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基于ADE优化的IPMSM全速域无传感器控制 被引量:1
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作者 姚国仲 郝剑 +3 位作者 王贵勇 李涛 董文龙 詹益嘉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第5期105-108,112,共5页
为了实现内置式永磁同步电机(IPMSM)全速域的无传感器控制和切换速域的平滑过渡,提出了一种基于自适应差分进化(ADE)算法优化的复合控制方法。分别在零低速域、中高速域采用旋转高频电压注入法和滑模观测器法来对电机转速和转子位置进... 为了实现内置式永磁同步电机(IPMSM)全速域的无传感器控制和切换速域的平滑过渡,提出了一种基于自适应差分进化(ADE)算法优化的复合控制方法。分别在零低速域、中高速域采用旋转高频电压注入法和滑模观测器法来对电机转速和转子位置进行估算,并在切换速域采用基于ADE算法的权重系数优化法来实现上述两种控制方法的平滑切换,从而实现IPMSM全速域无传感器控制。仿真结果表明:提出的复合控制方法能够实现电机全速域的无感控制和切换速域的平滑过渡,且具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 内置式永磁同步电机 自适应差分进化算法 旋转高频电压注入法 滑模观测器
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基于L-SHADE算法的AUV载体磁干扰参数辨识的数值模拟
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作者 周国华 李林锋 +2 位作者 吴轲娜 刘月林 夏帅 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2678-2687,共10页
采用自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)磁测平台可开展海洋地磁场测量、水下磁性目标探测和识别等工作,AUV磁测平台具有广阔的应用前景,但目前AUV载体磁干扰补偿技术研究尚不成熟,制约着水下航行器测磁精度。基于磁测... 采用自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)磁测平台可开展海洋地磁场测量、水下磁性目标探测和识别等工作,AUV磁测平台具有广阔的应用前景,但目前AUV载体磁干扰补偿技术研究尚不成熟,制约着水下航行器测磁精度。基于磁测平台抗磁干扰基本原理,提出一种基于线性种群规模缩减和成功历史的参数自适应差分进化(Success History-based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction,L-SHADE)算法的AUV载体磁干扰参数辨识的数值模拟方法。用磁偶极子和旋转椭球壳混合模型来等效模拟AUV载体磁干扰,通过模拟航行获得多组磁测数据,据此建立磁干扰参数辨识模型,并采用L-SHADE算法求解。通过数值模拟实验定量分析研究磁测平台测磁精度随磁传感器、平台姿态及航向等误差的传播规律。研究结果表明:当磁传感器测量精度为10 nT、姿态测量精度为0.01°、航向测量精度为0.1°时,测磁误差可小于100 nT。设计的AUV磁测平台抗干扰试验表明,地磁场总量最大相对误差为1.07%。 展开更多
关键词 自主水下航行器 磁干扰补偿 参数辨识 磁等效数学模型 L-SHade算法
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基于改进ADE的城轨列车运行节能优化方法 被引量:2
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作者 周艳丽 鄢苗 杨辉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期778-786,共9页
城轨列车运行环境复杂,模式多变。为准确描述列车的实际运行状态,首先基于实际线路条件建立城轨列车动力学模型和多目标优化模型。然后,基于反三角函数logistic映射的初始化改进策略和基于logistic模型的控制参数自适应策略,提出一种改... 城轨列车运行环境复杂,模式多变。为准确描述列车的实际运行状态,首先基于实际线路条件建立城轨列车动力学模型和多目标优化模型。然后,基于反三角函数logistic映射的初始化改进策略和基于logistic模型的控制参数自适应策略,提出一种改进自适应差分进化(adaptive differential evolution,ADE)算法求解优化模型,可实现列车安全、准点、精确停车,节能、平稳运行。与传统高斯模型相比,通过采用钟形模型构建新的舒适度指标,能更好地改善舒适度。还针对多站间运行普遍采用固定运行策略的问题,结合专家经验和实际线路条件来自动选择站间运行策略,可缩小算法搜索范围并提高算法求解效率。最后,基于实际线路数据和车辆数据的仿真实验结果表明,所提方法有效降低了运行能耗,改善了乘客舒适性。 展开更多
关键词 城轨列车 转换工况 多目标优化 自适应差分进化算法
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基于改进鲸鱼优化算法的动态无人机路径规划 被引量:3
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作者 王兴旺 张清杨 +1 位作者 姜守勇 董永权 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期928-936,共9页
针对复杂地形环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(MWOA)的动态UAV路径规划方法。首先,通过解析山体地形、动态目标和威胁区,建立三维动态环境与UAV航路模型;其次,提出一种自适应步长高斯游走策略,并将该策... 针对复杂地形环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(MWOA)的动态UAV路径规划方法。首先,通过解析山体地形、动态目标和威胁区,建立三维动态环境与UAV航路模型;其次,提出一种自适应步长高斯游走策略,并将该策略用于平衡算法的全局探索与局部发掘的能力;最后,提出一种辅助修正策略对种群最优个体进行修正,并结合差分进化策略,在避免种群陷入局部最优的同时提高算法的收敛精度。为验证MWOA的有效性,使用MWOA与鲸鱼优化算法(WOA)、人工蜂鸟算法(AHA)等智能算法求解CEC2022测试函数,并在设计的UAV动态环境模型中进行验证。仿真结果对比分析表明,与WOA相比,MWOA的收敛精度提高了6.1%,标准差减小了44.7%。可见,所提MWOA收敛更快且精度更高,能有效处理UAV路径规划问题。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 自适应步长高斯游走 辅助修正策略 差分进化 无人机 动态路径规划
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基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划 被引量:1
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作者 王兴旺 张清杨 +1 位作者 姜守勇 董永权 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1401-1408,共8页
针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目... 针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标,建立山体动态环境模型;其次,提出一种自适应攻击策略,加快算法前期收敛速度,平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力,设计线性锁优策略,获取优质个体,加速种群收敛;最后,通过设计可变缩放因子改进差分进化策略,并将其融入黑翅鸢算法中,以提高算法避免陷入局部最优的能力,同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提算法的性能,与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示,与标准黑翅鸢算法相比,所提算法的收敛精度提高了6.25%,标准差减少了54.6%。实验结果表明,所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势,能够有效处理动态无人机路径规划问题,提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。 展开更多
关键词 黑翅鸢优化算法 自适应攻击策略 线性锁优策略 差分进化 动态响应机制 动态无人机路径规划
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融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法
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作者 张金鼎 张凯 +2 位作者 张黎明 刘丕养 陈旭 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第2期152-162,共11页
差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应... 差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法。首先,基于主成分分析方法对油藏模型的高维参数进行降维,将降维后的参数作为差分进化算法中调整的参数,以压缩变量的搜索空间,提升算法搜索效率;其次,结合自适应变异策略与差分进化算法,借助于算法搜索过程中的历史经验指导当前种群的更新,当种群个体停止收敛时,则切换差分进化算法的变异策略,改变种群的迭代更新方式,以此避免油藏参数停止优化调整的情况;此外,为使更新后模型参数与先验分布特征保持一致,应用分位数变换策略转换更新后参数的分布情况,将非高斯分布的数据变换为高斯分布,使更新后的模型更加符合实际地质参数的约束条件。提出算法在三维油藏模型上进行测试验证,结果表明:相比传统的差分进化算法框架,改进的差分进化算法不仅能够提升历史拟合求解的收敛效果,而且反演的油藏模型参数更加符合实际地质特征,在相同的计算条件下,可获得更优的历史拟合模型,数据拟合效果更显著。 展开更多
关键词 油藏数值模拟 自动历史拟合 差分进化算法 自适应方法 分位数变换
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一种基于JADE改进的差分演化算法 被引量:2
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作者 李康顺 王法杰 +2 位作者 张楚湖 杨磊 陈琰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期1698-1706,共9页
差分演化算法有局部搜索能力不足、容易跌入局部最优等缺点,其搜索性能主要依赖于对杂交概率和缩放因子的设置。为了改善上述缺陷,对带归档的自适应差分演化算法JADE进行深入的研究与分析,提出了改进的自适应差分演化算法ZJADE。该算法... 差分演化算法有局部搜索能力不足、容易跌入局部最优等缺点,其搜索性能主要依赖于对杂交概率和缩放因子的设置。为了改善上述缺陷,对带归档的自适应差分演化算法JADE进行深入的研究与分析,提出了改进的自适应差分演化算法ZJADE。该算法采用斜帐篷混沌映射函数初始化种群,在每次迭代中为每个个体分别产生满足正态分布、柯西分布的杂交概率和满足正态分布的缩放因子,并且记录成功变异个体的杂交概率和缩放因子,引入统计杂交概率,采用两种策略自适应地更新杂交概率。在13个经典测试函数上将ZJADE算法与多种经典自适应差分演化算法进行对比,实验结果表明,ZJADE算法在解的精度与收敛速度上更优,具有更好的搜索性能。 展开更多
关键词 自适应差分演化算法 混沌映射 统计杂交概率 柯西分布 正态分布
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基于ADE算法优化的木材单板染色全光谱配色模型研究 被引量:5
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作者 魏艳秀 管雪梅 +1 位作者 李文峰 黄青龙 《西南林业大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2021年第2期125-132,共8页
采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定Stearns-Noechel模型中参数M的最优值。采用新模型对8组标准样进行染色配方预测,以CIEDE 2000色差评价标准对实验结果进行评价。结果表... 采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定Stearns-Noechel模型中参数M的最优值。采用新模型对8组标准样进行染色配方预测,以CIEDE 2000色差评价标准对实验结果进行评价。结果表明:基于ADE优化模型预测染色配方得到的拟合样与标准样间ΔE00均小于3;迭代次数是遗传算法的13.04%,差分进化算法的50.00%,寻优速度更快;对于标准样1,新模型预测配方得到拟合样与标准样间ΔE00约为最小二乘法、遗传算法和差分进化算法优化模型的1/5、1/3与1/2,预测精度更高,说明了新模型在染色木材单板全光谱配色方面具有较高的使用价值。 展开更多
关键词 Stearns-Noechel模型 自适应差分进化算法 超定方程组 全光谱配色 木材单板 木材材色
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基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割 被引量:16
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作者 罗钧 刘建强 庞亚男 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2164-2171,共8页
为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半... 为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。 展开更多
关键词 图像分割 二维OTSU 多阈值 邻域搜索 Jade算法
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基于ADE-WNN的水电机组振动故障诊断方法 被引量:3
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作者 徐艳春 方绍晨 刘宇龙 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第4期84-89,共6页
水电机组振动特征和故障类型之间存在复杂的非线性关系,结合小波神经网络和自适应差分进化法,提出一种新型水电机组振动故障诊断方法。该算法具有进化计算和群体智能的特点,能够根据个体的状态自适应调节交叉概率因子和缩放因子;自适应... 水电机组振动特征和故障类型之间存在复杂的非线性关系,结合小波神经网络和自适应差分进化法,提出一种新型水电机组振动故障诊断方法。该算法具有进化计算和群体智能的特点,能够根据个体的状态自适应调节交叉概率因子和缩放因子;自适应差分进化算法应用于小波神经网络的参数搜索中,加快了小波神经网络的训练速度,提高了网络训练精度。实验结果表明:该方法比传统的基于BP神经网络和小波神经网络的故障诊断方法,具有更高的准确度和更快的诊断速度。 展开更多
关键词 故障诊断 水电机组 小波神经网络 自适应差分进化
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基于改进SHADE算法的船舶电力系统推力分配 被引量:5
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作者 朱昱雯 肖健梅 王锡淮 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期173-182,共10页
[目的]为了解决船舶推进器之间相互作用所致的推力损失和电力系统功率波动问题,提出基于成功历史记录的自适应参数差分进化(SHADE)改进算法。[方法]建立以船舶推进系统功率消耗为目标函数,以推进器的推力和方向角为控制变量,以推进器推... [目的]为了解决船舶推进器之间相互作用所致的推力损失和电力系统功率波动问题,提出基于成功历史记录的自适应参数差分进化(SHADE)改进算法。[方法]建立以船舶推进系统功率消耗为目标函数,以推进器的推力和方向角为控制变量,以推进器推力和方向角的变化率为约束条件的多变量优化问题。针对传统SHADE算法,提出一种根据迭代程度自适应参数的改进SHADE算法,对推力分配问题进行最优求解,并将传统SHADE算法和改进SHADE算法的仿真结果进行对比。[结果]仿真验证结果表明:在相同的仿真环境下,由传统SHADE算法求解得到的实际推力力矩指令与动力定位控制器产生的期望推力力矩指令之间的误差较大,且推进器的功率波动较大;而改进SHADE算法可以显著减小期望推力和实际推力的力矩指令误差,其中纵荡和横荡误差在±5×10^-5 kN范围内,艏摇力矩误差在±3×10^-5 kN·m范围内。[结论]改进SHADE算法可以在环境扰动下更精准地传递动力定位控制器的指令,从而优化解决船舶电力系统的推力分配问题,同时可为如何利用推力分配维持船舶电力系统的稳定性研究奠定基础。 展开更多
关键词 动力定位 差分进化算法 推力分配 参数自适应
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V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化 被引量:6
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作者 李伟豪 杨伟 +1 位作者 左逸凡 李娇 《电力工程技术》 北大核心 2023年第4期41-49,共9页
为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题,建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中,上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)... 为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题,建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中,上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)进行调度,优化各区域EVA的充放电功率并作为下层优化模型的输入;下层优化模型调整各调压方式。在优化算法方面,提出一种自适应差分进化-生物地理学优化(self-adaptive differential evolution-biogeography-based optimization,SaDE-BBO)算法,并在改进的IEEE 33节点配电系统中进行仿真分析。结果表明:在不同充电控制策略下,V2G模式与各调压方式的协调互动在降低各区域EVA运营成本、平抑负荷波动以及保证有源配电网的安全和经济运行方面优势显著,与其他优化算法相比,SaDE-BBO算法具有更优质的解和更好的收敛性。 展开更多
关键词 车辆到电网(V2G) 分布式电源 有源配电网 分层分区 优化运行 自适应差分进化-生物地理学优化(Sade-BBO)算法
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基于MSADE-IT2FNN模型的软测量建模方法及应用 被引量:2
13
作者 刘家璞 赵涛岩 +1 位作者 曹江涛 李平 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2908-2919,共12页
针对复杂工业过程某些关键参数无法有效、实时在线检测的问题,提出一种基于多策略、自适应差分进化算法(MSADE)优化的区间二型模糊神经网络(IT2FNN)软测量建模方法。首先,为了解决差分进化算法采用单一策略、固定缩放因子和交叉概率导... 针对复杂工业过程某些关键参数无法有效、实时在线检测的问题,提出一种基于多策略、自适应差分进化算法(MSADE)优化的区间二型模糊神经网络(IT2FNN)软测量建模方法。首先,为了解决差分进化算法采用单一策略、固定缩放因子和交叉概率导致后期搜索能力不足的问题,提出一种多策略、自适应的差分进化算法(MSADE),该算法利用IT2FNN模型的均方根误差(RMSE)作为适应度函数,通过搜索不同规则数下的RMSE值,从而确定IT2FNN的结构(规则数)和初始参数;然后,IT2FNN模型的参数利用梯度下降法进行学习。最后,将所提模型应用到Mackey-Glass混沌时间序列的预测和酿酒过程淀粉利用率的软测量建模问题中,仿真结果验证了提出方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 区间二型模糊神经网络 差分进化算法 梯度下降算法 软测量 淀粉利用率
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广义模糊熵图像阈值分割参数选取的ADE方法 被引量:5
14
作者 姜圣涛 穆学文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期183-188,250,共7页
针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化(Adaptive Differential Evolution,ADE)的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变... 针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化(Adaptive Differential Evolution,ADE)的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变异算子和提出交叉概率自适应函数对优化过程进行控制,通过把参数带入广义模糊熵的补函数得到图像的阈值,进而得到图像最优分割。为验证其有效性与可行性,分别同基本图像质量评价准则的模糊熵图像阈值分割算法和粒子群优化广义模糊熵图像阈值分割算法相比较,实验表明,针对不同细节的图片,该算法所得分割结果多数情况下背景信息更少,目标信息更清晰,用时更短,分割更稳定且效果良好。 展开更多
关键词 广义模糊熵 自适应差分进化 阈值分割 模糊集 补函数
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一种无谐振C型滤波器的优化设计方法 被引量:1
15
作者 徐方维 贾俊炜 +3 位作者 郭凯 徐琳 陈家乐 卢煜国 《电力工程技术》 北大核心 2024年第6期183-193,共11页
现有无功补偿电容谐振抑制方法通常将无功补偿电容配置为无谐振C型滤波器,以降低谐振带来的谐波电压放大与滤波器有功损耗。但在抑制低频谐振时,无谐振C型滤波器的元件参数可选择范围较小,难以在实现低频谐振抑制的同时兼顾滤波器配置... 现有无功补偿电容谐振抑制方法通常将无功补偿电容配置为无谐振C型滤波器,以降低谐振带来的谐波电压放大与滤波器有功损耗。但在抑制低频谐振时,无谐振C型滤波器的元件参数可选择范围较小,难以在实现低频谐振抑制的同时兼顾滤波器配置成本。针对这一问题,文中提出一种无谐振C型滤波器优化设计方法。首先,设计一种改进C型滤波器结构,在传统C型滤波器结构中增加低频谐振抑制单元,消除滤波器潜在低频谐振点;然后,建立计及滤波器配置成本、有功损耗、谐振抑制性能及元件参数选择范围的滤波器元件参数配置模型,求解改进C型滤波器元件参数最优值。最后,通过仿真对比证明,改进C型滤波器在控制配置成本与有功损耗的基础上,能明显降低谐波放大系数,具有更好的谐振抑制性能。 展开更多
关键词 C型滤波器 无谐振设计 电容器谐振抑制 自适应差分进化算法 元件配置成本 滤波器优化设计
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基于差分进化算法的瞬变电磁一维反演 被引量:3
16
作者 王少杰 周磊 +3 位作者 谢兴兵 毛玉蓉 程见中 严良俊 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期343-351,共9页
实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性... 实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性源瞬变电磁一维反演方法。然后,在传统差分进化算法的基础上引入反向学习策略及控制参数自适应调节,加快反演的收敛速度,同时在目标函数中引入约束条件,构成最小构造反演,降低反演的多解性。最后,基于典型的三层地电模型和复杂多层模型进行理论模型测试,反演结果可有效恢复模型的电阻率和极化率。利用实测资料进行反演,反演得到的电阻率与OCCAM反演电阻率基本一致。在此电阻率约束的基础上,进一步反演得到极化率信息。反演结果准确地提取了实测数据中的电阻率信息,得到了地下介质的极化率分布,证明了算法的准确性和适用性。 展开更多
关键词 一维反演 自适应差分进化算法 反向学习策略 电阻率 极化率 瞬变电磁
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基于改进差分进化算法的跨平台武器目标分配方法 被引量:3
17
作者 隆雨佟 陈爱国 +1 位作者 史红权 曾黎 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期953-962,共10页
现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗... 现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。 展开更多
关键词 跨平台武器目标分配 编队防空 混沌映射 差分进化 混沌种群重构-带存档的自适应差分进化算法
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基于改进差分进化算法的自由曲面测量路径优化 被引量:5
18
作者 王冠中 王士军 冉川东 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第3期51-56,共6页
为解决传统差分进化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解以及由于个体选择的随机性导致求优稳定性差的问题,文章通过引入多重启动策略,多次运行算法并使用不同的随机种子,增加算法对空间的探索性,在一定程度上解决算法易陷入局部最优... 为解决传统差分进化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解以及由于个体选择的随机性导致求优稳定性差的问题,文章通过引入多重启动策略,多次运行算法并使用不同的随机种子,增加算法对空间的探索性,在一定程度上解决算法易陷入局部最优解问题;通过使用新的突变策略,在求优稳定性提高了约10%;通过引入参数自适应调节机制,动态地调整算法参数的取值,使收敛速度提高了约10%,并提高了算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 改进差分进化算法 自由曲面 自适应调节 突变策略 多重启动 路径优化
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基于改进的差分进化算法求解SWMP问题
19
作者 罗翠云 冯源 +6 位作者 李凌 李佩杰 梁振成 阳育德 宁阳天 李滨 朱敦麟 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期89-98,共10页
需求侧响应可以为电网带来可观的收益,计及需求响应的电力系统经济调度优化方法研究成为国内外学者的关注的课题。提出了一种可以用于解决计及需求侧响应的电力系统经济调度问题的基于随机黑洞模型的差分进化算法(sequence-based differ... 需求侧响应可以为电网带来可观的收益,计及需求响应的电力系统经济调度优化方法研究成为国内外学者的关注的课题。提出了一种可以用于解决计及需求侧响应的电力系统经济调度问题的基于随机黑洞模型的差分进化算法(sequence-based differential evolution hole,S-DEH),该算法基于原始的差分进化算法结合随机黑洞模型,对初始序列敏感性高,稳定可靠,计算量小,能够针对不同的问题选择最佳的控制参数,能够减少人为的操作失误和调整优化算法参数所需要的时间,具有很高的求解效率。同时所采用的演算模型为计及需求侧响应的求解电力系统的单时段的社会效益最大化问题(social welfare maximization problem,SWMP),以验证算法的性能,并通过求解多时段的SWMP优化调度问题验证了算法在处理高维度复杂优化问题时仍能保持高效的性能。 展开更多
关键词 自适应差分进化算法 差分进化黑洞算法 电力系统经济调度 需求侧管理
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基于改进蛇优化算法的WSN覆盖优化研究 被引量:2
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作者 张勇 唐睿哲 +1 位作者 刘畅 刘登志 《电子测量技术》 北大核心 2024年第16期24-32,共9页
为解决无线传感器网络中节点随机部署易出现分散不均、低覆盖率等问题,提出一种改进蛇优化算法的WSN覆盖优化算法。首先,使用Circle映射种群初始化增强种群的多样性,并在蛇的探索阶段使用自适应螺旋搜索算法增大搜索范围。其次,通过引... 为解决无线传感器网络中节点随机部署易出现分散不均、低覆盖率等问题,提出一种改进蛇优化算法的WSN覆盖优化算法。首先,使用Circle映射种群初始化增强种群的多样性,并在蛇的探索阶段使用自适应螺旋搜索算法增大搜索范围。其次,通过引入黑寡妇算法中的信息素解决蛇的开发阶段易陷入局部最优解,并使用差分进化策略提高寻优的能力。最后,将改进蛇优化算法应用到传感器节点的部署中,利用传感器的覆盖模型确定最大的覆盖率。实验表明,改进后的算法能有效提升节点覆盖率,扩大WSN覆盖范围,从而减少节点能耗并延长网络寿命。 展开更多
关键词 无限传感器网络覆盖 蛇优化算法 Circle映射 自适应螺旋搜策略 黑寡妇算法 差分进化策略
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