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Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization 被引量:1
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作者 汪首坤 李德龙 +1 位作者 郭俊杰 王军政 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2013年第2期213-221,共9页
Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a ... Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a three-stage calibration method based on hybrid intelligent optimization is pro- posed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the frost stage. Then in the second stage, two cameras' parameters are optimized separately. Finally, the in- tegrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transforma- tion (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find near-optimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simula- tion analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accu- rate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation. 展开更多
关键词 robot stereo vision camera calibration genetic algorithm (GA) particle swarm opti-mization (PSO) hybrid intelligent optimization
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Evolutionary Algorithms in Software Defined Networks: Techniques, Applications, and Issues 被引量:1
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作者 LIAO Lingxia Victor C.M.Leung LAI Chin-Feng 《ZTE Communications》 2017年第3期20-36,共17页
A software defined networking(SDN) system has a logically centralized control plane that maintains a global network view and enables network-wide management, optimization, and innovation. Network-wide management and o... A software defined networking(SDN) system has a logically centralized control plane that maintains a global network view and enables network-wide management, optimization, and innovation. Network-wide management and optimization problems are typicallyvery complex with a huge solution space, large number of variables, and multiple objectives. Heuristic algorithms can solve theseproblems in an acceptable time but are usually limited to some particular problem circumstances. On the other hand, evolutionaryalgorithms(EAs), which are general stochastic algorithms inspired by the natural biological evolution and/or social behavior of species, can theoretically be used to solve any complex optimization problems including those found in SDNs. This paper reviewsfour types of EAs that are widely applied in current SDNs: Genetic Algorithms(GAs), Particle Swarm Optimization(PSO), Ant Colony Optimization(ACO), and Simulated Annealing(SA) by discussing their techniques, summarizing their representative applications, and highlighting their issues and future works. To the best of our knowledge, our work is the first that compares the tech-niques and categorizes the applications of these four EAs in SDNs. 展开更多
关键词 SDN evolutionary algorithms Genetic algorithms particle swarm Optimization Ant Colony Optimization Simulated Annealing
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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
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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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考虑零缓冲的预制生产线并行机调度研究
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作者 阮雯欣 于淼 张铎 《工业工程》 2025年第2期98-109,共12页
为满足混凝土预制构件对提高生产效率和准时交付订单的需要,研究考虑混凝土预制构件并行机器生产调度的问题。现有混凝土预制构件生产过程中各工序均存在并行加工机器,且工序间没有单独的缓冲区域。因此本文提出一种零缓冲区情况下混凝... 为满足混凝土预制构件对提高生产效率和准时交付订单的需要,研究考虑混凝土预制构件并行机器生产调度的问题。现有混凝土预制构件生产过程中各工序均存在并行加工机器,且工序间没有单独的缓冲区域。因此本文提出一种零缓冲区情况下混凝土预制构件并行机器生产模型。首先,确定待加工构件以及对应的加工机器,并确定工序的关键时间点;其次,将选择并行机器的约束与零缓冲区影响后的时间约束结合,构建预制构件并行生产调度模型,并设计遗传粒子群混合算法(genetic algorithm-particle swarm optimization, GA-PSO)进行求解;最后,基于沈阳某混凝土预制构件厂的生产数据对所提模型进行数值实验分析。结果表明,GA-PSO算法结合GA算法和PSO算法的优势性能,实现高效的优化搜索,零缓冲约束的预制构件并行机生产模型生产的完工时间由78.98 h缩短至73.18 h,机器利用率提升了19.79%,验证了模型对实际排产的有效性以及算法具有较好的稳定性和适用性。 展开更多
关键词 混凝土预制构件 缓冲区 并行机器 遗传粒子群混合算法
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燃料电池汽车等效氢耗最小控制策略研究
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作者 余川 杜常清 +1 位作者 胡艺凤 张家铭 《汽车实用技术》 2025年第5期1-7,53,共8页
燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的能量管理策略(EMS)对提升系统能效、保障系统健康和降低温室气体排放至关重要。文章提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的等效消耗最小策略(ECMS)用于计算最优等效因子,并与动态规划(DP)进行对比,表明ECMS... 燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的能量管理策略(EMS)对提升系统能效、保障系统健康和降低温室气体排放至关重要。文章提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的等效消耗最小策略(ECMS)用于计算最优等效因子,并与动态规划(DP)进行对比,表明ECMS在大幅缩小计算时间的基础上得到了与DP相似的优化结果。进一步结合再生制动策略,利用MATLAB在几种典型循环工况下进行了仿真。仿真结果表明,动力电池荷电状态(SOC)值分别提高了7.48%、4.64%、5.48%。 展开更多
关键词 燃料电池混合动力汽车 能量管理策略 等效消耗最小策略 粒子群算法
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基于GASAPSO-RF算法的医疗器械故障检测研究
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作者 袁鉴辞 李静 +1 位作者 鲁浩 张磊 《电子设计工程》 2025年第9期90-94,101,共6页
针对随机森林模型检测医疗器械故障精度不足的问题,提出了基于粒子群与随机森林的GASAPSO-RF医疗器械故障检测方法。改进粒子群算法将选择、交叉、变异操作融入粒子群迭代过程,利用选择操作优选出粒子群的初始群体,通过交叉和变异提高... 针对随机森林模型检测医疗器械故障精度不足的问题,提出了基于粒子群与随机森林的GASAPSO-RF医疗器械故障检测方法。改进粒子群算法将选择、交叉、变异操作融入粒子群迭代过程,利用选择操作优选出粒子群的初始群体,通过交叉和变异提高种群多样性;利用模拟退火思想优化粒子杂交过程,以一定概率接受最差解,帮助粒子群算法跳出局部最优解;利用改进的PSO算法搜索随机森林模型“决策树数量”与“决策树最大深度”参数的最优值,构建高精准度的GASAPSORF医疗器械故障检测模型,以采集的医疗器械特征量作为输入,获得故障检测类型。对比试验结果表明,GASAPSO算法性能最佳,利于随机森林参数进行搜索;GASAPSO-RF模型有效提升了随机森林故障检测模型的精准度,优化了故障检测效率,为医疗器械故障智能检测提供了新思路。 展开更多
关键词 粒子群 遗传算法 模拟退火 随机森林 杂交 故障检测
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高层建筑CFG桩复合施工成本优化控制算法
7
作者 王真 《建筑技术》 2025年第8期953-958,共6页
为了制订合理的高层建筑CFG桩施工成本计划,实时监控成本,达到施工成本优化控制的目的,提出高层建筑CFG桩复合施工成本优化控制算法。该算法以BIM为基础,建立高层建筑CFG桩3D模型,集成CFG桩体施工的全部进度信息与成本信息,结合5D信息... 为了制订合理的高层建筑CFG桩施工成本计划,实时监控成本,达到施工成本优化控制的目的,提出高层建筑CFG桩复合施工成本优化控制算法。该算法以BIM为基础,建立高层建筑CFG桩3D模型,集成CFG桩体施工的全部进度信息与成本信息,结合5D信息平台动态模拟出CFG施工过程,生成质量控制清单;依据上述生成结果以CFG桩施工工期最短以及CFG桩施工成本最低为施工成本优化控制目标函数,并设计该目标函数对应的约束条件;在得出的约束条件内,利用混合粒子群算法对目标函数进行求解,得到目标函数的最优解。试验结果表明:该方法能够构建高层建筑CFG桩的3D模型,并对项目施工各项成本与进度进行实时监控,控制后高层建筑CFG桩复合施工成本明显降低,同时缩短了整体施工进度,减少了资源浪费,降低了成本,提高了企业利润。 展开更多
关键词 CFG桩 施工成本 施工进度 BIM 3D模型 混合粒子群算法
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Aircraft Engine Gas Path Fault Diagnosis Based on Hybrid PSO-TWSVM 被引量:6
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作者 Du Yanbin Xiao Lingfei +1 位作者 Chen Yusheng Ding Runze 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2018年第2期334-342,共9页
Twin support vector machine(TWSVM)is a new development of support vector machine(SVM)algorithm.It has the smaller computation scale and the stronger ability to cope with unbalanced problems.In this paper,TWSVM is intr... Twin support vector machine(TWSVM)is a new development of support vector machine(SVM)algorithm.It has the smaller computation scale and the stronger ability to cope with unbalanced problems.In this paper,TWSVM is introduced into aircraft engine gas path fault diagnosis.The generalization capacity of Gauss kernel function usually used in TWSVM is relatively weak.So a mixed kernel function is used to improve performance to ensure that the TWSVM algorithm can better balance a strong generalization ability and a good learning ability.Experimental results prove that the cross validation training accuracy of TWSVM using the mixed kernel function averagely increases 2%.Grid search is usually applied in parameter optimization of TWSVM,but it heavily depends on experience.Therefore,the hybrid particle swarm algorithm is introduced.It can intelligently and rapidly find the global optimum.Experiments prove that its training accuracy is better than that of the classical particle swarm algorithm by 5%. 展开更多
关键词 aircraft engines FAULT diagnosis TWIN support VECTOR machine (TWSVM) hybrid particle swarm optimization (HPSO) algorithm mixed KERNEL function
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基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法 被引量:2
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作者 朱永强 朱显浩 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置... 对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。 展开更多
关键词 波浪能发电集群 辐射影响 遮挡效应 集群优化 混合粒子群算法
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基于改进粒子群算法的木材板材下料方法 被引量:1
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作者 黄秀玲 陶泽 +2 位作者 尤华政 李宸 刘俊 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期125-131,共7页
木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在... 木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。 展开更多
关键词 木材板材 二维矩形下料问题 粒子群算法 变邻域搜索算法 粒子群混合变邻域搜索算法
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多策略遗传算法求解多机器人任务分配问题 被引量:1
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作者 陈海洋 刘妍 +1 位作者 都威 黄琦 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期76-82,共7页
针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简... 针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简化编码方式;其次,将种群分成3个部分来使种群在保持随机性的同时增强染色体的质量;再次,采用启发式交叉算子来拓展解的搜索范围,加大算法跳出局部最优的能力;最后,使用自适应交叉概率和变异概率来使算法更快找到最优解。结果表明:在任务数为20和40这2种情况下,DIHA-GA相比于混合粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)距离平均值分别减少了14.46 m和17.36 m,距离最小值分别减少了14.89 m和20.86 m,这说明DIHA-GA所得解更接近最优解;DIHA-GA比改进蚁群算法(improved ant colony optimization,IACO)所得距离平均值分别减少了21.32 m和18.73 m,距离最小值分别减少了23.43 m和22.32 m,这是由于IACO过早收敛并且难以跳出局部最优导致的。通过比较,验证了DIHA-GA在求解MRTA问题上的有效性。 展开更多
关键词 多机器人任务分配(MRTA) 仓储物流 遗传算法(GA) 改良圈策略 混合粒子群算法 蚁群算法
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基于遗传算法特性的混合粒子群算法求解TSP问题 被引量:1
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作者 陈琳 《白城师范学院学报》 2024年第5期73-78,共6页
为解决粒子群算法在旅行商问题上的收敛速度慢和路径最优化选择的问题,提出了一种新型的基于遗传算法特性的混合粒子群算法,对旅行商问题的最优路径进行规划.根据种群比例原则与迭代前的路径进行交叉、变异、复制等操作,建立了具有遗传... 为解决粒子群算法在旅行商问题上的收敛速度慢和路径最优化选择的问题,提出了一种新型的基于遗传算法特性的混合粒子群算法,对旅行商问题的最优路径进行规划.根据种群比例原则与迭代前的路径进行交叉、变异、复制等操作,建立了具有遗传算法特性的混合粒子群算法,并用于求解burma14问题.结果表明:相比传统的粒子群算法和模拟退火-禁忌搜索算法,混合粒子群算法在求解burma14问题中收敛时间与最优路径等指标上都有明显的优势,且随着迭代次数与种群个数的增大,算法的最优解逐渐减小;当最佳参数为种群个数150,迭代次数300时,最优解为30.179 424. 展开更多
关键词 混合粒子群算法 TSP问题 路径规划 影响因素
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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
13
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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基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略 被引量:5
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作者 赖幸君 唐鑫 +2 位作者 林磊 王志胜 丛玉华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期89-97,共9页
为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过... 为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。 展开更多
关键词 多无人机 协同搜索 群智能算法 滚动时域优化 差分进化粒子群混合算法
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无人机遥感反演小麦地上生物量模型的特征选择
15
作者 吴立峰 徐文浩 韩宜秀 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第4期56-62,共7页
无人机多光谱技术能快速、无损地测定小麦地上生物量(AGB)。然而,多光谱方法在计算植被特征时会产生大量具有高度相关的重复特征。因此,建立结构简单、精度高的模型对特征进行筛选具有重要意义。本文提出了一种可以同时实现特征筛选与... 无人机多光谱技术能快速、无损地测定小麦地上生物量(AGB)。然而,多光谱方法在计算植被特征时会产生大量具有高度相关的重复特征。因此,建立结构简单、精度高的模型对特征进行筛选具有重要意义。本文提出了一种可以同时实现特征筛选与参数优化的混合编码灰狼粒子群优化算法(CGWOPSO)。同时,为评估基于该算法驱动的极限梯度提升模型(CGWOPSO-XGB)的性能,将其及基于两种流行特征筛选方法(Pearson和SHAP方法)的模型(P-XGB和S-XGB)的反演AGB表现进行了对比。结果表明,S-XGB模型优于P-XGB模型,前者均方根误差(RMSE)比后者低3.0%~16.3%;而CGWOPSO-XGB模型精度高于S-XGB模型,前者RMSE比后者低16.0%。 展开更多
关键词 混合编码 灰狼粒子群优化算法 SHAP 特征筛选 植被指数
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基于改进混合粒子群优化算法的多无人机协同围捕方法研究 被引量:5
16
作者 许诺 朱黔 +3 位作者 谢晓阳 喻涛 刘佳 刘思帆 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期1-5,共5页
针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度... 针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度给出多目标围捕方案;在航路规划层考虑无人机初始状态及运动学约束,通过Dubins曲线调整实现各无人机同时到达围捕位置。仿真结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多无人机 协同围捕 改进混合粒子群优化
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考虑碳交易机制的海港综合能源系统电-热混合储能优化配置 被引量:3
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作者 林森 文书礼 +4 位作者 朱淼 戴群 鄢伦 赵耀 叶惠丽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1344-1356,共13页
随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建... 随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益. 展开更多
关键词 海港综合能源系统 碳交易机制 混合储能 网格自适应直接搜索算法 自适应混沌粒子群算法
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考虑混合工艺的自动化码头多设备资源协同调度优化模型和算法设计 被引量:2
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作者 初良勇 梁冬 +1 位作者 周于佩 章嘉文 《哈尔滨工程大学学报(英文版)》 CSCD 2024年第2期479-490,共12页
Considering the uncertainty of the speed of horizontal transportation equipment,a cooperative scheduling model of multiple equipment resources in the automated container terminal was constructed to minimize the comple... Considering the uncertainty of the speed of horizontal transportation equipment,a cooperative scheduling model of multiple equipment resources in the automated container terminal was constructed to minimize the completion time,thus improving the loading and unloading efficiencies of automated container terminals.The proposed model integrated the two loading and unloading processes of“double-trolley quay crane+AGV+ARMG”and“single-trolley quay crane+container truck+ARMG”and then designed the simulated annealing particle swarm algorithm to solve the model.By comparing the results of the particle swarm algorithm and genetic algorithm,the algorithm designed in this paper could effectively improve the global and local space search capability of finding the optimal solution.Furthermore,the results showed that the proposed method of collaborative scheduling of multiple equipment resources in automated terminals considering hybrid processes effectively improved the loading and unloading efficiencies of automated container terminals.The findings of this study provide a reference for the improvement of loading and unloading processes as well as coordinated scheduling in automated terminals. 展开更多
关键词 Automated terminal Collaborative scheduling hybrid process Simulated annealing particle swarm algorithm UNCERTAINTY Scheduling Solutions
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消纳弃风的风电混合储能供热系统容量配置优化
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作者 孔茁铭 周勃 +3 位作者 孙成才 尚亚敏 刘建新 王雅洁 《暖通空调》 2024年第4期29-35,共7页
为解决“三北”地区冬季建筑能耗较高且弃风严重的问题,设计了由锂电池、固体蓄热装置和热泵设备组成的风电混合储能供热系统。首先基于BP神经网络预测了风电机组输出功率,采用k-means聚类分析得到了供热典型日负荷曲线;然后提出了一种... 为解决“三北”地区冬季建筑能耗较高且弃风严重的问题,设计了由锂电池、固体蓄热装置和热泵设备组成的风电混合储能供热系统。首先基于BP神经网络预测了风电机组输出功率,采用k-means聚类分析得到了供热典型日负荷曲线;然后提出了一种基于粒子群优化算法的风电混合储能供热系统容量配置优化方法,以系统总成本最小和弃风量最低为约束条件构建了目标函数;最后比较了考虑和不考虑弃风条件下,风电混合储能供热系统的容量配置优化结果。研究表明,所提出的优化方法不但可以有效降低弃风率,场景适用性强,还能够满足严寒地区冬季清洁供热需求,为可再生能源高效利用提供参考。 展开更多
关键词 风电混合储能供热系统 弃风 容量配置优化 粒子群优化算法 聚类分析
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带时间窗的车辆路径问题的混合粒子群优化算法 被引量:2
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作者 吴钧皓 戚远航 +2 位作者 罗浩宇 钟日雄 柯炳明 《电子设计工程》 2024年第6期21-26,共6页
针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间... 针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间到VRPTW解空间的桥梁。同时为了提高算法的寻优能力,设计了由单点插入策略以及双点交换策略组成的局部搜索策略。通过solomon-50标准数据集中的九个算例进行仿真实验,实验结果证明了所提出算法的寻优能力和稳定性均优于对比算法,最优解误差相较于对比算法最多降低了38.32%。 展开更多
关键词 车辆路径问题 时间窗 混合粒子群优化算法 组合优化问题
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