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用于分布式置换流水变速车间的双种群算法 被引量:1
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作者 曾亮 石俊洋 +1 位作者 胡迈 李明 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期782-790,共9页
针对加工速度可变的分布式置换流水车间调度问题,以最大完工时间和机器总能量消耗为优化目标,提出了一种双种群算法.首先,采用混合四种策略的初始化方法来生成高质量的初始种群.其次,针对两个种群的特点分别设计了特定的进化方式,并引... 针对加工速度可变的分布式置换流水车间调度问题,以最大完工时间和机器总能量消耗为优化目标,提出了一种双种群算法.首先,采用混合四种策略的初始化方法来生成高质量的初始种群.其次,针对两个种群的特点分别设计了特定的进化方式,并引入了动态引导因子调整种群的进化方式.同时,提出调速节能策略,进一步优化能量消耗.最后,提出动态种群策略用于平衡两个种群的资源.通过仿真实验证明了各个策略的有效性,并与其他算法进行了对比,结果表明所提出的算法具有明显的优越性. 展开更多
关键词 置换流水车间 种群算法 分布式 变速车间 多目标优化
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基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法
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作者 扶笃雄 纪元法 +1 位作者 孙希延 陈紫强 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第6期2434-2443,共10页
如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法... 如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法以及MLAMBDA算法进行解算速率、稳定性的对比实验,在三维模糊度解算时,BACS算法在与LAMBDA和MLAMBDA算法解算成功率相当的情况下,能利用更少的时间搜索到模糊度最优解。为了验证BACS算法在高维模糊度解算以及工程解算情况下是否适用,进行了高维模糊度解算的实验以及单频单GPS系统下BACS算法的应用实验。分析及实验表明,BACS算法能很好保证高维模糊度解算的实时性和鲁棒性,对于12维模糊度解算,平均解算时间0.068 s,解算成功率为92%,对于低维模糊度解算,解算速率更快,解算成功率更高。在单频单GPS系统工程解算中,x、y、z方向定位精度分别为±0.008、±0.01、±0.01 m,能达到厘米级精度定位。 展开更多
关键词 载波相位测量 整周模糊度 天牛须种群搜索算法 高维模糊度解算 厘米级精度
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种群算法在能量色散X荧光重叠谱拟合中的应用 被引量:3
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作者 曾国强 罗耀耀 +3 位作者 葛良全 张庆贤 谷懿 程锋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期562-564,共3页
在能量色散X荧光光谱分析中,常用的闪烁探测器如NaⅠ(Tl)探测器的能量分辨率都不高,均在8%左右。能量分辨率低下往往对谱数据分析带来较大的难题,特别是在高本底低计数的情况下剥离仪器谱重叠峰会受到很大限制,越是重叠严重的峰越是无... 在能量色散X荧光光谱分析中,常用的闪烁探测器如NaⅠ(Tl)探测器的能量分辨率都不高,均在8%左右。能量分辨率低下往往对谱数据分析带来较大的难题,特别是在高本底低计数的情况下剥离仪器谱重叠峰会受到很大限制,越是重叠严重的峰越是无法剥离,进而无法分辨峰值和峰面积,更无法进一步对元素进行定性定量分析。为此,结合遗传算法和免疫算法的优势建立新的种群算法应用在重叠谱分析上,该算法以欧式距离为进化的判断依据,以最大相对相似误差值为迭代准则进行迭代。利用高斯函数模拟不同重叠程度的仪器谱图,将种群算法应用在重叠峰分离和全谱模拟中,峰道址偏差在±3道以内,峰面积偏差不超过5%,证明该方法在能量色散X荧光重叠谱分析中有较好的效果。 展开更多
关键词 能量色散X荧光 重叠峰 种群算法
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改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型预测篦压趋势 被引量:2
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作者 刘兆伦 张春兰 +3 位作者 郭长江 王海羽 武尤 刘彬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1217-1226,共10页
以篦冷机关键参数篦下压力为研究对象,提出一种篦压变化趋势预测模型.利用主成分分析对数据降维,以主元序列作为观测序列,构建改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型参数.种群内利用轮盘赌算子选择个体,设计双区与均匀行交叉结合的自适应... 以篦冷机关键参数篦下压力为研究对象,提出一种篦压变化趋势预测模型.利用主成分分析对数据降维,以主元序列作为观测序列,构建改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型参数.种群内利用轮盘赌算子选择个体,设计双区与均匀行交叉结合的自适应交叉算子避免局部收敛,进行动态变异率的多项式变异操作提高收敛速度,种群间提出混合师生交流机制的自适应移民算子保证多种群协同进化.仿真表明本文算法可收敛到全局最优,能提高收敛精度和速度,利用该算法建立的模型跟踪性能好,预测精度高,能满足对篦压趋势预测的要求. 展开更多
关键词 主成分分析 遗传算法 隐马尔可夫模型 篦冷机 篦下压力 预测 改进的多种群算法
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基于猫鼠种群算法的分散式风力发电优化配置 被引量:1
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作者 杨珺 张闯 +1 位作者 黄旭 孙秋野 《中国电力》 CSCD 北大核心 2015年第6期1-7,31,共8页
发展智能电网是能源可持续发展的重要支撑,而以分散式发电的方式利用可再生能源发电是智能电网的一大特点。从经济、技术和环境等因素出发,将人工鱼群算法和猫群算法相结合,提出了一种新型的优化方法——猫鼠种群算法。研究了分散式风... 发展智能电网是能源可持续发展的重要支撑,而以分散式发电的方式利用可再生能源发电是智能电网的一大特点。从经济、技术和环境等因素出发,将人工鱼群算法和猫群算法相结合,提出了一种新型的优化方法——猫鼠种群算法。研究了分散式风力发电的优化配置问题,包括选择分散式风力发电机的位置和确定风力发电机的容量。猫鼠种群算法同鱼群算法一样,具有参数不敏感性,解决了优化算法参数较多带来的困扰。最后本文以IEEE14节点系统为例,验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 分散式发电 风力发电 优化配置 猫鼠种群算法
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基于多种群遗传算法的舰艇生活舱室布局优化设计方法研究 被引量:2
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作者 马林 陈登凯 +1 位作者 施红旗 廖纹熠 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第1期189-199,共11页
舰艇舱室布局优化需要考虑舱室之间的相互位置、通行关系、舒适性、便捷性等方面。以潜艇生活舱段为例,根据潜艇舱室布局特点,引入模糊评价方法综合分析舱室相对位置关系,结合应急逃生需求建立舱室布局优化模型。对多种群遗传算法的遗... 舰艇舱室布局优化需要考虑舱室之间的相互位置、通行关系、舒适性、便捷性等方面。以潜艇生活舱段为例,根据潜艇舱室布局特点,引入模糊评价方法综合分析舱室相对位置关系,结合应急逃生需求建立舱室布局优化模型。对多种群遗传算法的遗传操作进行适应性改进,使其更好地应用于舰艇多层舱室布局优化设计。仿真设计分析表明,文中提出的布局优化设计方法可以在较短时间内向设计人员提供多种可参考的布局优化方案,并且改进的多种群遗传算法可以较大程度避免提早收敛陷入局部最优的情况,能够较好地解决舰艇舱室布局优化问题,提高舱室布局优化设计效率。 展开更多
关键词 舱室布局 种群遗传算法 布局优化 舰艇
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基于多种群遗传算法的磁浮列车自抗扰速度控制
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作者 李自康 戴春辉 +1 位作者 黄翠翠 龙志强 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第4期912-920,共9页
为实现磁浮列车在复杂扰动环境下的精准速度运行控制,提出一种参数自整定的自抗扰控制(ADRC)方法.通过受力分析建立磁浮列车纵向动力学模型,用于描述运行控制过程中的非线性迟滞特性;将模型不确定参数及外部扰动等因素归纳为扩张状态,... 为实现磁浮列车在复杂扰动环境下的精准速度运行控制,提出一种参数自整定的自抗扰控制(ADRC)方法.通过受力分析建立磁浮列车纵向动力学模型,用于描述运行控制过程中的非线性迟滞特性;将模型不确定参数及外部扰动等因素归纳为扩张状态,设计三阶扩张状态观测器实时观测扩张状态,并基于李雅普诺夫稳定性定理对观测器的收敛性条件进行分析;针对传统ADRC控制参数多、调参困难的问题,引入多种群遗传算法(MPGA)实现参数自适应优化和调整;利用磁浮列车现场运行采集的数据开展仿真实验.结果表明:相较传统ADRC,MPGA-ADRC在速度控制精度方面提升22.7%,跟踪平稳性提升25.6%,所提出的方法能够有效提升磁浮列车运行的稳定性和乘坐舒适性. 展开更多
关键词 磁浮列车 自抗扰控制 扩张状态观测器 种群遗传算法 速度控制
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基于种群自适应蜣螂优化算法的输电铁塔传感器优化布置
8
作者 谢从珍 梁国龙 +1 位作者 王纪港 杨挺 《广东电力》 北大核心 2025年第2期75-84,共10页
山区输电铁塔易受滑坡等地质灾害影响,面临着倾斜甚至倒塌的风险,线路安全受到严重威胁。为解决现有铁塔传感器布置方案实施可行性低、监测效果差的问题,提出一种基于种群自适应蜣螂优化算法的加速度传感器优化布置方法。首先,基于模态... 山区输电铁塔易受滑坡等地质灾害影响,面临着倾斜甚至倒塌的风险,线路安全受到严重威胁。为解决现有铁塔传感器布置方案实施可行性低、监测效果差的问题,提出一种基于种群自适应蜣螂优化算法的加速度传感器优化布置方法。首先,基于模态置信准则构造目标函数,并考虑铁塔传感器安装实际需求,设置塔身与塔腿区域约束条件;其次,基于蜣螂优化算法构建优化布置模型,并引入种群自适应蜣螂比例调整策略,以提高算法全局搜索能力。以某干字型和某猫头型铁塔为例进行算法验证,提出传感器最佳布点方案,并结合有限元仿真对其合理性进行论证。结果显示,种群自适应蜣螂优化算法的寻优效果较原蜣螂优化算法有明显提升,所得测点数据可精确识别铁塔固有频率。 展开更多
关键词 输电铁塔 状态监测 传感器优化布置 种群自适应蜣螂优化算法 模态置信准则
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基于多种群遗传算法的航天复杂系统测试任务调度 被引量:3
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作者 胡涛 申立群 +1 位作者 付晋 黄昌彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1255-1262,共8页
针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将... 针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将测试项抽象为离散事件,以测试总时间和测试资源均衡度为优化目标,充分考虑航天器测试的诸多约束,将其作为遗传算法执行过程中交叉或变异的禁忌项。在初始种群确定后,对测试流程和调度方案进行自动生成和优化。对算例的仿真结果表明,该方法相对于同实验条件下的传统半串行测试方法和单目标优化方法,测试总时间或资源均衡度得到了较大提升。在进一步扩展优化目标和约束项后,该方法可有效提高航天复杂系统测试过程的快速响应能力和可靠性。 展开更多
关键词 流程优化 种群遗传算法 并行任务调度 航天复杂系统测试
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基于多种群混沌遗传算法的GEO目标服务任务规划 被引量:4
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作者 尹帅 余建慧 +3 位作者 宋斌 郭延宁 李传江 吕跃勇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期914-921,共8页
面向地球同步轨道(geosynchronous Earth orbit,GEO)空间目标碎片清除、燃料加注等不同在轨服务需求,研究了“固定储油站+往返航天器”相结合的航天器任务规划问题。首先,建立了多任务混合的燃料最优双层任务规划模型,外层为目标服务序... 面向地球同步轨道(geosynchronous Earth orbit,GEO)空间目标碎片清除、燃料加注等不同在轨服务需求,研究了“固定储油站+往返航天器”相结合的航天器任务规划问题。首先,建立了多任务混合的燃料最优双层任务规划模型,外层为目标服务序列规划,内层为轨道机动规划。随后,针对该连续-离散混合变量组合优化问题,提出了一种多种群混沌遗传算法(multi-group chaotic genetic algorithm,MGCGA),采用混合编码表征决策变量,引入立方混沌映射算子提高初始种群质量,多种群及精英保留策略使得算法在求解过程中能更为显著地逼近全局最优解。最后,参考实际GEO目标构建了典型算例,规划结果表明所提算法具有全局收敛性好、收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 在轨服务 地球同步轨道目标 多任务 储油站 任务规划 种群混沌遗传算法
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基于改进多种群遗传算法的核电热力系统参数优化 被引量:1
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作者 鹿纯彬 邢天阳 +1 位作者 朱小良 胥建群 《汽轮机技术》 北大核心 2024年第3期212-216,共5页
核电机组二回路热力系统是将热能转化为机械能并进行发电的关键部分,在保证安全的基础上提高其效率具有重要意义。对此,首先根据热平衡法建立热力系统的数学模型。其次,在多种群遗传算法的基础上增加并行机制与协同策略,结合自适应策略... 核电机组二回路热力系统是将热能转化为机械能并进行发电的关键部分,在保证安全的基础上提高其效率具有重要意义。对此,首先根据热平衡法建立热力系统的数学模型。其次,在多种群遗传算法的基础上增加并行机制与协同策略,结合自适应策略提出一种改进多种群遗传算法,并利用测试函数测试其寻优性能。最后,以机组循环热效率为目标函数,回热再热抽汽流量为决策变量,在约束条件下采用改进算法对热力系统进行优化设计。结果表明:改进多种群遗传算法比标准遗传算法与多种群遗传算法更有效率且收敛精度高;采用该优化算法后,机组循环热效率提高了1.18%。 展开更多
关键词 核电热力系统 改进式多种群遗传算法 参数优化 循环热效率
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基于多种群遗传算法的钢框架结构优化设计 被引量:6
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作者 周俊文 刘界鹏 《土木与环境工程学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第1期71-81,共11页
传统的基于力学分析软件的结构设计方法存在效率低下、依靠专家经验等局限性,采用智能算法能实现高效的结构自动优化设计。然而,由于随机搜索特征,优化结果和收敛性高度依赖于算法的参数设置,需要通过试算来确定其合理取值,该方法会造... 传统的基于力学分析软件的结构设计方法存在效率低下、依靠专家经验等局限性,采用智能算法能实现高效的结构自动优化设计。然而,由于随机搜索特征,优化结果和收敛性高度依赖于算法的参数设置,需要通过试算来确定其合理取值,该方法会造成优化效率低、计算量大等问题。引入多种群协作和信息共享机制来改善此类问题,并研究其在结构优化设计中的适用性。利用MSC.Marc软件建立钢框架结构有限元模型,采用底部剪力法将地震作用等效为水平荷载施加到结构上,搭建有限元软件与智能算法的自动优化过程,以结构的总体材料用量最低为目标,考虑了层间位移角、应力比、构件稳定性和宽厚比等多种约束条件,以遗传算法为基础,通过适应度尺度变换、基于方向的交叉算子、非均匀变异算子、自适应概率、精英保留策略、重复项替代机制、基于约束的策略对其进行改进,引入多种群思想,对比多种算法优化结果的差异。结果表明:基于多种群的遗传算法能有效改善优化结果对算法参数的依赖性,提高结构优化设计的效率。 展开更多
关键词 钢框架结构 结构优化设计 种群遗传算法 智能算法
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基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化
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作者 金秋 原博文 王清岩 《机械设计》 北大核心 2025年第3期71-77,共7页
为了提升铸造生产线性能,提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题,设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不... 为了提升铸造生产线性能,提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题,设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不同的种群之间进行信息交换,并通过引入非均匀变异率和交叉率策略,动态调整这些参数以适应优化过程中的不同阶段,从而提升解的质量。文中以某企业铸造生产线为研究对象,根据实际生产系统的布局及工艺流程,构建了铸造生产线的数字孪生模型,采用改进的双种群遗传算法对生产线生产过程进行评估和优化,并将其与传统遗传算法进行对比。结果表明:将数字孪生技术与改进遗传算法相结合,生产平衡率显著提升,生产平滑指数大幅减小,同时算法的收敛速率及结果均得到明显改善。 展开更多
关键词 数字孪生 仿真优化 种群遗传算法 非均匀变异
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一种融合神经与遗传的食物推荐算法
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作者 王客程 李然 +2 位作者 吴江 范利利 王宁 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期173-178,共6页
人们越来越注重饮食的营养与均衡,对食品选择的要求也更高。针对现有的食谱营养均衡欠缺、缺乏多样化变化且制定耗时等问题,融合神经网络和双种群遗传算法NSGA-Ⅱ,构建了一个DDNT-GA算法,生成特定食谱。该算法使用神经网络来减少适应度... 人们越来越注重饮食的营养与均衡,对食品选择的要求也更高。针对现有的食谱营养均衡欠缺、缺乏多样化变化且制定耗时等问题,融合神经网络和双种群遗传算法NSGA-Ⅱ,构建了一个DDNT-GA算法,生成特定食谱。该算法使用神经网络来减少适应度过高的个体,有效防止陷入局部最优;将适应度过低的个体去除,从而形成精英策略,筛选出最合适的个体,在实现食物营养均衡的同时提升模型的运行效率;通过优化神经网络并引入正则化Dropout策略来提高训练速度。采用改进的NSGA-Ⅱ遗传算法并融入双种群的思想,在副种群利用禁忌搜索算法,通过禁忌列表阻止相似食谱的生成,实现食谱多样化变化。实验结果表明,DDNT-GA算法与深度遗传算法(GA-D、BP-GA、NT-GA、JANUS)相比,在适应度上平均提高了11.3%,并缩短了训练时间。最终产生的食谱在食物组合上不仅变化多样,而且提高了选择食谱的效率,在消费者食谱制定上有一定的实用价值。 展开更多
关键词 食谱推荐 食物选择 种群遗传算法 神经网络 多目标优化 禁忌搜索算法
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结合信息熵的多种群博弈蚁群算法 被引量:11
15
作者 陈佳 游晓明 +1 位作者 刘升 李娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第16期170-178,共9页
针对蚁群算法在旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)求解中难以找到最优解、容易早熟的问题,提出一种基于信息熵的多种群博弈蚁群算法。首先,算法采用主从合作博弈机制,引入夏普里公式和信息熵,自适应调整各算子的使用权重,同... 针对蚁群算法在旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)求解中难以找到最优解、容易早熟的问题,提出一种基于信息熵的多种群博弈蚁群算法。首先,算法采用主从合作博弈机制,引入夏普里公式和信息熵,自适应调整各算子的使用权重,同时构造奖惩算子,提高算法收敛性;然后,对从种群引入针锋相对策略,进行协同学习,提高从种群多样性;进一步,根据帕累托最优原则,对从种群引入协调博弈机制进行自适应合作,提高算法性能。最后,以TSPLIB标准库中的多组TSP问题作为实验算例,进行算法性能分析。实验结果表明,对比传统算法,该算法具有良好的求解精度和求解稳定性。 展开更多
关键词 信息熵 博弈论 种群算法 蚁群算法 旅行商问题(TSP)
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车辆路径问题的双种群遗传算法求解方法 被引量:46
16
作者 赵燕伟 吴斌 +2 位作者 蒋丽 董红召 王万良 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期303-306,共4页
针对标准遗传算法在求解车辆路径问题中出现的早熟、收敛,易陷入局部极值点的问题,提出双种群遗传算法求解车辆路径问题的方法。在求解过程中,初始化两个种群,分别选择不同的交叉、变异概率,在一次迭代完成后,交换种群间的优秀个体所携... 针对标准遗传算法在求解车辆路径问题中出现的早熟、收敛,易陷入局部极值点的问题,提出双种群遗传算法求解车辆路径问题的方法。在求解过程中,初始化两个种群,分别选择不同的交叉、变异概率,在一次迭代完成后,交换种群间的优秀个体所携带的遗传信息,以打破种群内的平衡态,跳出局部最优解。通过实验仿真,将双种群遗传算法与其他各种启发式算法进行比较,双种群遗传算法比标准遗传算法显著提高了全局收敛性能,是解决车辆路径问题的有效方法。 展开更多
关键词 车辆路径问题 种群遗传算法 计算智能 物流
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基于多种群免疫算法的分布式电源选址与定容 被引量:20
17
作者 丁晓群 周春泉 +1 位作者 杨保 姜相明 《电测与仪表》 北大核心 2014年第4期29-34,共6页
分布式电源接入配电网时,其接入位置和容量会对电网的运行和规划产生很大影响。在分布式电源个数、位置和单个容量等影响因数下,以配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度为目标,借鉴遗传算法中采用并行机制避免收敛于局部最优解的思想... 分布式电源接入配电网时,其接入位置和容量会对电网的运行和规划产生很大影响。在分布式电源个数、位置和单个容量等影响因数下,以配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度为目标,借鉴遗传算法中采用并行机制避免收敛于局部最优解的思想,建立了多种群免疫算法。并对配电网33节点接入2个DG进行选址和定容优化,结果说明了DG并网使各目标都得到优化。与普通免疫算法相比较,多种群免疫算法具有更好的寻优能力。采用该方法对DG选址定容进行研究,对配电网的经济、安全运行具有重要意义。 展开更多
关键词 分布式电源 种群免疫算法 选址定容 配电网
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基于多种群遗传算法的分布式光伏接入配电网规划研究 被引量:86
18
作者 刘科研 盛万兴 +3 位作者 马晓晨 李运华 董伟杰 杨丽曼 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期146-155,共10页
针对分布式光伏接入配网系统的优化规划问题,提出一种兼顾经济性和安全性的光伏并网规划方法。以接入容量最大、投资运行维护成本最低、网络有功损耗最小为经济性规划目标,以电压偏差、电压波动、谐波指标为规划约束,建立光伏并网的多... 针对分布式光伏接入配网系统的优化规划问题,提出一种兼顾经济性和安全性的光伏并网规划方法。以接入容量最大、投资运行维护成本最低、网络有功损耗最小为经济性规划目标,以电压偏差、电压波动、谐波指标为规划约束,建立光伏并网的多目标约束优化模型。采用多种群遗传算法求解规划模型。利用控制参量不同的多个种群协同进行优化搜索,同时在单个种群的操作中引入适应度函数标定和自适应算法,克服算法求解多目标约束优化模型未成熟收敛的缺陷。结合IEEE33节点配电系统进行求解分析,验证所提出模型和方法的有效性,并对不同负荷、接入方案、功率因数下的规划方案进行对比研究,归纳不同因素对规划结果的一般性影响规律。 展开更多
关键词 分布式光伏发电 电能质量 约束优化 有源配电网 种群遗传算法
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基于多种群遗传算法的电力系统多目标优化 被引量:22
19
作者 陈碧云 韦杏秋 +1 位作者 陈绍南 刘柏江 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第7期24-29,共6页
为解决电力系统经济问题中的多目标问题,如煤耗和排放两个目标函数间最优解的相互冲突,协调好各目标函数,提出一种基于交互式多目标处理方法的多种群遗传算法。该算法通过追求最小总体协调度,即寻求满足总体协调度的最短"欧氏距离&... 为解决电力系统经济问题中的多目标问题,如煤耗和排放两个目标函数间最优解的相互冲突,协调好各目标函数,提出一种基于交互式多目标处理方法的多种群遗传算法。该算法通过追求最小总体协调度,即寻求满足总体协调度的最短"欧氏距离",来获得决策者的满意理想值;算法还引入精英策略和移民策略,提高寻优范围和效率,且能有效克服标准遗传算法通过迭代次数终止迭代、易早熟的缺陷。优化结果能体现决策者的主观意愿。实验算例验证了该算法的寻优效率,结果表明了算法的适用性和可行性。 展开更多
关键词 负荷分配 节能环保 种群遗传算法 交互式 多目标优化
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采用多种群遗传算法的全景成像系统非球面设计 被引量:14
20
作者 王丽萍 张立超 +1 位作者 何锋赟 金春水 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1020-1025,共6页
提出了一种基于多种群遗传算法(MPGA)的折反射全景成像系统非球面元件的设计方法。结合广义科丁顿公式及几何光学原理,推导出非球面两镜系统像散表达式。在此基础上,利用MPGA,以像散作为非球面两镜系统像差评价参数,求解出满足消像散... 提出了一种基于多种群遗传算法(MPGA)的折反射全景成像系统非球面元件的设计方法。结合广义科丁顿公式及几何光学原理,推导出非球面两镜系统像散表达式。在此基础上,利用MPGA,以像散作为非球面两镜系统像差评价参数,求解出满足消像散及指定透视投影关系的非球面面形方程。给出MPGA求解非球面面形的实现过程,并用遗传算法最小二乘混合优化算法得到了便于实现光线追迹和像差计算的非球面多项式。研制了一个焦距为-1.2 mm,F数为1.5,视场为360°×(35-90°)的折反射全景成像系统,给出了实验图像,获得了较好的成像质量。 展开更多
关键词 全景成像系统 非球面 种群遗传算法 光学设计
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