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Optimal dispatching method of traffic incident rescue resource for freeway network 认领 引用 被引量：4
1
作者 柴干 冉旭 夏井新 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2013年第3期336-341,共6页
An optimal resource dispatching method is proposed to solve the multiple-response problem under the conditions of potential incidents on freeway networks.Travel time of the response vehicle is selected instead of rout... An optimal resource dispatching method is proposed to solve the multiple-response problem under the conditions of potential incidents on freeway networks.Travel time of the response vehicle is selected instead of route distance as the weight to reflect the impact of traffic conditions on the decisions of rescue resources.According to the characteristics of different types of rescue vehicles the dispatching decision-making time is revised to show the heterogeneity among different rescue vehicle dispatching modes. The genetic algorithm is used to obtain the solutions to the rescue resources dispatching model. A case study shows that the proposed method can accurately reveal the impact of potential incidents on the costs of rescues according to the variations in the types and quantities of rescue resources and the optimal dispatching plan with respect to potential incidents can be obtained.The proposed method is applicable in real world scenarios. 展开更多
关键词 optimal dispatching potential incident geneticalgorithm rescue resource freeway network
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Robust design of natural laminar flow supercritical airfoil by multi-objective evolution method 认领 引用 被引量：8
2
作者 赵轲 高正红 黄江涛 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2014年第2期191-202,共12页
Abstract A transonic, high Reynolds number natural laminar flow airfoil is designed and studied. The γ-θ transition model is combined with the shear stress transport （SST） k-w turbulence model to predict the trans... Abstract A transonic, high Reynolds number natural laminar flow airfoil is designed and studied. The γ-θ transition model is combined with the shear stress transport （SST） k-w turbulence model to predict the transition region for a laminar-turbulent boundary layer. The non-uniform free-form deformation （NFFD） method based on the non-uniform rational B-spline （NURBS） basis function is introduced to the airfoil parameterization. The non-dominated sorting genetic algorithm-II （NSGA-II） is used as the search algo- rithm, and the surrogate model based on the Kriging models is introduced to improve the efficiency of the optimization system. The optimization system is set up based on the above technologies, and the robust design about the uncertainty of the Mach number is carried out for NASA0412 airfoil. The optimized airfoil is analyzed and compared with the original airfoil. The results show that natural laminar flow can be achieved on a supercritical airfoil to improve the aerodynamic characteristic of airfoils. 展开更多
关键词 non-uniform free-form deformation （NFFD） method transition model,natural laminar flow （NFL） airfoil supercritical airfoil non-dominated sorting geneticalgorithm II （NSGA-II） robust design surrogate model
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Energy Optimization of the Fin/Rudder Roll Stabilization System Based on the Multi-objective Genetic Algorithm(MOGA) 认领 引用 被引量：3
3
作者 Lijun Yu Shaoying Liu +1 位作者 Fanming Liu Hui Wang 《Journal of Marine Science and Application》 CSCD 2015年第2期202-207,共6页
Energy optimization is one of the key problems for ship roll reduction systems in the last decade. According to the nonlinear characteristics of ship motion, the four degrees of freedom nonlinear model of Fin/Rudder r... Energy optimization is one of the key problems for ship roll reduction systems in the last decade. According to the nonlinear characteristics of ship motion, the four degrees of freedom nonlinear model of Fin/Rudder roll stabilization can be established. This paper analyzes energy consumption caused by overcoming the resistance and the yaw, which is added to the finudder roll stabilization system as new performance index. In order to achieve the purpose of the roll reduction, ship course keeping and energy optimization, the self-tuning PID controller based on the multi-objective genetic algorithm (MOGA) method is used to optimize performance index. In addition, random weight coefficient is adopted to build a multi-objective genetic algorithm optimization model. The objective function is improved so that the objective function can be normalized to a constant level. Simulation results showed that the control method based on MOGA, compared with the traditional control method, not only improves the efficiency of roll stabilization and yaw control precision, but also optimizes the energy of the system. The proposed methodology can get a better performance at different sea states. 展开更多
关键词 ship motion energy optimization ship roll reduction performance index self-tuning PID multi-objective geneticalgorithm(MOGA) roll stabilization finudder roll stabilization yaw control precision
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OPTIMIZATION DESIGN OF HYDRAULIC MANIFOLD BLOCKS BASED ON HUMAN-COMPUTER COOPERATIVE GENETIC ALGORITHM 认领 引用 被引量：10
4
作者 Feng YiLi LiTian ShujunSchool of Mechanical Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024, China 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 EI CAS 2003年第3期317-320,共4页
Optimization design of hydraulic manifold blocks (HMB) is studied as acomplex solid spatial layout problem. Based on comprehensive research into structure features anddesign rules of HMB, an optimal mathematical model... Optimization design of hydraulic manifold blocks (HMB) is studied as acomplex solid spatial layout problem. Based on comprehensive research into structure features anddesign rules of HMB, an optimal mathematical model for this problem is presented. Usinghuman-computer cooperative genetic algorithm (GA) and its hybrid optitation strategies, integratedlayout and connection design schemes of HMB can be automatically optimized. An example is given totestify it. 展开更多
关键词 Hydraulic manifold blocks (HMB) Human-computer cooperation Geneticalgorithm Optimization design
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Robustness and precision evaluation of the form error of micro-structured surfaces using real coded genetic algorithm 认领 引用 被引量：2
5
作者 周京博 孙涛 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2012年第4期479-486,共8页
To obtain the form error of micro-structured surfaces robustly and accurately, a form er- ror evaluation method was developed based on the real coded genetic algorithm （RCGA）. The meth- od employed the average squar... To obtain the form error of micro-structured surfaces robustly and accurately, a form er- ror evaluation method was developed based on the real coded genetic algorithm （RCGA）. The meth- od employed the average squared distance as the matching criterion. The point to surface distance was achieved by use of iterative method and the modeling of RCGA for the surface matching was also presented in detail. Parameter selection for RCGA including the crossover rate and population size was discussed. Evaluation results of series simulated surfaces without form error show that this method can achieve the accuracy of root mean square deviation （ Sq ） less than 1 nm and surface pro- file error （ St ） less than 4 nm. Evaluation of the surfaces with different simulated errors illustrates that the proposed method can also robustly obtain the form error with nano-meter precision. The e- valuation of actual measured surfaces further indicates that the proposed method is capable of pre- cisely evaluating micro-structured surfaces. 展开更多
关键词 micro-structured surfaces form error evaluation surface matching real coded geneticalgorithm
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Optimum allocation of FACTS devices in Fars Regional Electric Network using genetic algorithm based goal attainment 认领 引用
6
作者 Mohsen GITIZADEH Mohsen KALANTAR 《Journal of Zhejiang University-SCIENCE A》 SCIE EI CAS 2009年第4期478-487,共10页
This paper presents a novel approach to find optimum locations and capacity of flexible alternating current transmission system (FACTS) devices in a power system using a multi-objective optimization function. Thyristo... This paper presents a novel approach to find optimum locations and capacity of flexible alternating current transmission system (FACTS) devices in a power system using a multi-objective optimization function. Thyristor controlled series compensators (TCSCs) and static var compensators (SVCs) are the utilized FACTS devices. Our objectives are active power loss reduction, newly introduced FACTS devices cost reduction, voltage deviation reduction, and increase on the robustness of the security margin against voltage collapse. The operational and controlling constraints, as well as load constraints, were considered in the optimum allocation. A goal attainment method based on the genetic algorithm (GA) was used to approach the global optimum. The estimated annual load profile was utilized in a sequential quadratic programming (SQP) optimization sub-problem to the optimum siting and sizing of FACTS devices. Fars Regional Electric Network was selected as a practical system to validate the performance and effectiveness of the proposed method. The entire investment of the FACTS devices was paid off and an additional 2.4% savings was made. The cost reduction of peak point power generation implies that power plant expansion can be postponed. 展开更多
关键词 Flexible alternating current transmission system （FACTS） devices allocation Multi-objective optimization Geneticalgorithm （GA） Goal attainment
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Nuclear power plant fault diagnosis based on genetic-RBF neural network 认领 引用 被引量：2
7
作者 SHI Xiao-cheng XIE Chun-ling WANG Yuan-hui 《Journal of Marine Science and Application》 2006年第3期57-62,共6页
It is necessary to develop an automatic fault diagnosis system to avoid a possible nuclear disaster caused by an inaccurate fault diagnosis in the nuclear power plant by the operator. Because Radial Basis Function Neu... It is necessary to develop an automatic fault diagnosis system to avoid a possible nuclear disaster caused by an inaccurate fault diagnosis in the nuclear power plant by the operator. Because Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) has the characteristics of optimal approximation and global approximation. The mixed coding of binary system and decimal system is introduced to the structure and parameters of RBFNN, which is trained in course of the genetic optimization. Finally, a fault diagnosis system according to the frequent faults in condensation and feed water system of nuclear power plant is set up. As a result, Genetic-RBF Neural Network (GRBFNN) makes the neural network smaller in size and higher in generalization ability. The diagnosis speed and accuracy are also improved. 展开更多
关键词 geneticalgorithm （GA） RBF neural network nuclear power plant
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Decision tree support vector machine based on genetic algorithm for multi-class classification 认领 引用 被引量：17
8
作者 Huanhuan Chen Qiang Wang Yi Shen 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第2期322-326,共5页
To solve the multi-class fault diagnosis tasks,decision tree support vector machine(DTSVM),which combines SVM and decision tree using the concept of dichotomy,is proposed.Since the classification performance of DTSVM ... To solve the multi-class fault diagnosis tasks,decision tree support vector machine(DTSVM),which combines SVM and decision tree using the concept of dichotomy,is proposed.Since the classification performance of DTSVM highly depends on its structure,to cluster the multi-classes with maximum distance between the clustering centers of the two sub-classes,genetic algorithm is introduced into the formation of decision tree,so that the most separable classes would be separated at each node of decisions tree.Numerical simulations conducted on three datasets compared with"one-against-all"and"one-against-one"demonstrate the proposed method has better performance and higher generalization ability than the two conventional methods. 展开更多
关键词 support vector machine(SVM) decision tree geneticalgorithm classification.
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双馈型风电场群无功分层协调控制策略 认领 引用 被引量：39
9
作者 崔杨 彭龙 +3 位作者 仲悟之 严干贵 尹佳楠 蒲睿 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第17期4300-4307,共8页
针对目前风电场群无功补偿多以单场独立控制为主,且各风场间缺乏无功协调控制机制的特点,提出一种适用于双馈型风电场群的分层无功补偿策略,特别关注了双馈型风电机组/风电场的无功调控能力,并基于风电功率波动特性分析,根据当前时刻风... 针对目前风电场群无功补偿多以单场独立控制为主,且各风场间缺乏无功协调控制机制的特点,提出一种适用于双馈型风电场群的分层无功补偿策略,特别关注了双馈型风电机组/风电场的无功调控能力,并基于风电功率波动特性分析,根据当前时刻风电有功出力,对其下一时刻的无功调控能力范围进行了概率评估。该策略分3层实施:场群层,根据场群汇集站中枢点电压确定整个场群无功补偿任务;子场层,基于多目标函数模型及遗传算法对各单场分配无功任务;机组层,各单场控制子站实施上层控制下达的指令,并完成场内风机无功分配任务。算例研究表明,该控制策略能够实现各风场无功补偿任务的优化分配,充分利用了双馈风机的无功调控能力,可提高风电场群的静态电压稳定性。 展开更多
关键词 风电场群 无功控制 协调控制 多目标优化 遗传算法
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储能应急车优化调度的模糊机会约束方法 认领 引用 被引量：15
10
作者 肖凯超 邱伟强 +3 位作者 陶以彬 周晨 高强 杨莉 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期116-124,共9页
移动储能技术作为一种新型的灵活性资源,其在电力系统的防灾与应急支援等多种场景中发挥了非常重要作用。在此背景下,提出了基于模糊机会约束规划的储能应急车优化调度模型,以最大程度地恢复重要电力用户的供电并减少停电损失。首先,介... 移动储能技术作为一种新型的灵活性资源,其在电力系统的防灾与应急支援等多种场景中发挥了非常重要作用。在此背景下,提出了基于模糊机会约束规划的储能应急车优化调度模型,以最大程度地恢复重要电力用户的供电并减少停电损失。首先,介绍了储能应急车的工作原理,提出了考虑负荷分级和行驶时间不确定性的储能应急车优化调度的模糊机会约束规划模型,该模型以最小化总停电损失为优化目标,实现对一级负荷的持续供电。然后,针对行驶时间的不确定性,采用模糊理论中的模糊参数表示行驶时间,并采用梯形隶属度参数的清晰等价类将含模糊参数的机会约束清晰化,便于对模糊机会约束模型进行求解,最后采用了遗传算法对所提的模型进行求解。算例分析结果表明,所提出的储能应急车优化调度模型较好地处理了电力应急过程中行驶时间的不确定性,实现了储能应急车的优化分配与调度,确保了重要电力用户的供电恢复,有效地降低了停电损失。 展开更多
关键词 储能应急车 负荷分级 优化调度 模糊机会约束 遗传算法
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考虑分布式电源出力调整的多目标配电网重构 认领 引用 被引量：26
11
作者 王少林 唐巍 +3 位作者 白牧可 吕涛 张立梅 关洪浩 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期117-122,共6页
配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷... 配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷均衡化率最小为目标函数的多目标优化模型。将生成树、蚁群算法和遗传算法相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。该方法利用基于生成树原理的蚁群算法对配电网结构进行优化,保证蚂蚁路径满足网络拓扑约束,有效提高了可行解的数量;采用Pareto最优遗传算法对分布式电源出力进行优化,可获得满足多目标需求的若干优化方案。仿真结果表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 多目标优化 蚁群算法 遗传算法
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应用新型多方法组合预测模型估计变压器油中溶解气体浓度 认领 引用 被引量：44
12
作者 杨廷方 刘沛 +1 位作者 李浙 曾祥君 《中国电机工程学报》 EI 北大核心 2008年第31期108-113,共6页
为提高变压器故障的预测能力,提出了采用最优加权组合预测模型,将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来,对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差,按照预... 为提高变压器故障的预测能力,提出了采用最优加权组合预测模型,将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来,对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差,按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数,然后加权建立综合组合预测模型,并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势,更大限度地作出正确的预测。预测实例分析也证明了组合预测方法的可靠性和有效性。该方法不仅可以有效降低单项预测算法的预测误差,提高预测模型的预报能力,同时还为电力系统中其它领域的预测提供了新的思路。 展开更多
关键词 灰色理论 BP神经网络 遗传算法 卡尔曼预测 油中溶解气体 浓度预测
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基于遗传算法的多目标动态柔性作业车间调度 认领 引用 被引量：22
13
作者 王春 张明 +1 位作者 纪志成 王艳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1647-1657,共11页
针对国内某玩具厂工模车间调度问题的柔性化、动态化等特点,通过引入虚拟工序和虚拟工时概念对该车间建立调度数学模型。基于周期调度和动态事件调度相结合的调度策略并采用滚动窗口调度工序技术,将动态调度转化为多个连续静态调度窗口... 针对国内某玩具厂工模车间调度问题的柔性化、动态化等特点,通过引入虚拟工序和虚拟工时概念对该车间建立调度数学模型。基于周期调度和动态事件调度相结合的调度策略并采用滚动窗口调度工序技术,将动态调度转化为多个连续静态调度窗口,并在静态调度窗口下采用多目标遗传算法解决该类调度模型。给出了不同的动态事件下工序加工的优先级,并根据优先级对染色体的工序排序部分进行编码和反编码。通过对玩具厂工模车间调度的实际运行,验证了动态调度模型、调度策略及所用遗传算法的有效性。 展开更多
关键词 动态调度 虚拟工序 虚拟工时 滚动窗口 遗传算法 优先级
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移动云计算中的一种任务联合执行策略 认领 引用 被引量：16
14
作者 柳兴 李建彬 +1 位作者 杨震 李振军 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期364-377,共14页
针对移动用户将应用迁移至云端处理会引起大量的数据传输导致高能耗的问题,提出了一种任务联合执行策略(Task Collaborative Execution Policy,TCEP).首先,在云端和移动终端联合执行移动应用的前提下,将应用考虑为一系列的串行任务,根... 针对移动用户将应用迁移至云端处理会引起大量的数据传输导致高能耗的问题,提出了一种任务联合执行策略(Task Collaborative Execution Policy,TCEP).首先,在云端和移动终端联合执行移动应用的前提下,将应用考虑为一系列的串行任务,根据任务的计算负荷、输入和输出数据量,把云端与移动终端联合移动应用的优化问题建模为最小化移动终端的能耗问题,并得出结论该优化问题属于NPC(Nondeterministic Polynomial Complete)问题.接着,按移动终端需向云端迁移任务的次数来划分迁移策略集,并利用串行任务仅能一个接一个地执行的特点,给出了一次迁移最优特性.然后,通过对比串行任务与染色体的相似点,采用遗传算法来处理文中优化问题,并在简单遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)的基础上,利用一次迁移最优特性来设计交叉操作和变异操作,以便进一步提高算法性能.最后,通过仿真验证了所提策略及算法的性能,仿真结果表明,改进后的遗传算法具有良好的收敛性能,能够保证新个体具有仅向云端迁移一次的特性,与现有方法相比,所提策略可有效地减少搜索最优解的运算时间,能在满足应用执行时间要求的同时最小化移动终端的能耗. 展开更多
关键词 云计算 移动互联网 应用迁移 能效 遗传算法
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基于遗传算法优化的BP神经网络侧翻预警算法 认领 引用 被引量：17
15
作者 曾小华 李广含 +2 位作者 宋大凤 李胜 朱志成 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期30-38,共9页
针对轮毂液压混合动力重型商用车,引入基于遗传算法优化的BP神经网络算法建立侧翻预警控制策略.首先,建立重型车辆3自由度侧翻参考模型,选取车辆侧翻预警算法的侧翻指标,并结合参考模型建立侧翻指标观测器;然后,在传统TTR(Time-To-Rollo... 针对轮毂液压混合动力重型商用车,引入基于遗传算法优化的BP神经网络算法建立侧翻预警控制策略.首先,建立重型车辆3自由度侧翻参考模型,选取车辆侧翻预警算法的侧翻指标,并结合参考模型建立侧翻指标观测器;然后,在传统TTR(Time-To-Rollover)侧翻预警算法研究的基础上,引入遗传算法优化的BP神经网络(GANN)对传统的TTR预警算法进行优化,建立基于GANN-TTR的侧翻预警算法;最后,利用Truck Sim仿真软件建立整车模型,利用AMESim仿真软件建立轮毂液压系统模型,在Matlab/Simulink环境下实现侧翻预警算法,并通过Matlab/Simulink、Trucksim和AMESim三软件搭建联合仿真平台,选取阶跃转向和鱼钩转向两种典型工况进行仿真,对比传统TTR、传统BP神经网络以及基于GANN-TTR的侧翻预警算法的预警精度.仿真结果表明,基于GANNTTR的侧翻预警算法能够有效提高预警精度,通过方向盘转角和纵向车速进行算法修正后得到的曲线与理想预警曲线误差最小达5%. 展开更多
关键词 重型车辆 侧翻预警算法 预警精度 遗传算法 BP神经网络
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基于矩阵实数编码遗传算法求解大规模机组组合问题 认领 引用 被引量：64
16
作者 孙力勇 张焰 蒋传文 《中国电机工程学报》 EI 北大核心 2006年第2期82-87,共6页
该文提出了一种采用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)进行机组组合优化的新方法:采用矩阵实数编码方式对整体发电计划进行编码后,可直接运用遗传操作求解机组组合问题,避免将其分解成机组启停安排和经济负荷分配的两层优化问题进行求解;采... 该文提出了一种采用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)进行机组组合优化的新方法:采用矩阵实数编码方式对整体发电计划进行编码后,可直接运用遗传操作求解机组组合问题,避免将其分解成机组启停安排和经济负荷分配的两层优化问题进行求解;采用多窗口变异技术,增强了算法的搜索能力。此方法提出了一种新的个体调整方法,可以处理各项约束条件,保证了结果的可行性。文中通过2个算例及与其它算法的对比分析,验证了所提出的方法在大规模机组组合问题求解时具有很强的适应性和全局搜索能力。 展开更多
关键词 电力系统 机组组合 遗传算法 经济负荷分配 发电计划 矩阵实数编码
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基于遗传算法的BP神经网络在电力负载预测中的应用 认领 引用 被引量：23
17
作者 张宗华 赵京湘 +1 位作者 卢享 牛新征 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期277-282,288,共6页
为有效利用电力资源,改进电力供需结构,建立面向电力负载的短期预测模型。利用层次分析法,对负载预测的影响因素做权重筛选,优化输入参数。通过主成分分析法对样本数据进行线性组合,压缩数据,提高网络泛化能力。引入L-M算法完善反向传播... 为有效利用电力资源,改进电力供需结构,建立面向电力负载的短期预测模型。利用层次分析法,对负载预测的影响因素做权重筛选,优化输入参数。通过主成分分析法对样本数据进行线性组合,压缩数据,提高网络泛化能力。引入L-M算法完善反向传播(BP)算法,加快收敛速度。同时结合改进的遗传算法,自适应调整交叉变异概率,对BP神经网络的初始权重进行动态赋值。在真实数据集上的实验结果表明,相较于传统神经网络模型,提出的模型能够加快神经网络的收敛速度,同时提高预测精度,电力负载的实际值与预测值的相对误差小于3%。 展开更多
关键词 神经网络 电力系统 负载预测 反向传播算法 自适应遗传算法
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基于SEAD任务特性约束的协同任务分配方法 认领 引用 被引量：18
18
作者 吴蔚楠 关英姿 +1 位作者 郭继峰 崔乃刚 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1574-1582,共9页
以多异构无人机执行SEAD任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析.采用图论的方法完成问题的建模,将无人机本体等效为Dubins Car模型,并对其在相应目标处执行侦查、打击、评估任务时的进入角度进行约束,通过Dubins路... 以多异构无人机执行SEAD任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析.采用图论的方法完成问题的建模,将无人机本体等效为Dubins Car模型,并对其在相应目标处执行侦查、打击、评估任务时的进入角度进行约束,通过Dubins路径完成对无人机飞行路径的等效,采用分布式遗传算法完成对问题的快速求解.研究结果表明,带有路径末端角度约束的任务分配问题具有较好的实用意义,分布式遗传算法可有效处理实时任务分配问题,完成任务空间的快速决策. 展开更多
关键词 异构无人机 Dubins 协同任务分配 SEAD任务约束 分布式遗传算法
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基于黄金分割点遗传算法的交通信号多目标优化 认领 引用 被引量：12
19
作者 杨文臣 张轮 +1 位作者 饶倩 张孟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期48-55,共8页
针对遗传算法求解交通信号配时模型容易陷入局部最优的问题,提出一种基于黄金分割点遗传算法的城市交通信号建模与优化方法.该方法采用数值模拟分析各交通信号常用性能指标间的相关性及其与配时参数间的关联程度,选取延误、停车率和通... 针对遗传算法求解交通信号配时模型容易陷入局部最优的问题,提出一种基于黄金分割点遗传算法的城市交通信号建模与优化方法.该方法采用数值模拟分析各交通信号常用性能指标间的相关性及其与配时参数间的关联程度,选取延误、停车率和通过量构建相对评价指标体系;并采用加权系数法建立交通信号多目标配时模型;同时,设计一种基于黄金分割点的自适应遗传算法对交通信号配时模型进行求解.该算法采用实数编码,引入黄金分割点算子增强遗传算法的局部搜索能力.以典型城市单交叉口进行试验,设计多种交通场景,在三种控制策略下采用数值计算和VISSIM仿真对提出的模型及算法进行效用评价.结果表明,所设计的算法求解质量好和计算效率高,提出的配时模型具有良好的控制效果. 展开更多
关键词 智能交通 交通信号 相关性分析 配时模型 遗传算法 黄金分割
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Myring型回转体直航阻力计算及艇型优化 认领 引用 被引量：22
20
作者 庞永杰 王亚兴 +1 位作者 杨卓懿 高婷 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1093-1098,共6页
在水下智能机器人(AUV)方案设计阶段,针对如何在主尺度和巡航速度确定的前提下得到直航阻力最小的回转体形状这个问题,以Myring型回转体为研究对象,利用计算流体力学(CFD)方法计算其在水中做匀速直航运动时的阻力并与试验值比较以验证... 在水下智能机器人(AUV)方案设计阶段,针对如何在主尺度和巡航速度确定的前提下得到直航阻力最小的回转体形状这个问题,以Myring型回转体为研究对象,利用计算流体力学(CFD)方法计算其在水中做匀速直航运动时的阻力并与试验值比较以验证准确性。分别对二维和三维2种网格形式,标准和加强2种壁面函数的计算精度和计算效率进行了对比,并在此基础上探讨单独改变艏部或艉部形状时阻力的变化规律。再利用EXCEL、ICEM、FLUENT建立优化平台,基于多岛遗传算法在限制条件范围内对Myring型回转体参数进行全局寻优,寻找不同流速时阻力最小的Myring型回转体,为AUV设计阶段的阻力性能预报和艇型优化提供参考。 展开更多
关键词 水下智能机器人 回转体 阻力 模型试验 多岛遗传算法 流体力学 网格生成 壁面函数
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