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题名猫群优化算法求解柔性作业车间调度问题
被引量：20
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作者
姜天华
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机构
鲁东大学交通学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第23期259-263,270,共6页
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基金
山东省自然科学基金培养基金(No.ZR2016GP02)
山东省高等学校科技计划项目(No.J17KA199)
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文摘
根据柔性作业车间的生产特点,对基本猫群优化算法进行设计和改进,提出了一种改进型猫群优化算法(Improved Cat Swarm Optimization,ICSO),用于优化车间内工件的最大完工时间。算法给出了两段式个体位置编码方式和基于启发式算法的种群初始化策略;采用自适应行为模式选择方法,使其能够有效协调算法全局和局部搜索;提出了基于多样化搜寻算子的搜寻模式,增强算法的全局搜索能力;提出了基于莱维飞行的跟踪模式,增强算法的局部搜索能力。此外,算法中还引入了跳跃机制,使算法性能能够得到进一步的改善。实验数据表明ICSO算法在求解FJSP问题方面具有一定的有效性。
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关键词
柔性作业车间
生产调度
最大完工时间
改进猫群优化算法
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Keywords
flexible job shop
production scheduling
makespan
improved cat swarm optimization
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测
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作者
谢国民
陆子俊
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
北大核心
2025年第4期30-39,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51974151)
辽宁省教育厅重点实验室基金资助项目(LJZS003)。
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文摘
针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集成预测模型。首先,对原始电力负荷数据进行变分模态分解,降低数据复杂度,在变分模态分解中,引入白鲸算法对分解层数和惩罚因子寻优,优化分解效果。其次,采用Logistic混沌映射、螺旋搜索和麻雀思想引入的多策略改进方法,增加原始沙猫群优化算法的种群多样性,提升收敛精度和全局搜索能力,并用改进后的算法对BiLSTM中的超参数进行优化。然后,结合AdaBoost集成学习算法构建ISCSO-Bi LSTM-AdaBoost预测模型,将分解后的各分量输入模型预测。最后将各预测值叠加,得到最终预测结果。实验结果表明,本文建立的组合模型预测精度高,稳定性强。
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关键词
电力负荷预测
变分模态分解
双向长短期记忆网络
改进沙猫群优化算法
集成学习算法
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Keywords
power load prediction
variational mode decomposition(VMD)
bidirectional long short-term memory(BiLSTM)network
improved sand cat swarm optimization(ISCSO)algorithm
ensemble learning algorithm
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于改进CSO-LSTM的两相流空隙率预测研究
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作者
刘晓
阚哲
钱宇加
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机构
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第7期57-60,64,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61703191)
辽宁省自然科学基金资助项目(201602468)
辽宁省教育厅一般项目(L2020019)。
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文摘
空隙率是石油化工企业中非常重要的参数之一。空隙率在线测量过程中存在较大的随机性和不确定性,很难预知空隙率的变化。为了实现对空隙率的预测,提前对两相流系统进行控制和优化,提出了基于改进猫群优化(CSO)算法长短期记忆(LSTM)网络的空隙率预测算法。利用LSTM善于处理时间序列型数据的特点对空隙率进行预测,在CSO中引入模拟退火(SA)算法和平均惯性权重,改善了在预测中易陷入局部最优和全局搜索能力较弱的缺点,保证了位置的收敛性。结果表明,该算法模型具有较高的预测精度和收敛速度,可以更快更精确预测空隙率的变化,克服了数据不确定且随机的难点,对提前控制和优化两相流系统具有较高的工业应用价值。
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关键词
两相流
空隙率
改进猫群优化算法
模拟退火算法
平均惯性权重
长短期记忆
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Keywords
two-phase flow
void fraction
improve cat swarm optimization(CSO)algorithm
simulated annealing(SA)algorithm
average inertia weight
long short-term memory(LSTM)
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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