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Grid-Connected/Islanded Switching Control Strategy for Photovoltaic Storage Hybrid Inverters Based on Modified Chimpanzee Optimization Algorithm
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作者 Chao Zhou Narisu Wang +1 位作者 Fuyin Ni Wenchao Zhang 《Energy Engineering》 EI 2025年第1期265-284,共20页
Uneven power distribution,transient voltage,and frequency deviations are observed in the photovoltaic storage hybrid inverter during the switching between grid-connected and island modes.In response to these issues,th... Uneven power distribution,transient voltage,and frequency deviations are observed in the photovoltaic storage hybrid inverter during the switching between grid-connected and island modes.In response to these issues,this paper proposes a grid-connected/island switching control strategy for photovoltaic storage hybrid inverters based on the modified chimpanzee optimization algorithm.The proposed strategy incorporates coupling compensation and power differentiation elements based on the traditional droop control.Then,it combines the angular frequency and voltage amplitude adjustments provided by the phase-locked loop-free pre-synchronization control strategy.Precise pre-synchronization is achieved by regulating the virtual current to zero and aligning the photovoltaic storage hybrid inverter with the grid voltage.Additionally,two novel operators,learning and emotional behaviors are introduced to enhance the optimization precision of the chimpanzee algorithm.These operators ensure high-precision and high-reliability optimization of the droop control parameters for photovoltaic storage hybrid inverters.A Simulink model was constructed for simulation analysis,which validated the optimized control strategy’s ability to evenly distribute power under load transients.This strategy effectively mitigated transient voltage and current surges during mode transitions.Consequently,seamless and efficient switching between gridconnected and island modes was achieved for the photovoltaic storage hybrid inverter.The enhanced energy utilization efficiency,in turn,offers robust technical support for grid stability. 展开更多
关键词 Photovoltaic storage hybrid inverters modified chimpanzee optimization algorithm droop control seamless switching
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基于PSO-ChOA优化的轴流风机故障诊断模型
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作者 吕亚楠 赵康 +1 位作者 马草原 郑璐 《机电工程》 北大核心 2025年第2期373-386,共14页
传统的风机故障诊断技术依赖大量的历史数据,在参数优化和算法选择上存在早熟收敛问题,且在风机故障诊断过程中需要精确采集信号,但实际应用中受限于传感器安装条件,影响了数据的准确性和诊断的有效性。针对这些问题,提出了一种融合改... 传统的风机故障诊断技术依赖大量的历史数据,在参数优化和算法选择上存在早熟收敛问题,且在风机故障诊断过程中需要精确采集信号,但实际应用中受限于传感器安装条件,影响了数据的准确性和诊断的有效性。针对这些问题,提出了一种融合改进粒子群优化算法(PSO)与黑猩猩优化算法(ChOA)混合优化策略(PSO-ChOA)的VMD-CNN-Transformer模型,应用于轴流风机故障诊断。首先,通过仿真和实验获取了七种风机典型电气故障信号和三种离心风机轴承故障信号,并进行了预处理以满足算法训练要求;然后,使用PSO对ChOA的狩猎搜索阶段进行了优化,减少了人为设定参数对模型训练的影响,通过构建23个标准测试函数,分析了PSO-ChOA算法在收敛速度和全局优化上的优势;最后,利用变分模态分解(VMD)提取了故障特征,并利用卷积神经网络-Transformer(CNN-Transformer)模型进行了分类,采用实例分析了该模型在处理非线性和高维数据时的强大能力。研究结果表明:相较于传统算法,PSO-ChOA算法在收敛速度上的优势显著,能够更快地跳出局部最优,避免早熟收敛,同时保持较高的搜索精度,最终找到更接近全局最优的解;采用PSO-ChOA优化的VMD-CNN-Transformer模型在风机故障诊断任务中达到了97.76%的准确率,较VMD-CNN-Transformer方法,准确率提升了6.64%;PSO-ChOA在参数优化领域的应用潜力,为工业设备故障诊断研究提供了新的视角。 展开更多
关键词 离心式风机 复杂非线性信号 粒子群优化 黑猩猩优化算法 卷积神经网络-Transformer模型 变分模态分解
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基于多策略融合的改进黑猩猩优化算法
3
作者 王燕 王妮娅 +2 位作者 毛剑琳 徐志昊 李大焱 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第10期1877-1889,共13页
黑猩猩优化算法ChOA具有个体多样性丰富和收敛速度快的特点,但是该算法在搜索能力和跳出局部最优上仍有改善的空间。因此,提出一种基于多策略融合的改进黑猩猩优化算法。首先,引入双交叉无限折叠迭代混沌映射对种群进行初始化,以提高初... 黑猩猩优化算法ChOA具有个体多样性丰富和收敛速度快的特点,但是该算法在搜索能力和跳出局部最优上仍有改善的空间。因此,提出一种基于多策略融合的改进黑猩猩优化算法。首先,引入双交叉无限折叠迭代混沌映射对种群进行初始化,以提高初始解质量,有助于算法后续寻优;其次,结合正余弦权重因子和个体最佳跟随策略的混合位置更新机制更新个体位置,提高算法寻优能力和收敛精度;最后,引入柯西高斯变异机制,对当前最优个体进行变异,同时结合贪婪策略选择最佳个体,增强算法跳出局部最优的能力。在数值实验中,使用10个基准函数的Wilcoxon秩和检验对比分析改进算法的寻优性能,结果表明,所提算法寻优性能较对比算法均有所提升,并在三维路径规划问题上进一步验证了算法有效性。 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法 双交叉无限折叠迭代混沌映射 正余弦权重因子 个体最佳跟随策略 柯西高斯变异 路径规划
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改进黑猩猩算法的光伏发电功率短期预测 被引量:6
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作者 谢国民 陈天香 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期135-143,共9页
针对晴空、非晴空条件下光伏出力预测精度不高等问题,提出一种改进K均值(K-means++)算法和黑猩猩优化算法CHOA(chimpanzee optimization algorithm)相结合,优化最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)的模型,... 针对晴空、非晴空条件下光伏出力预测精度不高等问题,提出一种改进K均值(K-means++)算法和黑猩猩优化算法CHOA(chimpanzee optimization algorithm)相结合,优化最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)的模型,进行光伏功率预测。首先,利用密度聚类和混合评价函数改进K-means++对原始数据进行自适应类别划分。其次,通过相关性分析和随机森林特征提取构建模型的输入特征集。最后,根据特征集建立基于DK-PCHOA-LSSVM的短期光伏发电预测模型。结合实际算例,结果表明:该模型在恶劣天气下预测精度明显优于其他模型,验证了其有效性和优越性。 展开更多
关键词 光伏功率短期预测 自适应聚类 最小二乘支持向量机 黑猩猩优化算法 极端天气
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基于集成算法的腐蚀管道失效压力预测研究
5
作者 骆正山 张佳琦 骆济豪 《计算机技术与发展》 2024年第5期80-86,共7页
为了提高腐蚀管道剩余强度的预测精度、解决单一预测模型易受训练数据的质量影响而发生运行及预测输出不稳定的问题,引入两种集成模型方法。首先对于串行结构集成方法,以支持向量回归(SVR)融合正余弦策略改进的黑猩猩优化算法(IChOA)为... 为了提高腐蚀管道剩余强度的预测精度、解决单一预测模型易受训练数据的质量影响而发生运行及预测输出不稳定的问题,引入两种集成模型方法。首先对于串行结构集成方法,以支持向量回归(SVR)融合正余弦策略改进的黑猩猩优化算法(IChOA)为基础建立AdaBoost-IChOA-SVR模型;其次对于双层并行结构方法,根据预测问题筛选出相关性低且学习效果良好的预测算法作为第一层基预测器,调节新数据集形成方式及相关参数设置,建立Stacking堆叠集成模型。以含腐蚀缺陷管道失效压力爆破数据为例,利用MATLAB分别进行仿真模拟,与基础SVR和PSO-ELM模型的预测结果及评价指标进行对比分析。研究结果表明:集成预测模型具有更好的预测输出性能,且串行结构的AdaBoost集成学习模型的构造流程较为简洁,运行速度及精度更高;该模型对腐蚀缺陷管道失效压力预测问题的拟合度可达0.996,相对误差均值可达3.69%,可为后续腐蚀管道相关预测模型建立和防护维修策略制定提供参考。 展开更多
关键词 安全工程科学技术 集成模型 腐蚀管道失效压力 AdaBoost集成学习 STACKING 黑猩猩优化算法
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基于自适应VMD和DD-cCycleGAN的滚动轴承剩余寿命预测 被引量:3
6
作者 于军 赵坤 +1 位作者 张帅 邓四二 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期45-52,共8页
为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGA... 为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGAN, DD-cCycleGAN)的滚动轴承RUL预测方法。将黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm, ChOA)与VMD相结合,给出一种基于ChOA的自适应VMD算法,选取有效模态分量进行重构,降低强背景噪声的干扰;开发一种DD-cCycleGAN生成新样本,这些生成的新样本不但保留了源域的样本信息,还与目标域的样本相似;将训练样本的重构样本和生成的新样本作为输入,训练长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,用训练后的LSTM网络预测测试样本中滚动轴承的RUL。通过采用XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集验证该方法的有效性,试验结果表明该方法具有较强的抗噪能力和较高的轴承RUL预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命(RUL)预测 自适应变分模态分解(VMD) 双判别器条件循环一致对抗网络 黑猩猩优化算法(choa)
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路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法 被引量:2
7
作者 张庭溢 汪弘健 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1491-1512,共22页
为提高黑猩猩优化算法(ChOA)的求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法(SSR-ChOA)。首先,采用SPM混沌序列初始化种群,增加初始种群分布均匀性。其次,由夜间路灯下人影变化的物理现象设计一种新的... 为提高黑猩猩优化算法(ChOA)的求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法(SSR-ChOA)。首先,采用SPM混沌序列初始化种群,增加初始种群分布均匀性。其次,由夜间路灯下人影变化的物理现象设计一种新的光学类改进方式——路灯人影,用于优化原有ChOA算法开发精度不高问题。同时设计一种名为离家出走的全局优化策略,使普通黑猩猩个体拥有更强的主动探索能力,避免因领导者判断错误陷入局部极值而导致整个种群搜索停滞、过早收敛。测试了25个基准测试函数和CEC2014测试函数,对比了ChOA算法、4种不同类型改进ChOA算法以及粒子群等算法,分析了改进策略有效性。最后,对航拍无人机飞行路径中存在高耸电塔、信号塔的应用情景进行了研究,验证了SSR-ChOA有效性。实验结果表明,SSR-ChOA与ChOA和4种改进ChOA对比不仅具有显著性差异,而且在寻优精度和稳定性上表现更佳。无人机3D路径规划上,SSR-ChOA平均总开销相比ChOA减少3.06%。 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法(choa) SPM混沌序列 路灯人影策略 离家出走策略 无人机3D路径规划
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测线布设形态与测点缺失对采煤沉陷预计参数反演的影响 被引量:2
8
作者 郭庆彪 余庆 +1 位作者 郑美楠 罗锦 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期57-68,共12页
【目的】准确的采煤沉陷预计参数是实现全周期绿色开采的重要基础依据,基于测线沉陷数据进行反演是获取上述参数的主要手段。【方法】为定量分析测线布设形态与测点缺失对采煤沉陷预计反演的影响,在基于黑猩猩优化算法构建概率积分模型... 【目的】准确的采煤沉陷预计参数是实现全周期绿色开采的重要基础依据,基于测线沉陷数据进行反演是获取上述参数的主要手段。【方法】为定量分析测线布设形态与测点缺失对采煤沉陷预计反演的影响,在基于黑猩猩优化算法构建概率积分模型沉陷预计参数反演方法的基础上,结合数值模拟实验反演得到6种测线形态和3个不同位置(最大下沉区域、边界区域和拐点区域)测点缺失时的采煤沉陷预计参数,并揭示其对参数反演结果的影响机理。【结果和结论】结果表明:采用黑猩猩优化算法反演的参数精度较高,下沉系数q的中误差均不超过0.01,影响角正切值tanβ的中误差不超过0.04,开采影响传播角θ_(0)的中误差约为1.1,平均拐点偏移距s_(0)的中误差优于10 m。观测线形态改变对θ_(0)影响较小,但对q、tanβ和s_(0)影响较大,当观测线布设成非标准形态时,单纯依赖参数反演方法可能导致反演结果的失真。当工作面为非充分采动时,最大下沉区域测点缺失对tanβ和θ_(0)影响不大,但随着最大下沉区域缺失测点的增多,最大下沉信息含量逐渐减小,q和s_(0)会逐渐减小。边界区域测点缺失对参数反演影响较小,但会影响下沉盆地移动范围及边界角、移动角等角量参数的确定。拐点区域测点缺失占比不超过40%时,测点缺失对参数反演影响较小,但拐点区域测点缺失占比超过40%时,随着缺失测点的增多,曲线形态失去控制,q和s_(0)会逐渐减小,而tanβ逐渐增大。由于采煤沉陷预计参数间具有强相关性,在适应度函数准则为预测残差平方和最小的约束下,当测线形态改变或测点缺失时,可通过缩小参数寻优范围或插值方法削弱其对参数反演结果的影响。 展开更多
关键词 开采沉陷 参数反演 概率积分模型 观测线特征 黑猩猩优化算法
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基于改进黑猩猩算法的解析Preisach模型参数辨识 被引量:1
9
作者 李丹丹 介百坤 +2 位作者 朱石磊 李仲康 王宏 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第17期7140-7147,共8页
解析Preisach模型解决了Preisach模型因离散Everett函数造成的测量误差大、数值不稳定的问题,但是解析Preisach模型同时存在参数多、辨识复杂的问题。针对上述问题,提出一种融合多策略的改进黑猩猩优化算法,来实现对解析Preisach模型的... 解析Preisach模型解决了Preisach模型因离散Everett函数造成的测量误差大、数值不稳定的问题,但是解析Preisach模型同时存在参数多、辨识复杂的问题。针对上述问题,提出一种融合多策略的改进黑猩猩优化算法,来实现对解析Preisach模型的参数快速、精确辨识。首先,引入自适应权重因子来平衡全局搜索和局部开发能力;其次,将差分变异策略应用到种群个体位置更新中,增强算法个体间的信息交流,扩大搜索范围;最后,使用柯西变异和高斯变异相结合的随机扰动策略,进一步增强算法跳出局部最优的能力。结合实验数据,分别使用遗传算法、黑猩猩算法、正弦余弦黑猩猩算法与所提算法对解析Preisach模型参数进行辨识,并基于辨识结果对取向硅钢片的磁滞回线进行模拟。通过磁滞回线拟合度、适应度值变化以及损耗误差分析3个方面的结果对比可得,所提算法在解析Preisach模型的参数辨识上兼具辨识精度高、收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 解析Preisach模型 Everett函数 参数辨识 改进黑猩猩优化算法 磁滞回线
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基于黑猩猩算法优化支持向量机的变电站接地网腐蚀速率预测 被引量:2
10
作者 李雨涵 刘燕燕 +2 位作者 刘闯 刘海 徐达 《湖南电力》 2024年第2期77-83,共7页
为了提高变电站接地网腐蚀速率预测结果的准确性,提出一种基于黑猩猩算法优化支持向量机的变电站接地网腐蚀速率预测方法。首先对变电站接地网腐蚀速率的特征量进行核主成分分析,确定土壤电阻率、Cl^(-)质量分数、含水量、氧化还原电位... 为了提高变电站接地网腐蚀速率预测结果的准确性,提出一种基于黑猩猩算法优化支持向量机的变电站接地网腐蚀速率预测方法。首先对变电站接地网腐蚀速率的特征量进行核主成分分析,确定土壤电阻率、Cl^(-)质量分数、含水量、氧化还原电位与腐蚀速率的关联性较大,选择上述四个特征量作为接地网腐蚀速率预测模型的输入量。然后采用黑猩猩算法对支持向量机进行参数寻优,建立变电站接地网腐蚀速率预测模型。最后采用腐蚀试验数据进行算例分析,并与其他方法的预测效果对比。结果表明,所提模型预测结果的平均相对误差为2.984%,均方根误差为0.00889 mm/a,比其他方法误差波动更小,预测精度更高,验证了所提变电站接地网腐蚀速率预测方法的实用性和优越性。 展开更多
关键词 变电站接地网 腐蚀速率预测 核主成分分析 黑猩猩算法 支持向量机
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融入Cat映射与高斯变异的黑猩猩优化算法及其应用
11
作者 鲁小桐 陈丽敏 +2 位作者 王东岩 王一荻 沈越 《现代计算机》 2024年第22期22-28,共7页
针对标准黑猩猩优化算法在寻优时出现的初始种群分布不均匀、个体适应性差与易陷入局部最优等问题,提出一种改进的黑猩猩算法(CGChOA)应用于求解函数优化问题。首先,利用混沌Cat映射产生黑猩猩种群的初始位置,以丰富种群多样性;其次,引... 针对标准黑猩猩优化算法在寻优时出现的初始种群分布不均匀、个体适应性差与易陷入局部最优等问题,提出一种改进的黑猩猩算法(CGChOA)应用于求解函数优化问题。首先,利用混沌Cat映射产生黑猩猩种群的初始位置,以丰富种群多样性;其次,引入基于余弦变化规律的收敛因子,平衡算法的全局探索和局部开发能力;最后,对最佳搜索位置的黑猩猩的个体执行高斯变异,从而避免算法陷入局部最优。通过10个基准测试函数与2个工程应用问题的对比实验验证了算法的优越性。 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法 CAT映射 收敛因子 高斯变异 优胜劣汰
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基于混沌量子粒子群算法的含风电场电力系统实时调度 被引量:28
12
作者 王魁 张步涵 +1 位作者 周杨 李俊芳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第22期141-146,共6页
分析了大规模风电给电力系统实时调度所带来的若干问题,依据节能减排原则,以消纳风电最大化和火电机组一次能源消耗最小化为双重目标,建立了含大规模风电的实时调度模型。在量子粒子群算法基础上加入混沌初始化和混沌扰动,形成混沌量子... 分析了大规模风电给电力系统实时调度所带来的若干问题,依据节能减排原则,以消纳风电最大化和火电机组一次能源消耗最小化为双重目标,建立了含大规模风电的实时调度模型。在量子粒子群算法基础上加入混沌初始化和混沌扰动,形成混沌量子粒子群优化算法。基于修改的IEEE-118节点系统进行仿真计算,结果表明:建立的模型能在最大程度消纳风电的前提下,最大限度地减少一次能源消耗,达到节能减排的目的;采用的算法计算速度快、收敛性能好,满足实时性的要求。 展开更多
关键词 混沌量子粒子群优化算法 风电场 实时调度 风电消纳
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基于混沌优化和最速下降法的一种混合算法 被引量:25
13
作者 李文 梁昔明 《计算技术与自动化》 2003年第2期12-14,共3页
将混沌优化和最速下降法有机地结合起来,构造出一种混合优化算法,该算法既具有混沌优化算法的全局收敛性,又有最速下降法的快速收敛性,数值试验表明算法是有效的。
关键词 混合优化算法 混沌优化算法 最速下降法 非线性系统 随机函数
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非线性最优解在气动参数辨识中的应用
14
作者 陈农 《飞行力学》 CSCD 2002年第1期51-53,共3页
由于采用最大似然算法进行气动参数辨识通常存在着局部极值问题 ,为了寻求非线性全局最优解 ,提高估计精度 ,介绍了以混沌优化算法作为搜索工具 ,与最大似然算法相结合 ,求解非凸优化问题全局最优解的方法。算例表明 ,该方法是有效可行... 由于采用最大似然算法进行气动参数辨识通常存在着局部极值问题 ,为了寻求非线性全局最优解 ,提高估计精度 ,介绍了以混沌优化算法作为搜索工具 ,与最大似然算法相结合 ,求解非凸优化问题全局最优解的方法。算例表明 ,该方法是有效可行的 。 展开更多
关键词 全局最优 混沌优化算法 最大似然算法 气动参数辨识 非线性最优解 导弹
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融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法 被引量:26
15
作者 刘成汉 何庆 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2360-2373,共14页
针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序... 针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因子和权重因子对于平衡算法勘探和开发能力的重要作用,引入改进的非线性收敛因子和自适应权重因子,平衡算法的搜索能力;结合黄金正弦算法相关思想,更新个体位置,提高算法对局部极值的处理能力.通过对23个基准测试函数的寻优对比分析和Wilcoxon秩和统计检验以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比可知,改进的算法具有更好的鲁棒性;最后,通过2个实际工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了IChOA在处理现实优化问题上的优越性. 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法 Halton序列 非线性收敛因子 自适应权重因子 黄金正弦算法
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混合改进策略的黑猩猩优化算法及其机械应用 被引量:29
16
作者 何庆 罗仕杭 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期354-364,共11页
针对黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等缺陷,提出混合改进策略的黑猩猩优化算法(SLWChOA).首先,利用Sobol序列初始化种群,增加种群的随机性和多样性,为算法全局寻优奠定基础;其次,引入基于凸透镜成像的反向... 针对黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等缺陷,提出混合改进策略的黑猩猩优化算法(SLWChOA).首先,利用Sobol序列初始化种群,增加种群的随机性和多样性,为算法全局寻优奠定基础;其次,引入基于凸透镜成像的反向学习策略,将其应用到当前最优个体上产生新的个体,提高算法的收敛精度和速度;同时,将水波动态自适应因子添加到攻击者位置更新处,增强算法跳出局部最优的能力;最后,通过10个基准测试函数、Wilcoxon秩和检验以及部分CEC2014函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能,实验结果表明,所提算法在寻优精度、收敛速度和鲁棒性上均较对比算法有较大提升.另外,通过一个机械优化设计实验进行测试分析,进一步验证了SLWChOA的可行性和适用性. 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法 Sobol序列 凸透镜成像 水波动态自适应因子 机械优化设计
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基于改进黑猩猩算法的弹药装填轨迹规划 被引量:1
17
作者 徐达 王兆阳 +2 位作者 李华 王小闯 曹振地 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2023年第1期76-81,共6页
以弹药装填机器人为研究对象,针对弹药装填机器人关节空间的时间最优轨迹规划,提出了一种基于改进黑猩猩算法的时间最优轨迹规划算法。通过逆运动学求出弹药装填机器人的关节空间路径插值点,采用3-5-3多项式插值构造弹药装填机器人轨迹... 以弹药装填机器人为研究对象,针对弹药装填机器人关节空间的时间最优轨迹规划,提出了一种基于改进黑猩猩算法的时间最优轨迹规划算法。通过逆运动学求出弹药装填机器人的关节空间路径插值点,采用3-5-3多项式插值构造弹药装填机器人轨迹,建立以时间最优为目标的目标函数,再与其他同类型算法进行比较,对比结果显示,采用改进黑猩猩算法求解精度更高,收敛速度更快。在速度约束条件下,基于改进黑猩猩算法进行轨迹优化,得到平滑的机器人位置、速度和加速度曲线。结果表明,采用改进黑猩猩算法进行弹药装填机器人轨迹规划,能够缩短机器人的装填时间,提高机器人的装填效率。 展开更多
关键词 弹药装填 改进黑猩猩算法 时间最优 机器人
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