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基于knee points的改进多目标人工蜂群算法 被引量:4
1
作者 刘明辉 李炜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期40-47,共8页
传统的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)及其在多目标上的扩展(Multi Objective Artificial Bee Colony algorithm,MOABC)存在着在高维、多峰函数情况下收敛速度变慢、后期容易陷入局部最优以及寻优精度丢失等问题。... 传统的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)及其在多目标上的扩展(Multi Objective Artificial Bee Colony algorithm,MOABC)存在着在高维、多峰函数情况下收敛速度变慢、后期容易陷入局部最优以及寻优精度丢失等问题。基于knee points提高收敛性和分布性的特点,设计了一种快速识别knee point的算法并将其应用到多目标人工蜂群算法中,提出了一种基于knee points的改进多目标人工蜂群算法(Kn MOABC)。算法在迭代过程中考虑pareto支配关系的同时,优先选择knee point作为下一代个体,极大地增强了算法的收敛速度,同时,在knee point识别算法中加入自适应的策略以保持良好的分布性。实验结果表明,Kn MOABC的性能优于三个最新的多目标人工蜂群对比算法。 展开更多
关键词 多目标人工蜂群算法 高维多峰函数 KNEE POINTS 自适应识别策略
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基于人工蜂群算法的循环包装箱回收中心多目标选址 被引量:1
2
作者 刘笑 朱磊 张媛 《包装工程》 北大核心 2025年第11期267-276,共10页
目的通过构建多目标优化模型,从而确定最佳的回收中心选址方案,以解决循环包装箱回收中心的选址难题。方法建立多目标优化模型,以达到最小化成本、碳排放和运输距离的目的。采用人工蜂群算法(ABC)对优化模型进行求解,并采用非支配排序... 目的通过构建多目标优化模型,从而确定最佳的回收中心选址方案,以解决循环包装箱回收中心的选址难题。方法建立多目标优化模型,以达到最小化成本、碳排放和运输距离的目的。采用人工蜂群算法(ABC)对优化模型进行求解,并采用非支配排序遗传算法II(NSGA-II)、粒子群优化算法(PSO)和蚁群算法(ACA)作为对比算法,对其在不同侧重点下的性能表现及所得的最优选址方案进行对比分析。结果ABC算法在均衡性、效率以及全局最优解的搜索能力上均优于另外3种算法,它能够更有效地平衡多目标之间的冲突,从而得出更为理想的选址方案。结论ABC算法为解决循环包装箱回收中心选址问题提供了更为合理、优越的解决方案,特别是在处理多目标优化问题时表现出色。 展开更多
关键词 循环包装 人工蜂群算法 回收中心 选址 多目标
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基于改进人工蜂群算法的双边拆卸线平衡优化
3
作者 轩豪杰 李梓响 +2 位作者 郑晨昱 杨琬琳 董可欣 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期52-59,共8页
在废旧产品的回收再利用过程中,双边拆卸线可以有效缩短拆卸线的长度,从而减少操作人员和机器的反复移动距离,一定程度上能够降低拆卸成本。在双边拆卸作业中,提升拆卸线效率时会出现双边拆卸线平衡问题。针对此,基于问题的优先关系约... 在废旧产品的回收再利用过程中,双边拆卸线可以有效缩短拆卸线的长度,从而减少操作人员和机器的反复移动距离,一定程度上能够降低拆卸成本。在双边拆卸作业中,提升拆卸线效率时会出现双边拆卸线平衡问题。针对此,基于问题的优先关系约束、节拍约束和方向约束,构建了混合整数规划模型,以优化成对工位数量和工位数量。案例分析结果表明:混合整数规划模型可有效处理AND优先关系和OR优先关系约束以及其他的约束条件,实现小规模问题的精确求解。同时提出改进人工蜂群算法对大规模问题进行求解。为了测试改进算法的性能,将改进人工蜂群算法与9种常见智能算法进行对比。结果表明:改进人工蜂群算法的性能优于对比算法,可实现双边拆卸线平衡问题的高效求解。 展开更多
关键词 双边拆卸线平衡问题 AND/OR优先关系 改进人工蜂群算法 智能优化算法
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改进多目标蜂群算法优化洗出运动及仿真实验 被引量:1
4
作者 王辉 彭乐 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期436-448,共13页
针对经典洗出算法参数选择不当导致信号缺失,引起失真,影响洗出效果等问题,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,利用该算法对经典洗出算法中的滤波器参数进行优化来改善洗出算法的洗出效果。针对传统蜂群算法初始化和局部优化中存在的问... 针对经典洗出算法参数选择不当导致信号缺失,引起失真,影响洗出效果等问题,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,利用该算法对经典洗出算法中的滤波器参数进行优化来改善洗出算法的洗出效果。针对传统蜂群算法初始化和局部优化中存在的问题,引入Circle映射和Pareto局部优化算法;建立人体感知误差模型、加速度差值模型、位移模型,将模型函数作为目标函数,用改进后的多目标人工蜂群算法对经典洗出算法进行参数优化;建立仿真模型对优化后的洗出算法进行仿真验证,应用飞行模拟器运动实验平台进行实验验证。结果表明:经优化后的洗出算法,洗出逼真度得到有效提升,降低了误差峰值,改善了相位延迟,节省了运动空间。 展开更多
关键词 多目标优化 人工蜂群算法 洗出算法 参数优化 动感逼真度
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基于人工蜂群算法的大规模武器目标分配研究 被引量:3
5
作者 周玉虎 王桐 +2 位作者 陈立伟 付李悦 韦正现 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1187-1195,共9页
针对大规模武器目标分配问题,本文提出一种改进的多目标武器目标分配模型,该模型将武器平台泛化为武器,并将武器平均飞行时间作为第2个优化目标。为有效解决这类问题,本文还提出了改进的自适应离散多目标人工蜂群算法。该算法基于人工... 针对大规模武器目标分配问题,本文提出一种改进的多目标武器目标分配模型,该模型将武器平台泛化为武器,并将武器平均飞行时间作为第2个优化目标。为有效解决这类问题,本文还提出了改进的自适应离散多目标人工蜂群算法。该算法基于人工蜂群算法和非支配排序策略,引入了自适应算子操作数、重用蜜源探索信息的变异概率策略,并通过蜜源之间、蜜源与外部解集之间的交互以提高算法的收敛性,通过算子的随机选择保持种群多样性。最后通过不同规模武器目标分配的对比实验,证明了所提自适应算子操作数与重用蜜源探索次数的变异概率策略的有效性,并与MOABC、MOPSO、NSGA-II算法在反向世代距离、超体积、时间3个方面进行比较,本文算法能够在保证时效性的前提下得到质量更好的Pareto解集。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 大规模 武器目标分配 多目标优化 自适应 算子操作数 非支配排序
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部分拆装线平衡问题的多目标人工蜂群算法 被引量:1
6
作者 杨琬琳 李梓响 +3 位作者 郑晨昱 张子凯 张利平 唐秋华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期181-186,192,共7页
拆卸线广泛应用于拆解报废产品,当前大多数的研究关注于废弃产品的完全拆卸,缺乏对拆卸利润和节省碳排放量等的研究。针对部分拆装线平衡,构建了面向利润、节省碳排放量和线平衡的多目标数学模型。为实现问题的高效求解,设计了改进多目... 拆卸线广泛应用于拆解报废产品,当前大多数的研究关注于废弃产品的完全拆卸,缺乏对拆卸利润和节省碳排放量等的研究。针对部分拆装线平衡,构建了面向利润、节省碳排放量和线平衡的多目标数学模型。为实现问题的高效求解,设计了改进多目标人工蜂群算法。该算法采取操作排序向量和拆卸零部件数量的双层编码,同时设计双层解码以分别处理优先关系约束和节拍约束。该算法雇佣蜂阶段采取邻域操作、跟随蜂阶段采取交叉操作以获得差异化的种群,同时侦察蜂阶段采取从永久帕累托前沿选择一个解来替换抛弃的个体以获得高性能的新解。为了测试改进算法的性能,该算法与原始多目标人工蜂群算法、多目标模拟退火算法、快速非支配遗传算法进行对比。测试结果表明改进策略有效提升了人工蜂群算法的性能,同时改进人工蜂群算法优于对比的算法,可实现多目标拆卸线平衡问题的高效求解。 展开更多
关键词 部分拆卸线平衡 碳排放 多目标优化 多目标人工蜂群算法
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基于改进人工蜂群算法的装配序列规划技术研究 被引量:1
7
作者 王岩岩 张春燕 +1 位作者 吴博 程德俊 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第8期150-157,共8页
针对复杂产品装配序列规划耗时、效率低且错误率高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的装配序列规划解决方案。首先,综合考虑装配序列的可行性、复杂性、稳定性、重定向性、聚合性等多个因素,构建基于矩阵的装配关系模型及适应性... 针对复杂产品装配序列规划耗时、效率低且错误率高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的装配序列规划解决方案。首先,综合考虑装配序列的可行性、复杂性、稳定性、重定向性、聚合性等多个因素,构建基于矩阵的装配关系模型及适应性评价函数;其次,通过调用SolidWorks中的应用程序接口(application program interface, API)获取装配对象的相关数据,生成装配关系矩阵,以求装配序列规划问题;最后,以冷藏车的典型零件为对象,验证该方法的可行性。该技术显著缩短了检查时间和减小了错误率,同时提高了效率。 展开更多
关键词 SOLIDWORKS二次开发 装配序列规划 改进人工蜂群算法 冷藏车 API函数
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改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题 被引量:10
8
作者 葛宇 梁静 +1 位作者 王学平 谢小川 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第6期254-259,286,共7页
针对多目标连续优化问题,依据人工蜂群算法原理给出其求解流程,并指出算法中更新策略存在盲目搜索和丢失优秀个体的不足,随后提出改进方案。改进方案包含两部分:首先,设计一种自适应搜索算子,使算法在运行过程中能根据个体质量自动调节... 针对多目标连续优化问题,依据人工蜂群算法原理给出其求解流程,并指出算法中更新策略存在盲目搜索和丢失优秀个体的不足,随后提出改进方案。改进方案包含两部分:首先,设计一种自适应搜索算子,使算法在运行过程中能根据个体质量自动调节搜索范围,让算法搜索行为准确高效;其次,利用外部集合记录下新产生的个体,一次迭代完成后结合外部集合重新构造种群,让算法能有效地保存进化过程中产生的优秀个体。实验中将改进人工蜂群算法与NSGA2算法、改进前算法以及文献报道的同类优秀算法进行了比较,结果说明:改进人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有良好的收敛性和均匀性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 多目标连续优化 更新策略 自适应搜索算子
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基于改进人工蜂群算法的多目标绿色柔性作业车间调度研究 被引量:29
9
作者 李益兵 黄炜星 吴锐 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1344-1350,1385,共8页
针对多目标绿色柔性作业车间调度问题(MGFJSP)的特点,提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度,建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。... 针对多目标绿色柔性作业车间调度问题(MGFJSP)的特点,提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度,建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。算法的具体改进包括:设计了一种三维向量的编码和对应解码方案,在跟随蜂搜索阶段引入一种有效的动态邻域搜索操作来提高算法的局部搜索能力,在侦查蜂阶段提出产生新食物源的策略用于增加种群的多样性。最后进行了实验研究与算法对比,以验证所建模型和所提算法的有效性。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 多目标优化 环境污染 人工蜂群算法
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基于改进人工蜂群算法的轮毂电机多目标优化 被引量:7
10
作者 张河山 邓兆祥 +2 位作者 妥吉英 张羽 陶胜超 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期671-678,共8页
为了提高轮毂电机功率密度、降低其材料成本,提出一种改进的人工蜂群算法对轮毂电机性能进行优化设计.首先利用磁路法建立外转子永磁式轮毂电机各项性能的表达式;其次通过引入个体极值、群体极值以及一对异步缩放因子来克服传统人工蜂... 为了提高轮毂电机功率密度、降低其材料成本,提出一种改进的人工蜂群算法对轮毂电机性能进行优化设计.首先利用磁路法建立外转子永磁式轮毂电机各项性能的表达式;其次通过引入个体极值、群体极值以及一对异步缩放因子来克服传统人工蜂群算法收敛速度较慢、探索与开发能力不平衡等缺点;以磁极对数、气隙长度、永磁体厚度等电磁参数为设计变量,将电机的有效质量、功率损耗和材料成本线性加权组成单目标函数,并采用障碍函数法将有约束的非线性目标函数转化为非约束的形式;最后利用遗传算法、传统人工蜂群算法和改进的人工蜂群算法对轮毂电机进行优化设计,并通过有限元法和样机实验验证了计算结果的正确性.研究结果表明:相较于传统人工蜂群算法,改进的人工蜂群算法使目标函数收敛速度更快;相较于遗传算法和传统人工蜂群算法,改进后的算法使目标函数值最小;相较于原设计方案,优化后轮毂电机有效质量降低13.4%,材料成本降低34.4%,功率损耗降低44.2%,电机效率提高12.0%. 展开更多
关键词 电动车轮 轮毂电机 人工蜂群算法 多目标优化 障碍函数法
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基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化 被引量:3
11
作者 王艳娇 肖婧 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2109-2117,共9页
为了提高高维多目标优化算法的收敛性和分布性,提出基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化算法。首先,利用一种改进的适应值评价方式定量比较高维多目标中个体的优劣;其次,改进人工蜂群算法,使种群迅速收敛于最优的非支配前沿;最后,建... 为了提高高维多目标优化算法的收敛性和分布性,提出基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化算法。首先,利用一种改进的适应值评价方式定量比较高维多目标中个体的优劣;其次,改进人工蜂群算法,使种群迅速收敛于最优的非支配前沿;最后,建立新的分布性维护机制使所获得的非支配解分布均匀、覆盖整个最优前沿。研究结果表明:对于3~8个目标的DTLZ系列测试函数,与PISA算法等几种较流行的高维多目标算法相比,本文方法收敛性好,解集覆盖范围广且分布均匀. 展开更多
关键词 高维多目标优化 人工蜂群算法 适应值评价方式 分布性维护方法
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基于改进人工蜂群算法的地面作战武器-目标分配 被引量:5
12
作者 褚凯轩 常天庆 张雷 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2171-2183,共13页
为了提高地面分队火力分配的科学性,构建基于打击效益的地面作战武器目标分配(WTA)模型,针对战场上打击的收益和代价,制定合理的优化函数。通过对目标的威胁评估,判定打击的迫切性和必要性;通过对目标的战场价值判断,计算毁伤价值收益;... 为了提高地面分队火力分配的科学性,构建基于打击效益的地面作战武器目标分配(WTA)模型,针对战场上打击的收益和代价,制定合理的优化函数。通过对目标的威胁评估,判定打击的迫切性和必要性;通过对目标的战场价值判断,计算毁伤价值收益;通过目标对武器的毁伤概率,预估我方武器的损失;通过分析敌我兵力对比和弹药储备情况,量化弹药的价值;通过分析敌我双方的战术意图,衡量打击的必要性和战术意图暴露的代价。针对WTA模型求解问题,提出一种改进人工蜂群算法,以提高算法的搜索方向性和迭代后期跳出局部最优能力,同时采用基于武器目标组合库的种群初始化策略,提高了算法初期种群质量。仿真算例表明了所提模型的科学性以及新算法在收敛速度、收敛精度和鲁棒性方面的优势。 展开更多
关键词 武器目标分配 打击效益 人工蜂群算法 武器目标组合
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基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型 被引量:11
13
作者 张乐 刘忠 +1 位作者 张建强 任雄伟 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期154-160,共7页
高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样... 高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 改进高斯过程 人工蜂群算法 超参数 参数优化
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求解指路标志指引路径规划问题的改进人工蜂群算法 被引量:15
14
作者 郑健 黄敏 +1 位作者 张腾 刘芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第8期2355-2359,共5页
针对指路标志指引路径规划问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的求解方法。首先,基于路网拓扑表达,对指路标志指引路径规划问题进行论述;其次,考虑指路标志指引路径规划问题的离散型特点,设计了人工蜂群算法求解的具体的方法和步骤;... 针对指路标志指引路径规划问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的求解方法。首先,基于路网拓扑表达,对指路标志指引路径规划问题进行论述;其次,考虑指路标志指引路径规划问题的离散型特点,设计了人工蜂群算法求解的具体的方法和步骤;为了提高人工蜂群算法求解指路标志指引路径规划问题的收敛速度和寻优性能,引入遗传交叉因子、精英保留策略和动态侦查蜂机制对传统人工蜂群算法进行改进;最后,选取广州市大学城作为实验区域,将改进的人工蜂群算法用于求解指路标志指引路径规划问题。实验结果表明,改进后的算法有效地解决了传统人工蜂群算法在求解指路标志指引路径规划问题时收敛速度慢、易早熟等的缺陷,更具可行性。 展开更多
关键词 指路标志 路径规划 改进人工蜂群算法
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基于改进人工蜂群算法的无人机的航迹规划 被引量:16
15
作者 于霜 丁力 吴洪涛 《电光与控制》 北大核心 2017年第1期19-23,共5页
针对无人机飞行任务规划系统中的航迹规划问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,将其应用于无人机的航迹规划。该算法将航迹规划问题转换成函数优化问题,以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制,使蜂群向更优方向进化。... 针对无人机飞行任务规划系统中的航迹规划问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,将其应用于无人机的航迹规划。该算法将航迹规划问题转换成函数优化问题,以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制,使蜂群向更优方向进化。在雇佣蜂搜索阶段采用自适应搜索策略来加快算法收敛速度;在跟随蜂搜索阶段引入一种新的概率选择方式来保证种群的多样性;在侦察蜂搜索阶段利用混沌搜索算子提高算法的全局搜索能力。通过标准函数测试与航迹规划仿真对改进后的算法进行验证,结果表明,改进后的算法提高了全局收敛能力,在收敛速度和精度上优于传统的人工蜂群算法,可有效解决无人机的航迹规划问题。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 人工蜂群算法 改进算子 自适应搜索
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改进人工蜂群算法及其在应急调度优化问题中的应用 被引量:18
16
作者 赵明 宋晓宇 常春光 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3596-3601,共6页
针对大规模灾难发生时首批生命物资的应急调度建模及优化求解问题进行了研究。将受灾点缺失损失评价函数由线性扩充到非线性,对一次性消耗类和连续性消耗类物资建立了多对多约束多目标调度模型。基于Pareto支配和拥挤距离的概念将人工... 针对大规模灾难发生时首批生命物资的应急调度建模及优化求解问题进行了研究。将受灾点缺失损失评价函数由线性扩充到非线性,对一次性消耗类和连续性消耗类物资建立了多对多约束多目标调度模型。基于Pareto支配和拥挤距离的概念将人工蜂群基本算法应用到此问题的求解,并对算法进行了改进:基于反向食物源的定义提出融合反向学习的食物源初始化,以提高初始解的质量;将反向学习策略和广泛学习策略融合到蜜蜂搜索过程,以反向食物源和其他较好食物源信息来引导搜索方向。对三种规模下随机生成的调度问题数据的仿真实验表明,改进算法所求出的非支配前沿解集更具多样性,分布更加广泛和均匀,能够为首批应急物资调度决策进行支持。 展开更多
关键词 非线性缺失损失 应急调度模型 约束多目标优化 人工蜂群算法 反向学习 广泛学习
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基于量子人工蜂群算法的风电场多目标无功优化 被引量:12
17
作者 邓吉祥 丁晓群 +2 位作者 张杭 何健 蒋丹 《电测与仪表》 北大核心 2015年第3期11-17,共7页
为了分析风机的不确定性出力对电网运行的影响,建立了风电场的概率模型,利用两点估计法(2PEM)进行概率潮流计算。然后,建立了综合考虑有功网损、电压偏移量和静态电压稳定裕度的多目标无功优化模型,并通过层次分析法(AHP)确定各个目标... 为了分析风机的不确定性出力对电网运行的影响,建立了风电场的概率模型,利用两点估计法(2PEM)进行概率潮流计算。然后,建立了综合考虑有功网损、电压偏移量和静态电压稳定裕度的多目标无功优化模型,并通过层次分析法(AHP)确定各个目标函数的权重,避免了人为主观臆断性。提出了量子人工蜂群算法,并将该算法和前述的概率潮流计算相结合应用到风电场无功优化当中。最后,以IEEE 14节点系统为例,将风电场接入该系统进行无功优化,并和传统的人工蜂群算法(ABC)进行比较,结果表明量子人工蜂群算法优化效果更好,具有更高的收敛精度,有效地避免了早熟现象。 展开更多
关键词 风电场 概率潮流 两点估计法 多目标无功优化 层次分析法 量子人工蜂群算法
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基于人工蜂群算法的多目标最优潮流问题的研究 被引量:28
18
作者 刘前进 许慧铭 施超 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1-7,共7页
以污染气体排放量、网损最小为目标,建立多目标电力系统最优潮流数学模型,并提出一种基于人工蜂群的多目标算法对其进行求解。该算法利用外部存档技术来保存进化过程中已经找到的Pareto最优解,并在每次迭代后更新。最后根据模糊集理论从... 以污染气体排放量、网损最小为目标,建立多目标电力系统最优潮流数学模型,并提出一种基于人工蜂群的多目标算法对其进行求解。该算法利用外部存档技术来保存进化过程中已经找到的Pareto最优解,并在每次迭代后更新。最后根据模糊集理论从Pareto最优解集中选取最优折衷解,为决策者提供科学的决策依据。通过IEEE-30节点系统及IEEE-57节点系统的仿真,验证了该算法在求解大规模电力系统多目标问题上的有效性,相比其他多目标算法能有效避免局部收敛。 展开更多
关键词 最优潮流 无功优化 人工蜂群算法 多目标 污染气体排放
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基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究 被引量:28
19
作者 孟冠军 杨大春 陶细佩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期972-974,979,共4页
传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜... 传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。 展开更多
关键词 计算机应用 柔性作业车间调度 人工蜂群算法 多目标优化 禁忌搜索
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基于改进人工蜂群算法的多无人作战飞机协同航迹规划 被引量:4
20
作者 曹璐 贾银平 张安 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第12期3596-3599,3603,共5页
针对多无人作战飞机(UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出一种基于改进的人工蜂群算法求解多UCAV协同航迹规划模型。首先构建战场空间的改进Voronoi图生成航迹优化可飞区域;然后采用混沌搜索算法来初始... 针对多无人作战飞机(UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出一种基于改进的人工蜂群算法求解多UCAV协同航迹规划模型。首先构建战场空间的改进Voronoi图生成航迹优化可飞区域;然后采用混沌搜索算法来初始化航迹集合作为算法的蜜源,使其初始航迹集合能以有限的数据充分表示航迹优化可飞区域;最后对多UCAV在多种威胁环境下的航迹空间寻优进行仿真验证。仿真结果证明改进的人工蜂群算法提高了蜜源多样性和算法的收敛速度,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。 展开更多
关键词 无人作战飞机 人工蜂群算法 改进Voronoi图 航迹规划 混沌搜索
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