为设计高效稳定的演化算法,将方程求根的不动点迭代思想引入到优化领域,通过将演化算法的寻优过程看作为在迭代框架下方程不动点的逐步显示化过程,设计出一种基于数学模型的演化新算法,即不动点演化算法(fixed point evolution algorith...为设计高效稳定的演化算法,将方程求根的不动点迭代思想引入到优化领域,通过将演化算法的寻优过程看作为在迭代框架下方程不动点的逐步显示化过程,设计出一种基于数学模型的演化新算法,即不动点演化算法(fixed point evolution algorithm,FPEA).该算法的繁殖算子是由Aitken加速的不动点迭代模型导出的二次多项式,其整体框架继承传统演化算法(如差分演化算法)基于种群的迭代模式.试验结果表明:在基准函数集CEC2014、CEC2019上,本文算法的最优值平均排名在所有比较算法中排名第1;在4个工程约束设计问题上,FPEA与CSA、GPE等多个算法相比,能以较少的计算开销获得最高的求解精度.展开更多
目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法...目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法。方法首先,以YOLOv5s为基础,将原有的CSPDarknet主干网络替换成轻量级的MobileNetV3网络,可以减少参数、加快运行速度,同时与ORB-SLAM2系统相结合,在提取ORB特征点的同时获取语义信息,并剔除先验的动态特征点。然后,结合光流法和对极几何约束对可能残存的动态特征点进一步剔除。最后,仅用静态特征点对相机位姿进行估计。结果在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的ATE和RPE都减少了90%以上,与DS-SLAM、Dyna-SLAM同类型系统相比,在保证定位精度和鲁棒性的同时,跟踪线程中处理一帧图像平均只需28.26 ms。结论该算法能够有效降低动态物体对实时SLAM过程造成的干扰,为实现更加智能化、自动化的包装流程提供了可能。展开更多
综合能源园区供能优化配置是实践现代能源体系建设、实现能源高效清洁利用的重要技术手段,然而现有规划配置方法存在多能耦合转换模型各异、忽视建设时序性与缺乏多维目标选优上的不足。为此,该文建立综合能源系统多目标多阶段供能优化...综合能源园区供能优化配置是实践现代能源体系建设、实现能源高效清洁利用的重要技术手段,然而现有规划配置方法存在多能耦合转换模型各异、忽视建设时序性与缺乏多维目标选优上的不足。为此,该文建立综合能源系统多目标多阶段供能优化配置模型,该模型为一个多目标混合整数线性优化问题。为实现多目标问题的高效求解,提出了基于鲁棒增广e约束法(robust augmented e-constraint method,AUGMECON-R)的Pareto解集求解方法,并结合综合权重与逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),选取最契合园区多维评价偏好的建设方案。通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,该模型能适用于各地各类型园区的供能优化配置决策。展开更多
随着新能源发电比例越来越高,其受电网三相不平衡的影响越来越明显,尤其负序超标是导致电力系统安全性降低的重要原因。统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)具有调节各序电流输出的能力,可用于提升系统的平衡性。为此,...随着新能源发电比例越来越高,其受电网三相不平衡的影响越来越明显,尤其负序超标是导致电力系统安全性降低的重要原因。统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)具有调节各序电流输出的能力,可用于提升系统的平衡性。为此,首先建立基于解耦-补偿原理的UPFC正序最优补偿潮流算法;其次构建UPFC的负序补偿电流控制模型,将电压不平衡补偿的优化求解问题归结为凸二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QCQP)问题,并采用原-对偶内点法求取UPFC的负序电流最优输出值;最后提出计及正序网损与负序电压指标的负序电压补偿最优潮流(optimal power flow,OPF)计算方法以及区域负序电压总体补偿策略。通过算例分析验证所提出方法的可行性与有效性。展开更多
自适应波束形成随着数字信号处理技术的不断发展,已广泛应用于雷达、语音、医疗等领域。然而,当阵列发生扰动时,将会导致干扰偏离零陷位置,甚至会导致算法完全失效。为了解决现有波束形成算法在发生导向矢量失配和干扰位置扰动时波束形...自适应波束形成随着数字信号处理技术的不断发展,已广泛应用于雷达、语音、医疗等领域。然而,当阵列发生扰动时,将会导致干扰偏离零陷位置,甚至会导致算法完全失效。为了解决现有波束形成算法在发生导向矢量失配和干扰位置扰动时波束形成器性能急剧下降的问题,本文提出了一种导向矢量失配条件下多约束鲁棒波束形成算法。本文参照实际情况引入更多约束,增加了双边范数扰动约束以及二次相似性约束,允许了误差产生的范围。此外,本文确保感兴趣信号(Signal Of Interest,SOI)的到达方向(Direction Of Arrival,DOA)远离干扰导向矢量的所有线性组合的DOA区域,保证了最优导向矢量的DOA位于SOI的角扇形区域。首先,以波束形成器输出最大功率为目标,并结合实际环境下的约束条件,建立了最优导向矢量的数学模型。其次,利用定义的干扰范围重构协方差矩阵,以此来展宽零陷,提高系统的抗干扰性能。最后,先用内点法求得替代变量的解,以此求解针对导向矢量的二次不等式约束问题;随后在约束模型中代入替代变量,用交替方向乘子法迭代求解导向矢量,在每一次的迭代中都会得到显示解。同时,本文还对算法的时间复杂度和收敛性进行了分析。实验结果显示,相较于传统的波束形成算法,所提方法加宽了干扰处零陷,使得波束形成器的抗干扰性能得到了一定的提高,且能够很好地校正失配导向矢量。展开更多
文摘为设计高效稳定的演化算法,将方程求根的不动点迭代思想引入到优化领域,通过将演化算法的寻优过程看作为在迭代框架下方程不动点的逐步显示化过程,设计出一种基于数学模型的演化新算法,即不动点演化算法(fixed point evolution algorithm,FPEA).该算法的繁殖算子是由Aitken加速的不动点迭代模型导出的二次多项式,其整体框架继承传统演化算法(如差分演化算法)基于种群的迭代模式.试验结果表明:在基准函数集CEC2014、CEC2019上,本文算法的最优值平均排名在所有比较算法中排名第1;在4个工程约束设计问题上,FPEA与CSA、GPE等多个算法相比,能以较少的计算开销获得最高的求解精度.
文摘目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法。方法首先,以YOLOv5s为基础,将原有的CSPDarknet主干网络替换成轻量级的MobileNetV3网络,可以减少参数、加快运行速度,同时与ORB-SLAM2系统相结合,在提取ORB特征点的同时获取语义信息,并剔除先验的动态特征点。然后,结合光流法和对极几何约束对可能残存的动态特征点进一步剔除。最后,仅用静态特征点对相机位姿进行估计。结果在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的ATE和RPE都减少了90%以上,与DS-SLAM、Dyna-SLAM同类型系统相比,在保证定位精度和鲁棒性的同时,跟踪线程中处理一帧图像平均只需28.26 ms。结论该算法能够有效降低动态物体对实时SLAM过程造成的干扰,为实现更加智能化、自动化的包装流程提供了可能。
文摘综合能源园区供能优化配置是实践现代能源体系建设、实现能源高效清洁利用的重要技术手段,然而现有规划配置方法存在多能耦合转换模型各异、忽视建设时序性与缺乏多维目标选优上的不足。为此,该文建立综合能源系统多目标多阶段供能优化配置模型,该模型为一个多目标混合整数线性优化问题。为实现多目标问题的高效求解,提出了基于鲁棒增广e约束法(robust augmented e-constraint method,AUGMECON-R)的Pareto解集求解方法,并结合综合权重与逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),选取最契合园区多维评价偏好的建设方案。通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,该模型能适用于各地各类型园区的供能优化配置决策。
文摘随着新能源发电比例越来越高,其受电网三相不平衡的影响越来越明显,尤其负序超标是导致电力系统安全性降低的重要原因。统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)具有调节各序电流输出的能力,可用于提升系统的平衡性。为此,首先建立基于解耦-补偿原理的UPFC正序最优补偿潮流算法;其次构建UPFC的负序补偿电流控制模型,将电压不平衡补偿的优化求解问题归结为凸二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QCQP)问题,并采用原-对偶内点法求取UPFC的负序电流最优输出值;最后提出计及正序网损与负序电压指标的负序电压补偿最优潮流(optimal power flow,OPF)计算方法以及区域负序电压总体补偿策略。通过算例分析验证所提出方法的可行性与有效性。
文摘自适应波束形成随着数字信号处理技术的不断发展,已广泛应用于雷达、语音、医疗等领域。然而,当阵列发生扰动时,将会导致干扰偏离零陷位置,甚至会导致算法完全失效。为了解决现有波束形成算法在发生导向矢量失配和干扰位置扰动时波束形成器性能急剧下降的问题,本文提出了一种导向矢量失配条件下多约束鲁棒波束形成算法。本文参照实际情况引入更多约束,增加了双边范数扰动约束以及二次相似性约束,允许了误差产生的范围。此外,本文确保感兴趣信号(Signal Of Interest,SOI)的到达方向(Direction Of Arrival,DOA)远离干扰导向矢量的所有线性组合的DOA区域,保证了最优导向矢量的DOA位于SOI的角扇形区域。首先,以波束形成器输出最大功率为目标,并结合实际环境下的约束条件,建立了最优导向矢量的数学模型。其次,利用定义的干扰范围重构协方差矩阵,以此来展宽零陷,提高系统的抗干扰性能。最后,先用内点法求得替代变量的解,以此求解针对导向矢量的二次不等式约束问题;随后在约束模型中代入替代变量,用交替方向乘子法迭代求解导向矢量,在每一次的迭代中都会得到显示解。同时,本文还对算法的时间复杂度和收敛性进行了分析。实验结果显示,相较于传统的波束形成算法,所提方法加宽了干扰处零陷,使得波束形成器的抗干扰性能得到了一定的提高,且能够很好地校正失配导向矢量。
