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基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测 被引量:4
1
作者 孙国良 伊力哈木·亚尔买买提 +3 位作者 张宽 吐松江·卡日 李振恩 邸强 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期126-134,145,共10页
为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风... 为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优,使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率;构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析,并与ELM、IAGA-BP、WT-ELM及WT-LSSVM方法对比,验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。 展开更多
关键词 风电功率预测 数据清洗 小波变换 改进自适应遗传算法 神经网络
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基于IAGA的多行设施布局优化方法 被引量:1
2
作者 曾强 陈永锋 +1 位作者 袁瑞甫 赵水晶 《机床与液压》 北大核心 2024年第3期106-112,共7页
针对横向和纵向通道位置和数量均不确定的多行设施布局问题,提出一种基于IAGA的多行设施布局优化方法。考虑设施最大纵横比约束,建立以物流成本、搬运设备空载成本及占地面积成本的加权平均值最小化为优化目标的布局优化模型;设计基于... 针对横向和纵向通道位置和数量均不确定的多行设施布局问题,提出一种基于IAGA的多行设施布局优化方法。考虑设施最大纵横比约束,建立以物流成本、搬运设备空载成本及占地面积成本的加权平均值最小化为优化目标的布局优化模型;设计基于柔性隔间结构编码的改进自适应遗传算法(IAGA)对模型进行求解。算法中设计了自适应调整交叉概率、自适应选择交叉算子(双点交叉算子和单亲单点交换算子)及分别针对隔间结构和设施编号排列的基本位变异算子,提高了其收敛速度和搜索能力。最后,通过案例分析验证了IAGA算法的有效性。 展开更多
关键词 多行设施布局 最大纵横比约束 改进自适应遗传算法 柔性隔间结构
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需求不确定下的两阶段应急物流选址-路径研究
3
作者 王庆荣 王雪娜 +1 位作者 朱昌锋 李裕杰 《灾害学》 北大核心 2025年第1期160-166,共7页
针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并... 针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并采用基于可信性的模糊机会约束规划方法,以消除约束条件中的不确定参数。模型第一阶段调用Gurobi求解器,求解得到应急配送中心选址结果和对受灾点的分配方案;第二阶段将选址及分配结果作为输入进行路径规划,并提出一种改进的自适应遗传算法(IAGA)对算例进行求解。然后采用自适应遗传算法(AGA)与之对比,并进行灵敏度分析。结果表明:IAGA在目标值、收敛速度和运行时间等方面均优于AGA,证明了IAGA具有一定的可行性和有效性,且可以为决策者提供较优的应急选址-路径规划方案,从而提升灾后救援的效率。 展开更多
关键词 应急物流 选址-路径问题 Gurobi 模糊需求 改进的自适应遗传算法
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基于IAGA的机械手时间最优轨迹规划 被引量:11
4
作者 周小燕 高峰 +1 位作者 鲍官军 杨庆华 《机电工程》 CAS 2009年第8期1-3,40,共4页
为了实现机械手在约束范围内以最快的速度运动,将遗传算法应用于机械手时间最优轨迹规划的研究。在遗传算法进化过程的基础上,提出了一种基于种群集散状态的改进自适应遗传算子,同时采用了优胜劣汰的选择方式,进化后期交换交叉和变异的... 为了实现机械手在约束范围内以最快的速度运动,将遗传算法应用于机械手时间最优轨迹规划的研究。在遗传算法进化过程的基础上,提出了一种基于种群集散状态的改进自适应遗传算子,同时采用了优胜劣汰的选择方式,进化后期交换交叉和变异的顺序,有效地解决了简单遗传算法的两大缺陷。对PUMA560的前三铰进行了仿真试验,并与混沌优化法进行了对比分析。实验结果表明,所提出的算法可以有效地防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力。 展开更多
关键词 改进自适应遗传算法 机械手 时间最优轨迹规划
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基于IAGA的空间测量定位系统测站优化部署 被引量:3
5
作者 熊芝 岳翀 薛彬 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期561-566,共6页
空间测量定位系统是一种基于光电扫描的角度交汇测量系统,由于该系统是在多测站协同作用下实现坐标测量,因此测站的布局优化是应用时面临的重要问题。为了解决该问题,提出了一种基于改进自适应遗传算法的测站优化部署方案。以系统定位... 空间测量定位系统是一种基于光电扫描的角度交汇测量系统,由于该系统是在多测站协同作用下实现坐标测量,因此测站的布局优化是应用时面临的重要问题。为了解决该问题,提出了一种基于改进自适应遗传算法的测站优化部署方案。以系统定位精度、覆盖度和使用成本作为多目标优化函数;将进化代数衰减因子与自适应遗传算法相结合,根据多目标函数建立改进自适应遗传算法优化流程;对2~4个测站进行仿真优化分析。仿真结果表明,与传统自适应遗传算法相比,该方法能在10~20代内收敛到最优解并获得更优的目标函数值。因此该方法在空间布局优化设计中能有效提高系统的测量性能。 展开更多
关键词 交汇测量 测站部署 空间测量定位系统 改进自适应遗传算法
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基于IAGA-SVM的捣固车液压系统故障诊断研究 被引量:2
6
作者 齐磊 王海瑞 +2 位作者 李荣远 李英 任玉卿 《计算机应用与软件》 2017年第10期258-264,共7页
针对传统液压系统故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题。提出一种改进的自适应捣固车液压系统故障诊断方法。首先,从捣固车的车载数据中采集系统抽取出来的故障特征值。其次,将特征值输入支持向量机(SVM)模型中... 针对传统液压系统故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题。提出一种改进的自适应捣固车液压系统故障诊断方法。首先,从捣固车的车载数据中采集系统抽取出来的故障特征值。其次,将特征值输入支持向量机(SVM)模型中进行训练,同时对核函数和惩罚系数做出优化。最后,应用自适应支持向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,最终做到对液压系统的故障诊断。结果可得,此方法可以准确高效地诊断出故障类型,证明了此方法的实用价值。此外,经过与GA-SVM以及AGA-SVM的对比剖析,表明了IAGA-SVM方法在故障诊断领域中的卓越性。 展开更多
关键词 液压系统 故障诊断 支持向量机 改进的自适应遗传算法
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考虑装船效率的U型自动化码头出口箱箱位分配
7
作者 曹梦洁 苌道方 +1 位作者 温富荣 邓明浩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第17期7380-7389,共10页
集装箱码头堆场作为海陆两侧作业区的枢纽,箱位分配方案将直接影响码头整体的运行效率。为了合理分配U型自动化码头堆场空间资源以提高集装箱装船效率,将共用一条智能导引运输车(intelligent guided vehicle,IGV)车道的两个箱区组成一... 集装箱码头堆场作为海陆两侧作业区的枢纽,箱位分配方案将直接影响码头整体的运行效率。为了合理分配U型自动化码头堆场空间资源以提高集装箱装船效率,将共用一条智能导引运输车(intelligent guided vehicle,IGV)车道的两个箱区组成一组箱区组。从降低车道拥挤的角度,考虑箱区组内相邻作业区域高低工作量等约束,以最小化总装船作业时间和平衡箱区组集装箱数量为目标,构建第一阶段出口箱堆存区域分配模型,并且引入免疫补偿机制和Metropolis准则,设计了一种改进的自适应遗传算法。基于第一阶段分配结果,建立贝位间优先级降序均衡堆存策略以保障场桥连续性作业,构建第二阶段箱位分配模型,并设计启发式算法以求解。通过设计大规模案例实验表明,算法能够给予有效的出口箱堆存区域划分和箱位分配方案,同时经过不同规模的对比实验验证了算法的性能,表明算法具有更快的收敛速度,对目标值优化达到10%,进而提高了U型自动化码头整体作业效率。 展开更多
关键词 U型自动化码头 箱位分配 堆存策略 两阶段优化模型 改进的自适应遗传算法
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基于IAGA的制造系统任务分配动态自适应决策研究
8
作者 许美健 王雷 +2 位作者 唐敦兵 万敏 袁伟东 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2009年第12期1551-1554,共4页
为了使制造系统的任务分配决策能动态地响应突变环境的变化,使资源得到优化配置,达到制造系统运行的整体优化,以最小化数学模型为目标,将基于神经-内分泌-免疫系统调节机制的具有有效避免近亲繁殖、无需复制操作、有效克服早熟现象和进... 为了使制造系统的任务分配决策能动态地响应突变环境的变化,使资源得到优化配置,达到制造系统运行的整体优化,以最小化数学模型为目标,将基于神经-内分泌-免疫系统调节机制的具有有效避免近亲繁殖、无需复制操作、有效克服早熟现象和进化缓慢等特点的改进型自适应遗传算法应用到其中,进行响应以得到优化分配方案。经实验验证,文中所述的改进型自适应遗传算法与传统遗传算法相比,在收敛效率和准确性等方面都有很大的改进和提高。 展开更多
关键词 任务分配 神经-内分泌-免疫系统 改进型自适应遗传算法
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基于动态规划算法和改进的自适应遗传算法的“多泵-多马达”液压系统全局功率匹配研究
9
作者 邹博识 宋昕宇 钟宇航 《机床与液压》 北大核心 2025年第9期203-214,共12页
针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优... 针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优效率低、无法对离散变量进行优化的问题,在前人提出的遗传算法优化输出的最佳发动机转速和液压泵排量进行功率匹配的基础上,采用在多泵输油系统节能中应用广泛的动态规划算法,近一步对马达的投入排量、马达和发动机投入数量进行优化。利用具有较强非线性映射能力和高拟合精度的BP神经网络算法建立泵和马达效率模型以及发动机燃油消耗模型,采用动态规划算法确定当前工况下马达和发动机最优投入数量,确定变量泵和变量马达的高效排量范围。利用改进自适应遗传算法搜索当前工况下泵和马达最佳排量组合,并通过提高功率传递路径上各元件的效率,实现全局效率最高。最后,通过在具有“多泵-多马达”液压系统的工程车辆进行实车油耗测试验,以验证该方案的可行性。结果表明:新方案与原控制方案相比,马达和泵的效率提升明显,具有较好的节油效果。 展开更多
关键词 多泵多马达 神经网络功率预测模型 动态规划算法 改进自适应遗传算法 全局功率匹配
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IAGA模型支持下的灾区基站组网优化 被引量:3
10
作者 何琦敏 王坚 +3 位作者 敖佳敏 余航 徐博 杨海潮 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第8期7-12,共6页
根据矿井、失火办公大楼等灾区自然环境特征,结合基站信号多重覆盖的特点,提出了一种改进自适应遗传算法(IAGA),对基站组网部署进行优化。首先介绍灾害环境下的时间到达差算法(TDOA),用精度因子(DOP)刻画精度指标,提出了基站组网部署原... 根据矿井、失火办公大楼等灾区自然环境特征,结合基站信号多重覆盖的特点,提出了一种改进自适应遗传算法(IAGA),对基站组网部署进行优化。首先介绍灾害环境下的时间到达差算法(TDOA),用精度因子(DOP)刻画精度指标,提出了基站组网部署原则,以定位综合性能作为目标函数求解基站坐标。仿真试验表明,IAGA模型能够较好地应用于应急组网优化的部署,该算法基本能够达到最优解或次优解。 展开更多
关键词 改进自适应遗传算法 基站组网优化 时间到达差算法 精度因子 定位综合性能
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基于小波变换和IAGA-BP神经网络的光伏功率短期预测方法 被引量:20
11
作者 李争 徐若思 +2 位作者 曹欣 罗晓瑞 孙鹤旭 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期883-890,共8页
光伏发电功率的精准预测对提升电网规划和调度能力具有重要意义。文章提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的光伏功率短期预测方法。首先,建立光伏功率与气象因素关系,确定输入信号,对光伏电站异常数据进行清除与重补;其次,采用小波分解法分... 光伏发电功率的精准预测对提升电网规划和调度能力具有重要意义。文章提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的光伏功率短期预测方法。首先,建立光伏功率与气象因素关系,确定输入信号,对光伏电站异常数据进行清除与重补;其次,采用小波分解法分别提取辐照强度、相对湿度、温度的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优;最后,构建各序列的WT-IAGA-BP模型,根据不同天气类型划分光伏功率短期预测结果。经过仿真验证,与GA-BP,IAGA-BP,WT-GA-BP方法对比,表明该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。 展开更多
关键词 光伏功率预测 气象因素 小波变换 改进自适应遗传算法
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基于IAGA+M-SVR的岩土参数反分析方法及其工程应用 被引量:2
12
作者 孙振华 杨天鸿 +1 位作者 安琦 辛全明 《金属矿山》 CAS 北大核心 2020年第4期32-38,共7页
由于岩土工程的复杂性和不确定性致使岩土力学参数很难准确获得,提出了一种结合改进自适应遗传算法(IAGA)与多输出支持向量机(M-SVR)各自优点的基坑岩土参数位移反分析的方法。该方法充分利用遗传算法全局寻优以及支持向量机的小样本数... 由于岩土工程的复杂性和不确定性致使岩土力学参数很难准确获得,提出了一种结合改进自适应遗传算法(IAGA)与多输出支持向量机(M-SVR)各自优点的基坑岩土参数位移反分析的方法。该方法充分利用遗传算法全局寻优以及支持向量机的小样本数据建模方面的优势,并且克服了传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定以及利用单输出支持向量机建立多测点模型时计算量大、精度不高等缺点。通过将该方法应用于营口兴隆大厦桩撑支护体系基坑的岩土参数的反分析中,其反演的等效岩土参数值所计算的位移值与实际位移的平均相对误差仅为2.83%,验证了该方法的适用性和结果的准确性。最后将反演所得抗剪强度参数与室内试验结果,弹性模量与经验值进行了对比分析,给出了该类型基坑三维数值模拟计算的初始参数建议值,采用该建议参数计算所得位移值与实际观测值平均相对误差为4.07%,满足实际工程的应用。 展开更多
关键词 软土基坑 多输出支持向量机 改进自适应遗传算法 抗剪强度指标 位移反分析
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基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量:6
13
作者 吕维宗 王海瑞 舒捷 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期30-38,共9页
传统方法在诊断滚动轴承故障时受人为因素影响,故障成因复杂,因此在已有理论上提出一种基于谐波小波包和自适应支持向量机相结合的捣固车故障诊断方法。谐波小波包对不同故障下的振动信号展开分解及重构后所提取的频带能量即为特征向量... 传统方法在诊断滚动轴承故障时受人为因素影响,故障成因复杂,因此在已有理论上提出一种基于谐波小波包和自适应支持向量机相结合的捣固车故障诊断方法。谐波小波包对不同故障下的振动信号展开分解及重构后所提取的频带能量即为特征向量,再把特征值输入支持向量机(SVM)模型中训练并对核函数和惩罚系数进行优化。用自适应支持向量机构建从特征向量到故障类型间的对应,从而完成滚动轴承故障的诊断。该方法能高效准确地诊断出故障类型且有实用价值。通过与GA-SVM及AGA-SVM对比,证明此方法在故障诊断领域中的卓越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 谐波小波包 改进的自适应遗传算法 支持向量机
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基于IAGA-BP的复杂机电产品线缆故障定位方法研究 被引量:1
14
作者 王发麟 袁刚 +1 位作者 龚建华 俞威 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期65-73,共9页
针对复杂机电产品线缆断路故障定位难的问题,本文提出一种改进的自适应遗传算法与误差逆向传播神经网络相结合的线缆断路故障定位方法。首先,采用改进的自适应遗传算法对误差逆向传播神经网络的权值阈值选取进行优化;然后,将预测的定位... 针对复杂机电产品线缆断路故障定位难的问题,本文提出一种改进的自适应遗传算法与误差逆向传播神经网络相结合的线缆断路故障定位方法。首先,采用改进的自适应遗传算法对误差逆向传播神经网络的权值阈值选取进行优化;然后,将预测的定位结果与同类型的算法进行比较,结果表明改进的自适应遗传算法与误差逆向传播神经网络相结合的方法对定位线缆故障距离效果更好。最后,结合某相控阵雷达机柜中的故障线缆实例,验证了本文提出的方法在复杂机电产品线缆断路故障定位方面的可行性。 展开更多
关键词 线缆故障定位 小波分析 改进自适应遗传算法 神经网络 复杂机电产品
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含大规模分布式光伏接入电网的无功电压控制降损方法研究 被引量:6
15
作者 李洋 王彦卿 +1 位作者 杨博 白广 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期4983-4989,共7页
大规模分布式光伏(distributed photovoltaic,DP)接入电网后,电网电压易出现大幅度波动,导致电网损失问题越来越突出。当前已有的电网降损方法没有考虑光伏发电自身的无功调节能力,应用效果不理想。为此,设计一种含大规模DP接入电网的... 大规模分布式光伏(distributed photovoltaic,DP)接入电网后,电网电压易出现大幅度波动,导致电网损失问题越来越突出。当前已有的电网降损方法没有考虑光伏发电自身的无功调节能力,应用效果不理想。为此,设计一种含大规模DP接入电网的无功电压控制降损方法。通过建立目标函数,设定约束条件,采用敏感性分析方法分析电压稳定性,将敏感度较高的值作为无功补偿位置,并对当前负荷进行预测,确定最佳的补偿容量,实现电网降损。试验结果表明:所提方法降损后较降损前基准电压更趋于1 pu,更为稳定,所提方法能够针对光伏控制接入分布特性,有效控制无功功率变化情况,相对于其他方法,无功功率波动较小,表现出较好的降损效果。 展开更多
关键词 无功电压控制 分布式光伏 电网降损 目标函数 无功补偿
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酿酒葡萄生长全过程多任务多农机调度研究 被引量:1
16
作者 李雯 倪锡涛 《农机化研究》 北大核心 2024年第5期262-268,共7页
针对酿酒葡萄生长全过程中存在多任务多农机调度的需求,而传统调度研究很少有针对酿酒葡萄的多农机多任务协同作业研究。为此,结合作业田块相关信息与农机信息,基于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP),以成本最优为目标构... 针对酿酒葡萄生长全过程中存在多任务多农机调度的需求,而传统调度研究很少有针对酿酒葡萄的多农机多任务协同作业研究。为此,结合作业田块相关信息与农机信息,基于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP),以成本最优为目标构建酿酒葡萄生长全过程多任务多农机调度模型,提出改进自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm,IAGA)进行运算求解;结合宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄产区实际作业田块信息与农机信息进行仿真实验,并与传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行对比。研究结果表明:相比于GA,IAGA有着较强的收敛性,不易陷入局部最优,在调度结果上,调度总时间上能够缩短2.22%,在农机调度总成本降低2.32%,在酿酒葡萄实际作业中能够极大地节约作业时间并降低作业成本。 展开更多
关键词 农机调度 改进自适应遗传算法 多机协同作业 算法 时间窗
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基于改进自适应遗传算法的小径短绳自动打捆机步进电机PID控制 被引量:6
17
作者 代健超 孟婥 +1 位作者 孙志军 杜诚杰 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期63-69,共7页
为提高小径短绳自动打捆机步进电机的控制精度,在分析经典遗传算法和经典自适应遗传算法的基础上,引入进化代数和个体适应值排名来指导自适应交叉率和自适应变异率,设计了一个基于改进自适应遗传算法的PID控制器,以削弱进化过程中优良... 为提高小径短绳自动打捆机步进电机的控制精度,在分析经典遗传算法和经典自适应遗传算法的基础上,引入进化代数和个体适应值排名来指导自适应交叉率和自适应变异率,设计了一个基于改进自适应遗传算法的PID控制器,以削弱进化过程中优良参数的退化现象。MATLAB仿真结果表明,改进的自适应遗传PID提高了收敛精度,并具有更快的收敛速度。针对步进电机的实际测试结果表明,与经典遗传算法相比,改进的自适应遗传PID调整时间更短、超调量更低。 展开更多
关键词 改进自适应遗传算法 小径短绳 自动打捆机 步进电机PID控制 绳缆包装
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基于改进自适应遗传算法的复杂曲面检测路径规划 被引量:1
18
作者 韦思安 陈岳坪 +2 位作者 李杰 苏宇 吴宇田 《工具技术》 北大核心 2024年第11期153-160,共8页
针对传统遗传算法搜索速度慢及易陷入局部最优解等问题,提出基于种群适应度、三角函数与迭代次数调整策略的自适应遗传算法,并应用于检测路径规划,通过设计混沌逆转算子使算法跳出局部最优。将该算法进行MATLAB仿真生成优化路径,并在三... 针对传统遗传算法搜索速度慢及易陷入局部最优解等问题,提出基于种群适应度、三角函数与迭代次数调整策略的自适应遗传算法,并应用于检测路径规划,通过设计混沌逆转算子使算法跳出局部最优。将该算法进行MATLAB仿真生成优化路径,并在三坐标测量机上进行复杂曲面检测实验,结果表明,改进的自适应遗传算法优化得到的检测路径可有效提高复杂曲面零件的检测效率。 展开更多
关键词 三坐标测量机 路径规划 复杂曲面 改进自适应遗传算法
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求解带时间窗车辆路径问题的改进FPA 被引量:1
19
作者 丛扬潇 袁志高 +2 位作者 李素 姜缘平 王祖荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期793-798,共6页
车辆路径规划问题广泛应用于物流行业,为解决这一NP难的组合优化问题,提出一种求解带时间窗车辆路径问题的改进花授粉算法。针对FPA存在寻优精度低和过早陷入局部最优等缺陷,在原始FPA中引入遗传算法的交叉和变异因子,设计基于精英父代... 车辆路径规划问题广泛应用于物流行业,为解决这一NP难的组合优化问题,提出一种求解带时间窗车辆路径问题的改进花授粉算法。针对FPA存在寻优精度低和过早陷入局部最优等缺陷,在原始FPA中引入遗传算法的交叉和变异因子,设计基于精英父代的多点交叉算子和单亲多点基因变异换位算子;对FPA中的转换概率p进行自适应调整并重新定义全局授粉和局部授粉操作;采用国际通用标准测试集Solomon对算法进行测试,将求得结果与已知多个算法求得的结果进行对比分析。其结果表明,改进FPA求解带时间窗车辆路径问题是可行有效的。 展开更多
关键词 花授粉算法 遗传算法 路径优化 时间窗 自适应 算法改进 物流配送
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两栖兵力均衡装载的建模与优化求解方法
20
作者 胡伟奇 黄炎焱 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期129-135,共7页
针对两栖车辆装载常用的传统最低水平线法所造成的空间利用率低的问题,建立基于评分策略改进的最低水平线法的两栖兵力装载规划模型。围绕该装载模型,开展基于自适应遗传算法的车辆装载顺序策略方案寻优分析。以某两栖作战中大规模上陆... 针对两栖车辆装载常用的传统最低水平线法所造成的空间利用率低的问题,建立基于评分策略改进的最低水平线法的两栖兵力装载规划模型。围绕该装载模型,开展基于自适应遗传算法的车辆装载顺序策略方案寻优分析。以某两栖作战中大规模上陆任务为案例进行验证,测试数据表明,母舰船舱面积利用率能够达到96.08%,同时采用自适应遗传算法拥有更快的求解速度。研究结果表明,所提出的两栖兵力装载规划模型及算法具有较强的应用意义。 展开更多
关键词 两栖作战 车辆装载 改进最低水平线法 自适应遗传算法
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