磷虾算法优化多分类支持向量机的轴承故障诊断 被引量：6

1

作者 吕震宇 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第5期130-136,共7页

为了提高滚动轴承故障类型诊断准确度,提出了磷虾算法优化多分类支持向量机的轴承故障诊断方法。对于时频域特征参数的提取,将CEEMD算法与小波包优势结合,提出了CEEMD与小波包半软阈值去噪相结合的提取方法;对于特征参数降维,针对轴承... 为了提高滚动轴承故障类型诊断准确度,提出了磷虾算法优化多分类支持向量机的轴承故障诊断方法。对于时频域特征参数的提取,将CEEMD算法与小波包优势结合,提出了CEEMD与小波包半软阈值去噪相结合的提取方法;对于特征参数降维,针对轴承振动信号的非线性特点,使用局部线性嵌入算法降维,对降维后特征参数使用模糊C均值聚类进行验证,可以看出LLE降维不仅降低了计算量而且有利于模式识别;将二叉树法与投票法支持向量机结合,给出了混合多分类支持向量机,使用磷虾算法对其进行参数优化。实验验证可知,磷虾算法优化的多分类支持向量机具有很高的输出精度,轴承状态识别准确率为100%,使用粒子群算法优化的支持向量机输出精度低,轴承状态识别准确率为79%。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 多分类支持向量机 磷虾算法 局部线性嵌入算法

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基于混合混沌磷虾算法的短期水火电调度研究 被引量：1

2

作者 肖雄 高渺 陈功贵 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期1649-1660,共12页

短期水火电调度(STHS)是一个非线性、多约束且时变的优化问题,当将阀点效应引入后该问题变得非凸从而更加复杂。为提高磷虾算法(KHA)在STHS问题中的寻优能力,引入混合混沌映射来改善KHA的全局收敛速度。为避免算法过早收敛,通过记录每... 短期水火电调度(STHS)是一个非线性、多约束且时变的优化问题,当将阀点效应引入后该问题变得非凸从而更加复杂。为提高磷虾算法(KHA)在STHS问题中的寻优能力,引入混合混沌映射来改善KHA的全局收敛速度。为避免算法过早收敛,通过记录每代最优个体的燃烧费用值保持不变的次数,决策对非位置占优的个体在其可行域内进行位置突变,从而提出混合混沌磷虾算法(HCKHA),并将提出的HCKHA和KHA、CKHA分别应用于标准的4水3火和4水10火测试系统。仿真结果表明:HCKHA的寻优能力、系统的燃烧费用值和网络损耗值优于KHA、CKHA和相关其他文献的优化方法。 展开更多

关键词 短期水火电调度 混合混沌磷虾算法 阀点效应 网络损耗

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一种量子行为磷虾算法及其仿真分析 被引量：2

3

作者 刘振 刘文彪 鲁华杰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期43-49,共7页

针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为... 针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为主种群和辅种群,各种群能够独立进化,并实现优良个体的交换.利用量子进化行为方式更新磷虾个体位置,引进delta势阱,将粒子势阱中心设置为最优个体位置,获取磷虾进化后的位置,并分别将主种群和辅种群个体采用不同的位置更新方式,提高种群勘探和开采的能力.对所提出的算法进行了收敛性分析,证明了所提出算法的收敛性能.最后利用基准函数进行了仿真对比分析,经仿真验证,所提出的CEQKHA能得到更优解,具备良好的优化性能. 展开更多

关键词 磷虾算法 协同进化 量子 多种群 势阱

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磷虾群优化的改进粒子滤波算法 被引量：9

4

作者 朱震曙 蒋长辉 +1 位作者 薄煜明 吴盘龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期186-192,共7页

标准的粒子滤波存在着权值退化问题,重采样可以解决权值退化问题,但也会带来样本贫化现象.为解决样本贫化问题,提出了一种利用磷虾群优化的改进粒子滤波算法.该算法结合粒子滤波的求解过程,以磷虾个体的诱导、觅食和随机扩散运动引导粒... 标准的粒子滤波存在着权值退化问题,重采样可以解决权值退化问题,但也会带来样本贫化现象.为解决样本贫化问题,提出了一种利用磷虾群优化的改进粒子滤波算法.该算法结合粒子滤波的求解过程,以磷虾个体的诱导、觅食和随机扩散运动引导粒子向高似然区域移动.首先,将粒子滤波中粒子的状态值作为磷虾群的个体位置,从而将粒子的状态估计转化为磷虾群的寻优;其次,针对粒子滤波的特点,分析了磷虾算法中可以改进的参数,对磷虾算法中个体诱导、觅食运动的权值设计了新的动态更新策略,保证算法前期全局快速寻优后期局部精确寻优,同时为保持粒子的多样性,对磷虾个体进行遗传算法中的交叉操作,并设计了新的交叉概率更新公式;最后,在标准磷虾算法的基础上分析了改进算法的收敛性,并选用一种单静态非增长模型进行仿真试验.仿真结果表明,所提出的算法与标准粒子滤波以及粒子群、蝙蝠算法优化的粒子滤波相比具有更高的状态估计精度和更小的均方根误差,粒子的分布更合理. 展开更多

关键词 磷虾算法 粒子滤波 样本贫化 非线性 交叉 多样性

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一种改进离散磷虾群的复杂产品装配调度算法 被引量：8

5

作者 庄存波 熊辉 +1 位作者 刘检华 唐承统 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1590-1600,共11页

针对复杂产品装配车间调度问题,提出了一种改进的离散磷虾群(IDKH)装配调度算法。以工期最小化为调度目标,通过分析复杂产品装配工艺流程特点,建立了复杂产品装配调度模型。基于排列的编码方式和启发式规则的改进解码方式实现了调度解... 针对复杂产品装配车间调度问题,提出了一种改进的离散磷虾群(IDKH)装配调度算法。以工期最小化为调度目标,通过分析复杂产品装配工艺流程特点,建立了复杂产品装配调度模型。基于排列的编码方式和启发式规则的改进解码方式实现了调度解与种群个体之间的转换,并通过局部搜索和重启操作对标准磷虾群(KH)算法进行了改进,增强了算法的局部开采能力和全局搜索能力。采用正交试验方法分析了不同参数设置对算法性能的影响,确定了IDKH算法的最佳参数组合。基于标准实例对不同算法性能进行了比较,对比结果表明,IDKH装配调度算法在求解质量和稳定性上均优于遗传算法、分布估计算法、引力搜索算法和标准KH算法。 展开更多

关键词 磷虾群算法 装配调度 复杂产品 混合流水车间调度

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基于磷虾群算法的汽轮机热耗率建模应用 被引量：8

6

作者 牛培峰 陈科 +2 位作者 马云鹏 赵庆冲 李国强 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期781-787,共7页

为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷... 为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷虾群算法优化的快速学习网模型的预测结果进行比较.结果表明:OAKH算法能够更好地优化FLN模型参数,使所建立的FLN汽轮机热耗率预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确、有效地预测热电厂的汽轮机热耗率. 展开更多

关键词 汽轮机 热耗率 磷虾群算法 快速学习网 反向学习算法

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基于改进的磷虾群优化算法的汽轮机初压优化研究 被引量：13

7

作者 牛培峰 杨潇 +2 位作者 马云鹏 卢青 林鹏 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期709-714,共6页

以求解汽轮机变工况运行时的最优主蒸汽压力为目标,首先根据汽轮机运行数据,利用回声状态网络(ESNs)建立热耗率预测模型,然后利用改进的磷虾群优化(I-KH)算法的全局搜索能力,在可行的主蒸汽压力范围内对所建预测模型进行主蒸汽压力寻优... 以求解汽轮机变工况运行时的最优主蒸汽压力为目标,首先根据汽轮机运行数据,利用回声状态网络(ESNs)建立热耗率预测模型,然后利用改进的磷虾群优化(I-KH)算法的全局搜索能力,在可行的主蒸汽压力范围内对所建预测模型进行主蒸汽压力寻优,并将优化后的汽轮机滑压运行曲线与厂家设计压力曲线进行对比.结果表明:优化后机组各个负荷下对应的热耗率均有所下降;按照优化后的汽轮机滑压运行曲线运行可有效降低机组热耗率. 展开更多

关键词 汽轮机 热耗率 回声状态网络 磷虾群优化算法 最优初压

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基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法 被引量：7

8

作者 刘沛 高岳林 郭伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1845-1849,共5页

针对磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法.首先提出基于时变的非线性递减策略计算诱导权重和觅食权重,对磷虾群的诱导运动和觅食运动进行了改进;其次在产生新一... 针对磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法.首先提出基于时变的非线性递减策略计算诱导权重和觅食权重,对磷虾群的诱导运动和觅食运动进行了改进;其次在产生新一代磷虾种群时加入随机扰动因子,并且借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升磷虾种群中个体的质量,有效的提升了磷虾群算法的全局搜索和局部勘探能力.最后通过9个Benchmark标准测试函数的实验,将该算法与其他算法进行性能对比分析.实验表明,该算法能够有效地避免早熟收敛,在全局搜索和局部勘探能力上有着显著优势. 展开更多

关键词 磷虾群算法 时变非线性递减 随机扰动 自然选择

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基于磷虾群算法的汽轮机组最优初压研究 被引量：3

9

作者 牛培峰 陈科 +3 位作者 刘阿玲 马云鹏 赵振 李国强 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期615-621,648,共7页

为找到汽轮机变工况运行时的最优初压,利用改进的磷虾群算法(A-KH)和快速学习网(FLN)建立热耗率预测模型,然后利用A-KH算法的全局搜索能力,在可行的压力区间内对所建模型热耗率最低时对应的主蒸汽压力进行寻优,并将优化后的最优初压曲... 为找到汽轮机变工况运行时的最优初压,利用改进的磷虾群算法(A-KH)和快速学习网(FLN)建立热耗率预测模型,然后利用A-KH算法的全局搜索能力,在可行的压力区间内对所建模型热耗率最低时对应的主蒸汽压力进行寻优,并将优化后的最优初压曲线与厂家设计压力曲线进行对比.结果表明:优化后的最优初压曲线能有效降低汽轮机组的热耗率,对汽轮机的安全经济运行更具有指导意义. 展开更多

关键词 汽轮机 热耗率 最优初压 磷虾群算法 快速学习网

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基于改进磷虾群优化的中心极大化KFCM算法在IDS的应用 被引量：6

10

作者 李丛 胡文军 +1 位作者 丁勇 曹红根 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第2期507-512,共6页

针对核模糊C-均值算法(kernel fuzzy C-means,KFCM)随机选择初始聚类中心而不能获得全局最优且在聚类中心较近或重合时易产生一致性聚类等问题,提出一种改进算法。改进算法在原目标函数中引入中心极大化约束项来调控簇间分离度,从而避... 针对核模糊C-均值算法(kernel fuzzy C-means,KFCM)随机选择初始聚类中心而不能获得全局最优且在聚类中心较近或重合时易产生一致性聚类等问题,提出一种改进算法。改进算法在原目标函数中引入中心极大化约束项来调控簇间分离度,从而避免算法出现一致性聚类结果。利用磷虾群算法对基于新目标函数的KFCM算法进行优化,使算法不再依赖初始聚类中心,提高算法的稳定性。基于距离最大最小原则产生多组较优的聚类中心作为初始磷虾群体并在算法迭代过程中融合一种新的精英保留策略,从而确保算法收敛到全局极值;通过对个体随机扩散活动进行分段式Logistic混沌扰动,提高算法全局寻优能力。使用KDD Cup 99入侵检测数据进行仿真实验表明,改进算法具有更好的检测性能,解决了传统的聚类算法在入侵检测中稳定性差、检测准确率低的问题。 展开更多

关键词 核模糊C-均值算法 磷虾群算法 中心极大化约束项 距离最大最小原则 精英保留策略 混沌扰动 入侵检测

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基于混沌搜索与精英交叉算子的磷虾觅食算法 被引量：8

11

作者 王磊 张汉鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期156-161,共6页

为解决磷虾觅食(KH)优化算法在处理高维多模态函数优化问题时存在局部搜索能力不强、收敛速度慢等问题,利用一种贪婪的精英交叉算子加速其收敛速度,使用基于逻辑自映射函数的混沌搜索算子避免局部极值的吸引,采用对立搜索算子提高初始... 为解决磷虾觅食(KH)优化算法在处理高维多模态函数优化问题时存在局部搜索能力不强、收敛速度慢等问题,利用一种贪婪的精英交叉算子加速其收敛速度,使用基于逻辑自映射函数的混沌搜索算子避免局部极值的吸引,采用对立搜索算子提高初始种群的质量。结合上述3种算子提出一种改进的磷虾觅食算法。在7个标准测试函数上的仿真实验结果表明,与KH及其改进算法相比,该算法在寻优精度和收敛速度方面均得到明显增强。 展开更多

关键词 磷虾觅食算法 局部搜索能力 对立策略 精英交叉算子 混沌搜索 收敛速度

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一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法 被引量：6

12

作者 刘沛 高岳林 郭伟 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期119-124,共6页

针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性... 针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势. 展开更多

关键词 磷虾群算法 非线性递减 粒子群算法 双子种群并行策略 自然选择

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一种自适应惯性权重的改进磷虾群算法 被引量：4

13

作者 郭伟 高岳林 刘沛 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第5期651-657,共7页

提出一种自适应惯性权重的磷虾群算法(AKH)。通过理论论证,得出在采用线性递减的磷虾群算法求解全局优化问题的迭代过程中,出现大量无效迭代是受到惯性权重的影响;进而提出相关改进策略:在以目标函数作为适应度值的基础上,将种群粒子动... 提出一种自适应惯性权重的磷虾群算法(AKH)。通过理论论证,得出在采用线性递减的磷虾群算法求解全局优化问题的迭代过程中,出现大量无效迭代是受到惯性权重的影响;进而提出相关改进策略:在以目标函数作为适应度值的基础上,将种群粒子动态分为适应度值变差粒子和适应度值变优粒子两类,令适应度值变差粒子的惯性权重重置为零,从而消除惯性权重对算法当前迭代的不良影响,适应度值变优粒子的惯性权重保持不变;对算法中的步长缩放因子作非线性递减处理,进一步提升算法的全局探索能力。通过9个具有代表性的测试函数进行实验,将该算法与线性递减的粒子群算法(LPSO)、标准磷虾群算法(KH)和线性递减的磷虾群算法(LKH)作性能对比分析。实验表明,该算法能够有效地减少无效迭代次数,在全局探索性能和收敛稳定性方面有着显著优势。 展开更多

关键词 磷虾群算法 全局优化 自适应 惯性权重

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基于DGA特征量优选与改进磷虾群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型 被引量：20

14

作者 张镱议 彭鸿博 +3 位作者 李昕 赵刘亮 郑含博 刘捷丰 《电测与仪表》 北大核心 2019年第21期110-116,共7页

针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)... 针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的变压器故障诊断模型对变压器进行故障诊断。将SVM的c和σ与11种候选特征量进行二进制编码,利用遗传算法结合支持向量机对DGA特征量进行优选,得到一组DGA新特征组合;利用IKH算法对SVM的参数进行优化,同时结合交叉验证原理构建IKH算法优化SVM的变压器故障诊断模型。基于IEC TC 10的诊断结果表明:与DGA全数据、三比值特征量相比,新DGA特征组合的故障诊断准确率分别高出10.14%和30.2%;IKHSVM准确率也要高于标准SVM和GASVM(分别为73.87%、81.13%和86.27%),说明该方法能有效诊断变压器故障。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 支持向量机 遗传算法 改进磷虾群算法 DGA特征量

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基于改进磷虾群算法的水电站频率控制 被引量：1

15

作者 周克良 曾光明 龚达欣 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第4期59-62,73,共5页

针对复杂的水电站调速系统难以确立精确数学模型导致传统比例-积分-微分(PID)控制器控制精度低、自适应能力差等问题,提出了一种改进磷虾群算法对其PID控制器参数进行优化。对磷虾群算法引入进化因子α以及优化算子β以增加算法自适应... 针对复杂的水电站调速系统难以确立精确数学模型导致传统比例-积分-微分(PID)控制器控制精度低、自适应能力差等问题,提出了一种改进磷虾群算法对其PID控制器参数进行优化。对磷虾群算法引入进化因子α以及优化算子β以增加算法自适应调节能力。首先将频率误差以及频率误差变化率代入到改进的磷虾群算法控制器中,通过算法迭代得到一组使目标函数最小的PID参数,将这组参数赋给PID控制器对系统进行控制。仿真结果表明:经过该算法优化后的控制器相较于传统PID控制器超调量明显减小、调解时间大大缩短。 展开更多

关键词 频率控制 水轮机调速系统 改进磷虾群算法 进化因子 优化算子

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基于磷虾群算法的无线传感器网络QoS任播路由算法

16

作者 徐昕 顾云丽 张嫣娟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1893-1898,共6页

无线传感器网络多约束QoS任播路由问题是一个NP难题,提出一种基于磷虾群算法的优化策略来解决该路由问题。该算法采用适应度函数和全局最优个体位置更新方法来寻找无线传感器网络中满足多QoS约束的最优任播路由,并加入遗传繁殖机制中的... 无线传感器网络多约束QoS任播路由问题是一个NP难题,提出一种基于磷虾群算法的优化策略来解决该路由问题。该算法采用适应度函数和全局最优个体位置更新方法来寻找无线传感器网络中满足多QoS约束的最优任播路由,并加入遗传繁殖机制中的交叉与变异操作以加快优化速度。实验验证了该算法的有效性,实验数据表明相比较粒子群优化算法,该算法在算法效率和可扩展性性能上具有较好的性能;具有较快的收敛速度,从而适用于对路由选择有时延敏感的网络。 展开更多

关键词 无线传感器网络 路由算法 磷虾群算法 任播

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一种量子磷虾群融合算法及其应用

17

作者 冯增喜 赵锦彤 +3 位作者 李诗妍 杨亚龙 陈海越 张聪 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2142-2151,共10页

针对磷虾群算法和量子进化算法的缺陷,提出了一种量子磷虾群融合算法(quantum krill herd fusion algorithm,QKH)。该算法通过采用双链实数编码量子磷虾位置,加快收敛速度,避免量子观测的随机性和复杂性;通过利用动态调整的量子磷虾群... 针对磷虾群算法和量子进化算法的缺陷,提出了一种量子磷虾群融合算法(quantum krill herd fusion algorithm,QKH)。该算法通过采用双链实数编码量子磷虾位置,加快收敛速度,避免量子观测的随机性和复杂性;通过利用动态调整的量子磷虾群旋转门更新磷虾位置,提升收敛精度,提高量子旋转相位的确定效率;通过改进的量子全干扰交叉策略,避免算法陷入局部最优,提升优化效率。通过经典测试函数验证了所提算法的优势。建立了QKH-BPNN空调负荷预测模型,仿真结果表明:该模型具有更好的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 量子磷虾群融合算法 双链实数编码 量子磷虾群旋转相位 改进的量子全干扰交叉 QKH-BPNN预测

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基于磷虾群算法的并网电动汽车功率优化分配

18

作者 许刚 张丙旭 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第1期232-239,共8页

为提高并网电动汽车(EV)集群的功率优化分配效率,提出基于磷虾群算法的EV集群并网两阶段功率高效分配策略。考虑用户的需求差异,将并网EV细化为不可调度集及可调度集,分别建立充放电控制模型,提出可调度集EV的优先权评估指标。采用动态... 为提高并网电动汽车(EV)集群的功率优化分配效率,提出基于磷虾群算法的EV集群并网两阶段功率高效分配策略。考虑用户的需求差异,将并网EV细化为不可调度集及可调度集,分别建立充放电控制模型,提出可调度集EV的优先权评估指标。采用动态自适应权重策略及余弦递减步长演进策略改进磷虾群(KH)算法,将可调度集EV的优先权映射为迭代算法的演变步长,通过两阶段交互迭代实现并网EV集群的功率高效分配。仿真实验验证了模型的可行性以及所提策略的高效性。 展开更多

关键词 功率分配 需求差异 磷虾群算法 自适应权重 步长演进

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基于磷虾群-禁忌算法的复杂产品装配调度问题 被引量：5

19

作者 宫敬程 庄存波 +2 位作者 刘检华 何永熹 曹远冲 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2020年第9期32-39,61,共9页

针对航天复杂产品装配车间调度问题,提出一种改进的磷虾群-禁忌算法。首先,通过分析装配车间生产过程,建立以最大完工时间最小为调度目标的复杂产品装配调度数学模型;其次,在初始化阶段,通过对初始解进行优选和随机初始化相结合的方式... 针对航天复杂产品装配车间调度问题,提出一种改进的磷虾群-禁忌算法。首先,通过分析装配车间生产过程,建立以最大完工时间最小为调度目标的复杂产品装配调度数学模型;其次,在初始化阶段,通过对初始解进行优选和随机初始化相结合的方式来提高初始解的质量,并保证种群多样性,在解码阶段,利用基于排列和启发式规则的解码方式将种群个体调度解转化为调度目标,同时结合磷虾群(Krill Herd,KH)算法的全局搜索能力和禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法的局部搜索能力来提高求解质量和效率;最后,利用正交试验法确定磷虾群-禁忌算法的最佳相关参数组合,并基于相关文献中的标准算例与不同算法进行对比,结果表明,磷虾群-禁忌算法在求解质量和稳定性上均优于其他对比算法。 展开更多

关键词 装配调度 磷虾群算法 禁忌搜索 混合流水车间调度 复杂产品

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基于改进磷虾群算法优化Elman神经网络的PEMFC电堆建模 被引量：5

20

作者 张莹 苏建徽 +2 位作者 汪海宁 杜燕 施永 《电测与仪表》 北大核心 2021年第3期23-27,共5页

质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的优化控制需要有精确的电堆模型。现有的基于Elman神经网络建立的PEMFC电堆模型已具有较好的精度,但是此种电堆模型仍然存在容易陷入局部极值、结果无法重现等问题。考虑可以将自适应莱维飞行和偏好随机... 质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的优化控制需要有精确的电堆模型。现有的基于Elman神经网络建立的PEMFC电堆模型已具有较好的精度,但是此种电堆模型仍然存在容易陷入局部极值、结果无法重现等问题。考虑可以将自适应莱维飞行和偏好随机游动两种机制引入基本磷虾群(Krill Herd,KH)算法,得到一种改进的磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法用以优化神经网络的初始参数,进而建立基于IKH-Elman网络的PEMFC电堆模型。仿真结果表明,IKH算法用于优化神经网络可同时保证更高的寻优精度和更快的收敛速度;在预测的精度和稳定性上此种电堆模型也具有一定的优势。 展开更多

关键词 PEMFC电堆模型 ELMAN神经网络 磷虾群算法 改进 自适应莱维飞行 偏好随机游动

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