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混合麻雀算法求解带准备时间的分布式柔性作业车间调度问题 被引量:1
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作者 秦红斌 常永顺 +2 位作者 唐红涛 张峰 王玲军 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第11期1-11,32,共12页
分布式制造模式因多工厂/车间协同生产而使其制造环境存在多样性和多变性。研究了考虑零件加工前的动态准备时间的分布式柔性作业车间调度问题(Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, DFJSP)。针对缸体零件加工阶段存在多... 分布式制造模式因多工厂/车间协同生产而使其制造环境存在多样性和多变性。研究了考虑零件加工前的动态准备时间的分布式柔性作业车间调度问题(Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, DFJSP)。针对缸体零件加工阶段存在多工位零件装夹定位、拆卸和换刀等动态准备时间的实际生产情况,建立了以完工时间、碳排放和订单拖期为目标的DFJSP模型;提出了一种混合麻雀算法(Hybrid Sparrow Search Algorithm, HSSA)对上述模型进行求解。HSSA算法根据模型特点,采用了三层编码方式和多种群初始化策略,设计了一种三层变邻域搜索结构,引入了POX、PMX交叉算子和高斯变异算子来完成交叉、变异操作,同时设计了一种基于支配关系的精英选择策略。通过仿真及与其他算法的对比分析,验证了HSSA算法的优越性和可靠性。 展开更多
关键词 准备时间 分布式柔性作业车间调度问题 混合麻雀算法 三层变邻域搜索结构
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基于混合麻雀搜索算法海洋管线内腐蚀速率预测
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作者 骆正山 张轩博 王小完 《热加工工艺》 北大核心 2023年第16期32-37,共6页
为提高海洋管线腐蚀速率预测精度,建立基于混合策略麻雀搜索算法(HSSA)优化的深度脊波神经网络(DRNN)腐蚀预测模型。首先通过种群初始化,改进发现者、加入者和侦查者位置更新公式的混合策略提高麻雀搜索算法(SSA)的模型性能。随后利用H... 为提高海洋管线腐蚀速率预测精度,建立基于混合策略麻雀搜索算法(HSSA)优化的深度脊波神经网络(DRNN)腐蚀预测模型。首先通过种群初始化,改进发现者、加入者和侦查者位置更新公式的混合策略提高麻雀搜索算法(SSA)的模型性能。随后利用HSSA对DRNN的权值和阈值进行迭代寻优,降低随机选取参数对模型性能的影响,提高模型预测精度,采用核主成分分析法(KPCA)提取出原始数据中的主要特征。最后,以中国海南东部某海底管道数据进行验证,并与其余4个模型对比。结果表明:HSSA-DRNN模型预测结果较其余模型更接近实际值,且MRE、RMSE指标均优于对比模型,证明所提模型能更准确可靠的预测海底管道腐蚀速率。 展开更多
关键词 海洋管线 内腐蚀速率 核主成分分析法 混合麻雀搜索算法 深度脊波神经网络
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一种用于DGPS整周模糊度解算的混合策略麻雀搜索算法 被引量:2
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作者 霍刚 尚俊娜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1593-1601,共9页
针对麻雀搜索算法(SSA)在计算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度过程中出现的全局搜索能力弱、易陷入局部最优等问题,提出了混合策略麻雀搜索算法(HSSSA)。首先,通过引入Circle混沌映射初始化种群,提高初始种群的多样性,增强算法的全局... 针对麻雀搜索算法(SSA)在计算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度过程中出现的全局搜索能力弱、易陷入局部最优等问题,提出了混合策略麻雀搜索算法(HSSSA)。首先,通过引入Circle混沌映射初始化种群,提高初始种群的多样性,增强算法的全局寻优能力;其次,将粒子群算法中各个粒子的速度策略引入发现者位置更新公式中,提升算法寻优能力;最后,使用高斯变异策略对最优麻雀位置进行扰动,增强了跳出局部最优的能力。将所提算法应用于9个不同特征的基准函数进行实验,结果表明,HSSSA算法有着良好的寻优精度和收敛速度。在GPS/BDS实测数据的3000个历元的解算中,相比传统LAMBDA算法和SSA算法,HSSSA算法有着更高的解算成功率,可达99.2%。 展开更多
关键词 差分全球定位系统 整周模糊度 混合策略麻雀搜索算法 混沌映射 粒子群算法 高斯变异
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穿浪双体船纵向减摇策略麻雀搜索优化
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作者 梁利华 蔡鹏飞 程权成 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1367-1375,共9页
为了改善穿浪双体船恶劣工况下的纵向稳定性,本文基于T型水翼及尾板设计了综合姿态控制系统。同时,对该系统相关控制参数的优化策略进行研究,以更好地实现减摇目标。采用了线性二次调节器和混合麻雀算法相结合的策略来设计控制器,将一... 为了改善穿浪双体船恶劣工况下的纵向稳定性,本文基于T型水翼及尾板设计了综合姿态控制系统。同时,对该系统相关控制参数的优化策略进行研究,以更好地实现减摇目标。采用了线性二次调节器和混合麻雀算法相结合的策略来设计控制器,将一种新型群智能算法(麻雀算法)及其改进算法应用于线性二次调节控制器权重矩阵寻优。通过两者对比,不仅验证了所设计姿态控制系统的有效性,也验证了该智能算法改进策略的高效性。结果表明:基于混合麻雀算法的控制器具有很好的自适应能力,且寻优过程收敛速度快,精度高,对工程实践具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 穿浪双体船 纵向运动 线性二次调节 智能算法 T型水翼 尾板 混合麻雀搜索算法 减摇
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基于混合ISSA-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量:17
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作者 邹红波 柴延辉 +1 位作者 杨钦贺 陈俊廷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第19期21-31,共11页
准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对降低电池使用风险和维护设备稳定性方面具有重要意义。为了提高锂离子电池RUL预测的稳定性和结果的准确性,提出一种基于混合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search alg... 准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对降低电池使用风险和维护设备稳定性方面具有重要意义。为了提高锂离子电池RUL预测的稳定性和结果的准确性,提出一种基于混合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的锂电池RUL预测模型。首先,用均值化方法对原始数据中的异常值进行处理。然后,结合Tent混沌映射、自适应权重以及反向学习策略和柯西变异扰动策略优化麻雀搜索算法,再利用改进麻雀搜索算法对LSTM模型的参数进行优化。最后,采用改进的混合ISSA-LSTM模型并完成RUL预测。采用NASA公开数据集对本模型进行验证。结果表明,该模型的平均绝对误差、均方根误差和平均相对百分比误差控制在0.01647、0.02284和1.2048%以内,能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 混合改进麻雀搜索算法 长短期记忆神经网络 均值化
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岛礁防御空袭目标流的WTA模型与算法设计 被引量:1
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作者 薛杰 刘高峰 +1 位作者 程志锋 林晓烘 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第5期66-71,共6页
运用多火力单元应对空袭目标攻击是岛礁近程防空的重要问题之一,由于我国岛礁建设起步晚,有关研究较少。针对岛礁近程防空作战场景,建立了可以对导弹目标流进行转移火力拦截分配的多火力单元武器目标分配(M-WTA)模型;设计了求解M-WTA的... 运用多火力单元应对空袭目标攻击是岛礁近程防空的重要问题之一,由于我国岛礁建设起步晚,有关研究较少。针对岛礁近程防空作战场景,建立了可以对导弹目标流进行转移火力拦截分配的多火力单元武器目标分配(M-WTA)模型;设计了求解M-WTA的混合麻雀搜索算法(HSSA),HSSA采用了新的种群初始化方式,通过增加惩罚项将M-WTA模型转化为无约束的适应度函数,运用发现者、加入者和警戒者3种改进策略迭代寻优。模型和算法对比实验表明,M-WTA模型是可行的,HSSA在求解M-WTA模型时较其他算法收敛速度更快、寻优精度更高。本研究具有一定应用价值。 展开更多
关键词 岛礁防空作战 武器目标分配 混合麻雀搜索算法 导弹目标流 转移火力
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基于GCC-MSSA的变压器局放超声内部定位方法 被引量:3
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作者 钱定冬 宋柯 +2 位作者 谢虎波 任文军 王伟 《电子测量技术》 北大核心 2023年第3期134-141,共8页
变压器绕组因绝缘故障引发的局部放电危害着电力系统的安全运行,而目前针对局部放电的超声波外置检测方法受噪声干扰、传播介质等因素影响较大,故本文在变压器绕组中内置8个传感器内部检测局放产生的超声波信号。由于检测到的信号直接... 变压器绕组因绝缘故障引发的局部放电危害着电力系统的安全运行,而目前针对局部放电的超声波外置检测方法受噪声干扰、传播介质等因素影响较大,故本文在变压器绕组中内置8个传感器内部检测局放产生的超声波信号。由于检测到的信号直接测量法不能反应实际的时延信息,以及传统智能算法定位精度低稳定性差,本文提出了一种广义互相关法(GCC)和混合策略麻雀算法(MSSA)相结合的超声定位方法。在COMSOL中搭建变压器绕组模型并仿真局放现象,通过GCC算法提取出精确的时延信息。根据时差信息建立超声定位的最优化约束方程,用MSSA算法求解得到局放源的位置信息。仿真结果显示,MSSA算法相较于其他传统智能算法定位误差更小。最后使用一种新型EFPI超声传感器进行变压器绕组局放实验,结果显示本文提出的方法定位平均误差为4 cm,比仿真的局放点大2.9 cm,具有工程应用实际价值。 展开更多
关键词 广义互相关时延估计 局部放电 超声波定位 混合策略麻雀搜索算法 新型EFPI光纤超声传感器
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基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测 被引量:1
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作者 李练兵 朱乐 +2 位作者 景睿雄 王兰超 韩琪琪 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3191-3202,共12页
锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)对于锂离子电池在设备中的管理、使用至关重要,为了提高RUL的预测精度,本工作提出一种基于混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)优化的深度回声状态网络(DESN)和邻域成分分析法(NCA)的锂离子电池RUL预测方法... 锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)对于锂离子电池在设备中的管理、使用至关重要,为了提高RUL的预测精度,本工作提出一种基于混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)优化的深度回声状态网络(DESN)和邻域成分分析法(NCA)的锂离子电池RUL预测方法。首先,对锂离子电池的容量衰减特性进行分析,对于多种能够描述电池老化状态的间接健康指标,利用NCA算法降维处理,得到4个高相关度的健康因子作为模型的输入;其次,将差分进化算法(DE)和麻雀搜索算法(SSA)相结合,将突变、交叉、筛选等操作引入SSA算法的种群更新过程中,提出混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)算法,利用DESSA算法对DESN网络的参数进行寻优,建立DESSA-DESN预测模型。最后,利用NASA数据集和CALCE数据集对所提模型的有效性和泛化性能进行验证,并与SSA-DESN、GPR等现有方法进行比较,结果表明本工作提出的DESSA-DESN模型能够更加准确追踪锂离子电池的退化状态,具有更小的预测误差,对RUL预测结果的均方根误差(RSME)能够保持在1.5%以内,平均绝对误差(MAE)保持在1%以下。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 邻域成分分析 深度回声状态网络 混合差分进化-麻雀搜索算法
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