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基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法 被引量:1
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作者 钱谦 翟豪 +2 位作者 潘家文 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优... 由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优解的可能性.此外,在折射反向学习中引入概率扰动机制,通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优,从而增强算法的全局搜索能力.最后,通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较,实验结果有效证明了本文改进算法的有效性. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 搜索性能 折射反向学习 概率扰动
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考虑碳税和需求响应的新型电力系统低碳优化调度 被引量:1
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作者 梁海平 李世航 +3 位作者 谢鑫 王金英 苏海锋 牛胜锁 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期42-53,共12页
为解决新能源大规模并网后电力、电量的平衡问题,新型电力系统中往往会配置一定的储能,将风光储联合考虑,从而实现新能源的高效消纳,减少系统碳排放。在风光储联合运行的基础上,需求侧参与电力系统低碳调度能进一步有效降低系统碳排放,... 为解决新能源大规模并网后电力、电量的平衡问题,新型电力系统中往往会配置一定的储能,将风光储联合考虑,从而实现新能源的高效消纳,减少系统碳排放。在风光储联合运行的基础上,需求侧参与电力系统低碳调度能进一步有效降低系统碳排放,助力“双碳”目标的实现。首先,以碳排放流理论为基础对新型电力系统低碳优化问题构建碳排放流计算模型;其次,建立以碳排流理论为基础、碳税为需求响应的激励信号的新型电力系统双层低碳优化调度模型,并采用混合整数规划(MIP)算法与改进型樽海鞘群算法协同求解上述双层模型。通过算例仿真,对比系统在不同场景下的经济性能和碳排放,验证所提模型和改进算法的有效性和可行性,实现了新型电力系统低碳优化调度。 展开更多
关键词 新型电力系统 碳排放流 碳税 樽海鞘群算法 低碳需求响应
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改进樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化问题 被引量:1
3
作者 齐琳 马良 张惠珍 《包装工程》 北大核心 2025年第9期196-202,共7页
目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解... 目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解临沂—沈阳多式联运路径问题。结果通过随机算例、实际案例验证以及与基本樽海鞘算法对比可知,改进的樽海鞘算法展现出优越的优化性能。结论采用改进的樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化模型,能够提供高效的解决方案,为决策者在处理多目标决策问题时提供一个有效的解决策略,有助于在实际应用中提供更优的运输路径规划方案。 展开更多
关键词 多式联运 低碳 樽海鞘算法 路径优化问题
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融合多策略的改进鹈鹕优化算法 被引量:1
4
作者 李智杰 赵铁柱 +3 位作者 李昌华 介军 石昊琦 杨辉 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1184-1197,1206,共15页
针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反... 针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群,在增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础;然后,在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度;最后,引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验测试了单一改进策略的改进效果,并将IPOA与其他9种优化算法进行了对比。实验结果证明了各改进策略的有效性和IPOA的优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 帐篷混沌映射 折射反向学习 非线性惯性权重因子 樽海鞘群算法
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基于改进樽海鞘群算法的无人机山区巡航
5
作者 谢小正 杜敏 +1 位作者 张子健 赵维吉 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期43-50,共8页
针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入... 针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入自适应惯性权重,从而增强种群的多样性;最后,对食物源进行Gauss变异操作,使算法跳出局部最优,提升搜索精度.针对改进的樽海鞘群算法进行收敛曲线分析、函数测试结果对比和算法排名评估.结果表明,基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法搜索精度更高、收敛速度更快、寻优能力更强且稳定性更佳.在复杂山区巡航规划最优路径的仿真实验表明,与樽海鞘群算法相比,改进算法规划质量更高、路径更短且求解更稳定,更适用于山区环境中无人机的路径规划. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 混沌映射 自适应惯性权重 路径规划 无人机
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多目标约束下绿色柔性车间机器与AGV集成调度优化
6
作者 张天瑞 朱广豪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期232-240,共9页
为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,... 为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,采用基于快速非支配排序和外部存储库的选择操作结合改进的交叉变异算子进行非支配解集更新,保证非劣解均匀分布;设置了3种领域结构,基于变领域搜索算法作对存储库中非支配解执行变邻域搜索,提高了局部搜索能力。通过测试算例仿真实验和案例应用,证明了所提算法在解决柔性制造车间机器与AGV集成调度多目标优化问题的有效性。 展开更多
关键词 绿色柔性车间 集成调度 多目标优化 樽海鞘群算法 变领域搜索
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求解无人机三维路径规划问题的动态多子群樽海鞘群算法
7
作者 巫光福 王小林 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5501-5514,共14页
无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述... 无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述问题。首先,在三维环境模型中结合高度成本提出新的成本函数,将路径规划问题转化为多维函数优化问题。其次,采用K-means++聚类算法对种群进行分群,并设计动态多子群机制均衡算法的全局搜索与局部开发;各子群结合多策略协同改进,在避免算法陷入局部最优的同时提高全局寻优能力。最后,在12个CEC2017基准测试函数中验证了该算法对比其他5种算法(ISSA、MSNSSA、IBSO、MBFPA、SSA)的性能后,将其应用于三维环境中对最优路径规划问题进行求解。在不同的环境模型下的仿真实验结果表明,该算法的平均有效路径率相较于其他5种算法分别提高了15.5%、11%、23%、20.5%和18%,这证实了该算法在复杂环境下具有优秀的寻优能力。 展开更多
关键词 三维路径规划 成本函数 樽海鞘群算法 K-means++聚类算法 动态多子群 协同改进
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多策略混合改进樽海鞘群算法的光伏MPPT控制研究 被引量:1
8
作者 罗善峰 陈芳芳 +2 位作者 徐天奇 李华鑫 程三榜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期109-114,共6页
针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进... 针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进型Logistic混沌映射对樽海鞘种群进行初始化,提高了樽海鞘种群的多样性。同时,利用麻雀搜索算法发现者行为代替樽海鞘领导者行为,提升了算法的全局探索能力,避免了算法陷入局部最优解。Matlab/Simulink仿真实验表明,所提方法在静态局部遮阴和动态局部遮阴两种情况下都具有较好的收敛性,并且相较于粒子群算法和樽海鞘群算法,其在收敛速度和寻优精度等方面都有明显提升。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 樽海鞘群算法 光伏阵列 改进Logistic混沌映射 局部遮阴 麻雀搜索算法
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基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器主电路参数优选方法 被引量:1
9
作者 杨昭 张小平 钟达栩 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期290-297,共8页
提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定... 提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定输出频率下的最优主电路参数采用数值拟合方法研究确定其间变化规律的函数关系式,最后通过构建仿真模型与硬件实验装置对其效果进行验证。 展开更多
关键词 Buck-Boost矩阵变换器 频率自适应 参数优化 樽海鞘群算法 多目标优化 数值拟合
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考虑工人移动的多人共站双边拆卸线平衡问题的建模与优化 被引量:1
10
作者 脱阳 张则强 +1 位作者 谢心澜 宋昊轩 《中国机械工程》 北大核心 2025年第1期113-122,132,共11页
工人移动的多人共站双边拆卸是拆卸线处理具有多属性大型产品的理想选择,因此提出一个工人移动的多人共站双边拆卸线平衡问题。以最小化的组合工作站数、高级工人数、空闲时间和疲劳指数为目标构建数学模型,并提出一种含有激励策略的樽... 工人移动的多人共站双边拆卸是拆卸线处理具有多属性大型产品的理想选择,因此提出一个工人移动的多人共站双边拆卸线平衡问题。以最小化的组合工作站数、高级工人数、空闲时间和疲劳指数为目标构建数学模型,并提出一种含有激励策略的樽海鞘群差分混合算法来解决拆卸线平衡问题。大规模案例验证了算法性能。所提模型与算法应用至某废旧汽车拆卸案例能得到可供企业灵活选择的多个分配方案。 展开更多
关键词 工人移动 双边拆卸线 樽海鞘群差分算法 激励策略
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改进的樽海鞘群算法求解带设置操作员的混合流水车间调度问题
11
作者 卫晨昊 胡晓兵 +1 位作者 张哲源 李敬敏 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第10期3694-3706,共13页
针对带设置操作员的混合流水车间调度问题,提出一种改进的樽海鞘群算法。首先,设计了基于随机键的编码规则与基于启发式的解码规则;其次,基于双资源约束的问题特征,提出一种改进的NEH启发式方法用于改善算法的初始解;最后,设计了多种群... 针对带设置操作员的混合流水车间调度问题,提出一种改进的樽海鞘群算法。首先,设计了基于随机键的编码规则与基于启发式的解码规则;其次,基于双资源约束的问题特征,提出一种改进的NEH启发式方法用于改善算法的初始解;最后,设计了多种群协同搜索策略与种群多样性维护策略以加强算法的搜索能力。通过对不同规模算例进行仿真实验,证明了所提初始化方法、多种群协同搜索策略与种群多样性维护策略可以有效改善算法的求解能力,所提算法在求解带设置操作员的混合流水车间调度问题上具有优越性。 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 双资源约束 混合流水车间 调度 设置操作员
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基于改进樽海鞘群算法的多目标混合流水车间调度优化
12
作者 夏兴华 洪铁懿 +1 位作者 金佳呈 韩忠华 《现代制造工程》 北大核心 2025年第8期10-18,共9页
针对混合流水车间调度问题,同时考虑最小化最大完工时间和设备加工能耗,提出了一种基于Q学习(Q-learning)的改进樽海鞘群多目标优化算法。为了提升算法的收敛速度,采用混沌映射与启发式原则相结合的策略生成多样化的初始种群;为了平衡... 针对混合流水车间调度问题,同时考虑最小化最大完工时间和设备加工能耗,提出了一种基于Q学习(Q-learning)的改进樽海鞘群多目标优化算法。为了提升算法的收敛速度,采用混沌映射与启发式原则相结合的策略生成多样化的初始种群;为了平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力,在选择领导者占比中引入Q-learning自适应的选择策略;为了提升算法寻优精度,提出一种有效的变邻域搜索策略,加强局部开发能力。在公开的数据集上开展实验验证,实验结果表明,提出的算法能够有效地解决混合流水车间多目标优化问题。 展开更多
关键词 多目标混合流水车间调度 樽海鞘群算法 Q学习 混沌映射 变邻域搜索
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基于改进樽海鞘算法的含电动汽车微电网经济优化调度 被引量:3
13
作者 赵超 付斌 林立 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期167-180,共14页
电动汽车接入可再生能源微电网有利于减少环境污染,改善能源结构.但是电动汽车充电负荷的随机波动性为微电网运行优化调度带来很大的困难.为了实现微电网的高效稳定运行,本文提出一种基于改进樽海鞘算法(ISSA)的含电动汽车的可再生能源... 电动汽车接入可再生能源微电网有利于减少环境污染,改善能源结构.但是电动汽车充电负荷的随机波动性为微电网运行优化调度带来很大的困难.为了实现微电网的高效稳定运行,本文提出一种基于改进樽海鞘算法(ISSA)的含电动汽车的可再生能源微电网优化调度方法.针对基本樽海鞘算法在进化后期由于种群多样性的缺失而易出现局部收敛或算法早熟的问题,改进算法首先利用Tent混沌序列产生初始种群,以增强种群的多样性;其次,通过设置动态控制参数来调节算法的全局探索与局部开发之间的平衡,提高算法的收敛性;同时,引入正交重心反向学习策略改进樽海鞘个体的位置信息更新,从而,强化算法的全局寻优能力以克服算法早熟收敛,以避免陷入局部极值,从而全面提高算法的优化性能;最后,将该算法用于求解含电动汽车微电网经济优化问题,在孤岛和并网两种模式下分别进行仿真实验,并与其他算法的优化结果进行比较.仿真结果表明,基于ISSA算法的优化结果均优于其他方法,两种模式下运行成本最大降幅分别为29.1%和20.0%,证明了所提算法的可行性和实用性. 展开更多
关键词 电动汽车 微电网 经济调度 樽海鞘算法 Tent混沌映射 重心反向学习
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基于多策略融合黏菌算法的微电网需求响应优化调度
14
作者 鞠向国 张寿明 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期364-372,共9页
提出一种考虑峰谷电价机制下的激励性需求响应的微电网经济调度模型.为解决传统群智能优化算法寻优精度不高、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合黏菌算法(MFSMA).引入自适应参数以确保MFSMA对搜索空间的彻底搜索;提... 提出一种考虑峰谷电价机制下的激励性需求响应的微电网经济调度模型.为解决传统群智能优化算法寻优精度不高、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合黏菌算法(MFSMA).引入自适应参数以确保MFSMA对搜索空间的彻底搜索;提出最优个体引导策略加快算法收敛并降低搜索的盲目性;引入精英反向学习策略避免算法陷入局部最优解;引入樽海鞘群算法的搜索模式提高算法收敛速度和精度.将MFSMA与其他算法在基准测试函数上进行比较,以验证其优越性,结果证明MFSMA在提高能源利用效率的同时可以最小化发电成本. 展开更多
关键词 需求响应 微电网 黏菌算法 精英反向学习 樽海鞘群算法
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计及柔性负荷和用户满意度的微电网最优经济运行
15
作者 李佳讯 张寿明 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1881-1894,共14页
为了探究柔性负荷对微电网经济运行和用户用电满意度的影响,提出了一种激励型需求响应的微电网模型。考虑到原始樽海鞘群算法的参数少,但是其对某些参数的选取非常敏感,提出了一种混合樽海鞘群算法。混合樽海鞘群算法在樽海鞘群算法的... 为了探究柔性负荷对微电网经济运行和用户用电满意度的影响,提出了一种激励型需求响应的微电网模型。考虑到原始樽海鞘群算法的参数少,但是其对某些参数的选取非常敏感,提出了一种混合樽海鞘群算法。混合樽海鞘群算法在樽海鞘群算法的领导者位置更新中引入了衰减因子和自适应分布权重,在跟随者位置更新中引入了惯性权重策略和位置偏移系数。测试函数寻优的仿真结果表明,混合樽海鞘群算法的求解精度与速度优于经典算法。柔性负荷参与微电网运行的仿真结果验证了混合樽海鞘群算法求解微电网经济运行问题的有效性和优越性。 展开更多
关键词 微电网 柔性负荷 用户满意度 最优经济运行 混合樽海鞘群算法
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基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划研究
16
作者 刘建林 黄海松 +2 位作者 范青松 马驰 张浪浪 《中国机械工程》 北大核心 2025年第9期2047-2056,共10页
提出了一种基于改进樽海鞘群算法(SSA)的机械臂多目标轨迹规划模型,以同时优化效率、能耗和冲击三个目标。利用人工势场法(APF)进行路径规划,得到机械臂抓取物料的最短、无碰撞路径,并提取关键运动序列,建立多目标函数。针对多目标樽海... 提出了一种基于改进樽海鞘群算法(SSA)的机械臂多目标轨迹规划模型,以同时优化效率、能耗和冲击三个目标。利用人工势场法(APF)进行路径规划,得到机械臂抓取物料的最短、无碰撞路径,并提取关键运动序列,建立多目标函数。针对多目标樽海鞘群算法(MSSA)的初始种群多样性差、容易陷入局部最优以及在解集空间中收敛缓慢等问题,提出了一种改进的多目标樽海鞘群算法(LMSSA)。该算法结合logistic-sine混沌映射、小孔成像学习策略和黄金正弦开发策略来优化七阶B样条曲线的控制节点从而完成机械臂的多目标运动轨迹规划。搭建MATLAB-CoppeliaSim-UR16e实验平台,将轨迹规划模型应用于机械臂UR16e的实际抓取任务。实验结果表明,基于LMSSA算法的机械臂运动规划方法实现了机械臂准确、高效且节能的运动轨迹规划,并成功应用于实际操作场景中。 展开更多
关键词 轨迹规划 多目标优化 机械臂 樽海鞘群算法
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突发公共卫生事件背景下多种类应急物资配送路径优化研究
17
作者 霍良安 陈楠 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第1期108-118,共11页
为了保障针对性检测以及治疗措施和传染病防控工作的顺利开展,并制定科学合理的应急医疗物资配送策略,构建了以最大化满意度和最早配送服务结束时间为目标的多中心多物资车辆路径优化模型。首先,在传染病扩散SQEIR模型的基础上预测医疗... 为了保障针对性检测以及治疗措施和传染病防控工作的顺利开展,并制定科学合理的应急医疗物资配送策略,构建了以最大化满意度和最早配送服务结束时间为目标的多中心多物资车辆路径优化模型。首先,在传染病扩散SQEIR模型的基础上预测医疗物资需求;其次,针对多样化的应急医疗物资使用情景,设计两种函数来评估不同类物资的配送满意度;最后,运用改进的樽海鞘算法对模型进行求解,并与传统NSGA-Ⅱ算法的结果进行了对比分析。模拟实验结果显示,所提出的模型和改进算法能够更高效地解决突发公共卫生事件下的应急医疗物资配送问题,且改进算法在全局搜索性能方面呈现出更为优越的特点。 展开更多
关键词 突发公共卫生事件 多种类物资 路径规划 樽海鞘算法
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同时取送货的双层级选址路径问题建模与樽海鞘算法求解研究
18
作者 张文妹 张惠珍 海舍舍 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期345-356,共12页
在双层级物流网络中,为了同时满足每个客户取货和送货需求,建立了一个以最小化配送中心选址成本、车辆启用成本以及运输成本为目标的混合整数规划模型。针对该模型的具体特征,设计了一种改进的樽海鞘优化算法进行求解,采用贪心聚类算法... 在双层级物流网络中,为了同时满足每个客户取货和送货需求,建立了一个以最小化配送中心选址成本、车辆启用成本以及运输成本为目标的混合整数规划模型。针对该模型的具体特征,设计了一种改进的樽海鞘优化算法进行求解,采用贪心聚类算法生成初始解,并引入自适应权重策略、调整食物源数量策略、精英保留策略和多种搜索算子。通过测试不同客户规模的算例对构建的模型及算法进行验证,并使用原始樽海鞘算法、遗传算法、免疫算法、灰狼优化算法以及鲸鱼优化算法进行求解,对比分析各算法的运行结果,验证了构建模型的可行性和改进算法的有效性。 展开更多
关键词 选址路径问题 双层级 同时取送货 改进樽海鞘算法
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基于ISSA-Transformer的电梯制动力矩预测研究
19
作者 苏万斌 江叶峰 +2 位作者 李科 周振超 易灿灿 《机电工程》 北大核心 2025年第10期2027-2036,共10页
实现电梯制动器力矩的精确预测对确保电梯安全运行和实现预测性维护具有重要的意义。针对曳引式电梯在制动力矩预测方面存在准确性与可靠性不足的问题,以及现有Transformer存在计算复杂度高和训练时间长的局限性,提出了一种基于改进鲸... 实现电梯制动器力矩的精确预测对确保电梯安全运行和实现预测性维护具有重要的意义。针对曳引式电梯在制动力矩预测方面存在准确性与可靠性不足的问题,以及现有Transformer存在计算复杂度高和训练时间长的局限性,提出了一种基于改进鲸沙虫群算法优化Transformer网络(ISSA-Transformer)的电梯制动力矩预测方法。首先,为了提高Transformer的预测精度,在Transformer模型中添加了特征融合门(FFG)以提高模型的特征提取能力,使其能够更有效地捕捉制动力矩的全局与局部特征;然后,利用拉普拉斯交叉算子、混合对立学习方法以及高斯扰动对鲸沙虫群算法(SSA)进行了改进,以增强SSA的搜索能力和全局最优收敛性。并采用ISSA算法优化了Transformer的迭代次数、批次大小和学习率,以提高模型的计算效率并减少训练时间,从而建立了电梯制动器制动力矩的预测模型;最后,对曳引式电梯制动器数据进行了分析,将所得结果与LSTM、Transformer和SSA-Transformer模型进行了比较。研究结果表明:ISSA-Transformer的均方根误差(RMSE)较LSTM、Transformer和SSA-Transformer模型分别降低了0.0318、0.0144和0.0133,用于电梯制动力矩预测的准确率达到了98.7%,相较传统方法具有更高的精度和稳定性。该方法可为电梯的安全评估和预测性维护提供更可靠的技术支持。 展开更多
关键词 曳引式电梯 升降台 电梯制动器 改进鲸沙虫群算法 Transformer网络 特征融合门 均方根误差 长短期记忆网络
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认知智能电网中改进樽海鞘群算法的资源分配算法
20
作者 申红婷 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期111-119,共9页
针对智能电网中的频谱资源稀缺问题,利用认知无线电与智能电网融合技术提升智能电网中的频谱资源利用率。对于认知智能电网中最优化资源分配问题的求解,设计了一种混沌群精英领导者与黎曼流形的樽海鞘群算法。文章利用Halton序列混沌初... 针对智能电网中的频谱资源稀缺问题,利用认知无线电与智能电网融合技术提升智能电网中的频谱资源利用率。对于认知智能电网中最优化资源分配问题的求解,设计了一种混沌群精英领导者与黎曼流形的樽海鞘群算法。文章利用Halton序列混沌初始化樽海鞘种群,增强多样性,使算法快速锁定最优解范围;为避免领导者陷入局部最优,利用群体精英随机替换领导者位置更新,从而避免领导者陷入局部最优,提升领导者搜索能力。另外,提出融合黎曼流形和学生t分布变异策略,增强种群活跃度,克服算法在后期因群体聚集导致算法陷入局部最优缺陷。利用IEEE CEC基准函数集测试改进算法的有效性,并绘制曲线进行有效性分析;为将改进的混沌自适应樽海鞘群算法(modified chaotic adaptive salp swarm algorithm,MCASSA)应用到认知智能电网中的资源分配求解的应用潜力,以智能电网的最大化传输速率为目标进行对比分析,并比较分析用户的公平性和最大化效益。实验结果表明,MCASSA算法能有效提升认知智能电网的性能和资源利用率。 展开更多
关键词 认知智能电网 樽海鞘群算法 Holton序列 黎曼流形 全局搜索
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