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New Hybrid Genetic Algorithm for Vertex Cover Problems
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作者 HuoHongwei XuJin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2003年第4期90-94,共5页
This paper presents a new hybrid genetic algorithm for the vertex cover problems in which scan-repair and local improvement techniques are used for local optimization. With the hybrid approach, genetic algorithms are ... This paper presents a new hybrid genetic algorithm for the vertex cover problems in which scan-repair and local improvement techniques are used for local optimization. With the hybrid approach, genetic algorithms are used to perform global exploration in a population, while neighborhood search methods are used to perform local exploitation around the chromosomes. The experimental results indicate that hybrid genetic algorithms can obtain solutions of excellent quality to the problem instances with different sizes. The pure genetic algorithms are outperformed by the neighborhood search heuristics procedures combined with genetic algorithms. 展开更多
关键词 vertex cover hybrid genetic algorithm scan-repair local improvement.
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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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需求不确定下的两阶段应急物流选址-路径研究
3
作者 王庆荣 王雪娜 +1 位作者 朱昌锋 李裕杰 《灾害学》 北大核心 2025年第1期160-166,共7页
针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并... 针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并采用基于可信性的模糊机会约束规划方法,以消除约束条件中的不确定参数。模型第一阶段调用Gurobi求解器,求解得到应急配送中心选址结果和对受灾点的分配方案;第二阶段将选址及分配结果作为输入进行路径规划,并提出一种改进的自适应遗传算法(IAGA)对算例进行求解。然后采用自适应遗传算法(AGA)与之对比,并进行灵敏度分析。结果表明:IAGA在目标值、收敛速度和运行时间等方面均优于AGA,证明了IAGA具有一定的可行性和有效性,且可以为决策者提供较优的应急选址-路径规划方案,从而提升灾后救援的效率。 展开更多
关键词 应急物流 选址-路径问题 Gurobi 模糊需求 改进的自适应遗传算法
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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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基于改进NSGA-Ⅱ算法的含地热发电电力系统多目标优化调度
5
作者 孔祥祺 张鹏 +4 位作者 孟珣 邵萌 唐涛 张新茹 孙金伟 《热力发电》 北大核心 2025年第2期30-41,共12页
针对目前风电、光伏发电波动性大和典型区域消纳困难的问题,将出力可靠、爬坡迅速的地热发电纳入混合能源系统,提出了一种地热发电促进风光消纳的新型混合能源系统优化调度方法。综合考虑运行成本和运行风险,以机组物理特性为约束条件,... 针对目前风电、光伏发电波动性大和典型区域消纳困难的问题,将出力可靠、爬坡迅速的地热发电纳入混合能源系统,提出了一种地热发电促进风光消纳的新型混合能源系统优化调度方法。综合考虑运行成本和运行风险,以机组物理特性为约束条件,建立新型混合能源系统多目标优化调度模型;提出滚动修补策略修复种群初始值,基于自适应均衡模型和非支配排序遗传算法求解模型。本算法相较于传统算法更适合解决高维度、高复杂度的约束问题,且收敛速度较快。通过西藏某区域冬季典型日2种场景计算实例对比分析发现,地热发电使风光消纳率分别上升了8.0%、7.9%,同时系统运行成本和风险指数分别下降了2.5%、7.1%。证实地热发电可促进风光消纳和提高电力系统可靠性,为混合能源系统的决策调度提供理论支撑。 展开更多
关键词 混合能源系统 地热发电 多目标优化 自适应均衡模型 非支配排序遗传算法
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基于混合决策机制的自适应生产调度优化与仿真
6
作者 纪志成 全震 王艳 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第7期1791-1803,共13页
为求解以最大完工时间、平均延迟时间、瓶颈机器加工负载率为目标的柔性生产调度优化问题,针对机器分配与任务排序的决策复杂度与约束特征,提出了以二维染色体编码机器分配、启发式规则评估任务排序优先级的混合决策机制调度算法,以增... 为求解以最大完工时间、平均延迟时间、瓶颈机器加工负载率为目标的柔性生产调度优化问题,针对机器分配与任务排序的决策复杂度与约束特征,提出了以二维染色体编码机器分配、启发式规则评估任务排序优先级的混合决策机制调度算法,以增强对决策优化的适应水平。为了进一步改善所提调度方法的性能,制定了以等待调度任务所需加工时长分布为依据的自适应规则策略,实现决策对调度场景的动态适应性,提升全局优化的综合优势水平。实验结果表明:该方法提高了调度问题求解的寻优效率,提供更加占据主导地位的非支配解集。 展开更多
关键词 柔性生产调度 混合决策机制 自适应规则策略 进化算法 遗传规划超启发式
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基于PPO的自适应杂交遗传算法求解旅行商问题
7
作者 黄傲 李敏 +3 位作者 曾祥光 潘云伟 张加衡 彭倍 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期212-217,共6页
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算... 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算法(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm,AHGA),采用深度强化学习对遗传算法的关键参数进行自适应调整。首先,构建了以遗传算法为环境的自适应参数调节模型,采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法来生成控制种群进化的动作策略。其次,在传统遗传算法交叉、变异的基础上增加杂交算子,以提高迭代后期种群的多样性。最后,在不同的TSPLIB公共实例中验证算法的效果和性能。结果表明,该算法明显提高了遗传算法的求解质量和收敛速度,有效避免了遗传算法的局部收敛问题,在解决旅行商问题时优于同类算法。 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 近端策略优化 杂交算子 参数自适应
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面向异步混合流水车间排产的混合禁忌搜索遗传优化算法 被引量:1
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作者 王思彤 林荣恒 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期271-279,共9页
相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目... 相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目标,提出了一种混合禁忌搜索遗传优化算法。该算法根据排产问题中所有工件具有相同生产工艺、工件数量多、各阶段并行机不同速的特点,采用了基于首阶段工件顺序的单层编码、考虑机器选择三层优先级的解码方法、多种遗传算子和禁忌搜索算子,具有更加优秀的搜索性能,在保证解质量的基础上提高了算法的收敛速度。最后,通过40个算例和实际应用案例评估算法性能,并将其与其他算法进行比较。实验结果表明,所提出的算法在求解中规模算例、大规模算例和加工车间案例时表现优秀,排产结果的完工时间平均缩短了10.71%,算法达到最优解所需的迭代次数减少了25.72%,运行时间缩短了10.79%。 展开更多
关键词 排产优化 改进遗传算法 禁忌搜索 混合流水车间调度 异步并行机
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考虑装船效率的U型自动化码头出口箱箱位分配
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作者 曹梦洁 苌道方 +1 位作者 温富荣 邓明浩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第17期7380-7389,共10页
集装箱码头堆场作为海陆两侧作业区的枢纽,箱位分配方案将直接影响码头整体的运行效率。为了合理分配U型自动化码头堆场空间资源以提高集装箱装船效率,将共用一条智能导引运输车(intelligent guided vehicle,IGV)车道的两个箱区组成一... 集装箱码头堆场作为海陆两侧作业区的枢纽,箱位分配方案将直接影响码头整体的运行效率。为了合理分配U型自动化码头堆场空间资源以提高集装箱装船效率,将共用一条智能导引运输车(intelligent guided vehicle,IGV)车道的两个箱区组成一组箱区组。从降低车道拥挤的角度,考虑箱区组内相邻作业区域高低工作量等约束,以最小化总装船作业时间和平衡箱区组集装箱数量为目标,构建第一阶段出口箱堆存区域分配模型,并且引入免疫补偿机制和Metropolis准则,设计了一种改进的自适应遗传算法。基于第一阶段分配结果,建立贝位间优先级降序均衡堆存策略以保障场桥连续性作业,构建第二阶段箱位分配模型,并设计启发式算法以求解。通过设计大规模案例实验表明,算法能够给予有效的出口箱堆存区域划分和箱位分配方案,同时经过不同规模的对比实验验证了算法的性能,表明算法具有更快的收敛速度,对目标值优化达到10%,进而提高了U型自动化码头整体作业效率。 展开更多
关键词 U型自动化码头 箱位分配 堆存策略 两阶段优化模型 改进的自适应遗传算法
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基于和声搜索遗传算法的桁架结构形状优化方法
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作者 谢军 张华帅 +2 位作者 林书钦 庞博蕾 阎杰 《机械强度》 北大核心 2025年第3期151-158,共8页
为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构形状优化的发展与创新,依据和声搜索算法和遗传算法的基本原理,提出一种新型混合遗传算法-和声搜索遗传算法(遗传算法与和声搜索算法的混合是通过在遗传算法操作后嵌入和声搜索算子)... 为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构形状优化的发展与创新,依据和声搜索算法和遗传算法的基本原理,提出一种新型混合遗传算法-和声搜索遗传算法(遗传算法与和声搜索算法的混合是通过在遗传算法操作后嵌入和声搜索算子),同时对遗传算法中交叉变异分三种情况进行自适应改进,引入精英主义等改进措施,并对和声搜索算法进行离散变量和连续变量混合变量处理,建立了基于和声搜索混合遗传算法的桁架结构形状优化方法。在优化过程中,对节点坐标和截面面积两个不同类型的设计变量进行统一考虑,解决了两类变量耦合困难的问题。通过两个典型算例分析,结果表明,和声搜索遗传算法(Harmony Search Hybrid Genetic Algorithm,HS-GA)具有高效的收敛速度,全局能力强;与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、启发式粒子群优化(Heuristic Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,以及其他优化算法相比,优化效果明显,是一种适用于桁架结构形状优化的方法。 展开更多
关键词 形状优化 和声搜索算法 混合遗传算法 自适应遗传算法
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带忽略工序的多目标批量流混合流水车间调度
11
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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基于动态规划算法和改进的自适应遗传算法的“多泵-多马达”液压系统全局功率匹配研究
12
作者 邹博识 宋昕宇 钟宇航 《机床与液压》 北大核心 2025年第9期203-214,共12页
针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优... 针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优效率低、无法对离散变量进行优化的问题,在前人提出的遗传算法优化输出的最佳发动机转速和液压泵排量进行功率匹配的基础上,采用在多泵输油系统节能中应用广泛的动态规划算法,近一步对马达的投入排量、马达和发动机投入数量进行优化。利用具有较强非线性映射能力和高拟合精度的BP神经网络算法建立泵和马达效率模型以及发动机燃油消耗模型,采用动态规划算法确定当前工况下马达和发动机最优投入数量,确定变量泵和变量马达的高效排量范围。利用改进自适应遗传算法搜索当前工况下泵和马达最佳排量组合,并通过提高功率传递路径上各元件的效率,实现全局效率最高。最后,通过在具有“多泵-多马达”液压系统的工程车辆进行实车油耗测试验,以验证该方案的可行性。结果表明:新方案与原控制方案相比,马达和泵的效率提升明显,具有较好的节油效果。 展开更多
关键词 多泵多马达 神经网络功率预测模型 动态规划算法 改进自适应遗传算法 全局功率匹配
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考虑恶化效应的绿色可重入混合流水车间调度
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作者 周颂凯 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3161-3171,共11页
在实际生产过程中,随着设备运行时间的增长,设备性能会逐渐下降,导致加工时间延长。对此,针对考虑恶化效应的可重入混合流水车间调度问题,提出一种改进的非支配排序遗传算法(improved nondominated sorting genetic algorithmⅡ,INSGA-... 在实际生产过程中,随着设备运行时间的增长,设备性能会逐渐下降,导致加工时间延长。对此,针对考虑恶化效应的可重入混合流水车间调度问题,提出一种改进的非支配排序遗传算法(improved nondominated sorting genetic algorithmⅡ,INSGA-Ⅱ)。首先,构建以最大完工时间和加工能耗为优化目标的数学模型;其次,结合问题的特点,在算法采用基于工件序列的编码方式,并设计一种考虑恶化效应的节能调度解码方法;再次,为了提高种群的多样性设计多种变异算子,通过算法参数的自适应调整避免算法陷入局部最优,并设计变邻域搜索策略强化了算法的局部搜索能力;最后,通过与其他算法比较,在10个不同规模的实验算例中验证了所提算法具有较高的解集质量,同时也有较好的多样性和收敛性。 展开更多
关键词 设备性能 恶化效应 改进的非支配排序遗传算法(INSGA-Ⅱ) 可重入混合流水车间 节能调度
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基于CEEMDAN-SAOA的平抑风电波动混合储能系统定容优化配置
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作者 黄冬梅 吴冰 +3 位作者 时帅 李媛媛 宋巍 王晓亮 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第15期59-70,共12页
为解决风力发电直接并网所产生的功率波动问题,提出了一种基于改进阿基米德优化算法融合自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble EMD with adaptive noise,CEEMDAN)的容量配置方法。采用由限幅与滑动平均结合的加权滤波算法... 为解决风力发电直接并网所产生的功率波动问题,提出了一种基于改进阿基米德优化算法融合自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble EMD with adaptive noise,CEEMDAN)的容量配置方法。采用由限幅与滑动平均结合的加权滤波算法平滑风电出力,同时减小平滑结果的滞后性,得到风电并网功率和混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)参考功率。为了合理分配HESS的内部功率,借助CEEMDAN分解HESS的参考功率,得到高低频分量。综合考虑HESS功率和容量、荷电状态(state of charge,SOC)与负荷缺点率等因素,构建以年综合成本最小为目标的容量优化配置模型并采用改进阿基米德优化算法求解。基于实际算例进行仿真分析,结果表明,与原始风电并网相比,HESS配置方案将波动率减少了13.538%,平滑度提高了16.057%。相较于传统单一储能平抑效果更加明显,减少了容量配置。同时,对比传统阿基米德优化算法节省了15.325%的投资成本。 展开更多
关键词 改进阿基米德算法 自适应噪声完全集合经验模态分解 风力发电 平抑功率波动 混合储能 容量配置
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含大规模分布式光伏接入电网的无功电压控制降损方法研究 被引量:6
15
作者 李洋 王彦卿 +1 位作者 杨博 白广 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期4983-4989,共7页
大规模分布式光伏(distributed photovoltaic,DP)接入电网后,电网电压易出现大幅度波动,导致电网损失问题越来越突出。当前已有的电网降损方法没有考虑光伏发电自身的无功调节能力,应用效果不理想。为此,设计一种含大规模DP接入电网的... 大规模分布式光伏(distributed photovoltaic,DP)接入电网后,电网电压易出现大幅度波动,导致电网损失问题越来越突出。当前已有的电网降损方法没有考虑光伏发电自身的无功调节能力,应用效果不理想。为此,设计一种含大规模DP接入电网的无功电压控制降损方法。通过建立目标函数,设定约束条件,采用敏感性分析方法分析电压稳定性,将敏感度较高的值作为无功补偿位置,并对当前负荷进行预测,确定最佳的补偿容量,实现电网降损。试验结果表明:所提方法降损后较降损前基准电压更趋于1 pu,更为稳定,所提方法能够针对光伏控制接入分布特性,有效控制无功功率变化情况,相对于其他方法,无功功率波动较小,表现出较好的降损效果。 展开更多
关键词 无功电压控制 分布式光伏 电网降损 目标函数 无功补偿
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部分充电策略下多中心混合车队联合配送路径优化 被引量:3
16
作者 张得志 周少宇 +2 位作者 周理昆 王煜恺 周赛琦 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3552-3562,共11页
城市物流电动车与燃油车混合运输场景中,运输资源共享调度和充电策略联合优化方面存在不足。基于此,综合考虑客户时间窗、混合动力车队、电动车部分充电策略、多中心间联合配送机制和碳排放等实际因素,研究带时间窗和部分充电的多中心... 城市物流电动车与燃油车混合运输场景中,运输资源共享调度和充电策略联合优化方面存在不足。基于此,综合考虑客户时间窗、混合动力车队、电动车部分充电策略、多中心间联合配送机制和碳排放等实际因素,研究带时间窗和部分充电的多中心混合车队绿色车辆路径问题。以车辆固定成本、运输成本、充电成本、碳排放成本和时间惩罚成本之和最小化为目标构建优化模型,并设计混合改进遗传-变邻域搜索算法进行求解。基于湖南省某物流企业的实际数据进行仿真实验,验证了上述模型及算法的有效性,并从配送模式、车队配置和充电策略3个方面进行了敏感性分析。研究结果表明:1)联合配送模式有助于加强配送中心间的协同合作,促进运输资源共享调度,降低物流配送成本并减少碳排放,是一种经济环保的配送模式。2)电动车充电时间过长会影响客户时间满意度下降,且对纯电动车队而言,这一影响更为显著。3)混合车队相比纯电动车队具有更低的配送成本和更高的客户满意度,相比纯燃油车队在降低配送成本和减少碳排放方面更有优势。合理的车队配置不仅能减少企业运营成本,还可以同时兼顾客户利益和环境利益。4)在物流配送中采用部分充电策略能有效节省充电时间并提升客户服务体验。研究成果可为物流企业进行运输资源联合调度和配送方案优化决策提供参考依据。 展开更多
关键词 多中心联合配送 混合车队 部分充电策略 混合改进遗传-变邻域搜索 绿色车辆路径
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混合级联H桥逆变器的新型SHEPWM功率均衡控制策略 被引量:3
17
作者 顾军 丁超 +2 位作者 卜荣荣 蔡润哲 王伟健 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期178-186,共9页
对于直流侧电压比为1∶1∶2的混合级联H桥逆变器,传统的指定谐波消除脉宽调制法(SHEPWM)存在各单元间输出功率不均衡问题,因此,提出一种双层功率均衡调制策略。首先,通过对消谐方程组中的基波幅值方程表达式进行等效拆分,使2个低压H桥... 对于直流侧电压比为1∶1∶2的混合级联H桥逆变器,传统的指定谐波消除脉宽调制法(SHEPWM)存在各单元间输出功率不均衡问题,因此,提出一种双层功率均衡调制策略。首先,通过对消谐方程组中的基波幅值方程表达式进行等效拆分,使2个低压H桥单元的输出电压基波幅值之和与高压H桥单元的输出电压基波幅值相等,实现了高低压H桥单元间的功率均衡,即外层功率均衡。其次,利用逻辑运算的方法对低压单元的初始驱动信号进行逻辑重组,实现2个低压单元间的功率均衡,即内层功率均衡;然后使用改进的实数型遗传算法(IRCGA-2)求出消谐方程组的解,消除指定的谐波,得到高质量的输出电压。最后,通过仿真和实验证明了调制策略的正确性与有效性。 展开更多
关键词 混合级联H桥逆变器 指定谐波消除 双层功率均衡 基波幅值 逻辑运算 改进的实数型遗传算法
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酿酒葡萄生长全过程多任务多农机调度研究 被引量:1
18
作者 李雯 倪锡涛 《农机化研究》 北大核心 2024年第5期262-268,共7页
针对酿酒葡萄生长全过程中存在多任务多农机调度的需求,而传统调度研究很少有针对酿酒葡萄的多农机多任务协同作业研究。为此,结合作业田块相关信息与农机信息,基于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP),以成本最优为目标构... 针对酿酒葡萄生长全过程中存在多任务多农机调度的需求,而传统调度研究很少有针对酿酒葡萄的多农机多任务协同作业研究。为此,结合作业田块相关信息与农机信息,基于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP),以成本最优为目标构建酿酒葡萄生长全过程多任务多农机调度模型,提出改进自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm,IAGA)进行运算求解;结合宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄产区实际作业田块信息与农机信息进行仿真实验,并与传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行对比。研究结果表明:相比于GA,IAGA有着较强的收敛性,不易陷入局部最优,在调度结果上,调度总时间上能够缩短2.22%,在农机调度总成本降低2.32%,在酿酒葡萄实际作业中能够极大地节约作业时间并降低作业成本。 展开更多
关键词 农机调度 改进自适应遗传算法 多机协同作业 算法 时间窗
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基于ISSA的多渠道易腐品供应链网络规划
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作者 苏莹莹 王升旭 白智超 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第11期111-117,共7页
针对易腐品供应链网络规划问题,建立了一种考虑多渠道选择的易腐品供应链网络多目标规划模型,以此解决新零售形势下的易腐品供应链网络规划问题。首先,针对由多个供应商、加工中心、分销商、消费市场构成的易腐品供应链网络进行结构设计... 针对易腐品供应链网络规划问题,建立了一种考虑多渠道选择的易腐品供应链网络多目标规划模型,以此解决新零售形势下的易腐品供应链网络规划问题。首先,针对由多个供应商、加工中心、分销商、消费市场构成的易腐品供应链网络进行结构设计,建立以总成本最小和顾客满意度最大为目标的易腐品供应链网络多目标规划模型;其次,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)求解精度低,稳定性不足,易陷入局部最优等问题,引入自适应混合策略改进SSA,应用改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)来求解多渠道选择的易腐品供应链网络规划问题。最后,通过实例进行验证,结果表明:ISSA能够有效求解考虑多渠道选择的易腐品供应链网络规划问题,且相比于SSA性能更优。 展开更多
关键词 易腐品供应链网络规划 多渠道选择 自适应混合策略 改进麻雀搜索算法
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基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测 被引量:4
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作者 孙国良 伊力哈木·亚尔买买提 +3 位作者 张宽 吐松江·卡日 李振恩 邸强 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期126-134,145,共10页
为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风... 为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优,使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率;构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析,并与ELM、IAGA-BP、WT-ELM及WT-LSSVM方法对比,验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。 展开更多
关键词 风电功率预测 数据清洗 小波变换 改进自适应遗传算法 神经网络
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