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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
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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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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
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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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改进的多目标樽海鞘算法求解车间调度问题
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作者 魏郁 万卫兵 《电子科技》 2025年第1期6-13,22,共9页
针对柔性作业车间调度问题,文中提出一种结合衰减因子和交叉变异算子的改进型多目标樽海鞘优化算法。为便于算法求解,使用等长的双层编码方式,并引入基于升序排列规则的转换机制,实现个体位置向量与调度解之间的转换。采用混沌映射和基... 针对柔性作业车间调度问题,文中提出一种结合衰减因子和交叉变异算子的改进型多目标樽海鞘优化算法。为便于算法求解,使用等长的双层编码方式,并引入基于升序排列规则的转换机制,实现个体位置向量与调度解之间的转换。采用混沌映射和基于规则的混合方法生成较优的初始种群。在个体位置更新中引入衰减因子和交叉变异算子增强算法的全局搜索能力。使用调度问题标准算例和实际算例测试算法求解性能,并与其他算法进行对比。结果表明,改进型多目标樽海鞘算法求解能力较原算法具有明显提升,验证了改进算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。 展开更多
关键词 多目标樽海鞘算法 双目标柔性作业车间调度 双层编码 升序排列规则 离散化调度 混沌映射 衰减因子 交叉算子 变异算子
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井下电力电缆故障定位研究 被引量:2
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作者 商立群 张少强 +2 位作者 荣相 刘江山 王越 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期130-137,共8页
针对传统井下电力电缆故障定位方法依赖主观参数选择和抗噪性能较差,无法满足强噪声背景下井下电力电缆故障精确定位要求的问题,提出了一种基于樽海鞘群算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)并结合改进型Teager能量算子(NTEO)的井下电力电缆... 针对传统井下电力电缆故障定位方法依赖主观参数选择和抗噪性能较差,无法满足强噪声背景下井下电力电缆故障精确定位要求的问题,提出了一种基于樽海鞘群算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)并结合改进型Teager能量算子(NTEO)的井下电力电缆故障定位方法。针对VMD在信号分解上存在的模态混叠、过分解和欠分解问题,采用SSA以模糊熵为适应度函数对VMD模态数K和惩罚因子α2个参数进行优化,得到更能反映故障特征信息的本征模态函数;采用NTEO对本征模态函数进行首波波头标定,得到首末两端的波头到达时刻,根据双端测距法得出故障位置。采用PSCAD/EMTDC进行井下电力电缆故障仿真,模拟具有强背景噪声的井下故障信号,结果表明:①在理想电流信号中加入9,12 dB噪声后,SSA-VMD的信噪比最低,皮尔逊相关系数最大,说明SSA-VMD在最大程度降噪的同时,能很好地保留信号的特征信息。②在不同过渡电阻下,SSA-VMD-NTEO的定位精度较高。③在不同故障相角下,SSA-VMD-NTEO在采样点上出现不同,但定位位置没有改变,依旧保持较高的定位精度。④在不同故障距离下,SSA-VMD-NTEO均能保证较高的定位精度。⑤在井下较大噪声和10 MHz采样频率下,SSA-VMD-NTEO较小波模极大值和VMD+NTEO 2种方法的定位精度具有明显优势。 展开更多
关键词 井下电力电缆 故障定位 樽海鞘群算法 变分模态分解 TEAGER能量算子 首波波头标定
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基于超参数优化的电力负荷预测模型研究 被引量:4
5
作者 张宜祥 张玲华 《电子设计工程》 2024年第4期37-42,共6页
电力负荷数据的多样性与复杂性,会导致负荷预测过程中出现超参数难以确定、拟合效果较差和预测精度不高等问题。针对以上问题,提出一种基于樽海鞘群算法的融入注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型——SSA-AM-BiLSTM模型。该模型使用... 电力负荷数据的多样性与复杂性,会导致负荷预测过程中出现超参数难以确定、拟合效果较差和预测精度不高等问题。针对以上问题,提出一种基于樽海鞘群算法的融入注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型——SSA-AM-BiLSTM模型。该模型使用BiLSTM学习特征的内部变化规律,引入注意力机制为特征进行权重分配,并且利用樽海鞘群算法优化网络超参数。基于具体数据集进行的负荷预测仿真实验表明,相较于GRU、LSTM、AM-BiLSTM和PSO-AM-BiLSTM模型,所提出的SSA-AM-BiLSTM模型的MAPE分别减少了2.15%、1.93%、1.42%和0.45%,并且优化了拟合效果,显著提高了预测精度。 展开更多
关键词 负荷预测 超参数 双向长短期记忆网络 注意力机制 樽海鞘群算法
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基于改进樽海鞘算法的舰载机舰面保障作业流程优化方法
6
作者 邓建辉 田程程 +3 位作者 王岩磊 刘鹏鹏 彭辉 黄婧柠 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第S02期1-10,共10页
[目的]为保障舰载机持续高效出动的作业效率,需优化舰载机舰面保障作业流程。[方法]考虑到舰载机保障作业调度复杂且舰面保障设备易受未知因素的影响,以舰载机舰面保障作业流程为研究对象,研究舰面保障作业流程调度优化模型的建立及优... [目的]为保障舰载机持续高效出动的作业效率,需优化舰载机舰面保障作业流程。[方法]考虑到舰载机保障作业调度复杂且舰面保障设备易受未知因素的影响,以舰载机舰面保障作业流程为研究对象,研究舰面保障作业流程调度优化模型的建立及优化算法。以美军“福特”级航母为例,从舰载机“一站式”保障模式入手,针对舰载机保障作业调度问题展开研究,建立能同时处理串行、并行及柔性约束的保障作业流程调度模型。此外,通过对樽海鞘算法及遗传算法进行分析,提出在樽海鞘算法基础上引入遗传算法交叉、变异操作的舰载机保障作业流程调度算法。[结果]通过算例验证,所提算法能够获得近似全局最优解,在保障时间上与遗传算法相比缩短了16.8%。[结论]该方法能有效地提高资源利用率,从而合理配置航母的保障资源,使得舰载机能够高效出动,提高航空母舰作战能力。 展开更多
关键词 舰面保障系统 “一站式”保障 作业流程 樽海鞘算法
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基于ISSA-H_(∞)的水电机组鲁棒控制
7
作者 马元江 陈金保 +2 位作者 谈泰权 王凯 肖志怀 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第4期199-204,共6页
随着风电、光伏等随机能源大量接入,电网结构变得复杂。在此背景下,水电机组将根据需要经常处于变工况运行,运行环境日趋恶劣,其传统的PID控制策略显然难以实现各种复杂工况下的最优控制。为此,将H_(∞)理论应用于水电机组,并基于改进... 随着风电、光伏等随机能源大量接入,电网结构变得复杂。在此背景下,水电机组将根据需要经常处于变工况运行,运行环境日趋恶劣,其传统的PID控制策略显然难以实现各种复杂工况下的最优控制。为此,将H_(∞)理论应用于水电机组,并基于改进樽海鞘算法(ISSA)和综合ITAE指标对其参数进行优化,实现了基于ISSA-H_(∞)的水电机组自适应鲁棒控制。仿真结果表明,相比传统的PID控制器,设计的基于ISSA-H_(∞)的自适应鲁棒控制器在不同工况下均有优异的调节性能,实现了水电机组多工况下最优控制。 展开更多
关键词 水电机组 PID控制 H_∞理论 改进樽海鞘算法 自适应鲁棒控制
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基于樽海鞘群极限学习机的进/发一体化性能寻优控制模型研究
8
作者 于子洋 王晨 +2 位作者 杜宪 聂聆聪 孙希明 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期236-249,共14页
为充分发挥航空推进系统的性能,提高性能寻优控制的实时性,将樽海鞘群算法(SSA)与极限学习机(ELM)相结合,基于进/发一体化部件级模型建立数据集,提出一种基于SSA-ELM的数据驱动模型。将该建模方法与广义回归神经网络(GRNN)、BP神经网络(... 为充分发挥航空推进系统的性能,提高性能寻优控制的实时性,将樽海鞘群算法(SSA)与极限学习机(ELM)相结合,基于进/发一体化部件级模型建立数据集,提出一种基于SSA-ELM的数据驱动模型。将该建模方法与广义回归神经网络(GRNN)、BP神经网络(BPNN)和极限学习机(ELM)比较,结果表明,相比于BPNN,ELM,GRNN,SSA-ELM用于预测可以使安装推力的均方根误差(RMSE)分别降低7.41%,17.01%,72.57%,安装油耗的RMSE分别降低4.32%,19.41%,66.77%,具有更高的预测精度。将基于SSA-ELM的数据驱动模型作为机载模型应用到性能寻优控制,结果表明,该机载模型能够维持理想的寻优效果。针对最大安装推力模式开展实时性分析,该机载模型相比于进/发一体化部件级模型,平均计算时间由184.05 ms缩短至1.357 ms,实时性得到显著改善,大大提高了寻优效率。 展开更多
关键词 航空发动机 进/发一体化 樽海鞘群优化算法 极限学习机 数据驱动模型 性能寻优控制
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高光谱结合改进CARS和SSA-XGBoost的鸡蛋品质快速检测方法
9
作者 王淋铱 邹倩颖 孙强 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第8期99-104,共6页
[目的]实现鸡蛋品质的无损、准确和快速检测。[方法]在高光谱检测技术的基础上,提出了一种将樽海鞘群算法与XGBoost算法相结合的鸡蛋品质快速检测方法。通过樽海鞘群算法优化XGBoost模型的多个超参数,提高XGBoost模型的预测性能。高光... [目的]实现鸡蛋品质的无损、准确和快速检测。[方法]在高光谱检测技术的基础上,提出了一种将樽海鞘群算法与XGBoost算法相结合的鸡蛋品质快速检测方法。通过樽海鞘群算法优化XGBoost模型的多个超参数,提高XGBoost模型的预测性能。高光谱采集图像通过数据预处理和特征波长选择后输入优化的XGBoost模型进行品质检测。通过试验验证了所提无损检测方法的性能。[结果]试验方法可实现鸡蛋品质的快速无损检测,具有较高的识别精度和效率,决定系数为0.942,平均检测时间为0.032 s。[结论]高光谱检测技术结合试验方法可以实现鸡蛋品质的快速、准确、无损检测。 展开更多
关键词 鸡蛋 品质 高光谱检测 樽海鞘群算法 XGBoost算法 无损检测
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基于樽海鞘群算法优化支持向量机的电缆故障诊断
10
作者 吴志明 《山西电子技术》 2024年第5期29-32,共4页
为了提高高压电缆故障诊断精度,提出了一种基于樽海鞘群算法优化SVM的电缆故障诊断方法。利用余弦相似度对电缆故障时序特征进行分析,采用樽海鞘群算法对支持向量机进行优化,建立基于樽海鞘群算法优化SVM的电缆故障诊断模型,采用配电网... 为了提高高压电缆故障诊断精度,提出了一种基于樽海鞘群算法优化SVM的电缆故障诊断方法。利用余弦相似度对电缆故障时序特征进行分析,采用樽海鞘群算法对支持向量机进行优化,建立基于樽海鞘群算法优化SVM的电缆故障诊断模型,采用配电网电缆故障录波数据进行仿真分析,并同其他电缆故障模型对比,结果表明,SSA-SVM的诊断精度为97.5%,诊断精度高于其他模型,验证了本文所提电缆故障诊断方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 电缆 故障诊断 樽海鞘群算法 支持向量机 诊断精度
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基于SSA+UKF算法的多船舶无源雷达航迹预测研究
11
作者 顾晋晋 张永祥 《舰船电子对抗》 2024年第4期50-54,共5页
用传统船舶雷达对海上单个快速移动目标、多个移动轨迹目标进行探测、跟踪时,存在发现概率低、预测精度差和跟踪难度大等问题,通过配置多个船舶无源雷达进行实时探测,并对接收信息进行有效融合可以显著提升航迹预测的精度。通过对多船... 用传统船舶雷达对海上单个快速移动目标、多个移动轨迹目标进行探测、跟踪时,存在发现概率低、预测精度差和跟踪难度大等问题,通过配置多个船舶无源雷达进行实时探测,并对接收信息进行有效融合可以显著提升航迹预测的精度。通过对多船舶无源雷达进行建模,利用樽海鞘群算法(SSA)对多船舶航迹状态进行预测,并在寻优中采用UKF对参数估计过程进行适时干预,降低估计值实为局部最优值的概率。通过仿真实验表明,该算法能够有效完成对海上多个移动目标的航迹预测,且参数估计的精度更高。 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 船舶雷达 航迹预测 无损卡尔曼滤波 目标跟踪
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基于樽海鞘群算法的无源时差定位 被引量:52
12
作者 陈涛 王梦馨 黄湘松 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1591-1597,共7页
针对无源时差(TDOA)定位的非线性方程解算问题,论文使用一种名为樽海鞘群算法(SSA)的新的群体智能优化算法。首先,该算法采用一种新的群体更新模型,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为,在保证搜索的全局性与个体的多样性的同时,改... 针对无源时差(TDOA)定位的非线性方程解算问题,论文使用一种名为樽海鞘群算法(SSA)的新的群体智能优化算法。首先,该算法采用一种新的群体更新模型,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为,在保证搜索的全局性与个体的多样性的同时,改善了其他智能优化算法容易陷入局部极值的问题。其次,该算法控制参数很少,运算速度明显提高。该算法的收敛速度十分稳定,定位精度更高。仿真结果表明,樽海鞘群算法在3维时差定位中能够快速、稳定地收敛至目标位置,对传统粒子群算法(PSO)、改进的线性权重粒子群算法(IPSO)与SSA的定位精度进行比较,SSA精度明显高于PSO与IPSO。 展开更多
关键词 无源定位 到达时差 智能优化算法 樽海鞘群算法
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新型群体智能优化算法综述 被引量:61
13
作者 高岳林 杨钦文 +2 位作者 王晓峰 李嘉航 宋彦杰 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2022年第3期21-30,共10页
智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向... 智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。 展开更多
关键词 群体智能优化算法 蝙蝠算法 果蝇优化算法 鲸鱼优化算法 樽海鞘群体算法 哈里斯鹰优化算法
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一种基于折射反向学习机制与自适应控制因子的改进樽海鞘群算法 被引量:23
14
作者 范千 陈振健 夏樟华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期183-191,共9页
为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收... 为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收敛精度和速度.然后,将原SSA算法中引导者的自适应控制因子引入跟随者的位置更新中,有效地控制整个搜索过程并增加了算法的局部开发能力.为验证所提RCSSA算法的优化性能,采用了7个单峰、16个多峰基准测试函数以及1个工程设计问题对其进行测试.试验中,先引入两种单策略改进的SSA算法来验证所提算法的有效性,再加入鲸鱼优化算法等5个先进的智能优化算法与之进行对比,进一步验证所提算法的优越性.研究结果表明:无论对于低维度还是高维度基准优化问题,所提算法都能有效地增强原SSA算法的开发和探索能力;并且RCSSA算法在整体优化性能方面要优于其他大多数群智能算法. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 折射反向学习 自适应控制因子 智能优化算法 基准函数
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基于双树复小波的遥测振动信号多尺度噪声调节随机共振分析 被引量:6
15
作者 刘学 孙翱 李冬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第20期18-24,共7页
遥测振动信号包含大量反映飞行器试验过程中的状态特征信息,具有非线性、非平稳性、强噪声等特点,如何提取反映系统运行状态的微弱非线性特征直接关系到飞行状态监测和故障诊断的准确性,针对这一问题,提出一种基于双数复小波的多尺度噪... 遥测振动信号包含大量反映飞行器试验过程中的状态特征信息,具有非线性、非平稳性、强噪声等特点,如何提取反映系统运行状态的微弱非线性特征直接关系到飞行状态监测和故障诊断的准确性,针对这一问题,提出一种基于双数复小波的多尺度噪声调节随机共振分析方法,充分考虑多尺度带限噪声对非线性随机共振的影响,利用多尺度噪声调节和樽海鞘群算法优化非线性随机共振,对遥测振动信号的微弱特征信息进行增强,仿真和实测数据实验结果表明该方法的有效性。 展开更多
关键词 遥测振动信号 双树复小波 多尺度分析 随机共振 樽海鞘群算法
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多策略集成的樽海鞘群算法的机器人路径规划 被引量:11
16
作者 王秋萍 王彦军 戴芳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2101-2113,共13页
针对求解机器人路径规划问题,本文提出了一种多策略集成的樽海鞘群算法.在该算法中,提出了新的自适应领导者结构,以平衡算法的探索和开发能力;引入可以提高Lyapunov指数的Logistic-Cubic级联混沌映射作为食物源的扰动算子,来避免算法陷... 针对求解机器人路径规划问题,本文提出了一种多策略集成的樽海鞘群算法.在该算法中,提出了新的自适应领导者结构,以平衡算法的探索和开发能力;引入可以提高Lyapunov指数的Logistic-Cubic级联混沌映射作为食物源的扰动算子,来避免算法陷入局部最优;采用基于自适应参数的分散觅食策略使部分追随者探索有前景的区域.在CEC 2014测试集的多种函数上,本文算法与3种改进的樽海鞘群算法和5种先进的群智能算法进行比较,结果表明本文算法综合优化性能更好.本文算法2将其用于求解机器人路径规划问题,其中用三次样条插值对路径进行平滑.在障碍是8,9,13的环境下分别进行仿真实验,仿真结果表明,本文算法在给定的仿真场景下与给定的对比算法相比获得了最好的结果. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 路径规划 LYAPUNOV指数 级联混沌 三次样条
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基于改进樽海鞘群算法的卸车调度优化 被引量:3
17
作者 李长安 赵德隆 +2 位作者 王国勇 吴忠强 张立杰 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期32-39,共8页
针对港口载煤列车的卸车调度流程主要依靠工人经验进行调度作业,存在决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题。以列车在港时间最少为总优化目标,在已知列车到港时间及堆垛与煤种对应关系的前提下,考虑工作机械可用性、作业流程... 针对港口载煤列车的卸车调度流程主要依靠工人经验进行调度作业,存在决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题。以列车在港时间最少为总优化目标,在已知列车到港时间及堆垛与煤种对应关系的前提下,考虑工作机械可用性、作业流程可达性及其相互约束关系等因素,构建了卸车调度数学模型。提出了一种基于改进樽海鞘优化算法的优化调度方法。引入自适应惯性权重,可有效地提高算法收敛速度;引入随机柯西变异策略,可有效地提高算法寻优能力。5个测试函数的测试结果表明:相比于樽海鞘优化算法、自适应樽海鞘优化算法、粒子群算法与鲸鱼优化算法,改进樽海鞘优化算法收敛速度更快,精度更高。港口堆场作业实际数据的仿真实验表明:改进樽海鞘优化算法可优化出满意的卸车调度任务,减少了火车总在港时间,提高了港口总体的工作效率。 展开更多
关键词 交通运输工程 铁路运输 卸车调度 改进樽海鞘算法 自适应惯性权重 柯西变异策略
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基于改进樽海鞘算法的锅炉NOx排放模型优化研究 被引量:3
18
作者 牛培峰 苗孔号 +2 位作者 尚士新 常玲芳 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1146-1151,共6页
为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更... 为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NO x排放质量浓度。 展开更多
关键词 计量学 NO x排放 质量浓度 樽海鞘算法 快速学习网
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基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法 被引量:5
19
作者 汤新华 成宇庆 +3 位作者 潘树国 鲍亚川 黄璐 蔚保国 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期876-882,共7页
纯追踪算法是无人驾驶领域中常用的路径跟踪算法,其中预瞄距离的选择影响着路径自主跟踪的精度。针对实际车辆时滞导致理论最优预瞄距离与实际最优预瞄距离不符的问题,提出了一种基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法。首先,基于... 纯追踪算法是无人驾驶领域中常用的路径跟踪算法,其中预瞄距离的选择影响着路径自主跟踪的精度。针对实际车辆时滞导致理论最优预瞄距离与实际最优预瞄距离不符的问题,提出了一种基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法。首先,基于时延和迟滞对传统模型的影响,更新时滞车辆模型;其次,设计了一种改进樽海鞘优化算法对预瞄距离进行优化,研究不同车辆速度下最优预瞄距离配置,得到了仿真平台下最优预瞄距离和速度的一次线性关系式;最后,在实际车辆平台上,对所提优化方法进行了实验验证。实验结果表明:相比于传统模型,加入时滞补偿所得最优预瞄准确率提高了67.55%。 展开更多
关键词 无人驾驶车辆 纯追踪控制器 最优预瞄距离 时延 改进樽海鞘算法
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基于统计引导和多项式差分学习的樽海鞘优化算法 被引量:3
20
作者 刘小龙 许岩 徐维军 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第1期43-49,共7页
樽海鞘优化算法相较于传统的群体智能优化算法,具有较好的鲁棒性和寻优能力。但仍存在全局寻优能力有限、执行效率不够高、易陷入局部极值的缺陷。针对上述问题,本文提出一种新的多项式差分学习策略,以区分和改进传统的线性差分方法;并... 樽海鞘优化算法相较于传统的群体智能优化算法,具有较好的鲁棒性和寻优能力。但仍存在全局寻优能力有限、执行效率不够高、易陷入局部极值的缺陷。针对上述问题,本文提出一种新的多项式差分学习策略,以区分和改进传统的线性差分方法;并设计一种随机种群划分方式,使得信息可以在邻域拓扑内均匀传递;另外,本文定义多项式差分学习的全局探索算子和局部开发算子,引入统计引导系数A,开启不同的多项式学习方法,从而进一步提高算法的全局搜索能力和寻优精度。最后,本文通过标准测试函数和实际应用问题的对比检验,证实了改进算法的优越性和鲁棒性,拓展和丰富了原算法的应用范围。 展开更多
关键词 樽海鞘优化算法 统计引导 多项式差分学习 开启时机
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