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Optimal Planning of Charging Station for Electric Vehicle Based on Quantum PSO Algorithm 被引量：9
1
作者 LIU Zifa ZHANG Wei WANG Zeli 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期I0006-I0006,共1页
关键词 电动汽车 粒子群算法 充电站 规划 优化 量子 能源 EV
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六自由度工业机器人运动学参数辨识 被引量：1
2
作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化 被引量：1
3
作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机群配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络 被引量：1
4
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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面向时敏目标打击的C2组织资源动态调度方法
5
作者 黄美根 南明宇 +3 位作者 段婷 王涛 王维平 朱一凡 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第1期112-116,共5页
针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表... 针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表明,考虑任务完成时间测度可以降低时敏目标打击窗口达28.46%,有效提升了马赛克战背景下的时敏目标打击能力。 展开更多
关键词 马赛克战 资源调度 C2组织 时敏目标 量子粒子群算法
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面向自动语音识别系统的对抗样本生成方法 被引量：2
6
作者 于振华 苏玉璠 +1 位作者 叶鸥 丛旭亚 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期253-263,共11页
通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞,进而提高系统鲁棒性。然而,对抗攻击前往往需要系统的参数信息,这使得攻击条件受限。为此,结合一种新的量子粒子群优化算法,提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪... 通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞,进而提高系统鲁棒性。然而,对抗攻击前往往需要系统的参数信息,这使得攻击条件受限。为此,结合一种新的量子粒子群优化算法,提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪声,构造差异化粒子群,作为初始对抗样本种群;基于记忆搜索的领域重分布策略得到当前种群的全局最优粒子,从而生成初始对抗样本;融入扩维和自适应权重位置更新,使得种群更接近目标;根据对抗样本与目标语句的编辑距离,继续优化初始对抗样本,生成最终对抗样本。为了验证方法的攻击效果,在GoogleSpeech、LibriSpeech以及CommonVoice数据集上,对语音识别模型DeepSpeech进行实验,将目标语句设置为不同场景中的常见语音指令。实验结果表明,提出的方法在三个数据集上成功率都优于对比方法,其中在Common Voice数据集上的成功率比对比方法提升了10个百分点。同时,召集志愿者对生成的对抗样本噪声强度进行主观评估,其中82.4%的对抗样本被志愿者判断为没有噪声或噪声很小。 展开更多
关键词 对抗攻击 语音识别 黑盒攻击 样本生成 量子粒子群算法 梯度评估方法
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互反判断矩阵一致性修正的智能优化模型
7
作者 张家伟 刘芳 刘祖林 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期51-56,I0033,共6页
互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策... 互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策略;接着建立次序一致性、满意一致性及次序一致性和满意一致性同时修正的三个优化模型;然后根据高斯量子行为粒子群优化算法实现优化模型求解,通过理论证明和比较分析验证所提模型的可行性和优越性。与已有模型比较表明,本文提出了次序不一致性元素的简便识别方法,解决了同时修正次序一致性和满意一致性的科学问题,实现了优化模型的智能求解和决策信息调整的最少化。 展开更多
关键词 互反判断矩阵 次序一致性 满意一致性 优化模型 高斯量子行为粒子群优化算法
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基于任务可靠性的无人集群作战试验方案设计
8
作者 王靖宇 蒋平 +1 位作者 谢丁星 齐建军 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期368-380,共13页
无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任... 无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任务可靠性的试验方案设计方法。该方法构建了无人机集群侦察任务、打击任务和侦察打击任务的作战区域任务可靠性模型,使用多目标量子粒子群(multi-objective quantum particle swarm optimization algorithm,MOQPSO)方法求解出帕累托(Pareto)边界,确定综合考虑可靠性和成本2个目标后的最优方案,并通过仿真案例验证了所提方法的正确性。所提方法是解决无人机集群试验方案设计问题的有益探索。 展开更多
关键词 无人机集群 任务可靠性 方案设计 多目标量子粒子群算法
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面向新型电力系统的含风光储配电网多目标调度方法 被引量：2
9
作者 黄定威 王锋 李波 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期38-45,共8页
随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为... 随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为优化多目标,建立含风光储的配电网削峰填谷多目标优化调度模型,通过改进多目标量子粒子群优化算法求解模型。通过算例分析验证所提方法的优越性。结果表明,与常规方法相比,所提方法具有较优的负荷削峰填谷方差、综合成本和污染治理成本,运算效率也较高,可为新型电力系统的构建提供一定助力。 展开更多
关键词 双碳目标 新型电力系统 风光储 配电网 削峰填谷 多目标优化调度模型 量子粒子群算法
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应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演
10
作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)... 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子群算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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基于拟反向学习的自适应QPSO算法及其在工程中的应用
11
作者 何光 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期81-89,I0013,共10页
为改善量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization algorithm,QPSO)算法在求解复杂的多模问题时表现出的收敛精度差和易于陷入局部最优的问题,提出了一种基于拟反向学习的自适应QPSO算法.首先,借鉴拟反向学习的思路,... 为改善量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization algorithm,QPSO)算法在求解复杂的多模问题时表现出的收敛精度差和易于陷入局部最优的问题,提出了一种基于拟反向学习的自适应QPSO算法.首先,借鉴拟反向学习的思路,对粒子初始位置进行优化调整,增加算法搜索效率,加快收敛速度;其次,在粒子运动幅度的设置中考虑了种群进化程度和粒子聚集程度,构造了具有自适应特点的收缩-扩张因子,用于增强算法的局部挖掘和全局搜索能力;然后,将混沌映射的方法引入到越界粒子的处理上,有助于算法逃离局部最优.接着,基于14个测试函数将改进算法与8种智能优化算法进行对比分析.最后借助2个具体的工程设计问题进一步检验改进算法在实际应用中的效果.实验结果表明改进算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其搜索能力更强,整体性能表现更为均衡. 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 拟反向学习 收缩-扩张因子 混沌映射 工程应用
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融合多维时间序列分析的IQPSO-GRU综采工作面瓦斯浓度软测量模型
12
作者 付华 刘雨竹 +1 位作者 徐楠 张俊男 《传感技术学报》 北大核心 2025年第5期877-885,共9页
为快速、准确预测煤矿综采工作面瓦斯浓度,建立基于多维时间序列(MTS)分析的改进量子粒子群算法(IQPSO)优化门控循环单元网络(GRU)的综采工作面瓦斯浓度软测量模型。首先利用拉索(Lasso)算法对煤矿监测系统采集到的MTS数据进行特征提取... 为快速、准确预测煤矿综采工作面瓦斯浓度,建立基于多维时间序列(MTS)分析的改进量子粒子群算法(IQPSO)优化门控循环单元网络(GRU)的综采工作面瓦斯浓度软测量模型。首先利用拉索(Lasso)算法对煤矿监测系统采集到的MTS数据进行特征提取,得出影响瓦斯浓度演化趋势的主要因素作为模型输入量;其次在GRU网络单元中引入ReLU激活函数及Dropout丢弃层解决模型训练梯度问题并增强其泛化能力;提出IQPSO优化GRU网络超参数,提升模型预测准确率及运算效率,得到参数最优的瓦斯浓度软测量模型;最后将所提出的软测量模型与GRU、LSTM、决策树模型进行对比分析,结果表明:所建模型的相对均方根误差值可缩小至0.1021,平均绝对百分比误差可缩小至0.892,而拟合优度决定系数可优化至0.9881,说明其预测结果拟合度更佳、测量性能更优。 展开更多
关键词 瓦斯浓度 软测量 Lasso特征提取 改进的量子粒子群算法 门控循环单元网络
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基于LMD-QPSO-LSTM的离散再制造系统动态瓶颈预测方法
13
作者 汪家炜 王艳 +1 位作者 纪志成 刘相 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期150-160,57,共12页
离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term... 离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络并利用改进量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO)算法优化的LMD-QPSO-LSTM动态瓶颈预测模型。首先,采用机器能耗属性定义动态瓶颈指数,并基于LMD方法分解瓶颈序列以降低数据的波动性。其次,引入注意力机制(Attention Mechanism, AM)来增强LSTM网络的学习能力,同时采用改进的QPSO算法优化LSTM网络选取最优参数。最后,对瓶颈指数的分量进行预测,并将预测结果重构。仿真实验结果表明,基于LMD-QPSO-LSTM的动态瓶颈预测方法可以有效提高预测精度,且能够准确地跟踪瓶颈位置的变化。与其他模型相比,所提方法至少将平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)降低了52.63%,平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)降低了25.14%,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)降低了45.78%。 展开更多
关键词 局部均值分解 长短期记忆网络 改进量子粒子群算法 动态瓶颈预测 瓶颈漂移
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基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法
14
作者 刘曌煜 王蕾 王坤 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期470-477,共8页
【目的】农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在“双碳”目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义。然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题... 【目的】农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在“双碳”目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义。然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题,严重制约了农业生产效率和可持续发展水平。为此,提出了一种基于深度学习的农业园区IES运行优化方法,旨在构建更具经济性与低碳性的能源调度机制。【方法】首先,构建农业园区IES多目标优化调度模型,综合考虑燃气轮机燃料成本、电网交互成本及设备运维成本,形成涵盖多种能源形式的系统数学模型;其次,针对风光(风电、光伏)出力及负荷预测需求,设计改进型长短时记忆(LSTM)神经网络功率预测模型,并引入量子粒子群优化算法(QPSO)对网络的隐含单元数量、学习率等超参数进行动态优化,以提升预测精度;最后,针对传统黄金正弦算法(GSA)易陷入早熟收敛的问题,引入Lévy飞行机制提升更新效率,结合动态权重策略优化全局与局部搜索能力,构建改进GSA实现系统调度优化。【结果】在实例分析中,改进的QPSO-LSTM预测模型将预测误差稳定控制在5%以内,相较传统方法具有更高的预测精度和更强的全局搜索能力。在调度优化方面,改进GSA使系统日运行成本较未优化方案下降69.7%,风光就地消纳率提升27.9%,显著优于传统GSA,展现出优良的多能调度协调能力。【结论】所提出的基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法,能够实现对系统功率的高精度预测,并在此基础上有效降低系统运行成本,提升可再生能源就地消纳能力,在经济性与低碳性协同优化方面具有显著优势,为农业园区IES的高效、绿色运行提供了可靠的技术路径。 展开更多
关键词 农业产业园区 综合能源系统 运行优化 数学模型 量子粒子群优化算法 长短时记忆神经网络 Lévy飞行 黄金正弦算法
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钻孔瞬变电磁法扫描探测RCQPSO-LMO组合算法2.5D反演 被引量：5
15
作者 程久龙 焦俊俊 +1 位作者 陈志 董毅 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期781-792,共12页
利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描... 利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描探测2.5D反演的数据解译方法,首先针对随机性反演算法时效性低,易陷入局部最优解,而确定性反演算法依赖初始模型的问题,提出了组合策略的量子粒子群优化算法用来随机搜索最优初始模型.在此基础上,利用Levenberg-Marquarat方法求解Occam反演的目标函数,形成了RCQPSO-LMO组合算法进行2.5D反演,通过对比组合算法和单一算法,验证了组合算法具有更精确的反演结果.其次结合屏蔽条件下扫描探测,对比分析了有无屏蔽的2.5D反演结果,通过设定屏蔽系数对非探测方向信号进行部分压制,可以较好地解决钻孔径向扫描探测中对非探测方向信号部分屏蔽下的反演及成像.最后建立三组理论模型进行组合算法2.5D反演,结果表明:组合算法反演结果与理论模型的一致性较好,对低阻异常体的反演精度较高,验证了组合算法对钻孔孔壁外围低阻异常体具有较高的反演精度和分辨能力. 展开更多
关键词 钻孔瞬变电磁法 扫描探测 量子粒子群优化算法 组合算法 2.5D反演
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多场景下基于AHP-EWM的人体健康状态评估模型研究 被引量：3
16
作者 火久元 王虹阳 +1 位作者 巨涛 胡军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期372-380,共9页
为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评... 为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评估模型。首先采集人体在运动、休息、工作/学习和娱乐等4种不同场景下的健康监测指标数据,构建相应的评估指标体系。然后分别根据评估指标计算出AHP和EWM权重,再采用量子粒子群优化(QPSO)算法对AHP和EWM中的主客观权重进行分配,以确保评价指标占比的客观性。最后通过模糊综合评价法对人体健康状态进行评估和量化,并利用实际监测数据对方法的可靠性和稳定性进行验证。实验结果表明,在4种场景下所提方法的综合得分分别为63.78、59.83、58.71和59.21,表明在不同场景下该模型都具有较好的准确性和稳定性。根据评估结果,对测试者的身体状态评价结果进行分析,并给出一些健康建议。所提模型可全面了解人体在不同场景下的健康状况,并为人们提供科学的健康指导,从而为健康管理和疾病预防提供科学依据。 展开更多
关键词 健康状态 多重场景 层次分析法 熵权法 量子粒子群优化算法 模糊综合评价法
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计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流 被引量：1
17
作者 刘颂凯 周倩 +3 位作者 杨超 阮肇华 张磊 袁铭洋 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期1-10,共10页
为应对电力系统中不确定性对系统安全稳定造成的显著影响,提出一种计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流方法。首先,采用威布尔和正态分布分别描述风电和负荷两种不确定性变量。其次,设置相应的置信水平,基于机会约束理论建立相应的... 为应对电力系统中不确定性对系统安全稳定造成的显著影响,提出一种计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流方法。首先,采用威布尔和正态分布分别描述风电和负荷两种不确定性变量。其次,设置相应的置信水平,基于机会约束理论建立相应的概率约束,以期望值形式表达目标函数,从而建立计及不确定性的随机暂态稳定约束最优潮流模型。然后,通过半不变量法和Gram-Charlier级数求取电力系统输出变量的累积分布函数,并利用改进量子粒子群算法进行求解。最后,算例分析验证了所提方法的优越性和有效性。 展开更多
关键词 不确定性 随机暂态稳定约束最优潮流 置信水平 半不变量法 量子粒子群优化算法
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ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用 被引量：1
18
作者 孙隽丰 李成海 宋亚飞 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第4期574-586,共13页
针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始... 针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始种群的随机性与遍历性,提高算法寻优能力;然后,通过纵向交叉操作进行种群中个体的信息交换,并引入自适应交叉概率公式,增加种群多样性,提高算法的寻优精度;最后,在实验中,一方面,选取8个函数在高低两个维度进行验证,同时进行Wilcoxon秩和检验分析以及消融实验,验证该算法相较其他算法的有效性;另一方面,通过算法优化BP神经网络应用到网络安全态势预测任务中,实验结果表明该算法收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 混沌映射 交叉算子 自适应调整策略 BP神经网络
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考虑安全性风险的电热氢系统优化配置方法 被引量：1
19
作者 倪筹帷 陈杨 +3 位作者 张雪松 林达 杜凯健 陈健 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第9期124-135,共12页
电热氢系统作为一种高效的综合能源供用系统受到广泛关注。然而,氢气的燃爆特性导致了其面临着安全性挑战。为此,提出了考虑安全性风险的电热氢系统优化配置方法。首先,分析电热氢系统的安全性,对电解槽和燃料电池的工作范围和工作温度... 电热氢系统作为一种高效的综合能源供用系统受到广泛关注。然而,氢气的燃爆特性导致了其面临着安全性挑战。为此,提出了考虑安全性风险的电热氢系统优化配置方法。首先,分析电热氢系统的安全性,对电解槽和燃料电池的工作范围和工作温度进行约束;然后,基于氢气的非理想气体压强公式对储氢罐压强进行更为准确地约束,并基于TNT当量法量化了储氢罐的安全性风险;最后,通过安全风险系数,将储氢罐的安全风险折算进目标函数中,建立了以系统投资成本、运行成本和安全性风险为优化目标的电热氢系统优化配置模型,并利用禁忌混沌量子粒子群算法进行求解。算例结果表明,在考虑安全性风险的情况下,通过合理的容量设计,可以在提高系统经济性的同时有效降低系统安全风险,进而验证了该优化设计方法的有效性。 展开更多
关键词 电热氢系统 氢气爆炸极限约束 储氢罐安全性 风险量化 禁忌混沌量子粒子群算法
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改进麻雀算法的无人机三维路径规划 被引量：12
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作者 吴学礼 王超 +1 位作者 赵俊棋 甄然 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第15期6534-6542,共9页
为解决无人机在三维环境下的路径规划问题,通过麻雀搜索算法研究了路径规划方法。传统的麻雀搜索算法求解该问题时存在易陷入局部最优、收敛精度低等问题,针对该问题提出改进方法。首先,对种群中的发现者加入动态权重因子,使其能够提高... 为解决无人机在三维环境下的路径规划问题,通过麻雀搜索算法研究了路径规划方法。传统的麻雀搜索算法求解该问题时存在易陷入局部最优、收敛精度低等问题,针对该问题提出改进方法。首先,对种群中的发现者加入动态权重因子,使其能够提高局部搜索能力,同时提高收敛速度,同时引入高斯变异;追随者采用量子粒子群生成新解的方式;并且加入额外的柯西变异进行扰动,柯西变异的扰动幅度较小,可以增强局部搜索能力。通过仿真实验,算法改进后分别与麻雀算法以及其他改进的麻雀算法进行对比,结果表明该算法收敛速度更快,求解精度更高,证明了该算法的有效性和可行性,可见在无人机三维路径规划中具有很大的发展前景。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 麻雀算法 量子粒子群
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