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自适应精英反向学习共生生物搜索算法 被引量:17
1
作者 周虎 赵辉 +1 位作者 周欢 王骁飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第19期161-166,共6页
针对共生生物搜索算法在求解高维复杂问题时存在过早收敛,求解精度不高及后期搜索迟滞等问题,结合自适应思想,利用不同差分扰动项和精英反向学习策略对算法进行改进,得到一种改进的共生生物搜索算法。对14个标准测试函数的仿真实验结果... 针对共生生物搜索算法在求解高维复杂问题时存在过早收敛,求解精度不高及后期搜索迟滞等问题,结合自适应思想,利用不同差分扰动项和精英反向学习策略对算法进行改进,得到一种改进的共生生物搜索算法。对14个标准测试函数的仿真实验结果进行分析,相比于原算法和其他三种目前流行的算法,改进算法在收敛速度和求解精度方面均具有明显的优势,寻优能力更强。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 差分扰动 自适应 精英反向学习
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多策略自适应共生生物搜索算法 被引量:6
2
作者 周虎 赵辉 +1 位作者 李牧东 蔡亚伟 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第4期101-106,共6页
针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使... 针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使其搜索策略实现自适应调整。最后,对超边界个体进行变异操作,以增加种群多样性。对14个标准测试函数的仿真测试表明改进算法全局优化能力更强,具有更好的搜索速度和收敛精度。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 多策略 自适应 全局优化
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基于共生生物搜索算法的汽轮机最优初压研究 被引量:4
3
作者 牛培峰 王枭飞 +2 位作者 刘楠 常玲芳 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期447-454,共8页
为了找到汽轮机在不同负荷下的最优初压,利用改进的共生生物搜索(FSOS)算法和极限学习机(ELM)建立热耗率预测模型,并与BP神经网络、共生生物搜索(SOS)算法优化ELM和FSOS算法优化支持向量机(SVM)等进行了比较。然后,在该模型的基础上用F... 为了找到汽轮机在不同负荷下的最优初压,利用改进的共生生物搜索(FSOS)算法和极限学习机(ELM)建立热耗率预测模型,并与BP神经网络、共生生物搜索(SOS)算法优化ELM和FSOS算法优化支持向量机(SVM)等进行了比较。然后,在该模型的基础上用FSOS算法对主蒸汽压力和主蒸汽流量进行优化,使其在各负荷下的热耗率最低。最后,通过优化后的主蒸汽压力拟合出一条最优初压曲线,并与厂家设计的滑压运行曲线进行对比。结果表明:按照最优初压曲线运行,热耗率平均下降约58. 51 k J·(k W·h)^(-1),提高了机组能量的转换效率,对汽轮机经济运行有着显著的效果。 展开更多
关键词 计量学 热耗率 汽轮机 最优初压 共生生物搜索算法 极限学习机
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基于旋转学习策略的共生生物搜索算法 被引量:10
4
作者 王艳娇 陶欢欢 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第9期2614-2617,2623,共5页
为提高共生生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)的性能,提出一种基于旋转学习策略的共生生物搜索算法(symbiotic organisms search using rotation-based learning,RSOS)。该算法将串行个体更新方式改为并行种群更新方式,提... 为提高共生生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)的性能,提出一种基于旋转学习策略的共生生物搜索算法(symbiotic organisms search using rotation-based learning,RSOS)。该算法将串行个体更新方式改为并行种群更新方式,提高算法收敛速度;引入遍历保优的旋转学习策略,代替寄生机制的盲目随机搜索,增大保留新个体的概率,补充种群多样性,提高算法跳出局部最优的能力。对于八个标准测试函数仿真表明,RSOS算法较基本SOS算法在收敛速度、收敛精度及稳定性上得到了明显提升。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 旋转学习 函数优化
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混合共生生物搜索算法求解置换流水车间调度问题 被引量:15
5
作者 秦旋 房子涵 张赵鑫 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期712-721,共10页
为了求解置换流水车间调度问题,提出基于共生生物搜索(SOS)算法与局部搜索策略结合的混合共生生物搜索算法.采用最大排序值的优先规则,处理离散的搜索空间.在初始化阶段结合NEH启发式算法以提高初始种群的质量.在优化过程中引入交换变... 为了求解置换流水车间调度问题,提出基于共生生物搜索(SOS)算法与局部搜索策略结合的混合共生生物搜索算法.采用最大排序值的优先规则,处理离散的搜索空间.在初始化阶段结合NEH启发式算法以提高初始种群的质量.在优化过程中引入交换变异来改善种群内的多样性,插入-倒转区增加算法跳出局部最优的能力;采用局部搜索策略提升算法的全局探索能力,有效避免了共生生物搜索算法易早熟、后期搜索效率低、易陷入局部最优等缺陷.通过3个最常用、最专业的标准测试集Carlier、Rec和Taillard对算法性能进行测试.与其他多种算法进行比较,验证了提出的混合SOS算法的优越性和稳定性. 展开更多
关键词 置换流水车间调度 共生生物搜索算法 局部搜索策略 NEH启发式算法 混合共生生物搜索(HSOS)
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基于加权扰动共生生物搜索算法桩网复合地基优化设计 被引量:5
6
作者 陈昌富 邱琳淇 +1 位作者 毛凤山 周志军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期4477-4485,4514,共10页
通过分析桩体未打入硬土层和桩体打入硬土层两种情况下桩网复合地基的受力变形特性和设计计算方法,建立了以桩径、桩长、桩帽边长和厚度、桩间距为设计变量,以地基承载力、沉降、加筋体抗拉、桩帽抗弯抗剪为约束条件,以工程造价为目标... 通过分析桩体未打入硬土层和桩体打入硬土层两种情况下桩网复合地基的受力变形特性和设计计算方法,建立了以桩径、桩长、桩帽边长和厚度、桩间距为设计变量,以地基承载力、沉降、加筋体抗拉、桩帽抗弯抗剪为约束条件,以工程造价为目标函数的桩网复合地基优化设计数学模型;通过引入加权扰动策略和减少寄生操作改进共生生物搜索(SOS)算法,提出了加权扰动共生生物搜索(PWSOS)算法;采用PWSOS算法求解桩网复合地基优化数学模型,得到基于PWSOS算法桩网复合地基优化设计方法。工程实例计算结果表明,改进得到的PWSOS算法具有更好的寻优性能和收敛速度,并得到了更优的桩网复合地基优化设计方案。 展开更多
关键词 复合地基 优化设计 共生生物搜索算法 沉降 承载力
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基于改进共生生物搜索算法的林火图像多阈值分割 被引量:8
7
作者 贾鹤鸣 李瑶 +1 位作者 姜子超 孙康健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1465-1470,共6页
针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,... 针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,从而改善传统SOS算法处理复杂优化问题时易陷入局部最优的问题;然后引入莱维飞行策略扩大SOS算法的的搜索范围,增强其搜索轨迹的随机性;最终将得到的改进共生生物搜索(MSOS)算法应用到林火图像最佳阈值的选取问题上。实验结果表明,与粒子群优化算法、和声搜索算法、蝙蝠算法等对比算法相比,所提算法能更好地分割图像,在实际工程问题中具有一定的实用性和价值。 展开更多
关键词 图像多阈值分割 共生生物搜索算法 精英反策略 莱维飞行 林火识别
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信息迁移多任务优化共生生物搜索算法 被引量:2
8
作者 程美英 钱乾 熊伟清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2237-2247,共11页
针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立... 针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立运行基本SOS算法,当某一种群连续若干代停滞进化时,引入个体自身最优经验和邻域最优个体以形成知识模块并将该模块迁移至该种群个体进化过程中;最后对ITMTSOS算法时间和空间复杂度进行分析。仿真实验结果表明,ITMTSOS算法同时求解多个不同形态高维函数时均能快速收敛至全局极值解0,与单任务SOS算法相比,平均运行时间最多缩短约25.25%;而在同时求解多维0/1背包问题和师生匹配问题时,所提算法在测试集weing1和weing7上的最优适应值与目前测试集公布的最优结果相比分别提高了22767和22602,师生最优匹配差和平均匹配差的绝对值分别下降了26和33,平均运行时间约缩短了7.69%。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 多任务优化 信息迁移 多任务高维函数优化 多任务二元离散优化
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面向路径规划问题的虚拟多任务共生生物搜索算法 被引量:5
9
作者 徐江 程美英 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3599-3605,3613,共8页
针对现有共生生物搜索(SOS)算法在求解路径规划等离散型优化问题时存在性能较差、收敛速度慢等问题,提出虚拟多任务共生生物搜索(VMTSOS)算法。首先根据双向映射解码策略,实现个体连续空间位置和离散城市序列转换;然后引入多任务优化思... 针对现有共生生物搜索(SOS)算法在求解路径规划等离散型优化问题时存在性能较差、收敛速度慢等问题,提出虚拟多任务共生生物搜索(VMTSOS)算法。首先根据双向映射解码策略,实现个体连续空间位置和离散城市序列转换;然后引入多任务优化思想构建虚拟多任务环境,设计多种群同时优化同一任务,并通过停滞阈值控制种群间信息迁移频率,当主种群达到停滞阈值时,将辅助种群中部分优秀个体替换为主种群劣质个体;最后对VMTSOS算法时间和空间复杂度进行分析。仿真实验表明,VMTSOS算法在求解多数TSP时均能快速收敛至各测试实例目前的最优解,而在求解冷链物流配送问题时,具有多种群辅助机制的VMTSOS算法能较大程度地降低最优总成本。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 多任务优化 信息迁移 路径规划 冷链物流配送
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共生生物搜索算法在水声信道均衡中的应用
10
作者 王亦凡 朱婷婷 《声学技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期168-173,共6页
由于多径效应和频散效应导致水声信道中声信号衰减和失真严重,传统均衡技术不能满足在水声信道中应用的要求,近年来神经网络在均衡技术方面的突出表现受到广泛关注,因此,本文提出一种高效的神经网络训练算法,即基于非线性自回归神经网... 由于多径效应和频散效应导致水声信道中声信号衰减和失真严重,传统均衡技术不能满足在水声信道中应用的要求,近年来神经网络在均衡技术方面的突出表现受到广泛关注,因此,本文提出一种高效的神经网络训练算法,即基于非线性自回归神经网络的改进共生生物搜索算法(简称NARX-nSOS算法)实现水声信道均衡。该算法在非线性自回归神经网络(Nonlinear Autoregressive Neural Network with Exogenous Inputs,NARX)均衡器的基础上,用共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search,SOS)来进行优化,并结合反向学习算法(Opposition-Based Learning,OBL)来提高该算法的收敛能力,利用计算机对NARX-nSOS算法的有效性进行了仿真验证,结果证明NARXnSOS算法加快了收敛速度,通信质量得到了显著提高。 展开更多
关键词 神经网络 信道均衡 共生生物搜索算法 反向学习
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基于改进SOS算法的UCAV鲁棒机动决策研究 被引量:3
11
作者 韩瑾 王骁飞 +2 位作者 周虎 孙楚 李聪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期168-172,227,共6页
针对无人作战飞机自主空战机动决策问题,提出了一种鲁棒机动决策方法。设计了反映空战态势的鲁棒隶属函数,并基于此设计鲁棒多目标决策函数;针对动作库在机动决策中的不完备性与传统优化方法求解时效性缺陷,运用基于自适应和精英反向学... 针对无人作战飞机自主空战机动决策问题,提出了一种鲁棒机动决策方法。设计了反映空战态势的鲁棒隶属函数,并基于此设计鲁棒多目标决策函数;针对动作库在机动决策中的不完备性与传统优化方法求解时效性缺陷,运用基于自适应和精英反向学习策略改进的共生生物算法,对控制量进行优化进而完成机动决策;仿真结果表明,鲁棒机动决策结果更具优势且改进算法求解具有实时性,满足机动决策需求。 展开更多
关键词 无人作战飞机 自主空战 机动决策 鲁棒多目标优化 共生生物算法
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采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识 被引量:10
12
作者 康童 姚建刚 +2 位作者 金敏 朱向前 文武 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1034-1042,共9页
针对当前大部分光伏(photovoltaic,PV)模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题,提出了一种采用改进型共生生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)的光伏组件模型参数辨识方法。首先,为提高标准SOS算法的寻优性能,提出... 针对当前大部分光伏(photovoltaic,PV)模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题,提出了一种采用改进型共生生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)的光伏组件模型参数辨识方法。首先,为提高标准SOS算法的寻优性能,提出了新的改进型SOS算法,记做ImSOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制;在互利共生搜索阶段采用了改进受益因子策略;在偏利共生搜索阶段采用了收缩随机数产生因子区间策略。其次,给出了采用ImSOS算法求解基于实验测量电流—电压(I-V)数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤及实现流程。最后,利用实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验,通过与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行对比验证,结果表明了ImSOS算法在光伏组件模型参数辨识的有效性和优越性。可见ImSOS算法为准确可靠地辨识光伏组件模型参数提供了一种新的有效方法。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 准反射学习 元启发式算法 光伏组件模型 参数辨识
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一种面向城市战的无人机路径规划群智能算法 被引量:10
13
作者 卢颖 庞黎晨 +2 位作者 陈雨思 宋婉莹 傅妍芳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期146-156,共11页
针对传统路径规划算法用于解决无人机战术路径规划问题时存在局部最优、慢收敛等问题,提出一种改进的群智能算法,以改变初始种群的更新方式,提升灰狼算法的全局寻优能力并加快其收敛速度。引入莱维飞行随机策略以及共生生物搜索算法,借... 针对传统路径规划算法用于解决无人机战术路径规划问题时存在局部最优、慢收敛等问题,提出一种改进的群智能算法,以改变初始种群的更新方式,提升灰狼算法的全局寻优能力并加快其收敛速度。引入莱维飞行随机策略以及共生生物搜索算法,借助莱维飞行策略更新种群个体,利用共生生物搜索算法偏利共生阶段的交互性避免陷入局部最优问题。威胁建模是UAV路径规划的重要前提,对威胁物进行等效预处理,结合适应度函数检验算法。设计一种虚实映射仿真验证平台,通过以实映虚的手段验证算法的有效性。实验结果表明,改进后的算法改善了传统路径规划算法的局部最优和慢收敛等路径规划问题,对UAV作战能力的提升具有一定参考价值。 展开更多
关键词 无人机路径规划 灰狼算法 莱维飞行策略 共生生物搜索算法
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求解逆运动学的多策略蜻蜓算法 被引量:3
14
作者 黄华娟 闵峰 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期46-56,I0004,I0005,共13页
蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)是一种新型群智能算法,存在求解精度不高、收敛速度慢、优化不稳定等不足.基于此,提出了一种多策略改进的蜻蜓算法(Multi-strategy Improved Dragonfly Algorithm,MIDA).首先通过Logistic混沌映射改善... 蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)是一种新型群智能算法,存在求解精度不高、收敛速度慢、优化不稳定等不足.基于此,提出了一种多策略改进的蜻蜓算法(Multi-strategy Improved Dragonfly Algorithm,MIDA).首先通过Logistic混沌映射改善算法的初始种群,使算法能更快锁定最优解区域;其次融合共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search,SOS)来增加个体间的信息交流;最后采用了余弦扰动避免蜻蜓算法过早陷入局部最优解,并且采用正交实验验证该算法的可行性.通过12个基准函数和求解逆运动学这一实际应用来验证MIDA的有效性.结果表明,MIDA在函数优化方面遥遥领先,在求解逆运动学问题中,优化效果比其他对比算法高10%~35%. 展开更多
关键词 蜻蜓算法 混沌映射 共生生物搜索算法 余弦扰动 函数优化 逆运动学
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基于SOS-LSTM的核电站隐蔽攻击方法研究 被引量:1
15
作者 王东风 张雄 +2 位作者 黄宇 邓鉴湧 郭峰 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期930-938,共9页
针对实现隐蔽攻击需要获取攻击目标高精度估计模型的问题,提出一种基于共生生物搜索算法优化长短期记忆神经网络(SOS-LSTM)的隐蔽攻击方法。首先,将攻击目标的反馈控制器输出和输入信号作为长短期记忆神经网络的数据集,通过训练得到受... 针对实现隐蔽攻击需要获取攻击目标高精度估计模型的问题,提出一种基于共生生物搜索算法优化长短期记忆神经网络(SOS-LSTM)的隐蔽攻击方法。首先,将攻击目标的反馈控制器输出和输入信号作为长短期记忆神经网络的数据集,通过训练得到受攻击区域的估计模型,再利用估计模型设计隐蔽攻击器向受攻击对象施加攻击信号。此外,使用SOS算法优化LSTM的网络参数来提升隐蔽攻击器的性能。对核电站一回路控制系统进行隐蔽攻击的仿真实验结果表明,该攻击方法在对目标控制系统输出信号实现预先设定攻击行为的同时具有较高隐蔽性。 展开更多
关键词 核电站 一回路控制系统 隐蔽攻击 共生生物搜索算法 长短期记忆神经网络
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考虑残保政策的多等级工人拆卸线平衡问题建模与优化 被引量:2
16
作者 宋昊轩 朱立夏 +2 位作者 吴腾飞 谢心澜 张则强 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3084-3099,共16页
针对拆卸企业的操作者仍以单一等级工人为主且尚未考虑雇佣残疾工人的问题,提出了考虑残疾人保障政策的多等级工人拆卸线平衡问题,建立了以最小化工作站数量、空闲均衡指标、价值指标和最大化拆卸线收益为优化目标的数学模型。基于问题... 针对拆卸企业的操作者仍以单一等级工人为主且尚未考虑雇佣残疾工人的问题,提出了考虑残疾人保障政策的多等级工人拆卸线平衡问题,建立了以最小化工作站数量、空闲均衡指标、价值指标和最大化拆卸线收益为优化目标的数学模型。基于问题特点,采用三层解码方式,设计了离散共生生物搜索算法。该算法引入莱维飞行策略,改进了互利、寄生操作,结合Pareto思想和拥挤距离机制从而筛选出多个非劣解。现有基准测试结果表明所提出算法的寻优能力和收敛性能均优于文献中的其他算法。最后,以某品牌V6发动机作为实例进一步验证所提模型和算法,与多种算法计算结果进行对比,证明所提算法计算所提模型的适用性和优越性,并为企业决策者提供多种侧重点不同的拆卸方案。 展开更多
关键词 拆卸线平衡问题 残保政策 工人分级 共生生物搜索算法
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基于多层信号分解的混凝土拱坝变形监测模型
17
作者 王子轩 欧斌 +3 位作者 陈德辉 杨石勇 赵定柱 傅蜀燕 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期1-9,共9页
为了充分挖掘大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,本文提出了一种大坝变形监测模型.首先,该模型通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对变形监测数据进行分解处理.在分解过程中融入样本熵(SE)和K-均值聚类,以确保得到的模... 为了充分挖掘大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,本文提出了一种大坝变形监测模型.首先,该模型通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对变形监测数据进行分解处理.在分解过程中融入样本熵(SE)和K-均值聚类,以确保得到的模态分量(IMF)个数能够准确描述大坝变形.然后,对于高频IMF分量,采用变分模态分解(VMD)进行二次分解,并利用偏最小二乘法(PLS)分析变形序列影响因子,以提取最佳的IMF分量作为后续模型的输入因子.最后,利用改进的共生生物搜索算法(ISOS)结合长短期记忆神经网络(LSTM)进行大坝变形的准确预测.研究结果表明:相较于单层信号处理,本文通过二次信号处理可以显著提升模型的预测精度;对二次分解后的IMFs分量进行PLS筛选可以有效避免模型的冗余性,提高计算效率;相较于各对比模型,本文模型在各测点上均具有较好的预测精度和稳定性.本文提出的模型能够深入挖掘大坝监测数据中的拓扑关系,有效保留数据中的高频有用信息,从而提高预测的准确性和平滑性,展示出较好的预测精度和泛化能力. 展开更多
关键词 大坝变形 自适应噪声完全集合经验模态分解 样本熵 K-均值聚类算法 改进的共生生物搜索算法 变分模态分解
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考虑资源约束的预制构件多目标生产调度优化 被引量:21
18
作者 秦旋 房子涵 张赵鑫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2248-2259,共12页
为优化装配式建筑预制构件生产调度问题,从生产供应的角度对预制构件生产流程进行分析,同时考虑生产过程中的资源约束,构建了以生产完工时间和惩罚成本为目标的预制构件生产调度数学模型。设计了一种新颖的多目标混合共生生物搜索算法... 为优化装配式建筑预制构件生产调度问题,从生产供应的角度对预制构件生产流程进行分析,同时考虑生产过程中的资源约束,构建了以生产完工时间和惩罚成本为目标的预制构件生产调度数学模型。设计了一种新颖的多目标混合共生生物搜索算法对模型进行求解,以合理安排预制构件的生产顺序和资源配置,达到降低成本、提高生产效率的目的。通过装配式住宅项目的一个实例验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 装配式建筑 预制构件生产调度 多目标优化 混合共生生物搜索算法
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考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构 被引量:8
19
作者 谢学渊 刘潇潇 +3 位作者 李超 胡资鹏 刘铠 陈涛 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第1期119-125,共7页
随着分布式电源和电动汽车等灵活性电力资源大量接入配电网,对系统安全可靠性提出了更高要求。提出一种考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构方法,以提高系统可靠性和经济性。在考虑电压偏差的基础上,以故障停电损失成本作... 随着分布式电源和电动汽车等灵活性电力资源大量接入配电网,对系统安全可靠性提出了更高要求。提出一种考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构方法,以提高系统可靠性和经济性。在考虑电压偏差的基础上,以故障停电损失成本作为衡量电网可靠性的经济性指标,对网络拓扑结构进行重新构建。首先以线路的开关状态、电动汽车充、放电状态及功率为决策变量,建立以综合成本最小为目标的配电网络重构模型;然后针对配电网络重构模型,采用共生生物搜索算法进行模型求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 配电网络重构 分布式电源 电动汽车集群调度 共生生物搜索算法
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