期刊文献+
共找到150篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
基于ISSA-H_(∞)的水电机组鲁棒控制
1
作者 马元江 陈金保 +2 位作者 谈泰权 王凯 肖志怀 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第4期199-204,共6页
随着风电、光伏等随机能源大量接入,电网结构变得复杂。在此背景下,水电机组将根据需要经常处于变工况运行,运行环境日趋恶劣,其传统的PID控制策略显然难以实现各种复杂工况下的最优控制。为此,将H_(∞)理论应用于水电机组,并基于改进... 随着风电、光伏等随机能源大量接入,电网结构变得复杂。在此背景下,水电机组将根据需要经常处于变工况运行,运行环境日趋恶劣,其传统的PID控制策略显然难以实现各种复杂工况下的最优控制。为此,将H_(∞)理论应用于水电机组,并基于改进樽海鞘算法(ISSA)和综合ITAE指标对其参数进行优化,实现了基于ISSA-H_(∞)的水电机组自适应鲁棒控制。仿真结果表明,相比传统的PID控制器,设计的基于ISSA-H_(∞)的自适应鲁棒控制器在不同工况下均有优异的调节性能,实现了水电机组多工况下最优控制。 展开更多
关键词 水电机组 PID控制 H_∞理论 改进樽海鞘算法 自适应鲁棒控制
在线阅读 下载PDF
高光谱结合改进CARS和SSA-XGBoost的鸡蛋品质快速检测方法
2
作者 王淋铱 邹倩颖 孙强 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第8期99-104,共6页
[目的]实现鸡蛋品质的无损、准确和快速检测。[方法]在高光谱检测技术的基础上,提出了一种将樽海鞘群算法与XGBoost算法相结合的鸡蛋品质快速检测方法。通过樽海鞘群算法优化XGBoost模型的多个超参数,提高XGBoost模型的预测性能。高光... [目的]实现鸡蛋品质的无损、准确和快速检测。[方法]在高光谱检测技术的基础上,提出了一种将樽海鞘群算法与XGBoost算法相结合的鸡蛋品质快速检测方法。通过樽海鞘群算法优化XGBoost模型的多个超参数,提高XGBoost模型的预测性能。高光谱采集图像通过数据预处理和特征波长选择后输入优化的XGBoost模型进行品质检测。通过试验验证了所提无损检测方法的性能。[结果]试验方法可实现鸡蛋品质的快速无损检测,具有较高的识别精度和效率,决定系数为0.942,平均检测时间为0.032 s。[结论]高光谱检测技术结合试验方法可以实现鸡蛋品质的快速、准确、无损检测。 展开更多
关键词 鸡蛋 品质 高光谱检测 樽海鞘群算法 XGBoost算法 无损检测
在线阅读 下载PDF
基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法 被引量:1
3
作者 钱谦 翟豪 +2 位作者 潘家文 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优... 由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优解的可能性.此外,在折射反向学习中引入概率扰动机制,通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优,从而增强算法的全局搜索能力.最后,通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较,实验结果有效证明了本文改进算法的有效性. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 搜索性能 折射反向学习 概率扰动
在线阅读 下载PDF
考虑碳税和需求响应的新型电力系统低碳优化调度 被引量:1
4
作者 梁海平 李世航 +3 位作者 谢鑫 王金英 苏海锋 牛胜锁 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期42-53,共12页
为解决新能源大规模并网后电力、电量的平衡问题,新型电力系统中往往会配置一定的储能,将风光储联合考虑,从而实现新能源的高效消纳,减少系统碳排放。在风光储联合运行的基础上,需求侧参与电力系统低碳调度能进一步有效降低系统碳排放,... 为解决新能源大规模并网后电力、电量的平衡问题,新型电力系统中往往会配置一定的储能,将风光储联合考虑,从而实现新能源的高效消纳,减少系统碳排放。在风光储联合运行的基础上,需求侧参与电力系统低碳调度能进一步有效降低系统碳排放,助力“双碳”目标的实现。首先,以碳排放流理论为基础对新型电力系统低碳优化问题构建碳排放流计算模型;其次,建立以碳排流理论为基础、碳税为需求响应的激励信号的新型电力系统双层低碳优化调度模型,并采用混合整数规划(MIP)算法与改进型樽海鞘群算法协同求解上述双层模型。通过算例仿真,对比系统在不同场景下的经济性能和碳排放,验证所提模型和改进算法的有效性和可行性,实现了新型电力系统低碳优化调度。 展开更多
关键词 新型电力系统 碳排放流 碳税 樽海鞘群算法 低碳需求响应
在线阅读 下载PDF
改进樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化问题
5
作者 齐琳 马良 张惠珍 《包装工程》 北大核心 2025年第9期196-202,共7页
目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解... 目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解临沂—沈阳多式联运路径问题。结果通过随机算例、实际案例验证以及与基本樽海鞘算法对比可知,改进的樽海鞘算法展现出优越的优化性能。结论采用改进的樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化模型,能够提供高效的解决方案,为决策者在处理多目标决策问题时提供一个有效的解决策略,有助于在实际应用中提供更优的运输路径规划方案。 展开更多
关键词 多式联运 低碳 樽海鞘算法 路径优化问题
在线阅读 下载PDF
融合多策略的改进鹈鹕优化算法
6
作者 李智杰 赵铁柱 +3 位作者 李昌华 介军 石昊琦 杨辉 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1184-1197,1206,共15页
针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反... 针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群,在增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础;然后,在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度;最后,引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验测试了单一改进策略的改进效果,并将IPOA与其他9种优化算法进行了对比。实验结果证明了各改进策略的有效性和IPOA的优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 帐篷混沌映射 折射反向学习 非线性惯性权重因子 樽海鞘群算法
在线阅读 下载PDF
基于改进樽海鞘群算法的无人机山区巡航
7
作者 谢小正 杜敏 +1 位作者 张子健 赵维吉 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期43-50,共8页
针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入... 针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入自适应惯性权重,从而增强种群的多样性;最后,对食物源进行Gauss变异操作,使算法跳出局部最优,提升搜索精度.针对改进的樽海鞘群算法进行收敛曲线分析、函数测试结果对比和算法排名评估.结果表明,基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法搜索精度更高、收敛速度更快、寻优能力更强且稳定性更佳.在复杂山区巡航规划最优路径的仿真实验表明,与樽海鞘群算法相比,改进算法规划质量更高、路径更短且求解更稳定,更适用于山区环境中无人机的路径规划. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 混沌映射 自适应惯性权重 路径规划 无人机
在线阅读 下载PDF
求解无人机三维路径规划问题的动态多子群樽海鞘群算法
8
作者 巫光福 王小林 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5501-5514,共14页
无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述... 无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述问题。首先,在三维环境模型中结合高度成本提出新的成本函数,将路径规划问题转化为多维函数优化问题。其次,采用K-means++聚类算法对种群进行分群,并设计动态多子群机制均衡算法的全局搜索与局部开发;各子群结合多策略协同改进,在避免算法陷入局部最优的同时提高全局寻优能力。最后,在12个CEC2017基准测试函数中验证了该算法对比其他5种算法(ISSA、MSNSSA、IBSO、MBFPA、SSA)的性能后,将其应用于三维环境中对最优路径规划问题进行求解。在不同的环境模型下的仿真实验结果表明,该算法的平均有效路径率相较于其他5种算法分别提高了15.5%、11%、23%、20.5%和18%,这证实了该算法在复杂环境下具有优秀的寻优能力。 展开更多
关键词 三维路径规划 成本函数 樽海鞘群算法 K-means++聚类算法 动态多子群 协同改进
在线阅读 下载PDF
多目标约束下绿色柔性车间机器与AGV集成调度优化
9
作者 张天瑞 朱广豪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期232-240,共9页
为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,... 为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,采用基于快速非支配排序和外部存储库的选择操作结合改进的交叉变异算子进行非支配解集更新,保证非劣解均匀分布;设置了3种领域结构,基于变领域搜索算法作对存储库中非支配解执行变邻域搜索,提高了局部搜索能力。通过测试算例仿真实验和案例应用,证明了所提算法在解决柔性制造车间机器与AGV集成调度多目标优化问题的有效性。 展开更多
关键词 绿色柔性车间 集成调度 多目标优化 樽海鞘群算法 变领域搜索
在线阅读 下载PDF
基于小波KPCA-SSA-ELM的盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测 被引量:5
10
作者 骆正山 欧阳长风 +1 位作者 王小完 张新生 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2238-2245,共8页
为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率... 为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率预测模型。首先通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的主要特征,应用ELM建立盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型,并采用SSA对模型参数进行迭代寻优,避免原参数选取的强随机性对模型泛化能力和预测性能的影响。结果表明,经小波KPCA特征提取后得到包含98.73%原信息的3项主成分,SSA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合,其均方根误差(E_(RMS))为0.009 3,平均绝对百分比误差(E_(MAP))为0.336 0%,决定系数(R~2)高达0.991 2,较其他3种对比模型性能更优。研究表明,所建模型具有强泛化性能和高预测精度,能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率,为盐穴储气库注采系统的完整性评价和风险预警提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 盐穴储气库 注采管柱 内腐蚀速率 核主成分分析法(KPCA) 樽海鞘群算法(ssa) 极限学习机(ELM)
在线阅读 下载PDF
基于ALCE-SSA优化的三维无人机低空突防 被引量:5
11
作者 黄鹤 李文龙 +3 位作者 吴琨 王会峰 茹锋 王珺 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期448-459,共12页
针对无人机在三维低空突防时存在环境复杂、路径规划计算量大等问题以及现有的麻雀搜索算法算法路径搜索能力不足、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ALCE-SSA)的三维无人机低空突防的航迹规划方法.首先,建立三维地... 针对无人机在三维低空突防时存在环境复杂、路径规划计算量大等问题以及现有的麻雀搜索算法算法路径搜索能力不足、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ALCE-SSA)的三维无人机低空突防的航迹规划方法.首先,建立三维地形模型、威胁源模型和无人机物理约束模型,确定代价函数;其次,设计随机Tent映射初始化种群,提高初始化种群的质量;然后针对麻雀搜索算法算法中发现者位置更新的不足,设计一种自适应领头雀引导策略,减小依靠单一父代更新的不利影响,能够同时提升前期全局探索和后期局部寻优的能力;最后,针对种群多样性不足、易陷入局部最优的问题,设计一种中心变异-进化因子,扩大搜索空间,进一步提升全局寻优能力.和灰狼算法、飞蛾扑火算法和麻雀搜索算法相比,ALCE-SSA的能耗更优,路径更平滑,收敛速度更快,可使无人机有效地利用地形优势来躲避威胁源,表现出较好的寻优能力. 展开更多
关键词 无人机 低空突防 全局最优 群智能算法 改进麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
多策略混合改进樽海鞘群算法的光伏MPPT控制研究
12
作者 罗善峰 陈芳芳 +2 位作者 徐天奇 李华鑫 程三榜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期109-114,共6页
针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进... 针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进型Logistic混沌映射对樽海鞘种群进行初始化,提高了樽海鞘种群的多样性。同时,利用麻雀搜索算法发现者行为代替樽海鞘领导者行为,提升了算法的全局探索能力,避免了算法陷入局部最优解。Matlab/Simulink仿真实验表明,所提方法在静态局部遮阴和动态局部遮阴两种情况下都具有较好的收敛性,并且相较于粒子群算法和樽海鞘群算法,其在收敛速度和寻优精度等方面都有明显提升。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 樽海鞘群算法 光伏阵列 改进Logistic混沌映射 局部遮阴 麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于SSA算法的飞行动作规则自动提取 被引量:6
13
作者 王乐 黄长强 魏政磊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期203-208,共6页
针对空战知识获取问题展开研究,提出了一条从海量飞行参数中获取知识的途径。构建空战专家系统知识库;对于飞行动作规则知识的提取,提出了一种基于樽海鞘群优化算法的飞行动作规则知识提取方法,为了使提取的规则知识简洁有效,对算法的... 针对空战知识获取问题展开研究,提出了一条从海量飞行参数中获取知识的途径。构建空战专家系统知识库;对于飞行动作规则知识的提取,提出了一种基于樽海鞘群优化算法的飞行动作规则知识提取方法,为了使提取的规则知识简洁有效,对算法的评价函数进行了设计。通过对水平右转弯机动动作和斤斗动作进行规则提取仿真与分析,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 自主空战 专家系统知识库 知识获取 樽海鞘群优化算法
在线阅读 下载PDF
基于多策略融合黏菌算法的微电网需求响应优化调度
14
作者 鞠向国 张寿明 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期364-372,共9页
提出一种考虑峰谷电价机制下的激励性需求响应的微电网经济调度模型.为解决传统群智能优化算法寻优精度不高、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合黏菌算法(MFSMA).引入自适应参数以确保MFSMA对搜索空间的彻底搜索;提... 提出一种考虑峰谷电价机制下的激励性需求响应的微电网经济调度模型.为解决传统群智能优化算法寻优精度不高、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合黏菌算法(MFSMA).引入自适应参数以确保MFSMA对搜索空间的彻底搜索;提出最优个体引导策略加快算法收敛并降低搜索的盲目性;引入精英反向学习策略避免算法陷入局部最优解;引入樽海鞘群算法的搜索模式提高算法收敛速度和精度.将MFSMA与其他算法在基准测试函数上进行比较,以验证其优越性,结果证明MFSMA在提高能源利用效率的同时可以最小化发电成本. 展开更多
关键词 需求响应 微电网 黏菌算法 精英反向学习 樽海鞘群算法
在线阅读 下载PDF
突发公共卫生事件背景下多种类应急物资配送路径优化研究
15
作者 霍良安 陈楠 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第1期108-118,共11页
为了保障针对性检测以及治疗措施和传染病防控工作的顺利开展,并制定科学合理的应急医疗物资配送策略,构建了以最大化满意度和最早配送服务结束时间为目标的多中心多物资车辆路径优化模型。首先,在传染病扩散SQEIR模型的基础上预测医疗... 为了保障针对性检测以及治疗措施和传染病防控工作的顺利开展,并制定科学合理的应急医疗物资配送策略,构建了以最大化满意度和最早配送服务结束时间为目标的多中心多物资车辆路径优化模型。首先,在传染病扩散SQEIR模型的基础上预测医疗物资需求;其次,针对多样化的应急医疗物资使用情景,设计两种函数来评估不同类物资的配送满意度;最后,运用改进的樽海鞘算法对模型进行求解,并与传统NSGA-Ⅱ算法的结果进行了对比分析。模拟实验结果显示,所提出的模型和改进算法能够更高效地解决突发公共卫生事件下的应急医疗物资配送问题,且改进算法在全局搜索性能方面呈现出更为优越的特点。 展开更多
关键词 突发公共卫生事件 多种类物资 路径规划 樽海鞘算法
在线阅读 下载PDF
同时取送货的双层级选址路径问题建模与樽海鞘算法求解研究
16
作者 张文妹 张惠珍 海舍舍 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期345-356,共12页
在双层级物流网络中,为了同时满足每个客户取货和送货需求,建立了一个以最小化配送中心选址成本、车辆启用成本以及运输成本为目标的混合整数规划模型。针对该模型的具体特征,设计了一种改进的樽海鞘优化算法进行求解,采用贪心聚类算法... 在双层级物流网络中,为了同时满足每个客户取货和送货需求,建立了一个以最小化配送中心选址成本、车辆启用成本以及运输成本为目标的混合整数规划模型。针对该模型的具体特征,设计了一种改进的樽海鞘优化算法进行求解,采用贪心聚类算法生成初始解,并引入自适应权重策略、调整食物源数量策略、精英保留策略和多种搜索算子。通过测试不同客户规模的算例对构建的模型及算法进行验证,并使用原始樽海鞘算法、遗传算法、免疫算法、灰狼优化算法以及鲸鱼优化算法进行求解,对比分析各算法的运行结果,验证了构建模型的可行性和改进算法的有效性。 展开更多
关键词 选址路径问题 双层级 同时取送货 改进樽海鞘算法
在线阅读 下载PDF
考虑工人移动的多人共站双边拆卸线平衡问题的建模与优化
17
作者 脱阳 张则强 +1 位作者 谢心澜 宋昊轩 《中国机械工程》 北大核心 2025年第1期113-122,132,共11页
工人移动的多人共站双边拆卸是拆卸线处理具有多属性大型产品的理想选择,因此提出一个工人移动的多人共站双边拆卸线平衡问题。以最小化的组合工作站数、高级工人数、空闲时间和疲劳指数为目标构建数学模型,并提出一种含有激励策略的樽... 工人移动的多人共站双边拆卸是拆卸线处理具有多属性大型产品的理想选择,因此提出一个工人移动的多人共站双边拆卸线平衡问题。以最小化的组合工作站数、高级工人数、空闲时间和疲劳指数为目标构建数学模型,并提出一种含有激励策略的樽海鞘群差分混合算法来解决拆卸线平衡问题。大规模案例验证了算法性能。所提模型与算法应用至某废旧汽车拆卸案例能得到可供企业灵活选择的多个分配方案。 展开更多
关键词 工人移动 双边拆卸线 樽海鞘群差分算法 激励策略
在线阅读 下载PDF
基于改进樽海鞘算法的含电动汽车微电网经济优化调度 被引量:1
18
作者 赵超 付斌 林立 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期167-180,共14页
电动汽车接入可再生能源微电网有利于减少环境污染,改善能源结构.但是电动汽车充电负荷的随机波动性为微电网运行优化调度带来很大的困难.为了实现微电网的高效稳定运行,本文提出一种基于改进樽海鞘算法(ISSA)的含电动汽车的可再生能源... 电动汽车接入可再生能源微电网有利于减少环境污染,改善能源结构.但是电动汽车充电负荷的随机波动性为微电网运行优化调度带来很大的困难.为了实现微电网的高效稳定运行,本文提出一种基于改进樽海鞘算法(ISSA)的含电动汽车的可再生能源微电网优化调度方法.针对基本樽海鞘算法在进化后期由于种群多样性的缺失而易出现局部收敛或算法早熟的问题,改进算法首先利用Tent混沌序列产生初始种群,以增强种群的多样性;其次,通过设置动态控制参数来调节算法的全局探索与局部开发之间的平衡,提高算法的收敛性;同时,引入正交重心反向学习策略改进樽海鞘个体的位置信息更新,从而,强化算法的全局寻优能力以克服算法早熟收敛,以避免陷入局部极值,从而全面提高算法的优化性能;最后,将该算法用于求解含电动汽车微电网经济优化问题,在孤岛和并网两种模式下分别进行仿真实验,并与其他算法的优化结果进行比较.仿真结果表明,基于ISSA算法的优化结果均优于其他方法,两种模式下运行成本最大降幅分别为29.1%和20.0%,证明了所提算法的可行性和实用性. 展开更多
关键词 电动汽车 微电网 经济调度 樽海鞘算法 Tent混沌映射 重心反向学习
在线阅读 下载PDF
基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器主电路参数优选方法
19
作者 杨昭 张小平 钟达栩 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期290-297,共8页
提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定... 提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定输出频率下的最优主电路参数采用数值拟合方法研究确定其间变化规律的函数关系式,最后通过构建仿真模型与硬件实验装置对其效果进行验证。 展开更多
关键词 Buck-Boost矩阵变换器 频率自适应 参数优化 樽海鞘群算法 多目标优化 数值拟合
在线阅读 下载PDF
基于近红外光谱和SSA-ELM的苹果糖度预测 被引量:8
20
作者 乔正明 詹成 《食品与机械》 北大核心 2021年第9期121-126,共6页
目的:剔除近红外光谱存在大量冗余信息以及提高苹果糖度预测模型的精度,建立快速无损检测苹果糖度的方法。方法:提出一种基于小波包变换的特征波长筛选和樽海鞘算法改进极限学习机的苹果糖度预测模型。针对苹果光谱数据具有维度高而复... 目的:剔除近红外光谱存在大量冗余信息以及提高苹果糖度预测模型的精度,建立快速无损检测苹果糖度的方法。方法:提出一种基于小波包变换的特征波长筛选和樽海鞘算法改进极限学习机的苹果糖度预测模型。针对苹果光谱数据具有维度高而复杂的特点,对光谱数据进行降维处理,分别对比全波段和偏最小二乘法、连续投影法和小波包变换等筛选特征波长的结果,确定苹果光谱特征波长筛选方法;针对极限学习机(extreme learning machine, ELM),模型性能受其初始权值和隐含层偏置选择的影响,运用樽海鞘群算法进行ELM模型的初始权值和隐含层偏置优化,提出一种基于樽海鞘算法改进极限学习机的苹果糖度预测模型。结果:与遗传算法(genetic algorithm, GA)改进ELM(GA-ELM)、粒子群算法改进ELM(PSO-ELM)和ELM相比,基于SSA-ELM的苹果糖度预测模型的预测精度最高。结论:通过智能算法优化ELM模型的参数可以有效提高ELM模型的苹果糖度预测精度。 展开更多
关键词 近红外光谱 苹果 糖度 极限学习机 樽海鞘算法 特征波长 小波包变换
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部