基于改进人工蜂群算法的地下空间空地协同探测传感器优化配置

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作者 柏荣奕 陈谋 +2 位作者 周同乐 雍可南 韩增亮 《航空科学技术》 2025年第3期10-19,共10页

针对现有机器人传感器配置依赖工程经验,易受主观判断影响从而缺乏科学性的问题,本文构建了一种多异构机器人传感器配置模型,并提出了一种改进人工蜂群算法,实现了地下空间协同探测场景中4种空地异构机器人的传感器优化配置。综合考虑... 针对现有机器人传感器配置依赖工程经验,易受主观判断影响从而缺乏科学性的问题,本文构建了一种多异构机器人传感器配置模型,并提出了一种改进人工蜂群算法,实现了地下空间协同探测场景中4种空地异构机器人的传感器优化配置。综合考虑传感器覆盖范围、近距离识别精度、传感器重量、机器人载重约束、传感器数量约束以及信息维度数目约束,构建空地异构机器人传感器配置数学模型。在此基础上,定义离散距离衰减函数、信息维度奖励因子、冗余维度惩罚因子以及水平视角有效叠加函数,以更合理地表示实际配置过程。进一步基于三角游走策略和莱维飞行对人工蜂群算法进行改进,融合可行性准则处理约束条件,增强算法的局部搜索能力。经仿真试验验证了本文构建模型和提出算法的可行性及有效性。 展开更多

关键词 空地协同探测 地下空间 传感器优化配置 改进的人工蜂群算法 三角游走策略 莱维飞行

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大型活动下城轨车站客流协同控制及优化

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作者 左忠义 杨欣然 《大连交通大学学报》 2025年第1期9-14,38,共7页

大型活动散场时段的短时大客流需求具有空间分布失衡性,易造成城市轨道交通站台出现乘客聚集现象,不仅影响乘客乘车的舒适度,还存在安全事故隐患。为解决该问题,将乘客进站与列车运行时间离散化,以乘客最佳进站人数与列车运行长短交路... 大型活动散场时段的短时大客流需求具有空间分布失衡性,易造成城市轨道交通站台出现乘客聚集现象,不仅影响乘客乘车的舒适度,还存在安全事故隐患。为解决该问题,将乘客进站与列车运行时间离散化,以乘客最佳进站人数与列车运行长短交路作为决策变量,基于客流演化与列车运行的动态关系,建立以乘客总等待时间和列车运行时间最小化为目标的多站联合限流与长短交路开行方案协同优化模型,并运用蜂群优化算法进行模型求解。以某轨道交通线路为例,验证模型的有效性。结果表明,与常规运营策略相比,协同优化策略下运营成本减少了5.3%,乘客等待时间减少了19.2%,实现了对大型活动背景下车站短时大客流的有效控制。 展开更多

关键词 城市轨道交通 多目标规划 蜂群算法 客流协同控制 优化策略

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基于多梯度供储协同调控策略的多能源系统联合优化调度

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作者 裴志刚 高捷 +4 位作者 陈佳明 刘维康 王言珂 韩柯阳 方渊 《分布式能源》 2024年第6期19-29,共11页

随着可再生能源的快速发展,小水电站作为一种清洁能源,展现出良好的发展前景。然而,目前小水电站面临着规模较小、参与电网调度机制不足以及调峰调频运行模式亟待创新等问题。基于小水电站的运行特点,考虑火电机组的成本与排放,以及小... 随着可再生能源的快速发展,小水电站作为一种清洁能源,展现出良好的发展前景。然而,目前小水电站面临着规模较小、参与电网调度机制不足以及调峰调频运行模式亟待创新等问题。基于小水电站的运行特点,考虑火电机组的成本与排放,以及小水电站的稳定运行,构建了多级梯度变速控水稳定调节的小水电站模型。同时,提出了改进的雾凇优化算法及多梯度供-储协同调度策略,以探讨实现系统经济效益、环境效益和调度稳定性综合最优决策方案。实验结果表明,与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法及冠豪猪(crested porcupine optimizer,CPO)算法相比,改进后的雾凇优化算法在提高系统经济性方面约提升8.7%,减少污染排放约20.6%,并增强小水电站运行稳定性约32.6%。研究结果验证了所提出模型和算法的有效性,为多源能互补系统协调运行优化提供了新的思路。 展开更多

关键词 可再生能源 小水电站模型 多梯度控制 协同调度策略 雾凇优化算法

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基于DP-MSCAOA算法的梯级水库多目标防洪优化调度研究 被引量：1

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作者 王必磊 李晓英 周小青 《水电能源科学》 北大核心 2024年第7期193-197,34,共6页

为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融... 为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融合动态规划、多策略协同阿基米德优化算法优势的DP-MSCAOA嵌套优化算法,并以资水某梯级水库为例,针对不同频率洪水进行多目标防洪联合优化调度,与常规调度结果和粒子群优化结果进行对比。结果表明,多目标联合优化调度模型削峰和错峰效果更优,验证了多目标联合优化调度模型的适用性及DP-MSCAOA嵌套优化算法的有效性,可为降低洪灾风险、缓解防洪压力提供技术支撑。 展开更多

关键词 多目标防洪 梯级水库 优化调度模型 多策略协同阿基米德优化算法 动态规划

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M-精英协同进化分子动理论优化算法 被引量：7

5

作者 范朝冬 章兢 易灵芝 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期144-152,共9页

提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,... 提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,MECKMTOA在求解精度、算法稳定性、高维函数求解等方面均表现出良好性能。 展开更多

关键词 优化算法 分子动理论优化算法 函数优化 精英策略 协同进化

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一种fishbone仓储布局下拣选路径存取协同策略的优化 被引量：1

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作者 刘建胜 申诚 雷兆发 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2020年第1期90-97,共8页

为了提升仓储物流中心的生产运作效益,基于一种非传统fishbone布局路径优化特点研究的基础上,提出了一种质量、体积双负载约束下的存取协同的策略模式,并构建了拣选路径的优化模型。针对该模型,设计了改进的禁忌搜索算法(TS)进行模拟仿... 为了提升仓储物流中心的生产运作效益,基于一种非传统fishbone布局路径优化特点研究的基础上,提出了一种质量、体积双负载约束下的存取协同的策略模式,并构建了拣选路径的优化模型。针对该模型,设计了改进的禁忌搜索算法(TS)进行模拟仿真试验,该算法的初始值部分由遗传算法生成,有效地克服了禁忌搜索算法对初始值的依赖性。应用该算法,针对不同的订单规模和不同的初始负载比例,将传统的拣选模式和存取协同的策略模式下的最短拣货路径距离进行了比较,结果显示存取协同策略模式能够缩短fishbone布局下拣货路径的距离,其优化比例最高可达38%左右,最差的优化结果也有12%,从而提升生产作业效率。 展开更多

关键词 fishbone布局 拣选路径优化 双负载约束 存取协同策略 改进的禁忌搜索算法

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基于自适应等效能耗最小的燃料电池船舶能量管理策略

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作者 许晓彦 曹伟 韩冰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期108-115,共8页

为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储... 为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储能系统最终电量和初始电量误差最小为目标函数,求解燃料电池系统和储能系统的最优运行轨迹;在下层优化中,建立等效因子的优化模型,提取最优等效因子的分布。然后,建立以系统状态参数为输入、等效因子为输出的神经网络模型。利用最优的等效因子作为训练样本,对神经网络模型进行训练。最后,将神经网络模型与等效能耗最小策略相结合,可实现等效因子的实时调整。在Matlab/Simulink中搭建船舶混合能源系统的仿真模型,对基于自适应等效能耗最小的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,与基于恒定等效因子的等效能耗最小策略相比,储能系统的最终电量更接近初始值,氢气的总消耗量降低1.98%。 展开更多

关键词 燃料电池船 能量管理策略 神经网络 等效因子 多种群自适应协同的粒子群优化算法

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一种多策略协同的多目标萤火虫算法 被引量：14

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作者 谢承旺 张飞龙 +2 位作者 陆建波 肖驰 龙广林 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2359-2367,共9页

现实中的多目标优化问题不断增多且日益复杂,需要不断发展新型启发式算法应对挑战.提出一种多策略协同的多目标萤火虫算法MOFA-MCS.该算法采用均匀化与随机化相结合的方法产生初始种群;利用档案集中的精英解个体指导萤火虫移动;并在移... 现实中的多目标优化问题不断增多且日益复杂,需要不断发展新型启发式算法应对挑战.提出一种多策略协同的多目标萤火虫算法MOFA-MCS.该算法采用均匀化与随机化相结合的方法产生初始种群;利用档案集中的精英解个体指导萤火虫移动;并在移动的过程施加Lévy flights随机扰动;最后,利用ε-三点最短路径策略维护档案解群的多样性.MOFA-MCS算法与其他6种经典的多目标进化算法一同在12个基准的多目标测试问题上进行实验,结果表明所提算法在收敛性、多样性方面总体上具有显著的性能优势. 展开更多

关键词 多目标优化问题 萤火虫算法 多目标萤火虫算法 多策略协同

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信息年龄约束下的无人机数据采集能耗优化路径规划算法

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作者 高思华 刘宝煜 +3 位作者 惠康华 徐伟峰 李军辉 赵炳阳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4024-4034,共11页

信息年龄(AoI)是评价无线传感器网络(WSN)数据时效性的重要指标,无人机辅助WSN数据采集过程中采用优化飞行轨迹、提升速度等运动策略保障卸载至基站的数据满足各节点AoI限制。然而,不合理的运动策略易导致无人机因飞行距离过长、速度过... 信息年龄(AoI)是评价无线传感器网络(WSN)数据时效性的重要指标,无人机辅助WSN数据采集过程中采用优化飞行轨迹、提升速度等运动策略保障卸载至基站的数据满足各节点AoI限制。然而,不合理的运动策略易导致无人机因飞行距离过长、速度过快产生非必要能耗,造成数据采集任务失败。针对该问题,该文首先提出信息年龄约束的无人机数据采集能耗优化路径规划问题并进行数学建模;其次,设计一种协同混合近端策略优化(CH-PPO)强化学习算法,同时规划无人机对传感器节点或基站的访问次序、悬停位置和飞行速度,在满足各传感器节点信息年龄约束的同时,最大限度地减少无人机能量消耗。再次,设计一种融合离散和连续策略的损失函数,增强CH-PPO算法动作的合理性,提升其训练效果。仿真实验结果显示,CH-PPO算法在无人机能量消耗以及影响该指标因素的比较中均优于对比的3种强化学习算法,并具有良好的收敛性、稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 信息年龄约束 协同混合近端策略优化算法 无人机路径规划 深度强化学习

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一种改进多目标灰狼优化算法的多无人机任务分配 被引量：6

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作者 王昭 华翔 《西安工业大学学报》 CAS 2021年第1期94-102,共9页

针对多无人机对空中移动目标协同执行多任务问题,本文提出了一种基于并行机制的多目标灰狼优化算法。结合无人机空中态势模型,以最小化执行代价和最小化时间代价为双目标函数,建立了多无人机协同多任务分配模型;将多个无人机视为并行的... 针对多无人机对空中移动目标协同执行多任务问题,本文提出了一种基于并行机制的多目标灰狼优化算法。结合无人机空中态势模型,以最小化执行代价和最小化时间代价为双目标函数,建立了多无人机协同多任务分配模型;将多个无人机视为并行的灰狼子群,对每个子群分别采用分层编码和多目标优化算法保留其最优个体;通过档案室共享策略获得整个群体的最优解;仿真对比验证了改进多目标灰狼优化算法与传统的智能算法。研究结果表明:与多目标灰狼优化算法和多目标粒子群算法相比,基于并行机制的多目标灰狼优化算法在代价函数均值方面分别降低了约3.8%和4.1%,在收敛值方面分别降低了约15.5%和6.2%,具有更好的稳定性和收敛性。 展开更多

关键词 任务分配 多目标灰狼优化算法 分层编码 档案室共享策略 协同多任务分配模型

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基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法 被引量：2

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作者 李牧东 赵辉 +3 位作者 吴利荣 陈超 李建勋 韩博 《四川大学学报（工程科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第3期144-152,共9页

为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精... 为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。 展开更多

关键词 病毒种群搜索算法 约束优化 自适应α-level比较策略 反向学习 无人机协同航迹规划

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人工蜂群算法在电网储能系统管理中的运用 被引量：1

12

作者 任卓 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2693-2694,共2页

人工蜂群算法是一种全局搜索的优化算法,对于电网储能系统管理具有重要作用。该优化算法能够更加精准地控制和管理电网储能设备,以缜密的搜索计算得到问题最优答案,而后将其应用在储能系统设备中,保证电网储能系统的高效、稳定和协同运... 人工蜂群算法是一种全局搜索的优化算法,对于电网储能系统管理具有重要作用。该优化算法能够更加精准地控制和管理电网储能设备,以缜密的搜索计算得到问题最优答案,而后将其应用在储能系统设备中,保证电网储能系统的高效、稳定和协同运行,提升整体工作效率。本文探讨了人工蜂群算法对电网储能系统管理的作用,提出具体化的实践策略。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 系统管理 实践策略 优化算法 协同运行 全局搜索 工作效率 储能系统

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基于多智能体强化学习的交叉道路车辆协同控制

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作者 申元霞 谢悦 +2 位作者 张学锋 汤亚玲 储岳中 《西华大学学报(自然科学版)》 2025年第4期40-48,共9页

为提升自动驾驶车辆在城市交叉道路的快速反应和安全通行能力,提出一种基于MAPPO-RCNN算法的多智能体强化学习车辆协同控制策略。利用车辆传感器采集的未加工原始RGB图像作为输入,使用MAPPO算法实现车辆间的协同控制,直接输出车辆动作;... 为提升自动驾驶车辆在城市交叉道路的快速反应和安全通行能力,提出一种基于MAPPO-RCNN算法的多智能体强化学习车辆协同控制策略。利用车辆传感器采集的未加工原始RGB图像作为输入,使用MAPPO算法实现车辆间的协同控制,直接输出车辆动作;考虑车辆间相互位置对通行任务的影响,优化车辆通行时间和安全性,同时设计策略生成算法和优化目标函数;为防止策略陷入局部最优,使用纳什均衡判断策略收敛。在CARLA仿真平台上的实验仿真结果表明,该车辆协同控制策略能在一定程度上提高交叉路口自动驾驶车辆的通行效果,并保证控制系统的稳定性。 展开更多

关键词 车辆协同控制 MAPPO-RCNN算法 端到端 多智能体系统 策略生成算法 交通流优化 CARLA仿真

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