改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度

为了提高微电网的日运转经济效益,本文构建了并网模式下交流微电网运转结构图,建立了并网模式下交流微电网日优化经济调度数学模型,该模型包含有多个子目标函数、多个约束条件。针对传统灰狼优化算法无法很好均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,寻优精度差的问题,引进一种基于非线性变化的收敛因子均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,从而提高灰狼算法的寻优精度。采用改进的灰狼算法和原始灰狼算法对四个基准测试函数进行仿真,实验结果表明改进灰狼算法相较于原始灰狼算法能够获得更优解,初步证实了改进灰狼算法的可行性及优越性,再将改进灰狼算法和原始灰狼算法分别应用于并网模式下交流微电网日优化数学模型求解,通过对仿真结果对比分析,证实了改进灰狼算法的确能够更好的提高并网模式下交流微电网的日运转经济效益。     

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Tent映射NSGA-II算法的微电网多目标优化方法

为提高微电网运行的经济性、降低网络中的碳排放量和有功功率损耗,文中提出一种基于Tent混沌映射NSGA-II算法的微电网能量优化管理方法。该方法采用双层能量优化管理：上层采用模糊管理系统确定微电网运行模式,下层采用改进NSGA-II算法对能量进行优化管理。首先在多约束条件下,建立以微电网运行经济性、网络中碳排放量和有功功率损耗为目标函数的多目标优化数学模型。其次在多目标优化数学模型求解过程中,引入Tent混沌映射方法来增加NSGA-II算法的种群多样性,以提高算法的全局搜索能力,同时利用隶属度函数确定微电网能量优化管理策略。最后运用欧洲一典型微电网作为算例,验证所提出的能量管理方法、容量配置优化模型以及改进NSGA-II算法的合理性和有效性。仿真结果表明：改进NSGA-II算法具有良好的优化效果,使得微电网运行的经济性得到了显著提升,较传统算法提高了14.55%;碳排放量有所降低,较传统算法减小了3.10%,可实现对微电网多目标的优化。     

基于鲸鱼群算法的柔性作业车间调度方法

针对以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,在鲸鱼群算法(WSA,Whale swarm algorithm)基础上,提出一种改进的鲸鱼群算法。首先,设计了一种基于工序加工顺序的个体位置表达方式及相应距离计算方法,使鲸鱼群算法能够直接应用于求解离散型问题。其次,在寻找"较好及较近"鲸鱼过程中引入协同搜索机制,提高"较好及较近"鲸鱼的质量和数量,扩大鲸鱼个体的搜索范围。同时,引入基于关键路径的变邻域搜索算法,搜索当前最优鲸鱼个体的邻域解,提高种群局部搜索能力。最后采用BRdata基准算例进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

鲸鱼优化算法及断路器触头弹簧小型化设计

为了克服低压断路器体积大、分断性能差等缺陷,结合弹簧约束条件构建触头弹簧小型化数学模型,提出一种改进的鲸鱼优化算法(CA-WOA)进行优化求解,即在标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的基础上,结合云模型与自适应权重策略改进鲸鱼优化算法,引入云模型加强算法的全局与局部搜索能力,避免陷入局部极值;再引入自适应权重策略,提高算法的收敛速度与精度;通过经典测试函数仿真和对比分析,表明其改进算法具有更好的性能.进而,采用改进的鲸鱼优化对所构建的触头弹簧数学模型进行迭代寻优,实验结果表明其改进算法能够有效地减小触头弹簧质量与体积,实现低压断路器小型化目标.     

一种随机调整控制参数的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法在处理复杂优化问题时出现搜索精度低和易出现早熟收敛等缺点,提出一种随机调整控制参数的改进鲸鱼优化算法(EWOA)。受粒子群优化算法中惯性权重的启发,利用随机分布的方式调整控制参数,以平衡鲸鱼优化算法的全局搜索和局部搜索能力。对当前最优个体执行服从正态分布的变异扰动,以避免算法出现早熟收敛现象。此外,采取佳点集方法替代随机方法产生初始个体以提高算法的全局收敛速度。6个标准测试函数的仿真实验结果表明EWOA能有效处理高维复杂优化问题。     

基于改进粒子群算法的微电网优化运行

为提高含分布式发电的微电网运行水平,应用基于混沌-模拟退火思想的粒子群算法对微电网的运行进行优化。针对微电网中各分布式电源特性,建立微电网的数学模型,建立了以运行成本和环境效益等运行指标最优为微电网优化运行的目标函数,并应用基于混沌算法结合模拟退火思想的改进粒子群优化算法对微电网多目标优化运行问题进行求解,得到微电网的最优运行方式。采用改进粒子群优化算法对某微电网进行24 h优化运行算例分析,结果表明该方法具有更好的寻优能力和更快的收敛速度。     

改进的鲸鱼优化算法及其在烧结配料中的应用

针对标准鲸鱼优化算法(WOA)易早熟的缺点,提出一种改进的鲸鱼算法。设计一种基于指数函数的收敛因子以协调WOA算法的探索与开发能力,提出基于旋转操作的精英学习算法来提高算法的局部寻优能力,并采用自适应变异操作以减少算法陷入局部最优的概率。通过10个标准测试函数验证改进的鲸鱼算法IWOA的有效性。研究结果表明:IWOA具有收敛速度快、全局寻优能力强的优点;将IWOA算法应用于钢铁烧结的配料过程,有效降低了配料过程的成本。     

基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障诊断的研究与应用

故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此本文提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法（IWOA-SVM）,加入反向学习策略和对数权重因子到普通鲸鱼算法中。首先用反向学习策略(OBL)代替随机初始种群,用反向学习策略选取出反向种群,对种群进行择优选择,一方面OBL能够高效的提高群智能算法的全局搜索能力,另一方面提高鲸鱼算法在重复迭代中的多样性,使其跳出局部最优解,然后引入自适应权重因子并将其加入到鲸鱼优化算法中,利用权重因子的动态变化,很大程度上增强了全局搜索能力。最后采用改进之后的鲸鱼算法对SVM的参数进行寻优,并利用优化之后的支持向量机对刮膜蒸发过程获得的故障数据进行诊断识别,将IWOA-SVM的结果与WOA-SVM、SVM、PSO-SVM以及GWO-SVM做对比。结果表明,相比之下本文提出的IWOA-SVM算法分类准确率提升了2%,且其准确率保持在98%以上,IWOA-SVM在分类结果的准确性以及算法的鲁棒性方面于其他算法。     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的铣刀磨损监测

为解决铣刀磨损状态监测问题,提出一种改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的状态识别方法.首先,采用变分模态分解处理铣削过程中的振动信号,分解得到的固有模态分量进行特征提取;然后,针对鲸鱼算法易陷入局部最优解、收敛精度低的问题,引入混合反向学习算法和非线性收敛因子进行改进,并采用基准测试函数验证改进后的鲸鱼算法的有效性;最后,将改进的鲸鱼算法优化LSSVM模型应用于铣刀磨损状态识别仿真实验.实验结果表明,相较于粒子群算法与传统鲸鱼算法,改进的鲸鱼算法优化LSSVM具有更高的识别精度.     

基于IGA的多层神经网络BP算法及在系统辨识中的应用

本文针对用GA训练NN权值时 ,花费的代价随精度的提高而剧烈增加的缺陷 ,提出了一种利用IGA较强的全局搜索能力和IBPA较强的局部搜索能力的结合算法 ;先利用IGA优化多层前馈神经网络的权值 ,然后再用IBPA提高搜索精度 ,有效地避免了IBPA易陷入局部极小点和IGA过早收敛的缺点 ,实验结果表明 ,此算法是有效的     

基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理

针对包含多种可再生能源的冷热电联供型微网系统的能量优化问题,为了优化其运行过程的经济效益和环境效益,本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法,首先根据长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)预测得到的可再生能源出力和负荷需求预先制定调度规划,然后以此预测数据为基础,采用改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力,优化微网系统的运行成本和固定成本。将该方法应用于某楼宇冷热电联供型微网,结果表明,在满足负荷需求的基础上使得经济成本平均降低4.03%且经济效益更优。     

NSGA-II与改进粒子群算法相结合的储能优化配置

储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。本文提出了一种混合智能优化算法(Hybrid Intelligent Optimization Algorithm,HIOA),以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后(IMOPSO)与精英非支配排序算法(NSGA-II)结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto 解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto 最优解集,采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33 节点测试系统的仿真实验验证了本文所提算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。     

基于改进鲸鱼优化算法的码垛机器人时间最优轨迹规划

码垛机器人在运行轨迹过程中所消耗的时间直接影响到了其工作效率,针对码垛机器人的轨迹规划的时间问题,提出了一种改进的鲸鱼优化算法对时间进行优化。在基础的鲸鱼优化算法基础上,利用混沌映射初始化种群,引入自适应的权重和改进收敛因子,以提高算法的求解精度、收敛速度和全局搜索能力。首先,根据 D-H 参数法建立机器人的运动学模型;其次,在关节空间中利用3-5-3次多项式插值函数对机器人末端执行器经过的路径点进行规划,然后采用改进的鲸鱼优化算法对时间进行优化。最后通过 MATLAB软件进行效果仿真和对比。结果表明,与其它同类的算法相比,改进的鲸鱼优化算法的求解精度更高,收敛速度更快。将该方法与轨迹优化结合,与未采用算法优化的3-5-3多项式轨迹规划所需要的运行时间相比缩短了22.46％,且各个关节轨迹平稳连续,验证了该轨迹规划方法的有效性。