基于天牛须-粒子群优化算法的大型中央空调系统节能控制 被引量：25

1

作者 陈阳 姚晔 《制冷学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期43-49,共7页

大型公共建筑中央空调系统送风末端数量多,负荷需求变化大,常用的控制方法虽能满足末端需求,却存在能耗巨大的问题。为此本文构建了一个空调系统送风和冷冻水系统的优化控制模型,以系统能耗为优化目标,使用天牛须搜索-粒子群优化(BAS-P... 大型公共建筑中央空调系统送风末端数量多,负荷需求变化大,常用的控制方法虽能满足末端需求,却存在能耗巨大的问题。为此本文构建了一个空调系统送风和冷冻水系统的优化控制模型,以系统能耗为优化目标,使用天牛须搜索-粒子群优化(BAS-PSO)混合算法求解该问题,提高系统节能率,改善了传统PSO的缺陷。同时将该模型用于上海市某公共建筑集中式空调系统的空气调节子系统进行优化控制,结果表明:BAS-PSO与原有控制方案——定送风温度控制相比,最大节能量达252.02 kW,节能率为20%,而现场测试显示,使用该优化控制能在负荷率为0.55时达到14.6%的节能率,节能153.15 kW,证明该优化控制模型及优化算法有可靠的应用前景。 展开更多

关键词 中央空调系统 优化控制 粒子群优化算法 天牛须搜索算法

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基于天牛须改进粒子群算法的平面度误差评定研究 被引量：8

2

作者 刘超 王宸 钟毓宁 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期9-15,共7页

基于天牛须改进粒子群算法(BAS-PSO)对平面度误差进行了评定研究。首先,建立基于最小区域的平面度误差评定的数学模型,并将目标函数转化为非线性最优化问题;接着,在粒子群算法(PSO)的基础上,引入局部搜索能力较强的天牛须算法(BAS),加... 基于天牛须改进粒子群算法(BAS-PSO)对平面度误差进行了评定研究。首先,建立基于最小区域的平面度误差评定的数学模型,并将目标函数转化为非线性最优化问题;接着,在粒子群算法(PSO)的基础上,引入局部搜索能力较强的天牛须算法(BAS),加速全局搜索和局部搜索的并行计算,避免算法早熟收敛并陷入局部最优,提高平面度误差评定的精度和效率;最后,通过Rosenbrock和Schaffer测试函数,验证BAS-PSO的有效性,采用BASPSO对目标函数进行求解。实验结果表明该算法相对于BAS和PSO均取得较好的寻优效果。将该算法应用到平面度误差实例测量中,得出平面度公差值为0.006 15 mm;相比最小二乘法(LSM)、遗传算法(GA)、BAS和PSO算法,公差值分别减少了0.002 3 mm,0.001 27 mm,0.000 58 mm,0.000 37 mm;验证了该算法的可行性及优越性。 展开更多

关键词 计量学 平面度误差 天牛须搜索 粒子群算法 误差评定

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基于天牛须改进粒子群算法的点云配准方法 被引量：10

3

作者 陈斯祺 张海洋 +3 位作者 赵长明 张子龙 王文鑫 张明 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期678-683,共6页

为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标,寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计... 为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标,寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计算速度,基于天牛须算法改进的粒子群算法具有全局搜索能力强、计算速度快等特点,与传统点云粗配准方法相比,该方法配准速度提升了近25%;在点云数据量大的条件下,表现出较快的配准速度。这一方法对如何提高激光点云配准速度具有参考意义。 展开更多

关键词 激光技术 激光雷达点云配准 点云分布熵 粒子群算法 天牛须算法

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天牛须算法在优化磁致伸缩换能器中的应用 被引量：1

4

作者 何思曼 宋士济 +1 位作者 狄卫国 孙晓云 《中国矿业》 北大核心 2024年第5期118-126,共9页

磁致伸缩换能器换能效率不高是锚杆无损检测准确度较低的重要原因,确定合适的线圈结构参数对提高换能效率至关重要。基于Comsol多物理场有限元仿真模拟软件建立锚杆无损检测模型,首先,确定不同线圈匝数和不同提离距离对换能效率的影响规... 磁致伸缩换能器换能效率不高是锚杆无损检测准确度较低的重要原因,确定合适的线圈结构参数对提高换能效率至关重要。基于Comsol多物理场有限元仿真模拟软件建立锚杆无损检测模型,首先,确定不同线圈匝数和不同提离距离对换能效率的影响规律;其次,将天牛须算法和粒子群遗传算法应用于线圈参数的本体优化问题,提出以提高换能器换能效率为优化目标、以线圈匝数和线圈提离距离为自变量的单目标优化设计模型,筛选出最优的线圈结构参数;最后,搭建锚杆无损检测实验平台,将自变量取值范围内的数值分别进行实验验证。研究结果表明:增加线圈的匝数、缩短线圈提离距离可以提高磁致伸缩换能器的换能效率;天牛须算法和粒子群遗传算法优化参数相同且符合仿真得到的影响规律,相比于粒子群遗传算法,天牛须算法原理简单、参数少、运算量少,在处理低维优化问题时具有更大的优越性;实验得到的线圈参数取值与算法优化结果一样,验证了天牛须算法用于锚杆换能器参数优化可靠且快速。 展开更多

关键词 天牛须算法 Comsol有限元仿真 参数优化 锚杆换能器 粒子群遗传算法

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基于改进天牛须搜索算法优化LSSVM短期电力负荷预测方法研究 被引量：52

5

作者 闫重熙 陈皓 《电测与仪表》 北大核心 2020年第6期6-11,18,共7页

为提高短期电力负荷预测精度,提出了一种天牛须搜索算法优化的LSSVM短期电力负荷预测模型。引入模拟退火算法的蒙特卡洛法则对优化算法进行改进,提高了该算法的稳定性。将改进BAS算法优化后的LSSVM模型用于短期电力负荷预测问题。使用... 为提高短期电力负荷预测精度,提出了一种天牛须搜索算法优化的LSSVM短期电力负荷预测模型。引入模拟退火算法的蒙特卡洛法则对优化算法进行改进,提高了该算法的稳定性。将改进BAS算法优化后的LSSVM模型用于短期电力负荷预测问题。使用小波阈值去噪处理电力负荷数据,减少一些不确定性因素对负荷预测的影响,提高了预测精度。选择四川某地区电网实际历史负荷数据进行分析和预测,并与PSO-LSSVM、LSSVM预测模型进行对比分析。算例结果表明,所提出的IBAS-LSSVM预测模型与LSSVM相比预测精度提升了1.5%左右,与PSO-LSSVM相比算法运行时间缩短了70%,且算法稳定性更高,证明了该方法的实用性与有效性。 展开更多

关键词 天牛须搜索算法 短期负荷预测 支持向量机 粒子群算法 小波阈值去噪

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基于改进粒子群算法的三维路径规划 被引量：76

6

作者 付兴武 胡洋 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期86-89,共4页

路径规划是无人机任务目标的重要组成部分,针对粒子群(PSO)算法早期收敛速度快,后期易陷入局部最优的缺点,提出一种结合天牛须搜索(BAS)算法的改进粒子群算法,并将其应用于无人机三维空间路径规划。在改进的粒子群算法中,利用天牛个体... 路径规划是无人机任务目标的重要组成部分,针对粒子群(PSO)算法早期收敛速度快,后期易陷入局部最优的缺点,提出一种结合天牛须搜索(BAS)算法的改进粒子群算法,并将其应用于无人机三维空间路径规划。在改进的粒子群算法中,利用天牛个体的优势,在每次迭代中都有自己对环境空间的判断,使路径更加合理,搜索效率更高。仿真结果表明,与粒子群算法相比,使用改进的粒子群算法进行无人机三维路径规划效果更好、代价更小。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 粒子群算法 天牛须搜索算法

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基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法 被引量：19

7

作者 王虹 徐佑宇 +2 位作者 谭冲 刘洪 郑敏 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第5期673-680,共8页

针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP)。用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后... 针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP)。用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,引入WSN数据融合中,簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取,将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明,BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法,BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据融合 BP神经网络 粒子群算法 天牛须搜索算法

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自适应变异的天牛群优化算法 被引量：14

8

作者 沈涵 都海波 周俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S02期1-7,共7页

针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与... 针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与步长的天牛群优化算法,丰富个体在迭代过程中可参考的信息;然后,引入多维扰动群体最优位置的变异策略,实现减少陷入局部最优解的功能;最后,根据群体聚集程度调整变异概率,并随着迭代的进行逐步降低变异概率以使天牛群在迭代后期稳定在局部精细搜索。为验证算法的性能,将新算法与其他7个对比算法针对7个经典测试函数在不同维度下针对平均适应值和算法运行时间进行比较,此外,还进行了神经网络训练对比测试以验证算法实用效果。实验结果表明新算法的寻优效果和收敛速度较其他算法有较大提高,尤其适合应对高维复杂优化问题。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 天牛须搜索算法 自适应 须长 步长 变异 高维复杂优化问题

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基于群体智能算法的无人机协同搜索 被引量：9

9

作者 蔺文轩 谢文俊 +1 位作者 张鹏 纪良杰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第10期34-38,共5页

为解决无人机集群进行协同搜索时的任务分配问题,在基于天牛须搜索的粒子群优化(BSO)算法的基础上设计了一种天牛粒子群混合(BSO-BAS)算法,克服了粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优解、寻优不稳定的缺点。以多旅行商模型(MTSP)为基础... 为解决无人机集群进行协同搜索时的任务分配问题,在基于天牛须搜索的粒子群优化(BSO)算法的基础上设计了一种天牛粒子群混合(BSO-BAS)算法,克服了粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优解、寻优不稳定的缺点。以多旅行商模型(MTSP)为基础构建了多目标、多约束的无人机集群任务分配模型。通过实验仿真与原始寻优算法进行对比,验证了所设计算法求解无人机协同搜索任务分配问题的可行性和稳定性。 展开更多

关键词 天牛须搜索算法 无人机任务分配 粒子群算法 无人机

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基于改进粒子群算法的自由曲面轮廓度评定 被引量：2

10

作者 万润 王琳 盛步云 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第10期10-13,共4页

为提高复杂曲面轮廓度评定精度,建立了曲面轮廓度数学模型。针对标准粒子群算法在求解过程中存在早熟收敛和局部寻优能力较差的问题,采用了一种引入天牛须搜索思想的改进粒子群算法来评定复杂曲面轮廓度误差。通过理论分析和仿真验证,... 为提高复杂曲面轮廓度评定精度,建立了曲面轮廓度数学模型。针对标准粒子群算法在求解过程中存在早熟收敛和局部寻优能力较差的问题,采用了一种引入天牛须搜索思想的改进粒子群算法来评定复杂曲面轮廓度误差。通过理论分析和仿真验证,证实了在寻找最佳变换矩阵过程中,多数情况下基于天牛须算法改进的粒子群算法相较于传统的评定方法具有更好的全局搜索性能,评定结果更加准确。同时在点到曲面STL模型距离的计算中,针对出现狭长三角面片的情况做了优化处理,并简化了投影点与三角面片关系判定条件,提升了算法的实用性和适应性。 展开更多

关键词 曲面轮廓度 天牛须搜索算法 粒子群算法 STL模型

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自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究 被引量：4

11

作者 向长峰 王宸 张秀峰 《制造技术与机床》 北大核心 2020年第5期99-101,共3页

在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证... 在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节。 展开更多

关键词 图像分割 K均值聚类算法 天牛须优化算法 标准粒子群算法

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融合双重策略粒子群算法的分布式电源配网无功优化 被引量：25

12

作者 李子健 郭佩乾 +2 位作者 马宁宁 吴爱军 杨敏珑 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2022年第6期14-22,81,共10页

大规模、高密度的可再生能源分布式接入配网不仅导致原有系统网络系统结构复杂化,其随机性和波动性等特点也对网络潮流和系统电压带来诸多不利的影响。针对以上情况,以含分布式能源的配电网有功网络损耗与系统电压偏差为控制目标,以引... 大规模、高密度的可再生能源分布式接入配网不仅导致原有系统网络系统结构复杂化,其随机性和波动性等特点也对网络潮流和系统电压带来诸多不利的影响。针对以上情况,以含分布式能源的配电网有功网络损耗与系统电压偏差为控制目标,以引入的静止无功补偿器为基础展开研究。融合天牛须搜索算法,结合吸引排斥和双向学习,提出一种改进式粒子群优化算法,自适应调整惯性权重与学习因子实现高效全局寻优。据此,结合上述研究内容和增强型IEEE 33节点配电系统模型,对所提配电网的无功电压控制效果与改进粒子群优化算法进行了验证。结果对比表明,所提融合天牛须搜索的双向学习粒子群优化算法在保障系统电压稳定性的前提下能够优化系统损耗。同时,与传统粒子群算法相比,计算所用时长、算法收敛速度和最优解寻求方面有较大提升。。 展开更多

关键词 分布式可再生能源并网 配网损耗 无功功率优化 天牛须搜索 粒子群优化算法 吸引排斥和双向学习

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基于BAS-PSO优化自抗扰的高速列车速度跟踪控制 被引量：2

13

作者 马冬寅 王新屏 李卫东 《电子测量技术》 北大核心 2024年第6期58-63,共6页

针对高速列车自动驾驶系统,采用基于天牛须粒子群(BAS-PSO)优化自抗扰控制(ADRC)的算法,设计速度跟踪控制器。基于列车动力学模型设计自抗扰控制器,并以ITAE作为目标函数,利用BAS-PSO实现参数整定。选用CRH380A型动车组参数,通过MATLAB... 针对高速列车自动驾驶系统,采用基于天牛须粒子群(BAS-PSO)优化自抗扰控制(ADRC)的算法,设计速度跟踪控制器。基于列车动力学模型设计自抗扰控制器,并以ITAE作为目标函数,利用BAS-PSO实现参数整定。选用CRH380A型动车组参数,通过MATLAB进行仿真验证,对比BAS-PSO、PSO以及改进鲨鱼优化ADRC算法对列车目标速度曲线的追踪效果,其中基于BAS-PSO优化ADRC算法的列车目标速度曲线跟踪误差保持在±0.4 km/h的范围内,相比另外两种算法更加紧密地贴近目标速度曲线。结果表明,基于BAS-PSO优化ADRC具有跟踪误差小、抗干扰能力强的优点。 展开更多

关键词 自抗扰控制 天牛须粒子群算法 高速列车 速度跟踪

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改进的元启发式优化算法及其在图像分割中的应用 被引量：18

14

作者 霍星 张飞 +1 位作者 邵堃 檀结庆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3452-3467,共16页

元启发式算法自20世纪60年代提出以后,由于其具有可以有效地减少计算量、提高优化效率等优点而得到了广泛应用.该类算法以模仿自然界中各类运行机制为特点,具有自我调节的特征,解决了诸如梯度法、牛顿法和共轭下降法等这些传统优化算法... 元启发式算法自20世纪60年代提出以后,由于其具有可以有效地减少计算量、提高优化效率等优点而得到了广泛应用.该类算法以模仿自然界中各类运行机制为特点,具有自我调节的特征,解决了诸如梯度法、牛顿法和共轭下降法等这些传统优化算法计算效率低、收敛性差等缺点,在组合优化、生产调度、图像处理等方面均有很好的效果.提出了一种改进的元启发式优化算法——NBAS算法.该算法通过将传统天牛须算法(BAS)离散化得到二进制离散天牛须算法(BBAS),并与原始天牛须算法进行混合得出.算法平衡了局部与全局搜索,有效地弥补了算法容易陷入局部最优的不足.为了验证NBAS算法的有效性,将NBAS算法与二维K熵算法结合,提出了一种快速、准确的NBAS-K熵图像分割算法.该方法解决了优化图像阈值分割函数的优化算法易陷入局部最优、算法寻优个体数多、设计复杂度高所导致的计算量大、耗时长等问题.NBAS-K熵算法与BAS-K熵算法、BBAS-K熵算法、遗传K熵算法(GA-K熵)、粒子群K熵算法(PSO-K熵)和蚱蜢K熵算法(GOA-K熵)在Berkeley数据集、人工加噪图像以及遥感图像上的实验结果表明,该分割方法不仅具有较好的抗噪性能,而且具有较高的精度和鲁棒性,能够较为有效地实现复杂图像分割. 展开更多

关键词 图像分割 阈值 Kaniadakis熵 天牛须搜索算法 粒子群优化算法 遗传算法 蚱蜢优化算法

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基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置 被引量：16

15

作者 朱娟娟 段奕琳 +1 位作者 闫群民 李召 《电力工程技术》 北大核心 2023年第2期180-187,共8页

风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。... 风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization,BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明:BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰填谷的作用,验证了BAS-IMOPSO算法的有效性。 展开更多

关键词 储能 风电出力波动 容量优化 荷电状态(SOC) LOGISTIC映射 天牛须搜索-改进多目标粒子群优化(BAS-IMOPSO)算法

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基于改进IBAS-PSO的永磁同步电机控制研究 被引量：4

16

作者 岳有军 邵子藁 +1 位作者 赵辉 王红君 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第4期120-124,共5页

为解决传统PI控制精度低、抗干扰能力差,无法满足永磁同步电机对调速系统的精确控制等问题,提出一种改进的天牛须粒子群(IBAS-PSO)算法对PMSM转速环控制。首先,基于永磁同步电机控制原理建立PI控制模型;其次,将PSO算法与BAS算法结合,提... 为解决传统PI控制精度低、抗干扰能力差,无法满足永磁同步电机对调速系统的精确控制等问题,提出一种改进的天牛须粒子群(IBAS-PSO)算法对PMSM转速环控制。首先,基于永磁同步电机控制原理建立PI控制模型;其次,将PSO算法与BAS算法结合,提高融合算法的整体寻优速度,改进融入贪心机制的非线性惯性权重,增强算法自适应能力,引入Levy飞行策略改进动态步长系数,避免算法陷入局部最优,并通过基准测试函数验证了所提算法具有良好的收敛速度和精度;最后,在MATALB/Simulink建模仿真并对比。结果表明,IBAS-PSO对于PI控制的各类性能指标最优,能快速控制永磁同步电机运转,增强系统鲁棒性。 展开更多

关键词 天牛须算法 粒子群算法 PI控制 永磁同步电机

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装甲装备使用和维修联合优化方法

17

作者 宋卫星 王刚 武婧婧 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第4期122-128,共7页

着眼整体提升装甲装备使用和维修效益,基于摩托小时收支平衡要求、装备预防性维修策略、滚动式循环动用理论,研究分析装备使用和维修之间耦合关系、约束条件,以满足使用需求、摩托小时梯次储备为目标,建立装甲装备的年度使用和维修联合... 着眼整体提升装甲装备使用和维修效益,基于摩托小时收支平衡要求、装备预防性维修策略、滚动式循环动用理论,研究分析装备使用和维修之间耦合关系、约束条件,以满足使用需求、摩托小时梯次储备为目标,建立装甲装备的年度使用和维修联合优化模型,将训练用装需求分配到具体单装并制定维修计划;设计天牛须改进粒子群的混合优化算法,有效提高全局搜索和局部搜索能力,对模型进行优化求解。以某一分队装甲装备技术管理进行案例分析,通过仿真实验验证,设计的模型符合实际,改进的算法计算高效,能够为部队制定装备使用和维修计划提供决策支撑。 展开更多

关键词 装备使用 维修计划 天牛须算法 粒子群算法

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优化极限学习机算法及其在力信息解耦中的应用 被引量：9

18

作者 徐家琪 伍万能 +2 位作者 孙炜 王耀南 梁桥康 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1487-1492,共6页

高性能解耦算法有助于提高多维力传感器的检测精度。针对传统非线性解耦算法存在精度较低等缺点,对极限学习机算法进行了优化和改进,并将其应用于多维力信息解耦。在基于粒子群和遗传算法两种改进极限学习机算法(PSO-ELM、GA-ELM)的基础... 高性能解耦算法有助于提高多维力传感器的检测精度。针对传统非线性解耦算法存在精度较低等缺点,对极限学习机算法进行了优化和改进,并将其应用于多维力信息解耦。在基于粒子群和遗传算法两种改进极限学习机算法(PSO-ELM、GA-ELM)的基础上,提出了一种基于天牛须算法的改进极限学习机(BAS-ELM),天牛须算法针对极限学习机隐含层节点参数的每一维进行逐步的优化,使得整体损失函数最小。为验证算法性能,本文以六维力/力矩传感器为实验对象,将各类改进算法应用到力/力矩传感器的非线性解耦中,通过解耦实验可知,与其他算法相比,BAS-ELM解耦精度更高、收敛时间更短,对于非线性解耦具有更强的适应性。 展开更多

关键词 多维力传感器 静态解耦 极限学习机 天牛须算法 粒子群算法 遗传算法

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基于可见光通信的室内定位与定向系统 被引量：6

19

作者 杨国伟 黄兆标 +2 位作者 樊冰 周雪芳 毕美华 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期162-170,共9页

针对室内定位与定向系统,提出了一种结合粒子群优化(PSO)和天牛须搜索(BAS)的VLC室内定位与定向算法,通过PSO算法探索接收端的最优方向,利用BAS算法对每个粒子当前方向下的最佳三维坐标进行搜索。首先在3 m×3 m×5 m的室内空间... 针对室内定位与定向系统,提出了一种结合粒子群优化(PSO)和天牛须搜索(BAS)的VLC室内定位与定向算法,通过PSO算法探索接收端的最优方向,利用BAS算法对每个粒子当前方向下的最佳三维坐标进行搜索。首先在3 m×3 m×5 m的室内空间和40 dB信噪比下进行仿真研究,所提出的VLC室内定位与定向系统实现了平均定位误差4.82 cm和平均定向误差2.24°的性能指标。然后在0.9 m×0.9 m×1.5 m的实验系统中,实施了同时定位与定向的实验验证,平均定位与定向误差分别为5.32 cm与5.99°。相比传统VLC室内定位方案,所提VLC室内定位与定向系统不需要接收端高度和方向的先验知识,大大降低了使用复杂度,具有更加广泛的应用场景。 展开更多

关键词 可见光通信 室内定位与定向 接收信号强度 粒子群优化 天牛须搜索

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一种面向边缘计算QoE的服务组合及调度方法 被引量：10

20

作者 简琤峰 裘科意 张美玉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第7期1397-1403,共7页

在边缘计算资源协同与调度QoE优化前提下,对两阶段边缘服务组合及调度提出一种改进的天牛须粒子群算法.该算法将天牛须搜索算法中的天牛抽象成粒子,将单个个体的天牛须搜索算法拓展至群体,并引入二阶振荡机制和动态因子.不仅改进了位置... 在边缘计算资源协同与调度QoE优化前提下,对两阶段边缘服务组合及调度提出一种改进的天牛须粒子群算法.该算法将天牛须搜索算法中的天牛抽象成粒子,将单个个体的天牛须搜索算法拓展至群体,并引入二阶振荡机制和动态因子.不仅改进了位置更新公式和动态参数机制,改进群体觅食时的位置更新时的动态参数机制,丰富了群体移动时的位置多样性,并且提高了算法的全局搜索能力.通过QoE限制条件下的服务组合与调度仿真实验结果分析得出,该算法能够在满足用户请求QoE的条件下使得请求的整体执行时间开销达到最小. 展开更多

关键词 边缘计算 QOE 服务组合与调度 天牛须粒子群算法

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