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面向PMSM无位置传感器控制的IFLO-UKF噪声协方差自适应优化算法
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作者 简献忠 支佳乐 郭强 《包装工程》 北大核心 2025年第19期207-217,共11页
目的为了提高包装生产线中永磁同步电机(PMSM)的控制性能,降低对霍尔传感器的依赖,构建高精度、低成本的无感控制系统,提出一种基于改进伞蜥优化算法(IFLO)与UKF结合的PMSM无位置传感器控制算法。方法首先,采用基于Sine混沌映射的透镜... 目的为了提高包装生产线中永磁同步电机(PMSM)的控制性能,降低对霍尔传感器的依赖,构建高精度、低成本的无感控制系统,提出一种基于改进伞蜥优化算法(IFLO)与UKF结合的PMSM无位置传感器控制算法。方法首先,采用基于Sine混沌映射的透镜反向学习机制对FLO算法进行改进,解决FLO算法中初始种群多样性不足的问题;其次,引入基于Lévy分布的自适应鹈鹕水面飞行机制,解决FLO存在的精度不足和易陷入局部解等问题;最后,利用IFLO算法优化UKF的过程噪声协方差矩阵Q和测量噪声协方差矩阵R,缩小转子转速的跟踪误差。结果IFLO算法的有效性已通过基准函数测试得以验证。仿真结果显示,IFLO-UKF方法在转速估计中,其稳态均值绝对误差为2.07 rad/min;在位置估计中,其稳态均值绝对误差为0.0197 rad。与现有方法相比,速度估计误差缩小至原来的29.4%,位置估计误差缩小至原来的23.8%。结论所提出的IFLO-UKF融合策略在提升无位置传感PMSM控制精度方面展现出良好效果,具有较强的应用潜力。 展开更多
关键词 永磁同步电机 无迹卡尔曼滤波 噪声协方差矩阵优化 伞蜥优化算法
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二次重构协方差矩阵稳健波束形成算法
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作者 王博言 崔琳 +2 位作者 薛凯 张元帮 崔赢凯 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第5期144-149,共6页
针对自适应波束形成算法需要解决在失配条件下的性能问题,提出一种对采样数据协方差矩阵进行二次重构并且改进导向矢量估计的稳健波束形成算法。首先求出采样数据协方差矩阵,其次用信号的先验知识得到重构的协方差矩阵,再次通过改进的... 针对自适应波束形成算法需要解决在失配条件下的性能问题,提出一种对采样数据协方差矩阵进行二次重构并且改进导向矢量估计的稳健波束形成算法。首先求出采样数据协方差矩阵,其次用信号的先验知识得到重构的协方差矩阵,再次通过改进的约束条件对协方差矩阵进行二次重构,其结果为最终的干扰加噪声协方差矩阵,最后利用改进的最优导向矢量估计法对导向矢量失配进行修正,求出波束方向图。仿真实验表明,该方法设计出的波束形成器在面对导向矢量失配、阵元扰动时有较好的应对能力。 展开更多
关键词 自适应波束形成 稳健波束形成算法 协方差矩阵二次重构 最优导向矢量估计
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基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法 被引量:1
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作者 侯新宇 鲁海燕 +1 位作者 卢梦蝶 胡清元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1656-1662,共7页
针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题,提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先,构建外部存档来保留历史优势个体,增加种群多样性,以提高算法的全局寻优能力。其次,引入自适应交叉概率来... 针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题,提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先,构建外部存档来保留历史优势个体,增加种群多样性,以提高算法的全局寻优能力。其次,引入自适应交叉概率来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,以提高算法的寻优精度和鲁棒性。最后,采用协方差学习策略,充分利用浓度向量之间的关系来增强种群间信息交流,以避免算法陷入局部停滞。通过对CEC2019测试函数进行仿真实验,并将改进算法与反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合用于预测新疆玛纳斯河的径流情况,实验结果表明,改进算法在收敛精度和鲁棒性方面有显著提升,且大幅提高了BP神经网络的径流预测效果。 展开更多
关键词 平衡优化算法 智能算法 外部存档 自适应交叉概率 协方差 径流预测
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HASKSM-MOSTOA算法求解烟组推手多目标优化问题
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作者 郑维 林玉红 +1 位作者 慎龙舞 朱文魁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期219-225,共7页
针对卷烟包装机中烟组推手结构优化设计存在效率低、设计成本高、建模误差大等问题,提出一种基于自适应混合加点Kriging-MOSTOA的多目标优化方法。首先,为提高烟组推手优化代理模型的精度,引入了一种自适应混合加点Kriging代理模型(HASK... 针对卷烟包装机中烟组推手结构优化设计存在效率低、设计成本高、建模误差大等问题,提出一种基于自适应混合加点Kriging-MOSTOA的多目标优化方法。首先,为提高烟组推手优化代理模型的精度,引入了一种自适应混合加点Kriging代理模型(HASKSM)来构建烟组推手设计参数与性能之间的映射关系;其次,融合快速非支配排序策略、多项式变异算子和新的拥挤度距离计算策略,提出一种多目标乌燕鸥优化算法(MOSTOA),用于求解烟组推手多目标优化设计问题。最后,构建基于HASKSM-MOSTOA的烟组多目标优化设计流程,以测试函数和烟组推手工程案例验证了所提方法的可行性。结果表明:MOSTOA算法具有良好的寻优性能;同时,采用HASKSM-MOSTOA方法能够有效提高烟组推手多目标优化设计精度和效率,为提高卷烟包装设备优化设计提供了理论指导。 展开更多
关键词 烟组推手 自适应混合加点 多目标乌燕鸥算法 Kriging代理模型 多目标优化设计
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求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法 被引量:7
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作者 黄亚飞 梁昔明 陈义雄 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期981-985,共5页
针对协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷,提出一种融合量化正交设计(OD/Q)思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索,当算法陷入局部极值时,依据当前最好解的位置动... 针对协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷,提出一种融合量化正交设计(OD/Q)思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索,当算法陷入局部极值时,依据当前最好解的位置动态选取基向量,接着利用OD/Q构造的试验向量探测包括极值附近区域在内的整个搜索空间,从而引导算法跳出局部最优。通过对6个高维多模态标准函数进行测试并与其他算法相比较,其结果表明,正交CMAES算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。 展开更多
关键词 协方差矩阵自适应进化策略 正交设计 高维多模态 进化策略 函数优化
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基于改进NSGA-Ⅱ算法的含地热发电电力系统多目标优化调度 被引量:3
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作者 孔祥祺 张鹏 +4 位作者 孟珣 邵萌 唐涛 张新茹 孙金伟 《热力发电》 北大核心 2025年第2期30-41,共12页
针对目前风电、光伏发电波动性大和典型区域消纳困难的问题,将出力可靠、爬坡迅速的地热发电纳入混合能源系统,提出了一种地热发电促进风光消纳的新型混合能源系统优化调度方法。综合考虑运行成本和运行风险,以机组物理特性为约束条件,... 针对目前风电、光伏发电波动性大和典型区域消纳困难的问题,将出力可靠、爬坡迅速的地热发电纳入混合能源系统,提出了一种地热发电促进风光消纳的新型混合能源系统优化调度方法。综合考虑运行成本和运行风险,以机组物理特性为约束条件,建立新型混合能源系统多目标优化调度模型;提出滚动修补策略修复种群初始值,基于自适应均衡模型和非支配排序遗传算法求解模型。本算法相较于传统算法更适合解决高维度、高复杂度的约束问题,且收敛速度较快。通过西藏某区域冬季典型日2种场景计算实例对比分析发现,地热发电使风光消纳率分别上升了8.0%、7.9%,同时系统运行成本和风险指数分别下降了2.5%、7.1%。证实地热发电可促进风光消纳和提高电力系统可靠性,为混合能源系统的决策调度提供理论支撑。 展开更多
关键词 混合能源系统 地热发电 多目标优化 自适应均衡模型 非支配排序遗传算法
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集成协方差矩阵自适应进化策略与差分进化的优化算法 被引量:7
7
作者 杨紫晴 姚加林 +2 位作者 伍国华 陈学伟 毛成辉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1493-1502,共10页
不同智能优化算法在求解优化问题时通常表现出显著的性能差异.差分进化(DE)算法具备较好的全局搜索能力,但存在收敛慢、效率低的不足,协方差矩阵自适应进化策略(CMA–ES)局部搜索能力强,具备旋转不变性,但容易陷入局部最优,因此,DE和CMA... 不同智能优化算法在求解优化问题时通常表现出显著的性能差异.差分进化(DE)算法具备较好的全局搜索能力,但存在收敛慢、效率低的不足,协方差矩阵自适应进化策略(CMA–ES)局部搜索能力强,具备旋转不变性,但容易陷入局部最优,因此,DE和CMA–ES之间具有潜在的协同互补能力.针对上述问题,提出了一种集成协方差矩阵自适应进化策略与差分进化的优化算法(CMADE).在CMADE框架中,DE算法负责全局搜索,CMA–ES算法进行局部搜索.通过周期性解交换机制实现CMA–ES和DE两个算法间协同交互和反馈控制.在解交换时,从DE种群中选择优秀个体,利用CMA–ES算法在优秀个体周围进行局部搜索.同时在DE和CMA–ES的混合种群中,综合考虑解的多样性和最优性,选取一定比例的解作为DE算法的新种群进行全局搜索,实现全局搜索与局部搜索的动态平衡.将CMADE算法与CMA–ES,DE,SaDE,jDE,EPSDE,ACODE和SHADE算法在CEC2014标准测试集上进行比较实验.结果表明,CMADE整体性能显著优于其它比较算法. 展开更多
关键词 智能优化算法 差分进化 协方差矩阵自适应进化策略 算法集成 连续优化
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基于协方差矩阵调整的多目标多任务优化算法 被引量:4
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作者 邱鸿辉 刘海林 陈磊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期306-312,共7页
多任务进化(EMT)是进化计算领域的一个新兴研究方向,区别于传统的单任务搜索算法,EMT通过在任务间传递有用知识,对多个任务同时实施进化搜索,以提升多个任务的收敛性能。目前,大多数进化算法只考虑了知识迁移而忽略了任务间的联系。提... 多任务进化(EMT)是进化计算领域的一个新兴研究方向,区别于传统的单任务搜索算法,EMT通过在任务间传递有用知识,对多个任务同时实施进化搜索,以提升多个任务的收敛性能。目前,大多数进化算法只考虑了知识迁移而忽略了任务间的联系。提出一种多目标多任务优化算法,结合迁移学习的思想,采用任务间种群的协方差矩阵差异表示任务间种群分布特征差异,使用任务间种群均值的距离表示任务间种群的分布距离,并通过任务间种群的分布特征差异和分布距离表示任务间的相似度。对于某个目标任务,将其最相似任务中的解集实施K最近邻分类,以筛选出对目标任务有价值的解,并使其迁移到目标任务中。实验结果表明,与EMTSD、MaTEA、MO-MFEA-II等多目标多任务优化算法相比,所提算法具有较佳的收敛性能,平均运行效率约提高了66.62%。 展开更多
关键词 多目标多任务优化 进化算法 多任务进化 迁移学习 协方差矩阵
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基于多群自适应协同粒子群优化算法的光储热泵系统研究
9
作者 刘鑫冉 吴振奎 +1 位作者 张腾飞 宋庚岭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期127-134,共8页
为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同... 为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同粒子群优化算法。修正各子群的粒子惯性权重,通过多群协同机制避免求解过程陷入局部最优,并采用自适应性策略(ACS)来控制历史信息的影响,以提高子群的搜索效率和目标解的精度。实验结果表明:所提方法优化了光伏-储能-热泵系统的协同运行能力,避免了资源失配造成的能量浪费问题,且能够实现以清洁能源为热泵供电的目标,有效缓解北方地区冬季供热压力;该方法还将离网负荷供电可靠性提升至更高水平,兼具环境效益与工程应用潜力。 展开更多
关键词 热泵供暖系统 光伏发电 蓄电池储能 自适应多目标粒子群算法 能量分配 系统优化
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基于环境识别策略的多目标自适应粒子群 算法及应用
10
作者 武保同 舒若琦 陈志祥 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第10期2980-2988,共9页
针对标准的多目标粒子群算法在寻优过程中易出现局部最优、收敛速度过快和精度较低等问题,提出了一种基于环境识别的多目标自适应粒子群算法。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布在解空间内;采用非线性惯性权重机制和交叉变异策... 针对标准的多目标粒子群算法在寻优过程中易出现局部最优、收敛速度过快和精度较低等问题,提出了一种基于环境识别的多目标自适应粒子群算法。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布在解空间内;采用非线性惯性权重机制和交叉变异策略,避免算法在搜索过程中过快收敛;提出基于环境识别的自适应学习算子和自适应跳跃协作算子,分别通过自识别解空间内种群多样性程度和粒子小生境内拥挤度信息实现粒子间信息的交互和学习。通过多组基准函数的仿真实验进行比较,结果表明算法的搜索能力和优化精度都得到明显改善。最后,通过一个带有NP-hard性质的实际多阶段生产案例验证了算法的实用性。 展开更多
关键词 粒子群算法 进化计算 自适应学习 多目标优化 多阶段生产问题
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深度强化学习引导的多种群协同进化超多目标优化算法
11
作者 许莹 刘佳 +2 位作者 陈斌辉 刘益萍 刘志中 《计算机学报》 北大核心 2025年第10期2371-2405,共35页
超多目标优化问题因高维决策空间与复杂计算成本等特点而极具挑战。作为求解方法之一,多种群协同进化算法通过协同机制在求解此类问题时有较好的效果,但仍存在计算成本高、搜索效率低等局限性。近年来,强化学习因其卓越的决策能力被引... 超多目标优化问题因高维决策空间与复杂计算成本等特点而极具挑战。作为求解方法之一,多种群协同进化算法通过协同机制在求解此类问题时有较好的效果,但仍存在计算成本高、搜索效率低等局限性。近年来,强化学习因其卓越的决策能力被引入进化算法框架,成为提升算法性能的关键技术。因此,本文提出了一种深度强化学习引导的多种群协同进化超多目标优化算法DQNMaOEA,用于求解复杂的超多目标优化问题。为了有效引导大规模决策空间的搜索,提高算法在高维目标空间的搜索能力,本文提出了一种基于深度强化学习模型的自适应子种群选择方法,通过强化学习与环境进行交互选择具有更高潜力的子种群,然后与基于效用值选择的子种群进行协同进化,产生具有更优多样性与收敛性的子代解。此外,为了降低计算成本,提高算法的搜索效率,本文进一步提出了一种自适应子种群计算资源分配策略,根据当前子种群对整个种群优化过程的效用值改进贡献,动态分配子种群的适应值评估次数。为了验证算法及相关策略的性能,本文在大量基准测试集问题及实际物流大规模超多目标车辆路径问题实例上,与现有的不同类型前沿算法进行了大量对比实验。实验分析表明,本文提出的算法在求解性能与解质量上显著优于大部分对比算法。具体表现为:在评估解收敛性与多样性的综合指标上,DQNMaOEA在80%以上的基准测试实例中取得最优结果,较现有最佳算法的平均性能指标提升达1.2~2.0倍。而在计算效率方面,算法的平均运行时间较对比算法降低约25%。特别地,在7个实际物流问题实例中,算法在解的性能指标上获得6项最优结果,且求解效率显著优于对比算法。这些结果充分验证了该算法在解质量、计算效率和实际应用潜力上的综合优势。 展开更多
关键词 多目标优化 多目标进化算法 自适应种群选择 自适应计算资源分配 强化学习
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基于自适应优化渐进式分层提取模型的多目标非侵入式负荷分解方法
12
作者 王瑜阳 汪伟 +2 位作者 许伟杰 安斯光 邹国平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第22期93-100,共8页
非侵入式负荷分解是一种只使用主电表读数来分解房屋中每个电器能耗的技术。针对单目标负荷分解方法存在的分解效率低下、训练成本高,以及多目标负荷分解方法精度低、误差大等问题,将渐进式分层提取(PLE)模型运用于非侵入式负荷分解领域... 非侵入式负荷分解是一种只使用主电表读数来分解房屋中每个电器能耗的技术。针对单目标负荷分解方法存在的分解效率低下、训练成本高,以及多目标负荷分解方法精度低、误差大等问题,将渐进式分层提取(PLE)模型运用于非侵入式负荷分解领域,基于此构建多目标负荷分解模型,模型一次即可分解多个电器的功率,提高了负荷分解的效率。其次,使用改进的粒子群算法对PLE模型的参数进行自适应优化,目的是区别于人工调整网络参数以自适应优化的方式,使所提模型展现出最佳性能,从而提高多目标负荷分解的精度。在UKDALE和REFIT两个真实数据集上进行对比实验,结果表明,文中方法在分解精度和分解效率上都具有一定优越性。所提出的PSO-S2P-PLE模型能在短时间内取得精准的多目标负荷分解结果。 展开更多
关键词 非侵入式负荷分解 多目标 渐进式分层提取模型 自适应优化 粒子群算法 序列到点
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基于云推理的协方差矩阵自适应进化策略算法 被引量:2
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作者 乔帅 续欣莹 阎高伟 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第8期242-245,272,共5页
针对协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)在求解某些问题时存在早熟收敛、精度不高等缺点,通过利用云模型良好的不确定性问题处理能力对CMA-ES的步长控制过程进行改进,得到一种基于云推理的改进CMA-ES算法。该算法通过建立步长控制的云推... 针对协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)在求解某些问题时存在早熟收敛、精度不高等缺点,通过利用云模型良好的不确定性问题处理能力对CMA-ES的步长控制过程进行改进,得到一种基于云推理的改进CMA-ES算法。该算法通过建立步长控制的云推理模型,采用云模型的不确定性推理来实现步长的控制,避免了原算法采用确定的函数映射进行步长伸缩变化而忽视进化过程中不确定性的不足。最后通过测试函数验证了改进算法具有较高的寻优性能。 展开更多
关键词 协方差矩阵自适应进化策略 云推理 步长控制 全局优化
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基于改进鸟群算法的多目标微电网优化调度研究 被引量:7
14
作者 孙兵 赵广怀 +1 位作者 李金友 赵紫君 《智慧电力》 北大核心 2024年第6期46-53,99,共9页
为克服传统智能算法在微电网多目标优化调度中存在局部最优、过早收敛等问题,提高微电网调度的准确性、稳定性和收敛速度,提出了1种基于改进鸟群算法的多目标微电网优化调度策略。首先,分析了微电网多目标调度的影响因素,建立了基于最... 为克服传统智能算法在微电网多目标优化调度中存在局部最优、过早收敛等问题,提高微电网调度的准确性、稳定性和收敛速度,提出了1种基于改进鸟群算法的多目标微电网优化调度策略。首先,分析了微电网多目标调度的影响因素,建立了基于最低经济成本及最小环境影响的微电网调度模型。其次,通过随机均匀分布自适应选择惯性权重系数,运用线性调整策略及学习系数平衡全局和局部搜索能力,提高鸟群算法的收敛速度和搜索精度,并基于Lévy飞行策略更新鸟类群体的空间位置,扩大搜索范围、丰富种群多样性,从而使所提方法跳出局部最优实现精准收敛。最后,通过搭建并网运行条件下的典型微电网场景进行仿真实验,并使用典型的测试函数将所提方法与其他成熟算法进行对比分析。实验结果表明,所提方法的全局优化性能、收敛精度、稳定性和收敛速度均优于其他对比方法,且具有良好的经济性和环境友好性,能够实现良好的多目标优化平衡。 展开更多
关键词 微电网 多目标优化 鸟群算法 Lévy飞行 自适应
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多目标进化算法的改进在齿轮减速器中的应用
15
作者 高淑芝 任学鹏 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期190-193,197,共5页
分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群... 分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群的多样性与收敛性之间的平衡。首先,采用了一种均匀随机的权重向量生成方式进行初始化;其次,采用Tchebycheff分解方法进行子代的更新;再次,将提出的自适应方法对分解的多目标进化算法进行了改进;最后,通过在标准测试函数和齿轮减速器的优化仿真,证明了提出的算法的有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 分解算法 自适应 进化算法应用
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
16
作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子群算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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基于协方差矩阵自适应进化策略的机器人手眼标定算法 被引量:2
17
作者 赵云涛 谢万琪 +1 位作者 李维刚 胡佳明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3225-3229,共5页
针对视觉传感器标定和机器人运动学求解过程中存在噪声干扰,导致传统的手眼标定算法求解误差较大的问题,提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)的机器人手眼标定算法。首先,采用对偶四元数(DQ)对旋转和平移分别建立目标函数和几... 针对视觉传感器标定和机器人运动学求解过程中存在噪声干扰,导致传统的手眼标定算法求解误差较大的问题,提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)的机器人手眼标定算法。首先,采用对偶四元数(DQ)对旋转和平移分别建立目标函数和几何约束,简化求解模型;其次,采用惩罚函数法将约束问题转化成无约束优化问题;最后,使用CMAES算法逼近手眼标定旋转和平移方程的全局最优解。搭建机器人、相机实测实验平台,将所提算法与Tsai两步法、非线性优化算法INRIA、DQ算法进行对比。实验结果表明:所提算法在旋转和平移上的求解误差和方差均小于传统算法;与Tsai算法相比,所提算法的旋转精度提升了4.58%,平移精度提升了10.54%。可见在存在噪声干扰的实际手眼标定过程中,所提算法具有更好的求解精度与稳定性。 展开更多
关键词 机器人 协方差矩阵自适应进化策略 对偶四元数 手眼标定 约束优化
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三阶段自适应采样和增量克里金辅助的昂贵高维优化算法 被引量:1
18
作者 顾清华 刘思含 +2 位作者 王倩 骆家乐 刘迪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期76-87,共12页
代理辅助进化算法已广泛应用于求解代价高昂的多目标优化问题,但大多数由于代理模型的局限性而仅限于解决决策变量低维的问题。为了解决高维的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于三阶段自适应采样策略的改进增量克里金辅助的进化算法。... 代理辅助进化算法已广泛应用于求解代价高昂的多目标优化问题,但大多数由于代理模型的局限性而仅限于解决决策变量低维的问题。为了解决高维的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于三阶段自适应采样策略的改进增量克里金辅助的进化算法。该算法使用改进的增量克里金模型来近似每个目标函数,此模型的超参数根据预测的不确定性进行自适应更新,降低计算复杂度的同时保证模型在高维上的准确性;此外,在模型管理方面提出一种三阶段自适应采样的策略,将采样过程分为不同的优化阶段以更有针对性的选择个体,能够首先保证收敛性,提高算法的收敛速度。为了验证算法的有效性,在包含各种特征的两组测试问题DTLZ(deb-thiele-laumanns-zitzler)、MaF(many-objective function)和路径规划实际工程问题上与最新的同类型算法进行实验对比,结果表明该算法在解决决策变量高维的昂贵多目标优化问题上具有较强的竞争力。 展开更多
关键词 昂贵优化 多目标优化 决策变量高维 代理辅助进化算法 增量克里金模型 三阶段自适应采样策略
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WSN中节点分布的协方差矩阵自适应优化策略 被引量:1
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作者 张梦蓓 乔帅 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第2期80-82,86,共4页
针对无线传感器网络(WSNs)中传感器节点的分布优化问题,提出了一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)的网络节点分布优化方法。首先,以最大化网络的区域覆盖率为目标建立问题的求解模型,然后,采用CMA-ES算法对模型求解得到网络最优... 针对无线传感器网络(WSNs)中传感器节点的分布优化问题,提出了一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)的网络节点分布优化方法。首先,以最大化网络的区域覆盖率为目标建立问题的求解模型,然后,采用CMA-ES算法对模型求解得到网络最优的节点位置分布方案。仿真对比实验表明:CMA-ES算法可以很好地解决无线传感器网络节点的分布优化问题,相比于传统遗传算法、基本粒子群算法和差分进化算法,表现出较快的寻优速度和更高的区域覆盖率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 协方差矩阵自适应进化策略 分布优化 区域覆盖率
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基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究 被引量:3
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作者 陶翼飞 丁小鹏 +3 位作者 罗俊斌 付潇 吴佳兴 李宜榕 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1655-1669,共15页
针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求... 针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 机场行李导入系统 关键控制参数 仿真优化 多目标自适应并行狼群算法 Pareto非支配排序
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