基于模糊偏好的多目标进化优化算法 被引量：14

1

作者 关志华 寇纪淞 李敏强 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期275-280,共6页

近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注 ,但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集 ,而没有对这个解集进行分析 .这就使得决策者 (DM)在决策阶段 ,无法分辨解的优劣 ,从而给决策带来困难 .本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传... 近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注 ,但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集 ,而没有对这个解集进行分析 .这就使得决策者 (DM)在决策阶段 ,无法分辨解的优劣 ,从而给决策带来困难 .本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法 ,使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重 ,通过与NSGA- 算法所得到的 Pareto曲线进行对照 。 展开更多

关键词 模糊偏好 多目标 进化优化算法 线性加权法 遗传算法 决策

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基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法 被引量：2

2

作者 赵楷文 王鹏 童向荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1415-1422,共8页

高效地平衡算法的多样性、收敛性和可行性是求解约束多目标优化问题(CMOP)的关键;然而,复杂约束的出现给该类问题的求解带来了更大的挑战。因此,提出一种基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法(TEMA),通过完成两个协同进化的任务实现... 高效地平衡算法的多样性、收敛性和可行性是求解约束多目标优化问题(CMOP)的关键;然而,复杂约束的出现给该类问题的求解带来了更大的挑战。因此,提出一种基于双阶段搜索的约束进化多任务优化算法(TEMA),通过完成两个协同进化的任务实现多样性、收敛性和可行性之间的平衡。首先,进化过程由探索和利用两个阶段组成,分别致力于加强算法在目标空间的广泛探索能力和高效搜索能力;其次,设计一种动态约束处理策略以平衡种群中可行解的比例,从而增强算法在可行区域的探索能力;再次,提出一种回退搜索策略,利用无约束Pareto前沿所包含的信息指导算法向约束Pareto前沿快速收敛;最后,在两个基准测试集中的23个问题上进行对比实验。实验结果表明,TEMA分别在14个和13个测试问题上取得最优反世代距离(IGD)值和超体积(HV)值,体现出明显优势。 展开更多

关键词 约束多目标优化问题 进化多任务优化算法 双阶段进化机制 进化算法 约束处理技术

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约束优化进化算法 被引量：119

3

作者 王勇 蔡自兴 +1 位作者 周育人 肖赤心 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期11-29,共19页

约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优... 约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向. 展开更多

关键词 进化算法 约束处理技术 约束优化 多目标优化 约束优化进化算法

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约束优化进化算法综述 被引量：80

4

作者 李智勇 黄滔 +1 位作者 陈少淼 李仁发 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1529-1546,共18页

约束优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解约束优化问题,是进化计算领城的一个重要研究课题.约束优化问题求解存在约束区域离散、等式约束、非线性约束等挑战,其问题的本质是,如何处理可行解与不可行解的关系才能使得算法更高... 约束优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解约束优化问题,是进化计算领城的一个重要研究课题.约束优化问题求解存在约束区域离散、等式约束、非线性约束等挑战,其问题的本质是,如何处理可行解与不可行解的关系才能使得算法更高效.首先介绍了约束优化问题的定义;然后,系统地分析了目前存在的约束优化方法;同时,基于约束处理机制,将这些方法分为罚函数法、可行性法则、随机排序法、?-约束处理法、多目标优化法、混合法等6类,并从约束处理方法的角度对约束优化进化算法的最新研究进展进行综述;最后,指出约束优化进化算法需进一步研究的方向与关键问题. 展开更多

关键词 进化算法 约束处理技术 进化计算 约束优化 约束优化进化算法

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电力系统无功优化的反向优化差分进化算法 被引量：11

5

作者 马立新 王守征 +1 位作者 吕新慧 屈娜娜 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第6期803-806,810,共5页

电力系统无功优化问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性的混合整数优化问题,针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,首次引入反向优化差分进化算法应用于解决电力系统无功优化问题。反向优化差分进化算法利用基于... 电力系统无功优化问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性的混合整数优化问题,针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,首次引入反向优化差分进化算法应用于解决电力系统无功优化问题。反向优化差分进化算法利用基于反向的优化对种群进行初始化,可以获得适应度更优的个体,从而加快了收敛速度;根据一定的跳变率,对种群逐代进行动态跳变,增加了种群的多样性,可以避免算法陷入局部最优解。以系统的有功网损最小为目标函数同时兼顾电压的合理分布,对IEEE-14节点系统进行了无功优化仿真计算,并与其他优化算法进行了比较,结果表明该算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速率较快,收敛精度高,鲁棒性好,可较好地解决电力系统无功优化问题。 展开更多

关键词 电力系统 无功优化 反向优化差分进化算法

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基于多目标—约束优化进化算法的能源综合调度 被引量：2

6

作者 曾亮 梁小兵 +1 位作者 欧燕 叶理德 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2668-2678,共11页

针对钢铁企业多能源介质的动态平衡和优化调度问题,基于全局优化和系统节能思想,建立了煤气—蒸汽—电力等多介质多周期混合优化调度的数学规划模型;应用多目标优化的基本思想,将这一复杂的约束优化问题转化为具有两个目标的多目标优化... 针对钢铁企业多能源介质的动态平衡和优化调度问题,基于全局优化和系统节能思想,建立了煤气—蒸汽—电力等多介质多周期混合优化调度的数学规划模型;应用多目标优化的基本思想,将这一复杂的约束优化问题转化为具有两个目标的多目标优化问题,其中第1个目标取为原问题的目标函数值,第2个目标由约束条件转换得到,表示违反所有约束条件的程度,并采用混合约束优化进化算法求解。实例分析结果表明了模型和方法的有效性,经优化计算得出的调度决策方案实现了煤气—蒸汽—电力等介质的最优化分配、转换和使用,在提高能源综合利用效率的同时,也使钢铁企业获得最大的经济效益。 展开更多

关键词 钢铁企业 多能源介质 综合调度 多目标优化 混合约束优化进化算法

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采用进化算法的Gough-Stewart平台优化设计 被引量：3

7

作者 刘国军 郑淑涛 +2 位作者 刘小初 王英波 韩俊伟 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期39-44,共6页

针对基于传统雅克比矩阵建立Gough-Stewart平台(GSP)的可操作度没有明确的物理意义,且随表示单位不同而发生变化的问题,基于量纲一的雅克比矩阵建立了不随表示单位变化的新可操作度指标.将多态进化算法AEGA应用于GSP单目标函数的优化设... 针对基于传统雅克比矩阵建立Gough-Stewart平台(GSP)的可操作度没有明确的物理意义,且随表示单位不同而发生变化的问题,基于量纲一的雅克比矩阵建立了不随表示单位变化的新可操作度指标.将多态进化算法AEGA应用于GSP单目标函数的优化设计中,得到多组备选方案,最终为设计者提供多组优化参数.为了解决多目标同时优化的问题,把多目标进化算法NSGA-II应用于GSP的优化设计中,得到多组优化解,即Pareto优化解集.以用作运动模拟器的GSP为例进行优化设计分析,验证了方法的可行性,该方法比传统单目标函数优化设计更符合工程实际. 展开更多

关键词 Gough-Stewart平台 量纲一的可操作度 实数编码遗传算法 多态进化算法 多目标优化进化算法 NSGA-Ⅱ Pa-reto优化解集

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基于进化PSO算法的稀疏捷变频雷达波形优化 被引量：4

8

作者 杜思予 全英汇 +2 位作者 沙明辉 方文 邢孟道 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期834-840,共7页

为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility, SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计。首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的... 为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility, SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计。首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵。然后,以最小化SFA雷达信号对应字典矩阵的相关性为目标函数,稀疏载频情况下有效带宽和有效跳频间隔为约束条件,建立优化模型。最后,通过进化PSO算法求解得到最优载频序列。仿真结果表明,所提算法在满足稀疏性约束的条件下,能够有效提高字典矩阵的正交性,保证稀疏重构信号的精度和可靠性。 展开更多

关键词 波形优化 稀疏捷变频雷达 稀疏重构 进化粒子群优化算法

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基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法

9

作者 李二超 李康伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期22-28,共7页

针对基于帕累托(Pareto)支配的多目标进化算法在解决高维问题时选择压力降低,以及基于分解的多目标进化算法在提高收敛性和分布性的同时降低了种群多样性的问题,提出了一种基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法。首先,使用基于... 针对基于帕累托(Pareto)支配的多目标进化算法在解决高维问题时选择压力降低,以及基于分解的多目标进化算法在提高收敛性和分布性的同时降低了种群多样性的问题,提出了一种基于最小距离和聚合策略的分解多目标进化算法。首先,使用基于角度分解的技术将目标空间分解为指定个数的子空间来提高种群的多样性;然后,在生成新解的过程中加入基于聚合的交叉邻域方法,使生成的新解更接近于父代解;最后,分两阶段在每个子空间内基于最小距离和聚合策略来选择解以提高收敛性和分布性。为了验证所提算法的可行性,采用标准测试函数ZDT和DTLZ进行仿真实验,结果表明所提算法的总体性能均优于经典的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)、MOEA/DDE、NSGA-Ⅲ和GrEA。可见,所提算法在提高多样性的同时可以有效平衡收敛性和多样性。 展开更多

关键词 进化优化算法 多目标优化问题 收敛性 多样性 分布性 分解

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基于线性权重最优支配的高维多目标优化算法 被引量：6

10

作者 朱占磊 李征 赵瑞莲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第10期2823-2827,2865,共6页

在高维多目标优化问题中,Pareto支配关系存在非支配解随优化目标数增加呈指数级增长和种群选择压力下降等问题。针对这些问题,基于线性权重聚合函数和支配关系两种比较多目标解方法的思想,提出一种线性权重最优支配关系(LWM-dominance)... 在高维多目标优化问题中,Pareto支配关系存在非支配解随优化目标数增加呈指数级增长和种群选择压力下降等问题。针对这些问题,基于线性权重聚合函数和支配关系两种比较多目标解方法的思想,提出一种线性权重最优支配关系(LWM-dominance),并理论证明了LWM非支配解集是Pareto非支配解集的子集,同时保留了种群中重要的角解。进一步地,基于LWM支配关系,实现了一个高维多目标进化优化算法,基于该算法的实验验证了LWM支配关系的性质。在随机解空间中的实验结果表明LWM支配关系适用于5~15个目标的高维多目标优化问题,通过DTLZ1~DTLZ7高维多目标优化问题进化过程中LWM非支配解集与Pareto非支配解集规模的对比实验,结果表明优化目标数为10和15时非支配解的比例平均下降了约17%。 展开更多

关键词 进化优化算法 高维多目标优化 线性权重函数 支配关系 PARETO前沿

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SVR响应面与进化多目标优化在结构设计中的应用 被引量：5

11

作者 田昆 胡晓兵 +1 位作者 赵清祥 徐营利 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1650-1656,共7页

针对复杂结构优化设计中常出现的低效率、低精度问题,提出支持向量回归机(SVR)响应面与进化多目标优化算法相耦合的优化系统。基于结构风险最小化推导SVR响应面建立原理,采用具有异点预测值可对比特色的正交旋转组合设计作为样本点选取... 针对复杂结构优化设计中常出现的低效率、低精度问题,提出支持向量回归机(SVR)响应面与进化多目标优化算法相耦合的优化系统。基于结构风险最小化推导SVR响应面建立原理,采用具有异点预测值可对比特色的正交旋转组合设计作为样本点选取法,以获得最优试验区。基于NSGA-Ⅱ范式原理建立区间偏好进化优化算法并构建优化系统框架。以45 t门机主梁为研究对象,指定5个几何参数为设计变量,对最大位移、应力进行约束,以轻量化及首阶固有频率为双目标,利用所构建的优化系统进行优化求解。研究结果表明:主梁总质量减少15.9%,首阶固有频率减少9.2%。通过不同响应面模型的效果对比、灵敏度分析及优化方案检验,验证出优化系统的高效可行性。 展开更多

关键词 支持向量回归机响应面 进化多目标优化算法 正交旋转组合设计 优化系统

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面向客户定制产品开发的多目标优化算法设计 被引量：1

12

作者 艾青松 许强 刘泉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期693-698,共6页

对多目标优化进化算法进行研究,设计了基于客户需求信息的产品多目标优化算法。针对进化算法优化效率低的缺点,提出了目标侧重度概念,使进化算法有选择地收敛,提高了算法的优化效率;针对进化算法容易陷入局部最优和解分布不均匀的缺点,... 对多目标优化进化算法进行研究,设计了基于客户需求信息的产品多目标优化算法。针对进化算法优化效率低的缺点,提出了目标侧重度概念,使进化算法有选择地收敛,提高了算法的优化效率;针对进化算法容易陷入局部最优和解分布不均匀的缺点,提出了目标间距概念,避免算法在收敛过程中早熟,保证了最优解的多样性,降低了客户的选择压力。在MATLAB 7.0平台上对改进算法进行仿真实验,并与NSGA-2和SPEA-2两种进化算法进行对比分析,验证了改进算法的可行性、可靠性与优越性。 展开更多

关键词 多目标优化进化算法 目标侧重度 目标间距 多样性

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协同进化PSO算法在瓦斯含量预测中的应用研究 被引量：1

13

作者 谢国民 康海潮 +1 位作者 付华 何武林 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2011年第5期827-830,共4页

针对影响瓦斯含量的各种因素之间的复杂非线性关系,提出了利用协同进化粒子群优化(HCPSO)算法优化带开关权值的神经网络,来实现煤层瓦斯含量预测。通过使用二进制值0和1来表示神经网络的节点间有无连接,并用二进制编码来调节神经网络的... 针对影响瓦斯含量的各种因素之间的复杂非线性关系,提出了利用协同进化粒子群优化(HCPSO)算法优化带开关权值的神经网络,来实现煤层瓦斯含量预测。通过使用二进制值0和1来表示神经网络的节点间有无连接,并用二进制编码来调节神经网络的结构;同时使用协同进化粒子群优化(PSO)算法优化神经网络权值,来获得精度较高、结构精简的神经网络模型。实验结果表明,该方法有效提高了瓦斯含量预测的精度,为煤矿瓦斯预测提供了一种新方法。 展开更多

关键词 协同进化粒子群优化(HCPSO)算法 神经网络 瓦斯 预测

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基于协同进化算法的配电网故障阶段式恢复策略 被引量：20

14

作者 汤亚芳 陈曦 程浩忠 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期71-75,共5页

传统的配电网故障恢复算法难于同时兼顾恢复过程的快速性和恢复策略的最优化。文章提出一种将启发式搜索算法与优化算法相结合的配电网故障阶段式恢复策略:第一阶段采用启发式搜索方法恢复负荷供电;第二阶段利用优化算法处理过载的负荷... 传统的配电网故障恢复算法难于同时兼顾恢复过程的快速性和恢复策略的最优化。文章提出一种将启发式搜索算法与优化算法相结合的配电网故障阶段式恢复策略:第一阶段采用启发式搜索方法恢复负荷供电;第二阶段利用优化算法处理过载的负荷转移;第三阶段按启发式搜索方法处理过载负荷的切除。为实现快速的网络拓扑分析,采用家族树结构表征配电网,并对传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与模拟退火(simulated annealing,SA)优化算法进行改进,提出了协同进化算法(co-evolutionary algorithm of PSO and SA,CPSOSA),CPSOSA算法在求解故障恢复数学模型时具有较高的全局寻优能力。算例分析证明了本文所提恢复策略及算法的可行性和高效性。 展开更多

关键词 配电网 故障恢复 家族树结构 粒子群优化与模拟退火协同进化算法(CPSOSA)

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约束进化算法及其应用研究综述 被引量：21

15

作者 李笠 李广鹏 +1 位作者 常亮 古天龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期1-13,共13页

约束优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中,其对应的约束优化进化算法也成为了进化领域的重要研究方向。约束优化进化算法的本质问题是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目标函数和约束条件,使得算法更加高效。首先对约束... 约束优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中,其对应的约束优化进化算法也成为了进化领域的重要研究方向。约束优化进化算法的本质问题是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目标函数和约束条件,使得算法更加高效。首先对约束优化问题进行定义;然后详细分析了目前主流的约束进化算法,同时,基于不同的约束处理机制,将这些机制分为约束和目标分离法、惩罚函数法、多目标优化法、混合法和其他算法,并对这些方法进行了详细的分析和总结;接着指出约束进化算法亟待解决的问题,并明确指出未来需要进一步研究的方向;最后对约束进化算法在工程优化、电子和通信工程、机械设计、环境资源配置、科研领域和管理分配等方面的应用进行了介绍。 展开更多

关键词 工程实践 约束优化问题 进化算法 约束优化进化算法 约束处理机制

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基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置 被引量：35

16

作者 李玲玲 王鑫 +2 位作者 郎永波 贾立凯 王昕 《电测与仪表》 北大核心 2019年第16期104-110,共7页

针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标... 针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标,建立复合储能容量优化配置模型。在此模型的基础上,采用文章改进的差分进化鲸鱼算法求解得到复合储能系统容量最优配置。最后,通过算例将改进的算法结果与基本的鲸鱼算法、粒子群算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置复合储能容量,使风光功率波动得到更有效的平抑,同时微网联络线利用率也得到了提高,实现了资源的合理利用。 展开更多

关键词 复合储能 容量配置 多目标优化 差分进化鲸鱼优化算法

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改进多目标进化算法的云工作流调度 被引量：5

17

作者 王燕 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期130-136,共7页

针对云计算和云存储资源复杂变化的定价机制给云工作流调度带来了极大的挑战问题,建立了考虑定价机制的多目标云工作流调度模型。针对云工作流调度问题的特点,设计了一种实数编码机制,使得现有的基于实数编码的交叉算子能够直接用于求... 针对云计算和云存储资源复杂变化的定价机制给云工作流调度带来了极大的挑战问题,建立了考虑定价机制的多目标云工作流调度模型。针对云工作流调度问题的特点,设计了一种实数编码机制,使得现有的基于实数编码的交叉算子能够直接用于求解云工作流调度问题,从而避免了现有组合优化方法需要进行解的可行性修正的问题。进一步在MOEA/D算法框架下,设计了一种启发式局部搜索策略,提出了一种新的进化多目标云工作流调度算法。仿真试验结果表明,与目前主流的进化多目标优化算法相比,该算法在求得帕累托最优解集的宽广性和均匀性上具有明显的优势,且算法稳定性更好。该方法对于云平台资源利用率的提升具有重要的应用价值。 展开更多

关键词 工作流调度 云计算 进化多目标优化算法 局部搜索

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V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化 被引量：6

18

作者 李伟豪 杨伟 +1 位作者 左逸凡 李娇 《电力工程技术》 北大核心 2023年第4期41-49,共9页

为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题,建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中,上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)... 为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题,建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中,上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)进行调度,优化各区域EVA的充放电功率并作为下层优化模型的输入;下层优化模型调整各调压方式。在优化算法方面,提出一种自适应差分进化-生物地理学优化(self-adaptive differential evolution-biogeography-based optimization,SaDE-BBO)算法,并在改进的IEEE 33节点配电系统中进行仿真分析。结果表明:在不同充电控制策略下,V2G模式与各调压方式的协调互动在降低各区域EVA运营成本、平抑负荷波动以及保证有源配电网的安全和经济运行方面优势显著,与其他优化算法相比,SaDE-BBO算法具有更优质的解和更好的收敛性。 展开更多

关键词 车辆到电网(V2G) 分布式电源 有源配电网 分层分区 优化运行 自适应差分进化-生物地理学优化(SaDE-BBO)算法

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基于HEOA-XGBoost组合模型的边坡稳定性预测

19

作者 祁云 白晨浩 +3 位作者 秦凯 段宏飞 李绪萍 汪伟 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期137-144,共8页

为预防边坡失稳安全事故发生,针对边坡失稳的不确定性及影响因素的复杂性等问题,提出一种基于人类进化优化算法(HEOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的组合模型,以预测边坡稳定性。首先分析影响边坡失稳的主控因素,选取边坡岩体的6项影响因... 为预防边坡失稳安全事故发生,针对边坡失稳的不确定性及影响因素的复杂性等问题,提出一种基于人类进化优化算法(HEOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的组合模型,以预测边坡稳定性。首先分析影响边坡失稳的主控因素,选取边坡岩体的6项影响因素建立边坡稳定性预测指标体系;其次利用极差标准化统一样本量纲,并采用合成少数类过采样技术(SMOTE)平衡样本等级分布;然后通过HEOA优化XGBoost模型的最大深度、学习率、子样本比例、列样本比例和最小损失;最后利用准确率、精确率、召回率、F_(1)分数和科恩卡帕系数综合评价所建模型的预测结果,并将该模型应用于具体工程实例。结果表明:经HEOA优化后XGBoost模型的最大深度、学习率、子样本比例、列样本比例和最小损失分别为6、0.5838、0.4615、0.5846和0.0244时效果凸显;HEOA-XGBoost组合模型预测边坡稳定性状态相比于其他智能算法优化的XGBoost模型和单一XGBoost模型,其各评价指标均有所提升,表明该模型预测边坡稳定性状态具有较高的精准度和泛化性。 展开更多

关键词 边坡稳定性 人类进化优化算法(HEOA) 极端梯度提升(XGBoost) 极差标准化 合成少数类过采样技术(SMOTE)

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基于OLS与EPSO算法的RBF企业订单预测模型研究 被引量：3

20

作者 宫蓉蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第22期224-226,243,共4页

提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络... 提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络中的参数,如RBF中心位置,RBF宽度和隐层与输出层之间的权值,以提高网络的泛化能力。 展开更多

关键词 径向基函数(RBF) 最小正交二乘算法(OLS) 进化粒子群优化算法(EPSO) 订单预测

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