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Well production optimization using streamline features-based objective function and Bayesian adaptive direct search algorithm 被引量:4
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作者 Qi-Hong Feng Shan-Shan Li +2 位作者 Xian-Min Zhang Xiao-Fei Gao Ji-Hui Ni 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2022年第6期2879-2894,共16页
Well production optimization is a complex and time-consuming task in the oilfield development.The combination of reservoir numerical simulator with optimization algorithms is usually used to optimize well production.T... Well production optimization is a complex and time-consuming task in the oilfield development.The combination of reservoir numerical simulator with optimization algorithms is usually used to optimize well production.This method spends most of computing time in objective function evaluation by reservoir numerical simulator which limits its optimization efficiency.To improve optimization efficiency,a well production optimization method using streamline features-based objective function and Bayesian adaptive direct search optimization(BADS)algorithm is established.This new objective function,which represents the water flooding potential,is extracted from streamline features.It only needs to call the streamline simulator to run one time step,instead of calling the simulator to calculate the target value at the end of development,which greatly reduces the running time of the simulator.Then the well production optimization model is established and solved by the BADS algorithm.The feasibility of the new objective function and the efficiency of this optimization method are verified by three examples.Results demonstrate that the new objective function is positively correlated with the cumulative oil production.And the BADS algorithm is superior to other common algorithms in convergence speed,solution stability and optimization accuracy.Besides,this method can significantly accelerate the speed of well production optimization process compared with the objective function calculated by other conventional methods.It can provide a more effective basis for determining the optimal well production for actual oilfield development. 展开更多
关键词 Well production Optimization efficiency Streamline simulation Streamline feature Objective function Bayesian adaptive direct search algorithm
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A New 3D Wireless Directional Sensing Model and Coverage Enhancement Algorithm
2
作者 Xiaojun Bi Pengfei Diao 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2016年第1期41-45,共5页
Coverage control for each sensor is based on a 2D directional sensing model in directional sensor networks conventionally. But the 2D model cannot accurately characterize the real environment. In order to solve this p... Coverage control for each sensor is based on a 2D directional sensing model in directional sensor networks conventionally. But the 2D model cannot accurately characterize the real environment. In order to solve this problem,a new 3D directional sensor model and coverage enhancement algorithm is proposed. We can adjust the pitch angle and deviation angle to enhance the coverage rate. And the coverage enhancement algorithm is based on an improved gravitational search algorithm. In this paper the two improved strategies of GSA are directional mutation strategy and individual evolution strategy. A set of simulations show that our coverage enhancement algorithm has a good performance to improve the coverage rate of the wireless directional sensor network on different number of nodes,different virtual angles and different sensing radius. 展开更多
关键词 3D WIRELESS directional sensor network COVERAGE ENHANCEMENT GRAVITATIONAL search algorithm
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Biologically Inspired Node Generation Algorithm for Path Planning of Hyper-redundant Manipulators Using Probabilistic Roadmap 被引量:2
3
作者 Eric Lanteigne Amor Jnifene 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2014年第2期153-161,共9页
This article describes a biologically inspired node generator for the path planning of serially connected hyper-redundant manipulators using probabilistic roadmap planners. The generator searches the configuration spa... This article describes a biologically inspired node generator for the path planning of serially connected hyper-redundant manipulators using probabilistic roadmap planners. The generator searches the configuration space surrounding existing nodes in the roadmap and uses a combination of random and deterministic search methods that emulate the behaviour of octopus limbs. The strategy consists of randomly mutating the states of the links near the end-effector, and mutating the states of the links near the base of the robot toward the states of the goal configuration. When combined with the small tree probabilistic roadmap planner, the method was successfully used to solve the narrow passage motion planning problem of a 17 degree-of-freedom manipulator. 展开更多
关键词 Path planning hyper-redundant manipulators probabilistic road map(PRM) quasi-deterministic node generation bi-directional search algorithm.
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一种改进的跳点搜索移动机器人路径规划算法 被引量:3
4
作者 焦嵩鸣 梁嘉义 +2 位作者 杨晨渤 李真真 单正文 《信息与控制》 北大核心 2025年第3期525-535,共11页
针对跳点搜索(jump point search,JPS)算法路径存在斜向穿越障碍物、搜索过程中存在较多冗余跳点、路径拐点多且靠近障碍物的问题,提出一种安全快速的跳点搜索(safe fast jump point search,SFJPS)算法。该算法重新定义跳点判断规则,使... 针对跳点搜索(jump point search,JPS)算法路径存在斜向穿越障碍物、搜索过程中存在较多冗余跳点、路径拐点多且靠近障碍物的问题,提出一种安全快速的跳点搜索(safe fast jump point search,SFJPS)算法。该算法重新定义跳点判断规则,使生成的跳点均为安全跳点,解决了路径中斜向穿越障碍物的情况;加入基于角度的搜索方向优先级判断,有效减少了搜索过程中的冗余节点,加快了搜索速度;基于Bresenham算法对路径上的跳点进行关键跳点筛选,关键跳点生成的路径拐点明显减少,贴近障碍物的路径长度大幅减小,整体路径长度也有所减小。结果表明在不同场景下本文算法相较于A*算法和JPS算法,路径长度分别最大减小了5.42%和4.48%,搜索时间分别最大缩短了98.33%和67.83%,搜索节点数最大减少了99.08%和56.72%,路径拐点数分别最大减少了90.91%和83.33%。相较于Theta*算法路径长度增加了1.17%,搜索时间缩短了91.07%,搜索节点数减少了98.9%。仿真试验证明本文算法规划速度快,路径安全且拐点更少,更加适用于移动机器人路径规划问题。 展开更多
关键词 路径规划 跳点搜索 移动机器人 方向优先级 BRESENHAM算法
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不同优化算法在林分经营中的应用与对比研究
5
作者 罗隽泳 金星姬 +1 位作者 Timo Pukkala 郝元朔 《西南林业大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第3期184-193,共10页
引入一种控制参数少、寻优机制强的人工蜂群算法(ABC),以红松人工林为例基于净现值(NPV)最大为目标优化林分经营措施,并同Hooke&Jeeves直接搜索算法、差分进化算法(DE)、进化策略算法(ES)和粒子群优化算法(PSO)进行对比评估,探讨AB... 引入一种控制参数少、寻优机制强的人工蜂群算法(ABC),以红松人工林为例基于净现值(NPV)最大为目标优化林分经营措施,并同Hooke&Jeeves直接搜索算法、差分进化算法(DE)、进化策略算法(ES)和粒子群优化算法(PSO)进行对比评估,探讨ABC算法参数配置及各算法特性。通过模拟器推演标准红松人工林的生长及经营过程,以NPV为经营目标,遍历ABC算法参数组合,确定最优参数。结果表明:根据ABC算法参数寻优结果显示,随着蜂群规模大小增加NPV呈上升趋势,当蜂群大小为90时NPV均高于385500元/hm^(2)。NPV均值的排序为PSO>ABC>DE>ES>HJ,变异系数的排序为DE<PSO<ABC<ES<HJ;当仅将群体大小减少到5,而其他参数保持最优时,NPV均值排序为ABC>DE>PSO>ES,变异系数排序为DE<ABC<PSO<ES。本研究系统评估了5种林分经营优化算法在最优参数配置下的性能,整体上,DE、PSO和ABC算法均表现优异且能维持候选解的多样性,在处理复杂优化问题时,ABC算法的执行效率颇具优势。通过对比,本研究评估了5种算法优化经营措施的可行性,为ABC算法在林分经营优化中的应用提供了参考。 展开更多
关键词 红松 人工林 经营优化 人工蜂群算法 直接搜索算法
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西江流域水库群调度对非一致性入库径流的敏感性响应特征
6
作者 任康 周子航 +1 位作者 李昕媛 黄强 《水资源保护》 北大核心 2025年第6期139-148,共10页
为揭示西江流域水库群调度对非一致性入库径流的响应特征,实现水库适应性调度运行,采用进化多目标直接策略搜索算法,构建了西江流域水库群多目标优化调度模型,求解得到权衡发电、生态、水位多目标的最优解,并在一致性和非一致性径流条件... 为揭示西江流域水库群调度对非一致性入库径流的响应特征,实现水库适应性调度运行,采用进化多目标直接策略搜索算法,构建了西江流域水库群多目标优化调度模型,求解得到权衡发电、生态、水位多目标的最优解,并在一致性和非一致性径流条件下,采用敏感性分析方法对最优解重新评估,揭示了调度目标对入库径流的敏感性响应特征。结果表明:梧州站生态缺水率和水位风险率与西江流域水库群平均出力存在显著竞争关系,调度目标对入库径流的敏感性在不同最优解间差异不显著,但对非一致性径流响应更敏感;非一致性径流丰枯变化更加显著,在一定程度上增大了梯级水库群平均出力,使梧州站生态缺水率和水位风险率更高。 展开更多
关键词 水库群调度 非一致性径流 多目标优化调度模型 直接策略搜索算法 敏感性分析方法 西江流域
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基于策略搜索算法的出口集装箱翻箱作业优化
7
作者 陈逸飞 韩晓龙 牛雅凡 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期362-372,共11页
随着港口物流在集装箱码头的高速发展,在自动化集装箱码头中,堆场出口集装箱贝位翻箱问题备受关注。考虑堆场出口集装箱贝位翻箱问题,设计不同集装箱分布下的启发式翻箱规则,并在处理空栈与特殊栈时进行细致的优化,提出基于策略的快速... 随着港口物流在集装箱码头的高速发展,在自动化集装箱码头中,堆场出口集装箱贝位翻箱问题备受关注。考虑堆场出口集装箱贝位翻箱问题,设计不同集装箱分布下的启发式翻箱规则,并在处理空栈与特殊栈时进行细致的优化,提出基于策略的快速求解算法。基于该算法引入规则得分,构建基于规则排序的分支定界算法和定向搜索算法,分支定界算法可求得该问题最优解,而定向搜索算法可在较短时间内求得较优可行解。算例结果表明,基于规则排序的分支定界算法与定向搜索算法在小规模算例上均能高效求解,并且在大规模算例中,通过与现有研究求解算法对比,基于规则排序的分支定界算法与定向搜索算法求解效率提升近47.78%和56.59%。 展开更多
关键词 翻箱问题 启发式算法 分支定界算法 定向搜索算法 自动化集装箱码头
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基于自适应启发函数和逆向寻优策略的改进A^(*)移动机器人路径规划算法 被引量:2
8
作者 宋卫猛 王毅 《计算机测量与控制》 2025年第1期173-180,共8页
移动机器人大多数情况都是在室外和室内障碍物环境下进行移动;因此,在这些障碍物环境中,高效率、短路径和少转折点的路径规划算法对移动机器人导航至关重要;针对在室外和室内障碍物环境下A^(*)算法无法同时保持高效率、短路径和少转折... 移动机器人大多数情况都是在室外和室内障碍物环境下进行移动;因此,在这些障碍物环境中,高效率、短路径和少转折点的路径规划算法对移动机器人导航至关重要;针对在室外和室内障碍物环境下A^(*)算法无法同时保持高效率、短路径和少转折点的问题,提出了一种基于自适应启发函数和逆向寻优策略的改进A^(*)算法;通过增加自适应权重系数、引入父节点的影响力并对搜索方向进行筛选,减少了搜索面积,提高了搜索效率;采用逆向寻优策略对路径进行进一步优化,缩短了路径长度,减少了转折点数量;为了评估改进A^(*)算法的性能,在仿真实验中设置常见的室外和室内障碍物环境并与A^(*)算法对比;仿真实验结果表明,改进A^(*)算法在效率、路径长度和转折点数量方面具有显著优势,能够有效地应用于移动机器人的导航中。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 自适应启发函数 筛选搜索方向 路径优化
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改进A*与DWA融合算法的无人车路径规划研究
9
作者 王若铭 凌铭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期143-146,共4页
传统的规划算法在无人车路径规划方面存在效率低、不适用于动态环境、计算量大等缺点。针对上述问题,提出一种改进A*算法与动态窗口法(DWA)相结合的无人车动态路径规划方法。首先,在DWA算法中添加碰撞风险函数评价得分,提高评价算法得分... 传统的规划算法在无人车路径规划方面存在效率低、不适用于动态环境、计算量大等缺点。针对上述问题,提出一种改进A*算法与动态窗口法(DWA)相结合的无人车动态路径规划方法。首先,在DWA算法中添加碰撞风险函数评价得分,提高评价算法得分;其次,将A*算法提取的关键点作为DWA算法的暂时目标点,使搜索方向减少为5个;最后,将A*算法的路径关键点作为DWA算法的临时终点,实现两种算法的融合。仿真结果表明:与传统人工势场法、快速搜索随机树(RRT)、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法相比,新的融合算法时间减少了11.71 s,同比降低了6.91%;路径长度减少3.093 m,同比减少了4.16%;平均线速度增加了2.96%。所提算法在保证路径较为平滑的同时,能够使路径更加合理高效。 展开更多
关键词 无人车 路径规划 A*算法 动态窗口法(DWA) 搜索方向 碰撞风险函数
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基于安全邻域和路径效率优化的融合路径规划算法
10
作者 郭守杰 田建艳 +1 位作者 王素钢 翟鑫鹏 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期110-118,共9页
提出了一种基于安全邻域和路径效率优化的融合路径规划算法。首先,采用安全邻域、偏差函数、动态权重的启发函数,改进A^(*)算法的代价函数,并在路径搜索过程中优化搜索方向策略,提高了路径安全性和搜索效率,减少了搜索节点数目;其次,对... 提出了一种基于安全邻域和路径效率优化的融合路径规划算法。首先,采用安全邻域、偏差函数、动态权重的启发函数,改进A^(*)算法的代价函数,并在路径搜索过程中优化搜索方向策略,提高了路径安全性和搜索效率,减少了搜索节点数目;其次,对得到的规划路径进行两次筛选,减少路径冗余;然后,改进动态窗口法的评价函数,并与改进的A^(*)算法进行融合,实现随机避障;最后,通过不同场景栅格地图进行仿真和机器人实验验证。实验结果表明,所提融合算法能够有效应对不同场景下的路径规划问题,完成随机避障,提高了规划路径的安全性和效率。 展开更多
关键词 A^(*)算法 安全邻域 偏差函数 动态权重 搜索方向 随机避障
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基于AMESim和SSA-CNN-BiLSTM的液压启闭机故障诊断
11
作者 刘英杰 刘鹏鹏 +1 位作者 张荣荣 董詠依 《机床与液压》 北大核心 2025年第15期166-173,共8页
液压启闭机广泛应用于各大水利水电工程中,是负责开启和关闭闸门的专用设备,其故障具有低概率、高隐蔽性等特点。为解决液压启闭机在日常工作中实际收集故障参数不足且难度较大的问题,借助仿真软件AMESim搭建液压启闭机简易工作机制模... 液压启闭机广泛应用于各大水利水电工程中,是负责开启和关闭闸门的专用设备,其故障具有低概率、高隐蔽性等特点。为解决液压启闭机在日常工作中实际收集故障参数不足且难度较大的问题,借助仿真软件AMESim搭建液压启闭机简易工作机制模型。以液压泵泄漏、电磁换向阀失效、液压缸泄漏、液压油混入空气、先导溢流阀堵塞和过滤阀堵塞6种故障工况为研究对象,通过调整模型参数来收集故障数据。搭建麻雀搜索算法(SSA)优化CNN-BiLSTM网络,并将其与几种诊断模型进行对比。结果表明:所构建的SSA-CNN-BiLSTM比其他方法拥有更高的准确度和效率,准确率达到95.23%;在训练次数为300时,数据已接近收敛,函数的损失率维持在0.2%左右;对于随机选取的测试集样本,拟合值与真实值高度相符。 展开更多
关键词 液压启闭机 麻雀搜索算法(SSA) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期神经网络(BiLSTM) 故障诊断 AMESIM仿真
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基于SSA-CNN-BiLSTM对光伏功率预测
12
作者 刘祉妤 王鹤炅 《现代工业经济和信息化》 2025年第1期235-236,共2页
为了更加准确预测光伏功率,提出一种基于麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型。考虑到光伏功率受环境因素影响较大,通过CNN对输入数据进行特征提取,然后通过BiLSTM对光伏功率进行预测,进一步利用SSA对CNN-BiLSTM模型的超参数进行优化,经过... 为了更加准确预测光伏功率,提出一种基于麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型。考虑到光伏功率受环境因素影响较大,通过CNN对输入数据进行特征提取,然后通过BiLSTM对光伏功率进行预测,进一步利用SSA对CNN-BiLSTM模型的超参数进行优化,经过多次迭代得到最终结果。 展开更多
关键词 光伏功率预测 麻雀搜索算法 卷积神经网络 双向长短期记忆网络
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基于负荷时序分解及组合模型优化的超短期负荷预测
13
作者 郝广涛 解学帅 +2 位作者 林楠 李思远 詹宏昊 《莆田学院学报》 2025年第5期71-78,共8页
提出考虑负荷时序分解及预测模型组合优化的超短期负荷预测模型。首先,利用自适应啁啾模态分解方法对原始负荷数据进行自适应分解,得到若干个相对有规律的子序列;其次,将循环神经网络(recurrent neural network,RNN)与双向长短期记忆(bi... 提出考虑负荷时序分解及预测模型组合优化的超短期负荷预测模型。首先,利用自适应啁啾模态分解方法对原始负荷数据进行自适应分解,得到若干个相对有规律的子序列;其次,将循环神经网络(recurrent neural network,RNN)与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络结合,构建RNN-BiLSTM组合模型;再次,使用麻雀搜索算法优化RNN-BiLSTM组合模型的超参数,解决模型参数取值不同导致预测结果不稳定问题;最后,通过实际算例的仿真验证,证明所提出模型的有效性。 展开更多
关键词 负荷预测 自适应啁啾模态分解 循环神经网络 双向长短期记忆网络 麻雀搜索算法
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改进布谷鸟算法求解多维复杂函数优化问题
14
作者 刘晓珍 毛艺楠 《电脑与电信》 2025年第1期23-26,31,共5页
针对布谷鸟算法的不足之处,提出一种融合差分变异机制及瑞利分布的自适应布谷鸟算法(DERCS)。初始化种群时引入让鸟巢位置分布更加均匀的Logistic混沌映射;全局搜索阶段,引入具有瑞丽分布的步长缩放因子,使鸟巢位置移动具有自适应性,增... 针对布谷鸟算法的不足之处,提出一种融合差分变异机制及瑞利分布的自适应布谷鸟算法(DERCS)。初始化种群时引入让鸟巢位置分布更加均匀的Logistic混沌映射;全局搜索阶段,引入具有瑞丽分布的步长缩放因子,使鸟巢位置移动具有自适应性,增强算法的搜索能力;局部搜索阶段,融合差分定向变异策略,根据决策随机数与发现概率的比较,采取不同方向的位置移动,有效提高局部搜索的探测能力。通过仿真实验验证,DERCS算法的整体寻优性能得到提升,稳定性进一步增强。 展开更多
关键词 布谷鸟算法 瑞丽分布 步长缩放因子 差分定向变异机制
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基于方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测方法 被引量:11
15
作者 王海 蔡英凤 +1 位作者 林国余 张为公 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期119-126,共8页
针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣... 针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角,再采用方向可变Haar特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型,利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法,提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10 000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明:检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测,在晴好天气检测率为99.9%,不良天气检测率为99.7%。 展开更多
关键词 车道线检测 方向可变Haar特征 边缘分布函数 单方向搜索算法 双曲线模型
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混凝土配合比设计及强度预测 被引量:10
16
作者 曹兴龙 王起才 鲍学英 《硅酸盐通报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期639-643,共5页
为了优化混凝土配合比,采用直接搜索算法对既有的混凝土配合比进行优化设计;为了提高BP神经网络的预测精度,利用遗传算法对普通BP神经网络的权值和阈值进行优化,充分发挥BP神经网络处理非线性问题的能力强、收敛速度快、预测精度高的优... 为了优化混凝土配合比,采用直接搜索算法对既有的混凝土配合比进行优化设计;为了提高BP神经网络的预测精度,利用遗传算法对普通BP神经网络的权值和阈值进行优化,充分发挥BP神经网络处理非线性问题的能力强、收敛速度快、预测精度高的优点,以既有混凝土配合比为训练样本,对优化后的混凝土强度进行预测,预测精度得到了大幅度提高,经实验验证,该配合比下的混凝土不仅满足功能性、工作性以及耐久性要求,而且大幅节约原材料成本。 展开更多
关键词 直接搜索算法 遗传算法 BP神经网络 混凝土 强度预测
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提升系统阻尼的多STATCOM阻尼控制器协调控制研究 被引量:12
17
作者 高磊 刘玉田 +2 位作者 汤涌 艾东平 褚晓杰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第25期68-77,13,共10页
柔性交流输电装置(flexible AC transmission system,FACTS)在提升电网安全稳定和运行效率方面发挥了重要的作用,研究多FACTS控制器间的交互影响及协调控制方法具有重要的现实意义。研究多静态同步补偿器(staticsynchronous compensator... 柔性交流输电装置(flexible AC transmission system,FACTS)在提升电网安全稳定和运行效率方面发挥了重要的作用,研究多FACTS控制器间的交互影响及协调控制方法具有重要的现实意义。研究多静态同步补偿器(staticsynchronous compensator,STATCOM)在提升系统阻尼方面的协调控制问题,并针对多个STATCOM阻尼控制器之间存在的负交互影响,提出一种基于模式自适应直接搜索(mesh adaptive direct search,MADS)算法的多STATCOM阻尼控制器协调控制方法,该方法使用频域设计思想保证了控制器多运行方式下的鲁棒性,同时使用MADS算法保证多控制器的协调运行能力,最终实现多台STATCOM阻尼控制器的协调运行与控制。仿真结果验证了该方法的正确性以及在实际电网中应用的可行性。 展开更多
关键词 多静态同步补偿器 阻尼控制器 协调控制 模式自适应直接搜索算法
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基于启发式策略的最短路径算法 被引量:9
18
作者 陈曦 费奇 李炜 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期4-6,共3页
在讨论经典Dijkstra算法和启发式策略算法(A*,矩形算法等)的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的动态方向限制搜索算法用于求解道路网络中两节点之间最短路径.该算法结合人类的搜索思路和动态灵活的处理方式,对最短路径算法的搜索策略进... 在讨论经典Dijkstra算法和启发式策略算法(A*,矩形算法等)的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的动态方向限制搜索算法用于求解道路网络中两节点之间最短路径.该算法结合人类的搜索思路和动态灵活的处理方式,对最短路径算法的搜索策略进行改进,动态改变搜索限制区域,减少计算时间.该算法不仅可以单独提高计算最短路径的效率,而且与其他算法结合起来还可取得更好的效果.实际结果证明动态方向限制搜索算法比经典Dijkstra算法减少近50%的搜索节点数和搜索时间. 展开更多
关键词 DIJKSTRA算法 最短路径 启发式策略 动态方向限制搜索算法
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考虑大变形的大展弦比机翼气动弹性优化设计 被引量:4
19
作者 王斐 李秋彦 +1 位作者 谢长川 孟杨 《四川理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2017年第2期42-48,共7页
针对大展弦比机翼飞机自身特点,在结构大变形情况下,将弹性力学几何非线性理论引入到大柔性飞行器的气动弹性力学分析中,建立完整的几何非线性气动弹性分析方法框架。该方法主要包含两方面:结构非线性刚度和曲面气动力的计算。结合优化... 针对大展弦比机翼飞机自身特点,在结构大变形情况下,将弹性力学几何非线性理论引入到大柔性飞行器的气动弹性力学分析中,建立完整的几何非线性气动弹性分析方法框架。该方法主要包含两方面:结构非线性刚度和曲面气动力的计算。结合优化设计,为了提高优化设计效率,针对迭代过程进行有效简化。基于ISIGHT优化平台,发展一种适用于初步设计阶段大展弦比机翼在大变形情况下的气动弹性优化设计方法,有效地避免了结构大变形情况下线性气动弹性分析造成的设计偏差。为了摆脱对初始设计点的依赖,结合局部算法,采用组合优化策略,开展了大展弦比机翼的几何非线性气动弹性优化设计,首先应用蚁群算法定位目标极值在设计空间中所处的区域,再应用直接搜索算法对该区域精确寻优,获得更加准确的设计结果。 展开更多
关键词 气动弹性 大展弦比 几何非线性 气动弹性优化设计 直接搜索法 蚁群算法
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基于遗传算法和直接搜索策略的PID整定研究 被引量:8
20
作者 江金龙 薛云灿 杨启文 《计算机仿真》 CSCD 2005年第12期139-142,共4页
该文在详细分析遗传算法和直接搜索法优缺点的基础上提出了一种基于遗传算法和直接搜索策略的混合优化算法。该算法既具有遗传算法的全局寻优能力,又具有直接搜索法的局部寻优能力。可大大提高寻优的精度和速度。该混合算法先用遗传算... 该文在详细分析遗传算法和直接搜索法优缺点的基础上提出了一种基于遗传算法和直接搜索策略的混合优化算法。该算法既具有遗传算法的全局寻优能力,又具有直接搜索法的局部寻优能力。可大大提高寻优的精度和速度。该混合算法先用遗传算法对给定区域进行全局的粗略搜索,然后用直接搜索法对其中部分较优个体进行局部的精细搜索。应用于PID自整定的仿真实验表明该算法可节约绝大部分的进化代数,极大地提高寻优的速度,同时,PID整定的参数一致性好,具有比遗传退火策略更一致的寻优精度。 展开更多
关键词 遗传算法 直接搜索法 控制器 PID整定
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