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基于改进A^(*)算法的含新能源电网黑启动路径优化策略
1
作者 杨一鸣 张丽玮 +1 位作者 刘韧 陶文伟 《南方电网技术》 北大核心 2025年第9期162-173,共12页
黑启动路径优化是电网恢复过程中的关键环节,为解决含新能源电网黑启动路径优化中搜索空间大、计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的含新能源电网黑启动路径优化策略。首先分析了新能源场站输出功率的不确定性... 黑启动路径优化是电网恢复过程中的关键环节,为解决含新能源电网黑启动路径优化中搜索空间大、计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的含新能源电网黑启动路径优化策略。首先分析了新能源场站输出功率的不确定性,采用BP神经网络对其进行超短期功率预测。其次,以输电线路恢复时间为目标函数,考虑线路投运状态、启动功率等约束构建了黑启动恢复优化模型,在此基础上采用引入权重系数、路径平滑等策略对传统的A^(*)算法进行改进,以此获取含新能源的电网黑启动最优恢复路径。最后,通过MAT/AB仿真算例对比黑启动过程中不同路径优化策略的性能。结果表明,该算法相比其他策略具有更高的恢复效率,并且提高了黑启动过程中的可用有功功率和总发电量,有效保障了供电方案的可靠性和快速性。 展开更多
关键词 黑启动 功率预测 A^(*)算法 路径优化
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基于改进A^(*)算法的水空两栖机器人多目标路径规划 被引量：4
2
作者 沈跃 孙浩 +2 位作者 沈亚运 郭奕 刘慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第6期62-70,共9页
实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水... 实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水空两栖机器人路径规划算法。首先采集障碍物分布情况和高度信息,建立多水域2.5维栅格地图;其次在A^(*)算法评价函数中加入能耗、时间及安全代价,通过调节不同权重获取相应初始路径;然后通过动态分配权重改进启发式函数,加快搜索效率,并利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,实现多目标路径规划;最后通过增加空中模态切换点、删除冗余点及采用B样条曲线优化路径,生成可连接多水域多水质检测点的三维平滑轨迹。仿真试验结果表明:与传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法相比,改进A^(*)算法迭代次数分别减少70.04%与68.07%,路径长度分别减少35.44%与7.6%,总转角分别减小83.63%与8.65%,危险节点数分别减少80.67%与33.33%。真实水域试验表明:改进A^(*)算法的迭代次数比传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法减少84.89%与83.78%,路径长度分别减少12%与0.6%,总转角分别减小73.21%与22.1%,危险节点数分别减少84.62%与80%,可规划出通过多个目标点的安全、平滑路径,有效提高水质检测效率,为多栖机器人自主导航提供参考。 展开更多
关键词 多目标 路径规划 水空两栖机器人 A^(*)算法 轨迹优化
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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计 被引量：3
3
作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划 被引量：1
4
作者 陈一馨 段宇轩 +2 位作者 刘豪 谭世界 郑天乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。 展开更多
关键词 路径规划 栅格地图 改进A^(*)算法 启发函数 动态邻域搜索 冗余节点优化
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基于改进MOGWO算法的并联机器人轨迹优化 被引量：2
5
作者 郭彤颖 叶相涛 陈宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第6期20-25,共6页
针对并联机器人运行过程中短时间、低能耗、弱冲击等需求,提出了一种基于改进多目标灰狼算法(IMOGWO)的轨迹优化方法。首先,对并联机器人进行逆运动学求解,在笛卡尔空间选取关键点并映射至关节空间,采用4-3-3-4次多项式插值方法对其运... 针对并联机器人运行过程中短时间、低能耗、弱冲击等需求,提出了一种基于改进多目标灰狼算法(IMOGWO)的轨迹优化方法。首先,对并联机器人进行逆运动学求解,在笛卡尔空间选取关键点并映射至关节空间,采用4-3-3-4次多项式插值方法对其运动轨迹进行规划;其次,对多目标灰狼算法在收敛因子、围猎机制、头狼更新3个方面进行改进优化,优化后的算法具有搜索能力强、收敛速度快等优势;最终,利用改进的多目标灰狼算法对多项式轨迹进行时间-能耗-冲击多目标优化,仿真实验表明优化方法不仅缩短了机器人的运行时间,在降低能耗和减小冲击方面也取得了显著成效,使机器人总体性能得到了有效地提升。 展开更多
关键词 并联机器人 轨迹规划 改进多目标灰狼算法 多目标优化
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基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划
6
作者 张辉 苏国用 +2 位作者 赵东洋 杨宇豪 何凯 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第3期559-566,共8页
【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*... 【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*)算法的启发函数中引入预估消耗的指数函数和障碍物覆盖率之和,以提高搜索效率,缩短搜索时间;其次改进传统8邻域搜索为9邻域搜索,从而避免无用搜索,减少搜索节点数量;然后通过Floyd算法剔除路径中的冗余节点;最后采用改进3阶贝塞尔曲线完成路径平滑任务。【结果】结果表明:相较于传统A^(*)算法,在特定的20×20、30×30和40×40栅格地图下,改进A^(*)算法使得搜索时间分别缩短44.1%、63.8%和84.8%,搜索节点分别减少31.6%、47.9%和71%;路径平滑算法能够减少路径节点,改善路径平滑度,更适用于矿用巡检机器人的路径规划。 展开更多
关键词 矿用巡检机器人 路径规划 改进A^(*)算法 FLOYD算法 贝塞尔曲线
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改进灰狼优化算法优化CNN-LSTM的PEMFC性能衰退预测 被引量：1
7
作者 高锋阳 刘庆寅 +2 位作者 赵丽丽 齐丰旭 刘嘉 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期175-187,共13页
为进一步提高车用质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)电堆性能衰退预测与剩余使用寿命预测精度,提出一种改进灰狼优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural network-long short-term memo... 为进一步提高车用质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)电堆性能衰退预测与剩余使用寿命预测精度,提出一种改进灰狼优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural network-long short-term memory, CNN-LSTM)的车用PEMFC性能衰退预测方法。首先,通过稳定小波变换对数据集去噪重构,使用改进灰狼算法对实测PEMFC电堆衰退数据进行分析,获得CNN-LSTM最优超参数。其次,利用最优超参数训练CNN-LSTM网络模型进行PEMFC性能衰退预测,并计算PEMFC电堆剩余使用寿命。最后,在电堆静态和动态工况下,将所提方法与传统长短期记忆循环网络、门控循环单元循环网络和未经优化的CNN-LSTM等模型预测进行比较。结果表明:在静态工况中,当训练集占比为60%时,所提方法相比传统CNN-LSTM预测结果均方根误差缩小59.02%,当训练集占比为70%时,PEMFC剩余使用寿命预测与实际相差1.16 h;在动态工况中,当训练集占比为40%时,平均绝对误差缩小18.78%。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 改进灰狼优化算法 卷积神经网络-长短期记忆 衰退预测 剩余使用寿命
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
8
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
9
作者 范兴明 许洪华 +3 位作者 张思舜 李涛 蒋延军 张鑫 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3994-4003,共10页
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的... 针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。 展开更多
关键词 高压断路器 改进蜣螂优化算法 深度混合核极限学习机 故障诊断 逐次变分模 态分解
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基于改进鲸鱼优化算法的工业机器人轨迹规划
10
作者 郭北涛 潘相润 张丽秀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第11期18-22,共5页
为了提高鲸鱼算法的收敛精确度并减少其陷入局部最优的风险,提出了一种新型优化策略。该策略通过融合混沌映射和黄金正弦算法,增强了鲸鱼算法在全局搜索中的表现,并提升了其精确定位最优解的能力,同时有效防止了算法的早期收敛。研究首... 为了提高鲸鱼算法的收敛精确度并减少其陷入局部最优的风险,提出了一种新型优化策略。该策略通过融合混沌映射和黄金正弦算法,增强了鲸鱼算法在全局搜索中的表现,并提升了其精确定位最优解的能力,同时有效防止了算法的早期收敛。研究首先选取ER8-720机器人作为案例,利用改进后的D-H参数模型来确定机器人臂杆的参数,并据此构建了相应的坐标系;其次,进行机器人正、逆运动学分析,运用运动学正逆解理论计算轨迹插值点;最后,将改进后的算法与3-5-3多项式模型相结合,针对实际应用场景,对特定型号的工业机器人进行了时间最优的轨迹规划。实验结果证实,优化后的机器人在完成轨迹的过程中的时间消耗比之前减少了70.6%,表明改进的WOA在相关领域的应用是有效且具有实用价值的。 展开更多
关键词 改进型鲸鱼优化算法 轨迹规划 多项式插值 时间最优 机器人正逆解
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基于改进花粉算法的多能联供系统多目标实时调度优化
11
作者 李蔚 肖颖 +2 位作者 冯宏 洪钦 胡一鸣 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第9期1801-1808,共8页
针对多能联供系统负荷需求变动频繁、实时调度困难的情况,本文以某热-电-压缩空气联产机组为研究对象,建立多能联供系统实时优化调度模型,模型满足高、低压压缩空气和中、低压蒸汽供热需求的约束条件。实时优化调度兼顾经济性与环保性,... 针对多能联供系统负荷需求变动频繁、实时调度困难的情况,本文以某热-电-压缩空气联产机组为研究对象,建立多能联供系统实时优化调度模型,模型满足高、低压压缩空气和中、低压蒸汽供热需求的约束条件。实时优化调度兼顾经济性与环保性,基于层次分析法将煤耗成本、碳排放量和污染物排放量多目标融合作为寻优目标。考虑到花粉算法后期收敛速度慢,提出一种花粉算法分别改进种群初始化方式、切换概率设置、自花授粉变异机制。最后完成实时数据的仿真计算,结果表明:改进的花粉算法更容易快速搜索到较好的解。典型日计算结果预估:采用优化调度可节约煤量约6900 t/a,CO_(2)减排量约13700 t/a,污染物减排量约3 t/a,这表明依照本文算法调度有利于机组清洁高效运行。 展开更多
关键词 改进花粉算法 多目标 实时优化调度 多能联供系统 碳排放 层次分析法 煤耗成本 EBSILON模型
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基于改进A^(*)算法的工厂无人配货路径规划
12
作者 刘帅 《包装工程》 北大核心 2025年第S1期181-185,197,共6页
以工厂物料无人配送为应用场景,针对传统A^(*)路径规划算法在搜索过程中存在的路径搜索效率低、安全裕度不足以及路径转折突兀等问题,本研究提出一种改进的A^(*)路径规划算法。首先,引入基于曼哈顿距离和欧氏距离的混合启发函数作为成... 以工厂物料无人配送为应用场景,针对传统A^(*)路径规划算法在搜索过程中存在的路径搜索效率低、安全裕度不足以及路径转折突兀等问题,本研究提出一种改进的A^(*)路径规划算法。首先,引入基于曼哈顿距离和欧氏距离的混合启发函数作为成本估计方法,显著减少搜索节点数量;其次,创新性地采用11方向搜索策略替代传统的8方向搜索,有效降低路径长度约15%-20%;此外,通过建立机器人安全半径模型并设计基于动态障碍物预测的防碰撞策略,大幅降低无人配送过程中的碰撞风险;最后,运用三阶贝塞尔曲线算法对规划路径进行平滑处理,将路径转折角度控制在45°以内,显著减小了拐角幅度。实验结果表明,与传统算法相比,改进后A^(*)算法在关键性能指标上均有显著提升:拐点数量减少40%,路径长度缩短18%,规划时间降低25%,同时平滑性及安全性指标均获得更优表现。改进后的A^(*)算法不仅显著提升了工厂无人配送机器人的动态避障能力,更为实现工厂智能物流系统的无人配货路径规划提供了创新解决方案,有力推动了工厂自动化和智能化转型升级。 展开更多
关键词 工厂无人配货 路径规划 改进A^(*)算法 贝塞尔曲线
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基于改进混合A^(*)算法在动态环境中的快速路径规划
13
作者 谭光兴 黄磊昌 李明泽 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期136-142,共7页
为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状... 为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状态,根据该状态计算混合A^(*)算法的动态扩展步长和转向角度离散值,提高节点扩展的效率;其次,通过反向路径规划,实现前次搜索节点数据的复用,将数据处理后作为局部路径规划的初始数据,减少节点扩展数量;最后,使用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。仿真实验结果表明:改进后的算法在全局路径规划和局部路径规划中有效减少了扩展节点数和运行时间,无人车能够实现在动态环境中快速进行局部路径规划和避障。 展开更多
关键词 动态节点扩展 反向路径规划 扩展列表复用 局部路径规划 动态避障 改进混合A^(*)算法
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混合多策略改进的海鸥优化算法
14
作者 杨聪聪 姜金华 蒋志成 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1970-1980,共11页
针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-S... 针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-SOA)。首先,采用Chebyshev混沌序列进行了海鸥种群的初始化处理,解决了海鸥种群随机初始化导致的解空间覆盖不均匀问题。调整了线性惯性权重因子A的搜索步长,优化了算法在迭代前期全局和迭代后期局部的搜索能力。引入了Levy飞行策略,扩大了算法在迭代过程中的搜索空间,解决了传统算法在迭代过程中种群搜索空间收缩导致的种群多样性下降的问题。采用同步扰动随机逼近算法对种群个体进行了局部搜索,有效提升了算法跳出局部最优的能力;然后,研究了CLS-SOA算法时间复杂度;最后,设计了CLS-SOA与5种群智能优化算法在5个标准测试函数上的仿真实验。研究结果表明:CLS-SOA未增加算法时间复杂度,同时CLS-SOA在测试函数上的最优值、最差值、平均值和标准差方面均更接近全局最优值0,其收敛曲线呈现出大斜率的指数收敛特性。该结果验证了CLS-SOA在寻优精度、稳定性、收敛速度及跳出局部最优值方面具有显著优势;并且CLS-SOA在水表数字与背景分割任务中表现出色。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 Chebyshev混沌序列 非线性权重因子A Levy飞行策略 同步扰动随机逼近算法 改进的海鸥优化算法
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基于改进蛇优化算法的柔性作业车间调度研究
15
作者 朱敏 王岩 +1 位作者 卞京 卢宇涵 《现代制造工程》 北大核心 2025年第9期12-19,共8页
针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出了一种改进蛇优化(Improved Snake Optimization,ISO)算法。该算法对蛇优化算法进行研究,使用两段式编码替代原算法的实数编码,使... 针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出了一种改进蛇优化(Improved Snake Optimization,ISO)算法。该算法对蛇优化算法进行研究,使用两段式编码替代原算法的实数编码,使得改进后的蛇优化算法可以在离散空间中对蛇个体的位置进行更新。此外,针对原算法中初始种群质量较低的问题,采用GLR策略平衡机器加工负荷,以提高算法的初始化质量。并针对原算法中蛇个体的位置变化与交互机制,在保留原有蛇群演化的基础上使用2个操作算子对其进行重新设计。最后,使用正交实验分析算法参数,并对车间的15个基准算例和1个案例进行仿真和对比,验证了所提算法求解该问题的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 离散优化问题 改进蛇优化算法
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基于改进麻雀搜索算法的微电网容量优化配置
16
作者 李圣清 高泽华 +1 位作者 乔靖潇 吴京航 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期424-433,共10页
为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针... 为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针对麻雀搜索算法出现的收敛精度不足及易陷入局部最优的问题,提出改进麻雀搜索算法,首先采用混沌反向学习策略使初始种群分布均匀;其次加入黄金正弦公式提高算法收敛精度;再引入动态权重因子改善算法动态性能,提高全局搜索能力;最后利用混合变异扰动策略、贪心策略跳出局部最优。将ISSA与麻雀搜索算法、灰狼算法以及鲸鱼算法进行对比测试,验证了该文所提算法具有更高的收敛精度以及更快的收敛速度,并选取某地区实际数据进行算例仿真,所求取的综合发电成本相比其他3种算法分别降低了6.39%、7.35%、11.68%,验证了ISSA的有效性和优越性。 展开更多
关键词 微电网 混合储能 改进麻雀搜索算法 容量优化
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基于改进候鸟优化算法的整车多关联车间协同排产方法
17
作者 肖海宁 孙慧慧 +1 位作者 彭明花 王健洲 《中国机械工程》 北大核心 2025年第8期1796-1810,共15页
为了满足汽车整车焊装、涂装及总装车间不同的车身排产序列需求,以最小化产线停产时间和成本为综合优化目标,建立了整车多关联车间协同排产优化数学模型,并设计了一种基于改进候鸟优化算法的协同排产方法。为了快速获取候鸟个体对应的... 为了满足汽车整车焊装、涂装及总装车间不同的车身排产序列需求,以最小化产线停产时间和成本为综合优化目标,建立了整车多关联车间协同排产优化数学模型,并设计了一种基于改进候鸟优化算法的协同排产方法。为了快速获取候鸟个体对应的多关联车间协同排产方案,设计了基于启发式排产规则的解码策略;针对传统候鸟优化算法邻域结构单一导致算法收敛速度慢的缺陷,设计了基于多种邻域结构的领飞鸟进化策略;为了提升算法的全局寻优能力,设计了融合交叉与邻域搜索的跟飞鸟进化策略。最后以某新能源汽车生产线为实例,开发了整车多关联车间协同排产仿真分析平台以验证所提排产方法。仿真实验结果表明,与改进的遗传算法、改进的蚁群算法等方法相比,所设计的改进候鸟优化算法能够获得更优的解集。 展开更多
关键词 汽车排产问题 改进候鸟优化算法 汽车总装 汽车焊装 汽车涂装
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基于改进免疫遗传算法的海铁转运设备作业调度优化研究
18
作者 黄鹏飞 谈方娇 +2 位作者 王浩 江瑀越 蔡锦汾 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期97-107,共11页
集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备... 集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备空载时间因素的考虑。鉴于此,针对从船舶卸载至堆场再转至铁路线的全过程,构建了以最小化总作业完成时间为目标函数的数学模型,旨在解决实际存在的连续作业约束、空载等待时间和具体操作位置等问题;通过采用改进后的免疫遗传算法(特别是引入克隆抗体选择机制和自适应参数调整策略)来求解该问题;经过一系列优化对比证明了该方法能更有效地找到最优解或近似最优解,即最短的总作业完成时间及其对应的设备调度方案。研究成果不仅有助于显著减少港口内集装箱的处理周期,还能促进节能减排。 展开更多
关键词 交通运输工程 海铁转运 调度优化 改进免疫遗传算法
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基于改进北方苍鹰算法优化SVM的轴承故障诊断研究
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作者 吴晓君 李渠伟 《机械强度》 北大核心 2025年第5期80-89,共10页
针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自... 针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自适应惯性权重因子以及柯西变异策略来改进北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)算法,并结合SVM构建INGO-SVM故障诊断模型。为评估改进算法的性能,首先,使用基准测试函数进行了试验,并将改进算法与现有的NGO、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)等进行比较,改进算法的性能在一定程度上有所提升。然后,通过小波包分解对原始诊断信号进行特征提取并划分出10种类别,使用第3层各频段的能量作为特征向量,输入到故障诊断模型;最后,比较了改进算法与其他3种算法在优化SVM参数进行故障分类时的性能。结果表明,改进算法能够有效准确地实现不同故障的分类,准确率可达99.39%,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 改进北方苍鹰优化算法 柯西变异策略 小波包分解 支持向量机
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基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略研究
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作者 肖义平 赵云峰 《电源学报》 北大核心 2025年第5期96-104,共9页
光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(ma... 光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。 展开更多
关键词 局部遮荫 最大功率点跟踪 混沌映射 高斯扰动 改进粒子群优化算法
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