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水库防洪优化调度SA-POA算法研究与应用 被引量:1
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作者 任明磊 张俊彬 +2 位作者 宁亚伟 刘昌军 张静 《中国防汛抗旱》 2025年第3期4-8,共5页
高精度的优化算法可提升水库防洪优化调度效果。针对传统的逐步优化算法(POA)易陷入局部最优的问题,在POA计算框架上引入模拟退火算法(SA),提出了一种SA-POA算法。该方法通过一定概率舍弃优化方向的最优解,使优化结果不易陷入局部最优,... 高精度的优化算法可提升水库防洪优化调度效果。针对传统的逐步优化算法(POA)易陷入局部最优的问题,在POA计算框架上引入模拟退火算法(SA),提出了一种SA-POA算法。该方法通过一定概率舍弃优化方向的最优解,使优化结果不易陷入局部最优,从而提升求解质量。为了进一步验证该方法的实用效果,以河北唐县西大洋水库“23·7”流域性特大洪水为例,使用传统的POA算法、粒子群优化算法(PSO)、SA-POA算法进行求解并和规程调度结果进行对比。研究显示,在最大削峰准则下,SA-POA算法比POA算法削峰率提高了6.5%;在最高水位最低化准则下,SA-POA算法的最高库水位比POA算法低0.5 m。两种准则下SA-POA算法均表现出较优的求解性能。 展开更多
关键词 水库防洪优化调度 sa-POA算法 最大削峰准则 改进算法 海河“23·7”流域性特大洪水
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基于改进SA-TS算法的计算资源自动化调度系统
2
作者 李建军 李宇飞 +2 位作者 郭跃平 雷静彬 孙熊伟 《电子设计工程》 2025年第11期31-35,共5页
常规的自动化调度系统,在资源的匹配过程中计算较为冗杂,导致资源调度响应时间较长,并且负载均衡度较低。基于此,提出基于改进SA-TS算法的计算资源自动化调度系统。按照镜像叠加方式,对资源占用量进行计算,根据资源占用量计算出各类资... 常规的自动化调度系统,在资源的匹配过程中计算较为冗杂,导致资源调度响应时间较长,并且负载均衡度较低。基于此,提出基于改进SA-TS算法的计算资源自动化调度系统。按照镜像叠加方式,对资源占用量进行计算,根据资源占用量计算出各类资源需求量,基于改进SA-TS算法设置集中匹配与分散匹配两种匹配模式,根据需求量对资源进行匹配,构建自动化资源调度模型。根据资源匹配结果,设置不同的资源部署结构,根据结构对微服务数据特征进行提取,按照用户标识等信息,建立数据库E-R图,根据数据库对应图对所有信息进行映射,根据匹配结果进行资源分配,形成对云平台资源的自动化调度。对系统进行测试,结果表明,设计的系统调度时间较短,平均调度响应时间为13.2 ms,负载均衡度达到了4.4,应用效果较好。 展开更多
关键词 云平台 改进sa-TS算法 资源调度 集中匹配 资源需求 资源分配
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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
3
作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页
为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 模拟退火算法(sa) 径向基神经网络模型(RBF) 突发水污染 安全评价 内陆河
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基于PSO-SA算法的纺纱数据采集时延优化研究
4
作者 候松松 胡旭东 +4 位作者 戴宁 俞博 方辽辽 沈春娅 马惠东 《软件工程》 2025年第9期50-55,共6页
针对现阶段纺纱数据采集中数据量激增导致传输时延较大和数据缺失问题,设计了一种基于优先级的纺纱数据采集时延优化策略。该策略采用云-边-端协同架构,结合粒子群算法(PSO)与模拟退火算法(SA),实现任务优先级管理、动态任务分配和资源... 针对现阶段纺纱数据采集中数据量激增导致传输时延较大和数据缺失问题,设计了一种基于优先级的纺纱数据采集时延优化策略。该策略采用云-边-端协同架构,结合粒子群算法(PSO)与模拟退火算法(SA),实现任务优先级管理、动态任务分配和资源分配,确保数据采集时延最小化和关键数据的实时传输。实验结果表明,该策略显著减少了数据传输时间和数据丢失情况,提高了系统的响应速度与数据处理的可靠性,有效支撑纺纱生产过程的高效运行。 展开更多
关键词 纺纱设备 数据采集 优先级 时延优化 粒子群模拟退火算法
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基于IDBO-SA-LSTM的冷连轧轧制力预测方法
5
作者 苏九铮 胡文山 +2 位作者 雷忠诚 李坤杰 刘斌斌 《电子测量技术》 北大核心 2025年第8期24-33,共10页
为了解决传统轧制力模型预测精度低和DBO算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化算法的结合自注意力机制的长短期记忆网络轧制力预测模型。加入黄金正弦策略和动态权重系数并引入Circle混沌映射得到改进蜣螂优化(IDBO)... 为了解决传统轧制力模型预测精度低和DBO算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化算法的结合自注意力机制的长短期记忆网络轧制力预测模型。加入黄金正弦策略和动态权重系数并引入Circle混沌映射得到改进蜣螂优化(IDBO)算法,通过结合长短期记忆网络(LSTM)与自注意力机制(SA),建立IDBO-SA-LSTM冷轧轧制力预测模型,并与其他模型进行对比。采用6个不同的基准函数对优化算法进行测试,仿真实验表明IDBO算法比麻雀搜索算法、蜣螂优化算法、灰狼搜索算法等具有更快的收敛速度和寻优精度;采用某两机架冷连轧机组6554次现场作业数据进行轧制力预测实验,最终结果表明IDBO-SA-LSTM算法预测误差指标均小于其他对比模型,预测两道次轧制力±4%之内的命中率均大于99%,模型精度高,泛化能力好。 展开更多
关键词 冷连轧 轧制力预测 改进蜣螂算法 自注意力机制 长短期记忆网络
原文传递
基于PSO-SA算法涂布机伺服注液系统PID参数优化
6
作者 张明洁 廖映华 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期188-192,198,共6页
针对涂布机伺服注液系统存在开机响应慢、波动大、在涂布过程中转角处控制不线性等控制方面的问题,提出通过粒子群优化算法(PSO)和模拟退火优化算法(SA)相结合的粒子群-模拟退火优化算法(PSO-SA)来对控制器的Kp、Ki、Kd三个参数进行寻优... 针对涂布机伺服注液系统存在开机响应慢、波动大、在涂布过程中转角处控制不线性等控制方面的问题,提出通过粒子群优化算法(PSO)和模拟退火优化算法(SA)相结合的粒子群-模拟退火优化算法(PSO-SA)来对控制器的Kp、Ki、Kd三个参数进行寻优,然后将寻优得到的最优PID控制参数带入系统控制器以获得最优化控制的解决方案。首先,利用机理法建立伺服注液机构的数学模型;然后,再对PSO、SA、PS0-SA算法进行分析和性能比较,结果表明PSO-SA混合算法寻优能力最强和收敛速度最快;最后,利用SIMULINK建立控制系统仿真模型,并分别用PSO-SA混合算法、PSO算法、SA算法优化得到的优化PID参数带入模型,得到三种不同算法系统下控制系统的阶跃响应曲线和抗扰动曲线,并从使用性能方面对系统响应和抗扰动能力进行了对比分析。结果表明:对比三种算法控制的伺服注液系统,PSO-SA算法控制0超调、最短的时间3.28s得到稳定,且抗扰动能力最强;相对于PSO或SA算法,在巡边式涂布机伺服注液系统应用PSOSA算法可获得更迅速响应,系统运行也更稳定。 展开更多
关键词 巡边式涂布机 伺服注液 PSO算法 sa算法 PID控制 PID参数优化
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基于SA-PSO聚类的乘客出行规律和站点分类研究
7
作者 李飞羽 张鹏飞 《河北省科学院学报》 2025年第5期19-26,共8页
从AFC数据中挖掘出规律出行的乘客,并对该类乘客在早晚高峰出行的地铁站点进行分类,对交通管理部门引导乘客出行与缓解车厢和站点拥挤具有重要意义。本研究以AFC数据为基础,提出了一种基于SA-PSO聚类算法的乘客出行规律挖掘方法。利用... 从AFC数据中挖掘出规律出行的乘客,并对该类乘客在早晚高峰出行的地铁站点进行分类,对交通管理部门引导乘客出行与缓解车厢和站点拥挤具有重要意义。本研究以AFC数据为基础,提出了一种基于SA-PSO聚类算法的乘客出行规律挖掘方法。利用该方法基于广州地铁的AFC数据对乘客出行特征进行聚类分析,将城市地铁乘客主要分为2类,规律出行乘客(占比53.21%)和非规律出行乘客(占比46.79%);同时,基于城市POI数据及规律出行乘客的早晚高峰出行站点客流进行分析。结果表明,地铁站点可分为3类,即工作密集型、居住密集型及职住混合型。该研究可为交通管理部门制定更加精准的乘客出行引导策略及优化站内配置提供新的思路。 展开更多
关键词 AFC数据 出行特征 sa-PSO聚类算法 出行规律 POI数据 站点分类
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A Hybrid Dung Beetle Optimization Algorithm with Simulated Annealing for the Numerical Modeling of Asymmetric Wave Equations
8
作者 Wei Xu-ruo Bai Wen-lei +2 位作者 Liu Lu Li You-ming Wang Zhi-yang 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2024年第3期513-527,618,共16页
In the generalized continuum mechanics(GCM)theory framework,asymmetric wave equations encompass the characteristic scale parameters of the medium,accounting for microstructure interactions.This study integrates two th... In the generalized continuum mechanics(GCM)theory framework,asymmetric wave equations encompass the characteristic scale parameters of the medium,accounting for microstructure interactions.This study integrates two theoretical branches of the GCM,the modified couple stress theory(M-CST)and the one-parameter second-strain-gradient theory,to form a novel asymmetric wave equation in a unified framework.Numerical modeling of the asymmetric wave equation in a unified framework accurately describes subsurface structures with vital implications for subsequent seismic wave inversion and imaging endeavors.However,employing finite-difference(FD)methods for numerical modeling may introduce numerical dispersion,adversely affecting the accuracy of numerical modeling.The design of an optimal FD operator is crucial for enhancing the accuracy of numerical modeling and emphasizing the scale effects.Therefore,this study devises a hybrid scheme called the dung beetle optimization(DBO)algorithm with a simulated annealing(SA)algorithm,denoted as the SA-based hybrid DBO(SDBO)algorithm.An FD operator optimization method under the SDBO algorithm was developed and applied to the numerical modeling of asymmetric wave equations in a unified framework.Integrating the DBO and SA algorithms mitigates the risk of convergence to a local extreme.The numerical dispersion outcomes underscore that the proposed SDBO algorithm yields FD operators with precision errors constrained to 0.5‱while encompassing a broader spectrum coverage.This result confirms the efficacy of the SDBO algorithm.Ultimately,the numerical modeling results demonstrate that the new FD method based on the SDBO algorithm effectively suppresses numerical dispersion and enhances the accuracy of elastic wave numerical modeling,thereby accentuating scale effects.This result is significant for extracting wavefield perturbations induced by complex microstructures in the medium and the analysis of scale effects. 展开更多
关键词 FINITE-DIFFERENCE Asymmetric wave equation Numerical modeling DBO algorithm sa algorithm
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多子阵SAS方位空变运动补偿子孔径算法
9
作者 田振 张森 +1 位作者 庞立伟 唐劲松 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3293-3302,共10页
为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题,提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先,建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型,并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程... 为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题,提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先,建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型,并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程进行近似;然后,利用子孔径运动补偿和单基等效处理,将含有方位空变的侧摆和偏航误差的多子阵回波数据转换为理想的单阵回波数据;最后,利用经典的单阵频域逐线成像算法,实现快速运动补偿和高分辨成像。仿真实验与实测数据成像结果均验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 运动补偿 合成孔径声纳 子孔径算法 成像算法 方位空变
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Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA 被引量:4
10
作者 Jun Wang Xiaoguang Gao Yongwen Zhu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期628-639,共12页
An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missi... An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missile (SAM) tactical unit. The accomplishment process of target assignment (TA) task is analyzed. A firing advantage degree (FAD) concept of fire unit (FU) intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method. A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA. A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA. The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat. 展开更多
关键词 target assignment (TA) OPTIMIZATION ant colony optimization (ACO) algorithm simulated annealing sa algorithm hybrid optimization strategy.
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基于PSO-SA算法的源项反演方法研究 被引量:2
11
作者 刘璐 张绍阳 +1 位作者 冉思雨 沈柳彤 《现代电子技术》 北大核心 2024年第1期100-104,共5页
针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合... 针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合,对事故源项数据进行反演。实验结果显示:在所选监测点监测数据的反演实验中,基于粒子群-模拟退火算法(PSO-SA)结合了两种算法的优势,能够获得与期望值较为符合的反演结果。进一步分析了监测点数据误差及监测点数量对反演结果的影响,并将文中方法与粒子群算法(PSO)进行对比,同等条件下,较粒子群算法精度提高了8%,能够快速实现对大气污染源强和位置的准确估计。 展开更多
关键词 源项反演 大气污染 粒子群算法 模拟退火算法 高斯烟羽 自适应惯性权重
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不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法 被引量:2
12
作者 苏亚鹏 陈高曙 赵彤 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期411-426,共16页
样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法... 样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。 展开更多
关键词 不平衡样本 自适应损失 sa-YOLO算法 sa-Focal Loss函数 CSPDarknet53-SP网络架构
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基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究 被引量:7
13
作者 田水承 任治鹏 马磊 《煤炭技术》 CAS 2024年第1期114-118,共5页
为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单... 为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模拟退火算法(sa) 支持向量机(SVM) 煤层瓦斯含量 灰色关联分析(GRA)
原文传递
基于NSA/SA双模技术的锚点与非锚点精准切换对比
14
作者 李坤 孟建 +2 位作者 侯路 程辉 徐群 《粘接》 CAS 2024年第4期165-169,共5页
在5G基站的高层覆盖场景中,锚点与非锚点的切换是关键问题。锚点是提供稳定服务的主要基站,非锚点则是附近的辅助基站。通过设计优化算法来实现锚点与非锚点的切换可以提高网络资源利用效率和用户体验,进一步增强网络容量和性能。选择NS... 在5G基站的高层覆盖场景中,锚点与非锚点的切换是关键问题。锚点是提供稳定服务的主要基站,非锚点则是附近的辅助基站。通过设计优化算法来实现锚点与非锚点的切换可以提高网络资源利用效率和用户体验,进一步增强网络容量和性能。选择NSA/SA双模共享技术方案,确定5G基站高层覆盖场景部署情况,自行选择单锚点或双锚点共享载波方式。在移动性管理中获取5G基站高层覆盖场景,根据分流形式等特征定义锚点与非锚点的切换容量,以更新路径为前提设计切换流程。实验结果表明,在所提算法下可以保证锚点与非锚点的切换时延,且数据传输的丢包率可以控制在8%以内。 展开更多
关键词 锚点切换 优化算法 Nsa/sa双模共享技术
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基于改进人工势场法的避障路径规划研究 被引量:6
15
作者 纪苏宁 曹景胜 +1 位作者 刘世江 李刚 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期117-122,共6页
传统的人工势场法(APF)在路径规划领域因其简单性和高效性而被广泛采用,然而,这种方法往往会遇到局部最小值的问题,并且在动态环境中的适应性有限。为了解决这些问题,文中提出一种基于模拟退火算法(SA)改进的人工势场法。该改进方法结... 传统的人工势场法(APF)在路径规划领域因其简单性和高效性而被广泛采用,然而,这种方法往往会遇到局部最小值的问题,并且在动态环境中的适应性有限。为了解决这些问题,文中提出一种基于模拟退火算法(SA)改进的人工势场法。该改进方法结合人工势场法的实时避障能力和模拟退火法的全局优化特性,在所提出的改进方法中,通过在局部极小值附近添加随机目标点,使用模拟退火算法进行优化,从而有助于跳出局部最小值,并逐渐逼近全局最优或近似最优解。通过一系列的仿真实验表明,与传统人工势场法相比,基于模拟退火法的改进方法能够显著减少陷入局部最小值的情况,并在多种动态场景中表现出更强的鲁棒性和更优的路径规划效果。此外,该方法还展现了良好的实时性和适应性,能够满足车辆在复杂动态环境中进行避障和路径规划的需求。 展开更多
关键词 车辆路径规划 人工势场法 模拟退火算法 动态避障 局部极小值 随机目标点
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客户关系下的多仓库半开放式危险品运输路径优化
16
作者 王占中 吴智豪 刘文佳 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期741-748,共8页
在考虑客户关系的条件下,建立以运输总成本、运输风险和总延误时间最小化为目标的多仓库半开放式危险品运输路径优化模型,设计蚁群算法和模拟退火算法混合的蚁群‒模拟退火(ACO-SA)嵌套算法求解该模型。该嵌套算法运用邻接矛盾矩阵表示... 在考虑客户关系的条件下,建立以运输总成本、运输风险和总延误时间最小化为目标的多仓库半开放式危险品运输路径优化模型,设计蚁群算法和模拟退火算法混合的蚁群‒模拟退火(ACO-SA)嵌套算法求解该模型。该嵌套算法运用邻接矛盾矩阵表示客户关系,外层模拟退火算法负责修改危险品运输车辆与客户点的匹配关系,内层蚁群算法负责规划每辆车中具体的路径遍历顺序。将该嵌套算法应用于大小规模算例中,得到多个Pareto最优解,并与4种单一算法的求解结果进行比较,验证嵌套算法的有效性和可靠性。对比有无客户关系下两个算例的求解结果,证明客户间存在的合作或竞争关系将直接影响企业运输方案制定。 展开更多
关键词 危险品运输 半开放式 客户关系 邻接矛盾矩阵 蚁群‒模拟退火嵌套算法
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考虑多种交货期的柔性作业车间动态调度研究
17
作者 秦红斌 何子奇 +1 位作者 高文远 王鑫峰 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期81-88,共8页
为解决液压缸生产过程中存在强制交货期与柔性交货期并存的多交货期问题,构建以完工时间和机器碳排放量为优化目标的柔性作业车间绿色调度模型。采用基于事件动态调度策略来应对突发事件,并提出一种SA-NSGA-Ⅱ算法来求解该模型。SA-NSGA... 为解决液压缸生产过程中存在强制交货期与柔性交货期并存的多交货期问题,构建以完工时间和机器碳排放量为优化目标的柔性作业车间绿色调度模型。采用基于事件动态调度策略来应对突发事件,并提出一种SA-NSGA-Ⅱ算法来求解该模型。SA-NSGA-Ⅱ算法通过采用基于Tent混沌映射的初始化方式提高初始粒子质量;通过混合交叉变异方式增加种群多样性;通过引入模拟退火算法中Metropolis准则的概率突跳特性,提高算法跳出局部最优能力,加快模型求解速度并避免搜索陷入停滞。通过大量仿真试验及与其他4种算法的对比分析,验证了多交货期问题模型的合理性与SA-NSGA-Ⅱ算法的鲁棒性和优越性。最后,针对韶关某液压件制造企业实际生产过程中出现的紧急订单插入此类高频扰动事件进行建模与求解,验证了此动态调度策略的有效性。 展开更多
关键词 多交货期 动态调度 sa-NSGA-Ⅱ算法 METROPOLIS准则
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SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用 被引量:11
18
作者 徐艳春 王泉 +2 位作者 李振兴 李振华 吕密 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期143-149,共7页
针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),... 针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA-APSO算法在结果精度及稳定度上明显优于基本PSO。并将其应用于变压器油中局部放电的定位计算,将结果与基本PSO及自适应粒子群进行比较,结果表明基于SA-APSO的变压器油中局部放电超声定位方法能够实现全局精确定位,且结果稳定,综合误差小于3.7 mm。 展开更多
关键词 粒子群算法 sa—APSO算法 变压器 局部放电 超声波 定位
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基于SA算法的无绝缘轨道电路故障综合检测方法 被引量:17
19
作者 张友鹏 常高武 赵斌 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期68-72,共5页
针对遗传算法对无绝缘轨道电路进行故障综合检测时,存在检测结果精度低、耗时长以及实用性差等缺点,提出基于模拟退火算法的无绝缘轨道电路故障检测方法。建立以补偿电容为分界点,分段划分道砟区段的分路状态模型,运用该模型分析道砟电... 针对遗传算法对无绝缘轨道电路进行故障综合检测时,存在检测结果精度低、耗时长以及实用性差等缺点,提出基于模拟退火算法的无绝缘轨道电路故障检测方法。建立以补偿电容为分界点,分段划分道砟区段的分路状态模型,运用该模型分析道砟电阻、补偿电容与分段分路电流幅值包络之间的关系,在上述分析的基础上,从发送端到接收端,依次对每一段电流幅值包络利用模拟退火算法求得与之相对应的道砟电阻值和补偿电容值,实现轨道电路故障的综合检测。实验表明,本文所提出的故障检测方法能够准确检测多个电容故障,并反映出道砟电阻分段波动的情况。与遗传算法相比,该方法检测精度高、耗时短、实用性强,更加适合于无绝缘轨道电路故障综合检测。 展开更多
关键词 无绝缘轨道电路 故障检测 模拟退火算法 补偿电容 道砟电阻
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基于SA算法的灰色Verhulst模型在软土路基沉降预测中的应用 被引量:6
20
作者 邱红胜 赵勇强 +1 位作者 付绍卿 胡玉华 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第2期55-59,共5页
公路软土路基在施工完成后会产生较大的工后沉降,对后期的车辆通行有一定的影响,因此对软土路基的沉降预测进行了研究。根据实际工程中所测得的沉降数据,利用python编程语言的科学计算库,建立了非等时距灰色Verhulst模型。采用SA算法(... 公路软土路基在施工完成后会产生较大的工后沉降,对后期的车辆通行有一定的影响,因此对软土路基的沉降预测进行了研究。根据实际工程中所测得的沉降数据,利用python编程语言的科学计算库,建立了非等时距灰色Verhulst模型。采用SA算法(模拟退火算法)对模型进行优化,求得模型参数的最优解和最终沉降量,给出了路基随时间变化的沉降预测曲线,并与传统非等间隔灰色Verhulst模型曲线进行了对比和误差分析。结果表明:经SA算法优化后的模型能更好地反映软土路基的沉降规律,可较好地应用于软土路基的沉降预测研究中。 展开更多
关键词 道路工程 路基沉降预测 非等时距灰色Verhulst模型 软土路基 sa算法
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