未知结构的MIMO时滞系统的时间迟延估计

在未知结构的动态时滞系统的建模任务中,由于时间迟延的污染,系统数据在时间轴上发生随机性的误匹配,导致系统建模精度低.提出一种适用于未知结构的MIMO (Multiple-InputMultiple-Output)时滞系统的时间迟延估计方法.从代数角度给出动态时带系统的一般数学描述;定义了迟延相关函数,建立动态系统输入、...     

多策略改进的蜣螂搜索算法优化3DDV-Hop节点定位

为了提升传统3DDV-Hop算法的定位精度和稳定性,提出了MIDBO-3DDV-Hop算法。该算法利用多策略改进蜣螂搜索算法(multi strategy improvement dung beetle optimizer,MIDBO)来提高3DDV-Hop算法的定位精度。该算法通过通信半径分级方法细化跳数,使用加权平均跳距来修正节点之间的跳距误差。MIDBO算法引入立方混沌初始化和反向折射机制来初始化算法种群,采用变螺旋策略增强全局搜索能力。算法还融入Levy飞行策略和自适应权重因子,以避免陷入局部最优,并平衡算法的收敛性和搜索多样性。通过MIDBO算法对3DDV-Hop算法中未知节点位置进行优化。仿真结果显示,与传统的3DDV-Hop、IPSO-3DDV-Hop和IGA-3DDV-Hop算法相比,MIDBO-3DDV-Hop算法在定位精度、稳定性和收敛速度方面均达到最优水平。     

基于改进麻雀搜索算法的空气质量指数预测

为更准确地预测空气质量指数(Air Quality Index, AQI),提出一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)的AQI预测模型(ISSA-BP)。利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的全局搜索性能对BP神经网络的权值和阈值进行优化,解决传统BP神经网络在预测AQI过程中出现的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。同时,针对SSA在优化过程中的缺陷,引入立方映射和优化策略增强算法的全局搜索及收敛能力,进一步提高预测性能。应用ISSA-BP模型预测杭州市AQI,实验结果表明,与其他模型相比,该模型的预测精度有显著提升。本研究为大气污染防治提供了新的预测方法。     

基于FR-TS法的企业过程模型并行优化技术研究

扩充禁忌区域的内涵,引入禁忌区域扩展与禁忌区域连接技术,有效地加速了全域范围寻优进程,从而改进和完善了FR-TS法,为其赋予了新的意义。采用C/S模型结构,开发出一种实用的并行优化算法及其软件支持环境,支持企业过程的动态优化,对企业进行企业过程重建(business process reengineering,BPR)和实施企业资源计划(enterprise resource planning,ERI,)管理有较大的指导意义。     

求解Job Shop调度问题的改进禁忌搜索算法

提出一种改进的禁忌搜索算法,解决传统禁忌搜索算法优化效果对运行次数和初始解依赖的不足,提高这类问题的求解质量.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,采用此邻域选择方法构造禁忌搜索算法,当无邻域时,重新产生初始解进行禁忌搜索,将传统的禁忌搜索算法从单起始点搜索改进成多起始点搜索.采用改进的禁忌搜索算法对13个难的benchmarks问题进行10次求解,得到的平均值8个优于TSAB算法,得到的最优解6个优于TSAB算法、4个与TSAB算法相同.采用基于关键工序的邻域结构构造的改进TS算法具有较强的搜索能力.     

基于天牛须搜索算法的短期风电功率组合预测

为了提高风电功率预测精度,提出了一种完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition adaptive noise, CEEMDAN)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)和改进天牛须搜索算法(improved beetle antennae search algorithm, IBAS)的组合预测模型来预测风电功率。引入动态惯性权重改进天牛的位置更新方式,提高天牛须搜索算法的寻优能力。在预测过程中,首先通过CEEMDAN对原始风电功率数据进行预处理,将非平稳信号分解为一组按照频率和振幅大小排列的序列分量,减少数据波动带来的预测误差。然后利用IBAS优化ELM构建预测模型,分别预测每个序列分量,最后叠加每个序列分量的预测值得到最终预测值。仿真结果表明,与其他预测模型相比,本预测模型预测精度最高,评价指标平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute ...     

用进化变邻域搜索算法求解闭合供应链选址问题

针对逆向物流依赖于物流网络的合理规划与设计,提出选址问题,通过分析闭合供应链规划设计中的选址定位,建立了相应的数学模犁。模型中正向物流和逆向物流共享运输网络,把需求量作为随机变量处理,以供应链的总运营成本作为优化目标,为解决闭合供应链选址这个NP难题,提出了种基于进化策略的变邻域搜索算法。通过设计基于多个算例的仿真试验表明：所建立数学模型和所提出算法是有效的。     

杜鹃搜索在无线传感器网络定位问题中的应用

近年来无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)由于其部署简单、功能多样等优点被广泛应用于各个领域,然而传统的传感器定位算法存在着定位精度差、算法效率低等缺点.为了克服上述缺点,文章基于杜鹃搜索算法,设计和实现了一种新的算法来定位无线传感器.经过仿真实验验证,相比其他定位算法,该算法可以更...     

基于Beetle Antennae Search算法主动配电网经济调度

为提高主动配电网的经济效益,在考虑分布式能源、网损费用和发电成本基础上,建立了主动配电网经济调度模型。模型加入了柔性软开关对主动配电网进行灵活调度和无功优化,使用优化后天牛须搜索算法对其进行求解,优化方法为在算法中加入遗传因子和锦标赛选择策略,使算法结果不会陷入局部最优,得到最小发电成本。最后经仿真实验,验证了优化后的天牛须搜索算法在主动配电网经济调度问题中具有实用性和高效性。     

基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法

如何快速、准确的固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,本文提出了一种基于天牛须种群算法(Beetle Antennae Colony Search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法以及MLAMBDA算法进行解算速率、稳定性的对比实验,在三维模糊度解算时,BACS算法在与LAMBDA和MLAMBDA算法解算成功率相当的情况下,能利用更少的时间搜索到模糊度最优解。为了验证BACS算法在高维模糊度解算以及工程解算情况下是否适用,进行了高维模糊度解算的实验以及单频单GPS系统下BACS算法的应用实验。分析及实验表明,BACS算法能很好保证高维模糊度解算的实时性和鲁棒性,对于12维模糊度解算,平均解算时间0.068秒,解算成功率为92%,对于低维模糊度解算,解算速率更快,解算成功率更高。在单频单GPS系统工程解算中,x,y,z方向定位精度分别为±0.008米,±0.01米,±0.01米,能达到厘米级精度定位。