基于细菌觅食算法的多线圈电-机械转换器双模控制技术研究

针对提升电-机械转换器快速响应特性的技术需求,提出了新型三线圈结构电-机械转换器。通过建立的电-机械转换器数学模型,提出采用细菌觅食算法来寻找时间最优解,并基于此方法设计了砰-砰与比例-积分双模控制器。分析与仿真结果表明,相对于传统单线圈电-机械转换器,采用双模控制器的三线圈电-机械转换器,其响应时间从8.5 ms缩短至2.5 ms,震荡和超调不超过5%,可知该技术能够实现响应特性,前景良好。

改进的细菌觅食优化算法求解0-1背包问题

细菌觅食优化算法作为一种新兴的智能优化算法,一般用来解决连续域的问题。为了解决离散域问题,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。采用线性递减的思想和随机的游动长度代替固定步长和随机游动方向,改进了趋向性操作方案,并将其应用于解决0-1背包问题。将改进的细菌觅食优化算法与遗传算法、离散粒子群优化算法及基本的离散化细菌觅食优化算法分别在小规模和大规模的0-1背包问题上进行了仿真比较,表明了改进的细菌觅食优化算法能取得较好的效果,寻优能力强。

基于细菌觅食算法求解折扣{0-1}背包问题的研究

折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)是新型的0-1背包问题。提出了基于细菌觅食算法(BFO)求解D{0-1}KP的方法,首先描述了D{0-1}KP的两个数学模型,然后将BFO分别与两个数学模型相结合,即细菌个体分别采用二进制向量和四进制向量的编码方法,并利用贪心策略优化初始解和修复非正常编码个体,给出了求解D{0-1}KP的FirBFO和SecBFO算法。对四类实例的计算结果表明,FirBFO和SecBFO都非常适于求解大规模的D{0-1}KP实例,能得到最优解或近似比接近1的近似解。

基于遗传-细菌觅食混合算法的三相不平衡治理装置的设计

低压配电网中采用的负荷补偿装置并不能从根本上解决负载分配不均的问题,故设计了一种三相不平衡自动换相装置,并提出了遗传-细菌觅食混合算法(GA-BFO)来进行换相控制策略的计算。该设计基于MQTT协议,通过LoRa+4G的通信方式实现了装置与监控平台的远程连接。监控平台对接收到的用户用电数据进行整理分析,当达到三相不平衡的条件时,计算出能使三相平衡的用户连接状态,并遥控换相器实现负载的相别交换。通过仿真对方案进行验证分析,结果证明了该方案的有效性。

自适应细菌觅食算法求解折扣{0-1}背包问题

针对确定性算法难以求解的大规模折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP),提出了自适应细菌觅食算法(ABFO)求解D{0-1}KP的两种算法。首先,给出了D{0-1}KP的两种数学模型;然后,针对细菌觅食算法的趋化操作提出了自适应趋化策略;最后,利用两种贪心修复与优化策略处理两种数学模型中的不可行解,得到求解D{0-1}KP的Fir ABFO和Sec ABFO算法。仿真实验表明,Fir ABFO和Sec ABFO均能得到最优解或近似比几乎等于1的近似解,非常适于求解D{0-1}KP,并且Sec ABFO的求解性能比Fir ABFO更优。

基于细菌觅食算法的风力发电机液压变桨距系统的同步控制

为研究独立控制的2.5 MW风力发电机组变桨距控制系统在工况中的同步性能,以风力发电机组变桨距控制原理为基础,提出了在偏差-环形耦合控制方式下采用细菌觅食算法对控制参数进行优化的同步控制方案。结果表明:相比采用自适应遗传算法时,该方案具有良好的抗干扰性和同步控制精度,能够实现对输入信号的无偏跟踪。

改进细菌觅食算法在PID参数整定中的应用

针对细菌觅食算法存在优化精度低、收敛速度较慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。将改进粒子群算法运用到细菌觅食算法趋化中,改变步长的大小与翻转方向,加快个体间的信息交流,以提升细菌觅食算法的收敛速度及精度;利用适应度值大小选择迁徙方式,迁移方式有直接迁徙、概率迁徙、不迁徙,个体迁徙概率依据适应度值动态调整,减少误迁或停止不前情况。利用6个标准函数与比例—积分—微分(PID)参数整定进行仿真实验,并对细菌觅食算法和改进细菌觅食算法结果进行比较,验证改进算法的有效性及实用性。

粒子群-细菌觅食在光伏系统MPPT控制中的应用

在光照不均匀情况下,光伏阵列P-V曲线上会出现多个极值点,传统算法容易陷入局部最优而失效。文中提出粒子群-细菌觅食算法,将粒子群算法和细菌觅食算法结合。用粒子群算法进行全局搜索,再将粒子看成细菌用细菌觅食算法进行局部搜索。仿真结果证明,该算法在多峰情况的快速准确性。

细菌觅食优化算法求解物流配送问题

针对物流配送问题,在综合考虑时间、成本两个影响因素的前提下,提出一种针对离散多目标选址-路径问题(LRP)的改进细菌觅食优化算法。该算法通过构建相应的带软时间窗选址-路径问题模型,并根据Pareto支配关系对标准细菌觅食优化算法(BFOA)进行了改进,此外,在个体互不支配的时候,采用归一化方法进行择优处理,通过引入惩罚函数来约束车辆所负责的客户需求不超过其载重限制。设计的相应多目标细菌觅食优化算法(MOBFO)对物流配送问题进行了求解,并通过使用CVRP库中的算例,对算法的有效性和优劣性也进行了验证,对于LRP模型问题提供了一定的参考。实验结果表明,设计的多目标细菌觅食优化算法在求解物流配送问题上具有一定的优越性,同时对于多个目标的优化问题也具有一定的优势。

基于GSO-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高、低速运行时特点。实验结果表明,采用GSO-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在高速(2000 r/min)负载工况下的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°电角度(合2°机械角度);低速(50 r/min)负载工况下的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°电角度(合2.5°机械角度)。

采用PSO-BF算法的微电网多目标电能优化调度

考虑到微电网中各分布式电源的特点以及充分发挥分布式发电技术在经济、环境和能源方面的优势,在满足系统约束条件下,提出了一种综合考虑微电网的运行成本、电压偏差以及微电网削峰填谷能力的微电网多目标经济调度模型。同时针对粒子群算法(PSO)在求解优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出一种粒子群-细菌觅食算法(PSO-BF)用于求解微电网电能优化调度问题。仿真结果表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛速度快、精度高的特点。

基于ACA-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在蚁群-细菌觅食(ACA-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高低速运行时的特点。实验结果表明,采用ACA-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在加载高速(2 000 r/min)运行时的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°(电角度)合2°(机械角度);加载低速(50 r/min)运行时的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°(电角度)合2.5°(机械角度)。

基于混合算法的多目标连续泊位-岸桥集成调度研究

为了多角度考虑,合理地提高码头作业效率和客户满意度.针对集装箱码头连续泊位,考虑船舶动态到达且船舶有优先级条件下的泊位-岸桥集成调度优化问题.首先,建立了基于船舶总在港时间最少、总等待时间最少,泊位偏离惩罚最小、超出计划离港时间惩罚最小的多目标泊位-岸桥集成调度一阶段模型和最小化岸桥移动成本的岸桥具体分配二阶段模型.然后,提出了一种将细菌觅食、粒子群、克隆免疫、变领域搜索相结合的混合算法.最后,用提出的算法和Cplex软件对模型算例进行求解,针对不同目标,得出具体调度方案.实验表明:混合算法比细菌觅食算法、粒子群算法和克隆免疫算法有更好的精度并且具有较快求解速度;同时具体调度方案会随着目标函数的不同而发生相应的变化,各个目标之间存在约束关系,验证了混合算法和模型的有效性.

基于GSO-BFA的采煤机双滚筒同步调高控制

为研究采煤机滚筒在煤岩混合复杂工况下的调高连续性,依据液压机构的工作原理建立了滚筒调高机构的动力学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,采用了萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)算法优化滑模控制器参数条件下的滚筒调高控制方案。为保证双滚筒工作时举升高度的一致性,引入偏差-环形耦合同步控制策略补偿位置偏差,同时采用融合算法(CSO-BFA)对外闭环(滚筒高度-电压)控制器参数进行优化,并分析了双滚筒同步调高性能,且与采用遗传算法(GA)优化的系统同步调高精度相比较。仿真结果表明,采用融合算法优化且结合自适应模糊微分积分滑模的滚筒同步调高系统具有良好的鲁棒性及较高的同步精度。

群智能算法的理论及应用综述

群智能是由自然或人造的分散自组织系统所表现出来的集体智能.群智能包含一组简单的个体,其中个体与个体、个体与环境之间存在局部交互行为.虽然个体遵循非常简单的规则,但是微观的交互最终还是导致了宏观的智能行为.在本文中,我们对典型群智能方法的起源、发展、理论、技术、应用等做了深入的研究,包括了蚁群优化、粒子群优化、人工蜂群、细菌觅食优化、萤火虫共五类算法.文末提出群智能发展的六个方向.

基于BF-PSO的船舶电站柴油机分数阶控制器

针对船舶电力系统的频率稳定性问题,对船舶电站柴油机调速系统设计了分数阶PIλDμ控制器。采用细菌觅食-粒子群混合优化(BF-PSO)算法对分数阶PIλDμ控制器参数进行优化整定,解决了分数阶PIλDμ控制器整定参数多、设计复杂的问题。对分别采用分数阶PIλDμ控制器和传统整数阶PID控制器的柴油机调速系统进行了仿真和对比。结果表明,在同等条件下优化得到的分数阶PIλDμ控制器能够有效抑制模型参数摄动,鲁棒性更强,具有更好的控制效果。

求解0-1背包问题的细菌觅食算法

0-1背包问题是组合优化中的一个典型NP难题,介于其具有广泛的实际应用,有效的解决该问题具有非常重要的意义.给出了一种新的群智能算法—细菌觅食算法,对0-1背包问题进行求解.经模拟仿真验证了该算法的有效性,并将其结果与其他方法进行对比分析.

碳税政策下基于BFA-ACO的冷链物流路径优化

针对2020年新冠肺炎疫情期间冷链物流市场的特点以及碳税政策的开展,引入消毒成本和碳税成本,充分分析了消毒成本与货损成本以及时间惩罚成本之间的关系,以总成本最低为优化目标建立了冷链物流路径优化模型。进而通过分析细菌觅食算法(BFA)和蚁群算法(ACO)的优缺点,将二者相结合建立BFA-ACO混合算法,在蚁群算法中引入细菌觅食算法的复制和趋化操作,以提高算法的收敛速度和全局收敛能力。再利用该混合算法对冷链物流路径优化模型进行优化求解,与求解冷链物流经典算法GA、ABC和ACO进行比较。对比优化结果发现:通过细菌觅食-蚁群算法对模型进行优化的效果优于单一算法对模型进行优化的效果。

基于GSO-BFA自适应模糊反推滑模的储粮灭虫变压控制

为研究变压膨胀灭虫控制系统受外界压力扰动时的压力控制效果,以额定功率为4.3KW的2HB720–HH37型高压旋涡气泵的工作原理为基础,建立了该型号高压气泵的数学模型;基于自适应模糊反推滑模鲁棒性强的优点,提出了采用萤火虫–细菌觅食(GSO–BFA)融合算法优化滑模控制器参数的储粮灭虫变压控制方案。仿真结果表明,相比采用模糊PID优化的变压控制系统,采用GSO–BFA算法优化的自适应模糊反推变压控制系统可以在外界压力存在较大扰动的工况下实现灭虫变压控制,且对跳变压力的跟踪响应较为灵敏,鲁棒性佳。

新型群智能优化算法综述

传统群智能算法在解决复杂实际多目标优化问题中存在不足,近年来学者提出诸多新型群智能算法,适用性强,在求解复杂实际问题中取得了较好的实验效果。以算法提出时间为主线,对新型群智能算法中细菌觅食优化算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索、果蝇优化算法和头脑风暴优化算法的改进及应用进行分析和综述,并对群智能算法未来的研究发展方向进行了探讨。