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Genetic algorithm and particle swarm optimization tuned fuzzy PID controller on direct torque control of dual star induction motor 被引量:16
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作者 BOUKHALFA Ghoulemallah BELKACEM Sebti +1 位作者 CHIKHI Abdesselem BENAGGOUNE Said 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第7期1886-1896,共11页
This study presents analysis, control and comparison of three hybrid approaches for the direct torque control (DTC) of the dual star induction motor (DSIM) drive. Its objective consists of combining three different he... This study presents analysis, control and comparison of three hybrid approaches for the direct torque control (DTC) of the dual star induction motor (DSIM) drive. Its objective consists of combining three different heuristic optimization techniques including PID-PSO, Fuzzy-PSO and GA-PSO to improve the DSIM speed controlled loop behavior. The GA and PSO algorithms are developed and implemented into MATLAB. As a result, fuzzy-PSO is the most appropriate scheme. The main performance of fuzzy-PSO is reducing high torque ripples, improving rise time and avoiding disturbances that affect the drive performance. 展开更多
关键词 dual star induction motor drive direct torque control particle swarm optimization (PSO) fuzzy logic control genetic algorithms
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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
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作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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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
3
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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基于自适应等效能耗最小的燃料电池船舶能量管理策略 被引量:1
4
作者 许晓彦 曹伟 韩冰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期108-115,共8页
为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储... 为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储能系统最终电量和初始电量误差最小为目标函数,求解燃料电池系统和储能系统的最优运行轨迹;在下层优化中,建立等效因子的优化模型,提取最优等效因子的分布。然后,建立以系统状态参数为输入、等效因子为输出的神经网络模型。利用最优的等效因子作为训练样本,对神经网络模型进行训练。最后,将神经网络模型与等效能耗最小策略相结合,可实现等效因子的实时调整。在Matlab/Simulink中搭建船舶混合能源系统的仿真模型,对基于自适应等效能耗最小的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,与基于恒定等效因子的等效能耗最小策略相比,储能系统的最终电量更接近初始值,氢气的总消耗量降低1.98%。 展开更多
关键词 燃料电池船 能量管理策略 神经网络 等效因子 多种群自适应协同的粒子群优化算法
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基于层级分解的前围声学包多目标优化 被引量:1
5
作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页
搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 GAPSO-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II Pareto多目标解集
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改进PSO-PH-RRT^(*)算法在智能车路径规划中的应用 被引量:1
6
作者 蒋启龙 许健 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期12-19,共8页
在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(... 在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(*))算法.该算法在基于均匀概率的快速拓展随机树(PHRRT^(*))算法的基础上,利用粒子群算法更新方向概率作为随机树节点的速度方向,从而改善了节点的位置更新策略,并将节点到目标向量的距离和轨迹平滑度作为粒子群算法的适应度函数.最后在多种障碍环境下进行仿真.结果表明,PSO-PH-RRT^(*)算法能大大减少迭代时间成本,同时改善路径长度和平滑度. 展开更多
关键词 路径规划 RRT算法 改进粒子群优化算法 目标向量 代价函数 适应度函数
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六自由度工业机器人运动学参数辨识 被引量:1
7
作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
8
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
9
作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子群算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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基于融合注意力机制BP神经网络的深基坑变形预测方法
10
作者 张明聚 秦胜旺 +3 位作者 李鹏飞 葛辰贺 杨萌 谢治天 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第2期95-104,共10页
针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention... 针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention)组合成GA-Attention-BP和PSO-Attention-BP神经网络模型.依托南京双子座基坑工程,采用PLAXIS 2D模拟了680组不同工况下围护结构及地表的变形特征,并结合20组南京地区基坑实测监测数据作为数据集,以均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和决定系数(RSquare,R2)作为评价指标,将不同神经网络的预测值和实际监测值进行对比.研究结果表明:GAAttention-BP和PSO-Attention-BP的MSE分别为3.47和3.22,MAE分别为1.59和1.47,R2分别为0.93和0.96,较BP和Attention-BP神经网络有较大的性能提升,预测效果较好;基于注意力机制的权重分配结果表明,基坑深度和地下连续墙的宽度对围护结构变形的影响最为显著,其权重系数分别高达1.33和1.17. 展开更多
关键词 深基坑工程 数值模拟 注意力机制 反向传播 遗传算法 粒子群算法
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四轮毂电机驱动汽车的差速转向控制研究
11
作者 屈小贞 张昊 +1 位作者 李刚 刘晏 《现代制造工程》 北大核心 2025年第9期90-98,共9页
为提高四轮毂电机驱动汽车在高速转弯时的转向稳定性,准确协调各驱动轮之间的差速控制,设计了一种基于驱动力矩分配的差速转向控制策略。差速转向控制策略采用分层控制架构,上层控制器基于滑模变结构控制算法计算汽车所需的总驱动力矩,... 为提高四轮毂电机驱动汽车在高速转弯时的转向稳定性,准确协调各驱动轮之间的差速控制,设计了一种基于驱动力矩分配的差速转向控制策略。差速转向控制策略采用分层控制架构,上层控制器基于滑模变结构控制算法计算汽车所需的总驱动力矩,基于改进粒子群优化算法优化模糊全局快速终端滑模控制,计算汽车差速转向所需的附加横摆力矩;下层控制器则基于二次规划算法将所计算的总驱动力矩和附加横摆力矩进行优化分配,进而得到各个车轮的驱动力矩。通过Carsim/Simulink软件进行联合仿真对所设计的控制策略进行验证,结果表明,相较于传统控制策略,差速转向控制策略能更有效地降低汽车在高速转弯时的横摆角速度和质心侧偏角峰值响应。 展开更多
关键词 四轮毂电机 差速转向控制 改进粒子群优化算法 二次规划
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基于语义相似度与改进PSO算法的云制造能力需求模型与匹配策略研究
12
作者 李晓波 郭银章 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期30-44,共15页
针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能... 针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能力需求模型的基础上,采用领域本体树的概念提出了概念相似度、句子相似度和数值相似度的计算方法,实现了基于语义相似度的云制造能力需求智能化服务搜索;然后,针对云制造能力的服务组合问题,在分析了制造能力服务质量(Quality of Service,QoS)属性的基础上,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)将各个属性进行归一化求和,给出了一种基于改进PSO算法的服务组合方法;最后,通过实验对比发现所提出的方法优于现有方法并实现了云制造能力需求智能匹配原型系统。 展开更多
关键词 云制造能力 任务需求 搜索匹配 服务组合 语义相似度 改进粒子群优化算法
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基于敏感度分析的球面磁悬浮飞轮电机多目标分层优化设计
13
作者 朱志莹 焦金帅 +2 位作者 徐政 孟凡浩 安聪 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页
针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参... 针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参数划分为主敏感度参数和次敏感度参数,针对主敏感度参数和次敏感度参数,依次分别采用支持向量机进行非参数建模,并通过惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法进行寻优;最后,通过有限元仿真验证了所提算法的有效性,结果表明优化后电机转矩提高6%,悬浮力提高27.99%。 展开更多
关键词 球面磁悬浮飞轮电机 参数敏感度分析 分层优化 支持向量机 惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法
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基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
14
作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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矿用自卸车座椅空气弹簧悬架参数辨识与优化
15
作者 刘红华 阳洁颖 刘翠雅 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期217-222,228,共7页
矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子... 矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子群算法相比表现出不同,使粒子群在稳定状态与混沌状态之间交替向着最优点收敛,同时根据粒子运行状态动态调整惯性权重。提高了算法的适应性,明显提升收敛速度并提高了精度,有效避免了局部最优得出,进行整车试验验证了该方法的有效性。结果表明,导致乘坐舒适性下降的主要原因是由于原系统中的刚度和阻尼数值不匹配,因此将垂直方向加速度均方根值设为目标,对空气弹簧悬架的阻尼参数和非线性刚度通过遗传算法来进行优化。在优化后,目标值下降了30.4%,显著提高了乘坐舒适性。 展开更多
关键词 非线性 空气弹簧悬架 自适应混沌粒子群优化算法 辨识 优化
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有向无环图建模的自动导引车任务调度优化
16
作者 胡毅 崔梦笙 +1 位作者 张曦阳 赵彦庆 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1680-1688,共9页
针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约... 针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约束和任务节点信息随环境变化,以最小化AGV行驶总距离为目标,建立基于有向无环图建模的动态旅行商问题(DAGDTSP)模型,提出改进遗传算法(IGA)求解模型.实验结果表明,针对AGV任务调度方案的优化,利用IGA算法,能够有效地求解固定任务选择策略下的优化调度方案. BPSO嵌套框架能够提升求解质量,所求解的优化调度方案能够在一定程度上适应任务变化. DAGDTSP模型在不同环境参数设置的测试问题上具备准确性. 展开更多
关键词 任务调度 行驶总距离 有向无环图 遗传算法 粒子群优化算法
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自适应时域MPC拖拉机路径跟踪控制研究
17
作者 夏长高 田梦宇 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第8期52-59,共8页
针对固定参数模型预测控制(model predictive control,MPC)在路径跟踪控制器中跟踪误差大、难以满足精准农业作业需求的情况,以及传统模型预测控制中时域参数固定的局限,提出一种时域参数自适应调整的控制策略。建立拖拉机动力学模型,在... 针对固定参数模型预测控制(model predictive control,MPC)在路径跟踪控制器中跟踪误差大、难以满足精准农业作业需求的情况,以及传统模型预测控制中时域参数固定的局限,提出一种时域参数自适应调整的控制策略。建立拖拉机动力学模型,在MPC算法的基础上,引入改进粒子群优化算法,对时域参数进行自适应调整;搭建MPC轨迹跟踪仿真框架,验证控制器的可行性。仿真结果表明:相比于固定时域MPC控制器,所提出的自适应时域MPC控制器的轨迹跟踪,横向误差绝对均值可降低22%~28%,提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 拖拉机 路径跟踪 模型预测控制 改进粒子群优化算法
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
18
作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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考虑站点转乘的公交接驳地铁站点群线路优化
19
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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基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略研究
20
作者 肖义平 赵云峰 《电源学报》 北大核心 2025年第5期96-104,共9页
光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(ma... 光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。 展开更多
关键词 局部遮荫 最大功率点跟踪 混沌映射 高斯扰动 改进粒子群优化算法
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