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基于差分进化粒子群算法的城市电动汽车充电站最优规划
被引量:
30
1
作者
赵书强
李志伟
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第2期1-7,共7页
针对如何确定电动汽车充电站的位置及充电机数量问题,分析了快速充电站的服务对象,建立了考虑建设成本、充电途中行驶成本、充电站等待成本的综合优化模型。模型考虑了城市地理信息,以充电便捷、等待时间为约束条件,以充电站固定成本、...
针对如何确定电动汽车充电站的位置及充电机数量问题,分析了快速充电站的服务对象,建立了考虑建设成本、充电途中行驶成本、充电站等待成本的综合优化模型。模型考虑了城市地理信息,以充电便捷、等待时间为约束条件,以充电站固定成本、车主充电行驶成本和在充电站等待成本之和最小为目标函数。电动汽车充电站规划问题是非凸、非线性、组合优化问题。为此,对目标函数的求解,提出用差分进化混合粒子群算法,该算法增加了种群的多样性和全局寻优能力。算例分析验证了所提规划方法的有效性和实用性。
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关键词
差分
进化
混合
粒子
群
算法
充电站规划
电动汽车
排队论
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职称材料
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:
5
2
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。
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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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职称材料
差分进化混合粒子群算法求解项目调度问题
被引量:
8
3
作者
倪霖
段超
贾春兰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第4期1286-1289,共4页
针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了基于差分进化(DE)的混合粒子群算法(PSODE)。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数...
针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了基于差分进化(DE)的混合粒子群算法(PSODE)。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验,结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。
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关键词
差分
进化
混合
粒子
群
算法
粒子
群
算法
差分
进化
算法
项目调度
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职称材料
基于PSODE算法的机场充电桩规划研究(英文)
被引量:
3
4
作者
邢书剑
王明强
+1 位作者
马临凯
诸葛晶昌
《机床与液压》
北大核心
2019年第18期144-152,共9页
基于当前机场逐步实行车辆“油改电”的大背景,研究了今后机场充电桩的布局规划问题。建立了以充电桩管理建设费用、电动特种车辆路上运行费用及充电等待费用最小为目标函数的充电桩选址模型,在粒子群算法的基础上引入信息互融机制,提...
基于当前机场逐步实行车辆“油改电”的大背景,研究了今后机场充电桩的布局规划问题。建立了以充电桩管理建设费用、电动特种车辆路上运行费用及充电等待费用最小为目标函数的充电桩选址模型,在粒子群算法的基础上引入信息互融机制,提出了差分进化粒子群算法作为模型求解方法,克服了粒子群算法易陷入局部最优和精度低的缺陷,增加了种群多样性及全局寻优能力。最后结合机场实例确定充电桩布局选址的具体方案,证明了模型算法的可行性和有效性。
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关键词
机场
电动特种车辆
充电桩选址
差分进化粒子群算法
粒子
群
算法
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职称材料
基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法
被引量:
1
5
作者
江涛
徐聪
+2 位作者
贾少辉
王深
张亚健
《电信科学》
北大核心
2024年第8期108-120,共13页
针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributedgenerator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法。首先,根据环境条件建...
针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributedgenerator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法。首先,根据环境条件建立基于矩阵形式仿射算法的DG出力模型,降低DG出力不确定性对综合能源系统优化规划的影响。其次,将碳排放量作为惩罚措施引入综合能源系统优化规划中,改进传统碳交易模型,降低综合能源系统碳排放量。然后,基于差分进化粒子群优化算法,对建立的综合能源系统低碳规划模型求解,避免算法在寻优过程陷入局部最优。最后,在IEEE33节点系统上的仿真结果表明,所提规划方法比传统随机优化和区间优化规划方法分别降低了8.68%和2.93%的总投资成本,比传统固定碳交易价格模型降低了6.28%的碳排放量。
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关键词
阶梯式碳交易
综合能源系统
仿射模型
差分进化粒子群算法
区间优化
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职称材料
修正高斯模型下气体泄漏源项信息反算研究
被引量:
10
6
作者
刘畅
苏腾
+1 位作者
周汝
蒋军成
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期98-104,共7页
为快速准确地预测气体泄漏的强度和位置,通过耦合大气扩散模型和优化算法,建立源项信息反算模型的目标函数,基于泄漏源下风向的浓度分析计算泄漏源的位置和强度,并将混合粒子群(PSO)-差分进化(DE)算法应用到源项信息反算中,分析正向气...
为快速准确地预测气体泄漏的强度和位置,通过耦合大气扩散模型和优化算法,建立源项信息反算模型的目标函数,基于泄漏源下风向的浓度分析计算泄漏源的位置和强度,并将混合粒子群(PSO)-差分进化(DE)算法应用到源项信息反算中,分析正向气体扩散模型对源项信息反算的影响,修正高斯烟羽模型中的烟气抬升高度,同时加入地面反射系数,并以美国空军有毒化学品扩散模型(AFTOX)模拟数据为监测泄漏浓度进行源反算,相对误差缩减至1%。结果表明:修正高斯扩散模型可验证粒子群-差分进化算法在源项信息反算中的应用;该模型在源项信息反算中的应用可有效地提高源项信息反算准确率。
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关键词
高斯烟羽模型
气体泄漏
源项信息反算
粒子
群
(PSO)-
差分
进化
(DE)
算法
优化
算法
美国空军有毒化学品扩散模型(AFTOX)
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职称材料
题名
基于差分进化粒子群算法的城市电动汽车充电站最优规划
被引量:
30
1
作者
赵书强
李志伟
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第2期1-7,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA11A278)
文摘
针对如何确定电动汽车充电站的位置及充电机数量问题,分析了快速充电站的服务对象,建立了考虑建设成本、充电途中行驶成本、充电站等待成本的综合优化模型。模型考虑了城市地理信息,以充电便捷、等待时间为约束条件,以充电站固定成本、车主充电行驶成本和在充电站等待成本之和最小为目标函数。电动汽车充电站规划问题是非凸、非线性、组合优化问题。为此,对目标函数的求解,提出用差分进化混合粒子群算法,该算法增加了种群的多样性和全局寻优能力。算例分析验证了所提规划方法的有效性和实用性。
关键词
差分
进化
混合
粒子
群
算法
充电站规划
电动汽车
排队论
Keywords
differential evolution hybrid particle swarm optimization algorithm
planning electric vehicle charging station
electric vehicle
queuing theory
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
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:
5
2
作者
赖幸君
唐鑫
林磊
王志胜
丛玉华
机构
国家无线电监测中心检测中心
南京航空航天大学自动化学院
出处
《弹箭与制导学报》
北大核心
2024年第1期89-97,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61473144)资助。
文摘
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。
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
Keywords
multi-UAV
cooperative search
swarm intelligence algorithm
rolling time domain optimization
differential evolutionary particle swarm hybrid algorithm
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
差分进化混合粒子群算法求解项目调度问题
被引量:
8
3
作者
倪霖
段超
贾春兰
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第4期1286-1289,共4页
基金
重庆市科委自然科学基金计划资助项目(CSTC
2008BB2173)
中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS11110014)
文摘
针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了基于差分进化(DE)的混合粒子群算法(PSODE)。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验,结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。
关键词
差分
进化
混合
粒子
群
算法
粒子
群
算法
差分
进化
算法
项目调度
Keywords
hybrid particle swarm optimization algorithm based on differential evolution
particle swarm optimization(PSO)
differential evolution
project scheduling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于PSODE算法的机场充电桩规划研究(英文)
被引量:
3
4
作者
邢书剑
王明强
马临凯
诸葛晶昌
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
中国民航大学航空工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2019年第18期144-152,共9页
基金
Sponsored by National Natural Science Foundation for Young of China(61405246)
The Fundamental Research Funds for the Central Universities(3122015C012)
Research Launch Fund of Civil Aviation University of China(2014QD11X)~~
文摘
基于当前机场逐步实行车辆“油改电”的大背景,研究了今后机场充电桩的布局规划问题。建立了以充电桩管理建设费用、电动特种车辆路上运行费用及充电等待费用最小为目标函数的充电桩选址模型,在粒子群算法的基础上引入信息互融机制,提出了差分进化粒子群算法作为模型求解方法,克服了粒子群算法易陷入局部最优和精度低的缺陷,增加了种群多样性及全局寻优能力。最后结合机场实例确定充电桩布局选址的具体方案,证明了模型算法的可行性和有效性。
关键词
机场
电动特种车辆
充电桩选址
差分进化粒子群算法
粒子
群
算法
Keywords
Airport
Electric special vehicle
Charging pile location
Genetic algorithm
Differential evolution particle swarm qptimization
Particle swarm optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法
被引量:
1
5
作者
江涛
徐聪
贾少辉
王深
张亚健
机构
中远海运(天津)有限公司
天津鲲鹏信息技术有限公司
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《电信科学》
北大核心
2024年第8期108-120,共13页
基金
国家自然科学基金青年项目(No.62103254)
中国远洋海运集团“十四五”第一批科研项目(No.2023-1-Z010-02)。
文摘
针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributedgenerator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法。首先,根据环境条件建立基于矩阵形式仿射算法的DG出力模型,降低DG出力不确定性对综合能源系统优化规划的影响。其次,将碳排放量作为惩罚措施引入综合能源系统优化规划中,改进传统碳交易模型,降低综合能源系统碳排放量。然后,基于差分进化粒子群优化算法,对建立的综合能源系统低碳规划模型求解,避免算法在寻优过程陷入局部最优。最后,在IEEE33节点系统上的仿真结果表明,所提规划方法比传统随机优化和区间优化规划方法分别降低了8.68%和2.93%的总投资成本,比传统固定碳交易价格模型降低了6.28%的碳排放量。
关键词
阶梯式碳交易
综合能源系统
仿射模型
差分进化粒子群算法
区间优化
Keywords
ladder carbon trading
integrated energy system
affine model
differential evolution particle swarm algorithm
interval optimization
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
修正高斯模型下气体泄漏源项信息反算研究
被引量:
10
6
作者
刘畅
苏腾
周汝
蒋军成
机构
南京工业大学安全科学与工程学院
常州大学环境与安全工程学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期98-104,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0809300)。
文摘
为快速准确地预测气体泄漏的强度和位置,通过耦合大气扩散模型和优化算法,建立源项信息反算模型的目标函数,基于泄漏源下风向的浓度分析计算泄漏源的位置和强度,并将混合粒子群(PSO)-差分进化(DE)算法应用到源项信息反算中,分析正向气体扩散模型对源项信息反算的影响,修正高斯烟羽模型中的烟气抬升高度,同时加入地面反射系数,并以美国空军有毒化学品扩散模型(AFTOX)模拟数据为监测泄漏浓度进行源反算,相对误差缩减至1%。结果表明:修正高斯扩散模型可验证粒子群-差分进化算法在源项信息反算中的应用;该模型在源项信息反算中的应用可有效地提高源项信息反算准确率。
关键词
高斯烟羽模型
气体泄漏
源项信息反算
粒子
群
(PSO)-
差分
进化
(DE)
算法
优化
算法
美国空军有毒化学品扩散模型(AFTOX)
Keywords
Gaussian plume model
gas leakage
investigation on back-calculation of source information
particle swarm optimization(PSO)-differential evolution(DE)algorithm
optimization algorithm
American air force toxic chemicals diffusion model(AFTOX)
分类号
X932 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差分进化粒子群算法的城市电动汽车充电站最优规划
赵书强
李志伟
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015
30
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职称材料
2
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
赖幸君
唐鑫
林磊
王志胜
丛玉华
《弹箭与制导学报》
北大核心
2024
5
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职称材料
3
差分进化混合粒子群算法求解项目调度问题
倪霖
段超
贾春兰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
8
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职称材料
4
基于PSODE算法的机场充电桩规划研究(英文)
邢书剑
王明强
马临凯
诸葛晶昌
《机床与液压》
北大核心
2019
3
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职称材料
5
基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法
江涛
徐聪
贾少辉
王深
张亚健
《电信科学》
北大核心
2024
1
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职称材料
6
修正高斯模型下气体泄漏源项信息反算研究
刘畅
苏腾
周汝
蒋军成
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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