基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法 被引量：3

1

作者 薛健侗 马宏忠 +2 位作者 倪一铭 万可力 迮恒鹏 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3783-3792,共10页

为了更加准确有效地对变压器绕组状态进行分析,提出了一种基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法。首先,运用C-C法重构变压器振动信号的相空间,分析变压器振动信号的混沌特性,得到关联维数、Kolmogorov熵... 为了更加准确有效地对变压器绕组状态进行分析,提出了一种基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法。首先,运用C-C法重构变压器振动信号的相空间,分析变压器振动信号的混沌特性,得到关联维数、Kolmogorov熵作为混沌特征。然后,将蜉蝣优化算法引入K-means聚类分析中,对高维相空间轨迹的簇中心选取进行优化,得到相轨迹的簇中心矩之和、矢径偏移,并作为几何特征。实验结果表明:变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,适用于混沌特性分析;由变压器振动信号计算出的混沌特征能够表征变压器绕组的松紧程度;同时,经蜉蝣优化的K-means算法得到的簇中心能够作为特征点提取整个相空间轨迹的几何特征,也能够区分绕组的松动故障;将两种特征结合能够实现变压器绕组状态的准确监测,从而为变压器绕组在线检修提供了一种理论依据。 展开更多

关键词 变压器 绕组松动 混沌理论 蜉蝣优化k-means算法 混沌特征 几何特征

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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究 被引量：1

2

作者 张红 巩蕾 +1 位作者 曹洁 张玺君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期764-771,796,共9页

针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性... 针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性,通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征,构建考虑动态时空特征的预测模型,并借助蜉蝣优化算法优化超参数。研究表明:在PeMSD7(M)数据集上,15、30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%、9.06%和10.72%,本文方法具有有效性与优越性。 展开更多

关键词 交通流预测 动态时空特性 超参数 蜉蝣优化算法 时间卷积网络 门控线性单元 注意力机制 图卷积网络

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基于改进遗传算法的绿色整车物流调度优化模型 被引量：2

3

作者 熊维清 李岩 +1 位作者 李孝康 石雨禾 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期230-237,共8页

面对庞大的市场需求,整车物流企业需要完善的调度网络来支持其销售活动。针对当前整车物流企业难以高效规划调度网络的难题,构建了一种绿色整车物流调度优化模型。该模型结合了直接配送经销商和经配送中心配送经销商2种模式,并考虑了二... 面对庞大的市场需求,整车物流企业需要完善的调度网络来支持其销售活动。针对当前整车物流企业难以高效规划调度网络的难题,构建了一种绿色整车物流调度优化模型。该模型结合了直接配送经销商和经配送中心配送经销商2种模式,并考虑了二氧化碳、甲烷和氧化亚氮3种碳排放。该模型以总成本最低为目标,总成本包括固定成本、运输成本、配送中心成本、通行成本、以及碳排放成本。为了提高求解性能,设计了改进遗传算法(GA-MA)以充分发挥遗传算法全局搜索能力强和蜉蝣算法局部搜索能力强的优势。通过一个真实案例验证提出模型和算法的有效性,并表明了模型在降低成本、减少碳排放量方面的积极作用。 展开更多

关键词 绿色整车物流 调度优化 碳排放 遗传算法 蜉蝣算法

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含CSP及WTE的虚拟电厂低碳优化调度

4

作者 王红叶 程静 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期33-42,共10页

针对传统机组运行约束挤压风电并网空间及固体废弃物堆存量激增造成的环境污染问题,配置光热电站与电加热联合运行促进风电消纳,引入垃圾焚烧电厂与电转气联合运行实现CO_(2)再利用,提出一种含光热电站(concentrating solar power plant... 针对传统机组运行约束挤压风电并网空间及固体废弃物堆存量激增造成的环境污染问题,配置光热电站与电加热联合运行促进风电消纳,引入垃圾焚烧电厂与电转气联合运行实现CO_(2)再利用,提出一种含光热电站(concentrating solar power plant,CSP)及垃圾焚烧电厂(waste to energy plant,WTE)的虚拟电厂低碳优化调度模型。基于非参数核密度估计和Frank-Copula函数构建风电和光热电站出力联合分布模型,并利用蜉蝣优化K-means聚类算法得到典型场景;构建电加热与光热电站联合运行模型,并在垃圾焚烧-电转气精细化碳利用模型的基础上,引入阶梯碳交易机制进一步约束系统碳排放;以虚拟电厂总运行成本最低为目标,提出一种基于混合策略改进的水循环算法进行求解。仿真结果表明,所建立模型能够有效促进风电消纳并降低系统碳排放。 展开更多

关键词 光热电站 垃圾焚烧电厂 蜉蝣优化k-means聚类 阶梯碳交易机制 改进水循环算法

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运用改进蜉蝣算法的增程式电动汽车能量管理策略研究 被引量：3

5

作者 孙云祥 王贵勇 +1 位作者 王伟超 何述超 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期1437-1446,共10页

针对增程式电动汽车基于规则的能量控制策略优化问题,提出了基于改进的蜉蝣优化算法的多点能量管理控制策略。以增程式轻型卡车为研究对象,建立整车多目标优化的数学模型,采用改进的蜉蝣优化算法进行离线寻优。将整车需求功率和电池SOC... 针对增程式电动汽车基于规则的能量控制策略优化问题,提出了基于改进的蜉蝣优化算法的多点能量管理控制策略。以增程式轻型卡车为研究对象,建立整车多目标优化的数学模型,采用改进的蜉蝣优化算法进行离线寻优。将整车需求功率和电池SOC值的变化量作为实时输入参数来设计模糊控制器,对APU当前工作点的最小保持时间进行控制。最后在WLTP测试工况下,采用MATLAB/Simulink和Cruise联合仿真对优化的能量管理控制策略进行了分析与验证。研究结果表明,改进的优化算法IMA继承了MA的优点,且提高了算法在寻优前期的全局搜索能力和整体的收敛速度。所提出的多点能量管理控制策略与恒温器、功率跟随型能量管理控制策略相比,综合性能分别提高了16.2%和7.8%,有效提高了整车综合性能。 展开更多

关键词 增程器 能量管理 多目标优化 蜉蝣算法

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基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化 被引量：4

6

作者 程诚 吴洪状 刘送永 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期269-279,共11页

实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基... 实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基于煤岩界面识别结果,对起伏变化的煤岩界面曲线进行截割路径优化,得到采煤机调高控制的目标轨迹。滚筒截割路径优化是基于煤岩界面估计曲线,在采煤工艺、煤质要求和设备的适应能力等限制条件的约束下,得到使回采最大化的平滑轨迹。针对上述采煤机截割路径约束优化问题,提出一种基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化方法。为了提高截割路径优化效果和降低计算复杂度,以B样条曲线节点系数作为设计变量,构建一种新型截割路径优化目标函数;考虑采煤机截割工艺、煤质要求等限制,使用多段赋值罚函数法处理约束,根据约束的不满足程度动态改变罚函数系数值,避免优化陷入局部最值和约束不能起到实际作用;为了进一步提高优化效果和收敛速度,使用修正蜉蝣算法寻找最优截割路径。最后,考虑实际煤岩界面中褶皱、陷落柱、断层等典型地质构造,进行仿真研究,结果表明,所提方法能在满足实际约束下快速得到平滑的截割优化路径,实时性好、适用性高。 展开更多

关键词 采煤机 记忆截割 约束优化 蜉蝣算法 B样条曲线

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基于蜉蝣算法的负荷传感器优化机理研究 被引量：1

7

作者 张振杰 程万胜 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期20-24,共5页

弹性体是负荷式传感器的核心部件,对其合理的设计是确保传感器性能优异的关键。为了研究负荷式传感器弹性体优化机理,首先,运用有限元法(FEM)分析不同结构参数对传感器灵敏度的影响,并用最小二乘法(LSM)将分析数据进行拟合,得到灵敏度... 弹性体是负荷式传感器的核心部件,对其合理的设计是确保传感器性能优异的关键。为了研究负荷式传感器弹性体优化机理,首先,运用有限元法(FEM)分析不同结构参数对传感器灵敏度的影响,并用最小二乘法(LSM)将分析数据进行拟合,得到灵敏度和结构参数的数学模型;其次,将弹性体许用应力和尺寸范围作为约束条件,运用惩罚函数(SUMT)法,将约束条件融合到数学模型中,得到具有约束限制的数学模型;最后,用蜉蝣优化算法(MOA)对模型函数进行寻优,确定了弹性体最佳结构。将本文方法优化后的结果与FEM的优化结果进行对比,发现应用该方法优化后的弹性体灵敏度比FEM优化的灵敏度高6.83%,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 板环式负荷传感器 寻优分析 惩罚函数 蜉蝣优化算法

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基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割 被引量：5

8

作者 贺航 许连杰 +2 位作者 李高源 吕容飞 王喜良 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期5059-5068,共10页

针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性... 针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明:该改进算法在分割准确性、计算时间、结构衡量指标(structure similarity index measure,SSIM)和峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。 展开更多

关键词 多阈值图像分割 蜉蝣算法 Sobol序列 惯性权重 指数熵 智能优化算法

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蜉蝣算法在供应链库存优化中的应用 被引量：3

9

作者 赵文丹 韩雪 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第1期274-280,共7页

针对蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)全局搜索能力差、搜索精度不高和自适应能力弱等问题,提出一种多策略融合的蜉蝣算法。首先,提出吸引力增强因子,同时引入自适应动态调节的重力系数,来平衡搜索和开发能力;其次,提出中值位置作为群体... 针对蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)全局搜索能力差、搜索精度不高和自适应能力弱等问题,提出一种多策略融合的蜉蝣算法。首先,提出吸引力增强因子,同时引入自适应动态调节的重力系数,来平衡搜索和开发能力;其次,提出中值位置作为群体位置的一部分,加强种群交流,避免陷入局部最优;最后,引入正弦余弦策略,增强全局搜索能力,提高收敛精度并增强稳定性。8种典型功能函数的仿真结果证明改进后的算法收敛能力提高、收敛精度加强。将改进后的蜉蝣算法应用于工程中,在供应链库存系统中调节比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)参数,与其他算法相比,成本下降9.5%,证明该算法在工程上具有适用性。 展开更多

关键词 蜉蝣算法 正弦余弦策略 中值位置 供应链库存 参数优化

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基于离散变邻域蜉蝣优化的装配作业车间调度算法

10

作者 陈雅莉 潘友林 刘耿耿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期283-289,共7页

由于受到疫情影响,企业迫切地需要通过升级改造自动化柔性生产线来实现降本增效。在这一背景下,装配作业车间调度问题(Assembly Job Shop Scheduling Problem,AJSSP)再一次成为学术界和企业界的研究热点。AJSSP比普通作业车间调度问题... 由于受到疫情影响,企业迫切地需要通过升级改造自动化柔性生产线来实现降本增效。在这一背景下,装配作业车间调度问题(Assembly Job Shop Scheduling Problem,AJSSP)再一次成为学术界和企业界的研究热点。AJSSP比普通作业车间调度问题多了一道装配阶段,故其存在前后工序相互制约和多机并行现象,问题求解也更加复杂。针对该问题,提出了一种基于离散变邻域蜉蝣优化算法(Discrete Variable Neighborhood Mayfly Algorithm,D-VNMA)的调度方法,主要工作如下:1)采用符合Lamarkian特性的编码解码机制,实现个体有效信息的迭代继承;2)使用Circle映射融合常见启发式算法初始化蜉蝣种群,保证种群的多样性;3)加入新的邻域探索策略,采用多种不同的邻域结构和搜索策略的差异组合,增加搜索方案的多样性,提高寻找局部最优解的搜索效率;4)提出改进的雌雄蜉蝣交配策略,提高算法全局探索能力,加快算法整体收敛速度。在实验过程中,通过试验设计(Design of Experiment,DOE)方法获得D-VNMA的最佳参数设置,并在不同规格AJSSP算例数据上将D-VNMA和其他算法进行比较。实验结果表明,D-VNMA得到最优解的概率提升了30%,且收敛效率最高可提升62.15%。 展开更多

关键词 装配作业车间 车间调度 蜉蝣优化算法 Circle映射 邻域搜索

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改进蜉蝣优化算法在圆度误差评定中的应用

11

作者 李婧妍 莫愿斌 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第12期112-116,120,共6页

现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法... 现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法依据最小区域法的计算公式建立数学模型作为适应度评判标准。并针对基本蜉蝣优化算法(Mayfly Optimization Algorithm,MOA)的不足,通过引入柯西分布变异函数更新全局最优蜉蝣个体位置以及引入非线性自适应参数作为全体蜉蝣位置更新公式的惯性权重。并且在迭代过程中融合模拟退火算法使得个体受局部极值点约束力下降,提升算法的局部寻优能力和鲁棒性。最后为了证明MMOA的改进效果,进行了仿真实验。实验表明MMOA可以有效、正确地评价圆度误差且评定精度优于遗传算法、粒子群算法,在求解质量和稳定性上优于MOA,这为圆度误差评定问题提供了新的方法。 展开更多

关键词 自适应 柯西分布 模拟退火 圆度误差 蜉蝣优化算法

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改进蜉蝣算法的移动机器人路径规划研究

12

作者 邹阿威 王雷 +5 位作者 李伟民 李凡 蔡劲草 王海 谭铁龙 桂劲松 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期1993-1999,共7页

针对传统蜉蝣算法在机器人路径规划领域应用时存在收敛速度较慢、精度差、稳定性不足等问题,提出了一种改进的蜉蝣算法。该算法引入了一种动态参数调整策略,使算法局部搜索与全局搜索能力达到更好的平衡,并融合了莱维飞行策略与跳出策略... 针对传统蜉蝣算法在机器人路径规划领域应用时存在收敛速度较慢、精度差、稳定性不足等问题,提出了一种改进的蜉蝣算法。该算法引入了一种动态参数调整策略,使算法局部搜索与全局搜索能力达到更好的平衡,并融合了莱维飞行策略与跳出策略,避免了算法陷入局部最优。在20×20的地图环境下对改进的蜉蝣算法进行20次随机仿真实验,仿真表明本算法在求解精度和求解速度上均有较显著提升。同时,为进一步验证本文改进蜉蝣算法的可靠性和有效性,在30×30的栅格地图环境下对改进蜉蝣算法进行20次随机仿真实验,结果表明改进蜉蝣算法在可靠性和稳定性上也有所提升。 展开更多

关键词 改进蜉蝣优化算法 路径规划 莱维飞行 自适应参数调整策略

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改进离散蜉蝣算法的多目标动态网络社区发现 被引量：8

13

作者 李浩 杨海潇 +3 位作者 张兰 黄欣 王海宁 康雁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第4期942-952,共11页

动态网络社区发现能检测出随时间不断变化的社区结构,其研究具有重要意义。为了有效地解决动态网络社区发现问题,将蜉蝣算法引入社区发现,提出了一种多目标离散蜉蝣算法的动态网络社区发现方法(MODMA)。首先,在初始化阶段结合基于种群... 动态网络社区发现能检测出随时间不断变化的社区结构,其研究具有重要意义。为了有效地解决动态网络社区发现问题,将蜉蝣算法引入社区发现,提出了一种多目标离散蜉蝣算法的动态网络社区发现方法(MODMA)。首先,在初始化阶段结合基于种群的标签传播算法和标签扩散算法对蜉蝣种群进行初始化,有利于提高初始解的互补性和多样性;其次,将蜉蝣个体更新策略进行离散化,进一步充分搜索全局空间;然后,提出改进的交叉操作并结合两种变异策略,加快种群的进化速度;最后,对最优解进行基于边界点的局部搜索,避免算法陷入局部最优,提高寻优搜索能力和收敛能力。在算法求解过程中,使用非支配排序和拥挤度距离排序机制保留优质解。大量基于合成网络和真实网络的实验结果表明,MODMA算法与对比算法相比具有更高的求解精度。 展开更多

关键词 动态网络社区发现 蜉蝣算法 多目标优化 初始化

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基于KD树和混沌蜉蝣优化的并行谱聚类算法 被引量：2

14

作者 胡健 刘祥敏 +1 位作者 毛伊敏 陈志刚 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4001-4020,共20页

针对大数据环境下并行谱聚类算法存在的节点负载不均衡、冗余计算、矩阵相乘时间开销大以及初始簇中心敏感等问题,提出了基于KD(k-dimension)树和混沌蜉蝣优化算法的并行谱聚类算法(PSC-MO)。首先,提出基于采样的KD-tree数据分区策略(D... 针对大数据环境下并行谱聚类算法存在的节点负载不均衡、冗余计算、矩阵相乘时间开销大以及初始簇中心敏感等问题,提出了基于KD(k-dimension)树和混沌蜉蝣优化算法的并行谱聚类算法(PSC-MO)。首先,提出基于采样的KD-tree数据分区策略(DPS)划分数据,保证了节点间负载均衡;其次,在构建稀疏相似矩阵过程中,提出优化的分区分配策略(OPA)和基于三角不等式的KD树剪枝策略以进行跨分区的t近邻搜索,避免了过多的冗余计算;然后,提出正规化定理,通过元素对应相乘的方式代替矩阵相乘以优化Laplacian矩阵正规化过程,有效地减少了时间开销;最后,提出混沌蜉蝣优化算法(CMO),得到最佳位置作为初始簇中心后进行k-means并行聚类,解决了算法对初始簇中心敏感的问题。实验表明,PSC-MO算法不但具有良好的聚类效果,而且在大规模数据集上表现出了良好的数据和系统可扩展性。 展开更多

关键词 大数据 并行化 MAPREDUCE模型 谱聚类 KD树 混沌蜉蝣优化算法

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基于MA-RF的混凝土坝变形预测模型及其应用 被引量：4

15

作者 张石 郑东健 《水电能源科学》 北大核心 2022年第12期147-151,共5页

针对传统随机森林算法在参数寻优及性能验证方法方面的不足,提出了一种基于蜉蝣优化算法和随机森林(MA-RF)的混凝土坝变形预测模型。以某混凝土重力坝变形监测为例进行建模分析,发现在参数寻优方面,MA算法的寻优精度明显优于经验法和PS... 针对传统随机森林算法在参数寻优及性能验证方法方面的不足,提出了一种基于蜉蝣优化算法和随机森林(MA-RF)的混凝土坝变形预测模型。以某混凝土重力坝变形监测为例进行建模分析,发现在参数寻优方面,MA算法的寻优精度明显优于经验法和PSO算法,且收敛速度更快;在预测性能方面,相比EM-RF、PSO-RF、LSTM、SVM,MA-RF模型的预测精度更高、稳定性更强,为高精度预测大坝变形提供了一种新方法。 展开更多

关键词 随机森林 变形预测 蜉蝣优化算法 袋外误差

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群体智能算法在图像分割中的应用综述 被引量：36

16

作者 史春天 曾艳阳 侯守明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期36-47,共12页

图像分割的通用方法一直是图像处理领域中的热点和难点。随着人工智能的兴起和发展,群体智能算法成为当下热点研究的方向,将图像分割技术结合群体智能算法成为一种新型有效的改进方法。群智能算法通过模拟自然界的事物或生物的行动规律... 图像分割的通用方法一直是图像处理领域中的热点和难点。随着人工智能的兴起和发展,群体智能算法成为当下热点研究的方向,将图像分割技术结合群体智能算法成为一种新型有效的改进方法。群智能算法通过模拟自然界的事物或生物的行动规律,将传统的人工智能和群体生物结合,在解空间中搜索最优解,为解决复杂问题提供了新的解决思路。阐述群体智能算法的研究现状和发展过程,将早期的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)、经典的粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO)以及较新的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)为例详细介绍其算法原理方法,并简要表述蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)、萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)、布谷鸟搜索法(Cuckoo Search,CS)、细菌觅食算法(Bacterial Foraging Optimization,BFO)和最新的蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)的原理,在此基础上,结合国内外文献对上述算法的改进方法和结合图像分割技术的综合改进及应用进行分析总结。将群体智能算法结合图像分割技术的代表性算法提取出来进行列表分析总结,随后概述总结群体智能算法的统一框架、共同特性、不同的差异并提出存在的问题,最后对未来趋势做出展望。 展开更多

关键词 群体智能算法 图像分割 蚁群算法 粒子群算法 麻雀搜索算法 蝙蝠算法 鲸鱼优化算法 蜉蝣算法

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基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容 被引量：21

17

作者 安东 杨德宇 +4 位作者 武文丽 蔡文超 李赫 杨博 韩一鸣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期31-39,共9页

电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成... 电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型。为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解。为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策。最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比:所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动。 展开更多

关键词 电池储能系统 最优选址定容 Pareto多目标优化 改进多目标蜉蝣算法

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基于黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法 被引量：20

18

作者 王义 张达敏 +2 位作者 张琳娜 黎道花 邹诚诚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第10期3072-3077,共6页

针对元启发算法中蜉蝣优化算法(MOA)的求解精度不高、收敛速度慢、稳定性不强等缺点进行研究,提出一种黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法。引入自适应惯性权重因子增强算法的搜索和开发能力达到更好的平衡;引入融合Lévy飞行策略... 针对元启发算法中蜉蝣优化算法(MOA)的求解精度不高、收敛速度慢、稳定性不强等缺点进行研究,提出一种黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法。引入自适应惯性权重因子增强算法的搜索和开发能力达到更好的平衡;引入融合Lévy飞行策略和黄金正弦因子进一步改善易陷入局部最优的缺点,增强种群多样性,跳出局部最优。仿真结果表明,改进算法对于测试函数在求解精度、收敛速度和寻优能力上有显著提升。同时,为验证结果的可靠性和有效性,对该算法所得的数据进行统计检验、平均绝对误差分析、求解成功率分析。结果表明改进算法的稳定性、可靠性、鲁棒性都较MOA有所增强。另外,引入具体工程案例进行测试分析,进一步验证了该算法在工程上的适用性。 展开更多

关键词 蜉蝣优化算法 惯性权重 莱维飞行 黄金正弦 测试函数

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基于改进蜉蝣算法的一种新型无功优化补偿方法及其应用 被引量：9

19

作者 彭泽森 舒恺 +1 位作者 高飞翎 余萃卓 《智慧电力》 北大核心 2022年第12期41-47,共7页

基于改进的蜉蝣算法提出了一种电力系统新型无功优化计算方法。首先以电力系统有功网损最小为目标函数,选择发电机端电压、可调变压器分接头以及并联静止电容器组数为控制变量,建立了无功优化的数学模型;提出将新型群搜索智能优化算法... 基于改进的蜉蝣算法提出了一种电力系统新型无功优化计算方法。首先以电力系统有功网损最小为目标函数,选择发电机端电压、可调变压器分接头以及并联静止电容器组数为控制变量,建立了无功优化的数学模型;提出将新型群搜索智能优化算法蜉蝣算法引入到无功优化问题中;针对基础蜉蝣算法易陷入局部最优解的缺陷,提出优化基础蜉蝣算法,将Levy飞行以及随机惯性权重系数引入蜉蝣算法的位置更新策略中,提高蜉蝣算法的全局搜索能力。最后,以IEEE30节点系统为测试对象,证明了改进的蜉蝣算法在电力系统无功优化问题中的有效性及优势。 展开更多

关键词 无功优化 有功网损 蜉蝣算法 Levy飞行

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改进蜉蝣算法求解认知车载网络频谱分配问题 被引量：3

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作者 王岳 王乐 +1 位作者 孙文洋 李振国 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第10期3012-3020,共9页

针对传统认知车载网络频谱分配效率低、速度慢的问题,提出基于改进蜉蝣优化算法的频谱分配算法。以反向学习、动态惯性权重、多阶段动态扰动及正余弦优化交配机制提升标准蜉蝣优化算法的寻优性能;将频谱分配变量映射为蜉蝣个体位置信息... 针对传统认知车载网络频谱分配效率低、速度慢的问题,提出基于改进蜉蝣优化算法的频谱分配算法。以反向学习、动态惯性权重、多阶段动态扰动及正余弦优化交配机制提升标准蜉蝣优化算法的寻优性能;将频谱分配变量映射为蜉蝣个体位置信息,将网络吞吐量和接入公平性作为评估蜉蝣位置的适应度函数,利用改进蜉蝣算法搜索最优频谱分配方案。实验结果表明,改进算法的搜索精度和收敛速度都有所提升,能够更快得到频谱分配方案,车载用户收益和分配公平性方面也更有保障。 展开更多

关键词 蜉蝣优化算法 认知车载网络 频谱分配 反向学习 惯性权重 动态扰动 正余弦优化

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