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基于改进人工水母搜索算法的矿井救援无人机路径规划研究
1
作者
郑学召
刁呈泽
+4 位作者
蔡国斌
文虎
杨博
侯宗宣
牟浩伟
《工矿自动化》
北大核心
2025年第6期61-70,共10页
为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度,提出了基于改进人工水母搜索(IJS)算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索(JS)算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新,以避免陷...
为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度,提出了基于改进人工水母搜索(IJS)算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索(JS)算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新,以避免陷入局部最优;应用高斯函数变异,以减少种群中的劣质个体数量;引入Lévy飞行扰动策略优化随洋流漂移(全局搜索)和追踪食物源(局部搜索)阶段的位置公式,以提高无人机路径规划效率。无人机路径规划模拟实验表明:在障碍物占比为14.56%情况下,IJS算法与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法和JS算法相比,路径规划时间分别减少了72.27%,66.12%,70.87%,路径长度分别缩短了2.67%,3.95%,1.36%,路径中拐点数量分别减少了47.37%,50%,28.57%;在障碍物占比为32.20%情况下,IJS算法相比GA和PSO算法,路径规划时间分别减少了62.50%,55.61%,路径长度均缩短了4.03%,路径中拐点数量分别减少了15.38%,18.52%,与JS算法相比路径长度增加了3.89%,但规划时间缩短了57.32%,拐点数量减少了8.33%。建立灾后井下巷道实验平台,进行无人机路径规划实验,结果表明:IJS算法与GA,PSO,JS算法相比,路径规划时间分别减少了60.77%,58.70%,51.52%,路径长度分别缩短了9.62%,7.58%,7.50%,路径中拐点数量分别减少了40%,30.77%,25%,验证了IJS算法在复杂环境下具有更优的路径优化能力和计算效率。
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关键词
矿井救援
无人机路径规划
人工水母搜索算法
多策略融合优化
动态避障
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职称材料
电力系统无功优化多目标处理与算法改进
被引量：
21
2
作者
陈前宇
陈维荣
戴朝华
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期129-135,共7页
电力系统无功优化属于典型的多目标非线性复杂优化问题,求解非常困难。近年来,众多智能优化算法应用于该问题,其中粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法最具代表性;但PSO算法性能仍有待提高,如可能陷入局部极值。提出一种...
电力系统无功优化属于典型的多目标非线性复杂优化问题,求解非常困难。近年来,众多智能优化算法应用于该问题,其中粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法最具代表性;但PSO算法性能仍有待提高,如可能陷入局部极值。提出一种多策略融合粒子群优化(Particle Swarm Optimization with Multi-Strategy Integration,MSI-PSO)算法,对速度更新公式引入选择操作,分阶段加速因子调整和惯性权重动态调整,以平衡粒子局部搜索与全局探索能力;同时,随机选取部分性能差的粒子,将其速度更新公式中的个体认知部分修改为社会认知部分,以提高算法搜索精度和收敛速度。建立以系统网络损耗最小和系统电压稳定裕度最大为目标的无功优化仿真模型,分别考虑加权法、隶属度函数法和Pareto法实施多目标处理。针对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,结果表明,和其他几种改进PSO算法以及基于pareto最优解集PSO算法进行对比,所提MSI-PSO算法具有更好的性能,能够有效求解电力系统多目标无功优化问题。
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关键词
多目标无功
优化
电压稳定
有功损耗
人工智能
多策略
融合
粒子群
优化
算法
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职称材料
题名
基于改进人工水母搜索算法的矿井救援无人机路径规划研究
1
作者
郑学召
刁呈泽
蔡国斌
文虎
杨博
侯宗宣
牟浩伟
机构
西安科技大学安全科学与工程学院
国家矿山救援西安研究中心
城市安全与应急救援陕西省高等学校重点实验室
陕西西矿智通科技有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第6期61-70,共10页
基金
国家重点研发计划项目子课题(2023YFC3010905)
国家自然科学基金面上项目(52174197)
陕西省科协青年人才托举计划项目(20240205)。
文摘
为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度,提出了基于改进人工水母搜索(IJS)算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索(JS)算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新,以避免陷入局部最优;应用高斯函数变异,以减少种群中的劣质个体数量;引入Lévy飞行扰动策略优化随洋流漂移(全局搜索)和追踪食物源(局部搜索)阶段的位置公式,以提高无人机路径规划效率。无人机路径规划模拟实验表明:在障碍物占比为14.56%情况下,IJS算法与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法和JS算法相比,路径规划时间分别减少了72.27%,66.12%,70.87%,路径长度分别缩短了2.67%,3.95%,1.36%,路径中拐点数量分别减少了47.37%,50%,28.57%;在障碍物占比为32.20%情况下,IJS算法相比GA和PSO算法,路径规划时间分别减少了62.50%,55.61%,路径长度均缩短了4.03%,路径中拐点数量分别减少了15.38%,18.52%,与JS算法相比路径长度增加了3.89%,但规划时间缩短了57.32%,拐点数量减少了8.33%。建立灾后井下巷道实验平台,进行无人机路径规划实验,结果表明:IJS算法与GA,PSO,JS算法相比,路径规划时间分别减少了60.77%,58.70%,51.52%,路径长度分别缩短了9.62%,7.58%,7.50%,路径中拐点数量分别减少了40%,30.77%,25%,验证了IJS算法在复杂环境下具有更优的路径优化能力和计算效率。
关键词
矿井救援
无人机路径规划
人工水母搜索算法
多策略融合优化
动态避障
Keywords
mine rescue
UAV path planning
Artificial Jellyfish Search algorithm
multi-strategy fusion optimization
dynamic obstacle avoidance
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
电力系统无功优化多目标处理与算法改进
被引量：
21
2
作者
陈前宇
陈维荣
戴朝华
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期129-135,共7页
基金
国家自然科学基金(51307144)~~
文摘
电力系统无功优化属于典型的多目标非线性复杂优化问题,求解非常困难。近年来,众多智能优化算法应用于该问题,其中粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法最具代表性;但PSO算法性能仍有待提高,如可能陷入局部极值。提出一种多策略融合粒子群优化(Particle Swarm Optimization with Multi-Strategy Integration,MSI-PSO)算法,对速度更新公式引入选择操作,分阶段加速因子调整和惯性权重动态调整,以平衡粒子局部搜索与全局探索能力;同时,随机选取部分性能差的粒子,将其速度更新公式中的个体认知部分修改为社会认知部分,以提高算法搜索精度和收敛速度。建立以系统网络损耗最小和系统电压稳定裕度最大为目标的无功优化仿真模型,分别考虑加权法、隶属度函数法和Pareto法实施多目标处理。针对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,结果表明,和其他几种改进PSO算法以及基于pareto最优解集PSO算法进行对比,所提MSI-PSO算法具有更好的性能,能够有效求解电力系统多目标无功优化问题。
关键词
多目标无功
优化
电压稳定
有功损耗
人工智能
多策略
融合
粒子群
优化
算法
Keywords
multi-objective reactive power optimization
voltage stability
active network loss
artificial intelligence
particle swarmoptimization with multi-strategy integration algorithm.
分类号
TM714.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进人工水母搜索算法的矿井救援无人机路径规划研究
郑学召
刁呈泽
蔡国斌
文虎
杨博
侯宗宣
牟浩伟
《工矿自动化》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
电力系统无功优化多目标处理与算法改进
陈前宇
陈维荣
戴朝华
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014
21
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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