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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 被引量：1
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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多目标进化算法的改进在齿轮减速器中的应用
2
作者 高淑芝 任学鹏 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期190-193,197,共5页
分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群... 分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群的多样性与收敛性之间的平衡。首先,采用了一种均匀随机的权重向量生成方式进行初始化;其次,采用Tchebycheff分解方法进行子代的更新;再次,将提出的自适应方法对分解的多目标进化算法进行了改进;最后,通过在标准测试函数和齿轮减速器的优化仿真,证明了提出的算法的有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 分解算法 自适应 进化算法应用
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一种进化梯度引导的强化学习算法
3
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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基于随机对称搜索的进化强化学习算法
4
作者 邸剑 万雪 姜丽梅 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期912-920,共9页
进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网... 进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网络参数中心的基础上由最优策略网络参数指导全局策略网络参数优化更新,同时辅以梯度优化,引导智能体进行多元探索。在MuJoCo的5个机器人运动连续控制任务中的实验结果表明,提出的算法性能优于以前的进化强化学习算法,且具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 深度强化学习 进化算法 进化强化学习 随机对称搜索
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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
5
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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基于差分进化算法控制的太阳双轴跟踪系统
6
作者 刘二林 李杰 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期147-150,共4页
针对太阳双轴跟踪控制系统中跟踪精度低、多干扰的缺点,提出了基于差分进化(DE)算法-模糊PID的复合控制策略。采用DE算法优化PID初始参数,并通过模糊控制器对PID参数进行动态修正。论述了太阳双轴跟踪系统的工作原理和DE算法的实现流程... 针对太阳双轴跟踪控制系统中跟踪精度低、多干扰的缺点,提出了基于差分进化(DE)算法-模糊PID的复合控制策略。采用DE算法优化PID初始参数,并通过模糊控制器对PID参数进行动态修正。论述了太阳双轴跟踪系统的工作原理和DE算法的实现流程,并建立了太阳高度角传动机构的数学模型,在MATLAB中进行仿真。最后,用真实的太阳轨迹验证控制效果。仿真和实验结果表明:该控制方法比模糊PID和常规PID控制速度快且超调量小。改善了系统的动态性能,提高了系统的跟踪精度,实现了在多变环境中对太阳的精确跟踪。 展开更多
关键词 太阳跟踪系统 差分进化算法 计算机仿真 模糊PID
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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
7
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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算法情境下用户隐私保护行为的影响机制及其个体差异
8
作者 曾润喜 朱星橦 《情报杂志》 北大核心 2025年第2期108-115,共8页
[研究目的]基于算法感知视角,揭示用户在算法平台产生隐私保护行为的心理机制和个体差异。[研究方法]对APP用户进行问卷调查,检验用户的算法感知对隐私保护行为的影响以及隐私关注的中介效应和预防焦点的调节效应。[研究结果/结论]研究... [研究目的]基于算法感知视角,揭示用户在算法平台产生隐私保护行为的心理机制和个体差异。[研究方法]对APP用户进行问卷调查,检验用户的算法感知对隐私保护行为的影响以及隐私关注的中介效应和预防焦点的调节效应。[研究结果/结论]研究表明,用户的算法感知正向影响隐私保护行为;隐私关注在二者的关系之间具有显著的中介作用;二者的关系存在个体差异,受到预防焦点的调节。对于预防焦点水平较高的用户,算法感知与隐私保护行为以及隐私关注与隐私保护行为之间的关系都会更强。 展开更多
关键词 隐私保护行为 算法感知 隐私关注 影响体制 个体差异
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一种基于差分进化算法的激光雷达波形分解算法 被引量：1
9
作者 黄泽东 朱少岚 +2 位作者 赵意意 陶金有 杨建峰 《光子学报》 北大核心 2025年第3期80-93,共14页
全波形激光雷达的探测精度一定程度上依赖于波形分解精度,而目前常用的波形分解方法存在对初值敏感,分解稳定性不足等问题。针对这一现象,提出了差分进化Levenberg-Marquardt波形分解优化算法:以高斯函数为分解模型,经预处理获取参数初... 全波形激光雷达的探测精度一定程度上依赖于波形分解精度,而目前常用的波形分解方法存在对初值敏感,分解稳定性不足等问题。针对这一现象,提出了差分进化Levenberg-Marquardt波形分解优化算法:以高斯函数为分解模型,经预处理获取参数初值后,首先使用差分进化算法进行初步优化,其次使用Levenberg-Marquardt优化算法对优化结果进行改善。通过理论分析验证其分解精度高的特点,并采集实际激光雷达数据进行处理,结果证明,所提方法能在一定程度上改善波形分解对于初值敏感、分解精度不稳定等问题,有效提高激光雷达波形分解的精度和稳定性。 展开更多
关键词 全波形激光雷达 波形分解 差分进化 LEVENBERG-MARQUARDT算法 参数优化
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基于自适应形状估计多目标进化算法的低碳经济能量路由策略 被引量：1
10
作者 华昊辰 史珺博 +5 位作者 陈星莺 余昆 秦钰超 沈俊 丁一 贺大玮 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第4期1394-1408,I0014,共16页
随着“双碳”目标的持续推进,基于能量路由器的区域能源互联系统受到广泛关注。该文旨在研究能量路由策略,通过选择最佳供能路径,实现系统低碳、经济运行。需要强调的是,在图结构的区域能源互联系统中,网损最小的供能路径,其碳排放不一... 随着“双碳”目标的持续推进,基于能量路由器的区域能源互联系统受到广泛关注。该文旨在研究能量路由策略,通过选择最佳供能路径,实现系统低碳、经济运行。需要强调的是,在图结构的区域能源互联系统中,网损最小的供能路径,其碳排放不一定是最小的;反之亦然。为了同时降低系统的网损和碳排放,该文提出一种考虑两者博弈的能量路由策略,通过控制各微网能源出力并选择供能路径,以实现网损和碳排放的帕累托最优。首先,提出一种基于深度优先思想的无拥塞路径搜索方法,以获取供能路径;之后,利用自适应形状估计多目标进化算法快速获得帕累托最优解集;然后,通过综合权重-逼近理想解排序法从中选取最优折中解;最后进行仿真分析。结果表明,与已有能量路由策略相比,该文所提能量路由策略在网损仅提升4.73%的情况下,降低了58.24%的碳排放。且该文采用的自适应形状估计多目标进化算法在保证求解效果的同时,求解时间比已有算法缩短5.8%。 展开更多
关键词 能源互联网 能量路由策略 网损 碳排放 进化算法
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基于差分进化算法的PMSM模糊反步控制 被引量：1
11
作者 黄伟 马家庆 +2 位作者 陈昌盛 何志琴 吴钦木 《电子测量技术》 北大核心 2025年第4期1-7,共7页
为了提升永磁同步电机的控制性能,针对模糊PID控制下永磁同步电机变速时超调较大,抗干扰性能差等问题,提出了一种基于差分进化算法的永磁同步电机模糊反步控制策略。首先,将模糊控制策略与反步控制理论相结合,对转速环和电流环的结构参... 为了提升永磁同步电机的控制性能,针对模糊PID控制下永磁同步电机变速时超调较大,抗干扰性能差等问题,提出了一种基于差分进化算法的永磁同步电机模糊反步控制策略。首先,将模糊控制策略与反步控制理论相结合,对转速环和电流环的结构参数进行调整。接着,在此基础上用差分进化算法对模糊控制器中的结构参数进行优化。最后,通过仿真和实验对所提控制策略进行验证。实验结果表明,在所提控制策略下,电机突加负载时转速降落减小了1.78%;空载下,降速时转速超调量减小了22.9%、升速时转速超调量减小了3.5%,提升了系统的抗干扰能力。 展开更多
关键词 永磁同步电机 模糊控制 反步控制 差分进化算法
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基于多策略多目标差分进化算法的风光储系统协调优化调度 被引量：2
12
作者 任旭阳 卜旭辉 +1 位作者 尹艳玲 刘静滑 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期450-461,共12页
新能源发电单元的引入,使得电力系统组成结构愈发复杂,现有经济调度求解方法遇到诸多挑战。构建了一个风光储系统协调动态经济调度模型,给出了一种利用修补策略的约束条件处理方法,提出了一种基于竞争机制的多策略多目标差分进化算法(co... 新能源发电单元的引入,使得电力系统组成结构愈发复杂,现有经济调度求解方法遇到诸多挑战。构建了一个风光储系统协调动态经济调度模型,给出了一种利用修补策略的约束条件处理方法,提出了一种基于竞争机制的多策略多目标差分进化算法(competitive partitioning-based multi-strategy multi-objective differential evolutionary algorithm,CMMODE)。利用竞争机制将种群分区,并根据分区结果构建多个差分变异算子,以此生成多策略方案;采用精英自探索机制令种群具有跳出局部最优能力与局部开发能力。仿真实验验证了CMMODE算法在解决动态经济调度问题上的有效性,约束处理方法具有良好的可行性。 展开更多
关键词 差分进化算法 竞争机制 多策略方案 约束处理 动态经济调度
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基于动态RBF代理模型和进化算法的起重机主梁优化 被引量：1
13
作者 段雄 范小宁 《机械设计》 北大核心 2025年第3期86-94,共9页
针对基于有限元仿真模型的起重机结构优化计算成本在工程上难以接受的问题,文中结合差分进化算法和径向基代理模型提出一种基于动态径向基代理模型的全局优化策略。该策略在优化过程中通过局部开发最优解和全局探索误差最大区域的加点... 针对基于有限元仿真模型的起重机结构优化计算成本在工程上难以接受的问题,文中结合差分进化算法和径向基代理模型提出一种基于动态径向基代理模型的全局优化策略。该策略在优化过程中通过局部开发最优解和全局探索误差最大区域的加点策略构造动态径向基代理模型,并以约束函数模型的预测误差和目标函数下降程度构建优化终止条件,保证优化的全局收敛性和最优解处的模型精确性。通过数值算例和工字梁优化算例进行验证,该方法不仅能够获得全局最优解,而且明显减少了对原函数的调用次数,显著提高了优化效率。最后,结合桥式起重机桥架的有限元分析,将此方法用于解决起重机主梁优化问题。结果显示:在满足约束的条件下,主梁横截面面积减小了约22.36%,并且降低了大量的计算成本,提高了优化效率,解决了智能群算法与起重机结构有限元模型直接结合进行优化的昂贵计算成本问题。 展开更多
关键词 起重机主梁 动态径向基代理模型 差分进化算法 加点策略
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面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法
14
作者 蔡俊创 朱庆灵 +2 位作者 林秋镇 李坚强 明仲 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期331-344,共14页
由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部... 由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先,该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题,进一步将其分解为多个子问题并同时进行求解。然后,利用交叉操作增强解的多样性,再使用局部搜索加快收敛速度。因此,该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后,从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。基于64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明,该算法在求解工业动态取送货问题上的性能表现最优;同时,在20个京东物流大规模配送问题上的实验也验证了该算法良好的泛化性。 展开更多
关键词 动态取送货问题 分解方法 多目标进化算法 局部搜索 组合优化
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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
15
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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基于半监督迁移学习的动态多目标进化算法
16
作者 刘阚蓉 李岩 +2 位作者 谭树彬 刘圆超 刘建昌 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
动态多目标优化问题中的目标函数随系统运行环境的动态变化而改变,这将导致其Pareto最优前沿发生动态变化.在大多数动态多目标优化问题中,不同环境之间存在一定相关性,也就是说动态多目标优化算法可以利用以往环境信息对动态变化的Paret... 动态多目标优化问题中的目标函数随系统运行环境的动态变化而改变,这将导致其Pareto最优前沿发生动态变化.在大多数动态多目标优化问题中,不同环境之间存在一定相关性,也就是说动态多目标优化算法可以利用以往环境信息对动态变化的Pareto最优前沿进行实时追踪.为充分利用环境信息去实时追踪动态变化的Pareto最优前沿,本文提出一种基于半监督迁移学习的动态多目标进化算法(SSTL-DMOEA).SSTL-DMOEA包括两个核心组成部分,首先采用一种半监督知识迁移机制将历史环境有利信息迁移至当前环境,以帮助算法在当前环境生成较好的初始种群,从而可以提高算法在当前环境中的搜寻效率;其次,通过利用历史Pareto最优解集的中心点和新环境的进化信息在目标域中生成一系列样本点,这些点可以帮助算法建立更准确的预测模型.与4种先进的动态多目标优化算法相比,SSTL-DMOEA在处理动态多目标优化问题上具有一定的优越性. 展开更多
关键词 动态多目标优化 进化算法 知识迁移
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基于差分进化算法的微秒级超高速椭偏测量研究
17
作者 王赛飞 张瑞 +2 位作者 薛鹏 徐承雨 王志斌 《应用光学》 北大核心 2025年第4期859-867,共9页
针对传统机械旋转补偿器型椭偏测量时间分辨率低、稳定性较差等问题,提出一种基于差分进化算法的穆勒矩阵求解系统模型,在此基础上结合超高速弹光调制实现了全穆勒矩阵微秒级测量。首先,通过对双驱动弹光调制器(photoelasticmodulator,P... 针对传统机械旋转补偿器型椭偏测量时间分辨率低、稳定性较差等问题,提出一种基于差分进化算法的穆勒矩阵求解系统模型,在此基础上结合超高速弹光调制实现了全穆勒矩阵微秒级测量。首先,通过对双驱动弹光调制器(photoelasticmodulator,PEM)的工作模式展开研究,证明了在纯行波模式下,能够实现快轴方向的快速且周期性的旋转;然后,设计并加工了驱动频率分别为60kHz和100kHz的PEMs,构建了基于双驱动PEM的超高速椭偏测量模型,通过差分进化算法进行光强拟合,建立了穆勒矩阵求解系统模型,求解得到其光学周期在微秒级,对样品穆勒矩阵所有元素拟合的均方误差均小于0.001。 展开更多
关键词 弹光调制器 超高速快轴旋转 差分进化算法 穆勒矩阵
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基于改进差分进化算法的电工钢Jiles-Atherton磁滞模型的参数辨识
18
作者 夏依莎 杨帆 +2 位作者 姜慧 王鹏博 郝翰学 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3643-3650,I0037,共9页
电工钢磁化特性的准确建模在变压器的电、磁、力等多物理场分析计算中尤为重要,而常见的Jiles-Atherton(JA)磁滞模型对参数的高敏感性限制了其在工程问题中的应用。因此,JA模型材料参数的快速准确辨识是其在应用中的关键问题。该文提出... 电工钢磁化特性的准确建模在变压器的电、磁、力等多物理场分析计算中尤为重要,而常见的Jiles-Atherton(JA)磁滞模型对参数的高敏感性限制了其在工程问题中的应用。因此,JA模型材料参数的快速准确辨识是其在应用中的关键问题。该文提出了一种用于JA模型材料参数识别的改进差分进化(improveddifferential evolution,IDE)算法。该算法在变异机制中有机融入了Jaya算法中的变异算子,并且突变因子和交叉率在特定范围内随机产生。将改进算法应用于磁滞回线的参数识别,可明显改善传统算法的局部搜索能力,有效提高参数识别的精度。最后,将所提出的JA模型参数识别算法应用于变压器的有限元多物理场建模中,仿真结果与试验结果较相符,进一步证明了该算法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 JA模型 差分进化算法 变异机制 参数辨识 电力变压器
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基于差分进化算法的转子有限元模型修正
19
作者 黄天一 梁杰 +2 位作者 姚爽 张浩 师占群 《中国测试》 北大核心 2025年第6期141-149,共9页
在建模过程中,受限于测量环境和精度,转子结构设定参数与实际值存在较大差异,导致基于模型的理论计算与测量值不相符。为解决此问题,提出一种结合实验模态与差分进化算法相结合的模型修正方法。首先进行模态频率对转子材料参数的灵敏度... 在建模过程中,受限于测量环境和精度,转子结构设定参数与实际值存在较大差异,导致基于模型的理论计算与测量值不相符。为解决此问题,提出一种结合实验模态与差分进化算法相结合的模型修正方法。首先进行模态频率对转子材料参数的灵敏度分析,建立基于模态频率和模态振型置信度的目标函数。运用差分进化算法修正模型的质量矩阵和刚度矩阵,进而根据实验模态频率和阻尼比确定瑞利阻尼矩阵。为验证方法的适用性,对滑动轴承转子实验台的有限元模型进行修正。修正后的模型与初始模型相比,计算的模态频率误差小于0.02%,修正模型计算的模态振型与实验值的模态置信区间均在0.9以上。为验证方法的准确性,对修正后的模型进行频响函数和不平衡响应仿真,仿真结果与实验结果的误差均不超过2.5%。该方法有效提高转子系统模型的精确性,为动力学分析和工程应用提供一定的实际参考。 展开更多
关键词 差分进化算法 实验模态 转子动力学 模型修正
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混沌累积差异增强的小龙虾优化算法
20
作者 李宏宇 钱谦 +3 位作者 潘家文 张晓丽 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1606-1615,共10页
小龙虾优化算法(COA)是2023年提出的一种新型群智能优化算法,通过模拟小龙虾行为和温度调控来寻优.然而,COA存在多样性退化、探索能力不足、易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,为了解决这些问题,本研究提出了一种混沌累积差异增强的小... 小龙虾优化算法(COA)是2023年提出的一种新型群智能优化算法,通过模拟小龙虾行为和温度调控来寻优.然而,COA存在多样性退化、探索能力不足、易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,为了解决这些问题,本研究提出了一种混沌累积差异增强的小龙虾优化算法(CE-COA).首先,通过引入Piecewise混沌映射初始化种群的位置,增加种群的多元性;其次,在避暑和竞争洞穴阶段,引入精英洞穴群体以避免算法陷入局部最优,并提升其寻找潜在解的能力;然后,在觅食阶段通过累积差异进食策略,充分考虑个体与食物的维度信息差异,进一步提高算法的寻优精度.在实验分析阶段通过使用CEC2022测试集和CEC2017的部分测试函数进行验证,使用定性分析、Wilcoxon秩和检验和Friedman检验评估算法性能,并在2个工程设计问题和无线传感器网络(WSN)节点覆盖问题上进行了算法的实效性验证.实验结果表明,CE-COA算法均取得了更好的实验效果. 展开更多
关键词 小龙虾优化算法 混沌映射 累积差异 精英群体 无线传感器网络
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