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基于AE-RRT^(*)的煤矸分拣机器人避障拣轨迹规划方法
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作者 曹现刚 藏家松 +3 位作者 吴旭东 王鹏 刘依哲 丁文韬 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期729-740,共12页
煤矸分拣机器人工作时主要通过安装有末端执行器的机械臂将煤矸流中的矸石拣出,煤矸流随带式输送机移动,待分拣煤矸石周围物体对分拣过程有一定阻挡作用;现有机械臂轨迹规划算法大多以末端执行器快速接近目标矸石或安全抵达其上方为目标... 煤矸分拣机器人工作时主要通过安装有末端执行器的机械臂将煤矸流中的矸石拣出,煤矸流随带式输送机移动,待分拣煤矸石周围物体对分拣过程有一定阻挡作用;现有机械臂轨迹规划算法大多以末端执行器快速接近目标矸石或安全抵达其上方为目标,未能兼顾机械臂在动态环境中运行的安全性和分拣效率;使用机械臂对煤矸石这类移动中的大质量物体进行分拣时,还需考虑同步抓取以降低末端执行器与目标间速度差导致的冲击载荷。为保证煤矸分拣机器人工作的安全性、提升分拣效率并避免冲击载荷损伤末端执行器,以具有三自由度笛卡尔坐标机械臂的煤矸分拣机器人为研究对象,提出一种基于改进RRT^(*)的煤矸分拣机器人避障轨迹规划方法。首先,根据视觉识别系统获取的煤矸序列,以分拣收益函数为指标,将待分拣矸石任务分配至指定机械臂,结合末端执行器尺寸对障碍物进行适当膨化处理,将时间窗内其余煤与矸石建立为障碍环境,建立末端执行器与动态矸石间的同步跟踪约束关系;然后,使用人工势场法(Artificial potential fields)对RRT^(*)算法路径扩展过程中新节点的生长方向进行引导,提升扩展的方向性,并针对人工势场法易陷入局部最优的问题提出一种环境敏感型目标偏置策略(Environment-sensitive target bias strategy),根据新节点所处位置的势场情况实时调整目标偏置概率阈值,提升路径局部特性,使用改进后的RRT^(*)(AE-RRT^(*))对障碍环境中由起点前往目标矸石的避障路径进行求解,并使用贪心算法对路径冗余节点进行剪枝处理;最后,考虑同步约束与机械臂各关节速度、加速度约束,使用三阶B样条曲线进行跟踪动态煤矸石轨迹规划。实验结果表明:所提出的AE-RRT^(*)相较于现有煤矸分拣机器人避障轨迹规划方法,路径长度分别减少18.97%、3.09%,相较于传统RRT^(*)算法,路径长度平均减少5.92%、路径规划时间平均降低67.66%;所提出的煤矸分拣机器人避障轨迹规划方法相较于现有方法,在保证分拣效率的同时使机械臂末端抓取时刻位置与速度精度平均提升33.87%和51.88%,分拣动态煤矸石过程中顺利避开了移动障碍物且自身运行平稳。 展开更多
关键词 煤矸分拣机器人 改进快速扩展随机树 环境敏感 同步约束 轨迹规划
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结合注意力机制和IPSO的石油化工过程变量预测方法
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作者 杨琛 周宁 孔立新 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2179-2188,共10页
在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional... 在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)神经网络的预测模型,并特别引入注意力机制,以强化关键信息的表达。以北京市某化工企业初馏塔为研究对象,首先利用皮尔逊相关系数、最大信息系数筛选高相关性变量;同时,利用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)树构造关键衍生特征,增强输入变量的有效性。其次,采用BiLSTM建模,捕捉关键变量前后时序依赖性;同时结合IPSO优化隐藏层节点数、学习率、L2正则化系数和学习率调整因子,以获得最优超参数组合,实现对初馏塔换热终温的精确预测。试验结果表明,所提出的模型具有较强泛化能力,在预测准确率和稳定性方面均优于传统模型,不仅能有效避免陷入局部最优解,还能精准捕捉关键变量的变化趋势,可为实现石油化工过程关键变量的预测提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 双向长短期记忆神经网络 注意力机制 极端梯度提升树 改进粒子群优化算法
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采摘机械臂路径规划的GA-RRT算法研究 被引量:1
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作者 李炳彤 李海虹 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期25-32,共8页
面对采摘作业的复杂环境,提出了一种终点区域RRT(Goal Area RRT,GA-RRT)算法,以提高路径生成的效率并降低路径成本。根据环境系数确定初始步长与终点区域,当拓展节点进入终点区域后,随机点生成范围缩小至终点区域,同时调整步长;然后,在... 面对采摘作业的复杂环境,提出了一种终点区域RRT(Goal Area RRT,GA-RRT)算法,以提高路径生成的效率并降低路径成本。根据环境系数确定初始步长与终点区域,当拓展节点进入终点区域后,随机点生成范围缩小至终点区域,同时调整步长;然后,在此基础上引入目标概率偏向方法,提高路径搜索效率;最后,对生成的路径进行简化节点处理以减少路径代价,并使用三次B样条方法平滑路径。仿真实验结果表明:二维环境下,GA-RRT算法相较于RRT、RRT-Connect算法,耗时缩短85.15%、29.86%,路径代价减少19.18%、18.26%;机械臂仿真环境下,与引入目标概率偏向方法的RRT算法进行比较,耗时缩短54.70%,路径代价减少51.59°。利用IRB120机械臂实验平台,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 采摘机械臂 路径规划 快速搜索随机树算法 终点区域
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例 被引量:2
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作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机 粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)
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基于云端优化的智能变电站二次系统快速测试建模与系统设计 被引量:3
5
作者 计荣荣 王梦芝 +3 位作者 周国伟 刘庆尧 李海 黄若钒 《中国电力》 北大核心 2025年第5期152-157,共6页
提出基于云端优化的二次系统设备快速测试方案。利用云端优化能力,提出二次系统设备快速测试架构,并实现从子模块到测试包的降维,进一步考虑施加量换线、软硬压板投退以及终端启停等操作,提出以时间最短为目标的快速测试数学模型,基于... 提出基于云端优化的二次系统设备快速测试方案。利用云端优化能力,提出二次系统设备快速测试架构,并实现从子模块到测试包的降维,进一步考虑施加量换线、软硬压板投退以及终端启停等操作,提出以时间最短为目标的快速测试数学模型,基于改进鲸鱼算法(sorting whale optimization algorithm,SWOA)进行测试顺序优化。通过仿真结果验证了所提方案的高效性与准确性。 展开更多
关键词 现场快速测试 共性提取 改进鲸鱼算法 云端优化
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基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
6
作者 师国东 胡明茂 +3 位作者 宫爱红 龚青山 郭庆贺 谭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3467-3484,共18页
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用... 为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 油耗预测 极端梯度提升树 多策略改进的鲸鱼优化算法 长短期记忆神经网络 自适应寻优
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基于改进多目标蝗虫算法的压缩机叶轮参数优化研究 被引量:1
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作者 任云鹏 李臻志 +4 位作者 宋方 李安帅 杨强辉 刘佳豪 邵佳康 《机电工程》 北大核心 2025年第5期856-865,共10页
针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原... 针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原理,对多目标蝗虫优化算法(MOGOA)进行了改进,融合了柯西变异和反向学习改进策略,并利用测试函数与常用优化算法对比验证了其性能;然后,以离心压缩机叶轮部件为研究对象,对其建立了理论数值模型,利用改进的COMOGOA对模型设计参数进行了寻优,并与其他优化算法进行了对比分析;最后,在考虑了数值仿真、模型假设等因素带来的误差影响情况下,利用ANSYS-CFX数值验证了仿真分析,结合叶轮气动特性及原因进一步验证了优化效果。研究结果表明:优化叶轮后,设计工况下的压缩比显著提升了4.370%,等熵效率增强了1.529%,叶轮得到了改善,从而提升了压缩机的整体性能。COMOGOA算法在叶轮部件复杂模型的优化设计中有着更为出色的寻优效果,也为此类复杂部件优化设计提供了合理参考,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 离心式压缩机 参数优化算法 融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法 ANSYS-CFX Cubic混沌模型 随机权重策略
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解决物流装箱问题的三维装箱算法
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作者 马莹 周煜 +1 位作者 方启玮 夏盛炜 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第27期11692-11704,共13页
针对物流装车中强异构型货物对装载效率的影响及其装载结果对车辆稳定性的影响,基于拟人装载策略和改进遗传算法提出了一种以车厢空间利用率最大及车辆重心偏移量最小为目标的三维装箱算法。该算法考虑了货物种类、体积、承重能力、不... 针对物流装车中强异构型货物对装载效率的影响及其装载结果对车辆稳定性的影响,基于拟人装载策略和改进遗传算法提出了一种以车厢空间利用率最大及车辆重心偏移量最小为目标的三维装箱算法。该算法考虑了货物种类、体积、承重能力、不重叠等多种现实约束条件,融入了KD树(KD-tree)结构来优化算法的运行速度,采用了贝叶斯参数寻优来获得算法的最佳参数。该算法应用于某物流企业某批次装车优化最高达到了93.63%的空间利用率;采用Bischoff&Ratcliff标准算例进行测试,空间利用率最高可达到93.03%。经验证,该算法能够有效解决强异构货物的装箱问题,为物流企业提供较好的装载解决方案。 展开更多
关键词 改进遗传算法 拟人装载策略 KD树 贝叶斯寻优 三维装箱算法
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基于INGO-RF的边坡稳定性预测模型
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作者 石峻峰 周琳 +1 位作者 任宇联 王志鹏 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1380-1390,共11页
为提高边坡稳定性的预测精度以预防边坡失稳事故发生,提出了一种基于改进北方苍鹰算法优化随机森林(Improved Northern Goshawk Optimization algorithm optimized Random Forest, INGO-RF)的边坡稳定性预测模型。首先,根据413个边坡案... 为提高边坡稳定性的预测精度以预防边坡失稳事故发生,提出了一种基于改进北方苍鹰算法优化随机森林(Improved Northern Goshawk Optimization algorithm optimized Random Forest, INGO-RF)的边坡稳定性预测模型。首先,根据413个边坡案例,选取重度γ、黏聚力c、内摩擦角φ、边坡角α、边坡高度H和孔隙压力比ru作为主要预测特征指标。其次,由于传统随机森林模型存在超参数问题,采用最佳值引导、减法优化器、柯西变异和动态调整搜索策略的INGO算法优化随机森林(Random Forest, RF)模型超参数。最后,与5种不同算法相比,所设计的INGO算法在8个测试函数中展现出更优的参数寻优能力和收敛速度;与5种不同预测模型相比,所设计的INGO-RF模型的各项评估指标均优于其他模型,该模型在训练集和测试集中的准确率分别为99.1%和91.2%,且发现γ是影响边坡稳定性的最敏感特征。研究表明,INGO-RF预测模型为边坡稳定性预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定性 可视化分析 改进北方苍鹰优化算法 随机森林 预测模型
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改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用 被引量:11
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作者 江雨燕 傅杰 +2 位作者 甘如美江 孙雨辰 王付宇 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1569-1580,共12页
针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局... 针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_(2.5)质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m^(3),平均绝对值误差E MA为3.20μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m^(3),平均绝对值误差降低了10.03μg/m^(3),拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m^(3),平均绝对值误差减小了6.71μg/m^(3),拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。 展开更多
关键词 环境学 PM_(2.5)质量浓度预测 改进灰狼算法(GWO) 梯度提升树算法(GBDT) 莱维(Levy)飞行 霍尔顿序列(Halton Sequence) 粒子群算法(PSO)
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改进人工势场引导的双向扩展随机树路径规划算法
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作者 衷卫声 闵志豪 +3 位作者 权略 熊剑 郭杭 张强 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期86-93,共8页
针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程... 针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程之中两棵随机树同时分别从起始点和目标点进行扩展,以加快算法收敛速度;其次,在算法随机树生长方向上,引入目标偏置策略来优化随机子节点的选取,并在随机树和障碍物中加入人工势场分量,限制路径方向选择的随机性,改进算法克服引力和斥力过大导致陷入局部最优值或目标不可达的问题;最后,在形成锯齿型规划路径之上应用一种采样优化和关键节点平滑策略,进一步缩短和平滑原路径的总距离。对比实验结果证明,该算法既克服了传统随机树算法的节点盲目扩展的问题,又兼顾了生成路径的效率和平滑性,与目标偏置RRT算法相比,在规划路径长度上减少了9.7%左右,在运行时间上缩短了65.3%左右,在算法迭代次数上减少了78.2%左右。 展开更多
关键词 改进人工势场法 双向快速扩展随机树 路径规划 曲线采样优化
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基于三维随机树算法的稠密约束环境铁路线路优化
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作者 万昕洁 蒲浩 +3 位作者 冉杨 李伟 胡建平 乔俊飞 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3142-3152,共11页
铁路选线是一个复杂的工程问题,尤其是当稠密约束选线环境内存在起伏地形高差约束和大量障碍物时,现有计算机辅助线路设计方法往往需要耗费大量的计算时间和资源才能生成优化方案,甚至容易停滞,无法找到可行方案。为解决这一问题,提出... 铁路选线是一个复杂的工程问题,尤其是当稠密约束选线环境内存在起伏地形高差约束和大量障碍物时,现有计算机辅助线路设计方法往往需要耗费大量的计算时间和资源才能生成优化方案,甚至容易停滞,无法找到可行方案。为解决这一问题,提出一种三维快速搜索随机树算法以期快速生成满足所有约束的线路方案。首先,为避免随机树搜索陷入局部最优,提出平-纵整合式随机树启发式采样方法,将随机树搜索扩展到三维空间并实现对选线搜索区域的全面探索。其次,为了在线路搜索过程中高效提取相关环境信息,提出多源异构综合地理信息的统一管理方法,针对环境信息特点定制相应的储存策略,将地形、障碍物等环境信息离散到综合地理信息模型中,并在随机树搜索过程中动态处治障碍物约束。随后集成启发式采样方法和约束处治算子,提出随机树进化搜索方法,在随机树拓展过程中高效检索和处治障碍物,快速生成优化路径方案。最后,将此方法应用于一个真实稠密约束线路案例中,实验结果证明,此方法能实现对所有障碍物约束的空间绕避,并能快速产生优化线路方案,相比于人工方案,机选方案的造价降低了4.8%。实验结果表明此方法可以提高线路设计效率,为人工设计提供有价值的参考。 展开更多
关键词 铁路设计 线路优化 启发式采样 快速搜索随机树 约束优化
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麻雀搜索算法-粒子群算法与快速扩展随机树算法协同优化的智能车辆路径规划 被引量:15
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作者 张志文 刘伯威 +2 位作者 张继园 唐杰 张天赐 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期993-999,1009,共8页
针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题,提出了多元协同优化策略。首先,融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性,对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化... 针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题,提出了多元协同优化策略。首先,融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性,对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化;其次,提出“三角布线”搜索规则,对快速扩展随机树算法(RRT)进行双向优化(RRT-Connect);然后,基于MATLAB软件建立了复杂环境道路仿真模型,对上述优化方案进行了仿真验证。结果表明,相较于单一的优化方案,协同优化算法在路径长度与规划时间上均具有显著的优势。对两种协同优化方案的应用场景进行了实车试验,结果显示:在局部路径规划中,SSA-PSO算法响应时间更短,规划效率更高,而在全局路径规划中,“三角布线”RRT-Connect算法更具优势。 展开更多
关键词 路径规划 麻雀搜索算法 粒子群算法 三角布线 快速扩展随机树算法
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基于RRT-Dubins的无人机航迹优化方法 被引量:6
14
作者 王东振 张岳 +1 位作者 赵宇 黄大庆 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2761-2773,共13页
针对多障碍物环境下考虑无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)始末位姿、转弯半径和航迹长度的1阶光滑约束的UAV航迹规划问题,提出一种基于快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法和Dubins曲线以局部最优逼近全局最优... 针对多障碍物环境下考虑无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)始末位姿、转弯半径和航迹长度的1阶光滑约束的UAV航迹规划问题,提出一种基于快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法和Dubins曲线以局部最优逼近全局最优的UAV航迹优化方法。利用RRT算法和基于贪心算法的剪枝优化方法,在二维任务空间中规划出满足避障要求的可行离散航路点。采用多条Dubins曲线平滑连接航路点,根据UAV始末位姿确定首尾曲线端点,基于UAV性能、障碍物和飞行参数的约束关系,建立多约束的航迹优化数学模型。通过粒子群优化算法确定曲线类型,同时优化曲线连接处位姿和曲线半径,获得最短航迹。仿真结果表明:所提方法得到的航迹与其他方法相比,在不同障碍物数量和始末位姿的多种场景中,平均长度缩短了11.48%,在避开障碍物的同时,满足UAV动力学约束。 展开更多
关键词 无人机航迹规划 快速搜索随机树算法 Dubins曲线 粒子群优化算法 航迹优化
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计及车网互动的热电联供微电网优化调度 被引量:5
15
作者 李洪美 李香凡 +1 位作者 林志芳 朱礼元 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第9期63-73,共11页
为有效推动“双碳”目标的实现,针对系统碳排放量大、综合成本高和优化调度迭代寻优困难的问题,提出了计及车网互动的热电联供微网(combined heat and power microgrid,CHP-MG)优化调度方法。以微网运行成本和碳排放量最小为目标,建立... 为有效推动“双碳”目标的实现,针对系统碳排放量大、综合成本高和优化调度迭代寻优困难的问题,提出了计及车网互动的热电联供微网(combined heat and power microgrid,CHP-MG)优化调度方法。以微网运行成本和碳排放量最小为目标,建立了考虑车网互动的CHP-MG模型,同时,考虑用户需求变化,设置了优先满足电负荷需求和优先满足热负荷需求2种模式;给出改进的树种优化算法,将种群划分为4部分,更有效的进行全局搜索;该算法还引入了枯萎过程和位置置换变异策略,以增加种群多样性、避免局部最优,从而提高收敛时间和寻优能力。以英格兰东北部地区为例进行了仿真验证,结果表明,改进后算法的寻优结果和收敛时间明显优于未改进的树种优化算法。 展开更多
关键词 车网互动 热电联供微电网 改进树种优化算法 优化调度
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改进模拟退火算法的低碳车辆路径规划 被引量:1
16
作者 邓嘉鑫 唐宏伟 +3 位作者 何厚为 刘书剑 周纯清 李佳乐 《农业装备与车辆工程》 2024年第9期46-52,共7页
在城市垃圾量急剧增加的背景下,为解决清运车辆过度使用导致碳排放持续增加问题,提出一种垃圾清运车辆低碳路径优化方法。在考虑车辆容量限制和时间窗约束的情况下,综合多个清运过程影响因素优化目标函数,建立以路径最优、成本极小化为... 在城市垃圾量急剧增加的背景下,为解决清运车辆过度使用导致碳排放持续增加问题,提出一种垃圾清运车辆低碳路径优化方法。在考虑车辆容量限制和时间窗约束的情况下,综合多个清运过程影响因素优化目标函数,建立以路径最优、成本极小化为目标的数学模型。设计了改进模拟退火算法求解模型,改进策略包括使用K-means聚类算法协助模拟退火算法,加入2-shift法、2-symmetry法和2-insert法,使算法在全局搜索和局部搜索达到平衡,在邻域搜索上引入随机均匀采样策略,避免因穷举带来的时间复杂度过高问题。多个经典算例的仿真实验结果表明,改进模拟退火算法对优化车辆低碳路径规划模型具有较好的收敛速度和鲁棒性。 展开更多
关键词 车辆低碳路径优化 改进模拟退火算法 K-MEANS聚类算法 随机均匀采样策略
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小样本下基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断
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作者 葛平淑 王朝阳 +3 位作者 王阳 张涛 薛红涛 夏晨迪 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1-9,共9页
轮毂电机复杂多变的运行环境可能导致轴承故障而危及电动车辆行驶安全,为解决传统故障诊断方法在小样本条件下识别精度低的问题,提出一种基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断方法。首先,通过合成少数过采样技术(SMOTE)扩展训练数据... 轮毂电机复杂多变的运行环境可能导致轴承故障而危及电动车辆行驶安全,为解决传统故障诊断方法在小样本条件下识别精度低的问题,提出一种基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断方法。首先,通过合成少数过采样技术(SMOTE)扩展训练数据集,生成与真实样本分布相似的故障样本,并使用主成分分析(PCA)优化其时域和频域的特征。然后,通过引入非线性收敛因子和Levy飞行策略改进传统的灰狼优化算法(GWO),使用改进的灰狼优化算法(IGWO)优化随机森林(RF)模型的参数。最后,基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断模型实现故障状态的识别,并在轮毂电机试验台架上进行了实验验证。结果表明,所提出的轮毂电机轴承故障诊断方法在7种转速工况下平均准确率均超过96%,具有高精度和稳定性。与遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、GWO优化RF相比,提出的IGWO-RF模型在3种小样本训练集下的诊断准确率均超过90%,且准确率均明显高于其他3个对比算法,能够有效实现小样本条件下的轮毂电机轴承故障诊断。 展开更多
关键词 轮毂电机 轴承 合成少数类过采样技术(SMOTE) 改进灰狼优化算法(IGWO) 随机森林(RF) 故障诊断
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基于MK-SVM和时序特征分析的月径流预报模型 被引量:1
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作者 雷庆文 闫磊 +2 位作者 巫晨煜 罗云 谢笑添 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期148-154,共7页
针对传统径流预报方法预报因子不确定性和预报模型复杂性问题,基于月径流时序特征重要性分析选择预报因子,采用混合核函数支持向量机(MK-SVM)模型捕捉径流时序间的非线性关系,提出动态透镜成像反向学习和Lévy飞行等多策略融合的改... 针对传统径流预报方法预报因子不确定性和预报模型复杂性问题,基于月径流时序特征重要性分析选择预报因子,采用混合核函数支持向量机(MK-SVM)模型捕捉径流时序间的非线性关系,提出动态透镜成像反向学习和Lévy飞行等多策略融合的改进灰狼优化算法(IGWO),并构建了径流预报的IGWO-MK-SVM模型。黑河流域莺落峡水文站月径流预报结果表明:IGWO-MK-SVM模型月径流预报结果的纳什效率系数、均方根误差、Kling-Gupta效率系数分别为0.8942、16.9099 m^(3)/s和0.8639;与传统SVM模型相比,IGWO-MK-SVM模型在径流预报中的自适应性有所提升,相较于长短期记忆网络模型和季节性差分自回归移动平均模型,IGWO-MK-SVM模型能更好地预报月径流的真实变化过程。 展开更多
关键词 径流预报 随机森林 径流预报因子 混合核函数支持向量机 改进灰狼优化算法 黑河流域
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基于多策略融合算法的无刷直流电机控制研究 被引量:2
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作者 王雷 崔玉鑫 +1 位作者 高亨 吴建昆 《农业装备与车辆工程》 2024年第8期118-123,共6页
为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于... 为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于无刷直流电机调速系统并进行仿真实验。结果表明,优化模糊规则后的模糊PID控制具有更好的控制性能,验证了所提模糊规则寻优方法的有效性。 展开更多
关键词 模糊规则优化 改进沙猫群算法 无刷直流电机 混沌映射 高斯随机游走策略
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考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究 被引量:28
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作者 马瑞 康仁 +3 位作者 姜飞 熊龙珠 李凌霄 徐慧明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期150-156,共7页
提出了一种考虑风电随机模糊多重不确定性的电力系统多目标调度计划新模型和相应的算法。首先,依据风电并网后的电力系统不确定环境实际提出以随机模糊变量描述风电功率,以区间形式表述负荷预测的不确定性。其次,以燃煤机组的购电费用... 提出了一种考虑风电随机模糊多重不确定性的电力系统多目标调度计划新模型和相应的算法。首先,依据风电并网后的电力系统不确定环境实际提出以随机模糊变量描述风电功率,以区间形式表述负荷预测的不确定性。其次,以燃煤机组的购电费用和污染气体排放量最小为目标函数,构建考虑风电和负荷预测值不确定性的电力系统随机模糊多目标交易计划模型。然后,提出利用负荷的不等式区间约束将遗传算法的初始寻优种群模糊化,提出采用概率密度分布描述解的随机模糊分布特征,从而可获得兼顾多重不确定特征多目标交易计划解集。最后,以含10台燃煤机组和一个大型等值风电场的某省级系统为例进行模型和算法的求解验证,结果表明了提出模型和算法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 风力发电 随机模糊变量 多目标优化 改进遗传算法 概率密度分布
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