基于改进蝴蝶优化算法的机械臂轨迹规划研究

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作者 刘江涛 张慧 +1 位作者 杨其望 王钦若 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期7-13,共7页

机械臂在轨迹规划过程中所消耗的时间直接决定了实际生产过程中机械臂的工作效率,针对机械臂轨迹规划的时间最优问题,提出了一种基于改进蝴蝶优化算法的时间最优轨迹规划策略。首先,确定机械臂运动的起始位置和终止位置,通过笛卡尔空间... 机械臂在轨迹规划过程中所消耗的时间直接决定了实际生产过程中机械臂的工作效率,针对机械臂轨迹规划的时间最优问题,提出了一种基于改进蝴蝶优化算法的时间最优轨迹规划策略。首先,确定机械臂运动的起始位置和终止位置,通过笛卡尔空间插值方法找到中间两个插值点;其次,在传统蝴蝶优化加入Tent混沌映射、自适应惯性权值和TAO(trap avoidance operator)陷阱规避操作,并对改进蝴蝶算法进行性能测试;然后,对4-3-4分段多项式函数进行寻优,找到函数最优时间变量;最后,对MyCobot280 Pi型号机械臂进行建模仿真验证,仿真数据表明,改进蝴蝶优化相比传统蝴蝶优化在收敛速度、寻优精度和稳定性方面都有显著的提升,具有一定的实用价值和应用前景。 展开更多

关键词 机械臂 改进蝴蝶优化算法 4-3-4多项式 时间最优轨迹规划 Tent混沌映射

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基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究 被引量：3

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作者 王应武 华春莉 茶建帮 《人民长江》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页

针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO... 针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO)算法-加权极限学习机(WELM)月径流时间序列预测模型。首先,将月径流时间序列划分为训练集和预测集,利用WPT分别对训练集和预测集进行分解处理,避免在训练过程中提前使用“预测集信息”;其次,通过6个典型函数验证IBOA/ISHO的寻优能力,利用IBOA/ISHO优化WELM输入层权值和隐含层偏差(简称“超参数”),建立WPT-IBOA/ISHO-WELM模型对各分解分量进行预测和重构;同时构建基于整个时间序列分解的WPT-IBOA/ISHO-WELM(全)模型,与其他4种优化算法和未经分解、未经优化的IBOA/ISHO-WELM、WPT-WELM模型作对比分析;最后,通过云南省李仙江流域把边、景东水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:①WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型对把边、景东站月径流预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.649%~1.897%,预测精度优于其他对比模型,具有更好的预测效果。②WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型的预测精度基本不受“未来信息”的影响,能客观真实反映出月径流预测效果,具有较好的实用意义。③IBOA/ISHO仿真精度和WELM超参数优化效果均优于其他优化算法,表明通过logistic映射等策略可以显著提升IBOA/ISHO优化性能。 展开更多

关键词 月径流预测 小波包变换 改进蝴蝶优化算法 改进海马优化算法 加权极限学习机 超参数优化 把边水文站 景东水文站 李仙江流域

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基于改进蝴蝶算法的排气压力自抗扰控制参数优化

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作者 张丰麟 张松 +1 位作者 白克强 陈华 《机床与液压》 北大核心 2025年第18期104-111,共8页

用飞行环境模拟排气系统开展发动机过渡态试验时存在强非线性、气流扰动大和强噪声干扰。针对此问题,为了保证飞行环境模拟排气系统压力跟踪控制的精度,对蝴蝶优化算法进行改进,利用改进的BOA对自抗扰控制器(ADRC)的参数进行整定,提出... 用飞行环境模拟排气系统开展发动机过渡态试验时存在强非线性、气流扰动大和强噪声干扰。针对此问题,为了保证飞行环境模拟排气系统压力跟踪控制的精度,对蝴蝶优化算法进行改进,利用改进的BOA对自抗扰控制器(ADRC)的参数进行整定,提出一种改进BOA-ADRC方法。引入惯性权重系数,其值可根据蝴蝶香味浓度动态调整,使蝴蝶根据距离最优解的远近来动态调整搜索步长,以提高算法的自适应能力;并将算法中的幂指数系数由固定值调整为非线性递增,以此平衡算法全局和局部搜索能力。将改进BOA-ADRC算法与PID控制算法、线性ADRC以及BOA算法在无噪声以及强噪声环境下的仿真结果进行对比,以验证所提方法的可行性。结果表明:在无噪声环境下,改进BOA-ADRC算法的最大误差和平均误差在4种方法中最小,分别为0.64 kPa和0.071 kPa,具有收敛速度快、跟踪误差小等优势,即使在强噪声环境下,也可有效提升系统的稳定性和抗干扰能力。 展开更多

关键词 排气压力 改进蝴蝶算法 自抗扰控制 参数优化

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基于IBOA-PF的锂电池健康状态预测 被引量：9

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作者 李鹏 李立伟 杨玉新 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期705-713,共9页

应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,... 应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,用混沌数替代固定的切换概率,并引入共生生物搜索的互生阶段,弥补了蝴蝶算法易陷入局部最优和开发能力差的局限性,提高了BOA的收敛速度,再用蝴蝶表示粒子,用蝴蝶向食物移动的过程表示粒子变化为更符合真实后验分布的新采样值。然后基于双指数经验模型和时间指标(TI)构建了非线性系统的状态空间模型,用单纯形法改进高斯牛顿法进行参数拟合,提出了一种基于IBOA-PF的锂电池SOH估计方法。仿真实验结果表明,该方法优于传统PF方法,具有较高的精确度和较好的适应性。 展开更多

关键词 电池健康状态 粒子滤波 改进蝴蝶优化算法 改进高斯牛顿法

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基于改进蝴蝶优化算法的瑞利波频散曲线反演方法 被引量：1

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作者 彭刘亚 冯伟栋 +4 位作者 解惠婷 李飞 杨源源 曹均锋 任川 《物探与化探》 CAS 2024年第3期705-720,共16页

瑞利波频散曲线反演问题的多解性和反演目标函数的多极值特点,使得常规非线性优化算法可能会产生收敛不稳定、易陷入局部最优等现象。在基本蝴蝶优化算法的基础上采用动态开关概率,引入非线性自适应权重因子,既增加了算法前期的全局探... 瑞利波频散曲线反演问题的多解性和反演目标函数的多极值特点,使得常规非线性优化算法可能会产生收敛不稳定、易陷入局部最优等现象。在基本蝴蝶优化算法的基础上采用动态开关概率,引入非线性自适应权重因子,既增加了算法前期的全局探索能力,也保证了后期的局部开发能力。同时,在迭代过程中对最优解进行逐维柯西变异,利用贪婪算法更新最优位置,引导种群向全局最优靠近,通过对4种常用的Benchmark函数的性能测试,表明改进的蝴蝶优化算法无论是在单峰函数还是多峰函数上的全局寻优能力明显优于遗传算法和粒子群算法。采用不同算法针对3种理论地质模型的频散曲线进行反演,发现改进蝴蝶优化算法在频散曲线含10%随机噪声的情况下仍然能够得到与理论模型更加接近的反演结果。最后将改进蝴蝶优化算法应用于实际瑞利波数据,反演结果与实际钻孔揭露的地层分布情况高度吻合。且与遗传算法和粒子群算法相比,改进蝴蝶优化算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面都有显著的提升,具有一定的实用价值和应用前景。 展开更多

关键词 频散曲线 改进蝴蝶优化算法 反演 非线性优化

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基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算 被引量：1

6

作者 尚俊娜 罗照旺 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期139-145,共7页

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA... 为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。 展开更多

关键词 差分全球定位系统 整周模糊度 改进蝴蝶搜索算法 自适应权重

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基于改进蝴蝶算法的变电站分布式电源容量优化配置 被引量：2

7

作者 杨阳 孙杰 +2 位作者 王慧 卢小钟 孙国平 《东北电力技术》 2024年第2期11-17,共7页

针对新型电力系统环境下变电站分布式电源容量优化配置问题,提出了一种基于改进蝴蝶算法的变电站分布式电源容量优化配置方法。首先分析了当地变电站的建设情况和分布式新能源发电的可行性,其次建立了有关变电站的分布式电源优化配置模... 针对新型电力系统环境下变电站分布式电源容量优化配置问题,提出了一种基于改进蝴蝶算法的变电站分布式电源容量优化配置方法。首先分析了当地变电站的建设情况和分布式新能源发电的可行性,其次建立了有关变电站的分布式电源优化配置模型,最后提出了一种改进的多目标蝴蝶算法,并将其应用于变电站分布式电源优化配置中。实际算例分析结果表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 新型电力系统 容量优化配置 分布式新能源 改进蝴蝶算法

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计及禁区影响的风电场布局优化研究

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作者 孔祥磊 缪书唯 《电工材料》 CAS 2024年第2期74-80,共7页

本研究基于查表法判别风电机组与禁区的相对位置,而后将该方法嵌入基于改进帝王蝶算法的风电场布局优化模型中,求解同时满足禁区约束和输出功率最大化的布局结果。应用本模型优化含禁区的2 km×2 km风电场布局,得到布局方案及其适... 本研究基于查表法判别风电机组与禁区的相对位置,而后将该方法嵌入基于改进帝王蝶算法的风电场布局优化模型中,求解同时满足禁区约束和输出功率最大化的布局结果。应用本模型优化含禁区的2 km×2 km风电场布局,得到布局方案及其适应度数值。结果表明,优化的布局方案能够有效避开禁区,且相比无禁区情况下的布局,有禁区时布局方案的适应度削弱0.5%。与传统帝王蝶、粒子群算法和差分自适应帝王蝶算法对比,进行30次单独运行,本算法在多次结果中均得到满足约束的布局方案,表现出较好的全局搜索能力以及寻优精度。 展开更多

关键词 风电场 尾流效应 布局优化 凸多边形禁区 改进帝王蝶算法

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基于户间调度的青海农村家庭光储容量配置优化 被引量：5

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作者 赵安军 李旺 +3 位作者 于军琪 查波 王鹏柱 焦阳 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期45-56,共12页

针对青海农村地区家庭新能源系统光储容量配置优化问题,提出一种基于户间调度与用户分类的全寿命周期光储容量配置方法。首先,以用户是否包含牧民为依据建立用户分类配置模型。其次,建立了包含微网用户间能量调度策略的系统运行方式。最... 针对青海农村地区家庭新能源系统光储容量配置优化问题,提出一种基于户间调度与用户分类的全寿命周期光储容量配置方法。首先,以用户是否包含牧民为依据建立用户分类配置模型。其次,建立了包含微网用户间能量调度策略的系统运行方式。最后,以微网年均用能成本最小和可再生能源利用率最大为目标构建优化模型,并采用改进蝴蝶优化算法进行求解。基于青海省刚察县农村地区典型日负荷数据和气象参数进行仿真,结果验证了该方法的有效性与合理性。 展开更多

关键词 新能源系统 容量配置 青海农村家庭 户间调度 用户分类 改进蝴蝶优化算法

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基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型 被引量：5

10

作者 王洪 张锐丽 吴凯 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1709-1717,共9页

针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支... 针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先,采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量;接着,基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量,进行了信号重构,降低了信号的噪声;随后,提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标,并利用其提取了重构信号的故障特征,以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征;然后,利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩,以构建低维的故障特征向量;最后,采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化,以构建参数最优的故障分类器,对齿轮箱的故障进行了识别;基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明:该方法能够较为准确地识别齿轮箱的不同故障类型,准确率达到了99.33%,诊断时间只需5.31 s,在多个方面都优于其他对比方法,在齿轮箱的故障诊断中更具有应用潜力。 展开更多

关键词 故障特征提取 信号分解及信号重构 特征降维 改进自适应噪声完备集成经验模态分解 改进多尺度加权排列熵 线性判别分析 蝴蝶优化算法 支持向量机

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基于改进蝴蝶优化算法的光伏MPPT方法 被引量：2

11

作者 李红岩 王磊 +1 位作者 刘宝 杨朝旭 《计算机仿真》 北大核心 2023年第12期108-112,共5页

为解决光伏发电系统在不均匀光照情况下,传统最大功率点跟踪(MPPT)方法极易陷入局部最优等问题,提出一种改进蝴蝶优化算法的光伏MPPT方法。算法在传统蝴蝶优化算法基础上融合多种优化策略,通过蝴蝶间距来改善切换概率,在算法前期加强全... 为解决光伏发电系统在不均匀光照情况下,传统最大功率点跟踪(MPPT)方法极易陷入局部最优等问题,提出一种改进蝴蝶优化算法的光伏MPPT方法。算法在传统蝴蝶优化算法基础上融合多种优化策略,通过蝴蝶间距来改善切换概率,在算法前期加强全局搜索的概率,加快收敛进程,在算法后期侧重局部搜索,提高稳态精度;通过引入一种正切函数作为全局搜索的权重系数,平衡了系统的稳定性;通过诱导变异来增强种群的多样性,增强摆脱局部最优的概率,同时有效提高收敛速度。仿真结果显示,上述算法相比传统蝴蝶算法在静态阴影、变化阴影下收敛速度更快、震荡幅度更小。 展开更多

关键词 光伏发电系统 最大功率点跟踪 改进蝴蝶优化算法 变异策略

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棉秆粉碎刀具磨损状态监测系统设计与试验 被引量：4

12

作者 谢建华 周通 +3 位作者 王长云 刘旋峰 蒋永新 张海春 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期155-165,共11页

针对棉秆粉碎还田过程中刀具磨损严重且缺少故障监测装置导致工作失效的问题,设计了一种搭载在棉秆粉碎还田机上的智能监测系统。系统以STM32单片机为主控制器,应用多种传感器融合技术,基于机器学习算法实现刀具磨损状态监测。为了解决... 针对棉秆粉碎还田过程中刀具磨损严重且缺少故障监测装置导致工作失效的问题,设计了一种搭载在棉秆粉碎还田机上的智能监测系统。系统以STM32单片机为主控制器,应用多种传感器融合技术,基于机器学习算法实现刀具磨损状态监测。为了解决棉秆粉碎刀具磨损非线性特征信号难以提取的问题,提出了一种融合改进蝴蝶优化算法(IBOA)和支持向量机(SVM)的刀具磨损状态监测方法(IBOA-SVM)。该监测方法以粉碎刀辊转速、左侧振动频率、右侧振动频率作为模型输入特征向量,将刀具磨损状态(正常状态、磨损状态、丢刀状态)作为输出。相较于未优化的SVM算法,通过IBOA算法优化SVM算法的参数,刀具磨损状态的识别准确率由95.61%提高至98.83%。为验证IBOA-SVM模型的有效性,在相同参数设置环境下进行多种模型的重复对比试验,试验结果表明:相较于SVM、PSO-SVM、WOA-SVM、BOA-SVM和CWBOA-SVM 5种模型,IBOA-SVM模型识别准确率平均值有所提升,单次试验的准确率均维持在较高的水平。将IBOA-SVM模型嵌入到监测系统,并进行田间验证试验,试验结果表明设计的刀具磨损状态监测系统在识别准确率和鲁棒性方面都具有良好的性能。 展开更多

关键词 棉秆 粉碎还田 刀具磨损 监测系统 改进蝴蝶优化算法 支持向量机

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基于改进蝴蝶算法的光伏综合负荷模型参数辨识 被引量：3

13

作者 亢朋朋 朱思宇 +2 位作者 王衡 樊国伟 杨桂兴 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1541-1547,共7页

文章研究了计及分布式光伏的综合负荷模型(SLM-DP),提出了基于改进蝴蝶算法(IBOA)的综合负荷模型参数辨识方法。通过引入飞行惯性权重、全局最优点扰动和飞行干扰因子,避免蝴蝶算法过早陷入局部最优,改善算法优化能力、收敛精度和速率,... 文章研究了计及分布式光伏的综合负荷模型(SLM-DP),提出了基于改进蝴蝶算法(IBOA)的综合负荷模型参数辨识方法。通过引入飞行惯性权重、全局最优点扰动和飞行干扰因子,避免蝴蝶算法过早陷入局部最优,改善算法优化能力、收敛精度和速率,以提高含分布式光伏的综合负荷模型准确性。基于仿真数据的对比验证表明,与常用算法相比,文章所提出的算法在计算精度和收敛速率等方面均有提高,具有较好的实用性。利用实际短路试验数据对SLM-DP的模型参数进行了辨识验证,证明了所提方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 参数辨识 光伏发电 改进蝴蝶算法 负荷建模 短路试验

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基于改进蝴蝶优化算法的结构损伤识别 被引量：2

14

作者 周宏元 张广才 +2 位作者 王小娟 倪萍禾 王利辉 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期164-171,204,共9页

针对传统的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,简称BOA)全局搜索能力差、收敛速度慢、结构频率对损伤不敏感等问题,提出基于改进蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm,简称IBOA)与小波包能量曲率的结... 针对传统的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,简称BOA)全局搜索能力差、收敛速度慢、结构频率对损伤不敏感等问题,提出基于改进蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm,简称IBOA)与小波包能量曲率的结构损伤识别方法。首先,在传统蝴蝶优化算法基础上引入聚类竞争学习机制和混沌精英学习机制,得到改进蝴蝶优化算法,此算法可以更好地实现局部搜索和全局搜索间的平衡,收敛速度更快、计算精度更高;其次,利用小波包能量曲率建立目标函数进一步提高识别结果精度;最后,分别以简支梁数值算例和8自由度弹簧-质量块实验验证了该方法的有效性。研究结果表明,即使考虑环境噪声和模型误差等不利因素,所提出的方法仍可以有效识别结构的损伤位置和程度。 展开更多

关键词 损伤识别 改进蝴蝶优化算法 小波包能量曲率 聚类竞争学习机制 混沌精英学习机制

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基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法 被引量：13

15

作者 丁敏 夏兴宇 +2 位作者 邹永杰 张乐 刘正堂 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期851-858,共8页

针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly optimization algorithm,BOA)在进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved butterfly optim... 针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly optimization algorithm,BOA)在进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved butterfly optimization algorithm,IBOA)。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略,提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时,在局部搜索阶段,提出一种动态概率余弦选择策略,增加位置更新多样性,避免陷入局部最优。首先,为检验改进算法与基本算法的寻优性能,在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明,改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力,能在更短时间内找到全局最优解。然后,在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能,从对比结果看,IBOA具有更优的规划效果。接着,利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模,将改进算法应用到航迹规划中,利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明:相同实验条件下,该优化算法较BOA综合适应度值减小21.9%,具有搜索速度快、搜索精度高等优点,能够有效地指导UAV在三维环境中完成自主导航避障任务。 展开更多

关键词 无人机 三维航迹规划 改进蝴蝶优化算法 自主导航

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考虑分布式电源接入与综合运行成本的配电网无功优化 被引量：2

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作者 史可鉴 代子阔 +2 位作者 王刚 刘云松 钟栗广 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期339-344,共6页

为解决考虑分布式电源接入的配电网的无功调节问题,在分析分布式电源和负荷特性的基础上,以综合运行成本最小为目标,即由峰谷分时电价决定的线损费用和无功补偿设备费用之和最小建立配电网动态无功优化数学模型,并采用改进的蝴蝶优化算... 为解决考虑分布式电源接入的配电网的无功调节问题,在分析分布式电源和负荷特性的基础上,以综合运行成本最小为目标,即由峰谷分时电价决定的线损费用和无功补偿设备费用之和最小建立配电网动态无功优化数学模型,并采用改进的蝴蝶优化算法求解。使用改进的IEEE 33节点进行配电系统仿真,验证了无功优化模型及其求解算法的有效性和优越性。研究结论为配电网无功优化策略提供了理论参考。 展开更多

关键词 分布式电源 综合运行成本 配电网 无功补偿优化 改进蝴蝶优化算法

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基于滑动数据窗口和利普希茨商值法的船舶纵摇运动自适应预测

17

作者 徐东星 尹建川 《大连海事大学学报》 北大核心 2025年第2期10-21,共12页

为实时准确地反映船舶纵摇运动的非线性、随机性和非平稳性特点,提出一种基于滑动数据窗口和利普希茨商值法的自适应预测模型。首先,利用滑动数据窗口作为系统局部观测器,将船舶纵摇运动姿态序列进行实时分割,同时,采用利普希茨商对当... 为实时准确地反映船舶纵摇运动的非线性、随机性和非平稳性特点,提出一种基于滑动数据窗口和利普希茨商值法的自适应预测模型。首先,利用滑动数据窗口作为系统局部观测器,将船舶纵摇运动姿态序列进行实时分割,同时,采用利普希茨商对当前滑动数据窗口内表示的子系统进行自适应定阶,通过滑动数据窗口和利普希茨商实时为前馈神经网络模型提供在线小批量训练样本,以克服单个样本和大批量数据样本对神经网络模型性能的影响。然后,针对基于确定性学习算法的前馈神经网络易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进蝴蝶优化算法训练器的前馈神经网络模型以提高船舶运动姿态的预测精度。在改进蝴蝶优化算法中,引入平衡因子指引的变异算子和最优个体引导机制的信息重组策略,提升算法避免陷入局部最优的能力。最后,利用基准测试函数和“育鲲”轮纵摇运动姿态数据集分别验证了改进蝴蝶优化算法和自适应预测模型的有效性和可行性。实验结果表明,改进蝴蝶优化算法较蝴蝶优化算法、粒子群优化算法和飞蛾扑火优化算法具有更好的收敛速度和收敛精度;本文自适应预测模型的泛化能力更强,预测精度更高,而且每步平均运行时间均在0.2s以内,小于系统采样时间1s,不仅满足了实时性要求,而且提高了船舶纵摇运动姿态预报的精度,可为复杂系统在线建模提供一种潜在的解决方案。 展开更多

关键词 船舶纵摇运动 自适应预测 滑动数据窗口 利普希茨商值法 改进蝴蝶优化算法 前馈神经网络

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