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基于RCJAYA算法的太阳电池参数辨识
1
作者
欧阳城添
黄祖威
+3 位作者
刘裕嘉
张林
朱东林
周昌军
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2133-2140,共8页
为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进...
为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进行混沌扰动,发掘更优解替代最差解,提升种群质量;采用替换策略更新陷入停滞的个体,提升算法性能。通过RCJAYA算法辨识参数得到的太阳电池单、双二极管的电流均方根误差最优值分别为9.8602×10^(-4)A、9.8258×10^(-4)A,与JAYA等5种算法对比,结果表明,RCJAYA算法更具优势。根据辨识结果计算出模拟电流,与实测电流进行比对,在单、双二极管上的平均误差分别为0.00084 A、0.00082 A,表明RCJAYA算法辨识的参数值准确可靠。
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关键词
太阳电池
参数辨识
JAYA算法
排序概率
混沌扰动
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职称材料
翻筋斗的改进麻雀搜索算法
2
作者
欧阳城添
黄祖威
+1 位作者
朱东林
闫少强
《计算机仿真》
北大核心
2023年第9期355-363,415,共10页
麻雀搜索算法在函数优化上具有较好的寻优能力,但依然存在易陷入局部最优、随机性较大等缺陷。针对上述问题,提出一种翻筋斗的改进麻雀搜索算法(Somersault Improved Sparrow Search Algorithm, SISSA)。在算法初期,引入Tent映射和反向...
麻雀搜索算法在函数优化上具有较好的寻优能力,但依然存在易陷入局部最优、随机性较大等缺陷。针对上述问题,提出一种翻筋斗的改进麻雀搜索算法(Somersault Improved Sparrow Search Algorithm, SISSA)。在算法初期,引入Tent映射和反向学习初始化种群;寻优阶段融合一种非线性收敛因子优化发现者的位置,再引入翻筋斗策略使追随者的位置更新具有灵活性;最后利用两个历史最优解的差分进行局部搜索,提高跳出局部最优的概率,得到可靠的解。采取12个标准函数测试SISSA,并和6种算法进行对比,结果表明SISSA具有较强的寻优能力,并且在Wilcoxon统计检验上得到了有效的验证。同时将SISSA应用于机器人路径规划,验证了SISSA的可靠性和实用性。
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关键词
麻雀搜索算法
翻筋斗
映射
反向学习
非线性收敛因子
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职称材料
题名
基于RCJAYA算法的太阳电池参数辨识
1
作者
欧阳城添
黄祖威
刘裕嘉
张林
朱东林
周昌军
机构
江西理工大学信息工程学院
江西应用科技学院人工智能学院
江西理工大学软件工程学院
浙江师范大学计算机科学与技术学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2133-2140,共8页
基金
国家自然科学基金(61561024,62002046,62006106)
浙江省自然科学基金(LQ21F02005)
浙江省基础公益研究计划(LGG18E050011)。
文摘
为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进行混沌扰动,发掘更优解替代最差解,提升种群质量;采用替换策略更新陷入停滞的个体,提升算法性能。通过RCJAYA算法辨识参数得到的太阳电池单、双二极管的电流均方根误差最优值分别为9.8602×10^(-4)A、9.8258×10^(-4)A,与JAYA等5种算法对比,结果表明,RCJAYA算法更具优势。根据辨识结果计算出模拟电流,与实测电流进行比对,在单、双二极管上的平均误差分别为0.00084 A、0.00082 A,表明RCJAYA算法辨识的参数值准确可靠。
关键词
太阳电池
参数辨识
JAYA算法
排序概率
混沌扰动
Keywords
solar cell
parameter identification
JAYA algorithm
ranking probability
chaotic perturbation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
翻筋斗的改进麻雀搜索算法
2
作者
欧阳城添
黄祖威
朱东林
闫少强
机构
江西理工大学信息工程学院
火箭军工程大学作战保障学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第9期355-363,415,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61561024)。
文摘
麻雀搜索算法在函数优化上具有较好的寻优能力,但依然存在易陷入局部最优、随机性较大等缺陷。针对上述问题,提出一种翻筋斗的改进麻雀搜索算法(Somersault Improved Sparrow Search Algorithm, SISSA)。在算法初期,引入Tent映射和反向学习初始化种群;寻优阶段融合一种非线性收敛因子优化发现者的位置,再引入翻筋斗策略使追随者的位置更新具有灵活性;最后利用两个历史最优解的差分进行局部搜索,提高跳出局部最优的概率,得到可靠的解。采取12个标准函数测试SISSA,并和6种算法进行对比,结果表明SISSA具有较强的寻优能力,并且在Wilcoxon统计检验上得到了有效的验证。同时将SISSA应用于机器人路径规划,验证了SISSA的可靠性和实用性。
关键词
麻雀搜索算法
翻筋斗
映射
反向学习
非线性收敛因子
Keywords
Sparrow search algorithm
Somersault
Mapping
Reverse learning
Non-linear convergence factor
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RCJAYA算法的太阳电池参数辨识
欧阳城添
黄祖威
刘裕嘉
张林
朱东林
周昌军
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
翻筋斗的改进麻雀搜索算法
欧阳城添
黄祖威
朱东林
闫少强
《计算机仿真》
北大核心
2023
0
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职称材料
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