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基于混合编码遗传算法的证据网节点可靠性评估 被引量:2
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作者 陈志刚 李贤 +1 位作者 井沛良 徐世友 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1697-1702,共6页
证据网是一种基于D-S(Demspter-Shafer)理论层次化推广的推理模型,和D-S理论一样,当证据网中传感器节点不可靠时需要进行折扣(可靠性)处理。由于证据网是一种多层次的节点信息融合,折扣在不同融合层次传感器上,影响不同层次上的冲突,所... 证据网是一种基于D-S(Demspter-Shafer)理论层次化推广的推理模型,和D-S理论一样,当证据网中传感器节点不可靠时需要进行折扣(可靠性)处理。由于证据网是一种多层次的节点信息融合,折扣在不同融合层次传感器上,影响不同层次上的冲突,所以折扣的设置需全局考虑冲突情况。已有的可靠性评估方法是D-S理论中的评估,这些方法并不能保证在融合中全局的冲突最小,针对这一问题提出一种以减小全局冲突为目标使用混合编码遗传算法进行可靠性评估的方法。在仿真实验中通过与已有的可靠性评估方法进行比较,证明了该方法更能减小全局冲突,获得更好的结果。 展开更多
关键词 证据网 混合编码遗传算法 证据折扣 全局冲突
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混合编码遗传算法及其在非线性反演中的应用 被引量:1
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作者 陈超 陈家联 余丰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第3期16-18,69,共4页
遗传算法中编码机制对交换和变异的搜索能力有重要影响。本文分析了二进制与十进制编码的搜索特点 ,提出了混合编码遗传算法的技术构想 ,并结合大变异技术 ,有效地提高搜索及产生有效基因物质的能力。论文结合地球物理反演问题的非线性... 遗传算法中编码机制对交换和变异的搜索能力有重要影响。本文分析了二进制与十进制编码的搜索特点 ,提出了混合编码遗传算法的技术构想 ,并结合大变异技术 ,有效地提高搜索及产生有效基因物质的能力。论文结合地球物理反演问题的非线性特点 ,应用混合编码遗传算法求解地球物理位场反演问题 。 展开更多
关键词 混合编码遗传算法 非线性反演 参数编码 理论模型 二进制编码
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家庭智能用电任务调度优化模型及其算法研究 被引量:24
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作者 陆青 郁浩 +2 位作者 冷亚军 侯建朝 谢品杰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第13期3826-3836,共11页
针对家庭负荷的优化调度,提出了一种家庭智能用电任务调度优化模型。根据不同家电设备的用电特点,采用集合论语言对不同用电任务进行描述定义,建立以负荷峰值、用电费用为优化目标,以家庭负荷特性及运行状态为约束的多目标优化问题。提... 针对家庭负荷的优化调度,提出了一种家庭智能用电任务调度优化模型。根据不同家电设备的用电特点,采用集合论语言对不同用电任务进行描述定义,建立以负荷峰值、用电费用为优化目标,以家庭负荷特性及运行状态为约束的多目标优化问题。提出了基于混合编码遗传算法的求解算法,算法中针对不同用电任务分别设计了不同的算法编码及算法操作策略,实现对家庭智能用电任务调度问题的单目标和多目标优化求解。通过家庭用电任务模拟算例对该算法性能进行了验证,结果表明该算法能够较好地实现家庭用电任务的优化调度。 展开更多
关键词 智能用电 调度优化 集合论 混合编码遗传算法 多目标优化
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应用分层递进算法的GEO异面多星序列交会优化方法
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作者 梁书立 徐广德 范黎明 《航天器工程》 CSCD 北大核心 2023年第5期9-15,共7页
在地球静止轨道(GEO)异面多星序列交会规划中,服务卫星在轨道面内多次机动,可实现与多颗异面目标卫星在轨道面交点处依次交会,为此建立双层规划模型,并设计优化方法实现轨道机动过程燃料总消耗最小。外层以交会序列和交会时间为优化变量... 在地球静止轨道(GEO)异面多星序列交会规划中,服务卫星在轨道面内多次机动,可实现与多颗异面目标卫星在轨道面交点处依次交会,为此建立双层规划模型,并设计优化方法实现轨道机动过程燃料总消耗最小。外层以交会序列和交会时间为优化变量,属于混合整数规划问题,采用混合编码遗传算法求解。确定与各颗目标卫星的交会时间后,内层采用序列二次规划算法求解相邻2颗目标卫星之间的三脉冲变轨策略,最终使总的轨道机动速度增量最小。通过数学仿真验证了所提优化方法的正确性,在工程实际中能够快速获取交会序列和变轨策略,可为GEO异面多星在轨服务提供参考。 展开更多
关键词 地球静止轨道卫星 序列交会规划 混合编码遗传算法
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考虑风电机组运行健康状态的风电场优化调度方法 被引量:3
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作者 童纪新 王琳 冯浩 《水电能源科学》 北大核心 2016年第1期198-202,共5页
当前风电场功率控制过程中多关注风电机组的发电能力,很少区别对待健康机组和带病机组。对此,以风电机组运行参数为评估指标,计算各指标劣化度,并以综合劣化度为风电机组健康状况的总体评判指标,再结合风电机组启停状态及功率控制要求... 当前风电场功率控制过程中多关注风电机组的发电能力,很少区别对待健康机组和带病机组。对此,以风电机组运行参数为评估指标,计算各指标劣化度,并以综合劣化度为风电机组健康状况的总体评判指标,再结合风电机组启停状态及功率控制要求建立风电场的多目标调度模型。采用混合编码遗传算法优化该模型,获得风电机组启停组合和目标功率值。仿真结果表明,该方法优化了风电机组启停计划,改善了风电机组的整体健康程度,提高了风电场有功输出的可靠性和稳定性,为功率调度过程提供了依据。 展开更多
关键词 风电场 健康状态 劣化度 多目标优化 混合编码遗传算法
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