 刘开培 秦亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1334-1340,共7页
针对风电功率受自然环境变化影响,难以建立精确数学模型对其进行预测的问题,采用一种新型的可变模式分解(variational mode decomposition,VMD)技术,将原始风电功率序列分解为一系列有限带宽子模式以降低其不稳定性,根据子模式的样本熵(... 针对风电功率受自然环境变化影响,难以建立精确数学模型对其进行预测的问题,采用一种新型的可变模式分解(variational mode decomposition,VMD)技术,将原始风电功率序列分解为一系列有限带宽子模式以降低其不稳定性,根据子模式的样本熵(sample entropy,SE)分析其复杂度并重组得到子序列。在此基础上,结合3种不同的机器学习基模型,提出一种基于VMD-SE和基模型的自适应多层级综合预测模型,并采用一种基于混沌萤火虫结合仿真鸡群优化的智能算法,对其权重矩阵进行实时调整。仿真结果表明,基于VMD的组合模型较采用聚类经验模式分解时预测精度明显提高,且所提综合模型的预测精度较组合模型有了进一步的改善。因此,所提综合模型能有效提高短期风电功率多步预测的准确性。 展开更多
关键词 短期风电功率多步预测 可变模式分解 机器学习 仿生鸡群优化 多层级综合模型
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基于混沌理论的鸡群改进算法及其在风电功率区间预测中的应用 被引量:8
13
作者 李伟 王冰 +2 位作者 曹智杰 陈浩浩 陈献慧 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期350-358,共9页
提出一种基于混沌鸡群优化和极限学习机(CCSO-ELM)的风电功率区间预测模型。首先,针对传统优化算法种群多样性低、易陷入局部极值的缺点,采用混沌理论改进鸡群算法可提高算法的寻优性能和效率。然后,针对传统代价函数未体现区间外点的... 提出一种基于混沌鸡群优化和极限学习机(CCSO-ELM)的风电功率区间预测模型。首先,针对传统优化算法种群多样性低、易陷入局部极值的缺点,采用混沌理论改进鸡群算法可提高算法的寻优性能和效率。然后,针对传统代价函数未体现区间外点的偏离程度的问题,提出考虑区间外点相对偏差的评价指标。最后,以新评价指标作为适应度函数,以CCSO优化ELM的输出层权值,采用上下限估计的方法直接输出预测区间。通过实例进行仿真验证,结果表明所提方法在保证区间覆盖率的前提下,可有效降低平均带宽、提高区间预测质量。 展开更多
关键词 风电功率 预测 极限学习机 混沌理论 鸡群优化算法
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基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划 被引量:7
14
作者 刘芙 陈宏明 《食品与机械》 北大核心 2022年第2期74-80,共7页
目的:优化多工位食品拣取机器人路径。方法:提出了一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization, ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建... 目的:优化多工位食品拣取机器人路径。方法:提出了一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization, ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建多工位食品拣取机器人路径规划双层模型。利用密度峰值聚类算法对种群进行聚类分析,重新定义个体编码方式和更新进化机制,并采用ICSO对路径规划双层模型进行求解,从而实现食品分拣和机器人移动最短路径求解。结果:相比于其他路径规划方法,基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划方案总路径缩短了7.3%~16.7%,运行时间减少了8.14%~39.33%。结论:所提方案提高了食品分拣机器人路径规划效率,具有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 食品分拣 移动机器人 路径规划 鸡群优化算法
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基于鸡群优化的无线传感器网络三面定位算法 被引量:6
15
作者 曹建 乔学工 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第8期2483-2485,2501,共4页
针对无线传感器网络空间定位问题进行了研究。为了提高未知节点的定位精度,提出一种基于鸡群优化的无线传感器网络三面定位算法。该算法结合了两种未知节点的求解方法,首先利用三面定位模型,通过求取三个面的交点来获取未知节点的坐标;... 针对无线传感器网络空间定位问题进行了研究。为了提高未知节点的定位精度,提出一种基于鸡群优化的无线传感器网络三面定位算法。该算法结合了两种未知节点的求解方法,首先利用三面定位模型,通过求取三个面的交点来获取未知节点的坐标;再使用鸡群优化算法进行改进,根据三面定位法计算出的坐标值以及离未知节点最近的信标节点的坐标进行初始化,迭代寻优。使用MATLAB进行仿真,改变算法的迭代次数、信标节点占比和通信距离来对定位精度进行分析。结果表明该定位算法具有较高的定位精度与较快的收敛速度,且陷入局部最优的可能性低于粒子群定位算法。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位算法 三面定位法 鸡群优化
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基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划 被引量:4
16
作者 余晓兰 万云 +1 位作者 朱景建 陈靖照 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第1期251-256,共6页
为了有效提高水稻机器人路径规划精度,提出了一种基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划方法。首先,构建基于碰撞威胁度、路径长度和路径平滑度的极坐标水稻机器人路径规划模型,在降低问题求解维度的同时,提高了... 为了有效提高水稻机器人路径规划精度,提出了一种基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划方法。首先,构建基于碰撞威胁度、路径长度和路径平滑度的极坐标水稻机器人路径规划模型,在降低问题求解维度的同时,提高了机器人路径规划的可行性。其次,设计动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法(DMCSO),该算法利用动态自确定分类个数的核FCM对鸡群进行聚类分析,并在MPI并行架构下执行协同进化操作,以提高算法求解高维复杂问题的优化性能,经典测试函数对比结果表明,DMCSO算法无论是在收敛精度上还是在运算效率上都要优于其它算法。最后,利用DMCSO算法对路径规划模型进行求解,以获得更为满意的路径规划方案。仿真结果表明,机器人路径规划方法更具可行性和合理性,路径长度降低了约(15.9~26.5)%,运算时间降低了约(20.3~44.3)%。 展开更多
关键词 机器人 路径规划 鸡群优化算法 模糊聚类
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多人共站第一类混流装配线平衡问题的优化 被引量:6
17
作者 杨武成 程文明 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期981-988,共8页
针对使用传统模型和算法求解第一类多人共站混流装配线的平衡问题,兼顾工作站数、工人数和工作站负荷均衡,引入了新变量和不对称约束来构建新的数学模型.提出了一种改进的鸡群算法,使用基于优先权值的编码方式在解码过程中优先选择能最... 针对使用传统模型和算法求解第一类多人共站混流装配线的平衡问题,兼顾工作站数、工人数和工作站负荷均衡,引入了新变量和不对称约束来构建新的数学模型.提出了一种改进的鸡群算法,使用基于优先权值的编码方式在解码过程中优先选择能最早开始作业的工人来减少序列相关空闲时间,设定工位分配接受准则来分配工人数量以减少工位平均空闲时间;根据适应值大小将种群分为3个不同的群体来实现系统的有效搜索,其中,公鸡群个体基于其适应值差异在不同大小的邻域范围内搜索,母鸡群个体基于适应值相关的参数分别向所归属的公鸡或者其他公鸡/母鸡方向搜索,小鸡群个体则向其归属的母鸡方向搜索;最后将新模型和改进的鸡群算法用于求解标杆算例.研究结果表明:在算例验证中,对比传统的模型,新模型多找出8个算例的最优解,且寻优速度更快;在算法平均收敛运算时间相似的情况下,本文所提算法求得的平均工人数、工位数以及平滑指标系数等评价指标分别提高了10.74%、16.05%和44.89%,验证了所提模型和算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 多人共站 装配线平衡问题 混流装配线 鸡群算法 数学模型
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考虑E/T惩罚的产品SERU数量优化 被引量:1
18
作者 韩毅 沈杨科 +3 位作者 张亮 林华珍 邓丽丽 朱晨波 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期188-194,共7页
当前世界经济环境下,企业所面临的客户需求具有极端的多变性以及快速性。日本式单元制造模式(SERU)最初是日本电子企业(如:松下Panasonic、东芝Toshiba、佳能Canon、NEC显示器等)为顺应复杂多变的市场环境而采取的一种新颖的生产方式。S... 当前世界经济环境下,企业所面临的客户需求具有极端的多变性以及快速性。日本式单元制造模式(SERU)最初是日本电子企业(如:松下Panasonic、东芝Toshiba、佳能Canon、NEC显示器等)为顺应复杂多变的市场环境而采取的一种新颖的生产方式。SERU生产方式使得企业能够快速频繁地构建、修改、拆卸和重组产品生产单元,有效应对不稳定的商业环境(产品生产周期短、产品类型不确定和生产量不确定)。SERU是完整的产品生产单元,无需跨单元进行产品加工。采用混合鸡群-教与学算法对考虑E/T惩罚的产品SERU数量优化问题进行研究,通过算例验证了混合算法比基本鸡群和教与学算法效果更好,在最好解、解平均值和平均计算时间方面都体现出优势。 展开更多
关键词 日本式单元生产(SERU) 单元制造 鸡群算法 教与学算法 甘特图
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混沌粒子群鸡群融合优化的RSSI质心定位算法 被引量:8
19
作者 王改云 陆家卓 +2 位作者 焦傲 郭智超 张琦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期197-202,209,共7页
针对传统接收信号强度指示(RSSI)定位算法定位精度低及粒子群优化(PSO)算法容易陷入早熟和局部最优解的问题,提出一种RSSI质心定位算法。通过RSSI测距技术计算各传感节点之间的距离,选择离未定位节点最近的3个锚节点和已定位节点,建立... 针对传统接收信号强度指示(RSSI)定位算法定位精度低及粒子群优化(PSO)算法容易陷入早熟和局部最优解的问题,提出一种RSSI质心定位算法。通过RSSI测距技术计算各传感节点之间的距离,选择离未定位节点最近的3个锚节点和已定位节点,建立以未知节点坐标为参数的数学模型。在PSO算法的基础上运用混沌优化思想避免搜索过程陷入局部极小,并利用鸡群算法进行优化从而得到质量更好的解。实验结果表明,与原始质心定位算法、加权RSSI质心定位算法和PSO-RSSI质心定位算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度。 展开更多
关键词 质心定位 粒子群优化算法 混沌 鸡群算法 接受信号强度指示
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基于改进鸡群算法的非侵入式负荷监测 被引量:27
20
作者 刘兴杰 曹美晗 许月娟 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期235-240,共6页
监测负荷运行状态有利于加强电网负荷侧管理,引导用户合理消费,实现节能降耗。针对小功率负荷与大功率负荷同时投入时,单一谐波电流特征易受线路电压、电流波动影响导致负荷辨识精度低的问题,提出一种基于改进鸡群算法的负荷监测方法,... 监测负荷运行状态有利于加强电网负荷侧管理,引导用户合理消费,实现节能降耗。针对小功率负荷与大功率负荷同时投入时,单一谐波电流特征易受线路电压、电流波动影响导致负荷辨识精度低的问题,提出一种基于改进鸡群算法的负荷监测方法,设计综合考虑稳态谐波电流和功率特征的正态分布度量函数,作为改进鸡群算法的适应度函数。实验结果表明,采用所提方法可有效提高负荷辨识准确率。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 改进鸡群算法 正态分布度量函数 谐波电流 有功功率
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