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Genetic algorithm for λ-optimal translation sequence of rough communication
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作者 Hongkai Wang Yanyong Guan Chunhua Yuan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期609-614,共6页
In rough communication, because each agent has a different language and can not provide precise communication to each other, the concept translated among multi-agents will loss some information, and this results in a ... In rough communication, because each agent has a different language and can not provide precise communication to each other, the concept translated among multi-agents will loss some information, and this results in a less or rougher concept. With different translation sequences the amount of the missed knowledge is varied. The λ-optimal translation sequence of rough communication, which concerns both every agent and the last agent taking part in rough communication to get information as much as he (or she) can, is given. In order to get the λ-optimal translation sequence, a genetic algorithm is used. Analysis and simulation of the algorithm demonstrate the effectiveness of the approach. 展开更多
关键词 rough sets rough communication λ-optimal trans-lation sequence genetic algorithm.
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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划 被引量:1
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作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 准反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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基于动态区域划分的配电网台区三相不平衡治理策略
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作者 陈晓龙 徐颖 李斌 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第8期208-216,共9页
传统三相不平衡治理仅关注变压器关口处的三相不平衡情况,忽略了台区内部不平衡特征,且多采用静态调相策略,难以适应灵活源荷接入下低压配电网运行状态的动态变化。为此,提出了一种基于动态区域划分的三相不平衡治理策略。提出基于分区... 传统三相不平衡治理仅关注变压器关口处的三相不平衡情况,忽略了台区内部不平衡特征,且多采用静态调相策略,难以适应灵活源荷接入下低压配电网运行状态的动态变化。为此,提出了一种基于动态区域划分的三相不平衡治理策略。提出基于分区评价指数与阈值触发机制的动态分区方法,以划定后续相序优化的区域范围。建立考虑多类型灵活调节资源的双层优化模型,上层以各分区三相不平衡度最小为目标优化相序配置,下层构建以运行成本最小为目标的电压优化模型。采用基于云模型改进的遗传算法和Gurobi求解器分别求解上下层模型。基于改进的IEEE 123节点系统和0.38 kV实际配电网台区进行仿真,验证了所提策略的有效性与优越性。 展开更多
关键词 配电网 三相不平衡 动态分区 双层优化模型 相序优化 云模型 遗传算法
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基于线性回归和灰狼优化的电力工程成本及工期预测方法
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作者 徐宁 李维嘉 +2 位作者 洪崇 刘云 周波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期295-301,共7页
【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速... 【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速发展,基于数据驱动的方法被引入成本和工期预测中,但由于电力工程领域的数据集规模较小,传统机器学习模型易出现过拟合问题,预测性能受限。基于该背景提出了一种结合支持向量回归(SVR)、分类与回归决策树(CART)、多变量线性回归模型(MLR)和灰狼优化算法(GWO)的混合模型,通过改进更新策略和参数搜索方法,以提升模型在小数据集上的预测精度和泛化能力。【方法】方案结合机器学习模型和改进的灰狼优化算法,搭建了一个高效的电力工程成本和工期预测框架。采用支持向量回归、分类与回归决策树和多变量线性回归模型作为基线机器学习方法,并利用灰狼优化算法对上述模型的参数进行搜索以防止过拟合,同时提出两项改进措施:采用混沌序列初始化狼群位置,确保种群多样性;优化灰狼位置的更新策略,通过周围群体信息共享提升搜索能力。【结果】实验结果表明,与传统方法相比,所提出的混合模型在成本和工期预测上具有较明显的优势。在训练和测试集上的性能结果对比显示,传统机器学习模型容易产生过拟合问题,导致泛化能力不足,而结合GWO的模型改善了该问题。其中,MLR+GWO混合模型在训练集和测试集上的表现均优于其他模型。进一步实验结果表明,通过改进灰狼优化算法(iGWO),混合模型的收敛速度显著加快,仅需6~8次迭代即可达到较优的适应度,而传统GWO算法需迭代11~12次才能达到类似效果。此外,改进算法有效避免了传统GWO算法容易陷入局部最优的问题。【结论】所提出基于线性回归和改进灰狼优化算法的混合模型在电力工程成本和工期预测领域展现出较为明显的性能优势。改进的灰狼优化算法通过优化初始化序列及更新策略,提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。提出的混合模型泛化性能优于传统的机器学习模型,与传统方法相比,该方法在预测精度和训练效率方面均表现良好。 展开更多
关键词 电力工程 成本预测 工期预测 支持向量回归 决策树 线性回归 灰狼优化算法 混沌序列
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插排面板注塑成型多目标优化
5
作者 刘巨保 廉成林 +3 位作者 杨明 李峰 张亮 侯健超 《塑料》 北大核心 2025年第3期112-119,共8页
以插排面板为研究对象,在Design-Expert软件中进行Box-Behnken方案设计,利用Moldflow软件对各方案进行模流分析,并且,采用响应面法建立工艺参数与响应目标之间的数学关系,采用实际值与预测值分布图以及决定系数R2检验其精度。利用非支... 以插排面板为研究对象,在Design-Expert软件中进行Box-Behnken方案设计,利用Moldflow软件对各方案进行模流分析,并且,采用响应面法建立工艺参数与响应目标之间的数学关系,采用实际值与预测值分布图以及决定系数R2检验其精度。利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对响应面模型迭代寻优得到最优工艺参数组合,采用Moldflow软件对得到的最优工艺参数组合进行模拟,与优化算法预测值相比,翘曲变形和体积收缩率的误差分别为4.20%、0.78%,与原始方案相比,翘曲变形量降低了18.27%,体积收缩率降低了18.34%。试模验证结果表明,塑件的翘曲变形值与优化算法结果误差为2.83%,证明了采用的优化算法的准确性。 展开更多
关键词 注塑成型 响应面法 非支配排序遗传算法 模流分析 参数优化
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基于MBD的弹药装配序列规划方法
6
作者 娄鹏 曾鹏飞 郝永平 《兵工自动化》 北大核心 2025年第3期73-76,104,共5页
针对弹药装配结构复杂、零件数量多和装配效率低等问题,提出一种基于模型定义(model based definition,MBD)的弹药装配序列规划生成方法。在定义装配序列可行性的基础上,构建装配规划的适应度函数,提出包含精英种群的基于改进遗传算法(g... 针对弹药装配结构复杂、零件数量多和装配效率低等问题,提出一种基于模型定义(model based definition,MBD)的弹药装配序列规划生成方法。在定义装配序列可行性的基础上,构建装配规划的适应度函数,提出包含精英种群的基于改进遗传算法(genetic algorithm,GA)的装配序列规划算法。基于UG/NX二次开发技术,设计和开发MBD的装配序列规划系统。以某引信子装配体为例进行应用验证的结果表明,所提方法有效且稳定。 展开更多
关键词 MBD 装配序列规划 改进遗传算法 多目标优化 弹药装配
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基于多项式混沌展开的船舶避碰鲁棒轨迹规划
7
作者 祁新宇 张智 +3 位作者 尚晓兵 张艺琼 姜立超 周悦欣 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期621-632,共12页
现有的船舶避碰轨迹规划大部分是以精确的运动模型和环境信息为前提,难以应对实际环境中存在的多种不确定海况因素,并导致规划出的轨迹安全可靠性降低。针对以上问题,提出一种基于多项式混沌展开法的船舶鲁棒轨迹规划方法,将船舶水动力... 现有的船舶避碰轨迹规划大部分是以精确的运动模型和环境信息为前提,难以应对实际环境中存在的多种不确定海况因素,并导致规划出的轨迹安全可靠性降低。针对以上问题,提出一种基于多项式混沌展开法的船舶鲁棒轨迹规划方法,将船舶水动力学模型中的水动力系数视为不确定性参数,以碰撞危险度及舵角控制量为目标函数,建立船舶轨迹规划的最优控制模型,并使用遗传算法求得控制量与优化后的轨迹。仿真实验结果表明,优化后的轨迹最小距离以及最大会遇距离均提升10%~20%,平均碰撞危险度降低10%,实验结果表明考虑不确定性的船舶轨迹规划更加安全可靠。 展开更多
关键词 船舶避碰 多项式混沌展开 碰撞危险度 最优控制 遗传算法
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基于两阶段混合算法的四向穿梭式密集仓储系统货位分配优化
8
作者 吴自松 苌道方 盖宇春 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1234-1245,共12页
为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对... 为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对该模型设计了一种两阶段混合算法:第一阶段通过引入爬山算法改进非支配排序遗传算法的局部搜索策略,求解一组Pareto前沿集;第二阶段由K-means对Pareto前沿集进行剪枝。通过仿真实验对模型和算法的有效性进行分析,结果表明本方案与目标赋予权重的方案相比,设备使用均衡、货架稳定性、出入库效率目标分别优化了3.1%,4.5%和3.4%,所提出的两阶段混合算法的求解结果与速度均优于非支配排序遗传算法。 展开更多
关键词 货位分配 多目标优化 非支配排序遗传算法 爬山算法 K-MEANS
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公共卫生事件下交叉感染风险的车辆路径优化研究
9
作者 史晓东 郭永城 +1 位作者 马铭杞 潘嘉睿 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第4期910-921,共12页
针对公共卫生事件中物流配送路径优化所面临的安全风险挑战,研究了考虑交叉感染风险的车辆路径问题。将疫区中物流活动可能引发的交叉传染风险融入物流配送模型中,建立以交叉感染风险和成本为目标的物流车辆配送模型。设计了一种改进的... 针对公共卫生事件中物流配送路径优化所面临的安全风险挑战,研究了考虑交叉感染风险的车辆路径问题。将疫区中物流活动可能引发的交叉传染风险融入物流配送模型中,建立以交叉感染风险和成本为目标的物流车辆配送模型。设计了一种改进的遗传算法用于模型优化求解,并在融合了混沌初始化种群与自适应交叉、变异操作的基础上,进一步提出了一种邻居互斥算子,提升了算法的全局搜索能力,防止过早收敛,保障了染色体种群的多样性。仿真结果验证了模型和优化算法在解决公共卫生事件下物流配送问题的有效性和可行性。 展开更多
关键词 应急物资配送 交叉感染风险 双目标物流路径优化 混沌自适应遗传算法 权重加权
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基于串扰感知技术的光网络频谱动态分配研究 被引量:2
10
作者 李晓嵘 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第2期187-191,共5页
以提升光网络通信质量为目的,研究基于串扰感知及时的光网络频谱动态分配方法,提升频谱动态分配效果。通过计算光网络串扰值,建立以最小芯间串扰为目标函数,芯间串扰产生条件约束,以及芯间串扰阈值约束等为约束条件的光网络频谱动态分... 以提升光网络通信质量为目的,研究基于串扰感知及时的光网络频谱动态分配方法,提升频谱动态分配效果。通过计算光网络串扰值,建立以最小芯间串扰为目标函数,芯间串扰产生条件约束,以及芯间串扰阈值约束等为约束条件的光网络频谱动态分配模型;在量子遗传算法内,引入混沌优化算法,得到改进量子遗传算法,避免算法陷入局部最优解;利用改进量子遗传算法,求解频谱动态分配模型,得到最小芯间串扰的光网络频谱动态分配方案。实验证明:不同光网络类型下,该方法均可有效完成光网络频谱动态分配,降低光网络的芯间串扰值,在不同网络负载时,本方法的光网络带宽阻塞率低0.17,频谱利用率超过了0.13。 展开更多
关键词 串扰感知技术 光网络 频谱动态分配 频隙号 遗传算法 混沌优化算法
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路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法 被引量:2
11
作者 张庭溢 汪弘健 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1491-1512,共22页
为提高黑猩猩优化算法(ChOA)的求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法(SSR-ChOA)。首先,采用SPM混沌序列初始化种群,增加初始种群分布均匀性。其次,由夜间路灯下人影变化的物理现象设计一种新的... 为提高黑猩猩优化算法(ChOA)的求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法(SSR-ChOA)。首先,采用SPM混沌序列初始化种群,增加初始种群分布均匀性。其次,由夜间路灯下人影变化的物理现象设计一种新的光学类改进方式——路灯人影,用于优化原有ChOA算法开发精度不高问题。同时设计一种名为离家出走的全局优化策略,使普通黑猩猩个体拥有更强的主动探索能力,避免因领导者判断错误陷入局部极值而导致整个种群搜索停滞、过早收敛。测试了25个基准测试函数和CEC2014测试函数,对比了ChOA算法、4种不同类型改进ChOA算法以及粒子群等算法,分析了改进策略有效性。最后,对航拍无人机飞行路径中存在高耸电塔、信号塔的应用情景进行了研究,验证了SSR-ChOA有效性。实验结果表明,SSR-ChOA与ChOA和4种改进ChOA对比不仅具有显著性差异,而且在寻优精度和稳定性上表现更佳。无人机3D路径规划上,SSR-ChOA平均总开销相比ChOA减少3.06%。 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法(ChOA) SPM混沌序列 路灯人影策略 离家出走策略 无人机3D路径规划
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基于多策略改进灰狼算法的多无人机三维路径规划
12
作者 许子俍 胡涛 +2 位作者 刘凯越 安乐宁 杨思为 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第6期86-93,共8页
多无人机三维路径规划旨在满足约束且规避威胁的基础上给出各个无人机到自身目标合理可行的飞行路径。针对当前元启发式算法在求解多约束、多威胁三维空间路径规划时搜索速度慢、规划路径质量差的问题,提出一种基于多策略改进灰狼优化... 多无人机三维路径规划旨在满足约束且规避威胁的基础上给出各个无人机到自身目标合理可行的飞行路径。针对当前元启发式算法在求解多约束、多威胁三维空间路径规划时搜索速度慢、规划路径质量差的问题,提出一种基于多策略改进灰狼优化算法的路径规划方法。使用数字高程模型完成三维空间环境建模,结合飞行场景建立包含长度、威胁、高度、平滑多因素综合评价函数。通过复合混沌序列和准反向学习策略优化初始种群,基于迭代阶段上层狼对种群收敛的关键影响,使用精英狼凸透镜反射学习策略提升算法规避局部最优解能力。仿真实验表明,多策略改进灰狼优化算法综合评价函数统计结果的最优值、平均值、最差值三项指标相较原算法分别提升了6.1%,5.1%和13.3%,验证了本文方法在多约束、多威胁的三维空间路径规划问题求解时的有效性。 展开更多
关键词 多无人机 三维路径规划 灰狼优化算法 复合混沌序列 准反向学习 精英狼凸透镜反射学习
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融合无迹sigma点变异和交叉反向的鹈鹕优化算法
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作者 左锋琴 张达敏 +2 位作者 何庆 班云飞 沈倩雯 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第11期2954-2968,共15页
针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题,提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解,引入无迹sigma点对其反向... 针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题,提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解,引入无迹sigma点对其反向解进行变异,增强算法在搜索域可见范围内精细开发,避免算法陷入局部最优;利用Levy飞行的随机性对交叉反向策略进行改进,动态探索丰富个体寻优过程,保持算法多样性,增强算法全局搜索能力;引入非线性收敛因子来平衡算法的开发和勘探能力,利用基于SPM的混沌序列扰动非线性收敛因子以增加解的多样性,避免算法在后期陷入局部最优,增强算法稳定性。利用12个基准测试函数、秩和检验和CEC2021函数进行实验仿真,对比分析寻优效果可知,改进算法具有更强的全局搜索能力和更快的寻优速度。将MPOA算法用于优化长短期记忆网络(LSTM)模型的参数,并应用于气候变化预测任务,与其他六种群智能算法优化的LSTM模型进行对比,结果表明,MPOA-LSTM模型具有更好的预测精度。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 无迹sigma点变异 交叉反向 SPM的混沌序列扰动 LSTM神经网络
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混沌优化与遗传算法的智能集成 被引量:20
14
作者 章敬东 刘小辉 +1 位作者 邓飞其 刘永清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第16期17-20,共4页
作为智能算法,遗传算法的确是解决非线性复杂优化问题的有利工具,但它在搜索过程中易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷又确实限制了它的寻优效能。混沌的遍历性、随机性和内在规律性使得混沌优化能够互补地与遗传算法进行集成。基于此,... 作为智能算法,遗传算法的确是解决非线性复杂优化问题的有利工具,但它在搜索过程中易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷又确实限制了它的寻优效能。混沌的遍历性、随机性和内在规律性使得混沌优化能够互补地与遗传算法进行集成。基于此,该文经过遗传算法和混沌优化方法的理论机制分析,将二者进行智能集成,给出混沌遗传优化算法CGA。经过仿真迭代运算,发现该算法能够保证求得全局最优解,并且寻优速度有很大提高。 展开更多
关键词 智能集成 混沌遗传算法 遗传算法 混沌优化 非线性
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基于混沌遗传混合优化算法的短期负荷环境和经济调度 被引量:40
15
作者 王欣 秦斌 +1 位作者 阳春华 吴敏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第11期128-133,共6页
环境和经济短期负荷调度主要由在调度周期内的最优机组组合和负荷分配组成,该文将优先次序法、遗传算法与混沌优化相结合,以应用到电站机组环境/经济运行优化问题中,在混沌遗传算法中采用递阶基因结构,将控制基因用于机组组合全局粗寻... 环境和经济短期负荷调度主要由在调度周期内的最优机组组合和负荷分配组成,该文将优先次序法、遗传算法与混沌优化相结合,以应用到电站机组环境/经济运行优化问题中,在混沌遗传算法中采用递阶基因结构,将控制基因用于机组组合全局粗寻优,参数基因用于负荷分配局部优化, 基因修正与罚函数相结合解决约束问题,采用混沌扰动避免遗传算法早熟,运用基于线性搜索的混沌局部优化方法,加快算法的收敛速度和降低计算时间,优化计算结果可以同时得到最优机组组合及负荷最优分配,为实际调度系统提供了一个良好的方法。 展开更多
关键词 环境/经济负荷调度 混沌优化 遗传算法 混合方法
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基于混沌遗传算法的电力系统无功优化 被引量:12
16
作者 刘宝英 杨仁刚 +2 位作者 李慧 冯小明 耿光飞 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期49-52,共4页
针对遗传算法在求解大规模电力系统无功优化问题中存在的收敛速度慢、易早熟的缺点,提出了一种新的无功优化算法——混沌遗传算法CGA。该方法结合混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性的特点,在遗传进化过程中引入混沌移民算子,通过... 针对遗传算法在求解大规模电力系统无功优化问题中存在的收敛速度慢、易早熟的缺点,提出了一种新的无功优化算法——混沌遗传算法CGA。该方法结合混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性的特点,在遗传进化过程中引入混沌移民算子,通过混沌移民操作维持群体中染色体的多样性,以克服传统遗传算法中由于近亲繁殖所导致的早熟问题,确保算法的全局收敛性,加快计算速度。通过对某地区42节点系统进行仿真计算,该方法相比于简单遗传算法,计算速度提高了45%,收敛到全局最优的概率提高了1.25倍。 展开更多
关键词 混沌优化 移民 混沌遗传算法 无功优化
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混沌遗传算法(英文) 被引量:8
17
作者 王宁 刘黎明 刘玲玲 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2001年第3期1-10,共10页
利用混饨序列来构造遗传算子,使不同代之间从短期看似随机的,而从长期 看则存在着一种“精致”地内在关系,由此获得了一系列基于混饨序列的遗传算法.这些 算法对克服标准遗传算法中的一些不足是有利的,更重要地是将混饨引入遗传算... 利用混饨序列来构造遗传算子,使不同代之间从短期看似随机的,而从长期 看则存在着一种“精致”地内在关系,由此获得了一系列基于混饨序列的遗传算法.这些 算法对克服标准遗传算法中的一些不足是有利的,更重要地是将混饨引入遗传算法的新思 路. 展开更多
关键词 遗传算法 混沌序列 最优化 遗传算子 混沌
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基于改进遗传算法优化BP网络的轧制力预测研究 被引量:15
18
作者 杨景明 顾佳琪 +1 位作者 闫晓莹 车海军 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期111-115,共5页
为提高铝热连轧轧制力预报精度,满足现场生产需求,采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本,在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列,同时选择最优保存机制、... 为提高铝热连轧轧制力预报精度,满足现场生产需求,采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本,在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列,同时选择最优保存机制、动态调整交叉率和变异率等方法,提出了改进的遗传算法,并将其与改进的BP算法相结合,对多层前馈神经网络权值阈值进行优化,避免学习中陷入局部最小,使模型最终具有了良好的收敛性和适应性。网络预测结果与实测数据的相对误差基本在10%以内,该预测精度明显优于传统数学模型,实现了铝热连轧轧制力的高精度预测。 展开更多
关键词 实数编码 神经网络 轧制力预报 遗传算法 混沌序列
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基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化 被引量:16
19
作者 梁俊毅 张建龙 +1 位作者 马雪瑞 殷承良 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期442-449,456,共9页
为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建... 为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%. 展开更多
关键词 混沌算子 遗传算法 多目标优化 混合动力汽车
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复合材料层合板铺层顺序优化遗传算法 被引量:41
20
作者 唐文艳 顾元宪 赵国忠 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期186-189,共4页
采用遗传算法进行复合材料层合板的铺层顺序优化设计.即采用整数编码方式,并对解码进行特殊处理以满足平衡铺层要求;通过父代与子代竞争延长了父代个体寿命,使优良基因有更多机会遗传给下一代;遍历所有分析过的个体信息以减少计算量.算... 采用遗传算法进行复合材料层合板的铺层顺序优化设计.即采用整数编码方式,并对解码进行特殊处理以满足平衡铺层要求;通过父代与子代竞争延长了父代个体寿命,使优良基因有更多机会遗传给下一代;遍历所有分析过的个体信息以减少计算量.算例表明,改进的遗传算法是有效的. 展开更多
关键词 复合材料层合板 铺层顺序 遗传算法 解码 竞争最优保留 整数编码
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