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基于双变异策略差分进化算法的模糊PI参数整定 被引量：5
1
作者 陈春霞 孙祥娥 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期219-223,共5页
针对模糊PID控制器参数难以整定的问题,提出一种基于双变异策略协同工作的自适应差分进化算法DSDE。该算法采用随进化代数变化的权重因子,将经由DE/target-to-best/1和DE/rand/2两种变异策略生成的个体加权组合成一个新的变异个体,并采... 针对模糊PID控制器参数难以整定的问题,提出一种基于双变异策略协同工作的自适应差分进化算法DSDE。该算法采用随进化代数变化的权重因子,将经由DE/target-to-best/1和DE/rand/2两种变异策略生成的个体加权组合成一个新的变异个体,并采用Z型函数根据迭代次数自动调整变异因子,以适应于不同的进化阶段。将DSDE算法应用于二阶被控对象的模糊PI控制器(FPI)参数整定,MATLAB仿真结果表明,与传统的FPI、DE-FPI和采用自适应变异差分进化算法进行参数整定的AMDE-FPI相比,基于DSDE算法的模糊PI控制器具有更好的控制性能。 展开更多
关键词 模糊PI控制器 参数整定 自适应差分进化算法 双变异策略
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离散差分进化算法求解第二类装配线平衡问题的研究 被引量：4
2
作者 张海军 闫琼 张国辉 《科技通报》 北大核心 2017年第7期67-70,共4页
为求解第二类装配线平衡问题,提出一种离散型差分进化算法(DDEA)。该算法采用基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系,设计了自适应双变异策略和新型交叉操作算子。为增强该算法逃离局部最优的能力,选择操作中引入&qu... 为求解第二类装配线平衡问题,提出一种离散型差分进化算法(DDEA)。该算法采用基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系,设计了自适应双变异策略和新型交叉操作算子。为增强该算法逃离局部最优的能力,选择操作中引入"精英"机制。通过测试问题集的验证并比较了连续型差分进化算法和遗传算法,结果表明在中大规模的平衡问题上DDEA求解质量上优于连续型的对比算法。 展开更多
关键词 第二类装配线平衡 差分进化 自适应双变异 离散
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基于BP双层神经网络MRAS下PMSM的转速辨识研究 被引量：4
3
作者 邹甲 张健侨 吉程椿 《电气传动》 2023年第6期8-13,共6页
针对无速度传感器下传统模型参考自适应(MRAS)方法在低速区转速负载发生突变后速度估计准确度下降的问题,利用双层神经网络超强的在线估计以及自适应能力,提出一种基于误差反向传播(BP)双层人工神经网络(ANN)与MRAS相结合的转速辨识方法... 针对无速度传感器下传统模型参考自适应(MRAS)方法在低速区转速负载发生突变后速度估计准确度下降的问题,利用双层神经网络超强的在线估计以及自适应能力,提出一种基于误差反向传播(BP)双层人工神经网络(ANN)与MRAS相结合的转速辨识方法,实现了对低速范围下转速响应动态性能的改善。通过Matlab仿真以及PMSM驱动控制实物平台,对ANN-MRAS观测器与传统MRAS观测器进行对比分析,结果表明:在转速及负载转矩发生突变后,该方法仍能保持较好动态性能,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 无速度传感器 模型参考自适应 转速负载突变 双层人工神经网络 转速辨识
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求矩阵复特征值的双种群改进遗传算法
4
作者 刘向虎 李艳芳 何登旭 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第8期52-55,共4页
针对矩阵复特征值的特点,提出采用双种群改进遗传算法并行求解复特征值的近似值。该算法中双种群采用实数编码,在遗传过程中每个种群都根据适应度自动选择其交叉概率和变异概率,使个体对环境变化具有自适应调节能力。变异中采用了柯西变... 针对矩阵复特征值的特点,提出采用双种群改进遗传算法并行求解复特征值的近似值。该算法中双种群采用实数编码,在遗传过程中每个种群都根据适应度自动选择其交叉概率和变异概率,使个体对环境变化具有自适应调节能力。变异中采用了柯西变异,可以使个体很快跳出局部极小。仿真结果表明,此算法可以达到一定的精度,具有一定的通用性,并给求矩阵复特征值提供了一种快速的方法。 展开更多
关键词 复特征值 双种群 自适应遗传算法 柯西变异 圆盘定理
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一种基于改进遗传算法的波长路由算法
5
作者 邓沌华 刘秋兵 李蔚 《光通信研究》 北大核心 2016年第4期19-21,共3页
WDM(波分复用)光网络中基于GA(遗传算法)的RWA(路由与波长分配)算法是目前最常见的算法,为了提高网络资源利用率并进一步降低阻塞率,提出了一种动态的、基于改进GA的DCMA-GA(双交叉变异自适应遗传算法),通过引入自适应交叉与变异概率机... WDM(波分复用)光网络中基于GA(遗传算法)的RWA(路由与波长分配)算法是目前最常见的算法,为了提高网络资源利用率并进一步降低阻塞率,提出了一种动态的、基于改进GA的DCMA-GA(双交叉变异自适应遗传算法),通过引入自适应交叉与变异概率机制来减少GA的复杂度并应用于波长分配子算法中。仿真结果表明,与经典算法Dijkstra+FF(首次命中)相比,新算法最大能降低50%的阻塞率,在波长分配方面可提高10%的性能,验证了新算法的有效性。 展开更多
关键词 波分复用 改进遗传算法 路由与波长分配 双交叉变异 自适应
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面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究 被引量：16
6
作者 周润 龙伟 +2 位作者 李炎炎 石小秋 魏永来 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期883-889,共7页
为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问... 为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 绿色再制造 AGV路径规划 粒子群算法 遗传算法 双重交叉变异策略 自适应惯性权重
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采用双变异策略的自适应差分进化算法及应用 被引量：15
7
作者 沈鑫 邹德旋 张强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期146-157,共12页
为了克服差分进化算法早熟收敛和寻优精度低的缺点,提出一种采用双变异策略的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Algorithm using Double mutation strategies,DADE)。DADE引入基于种群相似度和中心解的双变异策略,... 为了克服差分进化算法早熟收敛和寻优精度低的缺点,提出一种采用双变异策略的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Algorithm using Double mutation strategies,DADE)。DADE引入基于种群相似度和中心解的双变异策略,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索;自适应交叉概率使种群个体向更新成功的个体学习,有利于后续种群的进化。在7个测试函数和3个电力系统动态经济调度(Dynamic Economic Dispatch,DED)问题上的优化结果表明,DADE算法与其他4种DE算法相比具有更强的全局寻优能力,且对电力系统动态经济调度问题的优化结果优于文献中所报道的结果。 展开更多
关键词 差分进化算法 双变异策略 中心解 自适应交叉概率 测试函数 电力系统动态经济调度
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基于双种群两阶段变异策略的差分进化算法 被引量：2
8
作者 王丽颖 帅真浩 《计算机系统应用》 2022年第4期288-295,共8页
针对差分进化算法差分策略优化问题上的不足,解决DE/best/1策略全局探测能力差, DE/rand/1局部搜索能力弱而带来的鲁棒性降低及陷入局部最优等问题,本文在差分策略上进行改进,并且加入邻域分治思想提高进化效率,提出一种基于双种群两阶... 针对差分进化算法差分策略优化问题上的不足,解决DE/best/1策略全局探测能力差, DE/rand/1局部搜索能力弱而带来的鲁棒性降低及陷入局部最优等问题,本文在差分策略上进行改进,并且加入邻域分治思想提高进化效率,提出一种基于双种群两阶段变异策略的差分进化算法(TPSDE).第一个阶段利用DE/best/1的优势对邻域向量划分完成的子种群区域进行局部优化,第二个阶段借鉴DE/rand/1的思想实现全局优化,最终两阶段向量加权得到最终变异个体使得算法避免了过早收敛和搜索停滞等问题的出现. 6个测试函数的仿真实验结果表明TPSDE在收敛速度、优化精度和鲁棒性方面都得到了明显改善. 展开更多
关键词 差分进化算法 双种群 两阶段变异策略 局部优化 全局优化 自适应进化算法
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基于自适应免疫克隆算法的电力系统环境经济调度
9
作者 沈宇宁 郑斌 龙军 《广西电力》 2013年第6期11-14,41,共5页
智能电网背景下的电力系统经济调度是在满足系统正常运行的条件下,兼顾经济性、安全性、机组效率、调度公平、节能减排等因素,给出具体的发电计划。以发电成本和环境补偿成本最小为目标,建立了电力系统环境经济调度模型,并提出了求解该... 智能电网背景下的电力系统经济调度是在满足系统正常运行的条件下,兼顾经济性、安全性、机组效率、调度公平、节能减排等因素,给出具体的发电计划。以发电成本和环境补偿成本最小为目标,建立了电力系统环境经济调度模型,并提出了求解该模型的自适应混沌克隆选择算法。该算法采用混沌策略初始化种群,并重新定义抗体和抗原的亲和度,通过抗体浓度自适应调节克隆倍数,最后加入了双重算子变异。以6机组和10机组系统为算例进行仿真计算,结果证明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 智能电网 环境经济调度 自适应克隆选择法 双重变异
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基于集成经验模态分解和最小二乘双支持向量回归机的风速预测算法研究 被引量：7
10
作者 谷豪 李山 +2 位作者 李文帅 李智敏 许傲然 《供用电》 2022年第1期88-96,共9页
为有效解决风电大规模并网过程中面临的并网难和弃风等问题,实现可再生能源大规模平滑并网并保证大电网的安全稳定运行,采用集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和最小二乘双支持向量回归机(least square twi... 为有效解决风电大规模并网过程中面临的并网难和弃风等问题,实现可再生能源大规模平滑并网并保证大电网的安全稳定运行,采用集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和最小二乘双支持向量回归机(least square twin support vector regression,LSTSVR)算法进行风电场风速预测。分别介绍了LSTSVR、EEMD及自适应变异粒子群算法原理。给出基于EEMD和LSTSVR的风速预测流程,以安徽女儿岭风电场测风声雷达30、70 m处风速采样数据为例,开展基于EEMD和LSTSVR的风速预测算法验证,预测结果误差分析表明:基于EEMD+LSTSVR+自适应变异粒子群算法可以实现风电场风速的高精度预测。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 最小二乘双支持向量回归机 自适应变异粒子群 均方根误差 平均绝对百分比误差 风电预测
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