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基于IABC-GA的管路协同机舱设备布局优化方法研究
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作者 王文双 杨远松 +2 位作者 刘海洋 杨明君 林焰 《大连理工大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期67-78,共12页
为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径... 为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径寻优的改进算法,结合协同进化思想,将船舶机舱整体布局优化问题拆解为互相关联的设备布局问题和管路布局问题,两者在相互影响的情况下协同进化,最终得到最佳的船舶机舱布局设计方案.通过对实船机舱的仿真实验,验证了管路协同设备布局优化方法的可行性与可靠性.设备布局方面,与原始设备布局相比效果提升59.5%;船舶机舱整体布局方面,与先进行设备布局优化再进行管路布局优化相比效果提升11.8%. 展开更多
关键词 改进人工蜂群遗传算法(iabc-GA) 船舶机舱 设备布局优化 协同进化
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采用全局健康因子和残差模型的锂离子电池健康状态估计 被引量:1
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作者 胡循泉 耿莉敏 +5 位作者 舒俊豪 张文博 巫春玲 尉小龙 黄东 陈昊 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期105-117,共13页
为准确估计锂离子电池的健康状态(SOH),提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-Residual-BiGRU-Attention)模型和微调估计方法。首先,采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维,构建全局... 为准确估计锂离子电池的健康状态(SOH),提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-Residual-BiGRU-Attention)模型和微调估计方法。首先,采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维,构建全局健康因子;接着,利用卷积神经网络提取全局健康因子时序特征,通过注意力机制突出强相关特征,并引入残差网络保持信息完整性;最后,通过改进人工蜂群算法对模型超参数寻优,提升模型SOH估计精度。采用美国国家航空航天局和牛津大学锂离子电池数据集进行精度验证,结果表明:利用提出的微调估计方法,即使精度较差的卷积神经-长短期记忆模型,SOH估计结果的平均绝对误差e_( MAE)、平均绝对百分比误差e_( MAPE)和均方根误差e RMSE也均在2%以内;相较于卷积神经网络-双向门控循环单元-注意力机制模型,采用CNN-Residual-BiGRU-Attention模型对训练集比例为30%的同一电池SOH进行估计,得到的e_( MAE)、e_( MAPE)和e RMSE分别降低了41.86%、44.35%、42.11%;对训练集比例为40%的同类电池SOH进行估计,得到的e_( MAE)、e_( MAPE)和e RMSE分别降低了45.51%、45.93%、40.10%。该研究结果可为低比例训练集条件下准确估计锂离子电池的SOH提供理论参考。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态估计 全局健康因子 改进人工蜂群算法 残差 双向门控循环单元
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基于IABC-SVR算法的拉曼光谱定量分析山羊血清蛋白含量 被引量:6
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作者 付兴虎 赵飞 +4 位作者 王振兴 芦鑫 付广伟 金娃 毕卫红 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期540-545,共6页
提出了一种基于拉曼光谱和改进人工蜂群算法优化支持向量机回归(IABC-SVR)算法快速定量检测山羊血清蛋白含量的方法。传统人工蜂群算法在数据区域规模较大时,收敛速度逐渐减慢,出现效率低、精准度下降、局部最优解概率高等问题。所提出... 提出了一种基于拉曼光谱和改进人工蜂群算法优化支持向量机回归(IABC-SVR)算法快速定量检测山羊血清蛋白含量的方法。传统人工蜂群算法在数据区域规模较大时,收敛速度逐渐减慢,出现效率低、精准度下降、局部最优解概率高等问题。所提出的算法解决了这些问题,使算法在进化前期避免陷入局部最优解,在进化中后期能够保持解的全局搜索能力。常规测定血清蛋白总量的方法通常采用凯氏定氮法、双缩脲法等,但存在时效慢、污染样本等缺点。采用拉曼光谱法进行检测,具有快速、无损的优点。以山羊血清为分析对象,按一定体积比配置35组待测样本,用拉曼光谱仪采集拉曼光谱,光谱采集范围为300~1300 cm-1,采用基线矫正去除荧光背景,使用Savitzky-Golay光谱平滑法对原始光谱进行平滑处理,归一化处理光谱数据,并对拉曼光谱特征峰进行归属。实验结果表明,拉曼光谱能够表征血清中主要化学集团的信息,且由于官能团浓度差异,光谱特征峰强度随浓度变化明显,因此基于特征峰信息可以测定血清蛋白总量。实验中,以购买的山羊血清蛋白含量为基准,通过配置样本的体积比得到各组待测血清样本的蛋白含量,配置的单个液体样本体积为3 mL,随机选取8组实验样本作为模型测试集,剩余27组作为模型训练集。以经过处理的光谱特征峰强度和对应的血清蛋白含量分别作为模型的输入值及输出值,建立IABC-SVR,ABC-SVR和BP三种算法的定量模型,对测试集血清蛋白总量进行预测。最后通过均方差(MSE),相关系数(r)与建模时间分别进行对比,结果表明通过IABC-SVR建立的山羊血清蛋白定量矫正模型效果最佳,模型的相关系数为0.99027,均方误差为0.2443,建模时间为1.9 s,预测值方差均小于0.001 g·mL-1,预测准确率为99.8%。实验结果表明,应用激光拉曼光谱技术结合IABC-SVR算法,对快速定量检测山羊血清蛋白含量,具有较高的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 激光拉曼光谱 血清蛋白 改进人工蜂群优化 支持向量机回归 定量分析
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基于IABC算法的风力机叶片参数优化 被引量:1
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作者 于静梅 刘盼盼 +1 位作者 于妍鸿 陈诚 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2015年第11期6-10,共5页
为了降低风力机叶片的单位输出能量成本,改善风能利用情况,将风力机叶片的弦长、扭角和相对厚度参数作为设计变量,建立了叶片单位输出能量成本最小的目标函数,运用改进人工蜂群算法(IABC算法)对风力机叶片不同截面进行参数优化,并对叶... 为了降低风力机叶片的单位输出能量成本,改善风能利用情况,将风力机叶片的弦长、扭角和相对厚度参数作为设计变量,建立了叶片单位输出能量成本最小的目标函数,运用改进人工蜂群算法(IABC算法)对风力机叶片不同截面进行参数优化,并对叶片单位输出能量成本进行分析和验证。研究表明,某2MW的风力机叶片经优化后,年输出能量增加了0.5%,叶片成本减少了1.9%,叶片单位输出能量成本降低了2.4%。 展开更多
关键词 风力机叶片 改进人工蜂群算法 参数优化 能量成本
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基于IABC-ICA的随掘地震去噪方法 被引量:19
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作者 程久龙 程鹏 李亚豪 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期413-422,共10页
随掘地震是利用掘进机切割岩石产生的振动作为震源来进行探测,具有安全、简便、高效等优点,但随掘地震探测所采集的地震记录中波组成分复杂,有效信号能量弱,且被掘进机工作时产生的强噪声干扰,信噪比极低,去噪难度大,需要对随掘地震记... 随掘地震是利用掘进机切割岩石产生的振动作为震源来进行探测,具有安全、简便、高效等优点,但随掘地震探测所采集的地震记录中波组成分复杂,有效信号能量弱,且被掘进机工作时产生的强噪声干扰,信噪比极低,去噪难度大,需要对随掘地震记录去噪方法进行研究。通过改进人工蜂群(IABC)算法搜索策略,提高了人工蜂群算法的收敛速度和收敛精度,将改进人工蜂群算法作为独立分量分析(ICA)方法的优化算法,提高独立分量分析方法的信噪分离效果。建立随掘地震超前探测地质-地球物理模型,给定加噪的变频变幅连续信号作为随掘地震震源子波,采用有限差分法进行数值模拟,得到随掘地震的地震记录,并在仿真地震记录中加入随机噪声;采用基于改进人工蜂群的独立分量分析方法(IABC-ICA)进行噪声与有效信号的分离,在此基础上利用互相关和脉冲反褶积方法进行压缩子波处理,得到与采用雷克子波震源模拟地震记录一致的波场特征,验证了该方法的去噪效果。结合现场试验的实测数据,进行IABC-ICA去噪、互相关、反褶积等处理,从信噪比较低的实际地震记录中提取了有效波信号。研究表明:基于改进人工蜂群的独立分量分析方法能够较好地分离随掘地震记录中的有效信号和干扰噪声信号,改善随掘地震有效信号的提取质量。 展开更多
关键词 随掘地震 去噪 独立分量分析 改进人工蜂群算法 有效信号提取
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基于任务聚类的IABC云计算资源调度方法 被引量:9
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作者 郑洲 张曦煌 张伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3755-3761,3822,共8页
为提高云资源调度的性能,提出基于任务聚类的改进人工蜂群调度方法。建立云任务模型、云资源模型、约束模型、服务质量模型等云问题模型;改进跟随蜂蜜源选择概率,提高优质解选择概率和其附近的有效搜索,改进雇佣蜂的蜜源搜索策略,使算... 为提高云资源调度的性能,提出基于任务聚类的改进人工蜂群调度方法。建立云任务模型、云资源模型、约束模型、服务质量模型等云问题模型;改进跟随蜂蜜源选择概率,提高优质解选择概率和其附近的有效搜索,改进雇佣蜂的蜜源搜索策略,使算法能够兼顾大范围搜索并快速收敛;提出任务聚类和资源评价方法,将云任务和云资源都分为计算型、通信型、存储型3类,有针对性地进行资源分配。经仿真验证,通过调整优化系数改变优化重心,改进人工蜂群算法在花费、任务完成时间、可靠性方面均可取得最优解;基于聚类的调度方法在任务完成时间和资源利用率上具有优势,任务量越大优势越明显。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 改进人工蜂群算法 任务聚类 虚拟资源评价
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考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线排序问题研究
7
作者 李梦琪 董绍华 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1948-1959,共12页
为解决某防爆机器人企业当前存在的装配线拥堵、生产效率低等问题,在传统混流装配线排序问题的基础上,对考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题(MBMMALSP-SDST)进行了研究。首先,以最小化最大完工时间和最小化总换装时间... 为解决某防爆机器人企业当前存在的装配线拥堵、生产效率低等问题,在传统混流装配线排序问题的基础上,对考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题(MBMMALSP-SDST)进行了研究。首先,以最小化最大完工时间和最小化总换装时间为优化目标,建立了双目标数学模型;然后,采用基于Pareto的改进人工蜂群算法(IPABC)对上述模型进行了求解,算法采用了基于装配线的二维编码方式,在初始化阶段采用混合启发式规则生成了初始蜂群。在蜂群的各个阶段分别采用邻域搜索、改进优先操作交叉、破坏重建策略等方式对解空间进行了探索;最后,以某防爆机器人企业为案例,针对考虑序列相关准备时间的多阻塞混流装配线的排序问题,将IPABC算法与改进遗传算法(INSGA-II)、改进蚁群算法(IACO)等的求解结果进行了比较。研究结果表明:IPABC算法相比于对比算法在目标1的平均优化率为16.26%,在目标2的平均优化率为18.73%,IPABC算法具有较好的收敛性和支配性。该实验结果验证了IPABC算法在求解多条混流装配线排序问题时具有一定的优越性。 展开更多
关键词 多混流装配线排序 双目标优化 基于Pareto的改进人工蜂群算法 改进非支配排序遗传算法 改进蚁群算法 考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题
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人工智能在陆相低渗油田地质甜点预测的深度应用
8
作者 王宗俊 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期1285-1299,共15页
为解决传统地球物理方法无法有效预测深层陆相低渗透甜点分布的局限性问题,提出了一套基于人工智能的高精度地质甜点预测方法流程,为压裂方案优化和开发井位部署提供可靠依据。通过多步骤人工智能算法,包括:XGBoost算法构建改进的低渗... 为解决传统地球物理方法无法有效预测深层陆相低渗透甜点分布的局限性问题,提出了一套基于人工智能的高精度地质甜点预测方法流程,为压裂方案优化和开发井位部署提供可靠依据。通过多步骤人工智能算法,包括:XGBoost算法构建改进的低渗储层经验性品质指数(RQI)、蜂群算法深度神经网络实现一维井点RQI曲线预测、基于随机失活策略的改进CNN算法,实现空间三维RQI展布预测,突破了传统甜点预测的局限性,实现了由一维到三维的多尺度智能预测,显著提升了低渗储层表征精度。某油田应用表明,该方法克服各不利因素影响,地质甜点预测精度较传统方法有明显提升。 展开更多
关键词 改进储层经验性品质指数 人工智能(AI) XGBoost 蜂群算法 随机失活(DropOut)
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基于改进人工蜂群算法的双边拆卸线平衡优化
9
作者 轩豪杰 李梓响 +2 位作者 郑晨昱 杨琬琳 董可欣 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期52-59,共8页
在废旧产品的回收再利用过程中,双边拆卸线可以有效缩短拆卸线的长度,从而减少操作人员和机器的反复移动距离,一定程度上能够降低拆卸成本。在双边拆卸作业中,提升拆卸线效率时会出现双边拆卸线平衡问题。针对此,基于问题的优先关系约... 在废旧产品的回收再利用过程中,双边拆卸线可以有效缩短拆卸线的长度,从而减少操作人员和机器的反复移动距离,一定程度上能够降低拆卸成本。在双边拆卸作业中,提升拆卸线效率时会出现双边拆卸线平衡问题。针对此,基于问题的优先关系约束、节拍约束和方向约束,构建了混合整数规划模型,以优化成对工位数量和工位数量。案例分析结果表明:混合整数规划模型可有效处理AND优先关系和OR优先关系约束以及其他的约束条件,实现小规模问题的精确求解。同时提出改进人工蜂群算法对大规模问题进行求解。为了测试改进算法的性能,将改进人工蜂群算法与9种常见智能算法进行对比。结果表明:改进人工蜂群算法的性能优于对比算法,可实现双边拆卸线平衡问题的高效求解。 展开更多
关键词 双边拆卸线平衡问题 AND/OR优先关系 改进人工蜂群算法 智能优化算法
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带混合存储约束的动态柔性流水车间调度
10
作者 轩华 耿祝新 李冰 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期105-112,I0060-I0062,共8页
研究了生产阶段间零等待和有限缓冲两种中间存储约束共存的动态柔性流水车间调度问题,每阶段的并行机为不相关机。将有限缓冲阶段转换为阻塞阶段,考虑工件动态到达时间和相邻阶段间的运输时间,以最小化总加权完工时间为目标,构建了整数... 研究了生产阶段间零等待和有限缓冲两种中间存储约束共存的动态柔性流水车间调度问题,每阶段的并行机为不相关机。将有限缓冲阶段转换为阻塞阶段,考虑工件动态到达时间和相邻阶段间的运输时间,以最小化总加权完工时间为目标,构建了整数规划模型,提出了一种融合遗传算法、邻域搜索和变邻域下降算法的改进离散人工蜂群算法。采用基于机器号的二维矩阵进行编码,应用机器空闲原则和工件右移策略进行解码,通过NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式算法和反向学习策略生成初始种群,雇佣蜂阶段设计自适应参数调整策略改进遗传算法,跟随蜂阶段利用基于概率选择的邻域搜索提高算法搜索能力,侦察蜂阶段利用变邻域下降算法在最好解附近进行搜索并替换最差解。仿真实验测试了不同规模的算例,实验结果表明所提出的改进离散人工蜂群算法具有较好的求解性能。 展开更多
关键词 柔性流水车间调度 混合存储约束 不相关机器 改进离散人工蜂群算法 总加权完工时间
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基于组合缓冲的分布式置换流水车间调度优化
11
作者 轩华 吕琳 《现代制造工程》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,... 针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,通过改进两分段Tent混沌映射产生初始工件序列群;然后,在雇佣蜂阶段采用基于自适应柯西变异的邻域搜索产生新工件序列,在跟随蜂阶段设计适应度选择策略和基于自适应柯西变异的逆序反转操作对工件序列进行优化,在侦察蜂阶段利用贪婪算法基于关键/非关键工厂更新未改善的工件序列;最后,通过大量算例仿真与多种算法对比,表明所提算法在合理的计算时间内可以得到较好的近优解。 展开更多
关键词 分布式置换流水车间调度 有限缓冲和零等待 混合人工蜂群算法 改进两分段Tent混沌映射 自适应柯西变异
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基于EMD和IABC-SVM算法的复合电压暂降源辨识方法 被引量:19
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作者 陈晓华 吴杰康 +5 位作者 陈盛语 王志平 蔡锦健 杨国荣 许海文 彭宇文 《广东电力》 2022年第2期11-18,共8页
针对配电网中线路短路故障、大型感应电动机启动以及变压器投切等单一电压暂降源和由单一电压暂降源组合而成的复合电压暂降源导致的电压暂降现象,在MATLAB/Simulink中搭建改进的IEEE33节点配电网系统模型进行仿真分析和验证,提出一种... 针对配电网中线路短路故障、大型感应电动机启动以及变压器投切等单一电压暂降源和由单一电压暂降源组合而成的复合电压暂降源导致的电压暂降现象,在MATLAB/Simulink中搭建改进的IEEE33节点配电网系统模型进行仿真分析和验证,提出一种先对电压暂降信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),得到一系列固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后分别计算三相电压的各相电压前3阶IMF的能量熵和样本熵,可得到各相电压的特征向量,最后把它们组合起来作为一组特征向量的方法。针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子和核函数参数在寻优过程中容易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的人工蜂群(improved artificial bee colony,IABC)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建IABC-SVM分类器,再把提取到的特征向量进行归一化处理之后输入到构造好的IABC-SVM分类器中对样本进行训练与识别,并与粒子群算法优化支持向量机、极限学习机、BP神经网络和人工蜂群算法优化支持向量机这4种分类器进行对比,仿真结果表明所提出方法具有准确性和快速性,能够准确实现对9种不同的电压暂降源信号的辨识,有利于解决实际的工程问题。 展开更多
关键词 经验模态分解 改进人工蜂群算法 支持向量机 电压暂降源辨识 改进的IEEE33节点配电网系统
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基于IABC-PSO算法的区域水资源优化配置模型研究 被引量:17
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作者 冀宁远 杨侃 +1 位作者 陈静 杨晶晶 《人民长江》 北大核心 2021年第6期49-57,87,共10页
近年来山西省水资源供需矛盾日益突出,采用科学有效的方法对该区域水资源进行优化配置十分关键。在综合考虑社会、经济、生态效益的基础上,建立了多目标水资源优化配置模型。针对传统粒子群算法的缺点,提出了改进的人工蜂群-粒子群算法(... 近年来山西省水资源供需矛盾日益突出,采用科学有效的方法对该区域水资源进行优化配置十分关键。在综合考虑社会、经济、生态效益的基础上,建立了多目标水资源优化配置模型。针对传统粒子群算法的缺点,提出了改进的人工蜂群-粒子群算法(IABC-PSO);通过引入Logistic混沌映射、基于S型函数的非线性惯性权重以及改进的侦查蜂搜索算子,提升了算法的收敛精度及全局寻优能力。以晋中南部供水区为实例,运用IABC-PSO算法进行了水资源调配计算及分析。研究成果可为山西省“大水网”建设背景下的区域水资源配置提供一种新的求解思路。 展开更多
关键词 区域水资源优化配置 多目标优化模型 改进的人工蜂群-粒子算法 混沌变量 晋中南部供水区
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基于IABC算法的地铁列车运行节能优化研究 被引量:1
14
作者 李珍贵 贺德强 杨严杰 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第5期1777-1785,共9页
为了寻求低能耗列车运行策略,建立了一种基于改进的人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony algorithm,IABC)的优化模型。首先分析列车实际运行情况以及多因素复杂线路条件,建立以列车运行速度、加速度和运行距离等为参数的能耗方... 为了寻求低能耗列车运行策略,建立了一种基于改进的人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony algorithm,IABC)的优化模型。首先分析列车实际运行情况以及多因素复杂线路条件,建立以列车运行速度、加速度和运行距离等为参数的能耗方程,然后利用IABC对各个工况最佳运行参数进行全局寻优,获得低能耗的列车运行策略,以使列车正常运行过程中牵引变电所的能耗能有效地减少。最后以南宁地铁一号线某站间为例进行仿真验证,结果表明,考虑了复杂多因素线路条件的能耗模型经过IABC全局寻优后得出的列车运行策略能使牵引变电所能耗较未优化之前节省了7. 33%。证明该方法起到了良好的节能效果,可为地铁复杂线路节能领域提供一定的参考。 展开更多
关键词 列车 节能优化 能耗模型 仿真 iabc算法
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数控压机伺服控制系统复合控制器I-ABC与PID优化 被引量:3
15
作者 陈杰 泮进明 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第1期200-203,共4页
为了提高数控压机伺服控制系统的控制精度,针对伺服控制系统运行控制过程构建数学模型,在人工蜂群算法基础上融入了云分析模型,之后采用改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,I-ABC)调节比例-积分-微分(Proportional Integr... 为了提高数控压机伺服控制系统的控制精度,针对伺服控制系统运行控制过程构建数学模型,在人工蜂群算法基础上融入了云分析模型,之后采用改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,I-ABC)调节比例-积分-微分(Proportional Integral Differential,PID)参数,建立了一种复合控制方法。研究结果表明:以I-ABC进行PID控制时,可以使幅度差降低到0.4%,相位差基本在-0.54°之内,系统加载精度也获得了明显提升,表现出了更优的跟踪性能。以I-ABC进行PID控制时,能够对多余力起到明显抑制作用,响应速度也获得明显提升,可以有效满足系统的准确控制要求。在系统内加入干扰信号,引入I-ABC实施PID调节可以减小系统超调量,还可以获得更短调节时间,使系统获得更强抗干扰性能。 展开更多
关键词 数控压机 伺服控制系统 改进人工蜂群算法 比例-积分-微分 复合控制器 抗干扰
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基于功角稳定性的区域电网储能选址定容方法 被引量:6
16
作者 程浩 秦文萍 +3 位作者 韩肖清 景祥 朱志龙 逯瑞鹏 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期21-29,共9页
为了缓解跨传输断面的调峰压力,同时提升电网的功角稳定性,建立了兼顾经济性与功角稳定性的储能选址定容双层优化模型,并给出了模型的求解方法。上层模型考虑区域电网的运行经济性,以储能电站收益最大为优化目标,确定储能配置总容量。... 为了缓解跨传输断面的调峰压力,同时提升电网的功角稳定性,建立了兼顾经济性与功角稳定性的储能选址定容双层优化模型,并给出了模型的求解方法。上层模型考虑区域电网的运行经济性,以储能电站收益最大为优化目标,确定储能配置总容量。下层模型考虑区域电网的功角稳定性,以储能调度期间总网损最小和储能调节区域电网功角稳定性能力最大为优化目标,进行储能选址与总容量的分配。双层模型的上层采用遗传算法进行求解,下层采用改进多目标人工蜂群算法进行求解。以某实际电网为算例进行仿真验证,结果表明,根据所提双层优化模型进行储能配置可以在保证经济性的同时,提升区域电网的功角稳定性。 展开更多
关键词 储能 双层规划 选址定容 功角稳定性 改进多目标人工蜂群算法
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基于改进人工蜂群算法的装配序列规划技术研究 被引量:2
17
作者 王岩岩 张春燕 +1 位作者 吴博 程德俊 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第8期150-157,共8页
针对复杂产品装配序列规划耗时、效率低且错误率高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的装配序列规划解决方案。首先,综合考虑装配序列的可行性、复杂性、稳定性、重定向性、聚合性等多个因素,构建基于矩阵的装配关系模型及适应性... 针对复杂产品装配序列规划耗时、效率低且错误率高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的装配序列规划解决方案。首先,综合考虑装配序列的可行性、复杂性、稳定性、重定向性、聚合性等多个因素,构建基于矩阵的装配关系模型及适应性评价函数;其次,通过调用SolidWorks中的应用程序接口(application program interface, API)获取装配对象的相关数据,生成装配关系矩阵,以求装配序列规划问题;最后,以冷藏车的典型零件为对象,验证该方法的可行性。该技术显著缩短了检查时间和减小了错误率,同时提高了效率。 展开更多
关键词 SOLIDWORKS二次开发 装配序列规划 改进人工蜂群算法 冷藏车 API函数
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基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法 被引量:15
18
作者 罗陆锋 邹湘军 +3 位作者 杨洲 李国琴 宋西平 张丛 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期23-28,共6页
为解决基于模糊C-均值聚类(FCM)的图像分割算法需要预先给定初始聚类数目和聚类中心,易使得算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的人工蜂群优化模糊聚类的图像分割方法。该方法在传统的人工蜂群的基础上进行优化,以FCM算法中目标函数... 为解决基于模糊C-均值聚类(FCM)的图像分割算法需要预先给定初始聚类数目和聚类中心,易使得算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的人工蜂群优化模糊聚类的图像分割方法。该方法在传统的人工蜂群的基础上进行优化,以FCM算法中目标函数为基础改进人工蜂群的适应度函数,运用蜂群行为中的采蜜蜂、跟随蜂和侦察蜂的分工合作来快速求解图像中的最优初始聚类中心,将求出的最优聚类中心输入给FCM进行处理,根据最大隶属度原则对果实图像进行分割。以300幅不同光照情况下拍摄的夏黑葡萄果进行分割试验,试验结果表明,改进的图像分割方法能更快地将水果从自然环境中分割识别出来,单幅图像平均分割时间为0.219 3 s,正确分割率达到90.33%,能满足采摘机器人及水果分级系统对目标图像的实时性要求。 展开更多
关键词 葡萄 图像分割 改进人工蜂群算法 模糊聚类 适应度
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基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型 被引量:11
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作者 张乐 刘忠 +1 位作者 张建强 任雄伟 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期154-160,共7页
高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样... 高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 改进高斯过程 人工蜂群算法 超参数 参数优化
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基于改进ABC算法优化的LSSVM多分类器组机械故障诊断模型 被引量:9
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作者 李鑫滨 陈云强 张淑清 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第16期2157-2164,共8页
为了提高复杂机械故障诊断的确诊率,提出了一种基于改进人工蜂群算法(improved artificial bee colony,IABC)优化LSSVM多分类器组的故障诊断模型。该模型利用多特征提取方法,获取了较为完备的时频域特征信息,同时选择具有较强搜索能力... 为了提高复杂机械故障诊断的确诊率,提出了一种基于改进人工蜂群算法(improved artificial bee colony,IABC)优化LSSVM多分类器组的故障诊断模型。该模型利用多特征提取方法,获取了较为完备的时频域特征信息,同时选择具有较强搜索能力和快速收敛性的IABC算法优化了LSSVM分类器的参数,提高了分类效率,在诊断决策层,利用评估矩阵进行了多分类器诊断结果的融合决策。通过与传统方法的对比表明:该诊断模型不仅能获取完备的故障特征信息,而且能更快地获取LSSVM最优分类参数;同时,基于评估矩阵的融合决策能够充分考虑各子分类器的性能差异,保证了诊断决策的高效精确。多种数据仿真表明,该诊断模型适用于机械故障诊断。 展开更多
关键词 时频域特征 改进人工蜂群算法 LSSVM多分类器组 评估矩阵
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