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IBMSMA: An Indicator-based Multi-swarm Slime Mould Algorithm for Multi-objective Truss Optimization Problems 被引量:2
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作者 Shihong Yin Qifang Luo Yongquan Zhou 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2023年第3期1333-1360,共28页
This work proposes an improved multi-objective slime mould algorithm, called IBMSMA, for solving the multi-objective truss optimization problem. In IBMSMA, the chaotic grouping mechanism and dynamic regrouping strateg... This work proposes an improved multi-objective slime mould algorithm, called IBMSMA, for solving the multi-objective truss optimization problem. In IBMSMA, the chaotic grouping mechanism and dynamic regrouping strategy are employed to improve population diversity;the shift density estimation is used to assess the superiority of search agents and to provide selection pressure for population evolution;and the Pareto external archive is utilized to maintain the convergence and distribution of the non-dominated solution set. To evaluate the performance of IBMSMA, it is applied to eight multi-objective truss optimization problems. The results obtained by IBMSMA are compared with other 14 well-known optimization algorithms on hypervolume, inverted generational distance and spacing-to-extent indicators. The Wilcoxon statistical test and Friedman ranking are used for statistical analysis. The results of this study reveal that IBMSMA can find the Pareto front with better convergence and diversity in less time than state-of-the-art algorithms, demonstrating its capability in tackling large-scale engineering design problems. 展开更多
关键词 slime mould algorithm Shift-based density estimation Multi-swarm strategy multi-objective optimization Truss optimization
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Multi-objective process parameter optimization for energy saving in injection molding process 被引量:4
2
作者 Ning-yun LU Gui-xia GONG +1 位作者 Yi YANG Jian-hua LU 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第5期382-394,共13页
This paper deals with a multi-objective parameter optimization framework for energy saving in injection molding process.It combines an experimental design by Taguchi's method,a process analysis by analysis of vari... This paper deals with a multi-objective parameter optimization framework for energy saving in injection molding process.It combines an experimental design by Taguchi's method,a process analysis by analysis of variance(ANOVA),a process modeling algorithm by artificial neural network(ANN),and a multi-objective parameter optimization algorithm by genetic algorithm(GA)-based lexicographic method.Local and global Pareto analyses show the trade-off between product quality and energy consumption.The implementation of the proposed framework can reduce the energy consumption significantly in laboratory scale tests,and at the same time,the product quality can meet the pre-determined requirements. 展开更多
关键词 Injection molding process Energy saving multi-objective optimization Genetic algorithm Lexicographic method
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A Multi-objective Optimal Approach to Automated Construction of Sacrificial Multi-piece Molds
3
作者 王会凤 周雄辉 陈巍 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2008年第5期542-546,共5页
Sacrificial multi-piece molds can be used for producing complex parts. To obtain the optimal design of molds automatically, a multi-objective optimal approach is proposed. Mold pieces number, material utilization and ... Sacrificial multi-piece molds can be used for producing complex parts. To obtain the optimal design of molds automatically, a multi-objective optimal approach is proposed. Mold pieces number, material utilization and partitioning area are taken as the objective functions, and the machinability of each mold piece is taken as constraint condition. Genetic algorithm (GA) is adopted to realize global optimization of partitioning process. Each mold piece in optimal scheme can be manufactured by milling and drilling operations, which reduce the tooling cost and shorten product cycle obviously. Using the proposed approach, mold design can be significantly automated for making complex parts. 展开更多
关键词 sacrificial multi-piece molds multi-objective optimization MACHINABILITY genetic algorithm (GA)
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Realization of an optimized cylindrical uniform magnetic field coil via flexible printed circuit technology
4
作者 A-Hui Zhao Yong-Le Zhang +5 位作者 Yue-Yue Liang Yi Zhang Jun-Jun Zha Dao-Rong Rui Xiao-Qiang Zhang Kang Yang 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第12期242-248,共7页
The design and fabrication method of magnetic field coils with high uniformity is essential for atomic magnetometers.In this paper,a novel design strategy for cylindrical uniform coils is first proposed,which combines... The design and fabrication method of magnetic field coils with high uniformity is essential for atomic magnetometers.In this paper,a novel design strategy for cylindrical uniform coils is first proposed,which combines the target-field method(TFM)with an optimized slime mold algorithm(SMA)to determine optimal structure parameters.Then,the realization method for the designed cylindrical coil by using the flexible printed circuit(FPC)technology is presented.Compared with traditional fabrication methods,this method has advantages in excellent flexibility and bending property,making the coils easier to be arranged in limited space.Moreover,the manufacturing process of the FPC technology via a specific cylindrical uniform magnetic field coil is discussed in detail,and the successfully realized coil is well tested in a verification system.By comparing the uniformity performance of the experimental coil with the simulation one,the effectiveness of the FPC technology in producing cylindrical coils has been well validated. 展开更多
关键词 uniform magnetic field coil optimized target field method slime mold algorithm FPC technology
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改进黏菌优化的移动自导引机器人路径规划控制算法
5
作者 杨红 李生明 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第3期359-366,共8页
针对传统移动自导引机器人(AGV)路径规划方法容易生成局部最优路径的不足,提出改进黏菌优化的路径规划算法(ISMA)。为了提升算法的搜索精度,引入Logistic-Tent混合混沌映射优化初始种群结构,提升种群多样性;设计反馈因子非线性调节实现... 针对传统移动自导引机器人(AGV)路径规划方法容易生成局部最优路径的不足,提出改进黏菌优化的路径规划算法(ISMA)。为了提升算法的搜索精度,引入Logistic-Tent混合混沌映射优化初始种群结构,提升种群多样性;设计反馈因子非线性调节实现全局最优路径的探采均衡;融入动态透镜成像对立学习使算法能够跳离局部最优路径。以栅格地图构建路径规划模型,综合考虑路径总长、平滑性及安全性3个因素构建适应度函数评估搜索个体优劣,实现ISMA算法对路径规划的迭代寻优。先利用8个不同形态特征的基准函数对ISMA算法的搜索性能进行数值仿真分析,同时建立多个实验场景对改进算法的导航路径搜索性能进行实验分析。结果表明:与5种同类型智能优化算法相比,ISMA算法搜索精度更高,生成的路径安全无碰撞,路径长度更短且更平滑,改进算法具备一定的性能优势。 展开更多
关键词 黏菌优化算法 自导引机器人 路径规划 混合混沌 透镜成像
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基于GO法和MSIMOSMA的全机结构试验系统可靠性优化设计
6
作者 冯蕴雯 崔宇航 +4 位作者 贺谦 李煜辉 薛小锋 宋乐 陆俊 《航空科学技术》 2025年第8期87-96,共10页
全机结构试验系统(FSST)可靠性优化设计是试验顺利进行和获得准确试验结果的重要保障,传统方法往往忽视了复杂系统特性和优化结果的鲁棒性。针对这一问题,本文提出了基于GO法和多策略改进的多目标黏菌算法(MSIMOSMA)的FSST可靠性优化设... 全机结构试验系统(FSST)可靠性优化设计是试验顺利进行和获得准确试验结果的重要保障,传统方法往往忽视了复杂系统特性和优化结果的鲁棒性。针对这一问题,本文提出了基于GO法和多策略改进的多目标黏菌算法(MSIMOSMA)的FSST可靠性优化设计方法。首先权衡可靠性指标、成本以及优化结果鲁棒性之间的关系,构建了FSST可靠性优化设计模型。其次考虑元件累积、备用相关性、多闭环反馈等复杂系统特性,采用GO法建立FSST可靠性评估模型。为解决多目标优化问题,本文提出了MSIMOSMA进行求解。最后,结合实际案例,得到了FSST关键元件的可靠度优化区间,并与传统多目标优化方法进行对比,所提出的方法性能评价指标HV值相对提高了10.1%,SP值相对降低了30.8%,验证了所提方法在FSST可靠性优化设计中的优越性。 展开更多
关键词 FSST 可靠性优化设计 GO法 多目标优化 黏菌算法
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多种策略改进的黏菌算法
7
作者 王晓磊 庞娜 刘历波 《计算机与数字工程》 2025年第2期308-313,357,共7页
针对黏菌算法易陷入局部最优停滞,收敛速度慢等问题,提出了基于多种混合策略改进的黏菌算法。首先采用混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;在黏菌个体更新位置引入自适应可调节反馈因子协调算法的全局探索与局部开发能力;将教与学优... 针对黏菌算法易陷入局部最优停滞,收敛速度慢等问题,提出了基于多种混合策略改进的黏菌算法。首先采用混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;在黏菌个体更新位置引入自适应可调节反馈因子协调算法的全局探索与局部开发能力;将教与学优化算法中的随机性学习策略与黏菌算法结合,避免算法在全局的盲目寻优;利用Lévy飞行的变异机制的变异操作,使得算法跳出局部最优。对八个标准的测试函数对改进算法进行寻优性能测试,结果表明,改进后的算法鲁棒性强,寻优精度强,寻优速度快。选取了经典的桁架结构优化问题用算法进行求解,该算法在桁架结构优化设计中优于其他算法,运行更少的迭代次数达到目标函数。 展开更多
关键词 黏菌算法 混沌映射 反馈因子 随机学习策略 莱维飞行 测试函数 桁架优化
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矿场新能源综合系统的衍生能源利用方法研究
8
作者 王乐毕 《能源与环保》 2025年第7期155-160,共6页
针对矿场新能源综合系统中衍生能源的有效利用问题,研究开发了一种融合改进的粒子群优化、哈里斯鹰优化和黏菌算法的超启发式算法,以实现对光伏阵列最大功率点的追踪。该方法通过改进粒子群优化算法的粒子速度及位置更新方式,并利用Logi... 针对矿场新能源综合系统中衍生能源的有效利用问题,研究开发了一种融合改进的粒子群优化、哈里斯鹰优化和黏菌算法的超启发式算法,以实现对光伏阵列最大功率点的追踪。该方法通过改进粒子群优化算法的粒子速度及位置更新方式,并利用Logistic混沌映射改进其惯性权重;对哈里斯鹰优化算法的边界条件进行自适应调整;在黏菌算法中引入自适应边界条件和Levy飞行策略,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。实验结果表明,在无遮挡光照条件下,该策略能够在0.03 s内迅速锁定最大功率点,实现1925 W的稳定输出,对应的最大功率点电压约为90 V;此外,在面临简单、较复杂以及复杂阴影遮挡时,该策略分别在0.57、0.75和0.92 s内达到最大功率点,输出功率分别稳定在1558、1053和831 W,此时最大功率点电压均在60 V左右。实际应用结果显示,在输出调制波条件下,该策略能在0.17 s内实现最大功率159 W的输出;在光伏系统控制器条件下,则能在0.14 s内达到最大功率61 W。结果表明,研究提出的最大功率点追踪策略在快速追踪最大功率点方面具备良好的效率和准确性,显著提升了太阳能的利用效率。研究成果为煤矿场新能源的高效利用提供了有力的技术支持,具有重要的实际应用价值和推广意义。 展开更多
关键词 矿场 衍生能源 超启发式算法 粒子群优化 哈里斯鹰优化 黏菌算法
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考虑订单拆分的中央厨房多温共配路径优化
9
作者 宋宝祥 傅成红 《交通工程》 2025年第5期14-22,共9页
中央厨房作为餐饮供应链集约化管理的核心模式,在食品安全保障与运营效率提升方面展现出巨大潜力。当下多数中央厨房企业仍依赖传统多车型单温配送模式。然而,随着业务规模的持续扩张以及客户需求渐趋多样化,传统模式已不能适应中央厨... 中央厨房作为餐饮供应链集约化管理的核心模式,在食品安全保障与运营效率提升方面展现出巨大潜力。当下多数中央厨房企业仍依赖传统多车型单温配送模式。然而,随着业务规模的持续扩张以及客户需求渐趋多样化,传统模式已不能适应中央厨房“少量多样、温区繁杂”的配送特征。本研究聚焦于将考虑订单拆分策略的蓄冷式多温共配模式引入中央厨房配送体系,以车辆固定成本、运输成本、货损成本、时间窗惩罚成本、碳排放成本、制冷成本和拆分成本之和最小化为目标建立路径优化模型,并设计改进黏菌算法—订单拆分策略两阶段优化算法求解。最后,以福州市某中央厨房的配送数据作为算例,对比分析不同配送模式下的优化结果,结果表明:相较于传统多车型单温配送,采用蓄冷式多温共配的总成本减少约25.04%;相较于蓄冷式多温共配,采用考虑订单拆分的蓄冷式多温共配总成本减少约9.26%。有力验证所提模型与算法在降低配送成本、提高资源利用效率方面的卓越成效,为中央厨房配送的精细化、科学化发展提供极具实践价值的参考方案。 展开更多
关键词 中央厨房 多温共配 订单拆分 两阶段算法 黏菌算法
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改进蚁群算法的仓储机器人路径规划研究 被引量:1
10
作者 刘文强 李涛 +2 位作者 赵宏生 徐一凡 高鹏飞 《信息技术》 2024年第12期53-60,66,共9页
随着物流行业的快速发展,仓储机器人成为物流行业的重要部分,针对传统蚁群算法在仓储机器人工作初期具有盲目性、寻找路径过长和搜索资源浪费的问题,文中提出了一种融合算法。首先,根据不同的标准利用粒子群算法对蚁群算法的主要参数进... 随着物流行业的快速发展,仓储机器人成为物流行业的重要部分,针对传统蚁群算法在仓储机器人工作初期具有盲目性、寻找路径过长和搜索资源浪费的问题,文中提出了一种融合算法。首先,根据不同的标准利用粒子群算法对蚁群算法的主要参数进行寻优,得到蚁群算法最优的参数组合,避免了算法初期的盲目性;其次,针对半包围地图易出现的路径过长的问题,提出了一种虚拟目标法;最后,将蚁群算法与黏菌算法融合解决了搜索资源浪费的问题。与不同算法相比,文中算法在路径长度、死锁蚂蚁个数以及效率等参数上优于其他算法。 展开更多
关键词 路径规划 仓储机器人 粒子群算法 蚁群算法 黏菌算法
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无迹变异黏菌优化农产品物流配送中心选址算法 被引量:2
11
作者 王艺多 王会阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3820-3826,共7页
为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;... 为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;设计随机无迹变异实现最优个体变异,协助种群跳离局部最优,以改进算法对农产品物流配送中心选址寻优。实验结果表明,改进算法能提升寻优效率和精度,配送成本比SMA降低了57.27%,效率提升了34.61%。 展开更多
关键词 配送中心选址 物流 黏菌优化算法 精英 混沌映射 动态引导 变异
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基于改进黏菌算法的综合能源系统优化调度 被引量:2
12
作者 张壮杰 黄伟 《上海电力大学学报》 CAS 2024年第1期66-72,共7页
为了提高综合能源系统运行的经济性和环保性,提出了一种计及综合需求响应的综合能源系统优化调度模型,分别以系统运行成本最低和碳排放成本最低为目标,利用改进的黏菌算法进行优化求解。以某工业园区为研究对象,进行算例验证。结果表明... 为了提高综合能源系统运行的经济性和环保性,提出了一种计及综合需求响应的综合能源系统优化调度模型,分别以系统运行成本最低和碳排放成本最低为目标,利用改进的黏菌算法进行优化求解。以某工业园区为研究对象,进行算例验证。结果表明,该系统考虑综合需求响应对负荷侧用能起到良好的“削峰填谷”的效果,改进黏菌算法可明显降低系统的运行成本和碳排放成本,验证了模型和改进算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 综合能源系统 综合需求响应 优化调度 黏菌算法
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动态非线性参数的反向学习黏菌算法
13
作者 饶爽 曲良东 梅雨琳 《成都大学学报(自然科学版)》 2024年第4期371-378,共8页
针对黏菌算法收敛精度较低、易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种动态非线性参数的反向学习黏菌算法.利用反向学习策略丰富种群多样性,获得更好的种群作为初始种群,提高算法优化性能和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态... 针对黏菌算法收敛精度较低、易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种动态非线性参数的反向学习黏菌算法.利用反向学习策略丰富种群多样性,获得更好的种群作为初始种群,提高算法优化性能和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调整黏菌搜索区域;平衡算法全局探索和局部开发能力,提高算法跳出局部最优解的能力,提高收敛精度.不同算法之间的实验对比是使用几个基准测试函数进行的,结果表明,改进算法具有更强的寻优特性和更快的收敛速度,并且收敛精度得到了不同程度的提高.最后通过2个工程设计问题验证了改进算法在实际应用问题中的可靠性和有效性. 展开更多
关键词 反向学习 动态非线性递减 黏菌算法 算法优化
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基于改进黏菌优化算法的光伏多峰MPPT控制策略 被引量:13
14
作者 董密 胡佳盛 +2 位作者 杨建 宋冬然 万江湖 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1440-1448,共9页
当光伏阵列在局部阴影遮挡条件下时,传统最大功率点追踪控制策略易陷入局部最优解,降低光伏系统发电效率.为解决该问题,本文提出了一种基于改进黏菌优化算法的最大功率点追踪策略.该策略在黏菌优化算法的基础上,基于光伏阵列特性提出了... 当光伏阵列在局部阴影遮挡条件下时,传统最大功率点追踪控制策略易陷入局部最优解,降低光伏系统发电效率.为解决该问题,本文提出了一种基于改进黏菌优化算法的最大功率点追踪策略.该策略在黏菌优化算法的基础上,基于光伏阵列特性提出了新的边界条件,减小超出边界黏菌的迭代次数,增大算法的收敛速度;同时,引入了Lévy飞行策略优化其收敛准则,提升算法的随机搜索能力,进一步提高了算法的追踪速度.仿真和实验结果表明,该策略拥有较高的追踪速度和追踪精度,在各个光照条件下均能快速追踪到最大功率点,有效提高光伏系统的发电效率. 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点追踪 局部阴影 Lévy飞行 黏菌优化算法
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基于改进黏菌算法的局部遮阴下光伏MPPT研究 被引量:9
15
作者 李红岩 王磊 +3 位作者 安平娟 杨朝旭 赵天玥 刘宝 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期129-134,共6页
为解决光伏发电系统在局部阴影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,提出一种混沌变异黏菌算法结合算术算法(CVSMAAOA)的光伏MPPT方法。该方法在黏菌算法(SMA)基础上引入混沌映射函数初始化黏菌个体,使种群... 为解决光伏发电系统在局部阴影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,提出一种混沌变异黏菌算法结合算术算法(CVSMAAOA)的光伏MPPT方法。该方法在黏菌算法(SMA)基础上引入混沌映射函数初始化黏菌个体,使种群分布更加均匀;引入高斯变异策略提高算法跳出局部最优解的概率,变异因子的跃变性有助于加速搜索进程;引入算术优化算法(AOA)中加减算子实现局部高精度探索。仿真实验表明,所提算法相较SMA、AOA在均匀辐照、静态阴影、变化阴影下收敛速度具有明显提升。 展开更多
关键词 光伏阵列 最大功率点跟踪 高斯 黏菌算法 算术算法
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基于改进黏菌优化算法的混合Seru生产调度研究 被引量:2
16
作者 张天瑞 丛思睿 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第8期47-55,共9页
随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Ser... 随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Seru生产系统的数学模型,并以最大完工时间以及总工时建立双优化目标,决策混合Seru的构建顺序。先基于黏菌优化算法,针对其初始化效率低的局限性,引入Tent混沌映射以及精英反向学习策略,得到混沌精英黏菌(chaoticeliteslimemouldalgorithm,CESMA)算法。最后,通过实验,验证了混合Seru生产系统中,混沌精英黏菌算法对于混合Seru生产系统构建实例的优越性。 展开更多
关键词 混合Seru Seru生产 Seru调度 黏菌优化算法
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基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别 被引量:2
17
作者 周孟然 凌胜 +3 位作者 来文豪 卞凯 朱梓伟 沈汝涵 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2023年第5期1-7,共7页
煤和矸石的精准辨识是煤矸分选和煤炭清洁高效利用的重要前提,针对传统方法存在效率低、需加装辐射隔离以及受环境干扰等诸多不足,提出了基于多光谱图像特性和光谱特性来识别煤和矸石,构建黏菌优化极限学习机(Slime Mold Algorithm Extr... 煤和矸石的精准辨识是煤矸分选和煤炭清洁高效利用的重要前提,针对传统方法存在效率低、需加装辐射隔离以及受环境干扰等诸多不足,提出了基于多光谱图像特性和光谱特性来识别煤和矸石,构建黏菌优化极限学习机(Slime Mold Algorithm Extreme Learning Machine,SMA-ELM)的分类模型。搭建多光谱数据采集系统完成煤与矸石的光谱图像采集,通过LBP对光谱图像进行特征提取并使用PCA主成分分析对提取后的特征向量降维,输入SMA-ELM分类模型、蚁狮优化极限学习机(Antlion Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,ALO-ELM)分类模型、鲸鱼优化极限学习机(Whale Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,WOA-ELM)分类模型进行对比,重点研究不同波长响应下煤和矸石的辨识精度来筛选最佳波长,通过多评价指标对优化后的最优波段进行比较。实验结果表明,SMA-ELM分类效果最佳,第6波段为最优波段,SMA-ELM在该波段的平均识别准确率为95.08%,煤和矸石的识别F1-Score分别为96.47%和92.68%,用时10.6 s。所提出的方法可以实现煤和矸石的精准识别,这对煤和矸石的智能分选具有重要的研究意义。 展开更多
关键词 多光谱成像技术 黏菌优化 极限学习机分类 波段选择 LBP算法
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考虑气象特征波动划分阈值的双目标短期风功率预测 被引量:15
18
作者 马伟 乔颖 +3 位作者 谢丽蓉 鲁宗相 卞一帆 杨永辉 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期4154-4162,共9页
为解决不同气象波动过程中风速和功率的映射关系存在差异性的问题,以及提高预测模型精度和鲁棒性,提出了一种基于波动过程划分模型的双目标预测方法。首先,考虑不同季节波动过程划分阈值的选取对预测精度的影响,改进了波动过程划分模型... 为解决不同气象波动过程中风速和功率的映射关系存在差异性的问题,以及提高预测模型精度和鲁棒性,提出了一种基于波动过程划分模型的双目标预测方法。首先,考虑不同季节波动过程划分阈值的选取对预测精度的影响,改进了波动过程划分模型;其次,将预测系统的均方根误差和训练误差标准差分别作为预测模型精度和鲁棒性的优化目标,利用改进的多目标黏菌算法优化极限学习机参数,选取可以同时满足预测精度和鲁棒性的Pareto前沿解;最后,通过试验验证了所提方法能有效提高功率预测的精确度和鲁棒性,表明所构建的预测模型具有优越的性能。 展开更多
关键词 风电功率 气象波动过程 改进多目标黏菌算法 鲁棒性 多目标优化
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基于黏菌算法的再捕获区域覆盖优化策略研究 被引量:7
19
作者 苗郁 吉琳娜 杨风暴 《国外电子测量技术》 北大核心 2022年第9期95-100,共6页
针对面向再捕获区域高覆盖率的传感器节点部署问题进行研究,提出了一种基于黏菌算法(SMA)的覆盖优化方法。首先,设置监视区域边界,根据传感器节点数、目标节点坐标、区域内离散点计算区域覆盖率;然后,将区域覆盖率作为适应度函数,将初... 针对面向再捕获区域高覆盖率的传感器节点部署问题进行研究,提出了一种基于黏菌算法(SMA)的覆盖优化方法。首先,设置监视区域边界,根据传感器节点数、目标节点坐标、区域内离散点计算区域覆盖率;然后,将区域覆盖率作为适应度函数,将初始随机节点集作为输入,通过黏菌的扩散、振荡、收缩改变黏菌位置,利用适应度和权重更新黏菌位置;最后,选择适应度值最高的黏菌个体作为传感器节点部署的最优解,迭代更新直到达到阈值输出最优解。仿真实验将SMA与差分进化(DE)算法、粒子群(PSO)算法及改进鲸鱼优化算法(IWOA)进行比较,结果表明,在覆盖率方面,SMA优化后覆盖率最高,平均覆盖率达到91.1%,验证了该算法的有效性。在收敛速度方面,DE算法收敛最快,SMA次之。 展开更多
关键词 丢失目标再捕获 传感器节点部署 区域覆盖优化 黏菌算法
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基于改进黏菌算法的风光电并网双层储能容量优化 被引量:8
20
作者 孙晗喆 陈洁 +3 位作者 梁帅 胡建雄 张杰 李玉麒 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第5期128-136,共9页
为了提高并入大量风光电配电网的供电可靠性和经济性,提出一种配电网双层混合储能容量优化策略。采用自适应小波包分解方法得到风光电目标并网功率以及储能系统容量初次分配;通过考虑配电网网损和储能系统综合成本,分别建立了综合成本... 为了提高并入大量风光电配电网的供电可靠性和经济性,提出一种配电网双层混合储能容量优化策略。采用自适应小波包分解方法得到风光电目标并网功率以及储能系统容量初次分配;通过考虑配电网网损和储能系统综合成本,分别建立了综合成本模型和配电网储能优化配置模型;给出一种自适应对抗黏菌-粒子群双层优化混合算法(adaptive opposition slime mould algorithm-particle swarm optimization hybrid algorithm,AOSMA-PSO),上层优化储能系统成本函数,下层优化配电网网损函数,通过上下层反复迭代得到最优混合储能容量配置方案,并对该方案进行最终储能修正,以达到风电平抑的标准。通过MATLAB并以IEEE33节点算例进行仿真验证,结果表明:所提方法和模型不仅能够有效降低混合储能综合成本,还降低了配电网网络损耗,提高了配电网的供电可靠性;通过对不同算法进行对比,验证了所提算法在收敛速度和寻优方面的优势。 展开更多
关键词 平抑风光电 自适应对抗黏菌算法 储能系统 网损改善 双层优化配置
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