基于多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法的装配序列优化

1

作者 黎响 王永 田德 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期565-575,共11页

装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精... 装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精度上存在一定局限性。为此,提出一种求解SP问题的多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法。在计算过程中,使用增加精英反向学习策略(OBL)、差分进化算法(DE)的多策略混合鲸鱼算法优化蚁群算法的参数,然后再采用蚁群算法搜索最优或近优的装配序列。计算实验表明:多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法降低了参数设置的复杂性,在求解SP问题上,与传统蚁群算法相比,算法的收敛速度和寻优能力得到很大提高。 展开更多

关键词 装配序列规划 风电机组 参数 多策略混合鲸鱼-蚁群算法

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基于蚁群-粒子群混合算法的水资源优化配置研究 被引量：9

2

作者 李朦 解建仓 +2 位作者 杨柳 汪妮 朱记伟 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第1期229-234,共6页

【目的】对区域水资源的合理优化配置进行研究,为区域经济的发展、水资源的合理开发利用和节水型社会的建立提供参考。【方法】建立以经济、社会、生态环境效益为目标函数,各目标加权和为最优解的水资源优化配置模型,采用蚁群-粒子群混... 【目的】对区域水资源的合理优化配置进行研究,为区域经济的发展、水资源的合理开发利用和节水型社会的建立提供参考。【方法】建立以经济、社会、生态环境效益为目标函数,各目标加权和为最优解的水资源优化配置模型,采用蚁群-粒子群混合算法对模型进行求解,并对渭北工业区进行水资源优化配置的实例分析,通过原供水量与优化配置水量的比较验证所建立模型的合理性。【结果】经计算,75%保证率下渭北工业区水资源的配置结果为:2015年地表水、地下水、外调水、中水供水量分别为1 747.30,13 244.84,12 905.95和1 060.23万m3;2020年各水源供水量分别为2 019.19,12 214.42,23 530.42和1 798.60万m3;与原始供水量相比,2015年和2020年总供水量分别减少312.73和421.11万m3,表现在农业供水量减少,生活、工业、生态用水均达到供需平衡。【结论】基于蚁群-粒子群混合算法的水资源优化配置结果合理,可作为研究区水资源合理开发利用决策的参考;蚁群-粒子群混合算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置的分析。 展开更多

关键词 水资源 优化配置 蚁群-粒子群混合算法 渭北工业区

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基于遗传-蚁群算法的PHEB模糊控制策略优化 被引量：6

3

作者 尹安东 赵韩 张辉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第14期1754-1759,共6页

以并联式混合动力客车(PHEB)为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB... 以并联式混合动力客车(PHEB)为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB模糊控制策略模型和整车模型,并对优化前后的实例PHEB性能进行了仿真分析。研究结果表明,优化后的模糊控制策略能够满足设计要求,且等效燃料消耗量比优化前降低了10.2%。 展开更多

关键词 并联式混合动力客车(PHEB) 遗传-蚁群算法 模糊控制策略 优化

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基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆控制策略参数优化 被引量：2

4

作者 吴静波 张承宁 +1 位作者 邹渊 李军求 《车用发动机》 北大核心 2009年第3期44-48,共5页

针对控制策略参数优化中存在的问题,提出一种基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法。基于优化设计的思想,以最小燃油消耗量为目标函数,建立控制参数优化问题的数学模型,然后结合遗传算法和蚁群算法各自的... 针对控制策略参数优化中存在的问题,提出一种基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法。基于优化设计的思想,以最小燃油消耗量为目标函数,建立控制参数优化问题的数学模型,然后结合遗传算法和蚁群算法各自的优点提出一种遗传蚁群优化算法,并对控制策略参数优化问题进行数值求解。结果表明,优化后车辆燃油消耗减少14.9%,说明该方法可以找到一组全局最优的参数,大大缩短控制参数的实车标定时间。 展开更多

关键词 控制策略 参数优化 混合动力 履带式车辆 遗传算法 蚁群算法

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一种基于混合策略的蚁群聚类算法 被引量：3

5

作者 郭会林 苏一丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第16期154-156,167,共4页

蚁群算法是一种智能聚类分析方法。分析了基本蚁群聚类算法的特点和不足,总结了不同的聚类情景,并在此基础上提出了一种新的基于混合策略的蚁群聚类算法。新算法中,蚂蚁根据不同的聚类情景而采取不同的行为策略,同时赋予蚂蚁多载功能。... 蚁群算法是一种智能聚类分析方法。分析了基本蚁群聚类算法的特点和不足,总结了不同的聚类情景,并在此基础上提出了一种新的基于混合策略的蚁群聚类算法。新算法中,蚂蚁根据不同的聚类情景而采取不同的行为策略,同时赋予蚂蚁多载功能。实验表明基于混合策略的蚁群聚类算法显著改善了聚类效果。 展开更多

关键词 蚁群聚类算法 混合策略 多载

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基于二次分配问题的混合蚁群算法 被引量：6

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作者 张翠军 邹慧 张有华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期37-39,共3页

二次分配问题是组合优化领域中经典的NP-hard问题之一,应用广泛。在对二次分配问题进行分析的基础上,提出了一种求解该问题的混合蚁群算法。该算法通过在蚁群算法中引入遗传算法的2-交换变异算子,增强了算法的局部搜索能力,提高了解的... 二次分配问题是组合优化领域中经典的NP-hard问题之一,应用广泛。在对二次分配问题进行分析的基础上,提出了一种求解该问题的混合蚁群算法。该算法通过在蚁群算法中引入遗传算法的2-交换变异算子,增强了算法的局部搜索能力,提高了解的质量。实验结果表明,该算法在求解二次分配问题时优于蚁群算法和遗传算法。 展开更多

关键词 二次分配问题 NP-HARD问题 混合蚁群算法 2-交换变异算子 局部搜索

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改进型遗传蚁群混合算法求解0/1背包问题 被引量：3

7

作者 王娜 向凤红 毛剑琳 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期54-56,80,共4页

针对原有的遗传蚁群混合算法收敛速度慢、运行时间长等缺陷,提出了一种新混合算法,该算法从蚁群中选取部分优良个体采用遗传算法寻优,所选个体数目随迭代次数自适应变化,同时,对算法中的交叉、变异操作以及赋值等方面进行了一些改进。... 针对原有的遗传蚁群混合算法收敛速度慢、运行时间长等缺陷,提出了一种新混合算法,该算法从蚁群中选取部分优良个体采用遗传算法寻优,所选个体数目随迭代次数自适应变化,同时,对算法中的交叉、变异操作以及赋值等方面进行了一些改进。仿真结果表明,该算法在搜索能力、收敛速度以及程序运行时间方面都有明显的提高,由此证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 0 1背包问题 遗传算法 蚁群算法 混合方式 算法策略

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基于遗传蚁群混合策略的PID控制器参数整定 被引量：3

8

作者 舒涛 刘少伟 刘晖 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期73-76,80,共5页

传统的PID控制器参数整定方法或者需要对被控过程和控制规律有全面的先验知识,或者建立在要求具有连续导数的光滑搜索空间的基础上,或者容易"早熟"和收敛速度较慢。文中结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)各自的优点,提出了一... 传统的PID控制器参数整定方法或者需要对被控过程和控制规律有全面的先验知识,或者建立在要求具有连续导数的光滑搜索空间的基础上,或者容易"早熟"和收敛速度较慢。文中结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)各自的优点,提出了一种新型的蚁群算法(ACO)-遗传算法(GA)混合优化策略(ACO-GA)的PID参数优化方法。仿真应用研究表明:与非线性设计方法(NCD)以及蚁群算法相比,ACO-GA优化策略具有更强的寻优能力和快速收敛能力,是一种适用于工程应用的参数寻优方法。 展开更多

关键词 蚁群算法 遗传算法 PID控制 混合优化策略

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一种新的蚁群优化算法信息素更新策略及其性能分析 被引量：2

9

作者 颜晨阳 张友鹏 熊伟清 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第7期86-88,91,共4页

针对蚁群优化算法的关键步骤——信息素轨迹更新过程进行了深入分析。通过理论上的证明和实验验证,提出了信息素轨迹更新中存在着一个利用—探索困境;在此基础上针对这个现象提出了一种基于Metrop-olis接受准则的信息素更新策略,并通过... 针对蚁群优化算法的关键步骤——信息素轨迹更新过程进行了深入分析。通过理论上的证明和实验验证,提出了信息素轨迹更新中存在着一个利用—探索困境;在此基础上针对这个现象提出了一种基于Metrop-olis接受准则的信息素更新策略,并通过在不同规模的TSP上的实验,证明了这种新策略的有效性。 展开更多

关键词 蚁群优化算法 信息素更新策略 利用-探索困境 Metropolis接受准则

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武器-目标分配问题的蚁群算法 被引量：24

10

作者 高尚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第3期78-79,共2页

文章建立了武器-目标优化模型,分析了各种优化方法的优缺点。采用蚁群算法解决了此问题,并通过实例给出了算法,并与匈牙利法做了比较,结果表明该方法比较有效。

关键词 武器-目标分配问题 蚁群算法 非线性0-1规划 神经网络 非线性整数混合规划

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基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间调度方法研究 被引量：9

11

作者 鲁宏浩 鲁玉军 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第6期568-573,共6页

针对柔性作业车间调度问题,对其优化方法进行了研究,建立了多目标柔性作业车间调度问题的函数模型,提出了分布估计-蚁群混合算法。该算法首先采用分布估计算法快速得到了全局较优解,然后通过选择部分较优解对蚁群算法信息素初始化进行... 针对柔性作业车间调度问题,对其优化方法进行了研究,建立了多目标柔性作业车间调度问题的函数模型,提出了分布估计-蚁群混合算法。该算法首先采用分布估计算法快速得到了全局较优解,然后通过选择部分较优解对蚁群算法信息素初始化进行了改进,最后利用蚁群算法正反馈机制快速寻找到了全局最优解;在改进的分布估计算法中,结合了多种方法进行机器选择和工序排序的初始化,给出了相应概率模型和种群更新方式;在改进的蚁群算法中,通过建立两个路径节点集合进行了状态转移规则的描述,并对信息素更新机制进行了分阶段局部更新和全局更新,有利于蚁群算法快速收敛到全局最优解;通过两个柔性作业车间调度实例进行了仿真分析以及和其他算法的对比。研究结果表明:分布估计-蚁群混合算法在求解柔性作业车间调度问题具有较好优化效果和高效求解能力。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度问题 多目标 分布估计-蚁群混合算法 正反馈机制 全局最优解

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基于双策略蚁群算法的配电网络重构研究 被引量：3

12

作者 周术鹏 靳松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第20期242-247,共6页

电网的网络重构本质上属于非线性组合优化问题。随着智能电网的快速发展和电网规模的急剧扩张,网络重构算法的计算复杂度也大幅增加。蚁群算法具有鲁棒性、可并行性和正反馈机制等优点,因而被广泛应用于组合优化问题的求解之中。然而,... 电网的网络重构本质上属于非线性组合优化问题。随着智能电网的快速发展和电网规模的急剧扩张,网络重构算法的计算复杂度也大幅增加。蚁群算法具有鲁棒性、可并行性和正反馈机制等优点,因而被广泛应用于组合优化问题的求解之中。然而,现有的蚁群算法仍存在计算速度慢,易于陷入局部最优等缺点。为解决上述问题,提出了一种削减-累加双策略的蚁群算法并将其应用于电力系统的网络重构计算中。一方面,定义削减因子,使迭代过程中的蚂蚁数量随算法收敛的稳定程度而不断减少,实现动态自适应的蚂蚁数量选择机制以加快计算速度;另一方面,定义积累因子,增加了信息素的积累阶段,引导算法跳出局部最优,提高找到最优拓扑结构的概率。实验结果表明,在信息素更新次数和初始蚂蚁数量都相同的情况下,与已有工作相比,提出的算法能够将计算速度提升约25%;同时,将最小网损降低约9%。 展开更多

关键词 蚁群算法 削减-累加双策略 网络重构 动态自适应 信息素

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改进蚁群优化算法求解折扣{0-1}背包问题

13

作者 张铭 邓文瀚 +1 位作者 林娟 钟一文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第13期85-95,共11页

折扣{0-1}背包问题(Discounted{0-1}Knapsack Problem,DKP)是一个NP-困难的组合优化问题,尽管已经存在一些求解DKP的智能优化算法,但目前尚没有用蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法求解DKP的研究。提出了一个求解DKP的改进ACO(... 折扣{0-1}背包问题(Discounted{0-1}Knapsack Problem,DKP)是一个NP-困难的组合优化问题,尽管已经存在一些求解DKP的智能优化算法,但目前尚没有用蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法求解DKP的研究。提出了一个求解DKP的改进ACO(Modified ACO,MACO)算法。MACO算法使用整数编码以保证每组物品最多只有一个物品被选中,在MACO算法构造解的每一步,采用组内竞争选择来降低算法的时间复杂性,对计算选择概率的公式,放弃启发式信息以减少参数并简化算法参数设置,对蚂蚁构造出的解,经修复后使用基于价值密度和价值的混合贪婪优化算子来提高算法的寻优能力。在四类测试用例上对MACO算法进行了测试并与其他算法进行比较,实验结果表明MACO算法的性能明显优于其他算法。 展开更多

关键词 折扣{0-1}背包问题(DKP) 蚁群优化算法(ACO) 信息素 组内选择 混合优化

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应急资源多目标优化调度模型与多蚁群优化算法研究 被引量：28

14

作者 文仁强 钟少波 +1 位作者 袁宏永 黄全义 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1464-1472,共9页

大规模自然灾害发生后,极易出现多地同时提出多类型资源需求的局面.基于灾后应急资源调度的特点,建立了考虑多需求点、多供应点、多资源类型、且多个资源供应点能为多个资源需求点协同配备资源的多目标优化调度模型.模型中对调度路线的... 大规模自然灾害发生后,极易出现多地同时提出多类型资源需求的局面.基于灾后应急资源调度的特点,建立了考虑多需求点、多供应点、多资源类型、且多个资源供应点能为多个资源需求点协同配备资源的多目标优化调度模型.模型中对调度路线的可靠度进行了考虑,增强了实用性.设计了求解模型的多蚁群优化算法,在全局信息素更新规则中引入精英策略,指导多蚁群间相互交换与共享信息,加快全局非劣解搜索效率.多目标多蚁群优化算法将资源定位配置与路线安排问题进行了集成解决.算例分析表明该算法能够很好地处理大型复杂网络. 展开更多

关键词 应急资源调度 多目标优化 多蚁群优化算法 精英策略 定位-路径问题

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定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法 被引量：5

15

作者 王雪峰 孙小明 +1 位作者 郑柯威 杨芳 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1529-1535,共7页

定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算... 定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的. 展开更多

关键词 定位-车辆路径问题 混合启发式算法 禁忌搜索算法 蚁群算法 双种群

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蚁群算法及其在有硬时间窗的车辆路径问题中的应用 被引量：15

16

作者 刘志硕 柴跃廷 申金升 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期596-602,共7页

为求解有硬时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于可行解两阶段构造策略的自适应混合蚁群算法。在第一阶段,用蚂蚁的局部遍历代替传统的全局遍历,每个蚂蚁采用蚁群算法进行局部遍历,构造一个回路,蚂蚁转移采用回路两阶段构路策略;在第二... 为求解有硬时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于可行解两阶段构造策略的自适应混合蚁群算法。在第一阶段,用蚂蚁的局部遍历代替传统的全局遍历,每个蚂蚁采用蚁群算法进行局部遍历,构造一个回路,蚂蚁转移采用回路两阶段构路策略;在第二阶段,由前一阶段所构造的回路通过采用近似解可行化策略来组合形成可行解。此外,为提高算法的寻优能力,在转移规则中引入了基于时间窗的紧迫性因子和匹配度因子,并与节约算法和爬山法有机结合。实验结果表明,自适应混和蚁群算法性能优良,能够有效地求解有硬时间窗的车辆路径问题。 展开更多

关键词 有硬时间窗的车辆路径问题 自适应混合蚁群算法 可行解两阶段构造策略 回路两阶段构造策略 紧迫性因子 匹配度因子

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化学反应蚁群优化算法 被引量：1

17

作者 杨振 周晖 +1 位作者 朱立庆 李逶 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第10期2925-2927,2946,共4页

针对化学反应优化对反馈信息利用不足导致后期求解效率低的问题,提出化学反应蚁群优化算法。该算法利用化学反应优化生成较优解,通过信息素转换策略将较优解转换为蚁群算法的初始信息素,最后由蚁群算法累积更新信息素得到最优解。以TSP... 针对化学反应优化对反馈信息利用不足导致后期求解效率低的问题,提出化学反应蚁群优化算法。该算法利用化学反应优化生成较优解,通过信息素转换策略将较优解转换为蚁群算法的初始信息素,最后由蚁群算法累积更新信息素得到最优解。以TSP为例进行仿真,结果表明,与化学反应优化、蚁群算法、模拟退火算法相比,所提算法具有更高的寻优能力、收敛效率和计算效率。 展开更多

关键词 自然计算 化学反应优化 蚁群算法 混合策略 旅行商问题

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基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法 被引量：4

18

作者 何琳 黄博 +1 位作者 申亚波 李爽 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期263-269,共7页

为了提升输变电工程全环节的数据管理质效,提出了一种基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法。该方法以造价数据管理为核心,利用层次分析法建立工程造价控制评估模型,获得了造价评估指标与指标权重。同时设计了一种... 为了提升输变电工程全环节的数据管理质效,提出了一种基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法。该方法以造价数据管理为核心,利用层次分析法建立工程造价控制评估模型,获得了造价评估指标与指标权重。同时设计了一种改进的随机邻域嵌入算法实现数据降维,进而引入经自适应改进的鲸鱼优化算法及粒子群算法。在交叉策略框架下,将两者相结合并得到鲸鱼粒子群混合优化算法。实验结果表明,所提方法对输变电工程全环节关键数据的处理效果较优,而与其他方法相比,其精度和效率也均具备显著优势,能够提升数据管理水平。 展开更多

关键词 输变电工程 全环节 鲸鱼粒子群混合优化算法 随机邻域嵌入算法 工程造价 关键数据 交叉策略 数据管理 层次分析法

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多约束下矩形件排样问题的混合求解算法研究 被引量：1

19

作者 刘野 吉卫喜 +1 位作者 苏璇 赵宏轩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期743-755,共13页

针对板材和玻璃下料过程中存在的矩形件排样问题,提出了一种基于分割匹配算法与改进蚁群算法的混合算法进行求解。建立了以最大化均方利用率和剩余加工时间为目标的排样优化模型;利用蚁群算法作为排样顺序算法确定部分零件的排样顺序以... 针对板材和玻璃下料过程中存在的矩形件排样问题,提出了一种基于分割匹配算法与改进蚁群算法的混合算法进行求解。建立了以最大化均方利用率和剩余加工时间为目标的排样优化模型;利用蚁群算法作为排样顺序算法确定部分零件的排样顺序以满足零件的加工时间限制,为了提高蚁群算法搜索效率,提出了自适应信息素更新策略,引入基于遗传变异和2-opt变异的混合变异策略来增强局部搜索能力。针对于零件在毛坯上位置的排布问题,为提高毛坯的均方利用率同时又满足一刀切约束条件,提出分割匹配算法进行矩形件排布优化。将改后的算法与其他优化算法用国际标准测试案例和企业实际案例进行对比分析,验证了所提混合算法的有效性。 展开更多

关键词 矩形件排样 蚁群算法 一刀切 多约束 混合变异策略

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混合量子粒子群算法在光伏阵列MPPT中的应用 被引量：3

20

作者 张治 周媛媛 王林 《现代电子技术》 2021年第21期171-174,共4页

光伏阵列在局部阴影下的功率-电压曲线具有多峰值特性,采用量子粒子群算法的最大功率点跟踪方法可以有效地解决多峰值问题,但该算法易早熟收敛、陷入局部最优。对此,提出一种混合量子粒子群算法的光伏阵列最大功率点跟踪方法。该方法将... 光伏阵列在局部阴影下的功率-电压曲线具有多峰值特性,采用量子粒子群算法的最大功率点跟踪方法可以有效地解决多峰值问题,但该算法易早熟收敛、陷入局部最优。对此,提出一种混合量子粒子群算法的光伏阵列最大功率点跟踪方法。该方法将收缩-扩张系数与适应度值结合以提升算法搜索能力,将莱维飞行策略加入粒子位置更新的过程中,从而增加算法收敛后期的种群多样性。通过Simulink进行仿真实验,表明改进方法比量子粒子群算法的收敛速度快,且有效抑制了不收敛的现象,应用该方法能够有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪。 展开更多

关键词 混合量子粒子群算法 局部阴影遮挡 光伏阵列 最大功率点跟踪 莱维飞行策略 收缩-扩张系数

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