基于改进A*算法与天牛须搜索算法的农业机器人路径规划方法

为解决复杂环境下,农业机器人路径规划存在的局部路径欠优、收敛速度慢、折点较多的问题。为解决此问题,本文提出一种基于天牛须搜索算法和A*算法相结合的BACA*全局规划方法。首先,基于A*算法,采用曼哈顿距离作为启发函数进行全局规划;其次,通过适当调整步长的天牛须搜索算法对路径进行优化,缩短了路径长度,降低了转折点数量;最后,采用贝塞尔曲线对路径进行圆滑处理,使机器人在现实场景中能平稳前进。仿真结果表明：与传统A*算法相比,该算法的路径更加平滑,折点数更少;与天牛须搜索算法相比,能保证生成路径的效率性、全局最优性。在缩短路径长度和降低累计转折点数量方面验证了所提方法的有效性。     

重采样和天牛须协同演化粒子群的WSN覆盖控制算法

为了最大程度提升无线传感器网络(WSN)的覆盖范围并降低能耗,延长网络生命周期,提出了基于重采样技术和天牛须搜索的协同演化粒子群优化(RBASPSO)算法来优化WSN的覆盖控制问题。重采样技术平衡了粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度,增加了粒子群整体多样性,防止算法过早收敛,加强粒子在搜索过程中跳出低质量谷底的能力; 天牛须搜索依靠个体的两个触角搜索其邻域,增强了粒子群中单个粒子的搜索能力。RBASPSO算法采用覆盖率和节点休眠率的加权作为优化WSN覆盖控制的目标函数,通过重采样技术和天牛须搜索的协同演化,既加强了单个粒子的搜索能力,又确保粒子群的多样性及活跃性,提升WSN覆盖性能。实验结果表明,RBASPSO算法不仅能有效处理复杂多峰问题; 而且可以有效提高WSN网络覆盖率,延长网络生命周期。     

基于广义回归神经网络的煤矿带式输送机模型预测控制

针对煤矿井下运输系统能耗大、生产成本高等问题，提出基于广义回归神经网络（GRNN）的带式输送机模型预测控制（MPC）策略。引入动态自适应权重和莱维飞行策略改进天牛须算法（BAS），并采用改进的天牛须算法对广义回归神经网络进行超参数寻优。建立了带式运输机模型，采用模型预测控制策略对带式输送机的运行进行优化与控制；优化过程采用了基于分时电价的控制策略。实验结果表明：与带式输送机传统的运行方式相比，所提出的控制策略不仅可以减少能源消耗，而且可以有效降低运行成本。     

基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测

为了提高短时交通流速度预测的精度,提出一种基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测模型.首先对交通流速度序列进行浑沌性分析,重构序列的相空间,将对交通流速度序列的研究映射到其所在的相空间中进行;然后引入变步长因子和模拟退火技术对天牛须算法(beetle antennae search,BAS)进行改进,并以改进算法优化确定性跳跃循环状态网络(cycle reservoir with regular jumps,CRJ)的参数构建预测模型;最后通过实例对比分析模型的有效性.结果表明:通过相空间重构对交通流速度序列处理,能够挖掘序列内部的动态特性,使之更加适用于网络的建模;所提模型的预测结果同对比模型相比,平均绝对百分比误差下降了1.05％ ～6.04％,有效地提高了短时交通流速度的预测精度.     

基于混沌天牛群算法优化的神经网络分类模型

针对传统BP神经网络受初始权阈值影响大且易陷入局部极值,标准天牛须搜索算法局部搜索能力差、寻优精度低等问题,提出一种自适应步长因子的混沌天牛群算法用于优化BP神经网络分类模型。通过增加天牛种群,引入自适应步长更新策略优化天牛须搜索算法的局部搜索能力,使其跳出局部最优,提高算法的计算精度;利用Logisitic混沌映射产生新个体,替换性能较差的个体,增强全局搜索效果。为了改善BP神经网络对非均衡数据集中少数类的分类效果,采用SMOTE算法处理非均衡数据集。将改进的天牛须搜索算法用于优化BP神经网络中的初始权值和阈值,建立IBAS-BPNN（Improved Beetle Antennae Search and Back Propagation Neural Network）分类模型,提高BP神经网络分类模型的准确率。为验证分类模型的性能,将改进的BP神经网络分类模型与其他六种典型的分类算法进行比较,实验结果表明IBAS-BPNN分类模型的平均分类正确率高于其他算法。改进的混沌天牛群算法泛化能力强,鲁棒性好,具有一定的优越性。     

运河航速限制情景下的班轮燃油补给决策与航速优化

为解决班轮运输船舶选择哪个港口进行燃油补给、燃油补给量以及各航段最优航速的问题,考虑船舶通过运河时对航速的影响与到港时间窗限制,建立以总成本最小为目标的燃油补给与航速优化模型.选择实际班轮航线进行算例分析,结果验证了模型的有效性.将考虑运河航速影响与不考虑运河航速影响的优化结果进行对比发现,考虑运河对航速影响时解得的燃油补给港选择、燃油补给量以及各航段最优航速的优化结果与客观实际相符,且有助于最小化航运企业总成本,表明该方法有助于航运企业结合航线实际情况合理地制定燃油补给决策以及航速优化方案,保障运输服务.     

含热电联合系统的微电网运行优化

为了提高微电网的经济运行水平,提出考虑分时电价并计及制热收益的微电网多目标能量调度模型,该模型以微网发电成本最低与环境效益最优为目标。首先,利用权重系数将多目标经济调度问题化成单目标优化问题。其次,针对遗传算法局部搜索能力差的问题,提出了天牛须搜索算法改善遗传算法的变异操作,利用自身对空间的判断,加强局部搜索能力,在此基础上将Metropolis接受准则加入天牛须搜索算法中,增加变异的概率。最后,以一个微电网为例,将改进的算法与标准遗传算法进行对比,验证了所改进的算法的全局最优解的搜索能力,使得微网获得更佳的综合效益,降低了系统经济运行成本。     

基于天牛须优化的BAS-CRI图像修复算法

针对Criminisi算法中由于优先权计算不准确导致的修复效果不理想、修复效率低等问题,提出一种基于天牛须算法优化的BAS-CRI图像修复算法.首先在Criminisi算法优先权计算过程中,加入等照度曲线提高优先权的可靠性,并针对置信项加入调整因子,平滑置信项.其次,在最佳匹配块搜索阶段,引入改进后的天牛须搜索算法,提高搜索效率和鲁棒性.最后,利用主观视觉评价和峰值信噪比(PSNR值)量化评价,验证了算法的有效性.结果表明,所提算法较其他算法修复效果更好.     

蚁群神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对蚁群算法收敛速度慢的问题, 提出了一种改进方法, 通过为蚁群算法增加一种收敛因子, 使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量, 降低了算法陷入局部最优解的可能性。分析了改进蚁群算法的收敛性, 并对其寻优能力进行了测试, 结果表明, 改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度。用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断, 与BP神经网络诊断结果对比, 蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。     

云计算环境下基于改进GSO的目标主机选择算法

目标主机的选择是虚拟机动态迁移过程中的重要阶段,是实现负载均衡的关键。针对基本萤火虫算法存在的精度不高、收敛较慢的问题,提出了一种改进的萤火虫优化算法,用于解决虚拟机迁移时虚拟机和目标物理主机的映射问题,实现多目标最优求解。该算法通过引入步长调整因子,能够动态调整移动步长,克服了步长过大或过小导致的精度不高、后期收敛较慢的缺点。全面考虑物理主机负载指标,建立负载均衡模型,将萤火虫算法中个体与节点资源相对应,利用萤火虫发光机制寻优求解,以实现目标主机的优化选择。仿真实验表明,该算法能够快速完成目标主机的选择,有效平衡系统资源,实现数据中心负载均衡。     

合理垂直烧结速度的研究

通过考查气流速度的变化研究垂直烧结速度随烧结过程的变化规律。结果表明:垂直烧结速度并非固定不变,而是随着烧结过程的逐步进行发生显著变化;点火保温后,随烧结物理化学反应的进行,燃烧带逐渐形成并变宽且产生过湿现象,导致料层的透气性显著变差,烧结速度显著下降,直至约25 min后过湿层完全消失,透气性变好,烧结速度迅速上升。根据垂直烧结速度变化规律,通过改变负压烧结,进行烧结速度优化实验,结果表明:在保持转鼓强度及成品率基本不变的情况下,将垂直烧结速度由20.08 mm/min提高到21.82 mm/min,利用系数由1.401 t/(m2-h)提高到1.587 t/(m2-h)。     

基于FPGA数字系统设计的速度优化方法研究

讨论了基于FPGA进行数字系统设计过程中的速度优化方法.研究了流水线法、降低时滞法和关键路径优化法,对具体实例进行了VHDL编程并比较优化前后的RTL电路结构.结果表明,上述方法均可以有效提高数字系统的速度.     

基于GIS的城市快速路限速问题研究——以广州市内环路为例

在道路最高限速值的多目标优化模型基础上,结合实际路况,提出了城市快速路限速值设定方法及计算依据.以广州市内环路为研究对象,采用数学建模与回归分析方法构建广义费用函数,以死亡率为约束条件,依据实际道路参数的曲线路段和平直路段模型修正,计算得到广州市内环路的最佳限速值.应用ArcGIS软件平台分路段对内环路最佳限速值进行可视化.     

基于MATLAB的双闭环调速系统速度调节器的优化设计

本文结合线性二次型性能指标最优控制理论的设计方法 ,借助于MATLAB软件 ,提出了转速电流双闭环系统中速度环的一种设计方法。这种方法不仅能提高系统的动态性能 ,而且设计过程简单、速度快 ,大大提高了设计效率。     

基于综合截割性能优化的采煤机变速截割控制

针对目前滚筒采煤机在生产过程中采用单一牵引调速影响截割性能的问题,对采煤机的变速截割进行了探索研究.考虑变速截割的可行性及可靠性,按截割阻抗的大小对煤层硬度进行了平均划分;综合考虑不同截割性能指标的要求,对其进行加权平均作为优化目标,对截割运动参数进行了优化;在此基础上,对由截割阻抗变化引起的不同工况的调速策略进行了比较分析,得到了截割性能最优的变速截割调速控制策略.研究结果可为采煤机高效变速截割奠定理论基础.     

串调动力制动系统的计算机仿真及参数寻优

串调动力制动闭环系统,是一个多变量互有耦合的非线性系统,其调节器的参数难以用一般工程方法加以确定。利用计算机仿真和寻优可以很方便地获得闭环最优控制系统参数。文中采用的变步长公式、单纯体相对边长算法以及收敛速度缓慢和发散的处理程序,为保证仿真寻优过程的迅速性和准确性提供了有效的方法。     

电梯速度优化研究及软件设计

本文介绍了电梯理想速度曲线的数学模糊，根据工程实际进行了曲线参数的优化，用Ｔｕｒｂｏ Ｃ语言编制计算程序成功地求取了电梯运行速度按距离控制所需的Ｖ＝ｆ（ｓ）曲线，仿真结果表明，各项技术指标均满足要求，为电梯速度的实时控制准备了必要的条件。     

卧螺离心机转鼓虚拟样机建模与有限元仿真研究

应用visualNastran有限元仿真软件对卧螺离心机转鼓虚拟样机模型在三种工况下进行应力应变仿真分析,得到了转鼓的应力和径向位移的分布情况,并在此基础上优化转鼓转速,提高离心机分离效果,为离心机转鼓设计提供有价值的理论参考．     

基于曲率分段的发动机凸轮磨削步长优化算法

提出一种改进凸轮磨削加工效率和精度的新算法.该算法根据加工精度要求，利用砂轮相对凸轮转角的运动轨迹的曲率计算各加工转角下的最大允许转角步长，并对凸轮加工转角进行分段，优化加工转角步长和转速.与恒转速法相比，有效减少加工中的冗余步长，提高加工转速，改善加工效率，并避免恒转速法在凸轮上升段及下降段与缓冲段相接处的精度不足及砂轮架加速度过大所致的响应滞后问题，保证凸轮加工精度和加工效率.     

单级圆柱齿轮减速器的优化设计

单级斜齿圆柱齿轮减速器单目标优化问题数学模型建立在以体积为最小的基础上,以优化模数、齿数、齿宽、支承宽、支承轴直径为主要目标,用内点惩罚函数法进行寻优,得到最优解．通过对具体实例进行分析,我们得出结论：该方法经济可靠,是一种具有工程实用价值的设计方法．