基于卡尔曼滤波的遗传蚁群混合算法优化改进云模型的渗流监测异常值识别

1

作者 王奎 欧斌 +1 位作者 刘振宇 傅蜀燕 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第33期14393-14399,共7页

大坝安全监测序列中广泛分布异常值,对其进行筛选与辨识是判定大坝运行性态的前提。传统的基于回归模型的异常识别方法会对监测数据造成正常值误判或者异常值漏判的情况。针对上述问题,将监测数据序列结合卡尔曼滤波方法去除噪声项,并... 大坝安全监测序列中广泛分布异常值,对其进行筛选与辨识是判定大坝运行性态的前提。传统的基于回归模型的异常识别方法会对监测数据造成正常值误判或者异常值漏判的情况。针对上述问题,将监测数据序列结合卡尔曼滤波方法去除噪声项,并以测值的日变化速率代替去噪后的数据,从而保留数据真实的演变轨迹,再结合云模型,建立基于日变化速率的改进云模型。同时采用遗传蚁群混合算法对改进云模型的阈值进行优化。分别对去噪前后和阈值优化前后的异常值数量进行对比分析。结果显示:原始数据经过卡尔曼滤波去噪处理后,日变换速率的总体范围显著减小,而用遗传蚁群混合算法对阈值区间进行优化后,其优化后的阈值区间小于优化前的。结果表明:所提出的方法在大坝的渗流监测中可更好地识别异常值,减少因噪声而引起的误判,有效提高对异常值的识别精度。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 日变化速率 遗传蚁群混合算法 改进云模型

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遗传蚁群混合算法在水电站优化调度中的应用 被引量：4

2

作者 赵杰 董增川 +2 位作者 王德智 周慧 朱信华 《水电能源科学》 2008年第5期132-134,共3页

针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解。引入遗传变异的进化过程提高蚁群算法的寻优效率,并在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,改善寻优性能、加速了收敛,使算法同时具有随机性和确定性。实例计算... 针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解。引入遗传变异的进化过程提高蚁群算法的寻优效率,并在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,改善寻优性能、加速了收敛,使算法同时具有随机性和确定性。实例计算结果表明,该算法为水电站优化调度提供了有效求解方法。 展开更多

关键词 水电站 优化调度 遗传蚁群混合算法

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基于混合遗传蚁群优化随机森林算法的激光熔覆Ni60裂纹预测与工艺参数优化

3

作者 李涛 邓林辉 +2 位作者 莫彬 石非凡 刘伟嵬 《中国机械工程》 北大核心 2025年第6期1322-1328,1337,共8页

为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价... 为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价指标间预测模型,最后使用遗传算法进行工艺参数反向寻优。研究结果表明:与ACO-RFA模型相比,HGA-ACO-RFA在预测精度与评价指标方面有显著改善,反向寻优获得的最优工艺参数可制备出几乎无裂纹的熔覆层。 展开更多

关键词 激光熔覆 裂纹 评价方法 混合遗传蚁群算法 随机森林算法

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基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化 被引量：14

4

作者 王晓瑜 原思聪 李曼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1376-1378,1382,共4页

针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化。先用遗传算法获得PID参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索出PID参数的最优值。仿真结... 针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化。先用遗传算法获得PID参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索出PID参数的最优值。仿真结果表明,对于给定的被控对象,相比于GA和ACS算法,该算法搜索出的Kkp、Kki、Kkd最优,系统响应时间短,动态性和稳定性佳,说明该方法整定出的PID参数值具有最优性。对于其他的控制对象和过程也具有参考价值。 展开更多

关键词 PID控制器 交叉因子 蚁群遗传混合算法 自适应 信息素

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基于混合遗传蚁群算法的数字微流控芯片测试路径规划 被引量：9

5

作者 汪杰君 刘江宽 +2 位作者 黄喜军 许川佩 莫玮 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1183-1191,共9页

数字微流控芯片在生化检测领域的应用越来越广泛,为保障芯片的可靠性必须对其进行全面且高效的故障测试。随着芯片规模的扩大,故障测试问题也越来越复杂。针对数字微流控芯片的灾难性故障测试,为提高故障测试方法的时间效率,本文提出了... 数字微流控芯片在生化检测领域的应用越来越广泛,为保障芯片的可靠性必须对其进行全面且高效的故障测试。随着芯片规模的扩大,故障测试问题也越来越复杂。针对数字微流控芯片的灾难性故障测试,为提高故障测试方法的时间效率,本文提出了一种基于混合遗传蚁群算法的测试路径规划方案。首先,该方案优化了芯片故障测试模型的转化过程;其次,先利用遗传算法的全局特性生成全局较优测试路径,并根据较优测试路径形成蚁群算法的初始信息素分布;最后,再利用蚁群算法搜索最优测试路径。该方案适用于离线测试和在线测试,能够兼容规则和非规则芯片。实验仿真结果表明,该方案提高了测试模型转化的效率,在获得较优测试路径的同时改善了测试算法的收敛特性,提高了测试方法的时间效率。 展开更多

关键词 数字微流控芯片 混合遗传蚁群算法 测试路径规划 时间效率

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基于混合遗传蚁群算法的多Agent动态任务分配研究 被引量：3

6

作者 张晋 曹耀钦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第B10期268-270,共3页

在多Agent系统中,由于任务的复杂性和Agent之间的异构,Agent的动态任务分配问题实际上是一个NP难优化问题。针对MAS的任务分配问题的动态特性,首先建立任务分配数学模型,建立任务分配优化的目标函数;其次提出了一种混合遗传蚁群算法。... 在多Agent系统中,由于任务的复杂性和Agent之间的异构,Agent的动态任务分配问题实际上是一个NP难优化问题。针对MAS的任务分配问题的动态特性,首先建立任务分配数学模型,建立任务分配优化的目标函数;其次提出了一种混合遗传蚁群算法。利用遗传算法快速迭代和蚁群算法正反馈信息、分布式求解的特点实现任务分配的组合优化。实验仿真的结果分析表明,该算法具备较好的全局收敛效率和求解精度,可明显提升多Agent系统的性能。 展开更多

关键词 多Agent系统(MAS) 动态任务分配 混合遗传蚁群算法

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基于混合遗传—蚁群算法的MRO服务调度研究 被引量：5

7

作者 聂兆伟 熊丹丹 杨海成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期438-440,447,共4页

随着设备的维修、维护和大修(maintenance,repair&overhaul,MRO)规模扩大,设备的维修和维护越来越难,成本越来越高,MRO服务企业需要更加科学合理地调配资源,这就带来了MRO服务调度问题。为此提出了一种基于混合遗传—蚁群算法的MRO... 随着设备的维修、维护和大修(maintenance,repair&overhaul,MRO)规模扩大,设备的维修和维护越来越难,成本越来越高,MRO服务企业需要更加科学合理地调配资源,这就带来了MRO服务调度问题。为此提出了一种基于混合遗传—蚁群算法的MRO调度方法。建立了维修服务调度问题数学模型,采用混合遗传—蚁群算法对模型求解,以综合适应值最小为优化目标,得出最优调度方案,解决了MRO服务调度问题。最后,以某航天企业的10个维修任务为例,比较了提出的基于混合遗传—蚁群算法的调度方法与常规遗传算法、蚁群算法的优化结果,结果表明两种算法结果一致,且基于遗传—蚁群算法的调度方法收敛速度更快,从而验证了本方法的可行性。 展开更多

关键词 MRO服务 调度 数学模型 混合遗传—蚁群算法

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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型 被引量：11

8

作者 靳文舟 胡为洋 +2 位作者 邓嘉怡 罗晨伟 韦兰辉 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期123-133,共11页

需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交... 需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型;然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法;最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济;改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。 展开更多

关键词 需求响应公交 灵活调度 多车型 多种运营模式 混合遗传算法 混合遗传-蚁群算法

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ELRP多目标优化模型及其混合算法

9

作者 孙君 谭清美 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第20期74-80,共7页

以时间效益最大化为主要目标、成本最小化为次要目标,考虑灾后纵多不确定因素,基于系列假设和约束条件构建ELRP多目标优化模型;采用先定位分配,再安排路线的思路,首先根据时间窗、距离和路阻等因素进行应急中转站定位和救援点分配,再设... 以时间效益最大化为主要目标、成本最小化为次要目标,考虑灾后纵多不确定因素,基于系列假设和约束条件构建ELRP多目标优化模型;采用先定位分配,再安排路线的思路,首先根据时间窗、距离和路阻等因素进行应急中转站定位和救援点分配,再设计ACO-GA混合启发式算法进行全局和局部路径寻优;运用SOLOMON标准测试数据测试模型和算法的可行性,最后将其用于求解以江苏地震灾害为背景的仿真实例。研究结果表明,优化模型和改进算法具有较好性能,解的质量和稳定性有明显改进,其运算结果可以作为地方政府应急救援决策的理论支持。 展开更多

关键词 应急定位-路径问题 多目标优化模型 蚁群-遗传混合算法 应急中转站 救援点

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面向SDN的虚拟网络映射算法研究 被引量：6

10

作者 王健 赵国生 李志新 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期26-35,共10页

针对虚拟网络的映射问题,提出一种在SDN环境下基于蚁群混合遗传算法的虚拟网络映射方法。通过建立线性规划模型,将映射过程分为节点映射和链路映射,首先基于该融合算法将虚拟节点映射到物理节点上,再利用最短路径算法将虚拟链路映射到... 针对虚拟网络的映射问题,提出一种在SDN环境下基于蚁群混合遗传算法的虚拟网络映射方法。通过建立线性规划模型,将映射过程分为节点映射和链路映射,首先基于该融合算法将虚拟节点映射到物理节点上,再利用最短路径算法将虚拟链路映射到物理链路上,以此提高虚拟网络请求的接受率。仿真实验结果表明,与D-ViNE、R-ViNE以及RW-BFS相比,蚁群混合遗传算法能有效地将虚拟网络请求的接受率提高10%,并较好地改善了节点和链路的平均利用率以及映射的收益成本比值。 展开更多

关键词 SDN 网络虚拟化 蚁群混合遗传算法 虚拟网络映射

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基于综合关联度的注射成型工艺参数多目标优化研究 被引量：5

11

作者 黄风立 许锦泓 +1 位作者 顾金梅 娄勇坚 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2009年第12期60-64,共5页

针对注射成型过程中的两个品质指标(翘曲量和收缩率),提出了基于综合关联度、Kriging模型及自适应遗传-蚁群算法的注射成型工艺参数优化方法。首先给出了综合关联度的定义及计算方法,然后给出了Kriging模型的拟合方法和自适应遗传-蚁群... 针对注射成型过程中的两个品质指标(翘曲量和收缩率),提出了基于综合关联度、Kriging模型及自适应遗传-蚁群算法的注射成型工艺参数优化方法。首先给出了综合关联度的定义及计算方法,然后给出了Kriging模型的拟合方法和自适应遗传-蚁群的优化算法。在结合带凸沿杯子的注射成型具体实例的研究中,首先给出了注射成型工艺参数的范围,其次给出了基于正交实验的设计变量确定方法,然后基于超拉丁立方实验及Kriging方法进行模型近似,最后利用自适应的遗传-蚁群算法进行优化求解。模流分析及实际注塑实验表明,注射成型工艺参数优化的结果可靠。 展开更多

关键词 注射成型 工艺参数 综合关联度 KRIGING模型 遗传-蚁群混合算法

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流线型箱梁气动外形的数值优化 被引量：5

12

作者 孙强 周志勇 +2 位作者 胡传新 秦鹏 黄德睦 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期93-100,共8页

为改善基于风洞试验的桥梁断面气动外形优化方法所固有的人力物力耗费、搜索范围有限等缺点,提出了一套基于数值计算和数学策略的主梁气动外形优化方法。选取断面下腹板倾角和梁高作为设计变量,以计算流体力学(CFD)模拟和颤振时域法作... 为改善基于风洞试验的桥梁断面气动外形优化方法所固有的人力物力耗费、搜索范围有限等缺点,提出了一套基于数值计算和数学策略的主梁气动外形优化方法。选取断面下腹板倾角和梁高作为设计变量,以计算流体力学(CFD)模拟和颤振时域法作为数值计算手段替代风洞试验,将试验设计、蚁群混合遗传算法与Kriging代理模型作为协同数学策略替代试错法,探索优化了苏通长江大桥流线型箱梁断面颤振性能最佳的参数匹配方案。结果显示,设计域内最优断面颤振临界风速比原型断面提高8%,下腹板倾角相比梁高对颤振性能影响更大,且存在交互作用。主梁断面气动外形数值优化方法能够较好地取代风洞试验进行外形寻优,研究对以后大跨度桥梁断面选型具有借鉴意义。 展开更多

关键词 流线型箱梁 CFD KRIGING模型 气动外形优化 颤振时域法 蚁群混合遗传算法 颤振性能

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钢构企业生产调度系统的研究与应用 被引量：1

13

作者 花季伟 佟静翠 雷兆明 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第9期67-71,共5页

一个好的生产调度系统可以给钢结构企业的生产带来巨大的收益,但钢构企业的生产调度约束复杂、寻优困难。针对该调度问题提出基于蚁群遗传混合算法的生产调度模型,并解决动态调度情况下的紧急工件插入问题。以河北省某钢结构企业为依托... 一个好的生产调度系统可以给钢结构企业的生产带来巨大的收益,但钢构企业的生产调度约束复杂、寻优困难。针对该调度问题提出基于蚁群遗传混合算法的生产调度模型,并解决动态调度情况下的紧急工件插入问题。以河北省某钢结构企业为依托,对该生产调度系统执行情况进行研究,实验结果表明,该蚁群遗传混合算法在钢构企业生产调度中的应用可以提高生产效率。 展开更多

关键词 钢结构 生产调度 蚁群遗传混合算法 动态调度

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一种支持QoS的电力通信组网建模与仿真 被引量：1

14

作者 张学毅 谷聚辉 周美琴 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1605-1610,共6页

针对低压配电网电力载波通信网络复杂及信道时变等特点,传统蚁群算法在解决路由问题时,存在收敛过慢和停滞现象,算法容易陷入局部最优。提出了一种以传输时延和负载为评价因子的自动组网算法,在蚁群算法后期加入遗传算法,利用改进的交... 针对低压配电网电力载波通信网络复杂及信道时变等特点,传统蚁群算法在解决路由问题时,存在收敛过慢和停滞现象,算法容易陷入局部最优。提出了一种以传输时延和负载为评价因子的自动组网算法,在蚁群算法后期加入遗传算法,利用改进的交叉算子获得最优解,变异算子加速算法向最优解收敛。模拟建立电力通信网络拓扑结构,结合Qo S路由要求,通过MATLAB仿真,验证了该算法通信性能得到改善,在一定程度上解决了电力通信Qo S路由问题。 展开更多

关键词 电力 通信网络 服务质量 混合蚁群遗传算法 仿真

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柔性自动化生产线设备动态负荷率分析及优化 被引量：3

15

作者 陆远 尹建定 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2017年第7期64-67,72,共5页

生产制造的高效性、灵活性以及缩短生产投产的准备时间等是柔性化自动生产的特性。为了适应柔性自动化生产的特点,解决瓶颈设备负荷率过高并使设备负载均衡的问题,提出了一种面向柔性自动化生产线的设备动态负荷率的分析方法。在构建关... 生产制造的高效性、灵活性以及缩短生产投产的准备时间等是柔性化自动生产的特性。为了适应柔性自动化生产的特点,解决瓶颈设备负荷率过高并使设备负载均衡的问题,提出了一种面向柔性自动化生产线的设备动态负荷率的分析方法。在构建关键设备负荷率的模型基础上,给出了设备的动态负荷率的评估方法。在生产任务数据动态性的基础上以及小批量和多品种的生产模式下,通过结合蚁群遗传混合算法,优化了设备的利用率,同时降低了瓶颈设备的负载,使生产线各设备负载均衡,通过与实际生产情况相对比,验证了该分析方法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 设备动态负荷率 瓶颈负荷 蚁群遗传混合算法

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带立即折返的高速动车组乘务交路回路优化编制方法 被引量：6

16

作者 杨嘉宝 符卓 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2738-2745,共8页

机车乘务交路回路是机车乘务交路的组成部分,其合理构建对于乘务人员(司机)的劳动效率和铁路运输的成本具有重要意义。通过对带立即折返的高速动车组乘务交路回路优化构建问题的分析和抽象,根据其问题特点在已有的集合分解问题(set part... 机车乘务交路回路是机车乘务交路的组成部分,其合理构建对于乘务人员(司机)的劳动效率和铁路运输的成本具有重要意义。通过对带立即折返的高速动车组乘务交路回路优化构建问题的分析和抽象,根据其问题特点在已有的集合分解问题(set partitioning problem)模型基础上进行拓展,建立其优化模型,并设计一个蚁群-遗传混合算法求解该模型。研究结果表明:用该方法求出的乘务交路回路方案优于铁路现场现行的"先到先走"的方法。 展开更多

关键词 铁路运输 机车乘务交路 立即折返 集合分解问题 蚁群.遗传混合算法

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含分布式电源的配电站选址机会约束规划 被引量：1

17

作者 窦迅 姜淼 高赐威 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第11期52-60,共9页

越来越多的分布式电源DG(distributed generation)自发接入配电网,因此研究考虑含DG波动性的配电站选址规划具有很强的实际意义。建立了含DG的配电站机会约束规划模型,并采用蒙特卡洛仿真的方法来进行区间估计。面对负荷点分配问题,对... 越来越多的分布式电源DG(distributed generation)自发接入配电网,因此研究考虑含DG波动性的配电站选址规划具有很强的实际意义。建立了含DG的配电站机会约束规划模型,并采用蒙特卡洛仿真的方法来进行区间估计。面对负荷点分配问题,对基于沃罗诺伊图(Voronoi diagram)的贪心算法与基于蚁群的启发式算法两种算法的优劣进行了比较。规划主流程采用遗传算法,并将配电站的选择进行编码。根据上海某地区实例进行了计算,计算结果证明了算法的有效性,并讨论了配电站选择与置信度对目标函数的影响、蚁群算法优化结果等问题。 展开更多

关键词 混合遗传蚁群算法 沃罗诺伊图 机会约束规划 蒙特卡洛 分布式电源

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