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基于IPSO-SA算法的医用耗材多周期库存优化 认领 引用
1
作者 李颂琳 孙小光 屈挺 《工业工程》 2026年第3期71-83,共13页
针对医用耗材企业分布式仓储体系下,多仓补货决策复杂、库存成本与服务水平难以协同优化的问题,提出一种面向多仓协同补货的库存优化方法。在此基础上,建立以库存持有成本、缺货损失成本和运输成本最小化为目标的库存优化模型,并将产品... 针对医用耗材企业分布式仓储体系下,多仓补货决策复杂、库存成本与服务水平难以协同优化的问题,提出一种面向多仓协同补货的库存优化方法。在此基础上,建立以库存持有成本、缺货损失成本和运输成本最小化为目标的库存优化模型,并将产品效期、批次管理、运输方式经济性及补货量限制等业务约束纳入模型。算法部分提出一种粒子群优化−模拟退火两阶段混合算法。在粒子群优化算法基础上,通过全局搜索以获得较优初始解,引入模拟退火算法的概率突跳机制以跳出局部最优,实现多周期补货量与运输方案的协同优化,同时结合滚动时域机制动态生成未来4周期的补货计划,提高补货决策的动态适应能力。案例研究结果表明,与企业现行补货策略相比,优化方案使总运营成本下降约39.23%,其中库存持有成本降低38.60%,运输成本降低62.31%,缺货损失成本降低39.43%。研究结果表明,该方法能够有效支持多仓环境下医用耗材补货决策,为企业供应链库存优化提供可行的决策支持方法。 展开更多
关键词 医用耗材 库存优化 多周期补货 改进粒子群优化−模拟退火算法(IPSO-SA)
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t-SNE降维融合SAPSO-BP的飞机电弧故障识别 认领 引用 被引量：1
2
作者 屈慧妍 李娟 +2 位作者 戴洪德 王希彬 张依 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第9期266-276,共11页
针对单个特征识别故障电弧时特征的阈值难以确定、且难以设置适用于不同负载的统一阈值等问题,为更准确高效地检测不同负载下的串联电弧故障,提出基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP)结合的多... 针对单个特征识别故障电弧时特征的阈值难以确定、且难以设置适用于不同负载的统一阈值等问题,为更准确高效地检测不同负载下的串联电弧故障,提出基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP)结合的多特征故障电弧识别方法。首先,针对故障电弧电流高频分量丰富的特点,通过提取电流频率的变异系数改进传统的变异系数特征,构造时频域特征检测故障电弧,结果表明改进后的变异系数(CV)对不同负载的平均识别准确率达到96%。其次,继续提取小波包细节分量以及能量熵等时频域特征与CV进行多特征融合,共同识别故障电弧。在融合过程中使用多种非线性降维算法对多维特征进行降维,并进行聚类可视化对比,发现使用t-SNE降维将多维特征降至三维空间对故障电弧的区分度最高。最后,将降维后的特征输入SAPSO-BP进行训练,并设计消融实验验证了提出方法的识别性能与鲁棒性。结果表明,融合算法tSNE-SAPSO-BP在不同负载上的识别性能较单个特征的识别准确率分别提升了3.2%、16.8%、27.66%、33.5%。t-SNE降维与聚类很好地处理了各特征间的非线性相关性,为融合机器学习方法识别故障电弧提供了关键特征信息。 展开更多
关键词 电弧故障识别 特征提取 改进的变异系数特征 t-SNE算法 模拟退火粒子群算法
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基于改进SA-PSO的工业机器人参数辨识和定位精度提升 认领 引用
3
作者 王国荣 杜茂华 +2 位作者 吴智恒 李平 杨志新 《机床与液压》 北大核心 2025年第17期42-50,共9页
针对传统粒子群算法(PSO)在工业机器人标定过程中存在的衰减机制落后、易陷入局部最优导致精度低的问题,提出一种基于改进SA-PSO的工业机器人几何参数辨识和定位精度提升方法。基于D-H模型建立工业机器人误差模型,将几何误差标定问题转... 针对传统粒子群算法(PSO)在工业机器人标定过程中存在的衰减机制落后、易陷入局部最优导致精度低的问题,提出一种基于改进SA-PSO的工业机器人几何参数辨识和定位精度提升方法。基于D-H模型建立工业机器人误差模型,将几何误差标定问题转换为高维非线性方程的寻优求解问题。在参数辨识过程中,结合粒子群算法与模拟退火算法,在跳出局部最优解的基础上,设计正态分布曲线来控制算法惯性权重的变化,并引入控制因子优化粒子的位置更新公式。通过对KUKA KR 6 R900机器人进行仿真与测试实验,将该改进算法与传统PSO、APSO、NDPSO、SA-PSO等算法进行性能对比。结果表明:改进SA-PSO算法能够跳出局部最优解,波动更小,预测精度更高,搜索过程达到较低适应度值时所需迭代步数更少,收敛速度更快;利用改进SA-PSO算法完成机器人参数辨识和标定后,综合位置误差从1.1447 mm降低至0.1731 mm,降低了84.87%,最大误差从1.9686 mm降至0.9959 mm;标定后X、Y、Z轴误差分布更集中,波动更小,表明该算法的辨识精度和适应性更高,具有较大的工程应用价值。 展开更多
关键词 机器人 参数辨识 定位精度 模拟退火算法 改进粒子群优化算法
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改进的人工鱼群算法采煤机调高控制策略 认领 引用 被引量：12
4
作者 赵有生 邸晟钧 +5 位作者 王占全 柳轶 郭帅 田军 刘顺 闫孝姮 《煤炭工程》 北大核心 2020年第2期136-141,共6页
为了提高煤矿开采中采煤机调高的控制精度,提出了一种基于改进的人工鱼群算法采煤机滚筒调高控制的策略。在传统的人工鱼群算法的基础上,引入步长递减和视野变化的策略,以ITAE的倒数作为目标函数寻优计算得到PID控制器的参数。通过采煤... 为了提高煤矿开采中采煤机调高的控制精度,提出了一种基于改进的人工鱼群算法采煤机滚筒调高控制的策略。在传统的人工鱼群算法的基础上,引入步长递减和视野变化的策略,以ITAE的倒数作为目标函数寻优计算得到PID控制器的参数。通过采煤机调高系统的传递函数搭建Simulink仿真模型,和模拟退火算法、粒子群算法进行对比,结果表明改进后的人工鱼群算法误差更小,控制精度更准确,系统的阶跃响应更平滑,为实现更为精准的采煤机调高控制提供一种新的方法,为煤炭的高效生产提供依据。 展开更多
关键词 采煤机 改进的鱼群算法 PID 参数优化 模拟退火算法 粒子群算法
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基于改进模拟退火-粒子群的配电网分布式光伏承载力评估 认领 引用 被引量：20
5
作者 门茂琛 赵睿 +2 位作者 张金帅 王鹏 张庆 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1255-1265,共11页
大规模分布式光伏并网给中压配电网带来严重功率反送,导致中压配电网出现节点电压越限和配电变压器反向过载问题.以系统潮流平衡、节点电压偏差、配电变压器反向负载率和线路载流量为约束条件,以分布式光伏并网容量与系统网络损耗之差... 大规模分布式光伏并网给中压配电网带来严重功率反送,导致中压配电网出现节点电压越限和配电变压器反向过载问题.以系统潮流平衡、节点电压偏差、配电变压器反向负载率和线路载流量为约束条件,以分布式光伏并网容量与系统网络损耗之差的分布式光伏等效并网容量为目标函数,建立中压配电网分布式光伏承载力评估模型,并提出改进模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法.对IEEE33系统和实际中压配电网进行分布式光伏承载力计算,结果表明,所建立的分布式光伏承载力评估模型适用于中压配电网节点电压稳定性与配电变压器安全运行问题评估;相较于其他算法,改进SA-PSO算法提高了评估模型计算的收敛速度与寻优能力,在相同约束条件限值下,所得线路分布式光伏承载力更高,且系统网络损耗更低. 展开更多
关键词 分布式光伏 中压配电网 电压越限 反向过载 承载力 改进模拟退火-粒子群算法
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改进混合粒子群算法的立体车库存取调度 认领 引用 被引量：10
6
作者 陈桂兰 奚宝华 杨兰英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期263-270,共8页
为了进一步提高立体车库存取效率,提出一种改进混合粒子群算法,应用于立体车库存取策略时间模型,寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法,改善全局搜索能力,后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱... 为了进一步提高立体车库存取效率,提出一种改进混合粒子群算法,应用于立体车库存取策略时间模型,寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法,改善全局搜索能力,后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱的特点。与目前应用于立体车库存取车调度的遗传算法相比,改进混合粒子群算法存取效率提高了24.5%~36.07%,并优于其他车库调度算法,提高了车库运营效率。 展开更多
关键词 立体车库调度优化 改进混合粒子群算法 遗传算法 模拟退火算法
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电动汽车双层优化模型的充放电调度策略 认领 引用 被引量：8
7
作者 马永翔 王希鑫 +2 位作者 闫群民 孔志战 淡文国 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第2期267-276,共10页
传统的分时电价策略虽然一定程度上可以改善电动汽车无序充电所产生的电网日负荷峰谷差加大、负荷率降低等状况,但易产生新的负荷高峰,并且当前多目标优化等策略削峰填谷效果欠佳或用户参与度不高。针对上述问题,提出一种基于双层优化... 传统的分时电价策略虽然一定程度上可以改善电动汽车无序充电所产生的电网日负荷峰谷差加大、负荷率降低等状况,但易产生新的负荷高峰,并且当前多目标优化等策略削峰填谷效果欠佳或用户参与度不高。针对上述问题,提出一种基于双层优化模型的调度策略以充分考虑电网和用户两侧需求。第1层模型以优化电网日负荷方差最小为目标函数;第2层优化模型建立以车主充电成本最小以及保证用户出行需求的目标函数,然后用改进的粒子群-模拟退火算法对双层优化模型进行循环迭代求解,并将第2层优化后的结果反馈给第1层,以此循环优化,输出最终结果。对比优化前后的负荷曲线,结果表明:与当前优化策略相比,所提出的基于双层优化模型的V2G调度策略能有效降低新的负荷高峰及负荷峰谷差,减少参与V2G的用户成本,实现两侧双赢。 展开更多
关键词 电动汽车 V2G技术 充放电优化调度 双层优化模型 改进粒子群-模拟退火算法
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求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法 认领 引用 被引量：8
8
作者 陈久梅 张松毅 但斌 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2952-2962,共11页
针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟... 针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟退火中的Metropolis准则,以一定概率接受劣解,使粒子在寻优过程中能够概率性地跳出局部最优。通过对经典车辆路径问题算例进行改编实验,并与已有文献、基本粒子群优化算法、基本人工蜂群算法分别进行对比分析表明,所提算法不但求解多隔室车辆路径问题有效,而且在求解质量上具有明显优势。 展开更多
关键词 多隔室 车辆路径问题 改进粒子群优化算法 Metropolis准则 模拟退火 物流配送
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基于改进粒子群算法的结构测点优化方法研究 认领 引用 被引量：9
9
作者 刘宏林 徐一鸣 +1 位作者 刘宏月 陆观 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第9期10-16,共7页
针对工字梁结构受力过程中测点数目过多及优化较困难的问题,提出一种基于模拟退火思想及遗传算法的改进粒子群算法,综合考虑受力状态识别误差与测点优化,进行了测点的筛选。首先将遗传算法的初始化、选择、交叉、变异融入粒子群算法中;... 针对工字梁结构受力过程中测点数目过多及优化较困难的问题,提出一种基于模拟退火思想及遗传算法的改进粒子群算法,综合考虑受力状态识别误差与测点优化,进行了测点的筛选。首先将遗传算法的初始化、选择、交叉、变异融入粒子群算法中;其次在变异部分引入模拟退火的思想。改进后的粒子群算法改善了标准粒子群算法的“早熟”局部寻优能力较差等问题。通过测试函数对比改进粒子群算法与标准粒子群算法的性能,改进的粒子群算法稳定性更好,抗“早熟”能力较强,精度明显提高。通过工字型梁选点及受力状态识别仿真与试验表明,改进粒子群算法在受力状态识别的测点选择过程中具有较高的效率,选择测点的受力状态识别误差均小于3%,在工程应用范围内,为受力状态识别提供了一种较好的方法。 展开更多
关键词 模拟退火 遗传算法 改进进粒子群算法 测点优化 受力状态识别
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一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法 认领 引用 被引量：4
10
作者 吴正佳 罗月胜 +1 位作者 周玉琼 黄绍雄 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2405-2409,共5页
针对NP-hard性质的作业车间调度问题,设计了一种改进的离散粒子群优化算法。引入遗传算法交叉算子和变异算子来实现粒子的更新,并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子的邻域进行局部搜索,很好地防止了算法出现早熟... 针对NP-hard性质的作业车间调度问题,设计了一种改进的离散粒子群优化算法。引入遗传算法交叉算子和变异算子来实现粒子的更新,并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子的邻域进行局部搜索,很好地防止了算法出现早熟收敛。通过将该算法和标准粒子群优化算法用于求解典型JSP,计算结果对比表明,改进的算法具有很强的全局寻优能力;就综合解的质量和计算效率而言,改进算法优于标准粒子群优化算法。同时,将该算法结果与文献中其他相关算法结果进行比较,验证了该改进算法的有效性。该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。 展开更多
关键词 改进离散粒子群 作业车间调度 遗传算法 模拟退火 局部搜索
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基于改进PSO和模糊RBF神经网络的退火炉温控制 认领 引用 被引量：12
11
作者 李界家 李晓峰 片锦香 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期337-341,共5页
为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对... 为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对模糊RBF神经网络进行训练时,先利用改进PSO算法得到模糊RBF神经网络的初始权值和阀值,然后对其进行二次优化得到最终的权值和阀值。仿真结果表明:该文方法降低了超调量,缩短了响应时间,稳态误差很小,能够拟合参考模型的输出,控制效果明显优于常规PID控制。 展开更多
关键词 改进粒子群优化算法 模糊径向基函数神经网络 退火炉 温度控制 径向基函数 权值 阀值 超调量 响应时间 稳态误差
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基于SAPSO算法的无人机三维航迹规划 认领 引用 被引量：8
12
作者 唐汇禹 彭世蕤 +1 位作者 孙经蛟 刘香岚 《战术导弹技术》 北大核心 2017年第2期62-68,共7页
运用粒子群算法(PSO)进行无人机三维航迹规划时,常通过引入最小威胁曲面来减小搜索空间,提高算法效率,但将威胁信息等效至数字地图中并不能准确反映威胁作用,且失去了利用地形遮蔽进行突防的优势。针对这一问题,从航迹规划的核心适应度... 运用粒子群算法(PSO)进行无人机三维航迹规划时,常通过引入最小威胁曲面来减小搜索空间,提高算法效率,但将威胁信息等效至数字地图中并不能准确反映威胁作用,且失去了利用地形遮蔽进行突防的优势。针对这一问题,从航迹规划的核心适应度函数出发,综合考虑火力威胁、地形威胁、高度威胁、机动性能四个方面约束,对适应度函数模型进行了分析改进。同时,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出将模拟退火粒子群算法(SAPSO)运用于航迹规划,利用模拟退火算法概率突跳能力进一步改善航迹质量。仿真结果表明,改进模型获得的三维航迹不仅满足各项约束,而且能够利用地形遮蔽进行突防,SAPSO算法改善航迹效果明显。 展开更多
关键词 模拟退火粒子群算法 无人机 航迹规划 适应度函数改进
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基于I-PSO算法和Simulink的湿式离合器优化设计 认领 引用 被引量：3
13
作者 钱煜 程准 +1 位作者 陈兵兵 鲁植雄 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3781-3784,共4页
为提高湿式离合器的轻便性和可靠性,提出了一种I-PSO算法与MATLAB/Simulink相结合的湿式离合器优化设计新方法。对湿式离合器进行动力学分析,并基于MATLAB/Simulink搭建湿式离合器动力传递的仿真模型。引入模拟退火算法中对粒子进行扰... 为提高湿式离合器的轻便性和可靠性,提出了一种I-PSO算法与MATLAB/Simulink相结合的湿式离合器优化设计新方法。对湿式离合器进行动力学分析,并基于MATLAB/Simulink搭建湿式离合器动力传递的仿真模型。引入模拟退火算法中对粒子进行扰动的思想对改进的粒子群算法再度进行改进,并基于某测试函数验证了算法改进的效果,选择离合器的滑磨功与体积为优化目标。最终联合改进粒子群算法与MATLAB/Simulink中建立的湿式离合器仿真模型对某具体型号湿式离合器进行多目标优化设计。结果表明,改进后的粒子群算法在寻优的速率和精度上有一定效果;优化后的湿式离合器与原设计相比,总目标函数缩小约40. 12%,滑磨功减小了约61. 8%,优化效果明显。 展开更多
关键词 模拟退火算法 改进粒子群算法 MATLAB/Simulink 湿式离合器 优化设计
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基于退火粒子群和内点法的改进最优潮流算法 认领 引用 被引量：5
14
作者 陈丽光 文波 聂一雄 《广东电力》 2013年第9期32-35,103,共4页
针对一般智能算法计算最优潮流(optimal power flow,OPF)问题收敛速度慢、精度低等问题,提出一种退火粒子群(simulated annealing based particle swarm optimization,SA-PSO)和预测-校正原对偶内点法(predictor-corrector primal-dual ... 针对一般智能算法计算最优潮流(optimal power flow,OPF)问题收敛速度慢、精度低等问题,提出一种退火粒子群(simulated annealing based particle swarm optimization,SA-PSO)和预测-校正原对偶内点法(predictor-corrector primal-dual interior point method,PCPDIPM)结合的改进最优潮流算法。该算法采用SA-PSO优化待求系统的离散变量,而在SA-PSO的每一次迭代过程中,通过PCPDIPM优化待求系统的连续变量,并对粒子进行适应度评估。这种求解模式将SA-PSO求解离散变量方便和PCPDIPM优化速度快的优点结合在一起,发挥了两种算法的优势。多个算例结果表明,与SA-PSO算法相比,该算法具有寻优能力强,收敛速度快,计算精度高的优点。 展开更多
关键词 模拟退火算法 粒子群算法 预测-校正内点法 最优潮流 改进算法
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基于改进粒子群算法的重力坝断面优化研究 认领 引用 被引量：2
15
作者 刘思琪 郭斌 +2 位作者 朱伟 张馨文 沈桑桑 《人民珠江》 2018年第8期114-117,共4页
将粒子群算法与罚函数相结合,把非线性约束优化问题转化为无约束优化问题,解决工程上多约束优化问题。为了防止粒子群算法陷入局部最优,引入退火算法帮助粒子跳出局部最优解,从而避免粒子后期单一方向进化问题,改善粒子全局搜索能力,同... 将粒子群算法与罚函数相结合,把非线性约束优化问题转化为无约束优化问题,解决工程上多约束优化问题。为了防止粒子群算法陷入局部最优,引入退火算法帮助粒子跳出局部最优解,从而避免粒子后期单一方向进化问题,改善粒子全局搜索能力,同时考虑到最优解一般在边界附近取得,故引入动态罚函数加强粒子对可行域边界搜索,加快最值的搜索速度。将上述方法应用于实际重力坝断面优化设计,结果表明:改进的粒子群优化算法不仅保持了良好的收敛性,而且动态罚函数还具有构造简单实用,同时退火算法减少了粒子群优化算法对大量粒子的依赖程度,验证了改进算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 重力坝断面优化 改进粒子群算法 动态罚函数 退火算法
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基于灰色关联和混合神经网络的光伏功率预测 认领 引用
16
作者 耿亮 郭晓飞 +4 位作者 孙建起 张海强 刘振永 李航 王毅腾 《石家庄学院学报》 CAS 2016年第6期39-43,共5页
为了提升光伏发电功率预测模型的精度和增强其对多变天气的适应能力,提出了采用基于天气预报的灰色关联相似日样本选取与混合神经网络相结合的光伏发电功率预测模型.相似日选取以辐射强度的影响因素为依据,采用晴天理论太阳辐射强度、... 为了提升光伏发电功率预测模型的精度和增强其对多变天气的适应能力,提出了采用基于天气预报的灰色关联相似日样本选取与混合神经网络相结合的光伏发电功率预测模型.相似日选取以辐射强度的影响因素为依据,采用晴天理论太阳辐射强度、空气污染指数、云量、湿度4个变量,通过灰色关联选出与预测日较为接近的历史数据构成样本子集.建立混合神经网络,对选出的样本子集进行天气要素扩充并训练模型,代入预测日特征向量完成预测.为检验该模型的精确性和鲁棒性,通过实例与常见BP神经网络模型进行预测结果对比,显示了新模型在光伏发电功率预测的良好应用前景. 展开更多
关键词 模拟退火优化算法 粒子群算法 灰色关联 混合神经网络 相似日
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服装智能排料粒子群算法的改进研究 认领 引用
17
作者 黄灿艺 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 2011年第4期76-78,120,共3页
针对服装智能排料问题提出一种改进的粒子群算法,对粒子群算法的速度分项加入一个参数惯性权值w,并将改进结果在VS 2005平台下用C++进行试验论证.结果表明:使用改进的粒子群算法,服装面料的利用率较高,且运行时间接近最优.
关键词 服装智能排料 遗传算法 模拟退火算法 改进粒子群算法
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基于机会约束规划的多类型分布式电源容量与布点优化方法 认领 引用 被引量：13
18
作者 罗煜 吴杰康 +2 位作者 简俊威 廖一键 郭清元 《广东电力》 2018年第4期34-42,共9页
在分析三种不同类型分布式电源并网模型的基础上,建立了配电网分布式电源容量和布点多目标优化的机会随机约束模型;综合考虑了分布式电源以PQ、PI和PV等不同接口模型并网时的出力特性,弥补了以往研究中将分布式电源统一处理为分布式电... 在分析三种不同类型分布式电源并网模型的基础上,建立了配电网分布式电源容量和布点多目标优化的机会随机约束模型;综合考虑了分布式电源以PQ、PI和PV等不同接口模型并网时的出力特性,弥补了以往研究中将分布式电源统一处理为分布式电源PQ模型的缺陷;在包含不同接入类型的分布式电源的配电网规划中,由于考虑光伏发电系统输出功率Beta概率分布的影响与考虑风电机组欠额定输出、额定输出和无输出的概率模型的影响,对潮流、电源出力、节点电压等制约关系构建了机会约束条件函数,同时将分布式电源运行成本纳入多目标函数,采用改进的模拟退火粒子群算法对所建优化问题进行求解。计算结果验证了模型的合理性和算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 机会约束规划 容量和布点优化 改进模拟退火粒子群优化算法 概率出力模型
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基于改进模拟退火算法的均匀设计表构建 认领 引用 被引量：3
19
作者 许力梅 林健良 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期180-181,共2页
当n为偶数时,使用好格子点法不能产生因素数较大的设计表,且只能在解空间的子空间内产生设计表,所产生的设计表无法保证最均匀。针对上述问题,引入智能计算方法,包括粒子群优化算法和改进的模拟退火算法。对3种算法的优化性能进行比较,... 当n为偶数时,使用好格子点法不能产生因素数较大的设计表,且只能在解空间的子空间内产生设计表,所产生的设计表无法保证最均匀。针对上述问题,引入智能计算方法,包括粒子群优化算法和改进的模拟退火算法。对3种算法的优化性能进行比较,结果表明智能算法可以对较大范围的因素数产生设计表,与好格子点法相比,智能算法能够得到均匀性更好的设计表,并且相对粒子群优化算法,改进模拟退火算法构建的均匀设计表的偏差更小。 展开更多
关键词 均匀设计表 好格子点法 改进模拟退火算法 粒子群优化算法 均匀性
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基于退火PSO-PI与重复PR的图腾柱PFC 认领 引用 被引量：1
20
作者 贾旭辉 杨理驰 +1 位作者 杨晋岭 曹金亮 《科技通报》 2024年第5期34-38,45,共5页
功率因数校正(power factor correction,PFC)被广泛应用于车载充电机以提高充电效率、减小对电网产生的谐波污染。本文常用的双闭环比例积分(proportional integration,PI)控制的基础上,研究了退火粒子群算法(particle swarm optimizati... 功率因数校正(power factor correction,PFC)被广泛应用于车载充电机以提高充电效率、减小对电网产生的谐波污染。本文常用的双闭环比例积分(proportional integration,PI)控制的基础上,研究了退火粒子群算法(particle swarm optimization,PSO-PI)和改进重复比例谐振(proportional resonance,PR)控制,通过退火PSO算法对电压环的PI控制器参数进行优化,提高了响应速度;将电流环由PI控制变为改进重复PR控制,以解决PI控制对高频信号跟踪能力弱的缺点,并选用了近几年比较热门的图腾柱PFC拓扑结构,最终提高了响应速度,降低总谐波畸变率(total harmonic distortion rate,THD)。最后通过Matlab/Simulink仿真验证了控制策略的正确性,相比传统的图腾柱PFC,响应速度得到一定提高,THD值降低了2.07%。 展开更多
关键词 图腾柱功率因数校正 改进重复PR控制 双闭环控制 粒子群算法 模拟退火算法
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