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基于POA-GWO-CSO 算法的新能源电力系统精准切负荷控制多目标优化方法 被引量：5
1
作者 张建新 邱建 +4 位作者 赵青春 姜拓 李建设 夏尚学 靳文星 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1262-1270,共9页
为解决新能源电力系统因功率缺额引发系统频率、电压偏移等一系列安全问题,文章提出了一种基于POA-GWO-CSO算法的电力系统精准切负荷控制多目标优化方法。首先,从电力系统的安全性和经济性两个方面综合考虑电力系统稳定运行和分布式电... 为解决新能源电力系统因功率缺额引发系统频率、电压偏移等一系列安全问题,文章提出了一种基于POA-GWO-CSO算法的电力系统精准切负荷控制多目标优化方法。首先,从电力系统的安全性和经济性两个方面综合考虑电力系统稳定运行和分布式电源出力特性等各项约束条件,提出一种基于负荷分类的精准切负荷控制多目标优化模型;然后,为了增强传统鹈鹕优化算法(POA)全局与局部搜索能力之间的协调关系,克服优化算法在处理复杂问题时出现收敛过早、寻优范围不够、求解精度不高等问题,引入非线性惯性权重因子、灰狼优化算法(GWO)中狼群领导者策略以及纵横交叉法(CSO),对鹈鹕新的个体的位置进行更新;最后,基于改进后的IEEE33节点进行实证分析。分析结果表明,利用改进的POA-GWO算法对紧急切负荷模型进行求解,实现了系统经济性及稳定性的协调控制。 展开更多
关键词 新能源电力系统 精准切负荷 鹈鹕优化算法 灰狼优化算法 纵横交叉法
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用于碳酸盐岩储层裂缝检测的GWO-CS-BP算法及应用研究
2
作者 李琼 张宇 石林坤 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第4期833-845,共13页
碳酸盐岩储层中的裂隙是油气的运移通道和储集空间,对于油气勘探、开发和评价都具有重要的指导意义。针对研究区碳酸盐岩储层裂缝检测的难题,提出灰狼布谷鸟优化BP算法(GWO-CS-BP),该算法是将GWO-CS(grey wolf-cuckoo search algorithm)... 碳酸盐岩储层中的裂隙是油气的运移通道和储集空间,对于油气勘探、开发和评价都具有重要的指导意义。针对研究区碳酸盐岩储层裂缝检测的难题,提出灰狼布谷鸟优化BP算法(GWO-CS-BP),该算法是将GWO-CS(grey wolf-cuckoo search algorithm)与BP(back propagation)相结合形成的裂隙检测方法。将含裂缝信息的相干、曲率、倾角、方位角和构型张量等属性作为GWO-CS-BP神经网络的输入数据,在工区地质资料约束下根据测井数据获得裂缝发育水平评价指标,进而对研究区裂缝发育水平进行评价并划分等级。研究区碳酸盐岩储层裂缝发育水平检测结果表明,GWO-CS-BP算法能够综合各属性特点对研究区的裂缝发育水平特征进行二次误差控制,获得裂缝发育水平评价指标f s并将研究区裂缝发育水平划分为3个等级及4个裂缝存在区域。其中,当研究区裂缝发育水平参数的值适中时,即f s的值大于4.0且小于5.8时,C区域最有利于油气的聚集,高产井的分布数量较多。利用GWO-CS-BP算法对研究区的裂缝发育水平进行了精细评价,并得出裂隙发育水平参数f s,实现了GWO-CS算法改进的BP神经网络在裂缝检测中的有效应用。 展开更多
关键词 地震属性 裂缝检测 gwo-cs优化算法 BP神经网络 碳酸盐岩储层
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改进鲸鱼优化算法在前向激光散射颗粒测量技术粒径分布反演中的应用 被引量：1
3
作者 刘会玲 韩星星 +2 位作者 赵蓓 高冰 汪加洁 《光子学报》 北大核心 2025年第3期118-131,共14页
颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况,由于反演过程中的寻优参数成倍增加,反演计算量成指数增大,传统反演算法存在寻优效率快速下降,鲁棒性和反演... 颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况,由于反演过程中的寻优参数成倍增加,反演计算量成指数增大,传统反演算法存在寻优效率快速下降,鲁棒性和反演精度迅速恶化等问题。通过改进鲸鱼优化算法在多维函数求解寻优中的特性,针对前向激光散射法中颗粒粒径分布反演问题提出了一种对数形式的自适应概率阈值和非线性变化的收敛因子,提高了鲸鱼优化算法在反演寻优过程中平衡全局搜索以及局部寻优的能力。通过反向学习方法进行初始化以及借助贪婪原则进行个体更新,可以实现对颗粒粒度分布的精确快速反演。仿真结果表明,该算法对在不同程度随机噪声下服从正态分布、Rosin-Rammler分布和Johnson'S_(B)分布的单峰及多峰分布具有很好的鲁棒性与反演精度。将该算法应用于聚苯乙烯标准颗粒群的实验测量,得到了很好的反演结果,验证了该算法在抗噪性能和测量准确性上的有效性。 展开更多
关键词 前向激光散射 群智能优化算法 鲸鱼优化算法 颗粒粒度分布 多峰分布
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究 被引量：1
4
作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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快速综合学习粒子群优化算法 被引量：3
5
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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融合多策略的改进鹈鹕优化算法 被引量：1
6
作者 李智杰 赵铁柱 +3 位作者 李昌华 介军 石昊琦 杨辉 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1184-1197,1206,共15页
针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反... 针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群,在增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础;然后,在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度;最后,引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验测试了单一改进策略的改进效果,并将IPOA与其他9种优化算法进行了对比。实验结果证明了各改进策略的有效性和IPOA的优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 帐篷混沌映射 折射反向学习 非线性惯性权重因子 樽海鞘群算法
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多目标双元闭环供应链回收连锁店选址模型及优化算法 被引量：1
7
作者 魏欣 张宇恒 +1 位作者 张惠珍 马良 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期818-824,共7页
为推进各类资源节约集约利用,提高废弃物回收和利用效率,考虑了竞争存在下的利润最优化问题,从逆向供应链视角,基于博弈理论构建了包含制造商、回收商、回收竞争商,以及消费者在内的混合竞争回收渠道双元闭环供应链系统;并同时以建设服... 为推进各类资源节约集约利用,提高废弃物回收和利用效率,考虑了竞争存在下的利润最优化问题,从逆向供应链视角,基于博弈理论构建了包含制造商、回收商、回收竞争商,以及消费者在内的混合竞争回收渠道双元闭环供应链系统;并同时以建设服务成本最小化、客户满意度最大化、回收利润最大化为目标,建立多目标双元闭环供应链回收连锁店选址模型。借鉴蘑菇繁殖生长机制的原理,以繁殖过程中菌落思想为核心,结合Pareto非支配解集算法设计了改进的蘑菇繁殖算法,对多目标选址问题进行优化求解。实验结果验证了模型的可行性和算法的有效性,并通过比较竞争者价格敏感度与交叉价格敏感度对优化目标的影响,为回收连锁店选址决策提供了参考。 展开更多
关键词 选址问题 回收连锁店 多目标优化 蘑菇繁殖算法
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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计 被引量：3
8
作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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改进樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化问题 被引量：1
9
作者 齐琳 马良 张惠珍 《包装工程》 北大核心 2025年第9期196-202,共7页
目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解... 目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解临沂—沈阳多式联运路径问题。结果通过随机算例、实际案例验证以及与基本樽海鞘算法对比可知,改进的樽海鞘算法展现出优越的优化性能。结论采用改进的樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化模型,能够提供高效的解决方案,为决策者在处理多目标决策问题时提供一个有效的解决策略,有助于在实际应用中提供更优的运输路径规划方案。 展开更多
关键词 多式联运 低碳 樽海鞘算法 路径优化问题
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基于改进灰狼算法的风光储微电网容量优化配置 被引量：1
10
作者 李圣清 乔靖潇 +1 位作者 高泽华 曾进辉 《智慧电力》 北大核心 2025年第8期11-19,共9页
为提升风光储微电网的经济性与运行可靠性,建立了考虑需求响应的风光储微电网模型,并采用一种改进灰狼算法对模型进行求解。针对灰狼算法易于陷入局部最优解的问题,提出以下改进策略:首先,使用佳点集初始化增强初始种群多样性;其次,引... 为提升风光储微电网的经济性与运行可靠性,建立了考虑需求响应的风光储微电网模型,并采用一种改进灰狼算法对模型进行求解。针对灰狼算法易于陷入局部最优解的问题,提出以下改进策略:首先,使用佳点集初始化增强初始种群多样性;其次,引入非线性收敛因子以平衡算法的全局搜索与局部开发能力;随后,改进位置更新公式,在初始阶段扩大搜索范围,在后期加速收敛进程;最后,结合透镜反向学习策略与贪心策略实现局部最优跳出。通过测试函数对比和算例分析,验证了该改进算法的有效性。 展开更多
关键词 微电网 容量优化 灰狼算法 需求响应
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多策略改进的徒步优化算法及其应用 被引量：3
11
作者 徐明 王风富 龙文 《电子测量技术》 北大核心 2025年第3期60-73,共14页
为了解决复杂数值优化问题,提出一种基于柯西逆累积分布算子和随机差分变异策略改进的徒步优化算法。该算法使用佳点集初始化种群,以此增加种群多样性;采用柯西逆累积分布算子,平衡全局搜索与局部开发能力;引入随机差分变异策略,降低过... 为了解决复杂数值优化问题,提出一种基于柯西逆累积分布算子和随机差分变异策略改进的徒步优化算法。该算法使用佳点集初始化种群,以此增加种群多样性;采用柯西逆累积分布算子,平衡全局搜索与局部开发能力;引入随机差分变异策略,降低过早陷入局部最优的风险。实验结果显示,该算法在CEC2017测试集上的平均性能优于8种对比算法。统计检验进一步证实了性能差异具有显著性。同时,从CEC2017测试集中选取9个有代表性的测试函数,通过对比试验,分别验证了该算法中三种改进策略的有效性。此外,将该算法应用到光伏模型参数辨识中,实现了较小的均方根误差2.43×10~(-3),为所有比较算法中的最优值。在另外两类工程设计问题中,该算法均取得了最小目标函数值,优于对比算法。综上所述,改进的徒步优化算法在全局搜索能力、收敛速度和精度方面表现出色,有效提升了解决复杂数值优化问题的性能。 展开更多
关键词 徒步优化算法 佳点集 柯西逆累积分布算子 随机差分 光伏模型
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基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法及应用 被引量：1
12
作者 杜晓昕 牛丽明 +3 位作者 王波 王一萍 李长荣 王振飞 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期149-167,共19页
针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法... 针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法的收敛速度;其次,提出一种邻域搜索策略来增强种群多样性,跳出局部收敛,提高算法的局部开发能力;最后,设计一种精英池-扰动策略来扩大搜索范围,增强算法的全局勘探和局部寻优能力,提高算法的求解效率及求解精度。为了验证所提算法的有效性,本文设计一系列实验来验证所提算法的性能,结果表明,该算法在寻优精度和收敛速度方面有较大提升。将该算法应用于无人机三维路径规划问题,实验结果表明,该算法在处理实际应用问题时表现出了有效性和高效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 路径规划 Singer映射 邻域搜索策略 精英池-扰动策略
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融合多策略改进鲸鱼优化算法及其应用 被引量：6
13
作者 冯增喜 李嘉乐 +1 位作者 葛珣 周瑶佳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期590-603,共14页
针对鲸鱼优化算法存在的收敛精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)。首先在生成初始种群时引入佳点集理论以增加初始种群多样性;然后通过对最优个体采用变异逐维优化策略以增强算法的局部开发能力;... 针对鲸鱼优化算法存在的收敛精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)。首先在生成初始种群时引入佳点集理论以增加初始种群多样性;然后通过对最优个体采用变异逐维优化策略以增强算法的局部开发能力;最后对劣等个体进行混沌干扰,增强算法的全局搜索能力。将IWOA与5种其他群体智能优化算法对测试函数进行仿真实验,并将其应用到优化冷水机组负荷分配问题中,实验结果表明IWOA具有良好的寻优性能。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 多策略 佳点集 混沌干扰 负荷分配
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基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测 被引量：1
14
作者 孔春芳 田倩 +3 位作者 刘健 蔡国荣 赵杰 徐凯 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期122-139,共18页
全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一... 全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F_(1)分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。 展开更多
关键词 集成学习 自适应提升模型 随机森林 贝叶斯优化算法 隐伏锰矿 成矿预测
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基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测 被引量：1
15
作者 陈峥 彭月 +3 位作者 胡竞元 申江卫 肖仁鑫 夏雪磊 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期319-330,共12页
为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用... 为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用三次样条插值对充电数据进行补充。其次,通过挖掘充电电压曲线与容量衰退之间的规律,确定特征因子为某充电时间区间的电压增量,并利用增强鲸鱼算法,从短期充电数据中实现了老化特征的有效提取。随后,构建了高斯过程回归容量预测模型,在确定训练数据量后,对比了不同算法的预测结果,验证了所构建模型的有效性。最后,将该方法在不同电池上进行测试,验证了预测精度和泛化能力。结果表明:对于实验室数据集,将前15%老化特征作为训练集时,可将该类电池最大误差控制在2.49%以内,且97%的预测误差控制在1.5%内;对于公开数据集,仅12组训练数据就能将该类电池最大误差控制在1%以内,实现了利用低精度和短期充电数据对电池容量的准确预测。 展开更多
关键词 锂离子电池 短期充电数据 容量预测 增强鲸鱼优化算法 高斯过程回归
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决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划 被引量：1
16
作者 张乐 胡毅文 +2 位作者 杨红 杨超 马宏远 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,... 针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 折射反向学习 链式邻近学习 无人机协同路径规划
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基于IMOGWO算法的无线电能传输系统参数优化 被引量：1
17
作者 黄文聪 张凤顺 +2 位作者 胡滢 余文锦 常雨芳 《控制工程》 北大核心 2025年第4期628-636,645,共10页
针对当前无线电能传输系统多目标优化的效率不高,难以同时兼顾传输效率和功率密度等问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化(improved multi-objective grey wolf optimization,IMOGWO)算法对系统参数进行优化。首先,推导了磁耦合机构参... 针对当前无线电能传输系统多目标优化的效率不高,难以同时兼顾传输效率和功率密度等问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化(improved multi-objective grey wolf optimization,IMOGWO)算法对系统参数进行优化。首先,推导了磁耦合机构参数的解析表达式,并以线圈半径、线圈匝数、线圈间距、工作频率和负载阻值为设计变量,以系统的传输效率和功率密度为优化目标,建立了磁耦合机构多目标优化的数学模型。然后,提出了3种改进策略对多目标灰狼优化(multi-objective greywolf optimization,MOGWO)算法进行改进,并对模型求解。仿真结果表明,与非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和MOGWO算法相比,IMOGWO算法在进行优化时所得的解集更优,性能评价指标值也更优。结合实际应用需求对目标函数赋予不同权重,在最优解集中选择一组参数用于设计参考,在COMSOL Multiphysics平台和MATLAB/Simulink平台上进行联合仿真,仿真结果验证了IMOGWO算法的有效性。 展开更多
关键词 无线电能传输 多目标优化 IMOGWO算法 联合仿真
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三维无线传感器网络中虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法 被引量：2
18
作者 侯华 周佳明 蔡剑平 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期152-156,共5页
针对如何设计适用于现实物理世界的三维覆盖优化算法并最大化覆盖率问题,本文提出了一种虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法(VFWOA)。利用Halton序列初始化生成均匀分布的鲸鱼种群,增强种群多样性以提升算法跳出局部最优解的能力;采用虚拟力... 针对如何设计适用于现实物理世界的三维覆盖优化算法并最大化覆盖率问题,本文提出了一种虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法(VFWOA)。利用Halton序列初始化生成均匀分布的鲸鱼种群,增强种群多样性以提升算法跳出局部最优解的能力;采用虚拟力算法引导最优个体位置更新,加快算法寻优速度;引入多样性策略,控制种群的变化,提升算法寻优能力。仿真结果表明,与改进鲸鱼优化算法(WOA)、改进麻雀搜索算法和改进人工蜂群算法相比,本文所提算法提高了节点覆盖率并改善了网络的连通性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖优化 鲸鱼优化算法 覆盖率
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优化算法在污水处理中的应用进展 被引量：1
19
作者 刘良才 毛文煜 +6 位作者 郑逸洁 戴泽军 胡启星 胡智泉 陈鹏 郑军 刘李侃 《工业水处理》 北大核心 2025年第7期11-18,共8页
现有的污水处理系统存在自动化水平低、运行成本高和出水不稳定等问题,优化算法的应用可以提高水处理过程的处理效率和自动化控制水平。综述了污水处理系统几种主要的优化算法,包括遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、随机森林(RF)、... 现有的污水处理系统存在自动化水平低、运行成本高和出水不稳定等问题,优化算法的应用可以提高水处理过程的处理效率和自动化控制水平。综述了污水处理系统几种主要的优化算法,包括遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)、模糊逻辑控制(FLC)和混合优化算法,并介绍了各类优化算法的优缺点及适用范围,随后讨论了优化算法在水质异常数据监测与补偿、运行参数预测、控制参数优化和多目标优化控制等不同水处理环节中的应用。优化算法的应用提升了污水处理的自动化控制水平、出水质量,降低了运营成本,可有效预测和调节操作参数。最后,探讨了优化算法在实际工程应用中面临的挑战,指出优化算法和系统集成技术仍存在局限,并为优化算法在水处理领域的深入研究与应用指明了发展方向。 展开更多
关键词 污水处理 优化算法 机器学习 模型预测 神经网络
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基于优选模型和灰狼算法的注塑工艺参数优化 被引量：1
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作者 林峰 孙永华 +2 位作者 李国琳 李西兵 连灿鑫 《塑料》 北大核心 2025年第1期100-107,共8页
采用Moldflow软件对食品保鲜盒盖的注塑成型过程进行模拟分析,目的是通过优化注塑工艺参数,最大限度地减小产品的体积收缩率,从而提高产品质量。采用筛选试验设计的方法,确定对注塑成型过程影响较显著的参数。然后,构建多个近似模型,并... 采用Moldflow软件对食品保鲜盒盖的注塑成型过程进行模拟分析,目的是通过优化注塑工艺参数,最大限度地减小产品的体积收缩率,从而提高产品质量。采用筛选试验设计的方法,确定对注塑成型过程影响较显著的参数。然后,构建多个近似模型,并对这些模型进行细致的比较分析,筛选出性能最佳的模型。最后,利用灰狼优化算法对最优模型进行参数优化,得到最优注塑工艺参数组合,并进行模拟验证和实际验证。结果表明,采用优化后的注塑工艺参数组合制备的产品的体积收缩率显著减小,由初始的5.837%下降至4.01%,下降了31.3%,证明了结合计算机模拟、更优的模型和智能优化算法在注塑工艺优化中具有有效性及较好的应用潜力。 展开更多
关键词 注塑工艺参数 筛选试验设计 中心复合试验 最优拉丁超立方抽样 灰狼优化算法
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