配电网供电恢复的混沌免疫算法 被引量：16

1

作者 雷绍兰 王士彬 +2 位作者 胡晓倩 周泉 林明宇 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1492-1496,共5页

为在配电网供电恢复的方案计算中提高获得最优解的概率并加快算法的收敛速度,分析混沌优化算法和免疫算法原理的基础上,提出了一种混沌免疫算法。该算法融合了混沌优化算法的全局搜索和人工免疫算法的局域搜索能力的特点,在优化过程中... 为在配电网供电恢复的方案计算中提高获得最优解的概率并加快算法的收敛速度,分析混沌优化算法和免疫算法原理的基础上,提出了一种混沌免疫算法。该算法融合了混沌优化算法的全局搜索和人工免疫算法的局域搜索能力的特点,在优化过程中采用人工免疫算法代替混沌优化算法中的"细搜索",同时用混沌优化算法中的"粗搜索"来初始化免疫算法中的初始抗体。实例分析表明,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,避免了不成熟收敛,有效地提高了供电恢复的速度和精度。 展开更多

关键词 供电恢复 免疫算法 混沌优化 配电网 非线性优化 开关操作

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约束优化问题的免疫混沌算法 被引量：9

2

作者 蒙文川 邱家驹 张彦虎 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期299-303,共5页

结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点,提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发,采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞,并将其作为全局近似最优解,然后采用混沌优化方... 结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点,提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发,采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞,并将其作为全局近似最优解,然后采用混沌优化方法按照混沌运动规律在近似最优解的邻域内进行局部搜索并审查,从而获得全局精确最优解.审查过程包含了对约束条件的处理,即对新产生的候选解进行审查,保留满足约束条件的可行解.利用该算法对几个经典约束优化问题进行了仿真测试,与以往方法相比获得了更优的结果,表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法. 展开更多

关键词 约束优化问题 约束处理技术 免疫算法 混沌优化 免疫混沌算法

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电力系统经济负荷分配的人工免疫混沌优化算法 被引量：22

3

作者 蒙文川 邱家驹 卞晓猛 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第23期41-44,55,共5页

提出了一种用于求解复杂电力系统经济负荷分配问题的新的人工免疫混沌优化算法,该算法融合了人工免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点。在优化过程中,人工免疫算法通过克隆选择、克隆扩增和高频变异形成记忆... 提出了一种用于求解复杂电力系统经济负荷分配问题的新的人工免疫混沌优化算法,该算法融合了人工免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点。在优化过程中,人工免疫算法通过克隆选择、克隆扩增和高频变异形成记忆细胞,并将其作为最优解的近似解,然后按混沌运动规律在近似解的邻域内进行局部搜索,进而获得精确的最优解。多个算例仿真结果表明,所提出的算法能够有效地解决经济负荷分配问题。 展开更多

关键词 电力系统 经济负荷分配 人工免疫算法 混沌优化

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混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用 被引量：6

4

作者 朱玉 赵卿 梅艳 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2012年第5期53-57,共5页

针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方... 针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。 展开更多

关键词 混沌免疫优化算法 RBF网络 动态变形监测 寻优模式 预测

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基于混沌免疫遗传算法整定PID参数 被引量：6

5

作者 王鲜芳 杜志勇 潘丰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第13期242-244,共3页

针对传统免疫遗传算法PID参数整定速度慢的缺点,通过引入了混沌增殖思想和隔离小生境技术,结合免疫遗传算法的特点,设计了一种智能的PID参数整定方法。该方法利用混沌增殖对初值的敏感性以及随机性、遍历性、规律性,使免疫遗传算法能够... 针对传统免疫遗传算法PID参数整定速度慢的缺点,通过引入了混沌增殖思想和隔离小生境技术,结合免疫遗传算法的特点,设计了一种智能的PID参数整定方法。该方法利用混沌增殖对初值的敏感性以及随机性、遍历性、规律性,使免疫遗传算法能够更加有效地跳出局部收敛区域而以更快的速度向全局最优值收敛,进而较好地处理了通常遗传算法中遇到的"早熟"问题。通过隔离小生境技术的引入使得子种群的进化不仅同整个种群的进化密切相关,还有自身进化的独立性,这有利于种群个体多样性的保持。通过实际PID参数整定的例子,结果表明该算法能明显改善免疫遗传算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高。 展开更多

关键词 PID控制 混沌 免疫遗传算法 参数优化

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基于Hénon映射的自适应克隆选择优化算法 被引量：6

6

作者 谭光兴 朱燕飞 毛宗源 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期73-76,共4页

免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这... 免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这种分布特性会影响全局搜索能力和效率。而Tent映射也存在迭代易落入小周期循环的问题。针对免疫算法和混沌优化算法中存在的缺陷,该文用变尺度的搜索策略,提出了一种基于Hénon映射的自适应克隆选择的优化算法,数值仿真结果表明,该文提出的算法提高了局部搜索的能力及其计算效率,算法可行有效。 展开更多

关键词 混沌优化 HÉNON映射 克隆选择 免疫算法

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基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演 被引量：3

7

作者 朱玉 赵卿 周兴东 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期187-191,共5页

BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络... BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络应用于遥感水深反演。实验结果表明,该模型反演水深和实测水深之间的平均绝对误差为0.436 7 m,平均相对误差为8.91%,均方根误差为0.563 5 m,具有较好的非线性映射能力和泛化能力。 展开更多

关键词 水深遥感 混沌免疫优化算法 径向基函数 反演模型 泛化能力

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改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用 被引量：7

8

作者 陈伟华 闫孝姮 付华 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期19-24,共6页

在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一... 在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。 展开更多

关键词 安全管理工程 混沌免疫遗传优化算法 ELMAN神经网络 预测 绝对瓦斯涌出量

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一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究 被引量：4

9

作者 闫孝姮 陈伟华 付华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第4期592-595,599,共5页

针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman... 针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。 展开更多

关键词 瓦斯涌出量 非线性动态系统 混沌免疫遗传优化算法 ELMAN神经网络

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多映射混沌免疫算法及其在天线阵方向图综合中的应用 被引量：1

10

作者 叶剑锋 王玉峰 庞伟正 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1273-1277,共5页

针对基本免疫算法中产生初始抗体群的盲目随机性和冗余性、补充自然消亡抗体细胞的单一性以及现有搜索方式易陷入小区域局部收敛的问题,融合免疫算法和混沌优化算法各自的优点,提出了一种新的混合优化算法.该算法采用Hénon序列来... 针对基本免疫算法中产生初始抗体群的盲目随机性和冗余性、补充自然消亡抗体细胞的单一性以及现有搜索方式易陷入小区域局部收敛的问题,融合免疫算法和混沌优化算法各自的优点,提出了一种新的混合优化算法.该算法采用Hénon序列来生成抗体群,采用Logistic序列来产生并补充自然消亡部分的抗体细胞,2种不同规则的混沌序列使得抗体群具有足够的多样性,扩大了搜索范围;同时采用了Logistic映射混沌变异和Gauss变异相结合的混合变异,提高了算法的搜索效率和收敛速度,克服了早熟现象.阵列天线方向图综合是智能天线的一项重要技术,采用提出的算法对阵列天线方向图进行了综合,仿真结果表明,与现有算法相比,该算法优化能力强,能有效避免局部收敛并且收敛速度快. 展开更多

关键词 混沌优化 免疫算法 天线阵 方向图综合

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基于抗体浓度和混沌粒子群的投资收益仿真

11

作者 杨晔 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第5期1694-1698,共5页

为了提高投资收益优化的预测精度,提出了基于抗体浓度和混沌决策的粒子群算法。利用混沌决策机制对局部解进行搜索时,通过计算各粒子的适应度值,根据种群中粒子的免疫因子概率浓度生成不同浓度的候选粒子,使得低适应度的粒子具有更高的... 为了提高投资收益优化的预测精度,提出了基于抗体浓度和混沌决策的粒子群算法。利用混沌决策机制对局部解进行搜索时,通过计算各粒子的适应度值,根据种群中粒子的免疫因子概率浓度生成不同浓度的候选粒子,使得低适应度的粒子具有更高的概率进行种群进化,利用混沌决策来评估参与混沌解搜索的粒子和空间。将该算法在标准函数中进行对比测试,测试结果表明,该算法具有更好的收敛速度,有效地避免了解的早熟;将该算法用于投资收益优化实例仿真中,仿真结果表明,该算法可以有效地获得投资收益预测的最优值,使得投资收益比最优,具有较好的实用性。 展开更多

关键词 粒子群算法 混沌算法 免疫因子 免疫因子浓度 投资收益优化

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混沌免疫遗传算法在汽车悬置系统设计中的应用 被引量：2

12

作者 李飞建 郑玲 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第1期127-131,共5页

传统的悬置系统参数优化方法容易使优化结果陷入局部最优,遗传算法因其易于早熟收敛而限制了实际优化效果,为此提出使用混沌免疫遗传算法对汽车动力总成悬置系统参数进行优化设计。优化设计中,以动力总成悬置系统六自由度能量解耦为目... 传统的悬置系统参数优化方法容易使优化结果陷入局部最优,遗传算法因其易于早熟收敛而限制了实际优化效果,为此提出使用混沌免疫遗传算法对汽车动力总成悬置系统参数进行优化设计。优化设计中,以动力总成悬置系统六自由度能量解耦为目标函数,以悬置刚度和安装角度为优化变量,并考虑悬置系统的模态频率匹配、能量解耦率、悬置静态剪切和压缩变形等约束条件。优化结果表明,基于设计的寻优方法,改善动力总成悬置系统与整车匹配程度,提高动力总成悬置系统的隔振性能。 展开更多

关键词 振动与波 动力总成悬置系统 优化设计 混沌免疫遗传算法

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基于改进混沌粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识 被引量：11

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作者 陈强 蔡琦盼 邓博仁 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第4期157-160,共4页

针对永磁同步电机(PMSM)在参数辨识过程中由于粒子容易早熟和陷入局部最优而导致辨识精度不高的问题,提出了一种改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法,并将其应用在PMSM多参数辨识中。该算法通过对混沌算法和粒子群优化(PSO)算法结合并优化,... 针对永磁同步电机(PMSM)在参数辨识过程中由于粒子容易早熟和陷入局部最优而导致辨识精度不高的问题,提出了一种改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法,并将其应用在PMSM多参数辨识中。该算法通过对混沌算法和粒子群优化(PSO)算法结合并优化,且在算法中融入精英免疫原理,处于中间的粒子进行免疫升级,此举不仅扩大了粒子在种群中的搜索范围,而且在一定程度上克服了粒子早熟、不易跳出局部最优的问题。该算法对标准测试函数进行试验,且与PSO算法和混沌粒子群优化(CPSO)算法在参数辨识中的效果相比较,得出定子电阻、dq轴电感和转子磁链电磁参数,从而证明该算法的有效性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 参数辨识 混沌粒子群优化 免疫算法

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求解并行测试任务调度问题的ACIA 被引量：3

14

作者 李文海 管晗 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2018年第3期116-120,共5页

针对并行测试任务调度难,任务调度效率有待提高的问题,提出了一种自适应混沌免疫算法(ACIA)。该算法利用混沌优化理论的遍历性、随机性等优势,将混沌优化理论引入人工免疫算法的种群初始化阶段和抗体变异操作阶段,并加入自适应克隆选择... 针对并行测试任务调度难,任务调度效率有待提高的问题,提出了一种自适应混沌免疫算法(ACIA)。该算法利用混沌优化理论的遍历性、随机性等优势,将混沌优化理论引入人工免疫算法的种群初始化阶段和抗体变异操作阶段,并加入自适应克隆选择算子和抗体浓度调节操作,可有效减少并行测试任务调度寻找最优解的迭代次数。用某型雷达接收机并行测试系统对该算法进行验证,仿真结果表明,与Task Scheduler-T算法和免疫克隆选择算法(ICSA)相比,该算法能够快捷地得到任务调度最优序列,且测试效率更高。 展开更多

关键词 人工免疫 混沌优化 并行测试 任务调度 自适应免疫算法

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