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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法 被引量:2
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作者 汪开普 马晓艺 +2 位作者 卢超 殷旅江 李新宇 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期24-34,共11页
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。 展开更多
关键词 拆解序列规划 机器人并行拆解 混合整数线性规划模型 遗传算法 强化学习
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基于遗传算法的航天发射场多任务并行规划方法 被引量:1
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作者 张俊新 胡梅 +4 位作者 钟文安 孙乐园 胡鹏 叶欣 晏政 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期117-124,共8页
当前,航天发射建设规模不断扩大,建设多个测试发射的设备设施后,发射场面临多枚运载火箭并行测试的任务规划问题。运载火箭进场、测试、总装、转运和加注发射分别在不同的测试区域完成,由于型号差异,某些测试区域可以共用,某些不能共用... 当前,航天发射建设规模不断扩大,建设多个测试发射的设备设施后,发射场面临多枚运载火箭并行测试的任务规划问题。运载火箭进场、测试、总装、转运和加注发射分别在不同的测试区域完成,由于型号差异,某些测试区域可以共用,某些不能共用,且同一测试区域能够容纳的运载火箭有限(通常仅能容纳1枚),在这些约束条件下,如何在尽可能短的时间内完成多任务并行的计划安排是必须解决的重要问题。通过对国内外相关问题研究的分析,梳理了2000年以来国内航天发射场测试发射工艺流程设计和优化的方法,现行的“双代号网络计划图”难以适应多任务并行规划需要,关键路径法、价值链分析法等缺乏定量分析能力。结合国内航天发射场规划问题的难点,采用遗传算法,通过双层编码方式,根据并行任务数量确定种群规模和迭代次数,以航天发射场任务规划的目标函数作为算法适应度计算函数。经过算例验证,可以得到可供工程应用的多任务并行规划较为优化的方案,求解5枚火箭任务并行规划方案用时<1 min,较传统手工绘制双代号网络计划图的方式效率大幅提升。方法具有一定的通用性和扩展性,可以根据不同火箭任务的流程对编码方法进行设置和细化,从而提高算法的实用性。 展开更多
关键词 多任务并行规划 航天发射任务规划 航班化发射 高效发射 遗传算法
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并行化的多目标优化海缆路由规划算法研究
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作者 蒋佳芮 赵赞善 +1 位作者 段茂生 高冠军 《光通信研究》 北大核心 2025年第2期105-109,共5页
【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并... 【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并行化多目标优化海缆路由规划算法模型,并对模型关键参数进行优化,然后在最佳模型参数下,利用并行化蚁群优化(PACO)算法进行海底光缆路由规划,统计了Pareto前沿解下的海底光缆路由方案。【结果】仿真结果表明,并行多目标优化算法模型在分块数量为6,蚁群规模大小为150时,获得最佳的搜索能力和效率。PACO算法规划的海底光缆路由与传统ACO算法相比在相同风险条件下节省了33.9%的成本,且路由成本均小于传统ACO算法,路由最大成本与传统ACO算法的最小成本相比还降低了20.6%,同时相应的风险降低了65.8%。【结论】在多目标海底光缆路由规划中,与传统ACO算法相比,PACO算法不仅在规划结果上更优,而且运算时间效率提高至少8倍。 展开更多
关键词 海缆路由规划 并行蚁群优化算法 多目标优化
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基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化
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作者 金秋 原博文 王清岩 《机械设计》 北大核心 2025年第3期71-77,共7页
为了提升铸造生产线性能,提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题,设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不... 为了提升铸造生产线性能,提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题,设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不同的种群之间进行信息交换,并通过引入非均匀变异率和交叉率策略,动态调整这些参数以适应优化过程中的不同阶段,从而提升解的质量。文中以某企业铸造生产线为研究对象,根据实际生产系统的布局及工艺流程,构建了铸造生产线的数字孪生模型,采用改进的双种群遗传算法对生产线生产过程进行评估和优化,并将其与传统遗传算法进行对比。结果表明:将数字孪生技术与改进遗传算法相结合,生产平衡率显著提升,生产平滑指数大幅减小,同时算法的收敛速率及结果均得到明显改善。 展开更多
关键词 数字孪生 仿真优化 双种群遗传算法 非均匀变异
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基于蚁群优化算法的多无人机侦察打击任务仿真系统设计与实现
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作者 张永晋 瞿崇晓 +2 位作者 范长军 褚进琦 刘硕 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期18-26,共9页
察打一体化无人机集群在现代战争中应用的潜力巨大,但其大规模部署和实战演练的过程复杂,且耗费大量资源。受蚁群觅食行为启发,文中设计并实现了一套基于蚁群优化算法的多无人机侦察打击任务仿真系统,旨在提供一个真实、灵活且直观易用... 察打一体化无人机集群在现代战争中应用的潜力巨大,但其大规模部署和实战演练的过程复杂,且耗费大量资源。受蚁群觅食行为启发,文中设计并实现了一套基于蚁群优化算法的多无人机侦察打击任务仿真系统,旨在提供一个真实、灵活且直观易用的基准平台,以支持多无人机协同任务的仿真和评估。首先,介绍蚁群优化算法的基本原理,并在此基础上设计无人机集群执行察打任务的仿真流程;接着,构建仿真系统的整体架构,研发相应的机群协同智能算法,以优化察打过程中的路径规划,并利用LÖVE 2D框架开发交互式仿真系统;最后,展示三种具有代表性场景下的模拟效果,并进行系统性定量分析。结果表明,该系统能够为用户提供便捷高效的察打任务仿真,助力不同场景下的作战策略评估与优化。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 无人机集群 侦察打击任务 路径规划 交互式仿真 协同智能
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基于改进第二代非支配遗传算法的甲醇/柴油双燃料船舶发动机参数多目标优化 被引量:1
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作者 赵柯洋 张衡 +4 位作者 贺波 庞轶星 程星鑫 苏玉香 李又一 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期17-26,共10页
利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优... 利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优化。为实现多目标优化问题的有效求解,采用灰熵并行分析方法改进第二代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并利用建立的响应面模型对仿真模型计算结果进行了仿真验证。优化结果显示:转矩提升了6.96%,比燃油消耗率降低了1.19%,NOx和CO排放量分别降低了12.37%和3.77%。 展开更多
关键词 甲醇/柴油 第二代非支配遗传算法 灰熵并行 性能优化
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面向异步混合流水车间排产的混合禁忌搜索遗传优化算法 被引量:1
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作者 王思彤 林荣恒 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期271-279,共9页
相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目... 相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目标,提出了一种混合禁忌搜索遗传优化算法。该算法根据排产问题中所有工件具有相同生产工艺、工件数量多、各阶段并行机不同速的特点,采用了基于首阶段工件顺序的单层编码、考虑机器选择三层优先级的解码方法、多种遗传算子和禁忌搜索算子,具有更加优秀的搜索性能,在保证解质量的基础上提高了算法的收敛速度。最后,通过40个算例和实际应用案例评估算法性能,并将其与其他算法进行比较。实验结果表明,所提出的算法在求解中规模算例、大规模算例和加工车间案例时表现优秀,排产结果的完工时间平均缩短了10.71%,算法达到最优解所需的迭代次数减少了25.72%,运行时间缩短了10.79%。 展开更多
关键词 排产优化 改进遗传算法 禁忌搜索 混合流水车间调度 异步并行
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基于遗传算法的农机作业路径优化研究 被引量:2
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作者 申明斌 《农机使用与维修》 2025年第1期15-18,共4页
农机作业路径优化可以减少重复作业和无效行驶距离,保证农机以最短路径完成所有作业任务,显著提高整体作业效率。该文提出一种基于遗传算法的农机作业路径优化方式,通过建立农机作业的路径优化模型,并设计适合该问题的遗传算法,包括编... 农机作业路径优化可以减少重复作业和无效行驶距离,保证农机以最短路径完成所有作业任务,显著提高整体作业效率。该文提出一种基于遗传算法的农机作业路径优化方式,通过建立农机作业的路径优化模型,并设计适合该问题的遗传算法,包括编码方法、适应度函数、选择策略、交叉和变异操作,然后通过仿真试验,验证了该方法的有效性。结果表明,基于遗传算法的路径优化方法能够显著提升农机作业的效率,降低能源消耗和作业成本,同时减少作业时间。通过对比传统路径规划方法,基于遗传算法的优化方法在处理复杂地形和大型农田时表现出更高的适应性和优越性。 展开更多
关键词 农机作业路径优化 遗传算法 仿真试验 作业效率
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基于遗传算法-序列二次规划的磁共振被动匀场优化方法 被引量:4
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作者 赵杰 刘锋 +1 位作者 夏灵 范一峰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1305-1314,共10页
为了解决磁共振成像(MRI)系统中固有的主磁场(B0)不均匀的问题,提出遗传算法-序列二次规划(GASQP)算法,以提高7 T磁共振的主磁场均匀性.从被动匀场数学模型的角度出发,该混合算法利用GA算法获得稳定的初始解,实现主磁场的第1次优化,再通... 为了解决磁共振成像(MRI)系统中固有的主磁场(B0)不均匀的问题,提出遗传算法-序列二次规划(GASQP)算法,以提高7 T磁共振的主磁场均匀性.从被动匀场数学模型的角度出发,该混合算法利用GA算法获得稳定的初始解,实现主磁场的第1次优化,再通过SQP算法的快速求解,在较少的时间内实现主磁场的第2次优化,同时提高磁共振主磁场的均匀性.采用正则化方法减少磁场均匀所需的铁片质量,并且获得稀疏的铁片分布.在仿真建模的案例研究中,7 T磁共振裸磁场均匀度可以从462×10-6优化到4.5×10-6,并且在匀场空间上仅消耗0.8 kg的铁片.相比于传统的GA优化方法,新方案的磁场均匀性提高了96.7%,总铁片消耗质量减少了85.7%.实验结果表明,GA-SQP算法比其他优化算法具有更强的鲁棒性和竞争力. 展开更多
关键词 磁共振成像 被动匀场 遗传算法-序列二次规划(GA-SQP) 正则化方法 非线性优化
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物料配送路径离散莱维飞行改进遗传算法规划
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作者 陶琬丛 宋睿 田汉 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期316-318,324,共4页
为了提高板材加工时物料配送路径规划效率,以鲁棒优化方式研究了处于不确定行驶时间下装配线物料配送路径规划过程。传统配送路径进行求解时属于一个NP-hard分析过程,先通过遗传算法确定可行解,接着利用离散莱维方式完成局部搜索,从而... 为了提高板材加工时物料配送路径规划效率,以鲁棒优化方式研究了处于不确定行驶时间下装配线物料配送路径规划过程。传统配送路径进行求解时属于一个NP-hard分析过程,先通过遗传算法确定可行解,接着利用离散莱维方式完成局部搜索,从而获得质量更优的解。研究结果表明:提高路径相关系数值后,复合约束要求的解数量降低,降低了染色体空间的可能性,形成了更高的种群解差异性,促使算法更快获得全局最优解。当路径相关系数由0提高至0.5时,目标值持续提高;路径相关系数为0.5与1时,目标值保持恒定。当路径相关系数为0.1行驶时间波动时,初始时间能够达到时间窗的标准,可以消除不确定行驶时间造成的干扰。为增强不确定性的抵抗能力,应对车辆的行驶路径进行适当调节,获得更长的车辆行驶距离。 展开更多
关键词 装配线 路径规划 鲁棒优化 遗传算法
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基于混合免疫遗传算法的多类型成像卫星任务规划
11
作者 杨阳 刘德生 常青 《兵工自动化》 北大核心 2025年第3期13-19,共7页
针对如何在卫星应用领域有效进行任务规划的问题,构建多类型成像卫星任务规划模型,并提出一种混合免疫遗传算法(hybrid immune genetic algorithm,HIGA)对模型进行求解。设计符合多类型成像卫星任务规划特点的编解码策略,引入自适应机制... 针对如何在卫星应用领域有效进行任务规划的问题,构建多类型成像卫星任务规划模型,并提出一种混合免疫遗传算法(hybrid immune genetic algorithm,HIGA)对模型进行求解。设计符合多类型成像卫星任务规划特点的编解码策略,引入自适应机制,禁忌搜索思想,定义基于抗体浓度和适应度的选择策略以及新的疫苗接种操作。通过仿真算例分析,结果表明:所提算法可解决多类型卫星任务规划问题,有效改善免疫遗传算法易早熟收敛和陷入局部最优等问题;与对比算法相比,该算法可取得更快的收敛速度和更优的规划结果,且进行大规模的任务规划时仍可取得较优的规划结果。 展开更多
关键词 多类型成像卫星 任务规划 免疫遗传 智能优化算法
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改进遗传算法与多目标优化模型的航班路径规划 被引量:4
12
作者 安园园 马晓宁 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期1660-1666,共7页
针对现有航线路径规划模型,单一成本规划难以解决不同机型及运输时间条件下最优路径规划的问题,将机型配置、运输时间和系统成本相结合,通过枢纽城市位置、非枢纽城市节点向枢纽城市节点的流量分配、机队飞行时间以及机队规模建立枢纽... 针对现有航线路径规划模型,单一成本规划难以解决不同机型及运输时间条件下最优路径规划的问题,将机型配置、运输时间和系统成本相结合,通过枢纽城市位置、非枢纽城市节点向枢纽城市节点的流量分配、机队飞行时间以及机队规模建立枢纽航线网络优化模型。以飞行时间与系统总成本为最小化求解目标,利用熵值法建立染色体选择机制,引入自适应交叉率改进遗传算法,通过改进算法(IGA)对最佳航线及枢纽节点位置分布优化求解,并与传统遗传算法、人工蜂群算法和灰狼算法进行对比。研究表明,将不同机型配置、运输时间进行组合,优于单一成本路径规划。以改进算法对枢纽航线网络模型进行优化求解,系统总成本降低了3.41×10^(10),为机队资源的合理配置提供了借鉴。 展开更多
关键词 改进遗传算法 多目标优化 航线网络 路径规划
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采用融合遗传算法的高速公路服务区综合能源系统优化调度研究 被引量:11
13
作者 李杰 高爽 +1 位作者 袁博兴 张懿璞 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期200-211,共12页
为达成“碳中和”目标愿景、促进公路交通系统与新能源的融合,以高速公路服务区为研究对象,考虑服务区内电、冷、热、气共4种负荷需求,构建了包含风光发电的新能源发电方式和电转气设备的高速公路服务区综合能源系统。在此基础上,以风... 为达成“碳中和”目标愿景、促进公路交通系统与新能源的融合,以高速公路服务区为研究对象,考虑服务区内电、冷、热、气共4种负荷需求,构建了包含风光发电的新能源发电方式和电转气设备的高速公路服务区综合能源系统。在此基础上,以风电、光伏出力日前预测和多能负荷日前消耗为输入,各能源设备出力及购能分配为输出,以总成本最低为目标函数,考虑能量平衡、设备安全、运行状态等约束,建立了高速公路服务区综合能源系统优化调度模型。针对高速公路服务区综合能源系统调度问题,设计了遗传-序列二次规划融合优化算法,并以某服务区夏季典型日为例进行验证。结果表明:所构建的调度系统能够有效消纳可再生能源出力,协调外部购电、购气的比例,最终达到降低成本的效果;所提融合算法的调度结果与传统遗传算法、传统序列二次规划算法相比,在成本上分别降低了11.52%、0.70%,求解耗时仅为传统遗传算法的6.7%,独立性相比传统序列二次规划算法得到了提高。 展开更多
关键词 高速公路服务区 新能源 遗传-序列二次规划算法 优化调度 电转气
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基于遗传算法的低碳导向的物流中心配送优化 被引量:3
14
作者 蒋一波 周泽宝 +1 位作者 李强 周轲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期70-75,共6页
“双碳”背景下,交通运输行业作为碳排放的主要贡献者之一,亟需有效的降碳改革以助力国家实现“双碳”目标。针对当前主流的物流中心式物流模式,以单位货运周转量碳排放最小、货运成本最低及配送时间最短为目标,建立低碳导向的物流优化... “双碳”背景下,交通运输行业作为碳排放的主要贡献者之一,亟需有效的降碳改革以助力国家实现“双碳”目标。针对当前主流的物流中心式物流模式,以单位货运周转量碳排放最小、货运成本最低及配送时间最短为目标,建立低碳导向的物流优化多目标模型,并针对该模型和场景的特点改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法。利用抽象后的某快递公司数据样例进行实验,验证上述多目标优化模型及改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和先进性。实验结果表明:从优化调度和路径规划两个角度切入,针对配送全流程进行优化搜索求解,能够有效实现预设控本降碳的目标,为物流企业配送决策提供理论依据。研究结果同时也表明:降碳和成本控制作为物流中的制约因素,不同的目标偏好会对决策产生重大影响。 展开更多
关键词 低碳导向 多目标优化 遗传算法 优化调度 路径规划
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基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究 被引量:3
15
作者 陶翼飞 丁小鹏 +3 位作者 罗俊斌 付潇 吴佳兴 李宜榕 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1655-1669,共15页
针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求... 针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 机场行李导入系统 关键控制参数 仿真优化 多目标自适应并行狼群算法 Pareto非支配排序
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基于遗传算法的多连接表达式并行查询优化 被引量:25
16
作者 曹阳 方强 +1 位作者 王国仁 于戈 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期250-257,共8页
多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题.为了提高查询处理器的执行效率,采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划.文中给出了详细的测试... 多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题.为了提高查询处理器的执行效率,采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划.文中给出了详细的测试结果和性能分析.实验结果表明,结合启发式知识的遗传算法是解决多连并行查询优化的有效途径,对提高数据库的性能起到重要作用. 展开更多
关键词 遗传算法 多连接表达式 并行调度 并行查询 优化 数据库
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基于LCC和量子遗传算法的电动汽车充电站优化规划 被引量:51
17
作者 黄小庆 杨夯 +2 位作者 陈颉 江磊 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第17期176-182,共7页
电动汽车充电站优化规划是电动汽车与智能电网灵活互动的重要研究内容之一。面向电动汽车充电站运营周期,详细分析了充电站的成本效益及全寿命周期成本(LCC)的计算方法;基于上述工作,提出利用交通路网车流量信息估算充电站容量,以充电... 电动汽车充电站优化规划是电动汽车与智能电网灵活互动的重要研究内容之一。面向电动汽车充电站运营周期,详细分析了充电站的成本效益及全寿命周期成本(LCC)的计算方法;基于上述工作,提出利用交通路网车流量信息估算充电站容量,以充电站运营商获得的净现值收益最大为优选目标,以交通路网车流量、电网电能质量和经济性、用户充电需求为约束条件,确定充电站的选址和容量;进一步地,提出了计及LCC的充电站优化规划模型,并采用量子遗传算法求解该模型。算例仿真表明,优化规划模型及其求解方法有效。 展开更多
关键词 充电站 优化规划 电网 量子遗传算法 全寿命周期成本
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结合专家知识的遗传算法在无功规划优化中的应用 被引量:25
18
作者 李亚男 张粒子 +2 位作者 舒隽 冷教麟 杨以涵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期14-17,共4页
在遗传算法中采用专家知识辅助寻优 ,有助于改善寻优方向 ,防止过早收敛。由于无功功率不宜远距离传输 ,因此电力系统中的无功平衡和电压调整具有很强的地区性。依据专家知识对少数被选中的个体动态形成本厂、站的就地无功/电压控制的... 在遗传算法中采用专家知识辅助寻优 ,有助于改善寻优方向 ,防止过早收敛。由于无功功率不宜远距离传输 ,因此电力系统中的无功平衡和电压调整具有很强的地区性。依据专家知识对少数被选中的个体动态形成本厂、站的就地无功/电压控制的有效变量集进行人工调整 ,可以改善遗传算法的局部寻优能力。该专家知识包括三个主要方面 :消除电压越限、减少投资和降低网损。为了更符合实际情况 ,建立了母线电压对调节裕度的模糊隶属函数。对某实际系统的计算表明 。 展开更多
关键词 电力系统 无功规划 优化 遗传算法 专家知识
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基于遗传算法的备件两级优化建模与仿真研究 被引量:20
19
作者 范浩 贾希胜 +1 位作者 贾云献 王亚彬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期150-152,共3页
针对装备备件保障中存在的配置不合理问题,提出了一种基于仿真和遗传算法的备件配置优化算法。该算法采用仿真方法建立装备使用可用度模型,并利用遗传算法实现备件的优化,实现了在满足备件保障费用约束的前提下,使装备使用可用度达到最... 针对装备备件保障中存在的配置不合理问题,提出了一种基于仿真和遗传算法的备件配置优化算法。该算法采用仿真方法建立装备使用可用度模型,并利用遗传算法实现备件的优化,实现了在满足备件保障费用约束的前提下,使装备使用可用度达到最大。给出了应用该方法的具体步骤,并通过举例验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 优化 仿真 遗传算法 使用可用度
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基于优化遗传算法的移动机器人路径规划 被引量:40
20
作者 王功亮 王好臣 +1 位作者 李振雨 李家鹏 《机床与液压》 北大核心 2019年第3期37-40,100,共5页
针对移动机器人在路径规划过程中,由于传统遗传算法中适应度函数把路径最短作为遗传到下一代主要因素,造成机器人转弯次数过多引起时间浪费问题,提出一种基于改进遗传算法的路径规划方法,通过对适应度函数添加转弯角度控制因子,把路径... 针对移动机器人在路径规划过程中,由于传统遗传算法中适应度函数把路径最短作为遗传到下一代主要因素,造成机器人转弯次数过多引起时间浪费问题,提出一种基于改进遗传算法的路径规划方法,通过对适应度函数添加转弯角度控制因子,把路径最短和转弯角度作为路径个体适应度函数值大小的影响因素,并对改进后的适应度函数进行了收敛性分析。最后通过MATLAB进行了仿真分析,结果表明:机器人运动轨迹更加平滑,减少了转弯次数,仿真结果说明该算法具有一定的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 遗传算法 路径规划 函数优化 仿真
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