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考虑患者心理效用的应急手术调度研究
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作者 闫文凯 叶春明 +2 位作者 崔雨欣 邵馨平 吴韵雯 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期342-352,共11页
为解决突发医疗事件背景下应急手术调度的患者满意度及手术效率低下的问题,将应急手术调度问题看作柔性流水车间调度问题,深入考虑等待时间和主治医生分配结果对患者满意度的影响,基于心理账户理论,建立患者心理效用函数,构建患者心理... 为解决突发医疗事件背景下应急手术调度的患者满意度及手术效率低下的问题,将应急手术调度问题看作柔性流水车间调度问题,深入考虑等待时间和主治医生分配结果对患者满意度的影响,基于心理账户理论,建立患者心理效用函数,构建患者心理效用最大和手术完成时间最短的双目标手术调度模型。鲸鱼优化算法常用于求解各类优化问题,但算法的全局搜索能力和收敛速度有待提升,为此做出以下改进:(1)采用精英反向学习策略提高初始种群适应度;(2)离散化并提出两种交叉方式以有效解所提模型;(3)采用随机差分变异策略对种群位置扰动以防止陷入局部最优。使用改进的鲸鱼优化算法对应急手术模型求解,最后通过算例实验表明:改进后的算法性能有效提高,求解结果更优。 展开更多
关键词 应急手术调度 心理账户理论 改进鲸鱼优化算法
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基于改进PSO-GWO算法的渠系优化配水模型研究
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作者 姚成宝 岳春芳 +1 位作者 张胜江 郑秋丽 《人民黄河》 北大核心 2025年第1期128-133,共6页
为减少渠系输配水过程中的水量损失,针对闸门调控时间各异和频繁启闭的问题,以精河灌区茫乡团结支渠支斗两级渠系渗漏损失量最小为目标建立渠系配水模型,首次采用“组间轮灌,组内续灌”的配水方式,通过改进PSO-GWO算法求解,确定斗渠最... 为减少渠系输配水过程中的水量损失,针对闸门调控时间各异和频繁启闭的问题,以精河灌区茫乡团结支渠支斗两级渠系渗漏损失量最小为目标建立渠系配水模型,首次采用“组间轮灌,组内续灌”的配水方式,通过改进PSO-GWO算法求解,确定斗渠最优轮灌编组、配水流量和灌水时间等重要参数,得出渠系渗漏损失量和算法迭代次数,并与粒子群算法、灰狼算法的求解结果进行对比。改进模型使灌水时间缩短了0.62 d,支斗两级渠系水利用系数提高了0.168,改进PSO-GWO算法迭代次数为3次、渠系渗漏总量为16.69万m^(3),优于传统算法的配水结果。实例应用情况表明,改进算法具有更强的寻优能力和收敛性,并且模型在满足高效配水的同时,减少了闸门启闭次数,实现了集中调控,配水模式便捷,应用价值较高。 展开更多
关键词 渠系配水 渗漏损失 轮灌编组 改进PSO-GWO算法 粒子群算法 灰狼算法
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基于改进遗传算法的排涝泵站群优化运行
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作者 邹文昊 龚懿 +3 位作者 程吉林 陈立冬 李梦 徐子彦 《扬州大学学报(自然科学版)》 2025年第1期42-50,共9页
为解决低于排涝设计标准的降雨条件下城市排涝泵站群优化运行问题,以江苏省扬州市主城区10年一遇设计降雨条件下的扬州-瓜洲泵站系统为研究对象,基于系统优化理论,以运行周期内排水耗电费用最小为目标,以水泵叶片安放角为决策变量,采用... 为解决低于排涝设计标准的降雨条件下城市排涝泵站群优化运行问题,以江苏省扬州市主城区10年一遇设计降雨条件下的扬州-瓜洲泵站系统为研究对象,基于系统优化理论,以运行周期内排水耗电费用最小为目标,以水泵叶片安放角为决策变量,采用基于一维水动力数值模拟的扬程-水位逐次逼近数据作为排涝泵站群优化运行的计算参数,利用改进的遗传算法进行求解,获得峰谷电价标准下排涝泵站群不同启排水位的优化运行方案。结果表明:当启排水位分别为4.8和4.6 m时,排涝泵站群优化运行单位排水费用分别为3.513×10^(-3)和4.015×10^(-3)元·m^(-3),较常规运行方式的排水耗电费用分别降低27.79%和15.10%;各优化运行方案下,不同时段的排水流量随时均扬程和时段电价的减小而增大,其中扬程贴合设计工况的泵站优先承担排水任务,各方案下河网控制节点水位过程均满足最高和最低控制水位要求。所提方法可有效优化遭遇低于设计标准降雨的城区排涝泵站群调度运行方案。 展开更多
关键词 改进遗传算法 排涝泵站群 一维水动力学模型 泵站优化运行
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新能源汽车电池回收网点竞争选址模型及算法 被引量:3
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作者 刘勇 杨锟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期595-603,共9页
针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题... 针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题,针对人类学习优化(HLO)算法前期收敛速度较慢、寻优精度不够高、求解稳定性不够高的不足,通过引入精英种群反向学习策略、团队互助学习算子和调和参数自适应策略提出IHLO算法;最后,以上海市和长江三角洲为例进行数值实验,并将IHLO算法和改进二进制灰狼(IBGWO)算法、改进二进制粒子群(IBPSO)算法、HLO算法和融合学习心理学的人类学习优化(LPHLO)算法进行比较。大、中、小三种不同规模的实验结果表明,IHLO算法在15个指标中的14个指标上表现最优,IHLO算法比IBGWO算法求解精度至少提高了0.13%,求解稳定性至少提高了10.05%,求解速度至少提高了17.48%。所提算法具有较高的计算精度和优化速度,可有效解决竞争设施选址问题。 展开更多
关键词 竞争设施选址 人类学习优化算法 排队论 团队互助学习算子 调和参数自适应策略
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基于IPSO-LSTM的井下动目标位置预测实验研究
5
作者 王红尧 房彦旭 +3 位作者 吴钰晶 吉正平 赫海全 鲜旭红 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期393-403,共11页
提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过... 提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过UWB无线模块采集距离信息以构建距离-位置指纹关系数据库,利用数据库对PSO-LSTM模型进行训练,最后将训练好的模型进行目标轨迹预测。为比较不同改进策略对PSO的提升效果,对比了混沌映射随机初始化种群位置、非线性惯性权重递减、非对称优化学习因子和适应度函数优化4种改进策略,实验证明改进的PSO优化算法收敛速度快、鲁棒性好。为验证IPSO-LSTM的定位效果,以平均定位误差作为评价指标,将IPSO-LSTM模型与Chan算法、PSO-LSTM模型、LSTM神经网络、SSA-LSTM模型和GWO-LSTM进行对比,结果显示,IPSO-LSTM定位模型的平均定位误差为30 mm,相对传统Chan算法、LSTM、PSO-LSTM模型分别提升了76%、49%、24%。为降低局部误差偏大的现象,采用中值滤波对输入信息处理,进一步提升了定位精度。研究对进一步提高现有井下动目标定位系统的精度和稳定性具有重要意义和参考价值。 展开更多
关键词 井下动目标 改进的粒子群优化算法 IPSO-LSTM模型 平均定位误差
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基于群组运行的重载铁路列车运行图优化研究
6
作者 宋宗莹 梁芮嘉 +1 位作者 王鹏 龚梓烨 《铁道经济研究》 2024年第5期28-37,共10页
重载铁路运输主要承担大宗货物运输任务,在保障能源供应和工业生产中发挥着重要作用。随着通信技术的发展,列车群组运行有助于解决既有设施设备导致重载铁路运输能力不足等问题。然而,重载铁路列车群组运行相较于传统模式下的列车运行图... 重载铁路运输主要承担大宗货物运输任务,在保障能源供应和工业生产中发挥着重要作用。随着通信技术的发展,列车群组运行有助于解决既有设施设备导致重载铁路运输能力不足等问题。然而,重载铁路列车群组运行相较于传统模式下的列车运行图,在时间间隔、到发线能力等方面均有差异。通过分析基于群组运行的重载铁路单元列车运输组织特点与开行条件,建立以总旅行时间最小为目标的群组运行的重载铁路单元列车运行图优化模型,设计改进的SPSO粒子群算法进行求解。通过与非群组运行模式下重载铁路列车运行图比较分析,基于群组运行的重载铁路列车运行图中列车的总旅行时间降低2%,总占用时间减少12.5%,实现重载铁路列车高密度编组运行,验证该模型与算法能够显著提高线路的运输能力。 展开更多
关键词 群组运行 重载铁路列车 列车运行图 单元列车 开行条件 改进粒子群算法 通过能力 旅行时间
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改进PSO算法在断层滑动参数反演中的研究与应用
7
作者 刘杰 王宏宇 吴燕平 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第9期101-105,共5页
利用地面大地测量数据反演断层的滑动速率等动态参数,是大地测量主要研究问题之一。本文首先提出了一种改进的粒子群算法,以此弥补标准粒子群算法可能局部最优解的不足,并通过模拟数据进行试验验证。然后以渭河盆地两条主要断裂为研究对... 利用地面大地测量数据反演断层的滑动速率等动态参数,是大地测量主要研究问题之一。本文首先提出了一种改进的粒子群算法,以此弥补标准粒子群算法可能局部最优解的不足,并通过模拟数据进行试验验证。然后以渭河盆地两条主要断裂为研究对象,利用地面GPS观测数据反演了秦岭北侧大断裂、临潼-长安断裂的三维滑动速率,并分析了两种算法的运行耗时。结果表明:改进的粒子群算法比标准粒子群算法耗时减少,收敛速度更快;本文所提算法反演得到的断层参数更符合真实的断裂条件,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 大地测量反演 断层滑动速率 位错理论模型 改进粒子群算法 渭河盆地
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高铁接触网系统可靠性评估与维修计划决策 被引量:1
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作者 池瑞 郝芃斐 +2 位作者 陈进 屈志坚 池学鑫 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期81-87,98,共8页
研究目的:针对高速铁路接触网系统四种维修方式,本文以接触网系统可靠性最高和维修费用最低为目标,建立基于维修方式组合的预防维修系统多目标优化模型,提出一种改进多目标粒子群优化算法对该模型进行求解。首先采用PWLMC混沌映射生成... 研究目的:针对高速铁路接触网系统四种维修方式,本文以接触网系统可靠性最高和维修费用最低为目标,建立基于维修方式组合的预防维修系统多目标优化模型,提出一种改进多目标粒子群优化算法对该模型进行求解。首先采用PWLMC混沌映射生成初始化种群,增强种群多样性,然后采取非线性递减的惯性权重调整策略,提高算法寻优精度和收敛速度。在种群进化过程中,对每一代粒子使用归一化越界处理方法,防止算法陷入早熟。研究结论:(1)提出的改进多目标粒子群优化算法与现有算法相比,Pareto最优解前端的分布范围更广且种群多样性及获得的最优解精度均有提高;(2)在维修次数取13的情况下,改进算法获得的维修方案及该方案下各部件的动态可靠性能均达到较理想效果;(3)改进多目标粒子群优化算法可在满足实际安全运行的要求下得到最优决策方案,有效减低接触网系统维修费用的同时提高其可靠性,为高速铁路接触网系统可靠性评估与维修计划决策提供有效方法。 展开更多
关键词 接触网系统 电气化铁路 改进的多目标粒子群优化算法 维修费用 可靠度 归一化
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风电机组齿轮箱故障预警算法研究及应用 被引量:2
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作者 刘河生 徐浩 +4 位作者 李宁 李林晏 景玮钰 雷航 张瑞刚 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期36-42,共7页
齿轮箱健康状态直接影响风电机组的发电量,为了在工程实际中尽早实现齿轮箱故障状态的预警,提出一种基于改进狮群优化的K-means聚类算法。将监督机制及考虑非线性权重的正余弦优化算法引入狮群算法实现算法改进,通过改进狮群优化算法对... 齿轮箱健康状态直接影响风电机组的发电量,为了在工程实际中尽早实现齿轮箱故障状态的预警,提出一种基于改进狮群优化的K-means聚类算法。将监督机制及考虑非线性权重的正余弦优化算法引入狮群算法实现算法改进,通过改进狮群优化算法对狮王位置的迭代,选择最优解作为K-means算法聚类中心,以解决传统聚类算法对初始聚类中心依赖性强的问题。选择UCI数据对算法进行对比验证,结果表明,基于改进狮群优化的K-means聚类算法的分类准确度和稳定性有较好的提升。将该算法应用于某风电场内4台同一型号机组齿轮箱振动加速度有效值的对比测试,发现该算法的分类中心分布与齿轮箱实际运行状态相吻合,且与标准规定的齿轮箱不同状态所对应的振动能量分布相一致,证明该算法可实现风电机组齿轮箱早期故障预警。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 改进狮群优化 聚类算法 故障预警
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引信步进应力加速试验贮存寿命预测研究 被引量:2
10
作者 姚松涛 崔洁 +2 位作者 赵河明 彭志凌 孔德景 《装备环境工程》 CAS 2024年第2期51-58,共8页
目的 针对某机电引信加速寿命试验数据,采用传统统计分析方法存在计算量大、寿命预测精度难以保证的问题,开展与智能算法相结合的引信贮存寿命预测研究。方法 针对步进应力加速寿命试验数据,采用贝叶斯理论的环境因子法,对各级应力下的... 目的 针对某机电引信加速寿命试验数据,采用传统统计分析方法存在计算量大、寿命预测精度难以保证的问题,开展与智能算法相结合的引信贮存寿命预测研究。方法 针对步进应力加速寿命试验数据,采用贝叶斯理论的环境因子法,对各级应力下的贮存时间进行折合计算。利用进化策略对粒子群算法进行改进,进而对所建立的BP神经网络预测模型的全局参数进行调整和优化,突破传统方法的局限。将折合后的试验时间、样本量、应力水平作为网络输入,失效数作为输出,来预测引信贮存寿命。结果 利用训练好的BP神经网络预测引信在正常应力水平下的失效数,计算其贮存可靠度。在迭代402次后,模型找到最优解,且预测误差在1%以内。结论 步进应力加速寿命试验与智能算法相结合的方法计算过程简单,预测精度较高,可有效提高引信贮存寿命的预测精度。 展开更多
关键词 步进应力加速寿命试验 BP神经网络 引信 改进粒子群优化算法 Bayes理论 环境因子
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面向商业物流的条烟快速组包优化
11
作者 岳华 朱玲 +4 位作者 姚正亚 李全梁 杨虹君 殷实 王晓芳 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期105-112,共8页
【背景和目的】由于不同条烟的规格差异化和订单方案的多样化,对烟草公司条烟组包工作造成较大困难。【方法】本文选取包数最小化、包型稳定性、包型规整度和拆包均衡性作为组包方案的目标指标,构建三维组包模型,采用包括改进蜜獾算法... 【背景和目的】由于不同条烟的规格差异化和订单方案的多样化,对烟草公司条烟组包工作造成较大困难。【方法】本文选取包数最小化、包型稳定性、包型规整度和拆包均衡性作为组包方案的目标指标,构建三维组包模型,采用包括改进蜜獾算法在内的6种启发式算法求解模型,确定出最优组包方案,满足企业高效组包需求。【结果】(1)本文搭建的三维组包模型适用于解决烟草物流中的复杂组包问题;(2)改进蜜獾算法(IHBA)的寻优效果显著,相比于粒子群算法(PSO),在最优值、最差值、平均值、平均迭代次数方面性能分别提高45%、7%、36.7%、52.1%;【结论】本文构建的最优组包系统能稳定快速地输出最优组包方案,且条烟规格和数量可以根据订单灵活调整,具有较强的适应性和可移植性。 展开更多
关键词 条烟组包 三维组包模型 改进蜜獾算法 启发式算法 优化理论
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增强型群论优化算法求解折扣{0-1}背包问题
12
作者 张寒崧 贺毅朝 +2 位作者 王静红 孙菲 李明亮 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1526-1542,共17页
群论优化算法(GTOA)是基于群论方法提出的一个离散演化算法,非常适于求解以整型向量为可行解的组合优化问题。为了进一步提高GTOA求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的性能,首先指出了它的随机线性组合算子(RLCO)未能充分考虑当前个体位... 群论优化算法(GTOA)是基于群论方法提出的一个离散演化算法,非常适于求解以整型向量为可行解的组合优化问题。为了进一步提高GTOA求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的性能,首先指出了它的随机线性组合算子(RLCO)未能充分考虑当前个体位置信息的不足,基于个体基因保留策略对其进行改进。然后,在随机反向变异算子(IRMO)中引入增强0分量变异策略,用于处理因个体0分量无法及时变异而导致的解的质量下降、种群多样性降低等问题。在改进上述两个算子的基础上,提出了增强型GTOA(EGTOA),并基于它给出求解D{0-1}KP的新方法。随后,将改进策略应用于二进制GTOA(GTOA-2),提出了增强型GTOA-2(EGTOA-2)及其求解D{0-1}KP的新方法。为了验证EGTOA和EGTOA-2的性能提高程度与优异性,分别利用它们求解四类大规模D{0-1}KP实例,通过与GTOA、GTOA-2以及求解D{0-1}KP的已有8个最先进算法的比较表明:EGTOA和EGTOA-2求得最优解的能力比GTOA和GTOA-2提高了至少1.14倍,比8个最先进算法提高了5%~60%,它们的平均性能比GTOA、GTOA-2以及8个最先进算法的性能更佳。因此,EGTOA和EGTOA-2是当前求解D{0-1}KP的最佳算法。 展开更多
关键词 群论优化算法 组合优化问题 折扣{0-1}背包问题 随机变异
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An Improved Whale Algorithm and Its Application in Truss Optimization 被引量:4
13
作者 Fengguo Jiang Lutong Wang Lili Bai 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2021年第3期721-732,共12页
The current Whale Optimization Algorithm(WOA)has several drawbacks,such as slow convergence,low solution accuracy and easy to fall into the local optimal solution.To overcome these drawbacks,an improved Whale Optimiza... The current Whale Optimization Algorithm(WOA)has several drawbacks,such as slow convergence,low solution accuracy and easy to fall into the local optimal solution.To overcome these drawbacks,an improved Whale Optimization Algorithm(IWOA)is proposed in this study.IWOA can enhance the global search capability by two measures.First,the crossover and mutation operations in Differential Evolutionary algorithm(DE)are combined with the whale optimization algorithm.Second,the cloud adaptive inertia weight is introduced in the position update phase of WOA to divide the population into two subgroups,so as to balance the global search ability and local development ability.ANSYS and Matlab are used to establish the structure model.To demonstrate the application of the IWOA,truss structural optimizations on 52-bar plane truss and 25-bar space truss were performed,and the results were are compared with that obtained by other optimization algorithm.It is verified that,compared with WOA,the IWOA has higher efficiency,fast convergence speed,better solution accuracy and stability.So IWOA can be used in the optimization design of large truss structures. 展开更多
关键词 improve whale optimization algorithm differential evolutionary algorithm cloud theory simulating optimization bionic algorithm
原文传递
多物流配送中心优化选址决策模型研究 被引量:17
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作者 高太光 陈培友 +1 位作者 马诗咏 赵文梅 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第4期257-261,共5页
坚持物流配送中心选址与企业长期发展相结合,综合考虑选址方案带来的建设运营成本和长期配送费用,运用粗糙集方法和群决策特征根法对所有定性因素进行综合评判,并把定性要素综合评判值与定量要素相结合构建决策模型。利用遗传算法进行... 坚持物流配送中心选址与企业长期发展相结合,综合考虑选址方案带来的建设运营成本和长期配送费用,运用粗糙集方法和群决策特征根法对所有定性因素进行综合评判,并把定性要素综合评判值与定量要素相结合构建决策模型。利用遗传算法进行最优决策方案选择,实现了对企业物流配送中心选址过程中所有定性和定量影响因素的综合考虑,同时增加了配送费用考虑年限参数λ,使得模型具有了更强的实用性。通过仿真实验,模型的有效性和实用性得到了充分的验证。 展开更多
关键词 多物流配送中心 优化选址 粗糙集 群决策 遗传算法
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基于改进遗传算法的配电网无功优化 被引量:53
15
作者 赵昆 耿光飞 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期57-62,68,共7页
对配电网无功优化问题进行了研究。针对无功优化问题的特点,提出了一种应用于电力系统无功优化问题的改进遗传算法。该算法将迭代群体分为一般组和精英组,对一般组进行交叉和变异操作,而对精英组只进行变异操作,实现分组进化。在该算法... 对配电网无功优化问题进行了研究。针对无功优化问题的特点,提出了一种应用于电力系统无功优化问题的改进遗传算法。该算法将迭代群体分为一般组和精英组,对一般组进行交叉和变异操作,而对精英组只进行变异操作,实现分组进化。在该算法中利用整数和浮点数混合编码,并对遗传算法的选择、交叉、变异算子进行改进,采用自适应罚因子、交叉率和变异率,提高了收敛速度和解的质量。采用IEEE6节点系统验证了所提算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 无功优化 自适应罚因子 改进遗传算法 分组进化
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南水北调东线工程江苏段水量优化调度研究 被引量:16
16
作者 王文杰 吴学文 +1 位作者 方国华 闻昕 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期422-426,共5页
在对南水北调东线工程沿线水资源系统进行分析和概化的基础上,建立了江苏段水量优化调度数学模型,提出了一种基于改进遗传算法的模型求解方法,并针对三种不同保证率工况进行了模拟计算。结果表明,对比常规调度,该方法能有效降低系统总... 在对南水北调东线工程沿线水资源系统进行分析和概化的基础上,建立了江苏段水量优化调度数学模型,提出了一种基于改进遗传算法的模型求解方法,并针对三种不同保证率工况进行了模拟计算。结果表明,对比常规调度,该方法能有效降低系统总缺水量及工作能耗,使系统水资源得到更为科学合理的配置,具有很好的应用价值,为南水北调东线工程的运行管理及未来实时优化调度提供了新的思路。 展开更多
关键词 改进遗传算法 南水北调东线 湖泊群 水量优化调度
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基于IGSO优化LM网络的变压器故障诊断方法 被引量:5
17
作者 黄新波 宋桐 +1 位作者 王娅娜 李文君子 《中国电力》 CSCD 北大核心 2014年第9期60-65,共6页
针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表... 针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表神经网络的权值和阈值、LM网络的均方误差函数作为萤火虫个体的适应度函数,利用改进萤火虫算法迭代寻优得到LM网络的最优权值和阈值。同时,运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,不仅有利于去除冗余信息,并且克服了编码边界区间过于绝对的缺点。然后,建立基于自适应搜索萤火虫算法优化的神经网络模型,并将典型变压器故障数据代入仿真,通过与贝叶斯正则化神经网络模型以及粒子群模型的仿真结果对比,表明该方法具有较好的分类效果,准确率达到88.57%。 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 自适应搜索 萤火虫算法 模糊理论 改进神经网络 贝叶斯正则化 粒子群
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关联交叉口子区的信号优化控制方法 被引量:3
18
作者 曹洁 张丽君 +2 位作者 侯亮 陈作汉 张红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期273-278,共6页
在交叉口群的信号优化控制过程中,针对遗传算法早熟收敛且对相邻交叉口关联性考虑较少的问题,提出一种关联交叉口子区的信号优化控制方法。利用软集合理论将关联性强的交叉口划分在同一个子区;采用基于共享函数的小生境技术调整群体中... 在交叉口群的信号优化控制过程中,针对遗传算法早熟收敛且对相邻交叉口关联性考虑较少的问题,提出一种关联交叉口子区的信号优化控制方法。利用软集合理论将关联性强的交叉口划分在同一个子区;采用基于共享函数的小生境技术调整群体中个体的适应度并自适应地调整算法的交叉概率Pc和变异概率Pm对遗传算法进行改进;使用改进的遗传算法对关联交叉口子区的平均延误时间D进行优化。路网实测数据的仿真实验表明本文方法对交叉口群进行了合理的子区划分,且改进的遗传算法在子区信号优化控制中迭代次数减少,使得交叉口的平均延误时间更短。 展开更多
关键词 信号优化控制 软集合理论 改进的遗传算法 平均延误时间
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变概率混合细菌觅食优化算法 被引量:6
19
作者 周文宏 雷欣 +1 位作者 姜建国 周佳薇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期960-964,共5页
针对细菌觅食优化算法寻优过程中精度差、易陷入早熟收敛等缺点,提出一种变概率混合细菌觅食优化算法。借鉴粒子群算法的信息共享机制,采用能综合反映细菌自身学习及群体合作的趋化方向,以提高算法的寻优精度和效率;基于群体适应度方差... 针对细菌觅食优化算法寻优过程中精度差、易陷入早熟收敛等缺点,提出一种变概率混合细菌觅食优化算法。借鉴粒子群算法的信息共享机制,采用能综合反映细菌自身学习及群体合作的趋化方向,以提高算法的寻优精度和效率;基于群体适应度方差理论引入变概率迁徙策略,帮助细菌快速跳出局部极值,避免了早熟收敛和精英细菌逃逸;采用改进型佳点集方法构造初始种群及迁徙后的新个体,保证了种群多样性和解空间随机性。实验结果表明,本文提出的算法在全局收敛能力及优化精度和速度方面均表现更优。 展开更多
关键词 细菌觅食优化算法 信息共享 群体适应度方差 变概率 改进型佳点集
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风光联合微电网系统电源优化配置 被引量:4
20
作者 卢锦玲 程晓悦 +1 位作者 徐超 张强 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1030-1036,共7页
考虑微电网中新能源发电出力相关性及不同负荷功率间的相关性,基于Copula理论分别建立新能源发电联合出力、不同负荷总功率概率分布模型,利用历史模拟法得到微电网运行规划中的风险价值,实现对微电网的风险评估。以考虑投资成本、低碳... 考虑微电网中新能源发电出力相关性及不同负荷功率间的相关性,基于Copula理论分别建立新能源发电联合出力、不同负荷总功率概率分布模型,利用历史模拟法得到微电网运行规划中的风险价值,实现对微电网的风险评估。以考虑投资成本、低碳费用、并网运行电能交易等综合经济成本为目标,构建微电网电源优化配置模型。采用改进入侵杂草优化算法求解最优方案。结果表明改进入侵杂草优化算法收敛速度快,寻优能力强。最后,采用算例分析微电网各单元相关性,阐明结合相关性建立的优化配置模型的优越性,验证模型和算法有效性。 展开更多
关键词 微电网电源优化配置 新能源发电 COPULA理论 风险价值 改进入侵杂草优化算法
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