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融合数据驱动与启发式算法的煤元素碳含量校验
1
作者 孙栓柱 陆佳慧 +5 位作者 江宇泷 周春蕾 朱洁雯 杨晨琛 汤红健 段伦博 《洁净煤技术》 北大核心 2025年第6期185-194,共10页
“碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入... “碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入炉煤元素碳含量数据的校核尤为重要。对此,提出了一种针对入炉煤元素碳含量数据的智能校验方法。首先,收集了近1000组国内外典型动力煤的工业分析和元素分析数据。其次,融合高斯过程回归和启发式优化算法,基于美国煤质数据集建立了入炉煤元素碳含量的回归预测机器学习模型,模型在训练集和测试集上的回归系数R2分别为0.9898和0.9877,体现出优良的拟合与预测能力,实现了对入炉煤元素碳含量数据的精确预测。然后,以中国标准煤样数据、中国典型燃煤机组的煤质分析数据为案例进一步验证了机器学习模型的泛化能力,模型在中国标准煤样数据上的元素碳含量预测平均相对误差仅为1.68%,在典型燃煤机组数据上的预测回归系数为0.9877,均取得了准确的预测效果,验证了模型对入炉煤元素碳预测的精度与适用性。最后,进一步将该模型部署到了我国某600 MW燃煤发电机组生产过程中,模型预测值与实测值的平均相对误差为0.79%,实现了以班组为频次的入炉煤元素碳含量及时准确监测,助力燃煤发电企业上报的元素碳含量数据校验。 展开更多
关键词 “双碳”目标 机器学习 启发式优化算法 入炉煤元素碳 智能校验
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基于超启发式算法的可重构装配车间调度
2
作者 张佳朋 庄存波 +4 位作者 刘检华 赵乐乐 李琳 裴凤雀 郭昊鑫 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期399-410,共12页
针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关... 针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关键能力制约的可重构装配车间模型,以及重构切换时间、常规/关键工艺需求、人员/工站修正系数等相关的关联模型;在最佳装配工人技能、数量及其比例确定的基础上,采用超启发式算法,通过进化算子迭代寻优启发规则,实现了一种考虑工位可重构、工人多技能、常规作业/键性作业等多层次的装配车间最佳调度方案。通过小规模和大规模用例仿真验证,以及某航天企业卫星装配车间的实例应用表明,与传统启发式算法对比,所提算法具有效性和高效性。 展开更多
关键词 可重构装配车间调度 超启发式算法 多技能 关键工艺
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基于两阶段启发式算法的引航员排班调度及培训优化
3
作者 刘磊 胥佳明 胡泊 《中国航海》 北大核心 2025年第2期52-61,共10页
通过研究引航员排班调度优化问题,不仅能减少引航员工作时间和人力成本,而且可为引航员的教学训练提供新的方法。针对引航员排班问题,以船舶在港总等待时间、引航员总工作时间和引航员人力成本最小作为调度优化目标,建立基于单向航道的... 通过研究引航员排班调度优化问题,不仅能减少引航员工作时间和人力成本,而且可为引航员的教学训练提供新的方法。针对引航员排班问题,以船舶在港总等待时间、引航员总工作时间和引航员人力成本最小作为调度优化目标,建立基于单向航道的进出港船舶与引航员联合调度优化模型。结合模型设计基于革命分裂算子自适应进化策略的多目标帝国竞争算法(ICA)和变邻域算法的两阶段启发式算法进行求解。试验结果表明:该模型及算法合理有效,相较于传统的先到先服务(FCFS)调度规则,引航员的平均工作时间和人力成本分别减少了17.4%和12.4%。所提出的模型和算法可引入引航员的培训内容或教学指南,以便在实际工作中更好地整合港口多个部门的调度工作,提高港口的组织效率和服务水平,推进绿色、智慧港口建设。 展开更多
关键词 引航员调度 两阶段启发式算法 教育培训
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元启发式算法在植保无人机路径规划中的研究进展 被引量：3
4
作者 张旭东 于丽娅 +2 位作者 李少波 张安思 张保 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法... 随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法往往难以得到理想的结果,而元启发式算法则因其高效率成为解决该类优化问题的有效手段。为此,首先介绍了农业航空中的路径规划,随后总结出了植保无人机路径规划的关键要素,并使用更为合理的分类方式进行归纳;其次,从算法层面对相关研究所采用的元启发式算法进行分类和梳理,并阐述了其在实际应用中的现状,且根据提出的分类方法和研究特点,全面地归纳了当前的研究成果;最后,针对目前植保无人机路径规划研究存在的问题提出了几条可行的发展思路。 展开更多
关键词 农机航空 植保无人机 路径规划 元启发式算法 乡村振兴 农业现代化
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基于数据降噪启发式算法的太阳电池参数辨识
5
作者 古旻琦 吕智林 +2 位作者 陆剑锋 海涛 王钧 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期589-597,共9页
实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升Mh... 实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升MhA适应度函数的准确度,增强其全局搜索能力以保障参数辨识精度。在验证实验中,采用双二极管太阳电池模型(DDM)进行参数辨识,对50组混淆V-I数据分别进行不降噪以及降噪处理,随后对比不同处理方式下6种MhA的参数辨识结果。根据实验结果分析,DDMhA能够滤除数据噪声,有效提升原MhA的辨识精度和收敛速度。 展开更多
关键词 太阳电池 参数辨识 启发式算法 数据降噪 核极限学习机
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基于元启发式算法优化XGBoost的隧道围岩节理剪切强度预测模型研究
6
作者 张金戈 杜岩 +4 位作者 蒋宇静 陈红宾 张孙豪 刘敬楠 尚栋琦 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第7期1286-1297,共12页
为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(U... 为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石弹性模量(YM)、法向应力(NS)和剪切面长度(SSL)作为输入参数,峰值剪切强度(PSS)作为输出参数,相关性分析显示法向应力是峰值剪切强度的主控因子。然后,采用平衡优化器(EO)、灰狼优化算法(GWO)和黏菌算法(SMA)对XGBoost的超参数进行优化,确定初始种群数量的最优设置。最后,将3种优化模型的预测性能与随机搜索优化的XGBoost模型、随机森林(RF)模型和支持向量回归(SVR)模型进行对比分析。结果表明, 3种基于元启发式算法优化的模型整体性能均优于随机搜索优化模型,且SMA优化的XGBoost模型表现最优(RMSE=0.393 21,R^(2)=0.996 24,MAE=0.256 89,VAF=0.996 25),验证了元启发式算法在提升模型性能方面的有效性。此外,SHAP分析也确认法向应力在模型预测中的主导作用。本研究为隧道工程中围岩稳定性的智能动态评估提供了一种高效可靠的机器学习方法。 展开更多
关键词 隧道工程 节理剪切强度 XGBoost模型 元启发式算法 机器学习
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基于带约束谱聚类的启发式车辆路径规划算法优化方法
7
作者 罗蒙 高超 王震 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1387-1394,共8页
针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩... 针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵;其次,根据地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵生成CSC的约束矩阵,并完成聚类操作;最后,使用谱聚类的结果生成启发式算法的初始解,选择合适的启发式算法完成车辆路径规划问题(VRP)的求解。在标准数据集的21个算例上的实验结果显示,CSC相较于SCSC(SelfConstrained-Spectral-Clustering)在标准化互信息(NMI)和Fowlkes-Mallows指数(FMI)上分别提升了18.75%和31.18%;在车辆路径规划任务中,使用CSC进行初始化的启发式算法在21个不同规模算例中的16个算例上求得了最短路径,并且启发式算法的运行时间相较于使用SCSC缩短了13.05%。实验结果表明,CSC能够有效提高客户点的聚类精度,进而能够有效提高VRP的求解速度和解的精度。 展开更多
关键词 谱聚类 车辆路径规划问题 多车场车辆路径规划问题 启发式算法 标准化互信息 Fowlkes-Mallows指数
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基于元启发式算法的新能源电力系统振荡稳定性最差工况搜索方法
8
作者 汪林光 李旭涛 +1 位作者 任勇 谢小荣 《中国电力》 北大核心 2025年第3期65-72,共8页
随着新能源的广泛接入,由电力电子设备与电网间相互作用引发的振荡问题日益凸显。在电力系统运行规划过程中,需要对恶劣工况下系统振荡风险展开评估。因而如何找到最恶劣工况,成为亟待解决的关键问题。提出了一种基于元启发式算法的新... 随着新能源的广泛接入,由电力电子设备与电网间相互作用引发的振荡问题日益凸显。在电力系统运行规划过程中,需要对恶劣工况下系统振荡风险展开评估。因而如何找到最恶劣工况,成为亟待解决的关键问题。提出了一种基于元启发式算法的新能源电力系统振荡稳定性最差工况搜索方法。根据所研究的系统选择工况变量,采用对数导数法构建振荡稳定性分析函数,选择元启发式算法并辨识系统振荡最差工况,最后,根据系统振荡最差工况分析系统振荡风险。将该方法应用于某实际大规模风电接入系统,计算得到该系统的振荡最差工况并评估了系统振荡风险。 展开更多
关键词 新能源并网 振荡风险评估 最差工况搜索 元启发式算法
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基于多层代价地图的启发式覆盖路径规划算法
9
作者 申思康 孙波 +1 位作者 薛瑞雷 马铜伟 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期363-369,共7页
为更好地解决室外起伏地形下移动机器人的覆盖路径规划问题,提出了一种基于多层代价地图的启发式覆盖方法。分析了地形可穿越性评估的重要性,并结合机器人的运动学模型,生成了包含高度、坡度和粗糙度信息的多层二维栅格地图。以可穿越... 为更好地解决室外起伏地形下移动机器人的覆盖路径规划问题,提出了一种基于多层代价地图的启发式覆盖方法。分析了地形可穿越性评估的重要性,并结合机器人的运动学模型,生成了包含高度、坡度和粗糙度信息的多层二维栅格地图。以可穿越层为基本层,同时调用高度层地图信息,提出了一种基于能耗最优的多目标启发式算法,综合了距离、旋转角度和地形高度变化因素,为机器人提供了在复杂室外环境中高效且节能的路径规划。提出的方法能有效排除不可穿越区域,并通过启发式算法降低能耗。仿真与真实场景实验表明,与Z字形和螺旋形算法相比,该研究方法在路径长度、旋转角度和能耗上均具有显著优势。 展开更多
关键词 移动机器人 覆盖路径规划 启发式算法 可穿越性评估
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基于双启发式信息蚁群算法的机器人路径规划
10
作者 周晓晖 李研强 +2 位作者 王勇 赵德财 杨逍瑶 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1280-1289,共10页
传统蚁群存在收敛速度慢、拐点较多和容易陷入局部最小值的问题,导致该算法难以有效应用于移动机器人的路径规划研究,提出一种改进蚁群算法,并将其应用于机器人的全局路径规划。使用A*算法快速规划一条路径并增加该路径的初始信息素,使... 传统蚁群存在收敛速度慢、拐点较多和容易陷入局部最小值的问题,导致该算法难以有效应用于移动机器人的路径规划研究,提出一种改进蚁群算法,并将其应用于机器人的全局路径规划。使用A*算法快速规划一条路径并增加该路径的初始信息素,使改进算法在局部搜索时受到全局路径的引导,防止过多蚂蚁走入死路,减少初期搜索的盲目性;在转移概率中引入平滑性函数和双重启发式函数,增加了机器人移动的安全性和路径的搜索效率,提高算法对不同环境的适应能力;建立了信息素挥发因子自动更新策略和改进信息素更新规则,避免陷入局部最优,增强蚂蚁的搜索能力,并提升规划路径的质量。仿真实验结果表明,相比于其他的算法,改进的蚁群算法在不同环境中可以规划出更优质、更平滑的路径。 展开更多
关键词 蚁群算法 移动机器人 路径规划 信息素 启发式函数
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平均情况下BKZ算法的启发式分析
11
作者 孙明豪 王世雄 屈龙江 《密码学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第5期1090-1107,共18页
作为使用最广泛的格基约化算法,BKZ算法是攻击格密码体制或者评估其安全性最重要的工具之一.然而,BKZ算法在实际中的行为预测是一个著名的难题.Hanrot等人基于动力系统方法在2011年首次给出BKZ算法的一个分析结果.他们发现在BKZ算法运... 作为使用最广泛的格基约化算法,BKZ算法是攻击格密码体制或者评估其安全性最重要的工具之一.然而,BKZ算法在实际中的行为预测是一个著名的难题.Hanrot等人基于动力系统方法在2011年首次给出BKZ算法的一个分析结果.他们发现在BKZ算法运行过程中只需多项式次调用SVP子程序即可保证输出约化基的质量.最近,Li和Nguyen改进了Hanrot等人的分析结果,给出BKZ算法运行时间和输出质量更好的上界.然而,关于BKZ算法的理论分析仍有一些问题需要被解决:(1)在BKZ算法的动力学分析中,调用LLL算法对格基产生的影响难以被合理地解释;(2)已有关于BKZ算法的分析结果都是在最坏情况下得到的,与其在实际中的表现存在明显偏差.本文的主要贡献在于基于高斯启发式和动力系统方法给出BKZ算法在平均情况下的一个启发式分析.在本文给出的分析中,上述LLL算法产生的影响可以通过几何级数假设被合理地解释.本文最终得到的分析结果不仅在理论上具有更好的上界,而且可以更准确地估计BKZ算法实际输出约化基的质量.实验结果可以验证上述结论. 展开更多
关键词 格基约化算法 动力系统 平均情况下分析 高斯启发式 几何级数假设
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聚类分析的新的启发式算法
12
作者 唐立新 杨自厚 王梦光 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1996年第2期124-127,共4页
对初始聚类点的选择提出一种有效的启发式算法.以内部聚类准则作为评价指标,实验结果表明,该算法明显好于 K-平均算法.
关键词 聚类分析 K-平均算法 启发式算法 系统聚类法
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基于遗传算法的被动式木窗材下料优化
13
作者 任长清 武子棋 +2 位作者 闫杰 丁星尘 杨春梅 《森林工程》 北大核心 2025年第3期595-602,共8页
在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方... 在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方式,以保护进化过程中切割模式的完整性。同时,设计启发式策略和修正策略,用于个体修正和种群进化。仿真试验表明,在不同算例下,除末根外的原料平均利用率均可达到99%,且末根余料长度相较其他算法也有所提高。在2组企业的实际生产数据中,与企业现有软件相比,该算法不仅达到了理论下界,还在除末根外的平均利用率上分别达到99.49%和99.66%,优于企业软件的计算结果。该算法有助于降低成本,能为工程实践提供可靠的解决方案。 展开更多
关键词 一维下料问题 遗传算法 启发式算法 种群编码 可用剩余物
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基于元启发式算法优化的新乡市洪水风险评价 被引量：3
14
作者 李红艳 郝景开 +3 位作者 刘大为 张峰 毛立波 王有理 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期104-112,164,共10页
为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位... 为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位置的洪水清单图。选择9个洪水影响因子,采用方差膨胀因子分析了洪水影响因子与洪水发生的相关性。利用混淆矩阵和受试者工作特性曲线对比6种洪水风险评估方法的评估能力,最后获得6种方法的洪水风险分布图。结果表明:PSO-RF、PSO-BP模型的评估效果优于单一算法,受试者工作特性曲线下面积分别为0.953、0.947;根据得到的洪水风险分布图,新乡市至少36.5%的地区被列为高度易受洪水影响的地区,耦合元启发式算法后的洪水风险评价模型具有更高精度。 展开更多
关键词 洪水风险评价模型 元启发式算法 洪水风险分布图 受试者工作特性曲线 新乡市
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时间敏感网络中基于EDWF-MTTF的启发式调度算法 被引量：2
15
作者 李传煌 廖君虎 +5 位作者 宣家栋 徐琪 张慧峰 朱俊 邹涛 张汝云 《电信科学》 北大核心 2024年第2期22-37,共16页
随着工业控制和信息网络的快速融合发展,基于以太网的时间敏感网络受到了广泛关注。时间敏感网络采用时间触发通信调度来保证数据传输的确定性。然而,现有调度算法难以快速计算大规模周期性流量的调度表。因此,设计了基于带权重的最早... 随着工业控制和信息网络的快速融合发展,基于以太网的时间敏感网络受到了广泛关注。时间敏感网络采用时间触发通信调度来保证数据传输的确定性。然而,现有调度算法难以快速计算大规模周期性流量的调度表。因此,设计了基于带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法,通过灵活适配流量排序权重以及回溯增强等方法,可以在较短时间内解决工业自动化场景中大规模流量的调度问题。实验结果表明,相比经典整数线性规划方法,带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法能更快地计算出大规模周期性流量调度表的较优解。 展开更多
关键词 时间敏感网络 周期性流量 流量调度 启发式算法 回溯法
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残余空间最小化的启发式在线三维装箱策略研究
16
作者 张晓龙 钟珑昕 +3 位作者 徐智浩 李堉明 李惟骞 张檠 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期197-201,共5页
为了实现多箱型货物的实时装箱,且最大化利用装载货物空间,提出一种考虑缓存区的在线启发式装箱算法。结合实际装箱过程中货物的尺寸约束、相交约束、装载顺序约束以及稳定性约束,提出一种名为残余空间的适应度指标来评估缓存区内货物... 为了实现多箱型货物的实时装箱,且最大化利用装载货物空间,提出一种考虑缓存区的在线启发式装箱算法。结合实际装箱过程中货物的尺寸约束、相交约束、装载顺序约束以及稳定性约束,提出一种名为残余空间的适应度指标来评估缓存区内货物以及位姿的适应值,以此寻求最优的在线装箱方案。为了验证算法的有效性,基于Unity3D搭建了仿真实验平台并进行实验。结果表明:该算法空间利用率平均达到64%左右,引入残余空间这一适应度指标使装箱的空间利用率提升了约10%。 展开更多
关键词 多箱型三维装箱 在线装箱 启发式算法 三维可视化
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基于简化阻抗模型和比较元启发式算法的锂离子电池参数辨识方法
17
作者 孙丙香 杨鑫 +3 位作者 周兴振 马仕昌 王志豪 张维戈 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2952-2962,共11页
快速准确地辨识电化学参数对锂离子电池机理建模至关重要。而传统的参数辨识方法多采用直接拟合,难以精确反映电池的内部状态。为解决这一问题,本工作以37 Ah三元电池为研究对象,基于电化学反应中的法拉第过程、双层电容的弥散效应的非... 快速准确地辨识电化学参数对锂离子电池机理建模至关重要。而传统的参数辨识方法多采用直接拟合,难以精确反映电池的内部状态。为解决这一问题,本工作以37 Ah三元电池为研究对象,基于电化学反应中的法拉第过程、双层电容的弥散效应的非法拉第过程以及固相与液相的传导过程,构建了一个与电化学模型映射的修正简化阻抗模型,与伪二维(P2D)模型不同,该模型输入为不同荷电状态(SOC)下的三电极电化学阻抗谱(EIS),通过拟合EIS得到对应工况电化学参数,实现对电池模型准确的参数识别。通过拟合阻抗谱,辨识得到了16个高敏感度的电化学参数,其中正极7个、负极9个。我们进一步比较了66种元启发式算法在锂离子电池电化学参数识别中的性能表现,从识别精度、计算效率和鲁棒性等方面对其进行多维分析。研究结果表明,自适应差分进化算法在参数识别中综合效果最佳,其平均绝对百分比误差小于3%,非重复函数计算次数小于35000次,表明其达到最大准确度的同时运算量较低,提出的辨识方法不仅更好地反映了参数的物理意义,还为电化学模型的简化计算和在线辨识提供了有力支持。 展开更多
关键词 锂离子电池 简化阻抗模型 元启发式算法 电化学阻抗谱
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基于病毒溯源优化思想的元启发式优化算法
18
作者 汪勇 白雪 +1 位作者 艾学轶 蒲秋梅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第3期40-45,共6页
为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式... 为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式更新算法,建立具有目标偏好的感染度函数,由此设计具有快速精准搜索能力的启发式追踪算子和筛查算子。通过17个单目标和多目标测试函数优化实验验证了所提算法在优化精度、优化速度和平均误差上均优于参与比较的其他6个元启发式算法,为复杂优化问题的求解提供了一种新的有效方法。 展开更多
关键词 多目标优化 元启发式算法 病毒溯源 追踪与筛查 误差最优解
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结合启发式算法与改进整数线性规划的有序逃逸布线
19
作者 邓新国 叶似锦 陈家瑞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4302-4313,共12页
在印刷电路板布线中,逃逸布线是重要的组成部分。随着器件引脚数量不断增加,引脚阵列规模不断扩大,有序逃逸布线问题变得愈发复杂。针对目前有序逃逸布线研究中布线时间与质量无法兼顾的问题,提出一种结合启发式算法与改进整数线性规划... 在印刷电路板布线中,逃逸布线是重要的组成部分。随着器件引脚数量不断增加,引脚阵列规模不断扩大,有序逃逸布线问题变得愈发复杂。针对目前有序逃逸布线研究中布线时间与质量无法兼顾的问题,提出一种结合启发式算法与改进整数线性规划的布线方案。该方案分为构建初始解与拆线重布二个阶段。在第一个阶段,先利用最长公共子序列给出逃逸引脚初步布线顺序,接着利用分段代价预估函数的启发式算法,在短时间内对大部分引脚进行预布线。在第二个阶段,首先确定子图范围,然后给出改进的整数线性规划表达式,在初始布线的基础上进行拆线重布,提高布通率的同时达到局部最优。最后再使用最短路径算法进行拆线重布,进一步提高总体布通率。实验结果表明,提出的布线方案能够在较短的时间内得到最优或近似最优的布线结果,相较于使用整数线性规划方案来进行布线,CPU时间平均减少35.57%。 展开更多
关键词 启发式算法 整数线性规划 有序逃逸布线 拆线重布 最短路径
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一种物流配送机器人路径搜索启发式算法研究
20
作者 吴忠秀 薛文珑 陈力 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期312-317,共6页
针对带有时间窗和配送机器人的车辆路径问题,提出了一种自适应大邻域搜索启发式算法(ALNS)。首先研究了带时间窗口的车辆路径问题,分析了在调度-等待-检索系统中,时间窗约束引起的同步问题以及两种不同的配送资源在时间问题上的关系,在... 针对带有时间窗和配送机器人的车辆路径问题,提出了一种自适应大邻域搜索启发式算法(ALNS)。首先研究了带时间窗口的车辆路径问题,分析了在调度-等待-检索系统中,时间窗约束引起的同步问题以及两种不同的配送资源在时间问题上的关系,在此基础上提出了改进的自适应大邻域搜索(ALNS)启发式算法。该算法通过破坏和修复部分现有解,在每次迭代时改变大部分解,通过创建初始解决方案,并在自适应机制的基础上获得最优解决方案。通过实验证明了该算法在解决带有时间窗和配送机器人的车辆路径问题上的性能和有效性,最后对配送机器人的应用情况进行了敏感性分析。 展开更多
关键词 物流车辆 路径规划 配送机器人 启发式算法
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