针对异步电机三电平中点钳位(Neutral point clamped,NPC)整流–逆变驱动系统的高性能高效控制,搭建了三电平整流–逆变系统的预测与损耗模型,构建了包含中点电压平衡与损耗优化的代价函数,提出了一种基于序列并行结构的无权重系数模型...针对异步电机三电平中点钳位(Neutral point clamped,NPC)整流–逆变驱动系统的高性能高效控制,搭建了三电平整流–逆变系统的预测与损耗模型,构建了包含中点电压平衡与损耗优化的代价函数,提出了一种基于序列并行结构的无权重系数模型预测控制.策略在传统的序列模型预测控制中引入了直流母线中点电压和变换器开关频率控制,构建了包含多个控制目标的统一代价函数.根据整流–逆变系统在运行中对各控制目标的实际需求,将代价函数中的多个控制目标分为主要和次要控制目标并归类为两个序列优化集,对不同的序列集进行顺序优化.在相同的序列集内部,采用自适应并行寻优来选择最优开关状态,保证了同级序列内各控制目标的同步优化,避免了权重系数的设计.仿真和实验结果验证了该方法具有良好的控制性能和参数鲁棒性,并能有效控制中点电压波动和降低系统损耗.展开更多
为提高云计算任务调度的效率,减少系统执行任务的最大完工时间以及成本,本文提出一种改进的人工鱼群任务调度算法(improved artificial fish swarm algorithm,IAFSA).首先,将反向学习策略应用于种群初始化和鱼群的行为选择中,以提高改...为提高云计算任务调度的效率,减少系统执行任务的最大完工时间以及成本,本文提出一种改进的人工鱼群任务调度算法(improved artificial fish swarm algorithm,IAFSA).首先,将反向学习策略应用于种群初始化和鱼群的行为选择中,以提高改进人工鱼群算法在迭代中的收敛速度和种群多样性.其次,将自适应全局-局部记忆机制引入到标准AFSA算法的觅食行为中,以进一步提高勘探能力.最后,增加了基于平均适应度的行为选择机制,以提供更合理的行为选择,减少算法的复杂性.通过使用CloudSim平台进行实验验证,分别测试在不同任务规模下IAFSA的算法效能.实验结果表明,改进人工鱼群算法在降低系统任务最大完工时间和成本上均表现出了显著的优势.展开更多
文摘针对异步电机三电平中点钳位(Neutral point clamped,NPC)整流–逆变驱动系统的高性能高效控制,搭建了三电平整流–逆变系统的预测与损耗模型,构建了包含中点电压平衡与损耗优化的代价函数,提出了一种基于序列并行结构的无权重系数模型预测控制.策略在传统的序列模型预测控制中引入了直流母线中点电压和变换器开关频率控制,构建了包含多个控制目标的统一代价函数.根据整流–逆变系统在运行中对各控制目标的实际需求,将代价函数中的多个控制目标分为主要和次要控制目标并归类为两个序列优化集,对不同的序列集进行顺序优化.在相同的序列集内部,采用自适应并行寻优来选择最优开关状态,保证了同级序列内各控制目标的同步优化,避免了权重系数的设计.仿真和实验结果验证了该方法具有良好的控制性能和参数鲁棒性,并能有效控制中点电压波动和降低系统损耗.
文摘为提高云计算任务调度的效率,减少系统执行任务的最大完工时间以及成本,本文提出一种改进的人工鱼群任务调度算法(improved artificial fish swarm algorithm,IAFSA).首先,将反向学习策略应用于种群初始化和鱼群的行为选择中,以提高改进人工鱼群算法在迭代中的收敛速度和种群多样性.其次,将自适应全局-局部记忆机制引入到标准AFSA算法的觅食行为中,以进一步提高勘探能力.最后,增加了基于平均适应度的行为选择机制,以提供更合理的行为选择,减少算法的复杂性.通过使用CloudSim平台进行实验验证,分别测试在不同任务规模下IAFSA的算法效能.实验结果表明,改进人工鱼群算法在降低系统任务最大完工时间和成本上均表现出了显著的优势.