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基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配 被引量：1
1
作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页
目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多
关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子群动态聚类算法
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基于遗传粒子群算法的输电线路非接触电压测量测点寻优与反演计算
2
作者 杨家全 张旭东 +2 位作者 周寒英 周年荣 汪金刚 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第19期8135-8141,共7页
电压非接触测量对新型电力系统的输电线路智能化、数字化,实时表征线路健康状况具有重要意义。目前非接触电压测量中存在测点位置不好确定、计算精度不高及受环境噪声影响大等问题,严重制约了非接触电压测量方法的工程应用。在此,提出... 电压非接触测量对新型电力系统的输电线路智能化、数字化,实时表征线路健康状况具有重要意义。目前非接触电压测量中存在测点位置不好确定、计算精度不高及受环境噪声影响大等问题,严重制约了非接触电压测量方法的工程应用。在此,提出了一种融合遗传算法和粒子群算法的输电线路传感器测点寻优以及电压反演计算方法。首先,为降低电磁干扰对非接触测量的影响,根据电场耦合测量原理,以观测矩阵条件数为适应度函数,对电场传感器观测点寻优;其次,以线下电场强度理论与实测差值为目标函数,应用遗传粒子群算法进行反演电压计算;最后,在搭建的三相试验平台下进行测试。结果表明,在施加10%的电磁噪声下,电压测量误差小于5%,电压逆计算结果受到的环境噪声干扰减小了12.9%。 展开更多
关键词 非接触测量 位置寻优 遗传粒子群 电压反演
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基于遗传粒子群优化的热负荷预测方法 被引量：1
3
作者 谢文举 薛贵军 +1 位作者 史彩娟 李水清 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期131-138,147,共9页
集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiL... 集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiLSTM)预测模型。首先,利用热负荷历史值、供水流量、供水温度以及回水压力构建模型输入;然后,利用完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将供热负荷分解为不同子序列,以弱化供热负荷数据复杂程度,挖掘数据内部潜在特征;其次,为进一步减少模型计算时间,根据样本熵(sample entropy,SE)对子序列进行合并;最后,利用所提模型对不同子序列进行预测重构。实验表明所提模型相比LSTM、CNN-LSTM以及粒子群优化的混合神经网络(PSO-CNN-LSTM)在供热负荷预测中精度分别提高42%,32%,30%拥有更出色的特征提取能力和精度。 展开更多
关键词 完全噪声辅助聚合经验模态分解 样本熵 遗传粒子群 一次网 热负荷预测
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基于遗传粒子群优化算法的调速器执行机构分段线性模型及参数辨识 被引量：11
4
作者 王力 赵洁 +3 位作者 刘涤尘 王骏 陈刚 刘蔚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期204-210,共7页
某些火电厂调速器执行机构调门呈非线性,基于调门整段全开全关曲线计算的执行机构开启和关闭时间常数结果不准确,改进了汽轮机调速器执行机构数学模型。该模型分别采用主、辅分段开启和关闭时间常数反映调门的非线性,其主开启和关闭时... 某些火电厂调速器执行机构调门呈非线性,基于调门整段全开全关曲线计算的执行机构开启和关闭时间常数结果不准确,改进了汽轮机调速器执行机构数学模型。该模型分别采用主、辅分段开启和关闭时间常数反映调门的非线性,其主开启和关闭时间常数通过全开全关曲线线性段计算得到,并结合调门小扰动实验辨识得到执行机构PID参数,再由全开全关实验确定调门分段点及辅开启和关闭时间常数。选用多个测试函数与其他基本智能算法比较,仿真验证了遗传粒子群优化算法(GA-PSO)的有效性;实际电厂算例验证了所建执行机构分段线性模型及参数的有效性。 展开更多
关键词 遗传粒子群优化 调速器 执行机构 数学模型 参数辨识
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利用自适应混沌遗传粒子群算法反演瑞雷面波频散曲线 被引量：21
5
作者 杨博 熊章强 +1 位作者 张大洲 杨振涛 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1217-1227,I0008,共12页
为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法(ACGPSO):即先采用自... 为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法(ACGPSO):即先采用自适应惯性权重,并设置粒子的节速度,再引入遗传算法的交叉和变异操作及单维全分量的混沌局部搜索。利用该算法对理论模型的无噪和含噪基阶频散曲线进行反演,且针对含噪数据加入二阶与三阶频散曲线进行联合反演。所得反演结果与常规粒子群算法反演结果的对比表明:ACGPSO算法具有更好的稳定性和抗噪性,且基于该算法的联合反演能有效降低解的多解性,显著提高解的精度。对实际数据所做的两步法反演的效果进一步验证了该算法的适用性。 展开更多
关键词 瑞雷面波 频散曲线 粒子群算法 自适应混沌遗传粒子群算法 联合反演
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基于自加速遗传粒子群算法的半封闭式温室能耗预测 被引量：11
6
作者 陈教料 陈教选 +2 位作者 杨将新 胥芳 沈真 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第24期186-193,共8页
针对半封闭式温室环境参数众多且难以测量的问题,提出了一种机理建模与系统辨识建模相结合的温室能耗建模方法。采用自加速遗传粒子群算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and genetic algorithm,S... 针对半封闭式温室环境参数众多且难以测量的问题,提出了一种机理建模与系统辨识建模相结合的温室能耗建模方法。采用自加速遗传粒子群算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and genetic algorithm,SPSO-GA)对温室物理模型中难以确定的参数进行辨识,建立半封闭式温室能耗预测模型。根据上海半封闭式玻璃试验温室的气象数据和测量的能耗值,分别采用遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)和SPSO-GA进行参数辨识与能耗预测比较分析。采用SPSO-GA获得的温室能耗预测结果与实测数据的相对误差为1.4%,分别比GA和PSO减少了2.9%和13.7%。根据日太阳光照辐射总量、室外日均温度2个参数及相应的变化曲线,预测的温室能耗值精确度大于86%。试验与模拟结果验证了基于SPSO-GA的温室能耗预测模型有效,可为半封闭式温室能量负载设计、管理和控制提供理论依据。 展开更多
关键词 温室 算法 能耗管理 半封闭式温室 自加速遗传粒子群算法
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基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型 被引量：7
7
作者 孙伟 张小瑞 +2 位作者 唐慧强 夏旻 张为公 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期219-223,228,共6页
为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟... 为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比。结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 减法聚类 自适应遗传粒子群优化 模糊神经网络
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车辆主动悬架的遗传粒子群LQG控制方法 被引量：31
8
作者 陈双 宗长富 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期189-193,共5页
针对LQG最优控制算法中权重系数依靠经验确定的不足,综合遗传算法和粒子群算法优点,将粒子群算法中粒子速度和位置的更新和遗传算法的选择、交叉与变异操作相结合,提出遗传粒子群LQG控制算法,以优化性能指标权重系数。建立2自由度1/4主... 针对LQG最优控制算法中权重系数依靠经验确定的不足,综合遗传算法和粒子群算法优点,将粒子群算法中粒子速度和位置的更新和遗传算法的选择、交叉与变异操作相结合,提出遗传粒子群LQG控制算法,以优化性能指标权重系数。建立2自由度1/4主动悬架车辆模型,利用Matlab/Simulink软件,对车辆悬架的遗传粒子群LQG控制进行仿真,并与传统LQG控制结果进行对比。结果表明,所提出的遗传粒子群LQG控制方法能同时改善汽车的平顺性和操纵稳定性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 LQG控制 遗传粒子群算法
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一种基于动态Skyline和遗传粒子群优化的云服务组合方法 被引量：5
9
作者 张以文 吴金涛 +1 位作者 郭星 赵姝 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第11期2552-2557,共6页
提出一种改进的基于动态Skyline和多种群遗传粒子群优化的云服务组合优化方法,旨在解决动态、不确定环境下大规模云服务组合优化问题.对云服务组合和服务质量(QoS)形式化描述,提出一种云服务组合优化模型;对Skyline操作进行建模的基础上... 提出一种改进的基于动态Skyline和多种群遗传粒子群优化的云服务组合优化方法,旨在解决动态、不确定环境下大规模云服务组合优化问题.对云服务组合和服务质量(QoS)形式化描述,提出一种云服务组合优化模型;对Skyline操作进行建模的基础上,设计Skyline云服务动态更新算法,以满足云服务因临时加入、退出及QoS变化而引起的动态性和不确定性需求;最后,设计一种新的云服务组合优化算法,算法采用动态Skyline操作和用户约束降低问题求解空间,并基于种群相似性和遗传操作进行防早熟收敛处理.通过真实数据集和随机数据集的大量仿真实验,结果验证了本文算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 云服务组合 QOS约束 动态Skyline 遗传粒子群优化
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遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用 被引量：10
10
作者 薛彩霞 袁伟 +1 位作者 俞孟蕻 樊冀生 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期111-115,共5页
针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法(GA)独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法(PSO)较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群(GAPSO)算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动... 针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法(GA)独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法(PSO)较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群(GAPSO)算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。 展开更多
关键词 船舶 动力定位系统 最优控制 遗传粒子群算法 权重系数
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基于整合移动平均自回归和遗传粒子群优化小波神经网络组合模型的交通流预测 被引量：29
11
作者 殷礼胜 唐圣期 +1 位作者 李胜 何怡刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2273-2279,共7页
针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络(GPSOWNN)相结合的预测模型和算法。在模型构建方面,将ARIM... 针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络(GPSOWNN)相结合的预测模型和算法。在模型构建方面,将ARIMA模型预测值和灰色关联系数大于0.6的相关性强的前3个时刻的历史数据作为小波神经网络(WNN)的输入,在兼顾历史数据的平稳和非平稳的情况下,进行了模型结构简化。在算法方面,通过遗传粒子群算法对小波神经网络的参数初始值进行最优选取,可使其结果在不易陷入局部最优的条件下加快网络训练收敛速度。实验结果表明,在预测精度方面,该方法的模型明显优于整合移动平均自回归模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络,在收敛速度方面,用遗传粒子群算法优化模型明显优于仅用遗传算法优化模型。 展开更多
关键词 短时交通流预测 灰色关联分析法 整合移动平均自回归 遗传粒子群优化小波神经网络
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基于遗传粒子群算法风电机组变速与变桨系统PI控制器设计 被引量：6
12
作者 刘颖明 张书源 +1 位作者 王晓东 柏文超 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第31期13375-13386,共12页
为了提升风电机组的控制精度并降低关键承载部件的载荷情况,通过遗传粒子群方法研究了变速与变桨系统比例积分(proportional integral,PI)控制器的设计。首先,采用泰勒级数将风电机组线性化展开为状态空间方程。然后,通过提取输入、输... 为了提升风电机组的控制精度并降低关键承载部件的载荷情况,通过遗传粒子群方法研究了变速与变桨系统比例积分(proportional integral,PI)控制器的设计。首先,采用泰勒级数将风电机组线性化展开为状态空间方程。然后,通过提取输入、输出和平衡点分别构建变速与变桨系统的数学模型。其次,分别采用Routh法和最小二乘法将变速与变桨系统辨识为低阶惯性系统和惯性时延系统。然后分别基于时间加权绝对误差积分准则和Chien-Hrones-Reswick法整定变速与变桨系统PI控制参数。最后,采用帕累托方法分配控制目标的权重关系并基于遗传粒子群算法优化变速与变桨系统PI控制参数,进而采用最小二乘法将其分别与风速和桨距角拟合构建自适应PI控制。结果表明:在变速控制中能够有效提升输出功率并抑制塔架顶部侧向振动;在变桨控制中能够有效平抑输出功率和发电机转速波动并降低叶片根部载荷情况。可见通过遗传粒子群方法设计的变速与变桨系统PI控制器具有良好的有效性和适用性。 展开更多
关键词 风电机组 PI控制 变速控制 变桨控制 遗传粒子群算法
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遗传粒子群算法的动态计划与排程问题研究 被引量：6
13
作者 李春 葛茂根 +1 位作者 张铭鑫 蒋增强 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期5-9,共5页
文章针对柔性作业车间生产过程中随机出现的异常情况和频繁动态排程导致的系统振荡问题,提出了一种新的动态计划与排程方法;该方法以生产效率、设备利用率以及交货期满意程度三者综合为优化目标,采用基于事件驱动和周期驱动相结合的驱... 文章针对柔性作业车间生产过程中随机出现的异常情况和频繁动态排程导致的系统振荡问题,提出了一种新的动态计划与排程方法;该方法以生产效率、设备利用率以及交货期满意程度三者综合为优化目标,采用基于事件驱动和周期驱动相结合的驱动机制,以适应生产过程中的异常情况,并提出一种改进的主、从递阶结构的遗传粒子群算法;最后,通过实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 动态计划与排程 周期驱动 事件驱动 遗传粒子群算法
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基于遗传粒子群算法的DNA编码优化 被引量：7
14
作者 许世明 张强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期218-220,共3页
DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段,该文从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式,采用遗传粒子群算法解决该多目标优化问题,并在不同的约束准则下将计算... DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段,该文从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式,采用遗传粒子群算法解决该多目标优化问题,并在不同的约束准则下将计算得到的序列与已有的DNA序列进行了对比。仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 DNA编码 多目标优化 遗传粒子群算法
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基于混合遗传粒子群算法的混沌系统参数估计 被引量：3
15
作者 张健中 王庆超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2212-2214,2248,共4页
针对粒子群算法容易出现"早熟"的缺点,提出了一种改进的混合遗传粒子群(hybrid genetic particle swarm optimization,HGPSO)算法。在粒子群算法的迭代中引入淘汰机制,将满足淘汰条件的粒子与当前适应度最优的粒子进行多后代... 针对粒子群算法容易出现"早熟"的缺点,提出了一种改进的混合遗传粒子群(hybrid genetic particle swarm optimization,HGPSO)算法。在粒子群算法的迭代中引入淘汰机制,将满足淘汰条件的粒子与当前适应度最优的粒子进行多后代择优交叉和一定概率的变异操作,以期得到适应度更优的新粒子,代替被淘汰粒子。通过对4个典型函数的测试表明,该算法能够有效地克服"早熟"现象,提高了全局寻优的能力。将改进的算法用于Lorenz混沌系统的参数估计。仿真结果表明,即使在加入测量噪声的情况下,该算法仍能够对系统的未知参数做出有效的估计。 展开更多
关键词 LORENZ混沌系统 参数估计 混合遗传粒子群算法 交叉 变异
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基于遗传粒子群算法的光伏并网逆变器参数辨识 被引量：26
16
作者 徐岩 靳伟佳 朱晓荣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期103-109,共7页
在并网光伏发电系统模型基础上,通过分析逆变器控制器结构,确定待辨识参数。提出一种基于遗传粒子群(GAPSO)算法的光伏并网逆变器参数辨识方法,同步辨识各控制参数。辨识结果与遗传算法和粒子群算法辨识结果的对比表明,GAPSO参数优化模... 在并网光伏发电系统模型基础上,通过分析逆变器控制器结构,确定待辨识参数。提出一种基于遗传粒子群(GAPSO)算法的光伏并网逆变器参数辨识方法,同步辨识各控制参数。辨识结果与遗传算法和粒子群算法辨识结果的对比表明,GAPSO参数优化模型在辨识精度和收敛速度方面具有明显的优越性。最后对参数辨识模型的泛化能力进行评价,比较了3种不同扰动情况下的仿真曲线与测试曲线,验证了模型的适用性和准确性。 展开更多
关键词 光伏发电系统 并网逆变器 控制器 参数辨识 遗传粒子群
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遗传粒子群优化的DV-Hop定位算法 被引量：24
17
作者 高美凤 李凤超 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1083-1088,共6页
用常规粒子群改进的DV-Hop算法由于粒子易陷入局部最优而导致较大的定位误差,对此,提出了结合遗传粒子群的DV-Hop定位(GAPSO-DV-Hop)算法。首先根据最大理想跳数筛选锚节点,计算加权平均每跳距离,权重采用锚节点之间距离、最小跳数、以... 用常规粒子群改进的DV-Hop算法由于粒子易陷入局部最优而导致较大的定位误差,对此,提出了结合遗传粒子群的DV-Hop定位(GAPSO-DV-Hop)算法。首先根据最大理想跳数筛选锚节点,计算加权平均每跳距离,权重采用锚节点之间距离、最小跳数、以及通信半径构成;其次,用遗传机制改进粒子群算法以代替最小二乘法,所作改进包括使用前摄估计缩小粒子搜索范围、根据遗传算法中的交叉策略生成待交叉粒子队列,并在每次迭代后选取最差个体做动态变异。仿真结果表明,在相同环境下,所提GAPSO-DV-Hop算法的定位精度明显高于常规DV-Hop算法以及其他对比算法。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点定位 遗传粒子群算法 平均每跳距离 前摄估计
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量：1
18
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于遗传混沌粒子群算法的喷涂机器人时间最优轨迹规划
19
作者 刘夢真 郭丽峰 +1 位作者 郑雨潇 宋立滨 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期63-68,共6页
为提高大尺度曲面喷涂机器人作业效率,提出一种基于遗传混沌粒子群算法的时间最优轨迹规划方法。采用3-5-3分段多项式插值获得喷涂轨迹间过渡路径的机器人关节位置轨迹;以时间最优建立目标函数,在传统粒子群算法基础上,引入Logistic混... 为提高大尺度曲面喷涂机器人作业效率,提出一种基于遗传混沌粒子群算法的时间最优轨迹规划方法。采用3-5-3分段多项式插值获得喷涂轨迹间过渡路径的机器人关节位置轨迹;以时间最优建立目标函数,在传统粒子群算法基础上,引入Logistic混沌序列初始化粒子的速度和位置;采用非线性动态调整策略对惯性权重和学习因子的生成方式进行改进;在粒子的速度和位置更新后加入遗传算法的轮盘赌选择、交叉和变异操作。在MATLAB平台进行的仿真实验表明:优化后机器人通过过渡路径的时间缩短了45.9%,在收敛速度方面改进算法较传统粒子群算法提高了56.6%。该算法可有效实现喷涂机器人时间最优轨迹规划。 展开更多
关键词 轨迹规划 遗传混沌粒子群算法 3-5-3多项式插值 时间最优 喷涂机器人
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考虑站点转乘的公交接驳地铁站点群线路优化
20
作者 王连震 杜翼飞 +2 位作者 刘克毅 周铭 薛淑祺 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第4期41-51,共11页
为促进公交与地铁之间的有效接驳,针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型,并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制,对涉及两次或更... 为促进公交与地铁之间的有效接驳,针对地铁站点群周边接驳公交线路的客流时空分布及换乘效率进行协同优化研究.构建考虑系统总成本最小化和线网换乘需求最大化的多目标优化模型,并增设换乘时间成本和换乘次数的惩罚机制,对涉及两次或更多换乘的情况加以约束,促使系统在设计时尽可能减少不必要的换乘.引入自适应精英保留策略和惯性系数动态调整策略,设计并采用遗传粒子群混合算法来求解模型.研究结果表明:在接驳公交服务能力方面,相较于原有公交线网,优化后的公交载客量提升约23%;在经济性维度,乘客人均出行成本降低约9%;在算法性能上,所设计的混合优化算法较传统遗传算法运行速度提升15.4%.优化模型在换乘吸引力、人均出行成本等多个关键指标上均优于既有公交线路,验证了模型在提升接驳公交网络运营效率和服务质量方面的有效性,可以为城市公共交通系统的精细化管理和智能化升级提供参考. 展开更多
关键词 城市交通 地铁站点群 接驳公交线路 多目标协同优化 遗传粒子群混合算法
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