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Bacterial graphical user interface oriented by particle swarm optimization strategy for optimization of multiple type DFACTS for power quality enhancement in distribution system 被引量:3
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作者 M.Mohammadi M.Montazeri S.Abasi 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期569-588,共20页
This study proposes a graphical user interface(GUI) based on an enhanced bacterial foraging optimization(EBFO) to find the optimal locations and sizing parameters of multi-type DFACTS in large-scale distribution syste... This study proposes a graphical user interface(GUI) based on an enhanced bacterial foraging optimization(EBFO) to find the optimal locations and sizing parameters of multi-type DFACTS in large-scale distribution systems.The proposed GUI based toolbox,allows the user to choose between single and multiple DFACTS allocations,followed by the type and number of them to be allocated.The EBFO is then applied to obtain optimal locations and ratings of the single and multiple DFACTS.This is found to be faster and provides more accurate results compared to the usual PSO and BFO.Results obtained with MATLAB/Simulink simulations are compared with PSO,BFO and enhanced BFO.It reveals that enhanced BFO shows quick convergence to reach the desired solution there by yielding superior solution quality.Simulation results concluded that the EBFO based multiple DFACTS allocation using DSSSC,APC and DSTATCOM is preferable to reduce power losses,improve load balancing and enhance voltage deviation index to 70%,38% and 132% respectively and also it can improve loading factor without additional power loss. 展开更多
关键词 distribution system power quality single type and multiple type DFACTS BFO algorithm particle swarm optimization(PSO)
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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
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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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基于粒子群优化算法的东构造结滑坡清单建立与侵蚀速率估算 被引量:1
3
作者 耿豪鹏 徐子怡 +1 位作者 郭宇 张建 《水土保持学报》 北大核心 2025年第2期338-347,共10页
[目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetat... [目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的变化检测,构建1987-2021年东构造结地区的多时相滑坡清单;根据滑坡面积-体积经验公式计算该区域的滑坡侵蚀速率;结合气候和地形等参数,探讨滑坡过程的诱发因素。[结果]研究区1987-2021年共识别滑坡1 323次,其中2017-2021年的滑坡数量最多,共389次;滑坡主要分布在雅鲁藏布江大拐弯附近的河谷两侧;研究区滑坡侵蚀速率为0~76.06 mm/a,平均值为0.44 mm/a,呈以雅鲁藏布江大拐弯段为中心向四周逐渐降低的变化趋势;滑坡侵蚀速率与地质尺度岩体的剥露速率及千年尺度流域平均侵蚀速率相近;研究区滑坡的发生与降雨过程和地震活动相关,主要发育在南向坡面上,并在海拔1 500~3 000 m和坡度35°~45°聚集。[结论]滑坡是东构造结地区的主导侵蚀过程;降雨受迎风坡效应的影响在南向坡面富集,驱动该坡向上滑坡的集中分布。降水促进河流下切,以陡化边坡的方式诱发滑坡。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 多时相滑坡清单 喜马拉雅东构造结 滑坡侵蚀速率 地貌演化
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基于改进细菌觅食算法的两阶段选址-路径规划
4
作者 刘巍巍 姜珊 +1 位作者 祁朔 王迎春 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期238-249,共12页
【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品... 【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品存在的农村采购物流与城市配送物流协调性差、运输成本占比过大的共性特征,如何在保证客户满意度的同时降本增效是高值农产品选址-路径规划中亟待解决的关键问题。【方法】提出了以总成本最小、客户满意度值最大为目标的两阶段物流选址-路径优化模型。第1阶段聚焦烘干中心选址,考虑建设成本、运输便利性、服务辐射范围等构建选址模型,优选出与中草药产区及用户地理位置相匹配的初加工中心;第2阶段基于筛选的初加工中心位置规划物流运输路径,以车辆容量、速度、时间窗为约束,综合运输、惩罚、货损成本与客户满意度构建多目标路径规划模型。为求解上述模型,将粒子群算法、差分进化理念及种群进化因子融入细菌觅食算法中,提出了混合多目标优化的MOBFO-NMOPSO算法,所设计算法通过引入基于小生境的多目标粒子群算法以提高求解精度;通过在复制操作中引入差分进化思想以保留种群的多样性;通过将种群进化因子引入迁徙操作以提高算法收敛速度。为验证模型及算法的有效性,首先将所提出的MOBFO-NMOPSO算法与NSGA-II、MOPSO、NMOPSO、GWOEDA、GA等算法对比,验证了算法在求解性能及求解速度上的优势。其次以S企业中草药供应链的实际数据为支撑,综合考虑烘干中心建设成本、车辆运输成本、时间惩罚成本及货损成本,全面求解两阶段选址-路径规划问题。【结果】仿真结果表明,优化后的企业运输成本降低了10.26%,客户满意度提升了44.84%,验证了模型在求解高值农产品物流规划问题上的有效性。从服务中草药产区数量、物流成本和客户满意度3个维度考量,分别设计了S企业中草药供应链在考虑不同极端解和折中解的实际物流路径方案,以供企业选择。【结论】研究构建的两阶段选址-路径优化模型及改进的MOBFO-NMOPSO算法,通过降低供应链总成本切实增强其竞争力,通过提高客户满意度稳固供需合作关系,并通过构建两阶段物流规划体系有力推动高值农产品供应链的协调稳健发展,提升其高值农产品运作效率。 展开更多
关键词 选址路径 双目标模型 两阶段物流 细菌觅食算法 粒子群算法 差分进化 种群进化 车辆运输
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
5
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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基于毁伤评估结果的无人机对地攻击任务分配方法 被引量:2
6
作者 侯鹏 葛玉雪 +2 位作者 裴扬 岳源 艾俊强 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期17-29,共13页
为提升多无人机协同对地打击任务的作战效能并提高协同任务分配效率,提出一种基于作战单元毁伤概率结果的任务分配方法。构建3种典型地面目标毁伤评估模型,计算不同打击方向下各目标的毁伤概率作为任务分配问题的数据支撑。对各无人机... 为提升多无人机协同对地打击任务的作战效能并提高协同任务分配效率,提出一种基于作战单元毁伤概率结果的任务分配方法。构建3种典型地面目标毁伤评估模型,计算不同打击方向下各目标的毁伤概率作为任务分配问题的数据支撑。对各无人机挂载不同武器打击地面目标的典型场景,提出改进混合粒子群优化算法解决任务分配问题。利用遗传算法的交叉、变异操作更新粒子位置,对交叉操作、变异操作进行改进并引入粒子反转操作增加粒子的多样性,避免陷入局部最优。通过仿真算例对所提方法进行验证,结果证明在利用毁伤评估模型计算地面目标的毁伤概率后,所提方法能在满足毁伤要求的前提下得到满足约束条件的任务分配方案,且能提高多无人机体系整体上的作战效能。 展开更多
关键词 多无人机 任务分配 毁伤评估 毁伤概率 混合粒子群优化算法
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基于PSO-BP算法的混输管道持液率预测模型
7
作者 陈新辉 黄思 +2 位作者 官天日 傅浩 潘自强 《化学工程》 北大核心 2025年第6期89-94,共6页
为准确预测混输管道中两相流持液率,基于前人气液两相流室内实验所获取的数据,采用灰色关联分析法分析压力、温度、倾角、管径、液相折算速度、气相折算速度和液相黏度对混输管道持液率的影响程度,为输入参数的确定提供依据。基于PSO-B... 为准确预测混输管道中两相流持液率,基于前人气液两相流室内实验所获取的数据,采用灰色关联分析法分析压力、温度、倾角、管径、液相折算速度、气相折算速度和液相黏度对混输管道持液率的影响程度,为输入参数的确定提供依据。基于PSO-BP神经网络构建混输管道持液率预测模型,对比包括线性和非线性在内的3种多元回归预测模型、传统BP和其他算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明:相比于传统BP神经网络模型,经算法优化的BP神经网络模型和非线性多元回归模型均表现出更好的预测效果,多元线性回归模型效果最差,而PSO-BP预测模型平均绝对误差为0.0452,均方根误差为0.0614,拟合优度R^(2)为0.9279,误差最小、拟合程度最高,并且在高持液率工况下保持了更好的预测精度,表明PSO-BP模型适于混输管道持液率的预测。 展开更多
关键词 混输管道 持液率 灰色关联 粒子群算法 BP神经网络 多元回归
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基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别研究
8
作者 程凤敏 卢山群 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期189-195,共7页
针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期... 针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期记忆网络中,从而构建光纤网络异常行为检测模型。为进一步提升模型性能,在粒子群优化算法中引入自适应惯性权重思想,迭代优化长短期记忆网络的时间窗大小和隐藏层单元数,将优化的参数更新至检测模型中,从而实现较为精确的光纤网络异常行为智能化识别。实验结果表明,该方法在多个数据集上的异常行为识别准确率均超过99.3%,显著提高了光纤网络异常行为识别的效率和可靠性,为光纤网络的稳定运行提供了有力保障。 展开更多
关键词 人工智能 光纤网络 异常行为识别 长短期记忆网络 粒子群优化算法 自适应惯性权重
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考虑耦合效应的综合应力加速寿命试验设计
9
作者 刘晓娣 韩建立 +1 位作者 孙艳丽 李涛 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第3期113-121,共9页
航空电子设备工作环境复杂,应力间的耦合效应对加速寿命试验结果影响较大,为此,提出一种考虑耦合效应的综合应力加速寿命试验设计方法。该方法综合考虑单应力和应力间的耦合效应建立综合应力加速模型,以正常应力水平下产品中位寿命估计... 航空电子设备工作环境复杂,应力间的耦合效应对加速寿命试验结果影响较大,为此,提出一种考虑耦合效应的综合应力加速寿命试验设计方法。该方法综合考虑单应力和应力间的耦合效应建立综合应力加速模型,以正常应力水平下产品中位寿命估计的渐近方差最小为优化准则,采用极大似然估计理论,构建Weibull分布下的综合应力加速寿命试验设计模型,并采用改进粒子群算法解决加速模型构建和试验设计两个阶段的参数求解难题。以某型电容器为对象进行综合应力加速寿命试验设计,结果表明,相对于未考虑耦合效应的情况,考虑实际耦合效应的试验方案估计精度更高、试验成本更低。 展开更多
关键词 加速寿命试验设计 综合应力 耦合效应 改进粒子群算法
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基于回归分析的飞机航行灯罩注塑工艺参数多目标优化
10
作者 王韬 王博伦 +4 位作者 许雪婷 葛勇 郎建林 孙琦伟 颜悦 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第7期100-107,114,共9页
针对飞机航行灯罩在注射成型过程中产生较大翘曲变形和残余应力,导致产品在二次加工、装配以及使用过程中产生开裂等问题,提出基于回归分析的方法,对灯罩的翘曲变形和残余应力实施多目标优化。选择熔体温度、模具温度、注射时间、注射... 针对飞机航行灯罩在注射成型过程中产生较大翘曲变形和残余应力,导致产品在二次加工、装配以及使用过程中产生开裂等问题,提出基于回归分析的方法,对灯罩的翘曲变形和残余应力实施多目标优化。选择熔体温度、模具温度、注射时间、注射压力、保压时间、保压压力、冷却时间为试验因素,以产品的翘曲变形和残余应力为优化目标,建立7因素21水平均匀设计试验。通过熵权法与改进折中规划法将多目标优化问题转换为综合目标值评价,并建立以综合目标值为响应值的多元回归方程。使用粒子群算法对回归方程进行迭代寻优,求得最小响应值为0.096,对应的最优工艺参数组合为熔体温度306℃、模具温度82℃、注射时间3s、注射压力85MPa、保压时间24s、保压压力138MPa、冷却时间54s。按照最优工艺参数组合对塑件进行模拟,其最大翘曲变形为0.812mm,最大残余应力为1.256MPa,综合目标值为0.103,优化方案的模拟结果与预测值差异较小,表明回归模型预测精度较高。将优化后的工艺参数组合应用于实际试模生产,产品的实测结果与优化模拟趋势一致,满足装配和使用要求。 展开更多
关键词 注塑工艺参数 多元回归分析 均匀试验设计 熵权法 粒子群算法
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成像引信二维稀疏MIMO阵列设计
11
作者 贺旭 李玉钊 +2 位作者 赵康 黄立峰 张梦宇 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期150-158,共9页
针对MIMO阵列雷达在成像引信上的应用,对引信近场成像中存在的等效相位中心误差进行分析并给出基于泰勒展开的二次项误差补偿方法。围绕弹上空间有限的前提条件,考虑收发天线耦合的影响,结合天线波束方向图的性能,给出收发阵元的半径分... 针对MIMO阵列雷达在成像引信上的应用,对引信近场成像中存在的等效相位中心误差进行分析并给出基于泰勒展开的二次项误差补偿方法。围绕弹上空间有限的前提条件,考虑收发天线耦合的影响,结合天线波束方向图的性能,给出收发阵元的半径分布区间作为有效集。在有效集的基础上提出基于分步粒子群(two-step particle swarm optimization,TS-PSO)算法的稀疏MIMO阵列优化方法,得到优化后的二维稀疏MIMO阵列。在此基础上,基于其接收的回波信号实现对等效相位中心误差和运动误差进行补偿,从而获取成像结果。由仿真结果可知,基于TS-PSO设计的二维稀疏MIMO阵列能够满足引信近场成像对分辨率和成像质量的需求,为下一步的实际应用奠定理论基础。 展开更多
关键词 多输入多输出 稀疏阵列 分步粒子群算法 近场成像 成像引信
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基于改进粒子群算法的悬臂式掘进机轨迹跟踪控制方法
12
作者 任玉灿 张东辉 《中国矿业》 北大核心 2025年第5期144-151,共8页
悬臂式掘进机轨迹控制可以被视为一种解空间内的独立寻优问题。但地下工作环境复杂多变,掘进机在行进过程中可能会遇到各种不确定因素,易在求解复杂优化问题时陷入局部最优解,导致最优解求解效果不佳,影响掘进机轨迹的跟踪控制效果。为... 悬臂式掘进机轨迹控制可以被视为一种解空间内的独立寻优问题。但地下工作环境复杂多变,掘进机在行进过程中可能会遇到各种不确定因素,易在求解复杂优化问题时陷入局部最优解,导致最优解求解效果不佳,影响掘进机轨迹的跟踪控制效果。为了提高轨迹跟踪控制的精确性和稳定性,确保掘进效率和作业安全,本研究提出一种基于改进粒子群算法的悬臂式掘进机轨迹跟踪控制方法。通过跟踪悬臂式掘进机的当前行进状态,得到实际位姿和期望位姿间的偏差。在此基础上,利用粒子群算法调整掘进机机身的移动速度和转向角速度,实现对掘进机行进过程中位姿偏差的补偿,通过位姿偏差补偿实现掘进机的轨迹跟踪控制。在这一过程中,为避免粒子群算法陷入局部最优解,利用小生境进化策略优化粒子的适应度,将粒子划分为不同的子群体(小生境),通过缩小搜索范围的方式使算法更快地收敛到最优解,以此来提高轨迹跟踪控制的效果。通过模拟实验验证该方法的控制效果,经实验发现:应用该方法控制后,悬臂式掘进机在不同位置的方向角值和对应的期望角度值基本一致,实际转向角速度值和期望值基本相同,悬臂式掘进机在X轴和Y轴上的移动轨迹和期望轨迹吻合,说明该方法对掘进机的方向角和转向角速度的控制效果较好,轨迹跟踪控制的性能较高。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 悬臂式掘进机 轨迹跟踪控制 小生境进化策略 位姿偏差补偿
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多场景下基于AHP-EWM的人体健康状态评估模型研究 被引量:3
13
作者 火久元 王虹阳 +1 位作者 巨涛 胡军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期372-380,共9页
为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评... 为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评估模型。首先采集人体在运动、休息、工作/学习和娱乐等4种不同场景下的健康监测指标数据,构建相应的评估指标体系。然后分别根据评估指标计算出AHP和EWM权重,再采用量子粒子群优化(QPSO)算法对AHP和EWM中的主客观权重进行分配,以确保评价指标占比的客观性。最后通过模糊综合评价法对人体健康状态进行评估和量化,并利用实际监测数据对方法的可靠性和稳定性进行验证。实验结果表明,在4种场景下所提方法的综合得分分别为63.78、59.83、58.71和59.21,表明在不同场景下该模型都具有较好的准确性和稳定性。根据评估结果,对测试者的身体状态评价结果进行分析,并给出一些健康建议。所提模型可全面了解人体在不同场景下的健康状况,并为人们提供科学的健康指导,从而为健康管理和疾病预防提供科学依据。 展开更多
关键词 健康状态 多重场景 层次分析法 熵权法 量子粒子群优化算法 模糊综合评价法
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改进粒子群算法的紫外光协作多无人机任务分配方法
14
作者 赵太飞 刘阳 杜浩辰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第6期167-173,共7页
为了解决无人机协同作战问题,需要将多任务分配给多个无人机。利用无线紫外光实现强电磁干扰环境下无人机机间隐秘信息传输,提出一种改进粒子群算法的多无人机任务分配方法,综合考虑无人机执行任务所付出的威胁代价、航程代价以及完成... 为了解决无人机协同作战问题,需要将多任务分配给多个无人机。利用无线紫外光实现强电磁干扰环境下无人机机间隐秘信息传输,提出一种改进粒子群算法的多无人机任务分配方法,综合考虑无人机执行任务所付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的时间差,结合压缩因子和差分进化思想解决粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,改进粒子群算法相较于传统粒子群算法在不同无人机和任务数量比下的任务分配平均成功率提高了约16%,算法在收敛时的迭代次数平均减少了约4.5倍,最优适应度值平均减小了近一倍,在多无人机任务分配的实际应用中有一定的意义。 展开更多
关键词 紫外光通信 任务分配 粒子群算法 差分进化
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基于空间相关性与Stacking集成学习的风电功率预测方法 被引量:6
15
作者 王小明 徐斌 +3 位作者 尹元亚 潘文虎 吴红斌 韩屹 《电力工程技术》 北大核心 2024年第5期224-232,共9页
针对目标气象预报数据缺失导致风电预测精度不足的问题,提出一种基于空间相关性和Stacking集成学习的风电功率预测方法。首先,分析目标风电场与相邻气象站点之间的空间相关性,根据相关系数极值点确定延迟时间,构建风速时移数据集;其次,... 针对目标气象预报数据缺失导致风电预测精度不足的问题,提出一种基于空间相关性和Stacking集成学习的风电功率预测方法。首先,分析目标风电场与相邻气象站点之间的空间相关性,根据相关系数极值点确定延迟时间,构建风速时移数据集;其次,利用Stacking集成方法融合多元算法,从多个数据观测角度预测目标风电场的风电功率,实现不同算法的优势互补,提升整体泛化能力,并采用粒子群优化算法搜索模型超参数,较好地平衡搜索时间与模型效果;最后,采用华东地区某风电场的实测数据验证了文中所提方法的有效性和准确性。结果表明,通过考虑不同位置的信息偏差,从数据输入和预测模型两方面可有效提高数据缺失情况下的风电预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 空间相关性 Stacking集成学习 风速时移 多元算法融合 粒子群优化
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改进教与学算法的静压推力滑动轴承优化 被引量:1
16
作者 张凯 赵如杰 +1 位作者 张义民 艾巍 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第4期56-59,共4页
为了使静压推力滑动轴承在运行过程中功率损失最小,提出了改进的教与学算法(DWTLBO),对静压推力滑动轴承进行优化设计。与其它经典的智能优化算法如粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)和教与学算法(TLBO)相比,该算法在学习阶段引入差分... 为了使静压推力滑动轴承在运行过程中功率损失最小,提出了改进的教与学算法(DWTLBO),对静压推力滑动轴承进行优化设计。与其它经典的智能优化算法如粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)和教与学算法(TLBO)相比,该算法在学习阶段引入差分进化算子增加了各组之间的交叉率,进一步提高算法的多样性和局部搜索能力,避免早熟收敛。通过建立推力轴承模型,设计了轴承阶梯半径,油槽凹口半径,润滑油粘度,润滑油流量四个设计变量,采用改进的教与学算法对模型的相关参数进行优化。优化结果表明,提出的改进算法与传统的教与学算法相比,获得模型的最优解更佳,有利于在以后的工程优化中提高模型的设计精度。 展开更多
关键词 静压推力滑动轴承 粒子群算法 教与学算法 差分进化算法
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强噪声下轴承故障频率的粒子群随机共振提取 被引量:1
17
作者 刘骥 王红光 龙珊珊 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期144-151,共8页
为了提取强噪声背景下轴承故障的特征频率,设计了基于变尺度随机共振系统的有用信号增强方法。介绍了滚动轴承结构和不同位置故障的特征;分析了随机共振理论仅适用于低噪声、小频率的问题,针对性地设计了变尺度随机共振系统,扩展了该理... 为了提取强噪声背景下轴承故障的特征频率,设计了基于变尺度随机共振系统的有用信号增强方法。介绍了滚动轴承结构和不同位置故障的特征;分析了随机共振理论仅适用于低噪声、小频率的问题,针对性地设计了变尺度随机共振系统,扩展了该理论的应用范围;并提出了多行为粒子群算法的随机共振系统参数优化方法。经仿真验证,在信噪比为-20 dB的强噪声背景下,变尺度随机共振系统仍能够有效提取有用信号中的故障特征频率;经西安交通大学公开轴承实验数据集XJTU-SY验证,在强噪声背景下,采用稀疏重构法提取的故障特征频率仍被淹没在附近频域中,而变尺度随机共振系统提取的故障特征频率在159.7 Hz明显凸显,且提取的故障特征频率更接近真实值。实验结果表明,在强噪声背景下,变尺度随机共振系统能够有效提取振动信号中的故障特征频率。 展开更多
关键词 轴承故障 特征频率 随机共振系统 变尺度 多行为粒子群算法
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计及电-气园区综合能源系统多重不确定性的变置信区间优化调度 被引量:1
18
作者 沈赋 杨光兵 +4 位作者 王健 蔡子龙 陈雪鸥 曹旸 翟苏巍 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期33-40,共8页
电-气园区综合能源系统(EGPIES)受到天然气管道泄漏与风电出力波动的多重不确定性影响,导致系统供电可靠性受到严重威胁。计及天然气管道泄漏与风电出力不确定性,提出了一种EGPIES自适应优化调度方法。根据天然气泄漏量与储能对系统负... 电-气园区综合能源系统(EGPIES)受到天然气管道泄漏与风电出力波动的多重不确定性影响,导致系统供电可靠性受到严重威胁。计及天然气管道泄漏与风电出力不确定性,提出了一种EGPIES自适应优化调度方法。根据天然气泄漏量与储能对系统负荷损失的影响划分失荷程度,结合场景法与条件风险价值理论对风电不确定性进行量化,并通过隶属函数对自适应选择的多目标函数进行处理。利用遗传粒子群优化算法对处理后的多目标函数进行求解,得到不同泄漏程度下的机组调度结果与自适应改变的风电置信区间。通过算例验证所提模型能在具有良好经济性的同时,提高系统的供电可靠性。 展开更多
关键词 园区综合能源系统 多重不确定性 自适应优化调度 遗传粒子群优化算法 置信区间
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融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法 被引量:7
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作者 马乐杰 邹德旋 +2 位作者 李灿 邵莹莹 杨志龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期80-96,共17页
将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分... 将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分进化算法中的交叉操作,采用淘汰机制随机搜索策略,提高算法的全局搜索能力,提高算法收敛速度。为了验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)的性能,与基于压缩学习因子的粒子群算法(yield-based particle swarm optimization,YPSO)、自适应加权粒子群算法(self-adaptive particle swarm optimization,SPSO)等PSO相关算法以及蜘蛛蜂优化算法(spider wasp optimization,SWO)、能量谷算法(energy valley algorithm,EVA)等2023年最新算法相比较,验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(IPSO)的有效性。在不同维度下解决12个常用基准函数,对12个测试函数进行实验,并与其他的几种算法进行比较,实验结果表明,改进后的PSO算法收敛速度快,收敛精度高。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 Sine映射 差分进化算法 交叉操作 随机搜索策略
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多约束条件下战斗机三维路径规划问题
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作者 杨平 肖兵 +1 位作者 陈新 唐璐琪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4213-4221,共9页
如何在现代战场环境中,为战斗机进行高效且安全的路径规划,同时考虑载机威胁、油耗、任务时限、转弯半径等多重限制因素,以提高作战效能。针对这些多方面需求,提出一种多约束条件下的战斗机路径规划方法,即将三维地形、威胁源、能耗、... 如何在现代战场环境中,为战斗机进行高效且安全的路径规划,同时考虑载机威胁、油耗、任务时限、转弯半径等多重限制因素,以提高作战效能。针对这些多方面需求,提出一种多约束条件下的战斗机路径规划方法,即将三维地形、威胁源、能耗、任务用时等限制条件综合考虑,构建改进粒子群优化算法中的聚合适应度函数,并使用极限曲率矩阵评估路径可飞性。此外,可以根据任务需求确定各约束条件对结果的权重。实验证明,该方法能够快速有效地生成符合要求的最优路径,并具备实际应用价值。 展开更多
关键词 路径规划 多约束条件 粒子群优化算法 聚合适应度函数 威胁源 极限曲率矩阵
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