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基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法
1
作者 何振宇 毛亿 +1 位作者 杨扬 陈武 《通信学报》 北大核心 2025年第2期44-58,共15页
利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平... 利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平面进行联合检测和定位。为提高投影处理效率,提出一种改进差分进化算法,该算法采用优劣势双种群协同进化策略,能够兼顾算法的收敛性和种群多样性。仿真和现场实验结果表明,所提方法在定位和速度估计精度方面与现有算法相当,但计算耗时显著减少。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统 无源雷达 长时间积累 投影处理 差分进化算法
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基于改进差分进化算法的水下恒定电流元定位方法随电极数量的变化
2
作者 陈聪 吴旭 +2 位作者 孙嘉庆 王文龙 侯云甫 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第1期173-180,共8页
针对水下非合作军事目标的远程被动电场定位需求,提出利用非规则布放的测量电极获得水下电位数据,并采用边界变异自适应差分进化算法可以实现对半无限大海水中恒定电流元的准确定位。从半无限大海域中恒定电流元所产生的标量电位表达式... 针对水下非合作军事目标的远程被动电场定位需求,提出利用非规则布放的测量电极获得水下电位数据,并采用边界变异自适应差分进化算法可以实现对半无限大海水中恒定电流元的准确定位。从半无限大海域中恒定电流元所产生的标量电位表达式出发,通过建立目标函数,将电流元的定位问题转化为目标函数最小值优化问题;然后引入参数自适应策略和边界变异处理机制,以解决基本差分进化算法存在的易陷入局部最优解、收敛性差、抗噪能力弱等问题。仿真分析和实验室定位结果表明:所提出的边界变异自适应差分进化算法在解决水下恒定电流元定位问题时,具有不依赖初值、搜索范围大、抗噪性能好等优点,具有较强的实用性。 展开更多
关键词 电场定位 非线性方程组 差分进化 参数自适应 边界变异 恒定电流元
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融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法
3
作者 张金鼎 张凯 +2 位作者 张黎明 刘丕养 陈旭 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第2期152-162,共11页
差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应... 差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法。首先,基于主成分分析方法对油藏模型的高维参数进行降维,将降维后的参数作为差分进化算法中调整的参数,以压缩变量的搜索空间,提升算法搜索效率;其次,结合自适应变异策略与差分进化算法,借助于算法搜索过程中的历史经验指导当前种群的更新,当种群个体停止收敛时,则切换差分进化算法的变异策略,改变种群的迭代更新方式,以此避免油藏参数停止优化调整的情况;此外,为使更新后模型参数与先验分布特征保持一致,应用分位数变换策略转换更新后参数的分布情况,将非高斯分布的数据变换为高斯分布,使更新后的模型更加符合实际地质参数的约束条件。提出算法在三维油藏模型上进行测试验证,结果表明:相比传统的差分进化算法框架,改进的差分进化算法不仅能够提升历史拟合求解的收敛效果,而且反演的油藏模型参数更加符合实际地质特征,在相同的计算条件下,可获得更优的历史拟合模型,数据拟合效果更显著。 展开更多
关键词 油藏数值模拟 自动历史拟合 差分进化算法 自适应方法 分位数变换
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基于混合差分进化与鼠群优化算法的飞行冲突解脱方法
4
作者 王世豪 李玉贞 +1 位作者 熊其冰 杨红雨 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期223-234,共12页
飞行冲突解脱是提高空中交通流量、降低飞行延误以及确保飞行安全的关键。针对差分进化算法(differential evolution,DE)在解决多航空器飞行冲突解脱问题时存在的搜索速度慢、求解精度低、易陷入局部最优的不足,结合差分进化算法和鼠群... 飞行冲突解脱是提高空中交通流量、降低飞行延误以及确保飞行安全的关键。针对差分进化算法(differential evolution,DE)在解决多航空器飞行冲突解脱问题时存在的搜索速度慢、求解精度低、易陷入局部最优的不足,结合差分进化算法和鼠群优化算法(rat swarm optimizer,RSO)的优势提出一种混合差分进化鼠群优化算法(HDERSO)。HDERSO在DE的基础上融入了RSO的寻优机制,并基于不同进化阶段的需求,采用选择概率自适应调整算法所需的后代生成策略,为搜索过程提供方向性指导,避免了寻优盲目性和无效性。提出的算法能够在进化前期利用DE的全局搜索能力加强对整个解空间的探索,降低早熟收敛的风险;在进化中后期该方法充分利用RSO的局部搜索能力加快收敛,提高了计算速度和寻优精度。在29个IEEE CEC2017基准测试函数上的实验结果表明,所提方法具有较强的收敛性能和较高的寻优效率。进一步构建基于最小化航迹偏移距离的飞行冲突解脱模型,设计多种具有不同冲突特征的典型飞行场景,并综合航向调整、速度调整及复合调整3种冲突解脱策略对HDERSO的解脱性能进行仿真验证。结果表明,所提方法能够有效地解脱飞行冲突,求解质量高、收敛速度快,显著优于对比算法,是一种简单、有效的冲突解脱方法。最后,针对不同的冲突场景多角度分析了3种冲突解脱策略的优先级。 展开更多
关键词 飞行冲突解脱 差分进化算法 鼠群优化算法 冲突解脱策略
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基于差分进化算法的SIMO Buck变换器最优动态响应搜索
5
作者 李丹 崔文峰 陈桂鹏 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第5期1457-1468,共12页
随着单电感多输出(SIMO)直流变换器的广泛应用,其动态响应问题备受关注。为探究SIMO Buck变换器最优动态响应的理论极限,根据变换器工作原理建立数学模型,利用改进的差分进化(DE)算法进行搜索求解。所提方法可以搜索求解出不同目标下的... 随着单电感多输出(SIMO)直流变换器的广泛应用,其动态响应问题备受关注。为探究SIMO Buck变换器最优动态响应的理论极限,根据变换器工作原理建立数学模型,利用改进的差分进化(DE)算法进行搜索求解。所提方法可以搜索求解出不同目标下的变换器最优动态响应要求,如最优的自调节或交叉调节,还可以获得不同约束下的最优动态响应,如不同的动态响应时间、峰值电感电流。基于启发式DE算法的最优动态响应理论极限搜索,有助于全面了解SIMO直流变换器的动态性能,并指导控制器设计以优化动态响应过程。 展开更多
关键词 单电感多输出直流变换器 动态响应 差分进化算法 自调节 交叉调节
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联合改进差分进化算法和PCNN的图像融合方法
6
作者 王观英 《信息技术与信息化》 2025年第2期42-45,49,共5页
脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural networks,PCNN)因其生物学特性被广泛应用于图像融合,使其参数值的设置成为研究难点。为解决此问题,文章提出一种联合改进差分进化算法和PCNN的图像融合方法。该方法首先采用粒子群优化算法对差... 脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural networks,PCNN)因其生物学特性被广泛应用于图像融合,使其参数值的设置成为研究难点。为解决此问题,文章提出一种联合改进差分进化算法和PCNN的图像融合方法。该方法首先采用粒子群优化算法对差分进化算法每一代初始化参数进行评估得到最佳个体,以提高本地搜索能力。然后采用多准则评价测度(即图像熵(EM)、平均梯度(AG)和空间频率(SF))作为适应度函数自动优化PCNN参数。实验结果表明,该方法能够有效找到PCNN最优参数,获得较好融合效果。 展开更多
关键词 差分进化算法 图像融合 脉冲耦合神经网络 多准则
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基于改进差分进化的无人机网络安全速率的优化
7
作者 房亚群 刘成林 季媛 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第1期80-85,共6页
由于高视距(Line of Sight,LOS)的空对地通信,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信网络容易遭受窃听者的截获。为此,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助UAV通信系统,提出基于改进差分进化算法的安全速率优化(... 由于高视距(Line of Sight,LOS)的空对地通信,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信网络容易遭受窃听者的截获。为此,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助UAV通信系统,提出基于改进差分进化算法的安全速率优化(Optimal Secrecy Rate Based on Improved Differential Evolution,OSR-IDE)算法,进而提升系统的安全速率。将IRS与UAV结合,提升信号传输质量。OSR-IDE算法联合优化UAV传输的波束赋形(Passive Beamforming,PBF)、IRS相移、IRS和UAV位置来最大化系统的安全速率。建立最大化系统安全速率优化问题模型,利用改进的差分进化算法求解。仿真结果表明,OSR-IDE算法的安全速率优于基准算法。 展开更多
关键词 智能反射面 无人机通信网络 安全速率 差分进化算法
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一种进化梯度引导的强化学习算法
8
作者 许斌 练元洪 +2 位作者 卞鸿根 刘丹 亓晋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期99-105,共7页
进化算法(Evolutionary Algorithm,EA)和深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的组合被认为能够结合二者的优点,即EA的强大随机搜索能力和DRL的样本效率,实现更好的策略学习。然而,现有的组合方法存在EA引入所导致的策略性能... 进化算法(Evolutionary Algorithm,EA)和深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的组合被认为能够结合二者的优点,即EA的强大随机搜索能力和DRL的样本效率,实现更好的策略学习。然而,现有的组合方法存在EA引入所导致的策略性能不可预测性问题。提出自适应历史梯度引导机制,其利用历史梯度信息,找到平衡探索和利用的线索,从而获得较为稳定的高质量策略,进一步将此机制融合经典的进化强化学习算法,提出一种进化梯度引导的强化学习算法(Evolutionary Gradient Guided Reinforcement Learning,EGG⁃RL)。在连续控制任务方面的实验表明,EGG⁃RL的性能表现优于其他方法。 展开更多
关键词 CEM⁃RL 深度强化学习 进化算法 历史梯度
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基于差分进化算法的高通量卫星多波束天线优化设计
9
作者 张新刚 赵东升 +2 位作者 胡鹏展 高璊 时政欣 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1154-1159,共6页
为提高系统的通信容量,提出了一种新的星载多波束天线优化设计方法。针对不规则服务区内通信容量需求分布不均衡的问题,通过对馈源位置和口径进行综合优化来解决空间布局和系统容量之间的矛盾。优化时将馈源的位置和口径作为变量,以天... 为提高系统的通信容量,提出了一种新的星载多波束天线优化设计方法。针对不规则服务区内通信容量需求分布不均衡的问题,通过对馈源位置和口径进行综合优化来解决空间布局和系统容量之间的矛盾。优化时将馈源的位置和口径作为变量,以天线增益和C/I构建目标函数;然后利用差分进化(differential evolution,DE)算法进行优化来获得更高的天线性能,从而确保服务区内容量需求高的区域具有较高的增益和C/I性能;最后对一个高通量天线进行了优化设计和加工测试。测量结果表明,天线在服务区内的最小增益为40.5 dBi,C/I最小值为14.5 dB,并且在重点区域增益至少提高了0.7 dB,C/I至少提高了4.4 dB,充分说明了本文方法的有效性。该方法可应用于实际工程设计,达到缩短设计周期、提升设计质量的目的。 展开更多
关键词 高通量 多波束天线 优化 差分进化(DE)算法 星载
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基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法
10
作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
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基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法
11
作者 李二超 吴煜 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期51-59,共9页
针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策... 针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策略提高选择压力,兼顾收敛性与多样性,同时利用十折交叉验证得到精度信息用来划分状态;最后,设计了一种自适应模型管理策略,其考虑当前种群的收敛性、多样性和不确定性,并根据不同精度状态采用有针对性的采样方式,该算法能够在保证整体性能的前提下,合理减少真实评估次数。为验证所提算法性能,将该算法与其他4种算法在MaF、WFG测试集和汽车侧面碰撞设计与驾驶室设计的实际工程问题上进行了分析对比实验,实验结果表明:所提算法在有限次评估条件下,在解决昂贵多目标优化问题时具有较好的竞争力。 展开更多
关键词 代理辅助进化算法 代理模型 昂贵多目标优化问题 模型管理
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基于自适应混沌精英变异差分进化算法的中长期水资源优化调度
12
作者 何耀耀 胡千帝 张召 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第10期14-22,共9页
中长期水资源优化调度问题是一类具有非线性、多阶段、高维度和多重约束特性的复杂优化问题。针对经典智能算法在求解此类问题时容易陷入局部最优或者收敛效率较低等问题,应用混沌搜索策略增强算法的探索能力,同时改进传统算法的变异方... 中长期水资源优化调度问题是一类具有非线性、多阶段、高维度和多重约束特性的复杂优化问题。针对经典智能算法在求解此类问题时容易陷入局部最优或者收敛效率较低等问题,应用混沌搜索策略增强算法的探索能力,同时改进传统算法的变异方式,向精英个体学习以提升收敛速度,提出自适应混沌精英变异差分进化(ACEDE)算法。将所提出的算法应用于珠江三角洲水资源配置工程中长期调度进行实例研究,并与经典智能算法进行对比分析。结果表明:①ACEDE算法在全局探索能力、收敛精度与速度上实现了全面提升,并且表现出良好的适应性。相较于传统差分进化(DE)算法,2030年水平年6月份和2040年水平年6月份调度中ACEDE算法所计算的电费成本分别节省了74.23万元和23.55万元,降低了6.68%和1.52%。②在珠江三角洲水资源配置工程中长期调度中,充分利用调蓄水库库容满足高分水量需求,同时放缓月末补水充库过程,能够有效控制泵站的平稳运行,达到降低电费成本的目的。 展开更多
关键词 水资源优化调度 差分进化算法 混沌映射 精英变异 珠江三角洲水资源配置工程
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基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略 被引量：4
13
作者 赖幸君 唐鑫 +2 位作者 林磊 王志胜 丛玉华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期89-97,共9页
为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过... 为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。 展开更多
关键词 多无人机 协同搜索 群智能算法 滚动时域优化 差分进化粒子群混合算法
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一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法研究 被引量：2
14
作者 刘红达 王福顺 +3 位作者 孙小华 张广辉 王斌 何振学 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期156-162,共7页
为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多... 为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多变异策略并引入权重系数,在算法的不同进化阶段发挥不同变异策略的优势,平衡算法的全局和局部搜索能力,加快算法的收敛速度;最后,提出一种基于当前种群最佳个体的高斯扰动交叉操作,为个体提供更优进化方向的同时保持种群在“维”上的多样性,避免算法陷入局部最优。将算法停止执行时输出的最优解作为初始聚类中心替代传统K-Means随机选取的聚类中心。将提出算法在UCI公共数据库中的Vowel、Iris、Glass数据集和合成数据集Jcdx上进行对比实验,误差平方和(SSE)相对于传统K-Means分别减小5.65%、19.59%、13.31%、6.1%,聚类时间分别减少83.03%、81.33%、77.47%、92.63%。实验结果表明,提出的改进算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,显著提升了聚类的效果、效率和稳定性。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 差分进化算法 多变异策略 高斯扰动 UCI数据库 聚类中心优化
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SVC的2DOF差分进化控制动态性能研究
15
作者 张路锋 马家庆 +3 位作者 何志琴 吴钦木 陈昌盛 覃涛 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期472-479,共8页
为提高静止无功补偿器在风电机组进行无功补偿时其整流过程的动态性能和对电网谐波的抑制能力,对系统整流过程中的控制器进行改进。首先将静止无功补偿器的直流侧和风电系统整流后的直流侧并联,然后在电压外环上,基于分数阶微积分理论... 为提高静止无功补偿器在风电机组进行无功补偿时其整流过程的动态性能和对电网谐波的抑制能力,对系统整流过程中的控制器进行改进。首先将静止无功补偿器的直流侧和风电系统整流后的直流侧并联,然后在电压外环上,基于分数阶微积分理论设计分数阶PID控制器,并使用差分进化算法对其参数进行整定,在电流内环上,使用二自由度PID控制器来提高电流的稳定性和抗干扰能力。在此基础上在Matlab/Simulink仿真平台上搭建模型,仿真结果表明:提出的方法不仅是稳定的,而且与传统PI控制器、分数阶PID控制器以及基于差分进化优化算法的分数阶PID控制器相比,在响应速度和超调量等方面显著下降,具有较好的动态响应性能,进入稳态后的总谐波失真因素和纹波系数明显减小,提高电网对谐波的抑制能力。 展开更多
关键词 风电机组 静止无功补偿器 差分进化算法 分数阶微积分 二自由度PID控制器
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基于差分进化算法的瞬变电磁一维反演 被引量：1
16
作者 王少杰 周磊 +3 位作者 谢兴兵 毛玉蓉 程见中 严良俊 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期343-351,共9页
实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性... 实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性源瞬变电磁一维反演方法。然后,在传统差分进化算法的基础上引入反向学习策略及控制参数自适应调节,加快反演的收敛速度,同时在目标函数中引入约束条件,构成最小构造反演,降低反演的多解性。最后,基于典型的三层地电模型和复杂多层模型进行理论模型测试,反演结果可有效恢复模型的电阻率和极化率。利用实测资料进行反演,反演得到的电阻率与OCCAM反演电阻率基本一致。在此电阻率约束的基础上,进一步反演得到极化率信息。反演结果准确地提取了实测数据中的电阻率信息,得到了地下介质的极化率分布,证明了算法的准确性和适用性。 展开更多
关键词 一维反演 自适应差分进化算法 反向学习策略 电阻率 极化率 瞬变电磁
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基于进化算法的锂离子电池充电策略优化 被引量：1
17
作者 钟英群 刘晶 郑培 《汽车实用技术》 2025年第1期13-19,共7页
为提高电池的性能,研究制定先进的充电策略至关重要。基于差分进化算法,文章提出了一种综合考虑电池寿命和充电效率的多级恒流充电策略。首先,结合锂离子电池外特性与内部机理,建立了电学模型、热学模型和寿命等耦合模型;其次,根据上述... 为提高电池的性能,研究制定先进的充电策略至关重要。基于差分进化算法,文章提出了一种综合考虑电池寿命和充电效率的多级恒流充电策略。首先,结合锂离子电池外特性与内部机理,建立了电学模型、热学模型和寿命等耦合模型;其次,根据上述耦合模型参数,进一步构造以使用寿命和充电速度为目标的优化方程;最后,采用差分进化算法确定各恒流段的最优充电电流。制定满足消费者需求的安全快速充电策略,不仅有利于电动汽车的推广与普及,而且能够为国家长久可持续发展做出贡献。 展开更多
关键词 锂离子电池 多级恒流充电 耦合模型 进化算法 优化方程
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Pholkos算法的不可能差分分析
18
作者 周锴 王薇 《密码学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期39-48,共10页
Pholkos算法是Bossert等人在CT-RSA 2022会议上提出的一类可调整分组密码.本文将设计者给出的一条8轮不可能差分区分器一般化为一类8轮不可能差分区分器.基于8轮的区分器,构建11轮的密钥恢复攻击模型,给出攻击复杂度与8轮不可能差分活... Pholkos算法是Bossert等人在CT-RSA 2022会议上提出的一类可调整分组密码.本文将设计者给出的一条8轮不可能差分区分器一般化为一类8轮不可能差分区分器.基于8轮的区分器,构建11轮的密钥恢复攻击模型,给出攻击复杂度与8轮不可能差分活跃字节的位置及个数有关的表达式.结合密钥生成方案,选择合适的活跃字节位置,给出目前对Pholkos-256-256的攻击轮数最长的安全性分析结果,攻击的数据复杂度为2208.0个选择明文,时间复杂度为2185.5次11轮Pholkos-256-256加密,存储复杂度为2150.0个字节. 展开更多
关键词 分组密码 密码分析 不可能差分分析 Pholkos算法
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Q学习差分进化算法求解热电动态经济排放调度 被引量：1
19
作者 方帅 陈旭 李康吉 《电子科技》 2024年第5期9-17,共9页
热电联产动态经济排放调度同时考虑了燃料成本花费和污染气体排放两个目标值,且下一时间段的热电产量受当前时间段热电产量的影响,这是近年来电力系统运行中的一个重要问题。文中提出一种基于Q学习强化多目标差分进化(Q Learning Multi-... 热电联产动态经济排放调度同时考虑了燃料成本花费和污染气体排放两个目标值,且下一时间段的热电产量受当前时间段热电产量的影响,这是近年来电力系统运行中的一个重要问题。文中提出一种基于Q学习强化多目标差分进化(Q Learning Multi-Objective Differential Evolution,QLMODE)算法,以此求解热电联产动态经济排放调度(Combined Heat and Power Dynamic Economic Emission Dispatch,CHPDEED)问题。在QLMODE中,采用Q学习技术调整算法的比例因子参数,即在迭代过程中利用子代解和父代解之间的支配关系确定动作奖励和惩罚,并通过Q学习调整参数值,以获得最适合环境模型的算法参数。文中将所提QLMODE用于求解11机组和33机组的热电联产动态经济排放调度问题。仿真结果表明,与4种成熟的多目标优化算法相比,QLMODE算法燃料成本最小,污染气体排放最少,收敛性和多样性指标优于其他4种算法,且QLMODE在两组问题上都获得了更好的Pareto最优前沿。 展开更多
关键词 Q学习 强化学习 多目标算法 差分进化 热电联产 经济排放调度 动态调度 电力系统
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基于主成分分析的DBSCAN分类差分进化算法改进 被引量：1
20
作者 薛财文 刘通 +2 位作者 邓立宝 谷伟 张宝武 《现代电子技术》 北大核心 2024年第16期171-179,共9页
差分进化算法(DE)是一类基于种群搜索最优解的全局优化算法,具有收敛速度快、算法简单易懂、参数数量少和稳定性高等特点。但DE算法的性能在很大程度上取决于参数值的设置、个体突变的方向和距离。考虑到不同的种群密度对参数的需求不同... 差分进化算法(DE)是一类基于种群搜索最优解的全局优化算法,具有收敛速度快、算法简单易懂、参数数量少和稳定性高等特点。但DE算法的性能在很大程度上取决于参数值的设置、个体突变的方向和距离。考虑到不同的种群密度对参数的需求不同,采用主成分分析技术将30或50维的数据降到2维;再采用DBSCAN算法,依据邻域半径和最小邻域数将2维数据分类为簇,通过簇的数量判断种群整体密度和个体之间的差异度,并在不同取值范围内生成合适的变异因子和交叉因子,以此来满足不同种群的进化需求。通过基准函数测试集和多个检验方法验证,证明了所提方法的寻优能力和鲁棒性均优于另外5种先进算法。 展开更多
关键词 DBSCAN 差分进化算法 主成分分析 数据降维 变异因子 交叉因子
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