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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
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作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
3
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子群优化算法
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带忽略工序的多目标批量流混合流水车间调度
4
作者 李浩平 朱成彪 +5 位作者 陈心怡 彭巍 孟荣华 金朱鸿 杜昕毅 蔡浏阳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期89-101,共13页
针对带忽略工序的批量流混合流水车间调度问题,在考虑批次切换调整时间的情况下,以最小化完工时间和机床负荷平衡为优化目标,建立柔性批量分割和调度集成优化模型,提出一种双层改进PSO-GA混合算法。算法提出批量和机器的双层搜索求解框... 针对带忽略工序的批量流混合流水车间调度问题,在考虑批次切换调整时间的情况下,以最小化完工时间和机床负荷平衡为优化目标,建立柔性批量分割和调度集成优化模型,提出一种双层改进PSO-GA混合算法。算法提出批量和机器的双层搜索求解框架,外层进行柔性分批,内层搜索排序及调度方案。针对批量分割、工件批排序、机器分配3个问题,设计基于批量、工序和机器的三段式编码,内层将狼群算法的分级和游走策略引入粒子群算法,设计了一种基于PBX(Position-based Crossover)交叉操作的围攻策略以提高算法的局部搜索及寻优能力。通过仿真实验并与几种启发式算法进行对比及实例验证,说明了调度模型和算法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 批量流 混合流水车间调度 忽略工序 改进PSO-GA混合算法 双层搜索框架 柔性分批
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一种基于阵列构型与阵元数量联合优化的分布式雷达主瓣干扰抑制方法
5
作者 赵开发 宋虎 +1 位作者 刘溶 王鑫海 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1355-1369,共15页
针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题,可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列,从空域上将主瓣干扰与目标进行分离,但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题,该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架,该... 针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题,可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列,从空域上将主瓣干扰与目标进行分离,但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题,该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架,该框架由阵列构型优化与子阵阵元数量优化两部分组成,其中阵列构型优化固定子阵阵元数量,基于最小方差无失真响应准则在主瓣干扰方向形成零陷,利用改进自适应遗传粒子群算法在孔径尺寸、子阵最小间距和主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化阵列构型,抑制波束栅瓣;子阵阵元数量优化通过改进自适应遗传粒子群算法在有限子阵阵元数量、主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化子阵阵元数量,进一步抑制波束栅瓣。此外,通过数值仿真验证了相同参数条件下阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架的有效性。最后,针对典型分布式机动平台协同探测场景,探索了主瓣干扰抑制和栅瓣抑制性能边界。 展开更多
关键词 分布式雷达 主瓣干扰抑制 栅瓣抑制 双参数迭代优化框架 改进自适应遗传粒子群算法
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考虑削峰填谷的配电网集中型充电站选址定容规划 被引量:60
6
作者 所丽 唐巍 +1 位作者 白牧可 张璐 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1052-1060,共9页
采用电池租赁和建立集中型充电站是电动汽车产业具有竞争力的发展模式。根据规划区各类型电动汽车日行驶距离概率分布,建立了电动汽车日换电需求模型。以此为基础,将集中型充电站的规划与配电网调度相结合,建立了考虑削峰填谷作用的集... 采用电池租赁和建立集中型充电站是电动汽车产业具有竞争力的发展模式。根据规划区各类型电动汽车日行驶距离概率分布,建立了电动汽车日换电需求模型。以此为基础,将集中型充电站的规划与配电网调度相结合,建立了考虑削峰填谷作用的集中型充电站选址定容二层规划模型。利用改进遗传算法与自适应粒子群相结合的混合智能算法进行求解,并将加权伏罗诺伊图应用于集中型充电站服务区域的划分,实现了集中型充电站负载率的均衡。通过仿真算例验证了所提模型和方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 集中型充电站规划 电动汽车换电需求 削峰填谷 改进遗传算法 自适应粒子群优化 二层规划
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改进混合粒子群算法的立体车库存取调度 被引量:10
7
作者 陈桂兰 奚宝华 杨兰英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期263-270,共8页
为了进一步提高立体车库存取效率,提出一种改进混合粒子群算法,应用于立体车库存取策略时间模型,寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法,改善全局搜索能力,后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱... 为了进一步提高立体车库存取效率,提出一种改进混合粒子群算法,应用于立体车库存取策略时间模型,寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法,改善全局搜索能力,后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱的特点。与目前应用于立体车库存取车调度的遗传算法相比,改进混合粒子群算法存取效率提高了24.5%~36.07%,并优于其他车库调度算法,提高了车库运营效率。 展开更多
关键词 立体车库调度优化 改进混合粒子群算法 遗传算法 模拟退火算法
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挖掘机铲斗电液伺服改进PSO-PID参数整定位置控制 被引量:7
8
作者 张晓婷 李徳镇 +1 位作者 梁仁旺 贺婷婷 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第9期181-184,共4页
挖掘机电液伺服系统的运行性能来达到调控挖掘机铲斗位置的功能,由于采用传统PID整定方法并不能获得优异控制效果,采用遗传算法与交叉算子、标准PSO算法进行PID整定,最后对其进行了实验验证。设计了一种经过改进处理的粒子群优化算法来... 挖掘机电液伺服系统的运行性能来达到调控挖掘机铲斗位置的功能,由于采用传统PID整定方法并不能获得优异控制效果,采用遗传算法与交叉算子、标准PSO算法进行PID整定,最后对其进行了实验验证。设计了一种经过改进处理的粒子群优化算法来实现对阀挖掘机铲斗电液伺服系统进行PID整定的过程,能够准确控制挖掘机铲斗位置,由此获得更高轨迹跟踪精度。为增强粒子群算法搜索性能,综合运用遗传算法与交叉算子来实现对标准粒子群的优化,显著改善PID控制器性能,根据推导得到的铲斗系统模型进一步开展仿真分析。分别以三种优化算法计算优化结果,再将其输入自动化挖掘机程序中,完成各参数修改后,再对平地控制过程进行模拟测试。根据实验测试可知改进PSO算法具备明显优越性。 展开更多
关键词 位置控制 电液伺服系统 改进粒子群算法 遗传算法
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基于改进微粒群算法的火力分配 被引量:4
9
作者 丁铸 马大为 +1 位作者 张学锋 徐志强 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S3期578-580,共3页
火力分配的要旨在于找到最优方案,充分发挥防空武器效能。文中给出了防空火力分配模型,提出一种改进型微粒群算法,并运用各种算法在计算机上进行了实例仿真,结果表明改进微粒群算法具有出色的时间性能和较高的收敛精度。该算法也同样适... 火力分配的要旨在于找到最优方案,充分发挥防空武器效能。文中给出了防空火力分配模型,提出一种改进型微粒群算法,并运用各种算法在计算机上进行了实例仿真,结果表明改进微粒群算法具有出色的时间性能和较高的收敛精度。该算法也同样适用于其他NP问题。 展开更多
关键词 火力分配 遗传算法 微粒群算法 改进微粒群算法
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基于IPSO混沌支持向量机的网络流量预测研究 被引量:5
10
作者 尹波 夏靖波 +1 位作者 付凯 陈茂 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4293-4295,4299,共4页
针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向... 针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向量机预测模型。应用实例结果表明,该模型对网络流量预测是有效可行的,并具有较高的寻优效率、预测精度和较好的稳态性能。 展开更多
关键词 网络流量预测 混沌支持向量机 改进粒子群算法 遗传算法
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基于多种负荷方式的含分布式电源的配电网重构 被引量:10
11
作者 刘宏江 李林川 张长盛 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期117-121,共5页
建立了含分布式电源的基于多种负荷方式(最大、最小和一般负荷方式)配电网重构模型,取折算后的综合网损最小的方案为最佳方案。对二进制粒子群算法(BPSO)按其适应值方差大小进行分类,对不同类别的粒子采取不同的进化策略和不同的自适应... 建立了含分布式电源的基于多种负荷方式(最大、最小和一般负荷方式)配电网重构模型,取折算后的综合网损最小的方案为最佳方案。对二进制粒子群算法(BPSO)按其适应值方差大小进行分类,对不同类别的粒子采取不同的进化策略和不同的自适应动态惯性权重,加快粒子收敛的速度;并引入遗传算法的变异操作,克服了粒子群算法易早熟的缺点。仿真结果表明,重构后系统的网损有较大降低,从而验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源(DG) 多种负荷方式 综合网损 配电网重构 改进的二进制粒子群算法 遗传算法
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基于改进模糊聚类与IPSO-SVM的燃煤电站NO_x排放多模型预测 被引量:14
12
作者 付忠广 高学伟 +2 位作者 李闯 刘炳含 王树成 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期387-393,408,共8页
通过挖掘大量脱硝系统现场运行数据,提出一种新的多模型选择性催化还原(SCR)脱硝系统建模方法:首先对SCR脱硝系统进行理论分析和实际运行研究,应用改进遗传模拟退火的模糊聚类算法对训练集进行聚类划分,得到最优聚类效果;然后建立相应... 通过挖掘大量脱硝系统现场运行数据,提出一种新的多模型选择性催化还原(SCR)脱硝系统建模方法:首先对SCR脱硝系统进行理论分析和实际运行研究,应用改进遗传模拟退火的模糊聚类算法对训练集进行聚类划分,得到最优聚类效果;然后建立相应的支持向量机子模型,并采用改进的粒子群算法对模型参数进行优化,所建立的子模型通过隶属度值加权融合得到最终的整体预测模型。以某电站锅炉脱硝系统为例,对所提出的方法进行验证,并与其他建模方法进行比较。结果表明:所建立的模型具有较高的泛化能力和预测精度。 展开更多
关键词 NOX排放 多模型建模 模糊聚类 改进粒子群算法 遗传模拟退火
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改进PSO在欠驱动机器人运动规划中的应用研究 被引量:1
13
作者 厉虹 张甜 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期221-224,共4页
研究欠驱动六足仿生机器人简化模型(Rock&Roll Robot-RRRobot)运动规划问题。根据RRRobot动力学模型,以能量损耗最小为目标,提出一种基于遗传算子的改进粒子群算法,对RRRobot运动规划进行优化。仿真实验结果表明,所提出的算法对解... 研究欠驱动六足仿生机器人简化模型(Rock&Roll Robot-RRRobot)运动规划问题。根据RRRobot动力学模型,以能量损耗最小为目标,提出一种基于遗传算子的改进粒子群算法,对RRRobot运动规划进行优化。仿真实验结果表明,所提出的算法对解决运动规划的优化问题是有效的,与基本粒子群算法相比,改进的粒子群算法对RRRobot模型终端位形的误差有明显的改善作用。 展开更多
关键词 欠驱动六足仿生机器人RRRorbt 运动规划 遗传算子 改进粒子群算法
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改进的粒子群优化控制算法及其仿真研究(英文) 被引量:1
14
作者 谭显坤 《机床与液压》 北大核心 2012年第19期28-33,共6页
控制系统的性能是由控制器的控制参数确定的。粒子群优化控制算法中存在的参数选择难题,如基本PSO算法易于陷入早熟收敛现象引起的局部最优解,导致不可能收敛于全局最优解,搜索精度不高以及收敛速度慢.针对以上问题,提出了一种改进的粒... 控制系统的性能是由控制器的控制参数确定的。粒子群优化控制算法中存在的参数选择难题,如基本PSO算法易于陷入早熟收敛现象引起的局部最优解,导致不可能收敛于全局最优解,搜索精度不高以及收敛速度慢.针对以上问题,提出了一种改进的粒子群优化控制算法。讨论了具有遗传思想的粒子群优化算法,研究了改进的PSO控制算法,借助仿真实验对所设计的控制算法作了比较研究。仿真实验结果的响应曲线显示,其动静态特性优于传统方法的响应特性,验证了所提出改进控制算法的合理性与可行性。研究结果表明,所提出的改进PSO控制算法对控制器参数整定更加有效。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传思想 参数整定 改进的PSO控制算法
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改进蜂群算法及其在面波频散曲线反演中的应用 被引量:23
15
作者 于东凯 宋先海 +5 位作者 江东威 张学强 赵素涛 赵培强 蔡伟 袁士川 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1482-1495,共14页
应用改进蜂群算法反演面波频散曲线以获得近地表横波速度剖面.蜂群算法属于群智能算法中的一种,灵感来源于蜜蜂群体特定的觅食行为,在该算法的基础上结合粒子群算法中的全局最优解引导思想,同时引入遗传算法中交叉运算操作,即采用基于... 应用改进蜂群算法反演面波频散曲线以获得近地表横波速度剖面.蜂群算法属于群智能算法中的一种,灵感来源于蜜蜂群体特定的觅食行为,在该算法的基础上结合粒子群算法中的全局最优解引导思想,同时引入遗传算法中交叉运算操作,即采用基于交叉操作的全局人工蜂群算法对面波频散曲线进行反演研究.改进蜂群算法在继承传统算法精于探索特性的同时,针对其疏于开发的缺陷着重加强了算法对全局的探索能力.使用理论和实测瑞雷波数据,本文研究了改进蜂群算法在推导近地表横波速度分布的有效性和适用性.在反演中,目标函数的收敛性好,改进算法在迭代的过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的概率分布高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演的结果可靠度,使其能有效地应用于瑞雷波频散曲线的反演和解释中. 展开更多
关键词 瑞雷波 频散曲线 非线性反演 粒子群算法 遗传算法 改进蜂群算法
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基于改进粒子群算法的结构测点优化方法研究 被引量:6
16
作者 刘宏林 徐一鸣 +1 位作者 刘宏月 陆观 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第9期10-16,共7页
针对工字梁结构受力过程中测点数目过多及优化较困难的问题,提出一种基于模拟退火思想及遗传算法的改进粒子群算法,综合考虑受力状态识别误差与测点优化,进行了测点的筛选。首先将遗传算法的初始化、选择、交叉、变异融入粒子群算法中;... 针对工字梁结构受力过程中测点数目过多及优化较困难的问题,提出一种基于模拟退火思想及遗传算法的改进粒子群算法,综合考虑受力状态识别误差与测点优化,进行了测点的筛选。首先将遗传算法的初始化、选择、交叉、变异融入粒子群算法中;其次在变异部分引入模拟退火的思想。改进后的粒子群算法改善了标准粒子群算法的“早熟”局部寻优能力较差等问题。通过测试函数对比改进粒子群算法与标准粒子群算法的性能,改进的粒子群算法稳定性更好,抗“早熟”能力较强,精度明显提高。通过工字型梁选点及受力状态识别仿真与试验表明,改进粒子群算法在受力状态识别的测点选择过程中具有较高的效率,选择测点的受力状态识别误差均小于3%,在工程应用范围内,为受力状态识别提供了一种较好的方法。 展开更多
关键词 模拟退火 遗传算法 改进进粒子群算法 测点优化 受力状态识别
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基于多中心共同配送的收益分配优化问题 被引量:9
17
作者 王勇 任音吉 许茂增 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1571-1580,共10页
针对多中心共同配送优化研究在收益分配机制方面存在的不足,提出先进行多中心共同配送优化后再进行收益分配优化的思想。以多中心共同配送网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了基于配送中心到配送单元的配送成本和配送中心间运输成... 针对多中心共同配送优化研究在收益分配机制方面存在的不足,提出先进行多中心共同配送优化后再进行收益分配优化的思想。以多中心共同配送网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了基于配送中心到配送单元的配送成本和配送中心间运输成本的数学规划模型,并提出一种改进的遗传—粒子群优化混合算法求解模型;应用最小最大费用收益分配模型求解多中心共同配送优化成本的收益分配方案,并综合不同合作博弈论收益分配模型进行比较分析;提出应用合作联盟稳定性模型探讨不同收益分配方案的优劣;应用严格单调路径方法分析联盟成员的优化合作序列。通过实例对所提方法的合理性进行了验证,结果表明,该方法应用在多中心共同配送收益分配优化中能提高合作联盟的稳定性,也适用于基于多中心合作联盟稳定性的物流配送网络优化。 展开更多
关键词 数学规划模型 改进遗传-粒子群优化混合算法 合作博弈论 联盟稳定性 严格单调路径
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基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划 被引量:43
18
作者 刘宁宁 王宏伟 《电测与仪表》 北大核心 2020年第1期76-83,98,共9页
针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移动机器人避障路径进行研... 针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移动机器人避障路径进行研究,并与基本灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法比较,仿真结果证明了算法的稳定性和收敛性,对路径规划领域有十分重要的研究意义。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 灰狼优化算法 改进灰狼优化算法 粒子群算法 遗传算法
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一种基于神经网络和参数优化的隐式广义预测控制 被引量:2
19
作者 高琳 孙海蓉 杨怀申 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第5期66-72,共7页
提出一种基于神经网络和参数优化的预测控制方法。首先利用带有动量项的改进BP神经网络辨识系统模型,在辨识过程中使用粒子群算法(PSO)对改进BP网络的初始权值/偏置、学习率、动量系数等辨识参数进行学习优化,解决这些参数的取值问题;... 提出一种基于神经网络和参数优化的预测控制方法。首先利用带有动量项的改进BP神经网络辨识系统模型,在辨识过程中使用粒子群算法(PSO)对改进BP网络的初始权值/偏置、学习率、动量系数等辨识参数进行学习优化,解决这些参数的取值问题;然后将辨识得到的模型用于隐式广义预测自校正控制中,使用遗传算法(GA)对控制过程进行优化,寻找最优的控制参数(预测时域、控制时域、控制加权系数、柔化系数)。将该方法应用在热工系统中,仿真结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 改进BP网络 隐式广义预测自校正控制 粒子群算法 遗传算法 参数优化
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基于混合遗传粒子群优化算法的层次路径规划方法 被引量:9
20
作者 欧阳海滨 全永彬 +1 位作者 高立群 邹徳旋 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2020年第4期34-40,共7页
路径规划是移动机器人研究领域的一个重要基础性问题。针对单独使用某一路径规划算法存在着搜索速度慢,或易陷入局部极值的问题,提出了一种基于混合遗传粒子群优化算法的层次路径规划方法。该方法的主要步骤包括:一是采用三角形法进行... 路径规划是移动机器人研究领域的一个重要基础性问题。针对单独使用某一路径规划算法存在着搜索速度慢,或易陷入局部极值的问题,提出了一种基于混合遗传粒子群优化算法的层次路径规划方法。该方法的主要步骤包括:一是采用三角形法进行空间环境路径建模;二是结合人工势场法的改进遗传算法设计初次路径规划;三是运用粒子群优化算法对初次路径规划的结果进行优化以实现更可靠的最优路径。通过实例仿真测试,结果显示所设计的方法能够融合各算法的优点,快速有效地找到最优路径。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 人工势场法 改进遗传算法 粒子群优化算法 三角形法
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