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Application of Dynamic Programming Algorithm Based on Model Predictive Control in Hybrid Electric Vehicle Control Strategy 被引量:1
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作者 Xiaokan Wang Qiong Wang 《Journal on Internet of Things》 2020年第2期81-87,共7页
A good hybrid vehicle control strategy cannot only meet the power requirements of the vehicle,but also effectively save fuel and reduce emissions.In this paper,the construction of model predictive control in hybrid el... A good hybrid vehicle control strategy cannot only meet the power requirements of the vehicle,but also effectively save fuel and reduce emissions.In this paper,the construction of model predictive control in hybrid electric vehicle is proposed.The solving process and the use of reference trajectory are discussed for the application of MPC based on dynamic programming algorithm.The simulation of hybrid electric vehicle is carried out under a specific working condition.The simulation results show that the control strategy can effectively reduce fuel consumption when the torque of engine and motor is reasonably distributed,and the effectiveness of the control strategy is verified. 展开更多
关键词 State of charge model predictive control dynamic programming algorithm optimization
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Predictive Mathematical and Statistical Modeling of the Dynamic Poverty Problem in Burundi: Case of an Innovative Economic Optimization System
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作者 Fulgence Nahayo Ancille Bagorizamba +1 位作者 Marc Bigirimana Irene Irakoze 《Open Journal of Optimization》 2021年第4期101-125,共25页
The mathematical and statistical modeling of the problem of poverty is a major challenge given Burundi’s economic development. Innovative economic optimization systems are widely needed to face the problem of the dyn... The mathematical and statistical modeling of the problem of poverty is a major challenge given Burundi’s economic development. Innovative economic optimization systems are widely needed to face the problem of the dynamic of the poverty in Burundi. The Burundian economy shows an inflation rate of -1.5% in 2018 for the Gross Domestic Product growth real rate of 2.8% in 2016. In this research, the aim is to find a model that contributes to solving the problem of poverty in Burundi. The results of this research fill the knowledge gap in the modeling and optimization of the Burundian economic system. The aim of this model is to solve an optimization problem combining the variables of production, consumption, budget, human resources and available raw materials. Scientific modeling and optimal solving of the poverty problem show the tools for measuring poverty rate and determining various countries’ poverty levels when considering advanced knowledge. In addition, investigating the aspects of poverty will properly orient development aid to developing countries and thus, achieve their objectives of growth and the fight against poverty. This paper provides a new and innovative framework for global scientific research regarding the multiple facets of this problem. An estimate of the poverty rate allows good progress with the theory and optimization methods in measuring the poverty rate and achieving sustainable development goals. By comparing the annual food production and the required annual consumption, there is an imbalance between different types of food. Proteins, minerals and vitamins produced in Burundi are sufficient when considering their consumption as required by the entire Burundian population. This positive contribution for the latter comes from the fact that some cows, goats, fishes, ···, slaughtered in Burundi come from neighboring countries. Real production remains in deficit. The lipids, acids, calcium, fibers and carbohydrates produced in Burundi are insufficient for consumption. This negative contribution proves a Burundian food deficit. It is a decision-making indicator for the design and updating of agricultural policy and implementation programs as well as projects. Investment and economic growth are only possible when food security is mastered. The capital allocated to food investment must be revised upwards. Demographic control is also a relevant indicator to push forward Burundi among the emerging countries in 2040. Meanwhile, better understanding of the determinants of poverty by taking cultural and organizational aspects into account guides managers for poverty reduction projects and programs. 展开更多
关键词 Poverty Problem Mathematical Modeling Applied Statistics Operational Research Symplectic Partitioned Runge Kutta algorithm dynamic programming Matlab and Simulink AMPL KNITRO Gurobi Economic optimization Technology Transfer Incubation of Results Sustainable Development Goals
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A hybrid dynamic programming-rule based algorithm for real-time energy optimization of plug-in hybrid electric bus 被引量:21
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作者 ZHANG Ya Hui JIAO Xiao Hong +3 位作者 LI Liang YANG Chao ZHANG Li Peng SONG Jian 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2014年第12期2542-2550,共9页
The optimization of the control strategy of a plug-in hybrid electric bus(PHEB) for the repeatedly driven bus route is a key technique to improve the fuel economy. The widely used rule-based(RB) control strategy is la... The optimization of the control strategy of a plug-in hybrid electric bus(PHEB) for the repeatedly driven bus route is a key technique to improve the fuel economy. The widely used rule-based(RB) control strategy is lacking in the global optimization property, while the global optimization algorithms have an unacceptable computation complexity for real-time application. Therefore, a novel hybrid dynamic programming-rule based(DPRB) algorithm is brought forward to solve the global energy optimization problem in a real-time controller of PHEB. Firstly, a control grid is built up for a given typical city bus route, according to the station locations and discrete levels of battery state of charge(SOC). Moreover, the decision variables for the energy optimization at each point of the control grid might be deduced from an off-line dynamic programming(DP) with the historical running information of the driving cycle. Meanwhile, the genetic algorithm(GA) is adopted to replace the quantization process of DP permissible control set to reduce the computation burden. Secondly, with the optimized decision variables as control parameters according to the position and battery SOC of a PHEB, a RB control is used as an implementable controller for the energy management. Simulation results demonstrate that the proposed DPRB might distribute electric energy more reasonably throughout the bus route, compared with the optimized RB. The proposed hybrid algorithm might give a practicable solution, which is a tradeoff between the applicability of RB and the global optimization property of DP. 展开更多
关键词 plug-in hybrid electric bus (PHEB) control strategy optimization dynamic programming (DP) genetic algorithm (GA) city bus route
原文传递
Shape-sizing nested optimization of deployable structures using SQP 被引量:1
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作者 戴璐 关富玲 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第7期2915-2920,共6页
The potential role of formal structural optimization was investigated for designing foldable and deployable structures in this work.Shape-sizing nested optimization is a challenging design problem.Shape,represented by... The potential role of formal structural optimization was investigated for designing foldable and deployable structures in this work.Shape-sizing nested optimization is a challenging design problem.Shape,represented by the lengths and relative angles of elements,is critical to achieving smooth deployment to a desired span,while the section profiles of each element must satisfy structural dynamic performances in each deploying state.Dynamic characteristics of deployable structures in the initial state,the final state and also the middle deploying states are all crucial to the structural dynamic performances.The shape was represented by the nodal coordinates and the profiles of cross sections were represented by the diameters and thicknesses.SQP(sequential quadratic programming) method was used to explore the design space and identify the minimum mass solutions that satisfy kinematic and structural dynamic constraints.The optimization model and methodology were tested on the case-study of a deployable pantograph.This strategy can be easily extended to design a wide range of deployable structures,including deployable antenna structures,foldable solar sails,expandable bridges and retractable gymnasium roofs. 展开更多
关键词 deployable structures optimization minimum mass dynamic constraints SQP(sequential quadratic programming algorithm
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Optimal Tracking Control for a Class of Unknown Discrete-time Systems with Actuator Saturation via Data-based ADP Algorithm 被引量:4
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作者 SONG Rui-Zhuo XIAO Wen-Dong SUN Chang-Yin 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1413-1420,共8页
为有致动器浸透和未知动力学的分离时间的系统的一个班的一个新奇最佳的追踪控制方法在这份报纸被建议。计划基于反复的适应动态编程(自动数据处理) 算法。以便实现控制计划,一个 data-based 标识符首先为未知系统动力学被构造。由介绍... 为有致动器浸透和未知动力学的分离时间的系统的一个班的一个新奇最佳的追踪控制方法在这份报纸被建议。计划基于反复的适应动态编程(自动数据处理) 算法。以便实现控制计划,一个 data-based 标识符首先为未知系统动力学被构造。由介绍 M 网络,稳定的控制的明确的公式被完成。以便消除致动器浸透的效果, nonquadratic 表演功能被介绍,然后一个反复的自动数据处理算法被建立与集中分析完成最佳的追踪控制解决方案。为实现最佳的控制方法,神经网络被用来建立 data-based 标识符,计算性能索引功能,近似最佳的控制政策并且分别地解决稳定的控制。模拟例子被提供验证介绍最佳的追踪的控制计划的有效性。 展开更多
关键词 最优跟踪控制 离散时间系统 饱和执行器 DP算法 控制方案 神经网络 性能指标 系统动力学
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基于拉格朗日松弛及子问题解耦动态规划的周机组组合快速求解方法 被引量:1
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作者 刘与铮 丁涛 +6 位作者 肖杨 代江 田年杰 赵倩 唐翀 禤培正 程兰芬 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期173-181,190,共10页
当前逐渐增大的电力系统规模和逐渐拓展的模拟周期使得快速求解机组组合问题面临巨大挑战。提出一种基于拉格朗日松弛和子问题解耦动态规划的周机组组合快速求解方法,以提高周机组组合计算效率。引入拉格朗日对偶乘子对原始问题中的耦... 当前逐渐增大的电力系统规模和逐渐拓展的模拟周期使得快速求解机组组合问题面临巨大挑战。提出一种基于拉格朗日松弛和子问题解耦动态规划的周机组组合快速求解方法,以提高周机组组合计算效率。引入拉格朗日对偶乘子对原始问题中的耦合约束进行松弛,并分解得到若干单机组子问题;构建单机组子问题的状态转移图及状态转移成本,利用动态规划算法计算单机组最优状态转移,以获得单机组子问题最优解;对问题进行迭代求解直至收敛,从而快速得到周机组组合结果。将所提方法应用于IEEE 118节点系统、IEEE 300节点系统和贵州电网,验证其优异的计算效率。 展开更多
关键词 拉格朗日松弛 动态规划 机组组合 次梯度优化算法 分解协调
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雅砻江中下游梯级中长期联合优化调度消落水位分析 被引量:1
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作者 黄光伦 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期81-87,96,共8页
梯级水库消落水位是影响梯级水电站发电量的重要因素。随着具有多年调节性能的两河口水库的建成投运,确定两河口水库和下游锦屏一级、二滩水库联合调度的消落水位,提高雅砻江梯级发电量有待进一步研究。以梯级水电站发电量最大为目标,... 梯级水库消落水位是影响梯级水电站发电量的重要因素。随着具有多年调节性能的两河口水库的建成投运,确定两河口水库和下游锦屏一级、二滩水库联合调度的消落水位,提高雅砻江梯级发电量有待进一步研究。以梯级水电站发电量最大为目标,构建了雅砻江中下游梯级水电站联合优化调度模型,采用动态规划—逐步优化算法(DPPOA)进行求解,统计两河口、锦屏一级和二滩水电站消落水位、径流量和发电量信息,并采用K-means聚类算法开展梯级水电站中长期优化调度下消落水位与径流量、发电量之间的相关关系分析。研究结果表明:(1)相较梯级水电站常规调度多年平均发电量,联合优化调度可增加91.08亿kWh发电量(对应增幅为9.36%),且锦屏二级水电站作为高水头的水电站,增发电量更为明显;(2)对于大部分来水年份下,联合优化调度下两河口、锦屏一级和二滩水电站消落水位分别为2 800,1 825和1 175 m,相较常规调度,可增加40.43亿kWh发电量,对应发电量增幅为4.16%;(3)梯级水电站发电量与径流量呈现正相关关系,上游两河口水电站消落水位与入库径流量呈现负相关关系,而受上游电站径流调节影响,下游二滩水电站消落水位与径流量相关关系较弱。研究成果可为雅砻江中下游梯级联合调度和消落水位控制提供参考依据。 展开更多
关键词 雅砻江中下游梯级 联合优化调度 动态规划—逐步优化算法 K-MEANS聚类算法
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AI算法在物联网通信协议动态优化中的应用研究 被引量:1
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作者 袁婧 《长江信息通信》 2025年第3期206-209,共4页
针对物联网低功耗广域网(LPWAN)场景下通信协议优化问题,提出一种基于LSTM神经网络的AI算法驱动的动态优化方法。该方法首先建立了包含信号强度(RSSI)、链路质量指标(LQI)、剩余能量水平和信噪比(SNR)在内的网络状态数学描述模型,并以... 针对物联网低功耗广域网(LPWAN)场景下通信协议优化问题,提出一种基于LSTM神经网络的AI算法驱动的动态优化方法。该方法首先建立了包含信号强度(RSSI)、链路质量指标(LQI)、剩余能量水平和信噪比(SNR)在内的网络状态数学描述模型,并以能效比为核心的综合性能指标为优化目标。基于LSTM预测模型对网络状态进行动态感知,设计了面向低功耗场景的分级自适应的参数优化策略。同时,提出了完善的优化执行机制,包括多级性能保护等,确保优化过程的稳定性。实验结果表明,相比传统的固定参数配置方法,该AI算法驱动的方法在功耗效率、通信可靠性和网络容量等关键指标上均有显著改善,体现了更优异的动态优化能力。 展开更多
关键词 物联网 通信协议 动态优化 LSTM AI算法
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海上风电场场内集电线路优化
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作者 谭佳楠 张凌 韩超杰 《电工技术》 2025年第10期46-48,共3页
在海上风电场前期投资中,风电场集电线路海缆成本是影响项目全生命周期收益的重要环节。从海缆投资成本的经济性和集电线路方案的可靠性出发,自主研发海上风电场优化设计软件,综合利用数据接入技术和目标优化算法,减少风电机组之间的海... 在海上风电场前期投资中,风电场集电线路海缆成本是影响项目全生命周期收益的重要环节。从海缆投资成本的经济性和集电线路方案的可靠性出发,自主研发海上风电场优化设计软件,综合利用数据接入技术和目标优化算法,减少风电机组之间的海缆连接用量,降低风电场建设成本和场内输变电损耗,实现风电场集电线路的优化布局,并采用实例对软件进行了有效性论证,为集电线路方案优化设计提供一定的参考和指导。 展开更多
关键词 集电线路 寻优软件 动态规划算法 改进Kruskal算法
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基于融合算法的复杂优化问题求解与应用拓展
10
作者 刘广多 《数字通信世界》 2025年第5期7-9,共3页
在复杂科学与工程领域,复杂优化问题频现且求解困难。鉴于传统单一算法存在局限,本文聚焦动态规划与启发式算法结合展开研究,目的在于借助新兴技术拓展其应用,更好攻克此类难题。研究中,先是剖析二者结合的优势,又引入量子启发式算法优... 在复杂科学与工程领域,复杂优化问题频现且求解困难。鉴于传统单一算法存在局限,本文聚焦动态规划与启发式算法结合展开研究,目的在于借助新兴技术拓展其应用,更好攻克此类难题。研究中,先是剖析二者结合的优势,又引入量子启发式算法优化初始解生成,融入多智能体强化学习协同调整策略,并详细阐述具体结合方法与策略。随后通过选取旅行商等多类型优化问题实例开展对比实验,还在物流配送场景实践验证。结果显示,融合新技术后的结合方式在运行时间、求解质量等指标上较传统方法显著提升,应用中能降成本、提效率,该结合方式经创新拓展后,可为解决复杂优化问题提供有效路径。 展开更多
关键词 动态规划 启发式算法 复杂优化问题 量子启发式算法 多智能体强化学习 算法结合策略
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智能医技系统在医院的应用实践
11
作者 刘刚 任昊天 高甜 《计算机应用文摘》 2025年第21期152-154,共3页
智能医技系统通过多学科技术融合与医疗流程重构,为缓解医疗资源碎片化、患者候检时间长等问题提供了系统化解决方案。文章以金马医技系统在包头医学院第一附属医院的应用为例,探讨其分层架构设计与动态规划算法的协同机制,并对系统实... 智能医技系统通过多学科技术融合与医疗流程重构,为缓解医疗资源碎片化、患者候检时间长等问题提供了系统化解决方案。文章以金马医技系统在包头医学院第一附属医院的应用为例,探讨其分层架构设计与动态规划算法的协同机制,并对系统实际效能进行了验证。实证结果表明,系统部署后显著缩短了患者候诊时间,患者满意度综合评分明显提升,验证了智能医技系统在提升医院运行效率与就诊体验方面的有效性。 展开更多
关键词 智能医技系统 动态规划算法 医疗资源优化 HL7标准接口
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基于种群智能优化的无人水下航行器任务分配方法研究
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作者 任梓萌 裴立冠 《应用科技》 2025年第1期114-121,共8页
为满足多个无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)协同执行任务需求,提出基于种群智能优化的UUV任务分配方法。通过对多UUV执行任务情境进行分析,构建任务属性模型与任务分配优化模型,建立相应的目标函数与约束条件,根据实... 为满足多个无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)协同执行任务需求,提出基于种群智能优化的UUV任务分配方法。通过对多UUV执行任务情境进行分析,构建任务属性模型与任务分配优化模型,建立相应的目标函数与约束条件,根据实时在线任务分配特点,提出在线任务分配原则。基于动态交换目标算法思想,构建相应的动态降维规则,确定目标函数与约束条件;融合布谷鸟搜索算法、人工蜂群算法和混沌自适应搜索策略,根据不同寻优状态,构建3种对应的搜索机制,形成新的种群自适应优化算法,适应UUV任务分配最优解求取特点。通过仿真可得,本文算法寻优较快,可有效避免陷入局部最优,同时协同任务分配模型可有效用于预前任务分配和UUV突发任务实时在线任务分配场景。 展开更多
关键词 无人水下航行器 任务分配 自适应智能优化算法 预前任务分配模型 实时在线分配模型 动态降维规则 局部最优 混沌自适应搜索策略
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Optimal redundancy allocation for reliability systems with imperfect switching
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作者 Lun Ran Jinlin Li +1 位作者 Xujie Jia Hongrui Chu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第2期332-339,共8页
The problem of stochastically allocating redundant com- ponents to increase the system lifetime is an important topic of reliability. An optimal redundancy allocation is proposed, which maximizes the expected lifetime... The problem of stochastically allocating redundant com- ponents to increase the system lifetime is an important topic of reliability. An optimal redundancy allocation is proposed, which maximizes the expected lifetime of a reliability system with sub- systems consisting of components in parallel. The constraints are minimizing the total resources and the sizes of subsystems. In this system, each switching is independent with each other and works with probability p. Two optimization problems are studied by an incremental algorithm and dynamic programming technique respectively. The incremental algorithm proposed could obtain an approximate optimal solution, and the dynamic programming method could generate the optimal solution, 展开更多
关键词 optimal redundancy allocation PARALLEL imperfectswitching incremental algorithm dynamic programming.
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Parallel Minimax Searching Algorithm for Extremum of Unimodal Unbounded Function
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作者 Boris S. Verkhovsky 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2011年第9期549-561,共13页
In this paper we consider a parallel algorithm that detects the maximizer of unimodal function f(x) computable at every point on unbounded interval (0, ∞). The algorithm consists of two modes: scanning and detecting.... In this paper we consider a parallel algorithm that detects the maximizer of unimodal function f(x) computable at every point on unbounded interval (0, ∞). The algorithm consists of two modes: scanning and detecting. Search diagrams are introduced as a way to describe parallel searching algorithms on unbounded intervals. Dynamic programming equations, combined with a series of liner programming problems, describe relations between results for every pair of successive evaluations of function f in parallel. Properties of optimal search strategies are derived from these equations. The worst-case complexity analysis shows that, if the maximizer is located on a priori unknown interval (n-1], then it can be detected after cp(n)=「2log「p/2」+1(n+1)」-1 parallel evaluations of f(x), where p is the number of processors. 展开更多
关键词 Adversarial MINIMAX Analysis DESIGN Parameters dynamic programming FUNCTION Evaluation optimal algorithm PARALLEL algorithm System DESIGN Statistical Experiments Time Complexity Unbounded Search UNIMODAL FUNCTION
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面向智能车间的动态过道布置问题建模与优化 被引量:1
15
作者 张则强 赵敏捷 +1 位作者 刘思璐 计丹 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期17-23,101,共8页
针对传统过道布置鲜少考虑快速响应生产需求变化及加工产品组合的灵活性的不足,构建了一种双目标动态过道布置问题数学模型.通过调整不同阶段的设施位置,以达到总物料搬运成本及设施重组成本之和与布局面积最小化的目的.由于双目标动态... 针对传统过道布置鲜少考虑快速响应生产需求变化及加工产品组合的灵活性的不足,构建了一种双目标动态过道布置问题数学模型.通过调整不同阶段的设施位置,以达到总物料搬运成本及设施重组成本之和与布局面积最小化的目的.由于双目标动态过道布置问题具有多项式复杂程度的非确定性问题(NP-hard)的特征,因此又提出了一种基于帕累托(Pareto)占优的多目标改进猫群算法.首先将基本猫群算法离散化;然后引入帕累托占优思想和拥挤距离机制处理双目标结果,并嵌入变邻域搜索结构加快算法寻优;最后采用所提算法测试大量不同规模算例,并与其他算法结果进行对比,验证了该算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 过道布置问题 动态布局 猫群优化算法 多目标优化 混合整数规划模型
原文传递
泵站单机组优化调度组合改进粒子群算法 被引量:4
16
作者 代金汕 葛恒军 +1 位作者 阚永庚 仇锦先 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期978-986,1040,共10页
开展泵站节能降耗优化模型算法研究、实现泵站经济运行具有重要的现实意义。动态规划法在泵站优化调度模型求解中较为常用,针对动态规划法决策变量离散处理对精度的影响,引入决策变量在可行域内随机生成并不断更新的粒子群算法,并提出“... 开展泵站节能降耗优化模型算法研究、实现泵站经济运行具有重要的现实意义。动态规划法在泵站优化调度模型求解中较为常用,针对动态规划法决策变量离散处理对精度的影响,引入决策变量在可行域内随机生成并不断更新的粒子群算法,并提出“Sobol序列优化初始种群+实时调整惯性权重+正余弦替代学习因子”多策略融合的改进方法,通过4种基准函数性能测试,验证了改进粒子群算法在搜索能力和计算精度上有显著提升。在此基础上,将改进粒子群算法应用于某大型调水泵站以耗电费用最小为目标的单机组变速优化模型求解中,得到不同时段的最优决策方案及相应的目标最优值,并与动态规划法计算结果进行对比,2种方法最优决策过程基本一致,最优目标值精度相当。结果表明:粒子群算法组合改进策略是可行的,计算结果是可靠的,可以作为泵站优化调度模型求解的一种有效方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 组合改进策略 单机组 变速优化 动态规划
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沿海区域综合能源生产单元随机优化调度 被引量:2
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作者 潘越 林舜江 +2 位作者 梁炜焜 盛煊 刘明波 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1884-1895,I0021,I0022,共14页
为实现沿海区域的海上风电场、海上采气平台和陆上热电联供燃气电厂等多种能源生产子单元的协同化运行,考虑可再生能源出力和氢负荷的随机波动,提出沿海区域综合能源生产单元(coastal integrated energy production units,CIEPU)随机优... 为实现沿海区域的海上风电场、海上采气平台和陆上热电联供燃气电厂等多种能源生产子单元的协同化运行,考虑可再生能源出力和氢负荷的随机波动,提出沿海区域综合能源生产单元(coastal integrated energy production units,CIEPU)随机优化调度模型。采用参数化代价函数近似(parametric cost function approximation,PCFA)的动态规划算法求解随机优化调度模型。通过一种基于梯度下降的求解方法--Adadelta法,获得策略函数的一阶信息,并计算梯度平方的指数衰减平均值,以更新策略函数的迭代步长;对随机优化调度模型进行策略参数逼近,从而得到近似最优的策略参数,并逐一时段求解出CIEPU的最优调度计划。最后,以某个CIEPU为例,分析计算结果表明,所提出方法获得的优化调度方案可以提高CIEPU运行的经济性并降低碳排放量,验证了所提方法的准确性和高效性。 展开更多
关键词 综合能源生产单元 随机优化调度 近似动态规划 参数化代价函数近似 Adadelta算法
原文传递
基于DP-MSCAOA算法的梯级水库多目标防洪优化调度研究 被引量:4
18
作者 王必磊 李晓英 周小青 《水电能源科学》 北大核心 2024年第7期193-197,34,共6页
为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融... 为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融合动态规划、多策略协同阿基米德优化算法优势的DP-MSCAOA嵌套优化算法,并以资水某梯级水库为例,针对不同频率洪水进行多目标防洪联合优化调度,与常规调度结果和粒子群优化结果进行对比。结果表明,多目标联合优化调度模型削峰和错峰效果更优,验证了多目标联合优化调度模型的适用性及DP-MSCAOA嵌套优化算法的有效性,可为降低洪灾风险、缓解防洪压力提供技术支撑。 展开更多
关键词 多目标防洪 梯级水库 优化调度模型 多策略协同阿基米德优化算法 动态规划
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智慧园区无线传感网络能量均衡覆盖优化系统 被引量:4
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作者 艾雪瑞 许放 +2 位作者 曹瑾 刘琦 赵楠 《电子设计工程》 2024年第11期110-114,共5页
针对传统LEACH协议存在数据传输效率较低以及节点能量分布不均的缺陷,文中从功耗和效率层面出发,提出了一种无线传感网络能量均衡覆盖优化系统。对于节点能量分布不均的问题,设计了由剩余能量因子与距离因子所组成的系统权重因子,并根... 针对传统LEACH协议存在数据传输效率较低以及节点能量分布不均的缺陷,文中从功耗和效率层面出发,提出了一种无线传感网络能量均衡覆盖优化系统。对于节点能量分布不均的问题,设计了由剩余能量因子与距离因子所组成的系统权重因子,并根据该因子及竞争半径来选择簇头。同时基于遗传算法提出了一种单链多跳路由协议,进而提升了系统的功耗水平,解决了数据传输效率偏低的问题。以某智慧园区为模型进行的实验测试结果表明,所设计系统的存活节点个数、系统剩余能量以及数据包接收数量这三个指标均大幅领先,充分说明了改进后的算法能够有效减少系统的能量损耗并提升节点的利用率,使其可以存活至1200轮,从而延长整个WSN系统的运行周期。 展开更多
关键词 无线传感网络 动态簇头选择 遗传算法 能量均衡覆盖 多跳路由协议 通信系统优化
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一种限界优化方法求解航班着陆调度问题
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作者 冯小荣 张帅 +1 位作者 丘东林 王兴隆 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1024-1035,共12页
航空运输需求持续增长与枢纽终端区空域资源紧张的情况日益凸显,本文提出了一种限界优化的动态规划方法(Dynamic programming approach to limit optimization,DPALO)求解终端区航班着陆调度问题(Arrived landing problem,ALP)。首先建... 航空运输需求持续增长与枢纽终端区空域资源紧张的情况日益凸显,本文提出了一种限界优化的动态规划方法(Dynamic programming approach to limit optimization,DPALO)求解终端区航班着陆调度问题(Arrived landing problem,ALP)。首先建立了时间窗约束的航班着陆调度的离散化数学模型,推导了固定顺序下求解ALP的递推公式,并结合ALP问题特点,限界优化航班时间窗,并证明了所提方法不影响模型最优值的求解。其次,运用精英遗传算法、粒子群算法、线性循环交换和线性循环插空等方法调整航班序列,以期求得较优解。最后在OR‑Library数据集进行验证,实验结果表明,采用精英遗传算法调整航班着陆序列,DPALO的计算结果优于已知最优解(Best known values,BKV)、仿生算法(Bionic algorithm,BA)和位移决策算法(Displacement decision algorthm,DDA),与细胞自动机优化方法(Cellular automaton optimization,CAO)、紧致子序列算法(Compact subsequence algorithm,CSA)和滚动时域‑混合粒子群优化‑局部搜索算法(Rolling horizon framework hybrid particle swarm optimization local search algorithm,RH‑HPSO‑LS)的结果相近;DPALO的时间效率在小样本数据集上时间效率达到毫秒级,在大样本数据集上相较于CSA、CAO和RH‑HPSO‑LS分别提升了76.88%、89.11%和78.28%。 展开更多
关键词 航班着陆调度 时间窗约束 动态规划 遗传算法 粒子群算法
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