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多子阵SAS方位空变运动补偿子孔径算法
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作者 田振 张森 +1 位作者 庞立伟 唐劲松 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3293-3302,共10页
为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题,提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先,建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型,并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程... 为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题,提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先,建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型,并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程进行近似;然后,利用子孔径运动补偿和单基等效处理,将含有方位空变的侧摆和偏航误差的多子阵回波数据转换为理想的单阵回波数据;最后,利用经典的单阵频域逐线成像算法,实现快速运动补偿和高分辨成像。仿真实验与实测数据成像结果均验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 运动补偿 合成孔径声纳 子孔径算法 成像算法 方位空变
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基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究 被引量:3
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作者 田水承 任治鹏 马磊 《煤炭技术》 CAS 2024年第1期114-118,共5页
为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单... 为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模拟退火算法(sa) 支持向量机(SVM) 煤层瓦斯含量 灰色关联分析(GRA)
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不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法
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作者 苏亚鹏 陈高曙 赵彤 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期411-426,共16页
样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法... 样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。 展开更多
关键词 不平衡样本 自适应损失 sa-YOLO算法 sa-Focal Loss函数 CSPDarknet53-SP网络架构
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基于PSO-SA算法的源项反演方法研究
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作者 刘璐 张绍阳 +1 位作者 冉思雨 沈柳彤 《现代电子技术》 北大核心 2024年第1期100-104,共5页
针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合... 针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合,对事故源项数据进行反演。实验结果显示:在所选监测点监测数据的反演实验中,基于粒子群-模拟退火算法(PSO-SA)结合了两种算法的优势,能够获得与期望值较为符合的反演结果。进一步分析了监测点数据误差及监测点数量对反演结果的影响,并将文中方法与粒子群算法(PSO)进行对比,同等条件下,较粒子群算法精度提高了8%,能够快速实现对大气污染源强和位置的准确估计。 展开更多
关键词 源项反演 大气污染 粒子群算法 模拟退火算法 高斯烟羽 自适应惯性权重
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A Hybrid Dung Beetle Optimization Algorithm with Simulated Annealing for the Numerical Modeling of Asymmetric Wave Equations
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作者 Wei Xu-ruo Bai Wen-lei +2 位作者 Liu Lu Li You-ming Wang Zhi-yang 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2024年第3期513-527,618,共16页
In the generalized continuum mechanics(GCM)theory framework,asymmetric wave equations encompass the characteristic scale parameters of the medium,accounting for microstructure interactions.This study integrates two th... In the generalized continuum mechanics(GCM)theory framework,asymmetric wave equations encompass the characteristic scale parameters of the medium,accounting for microstructure interactions.This study integrates two theoretical branches of the GCM,the modified couple stress theory(M-CST)and the one-parameter second-strain-gradient theory,to form a novel asymmetric wave equation in a unified framework.Numerical modeling of the asymmetric wave equation in a unified framework accurately describes subsurface structures with vital implications for subsequent seismic wave inversion and imaging endeavors.However,employing finite-difference(FD)methods for numerical modeling may introduce numerical dispersion,adversely affecting the accuracy of numerical modeling.The design of an optimal FD operator is crucial for enhancing the accuracy of numerical modeling and emphasizing the scale effects.Therefore,this study devises a hybrid scheme called the dung beetle optimization(DBO)algorithm with a simulated annealing(SA)algorithm,denoted as the SA-based hybrid DBO(SDBO)algorithm.An FD operator optimization method under the SDBO algorithm was developed and applied to the numerical modeling of asymmetric wave equations in a unified framework.Integrating the DBO and SA algorithms mitigates the risk of convergence to a local extreme.The numerical dispersion outcomes underscore that the proposed SDBO algorithm yields FD operators with precision errors constrained to 0.5‱while encompassing a broader spectrum coverage.This result confirms the efficacy of the SDBO algorithm.Ultimately,the numerical modeling results demonstrate that the new FD method based on the SDBO algorithm effectively suppresses numerical dispersion and enhances the accuracy of elastic wave numerical modeling,thereby accentuating scale effects.This result is significant for extracting wavefield perturbations induced by complex microstructures in the medium and the analysis of scale effects. 展开更多
关键词 FINITE-DIFFERENCE Asymmetric wave equation Numerical modeling DBO algorithm sa algorithm
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基于NSA/SA双模技术的锚点与非锚点精准切换对比
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作者 李坤 孟建 +2 位作者 侯路 程辉 徐群 《粘接》 CAS 2024年第4期165-169,共5页
在5G基站的高层覆盖场景中,锚点与非锚点的切换是关键问题。锚点是提供稳定服务的主要基站,非锚点则是附近的辅助基站。通过设计优化算法来实现锚点与非锚点的切换可以提高网络资源利用效率和用户体验,进一步增强网络容量和性能。选择NS... 在5G基站的高层覆盖场景中,锚点与非锚点的切换是关键问题。锚点是提供稳定服务的主要基站,非锚点则是附近的辅助基站。通过设计优化算法来实现锚点与非锚点的切换可以提高网络资源利用效率和用户体验,进一步增强网络容量和性能。选择NSA/SA双模共享技术方案,确定5G基站高层覆盖场景部署情况,自行选择单锚点或双锚点共享载波方式。在移动性管理中获取5G基站高层覆盖场景,根据分流形式等特征定义锚点与非锚点的切换容量,以更新路径为前提设计切换流程。实验结果表明,在所提算法下可以保证锚点与非锚点的切换时延,且数据传输的丢包率可以控制在8%以内。 展开更多
关键词 锚点切换 优化算法 Nsa/sa双模共享技术
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Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA 被引量:4
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作者 Jun Wang Xiaoguang Gao Yongwen Zhu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期628-639,共12页
An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missi... An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missile (SAM) tactical unit. The accomplishment process of target assignment (TA) task is analyzed. A firing advantage degree (FAD) concept of fire unit (FU) intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method. A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA. A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA. The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat. 展开更多
关键词 target assignment (TA) OPTIMIZATION ant colony optimization (ACO) algorithm simulated annealing (sa algorithm hybrid optimization strategy.
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基于SA-CSA算法的露天矿卡车调度优化方法 被引量:1
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作者 田丰 唐晓骞 乔东青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期176-181,共6页
为提高露天矿卡车的运输效率,降低矿山企业的开采成本,以露天矿卡车运输调度的综合成本最低为目标函数,考虑矿石产量、品位均衡、运输时间等约束条件,结合模拟退火法(SA)和乌鸦搜索算法(CSA),提出SA-CSA算法求解露天矿卡车调度优化问题... 为提高露天矿卡车的运输效率,降低矿山企业的开采成本,以露天矿卡车运输调度的综合成本最低为目标函数,考虑矿石产量、品位均衡、运输时间等约束条件,结合模拟退火法(SA)和乌鸦搜索算法(CSA),提出SA-CSA算法求解露天矿卡车调度优化问题,并以某大型露天矿山为例,将SA-CSA算法的优化结果与SA算法和CSA算法的优化结果比较。结果表明:SA-CSA算法的求解精度和收敛速度均优于SA算法和CSA算法。 展开更多
关键词 模拟退火法(sa) 乌鸦搜索算法(Csa) sa-Csa 露天矿 卡车调度优化
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基于SAPSO算法的集成型三端口变换器回流功率优化 被引量:1
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作者 董晨名 高圣伟 +2 位作者 查茜 刘赫 土洁玉 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期64-72,共9页
占空比加双重移相控制下的交错并联Buck-Boost和双有源全桥集成的三端口变换器功率密度高、工作方式灵活、应用广泛,但是由于控制方式较为复杂,回流功率高也成为其发展的瓶颈。针对该集成型三端口变换器工作过程中存在的功率回流问题,... 占空比加双重移相控制下的交错并联Buck-Boost和双有源全桥集成的三端口变换器功率密度高、工作方式灵活、应用广泛,但是由于控制方式较为复杂,回流功率高也成为其发展的瓶颈。针对该集成型三端口变换器工作过程中存在的功率回流问题,分析了回流功率产生原理,建立了此变换器传输功率与回流功率数学模型,得到了回流功率与占空比和移相占空比的关系方程;基于此方程,采用模拟退火粒子群算法对占空比与移相角进行优化。通过运行工况为输入电压100 V、输出电压48 V、开关频率20 kHz的仿真与实验结果表明:所提方法可以实现减小回流功率的目标回流功率减少近13%,与模拟退火算法相比,该方法使集成型三端口变换器的回流功率明显降低。 展开更多
关键词 集成型三端口变换器 模拟退火算法(sa) 模拟退火粒子群算法(saPSO) 占空比加双重移相控制 回流功率
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基于GASA-BP-BiLSTM的轴承故障预测研究 被引量:3
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作者 贾萌珊 齐子元 +1 位作者 薛德庆 朱常安 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第5期148-151,155,共5页
基于BP神经网络收敛速度慢,在预测时易陷入局部极小值陷阱的问题,提出一种基于GASA-BP的预测方法,GA和SA协同优化BP神经网络,使得GASA-BP预测模型同时具备较强的全局搜索能力和跳出局部最优解的能力。BiLSTM是LSTM的一种特殊形式,BiLST... 基于BP神经网络收敛速度慢,在预测时易陷入局部极小值陷阱的问题,提出一种基于GASA-BP的预测方法,GA和SA协同优化BP神经网络,使得GASA-BP预测模型同时具备较强的全局搜索能力和跳出局部最优解的能力。BiLSTM是LSTM的一种特殊形式,BiLSTM充分考虑了时间序列数据前后节点之间的相关性,有效提取信号中的时间特征,具有更优秀的分类能力。基于此,提出一种基于GASA-BP-BiLSTM的故障预测模型,并应用于轴承的故障预测中,该模型不仅能够预测出轴承中是否存在故障,还能检测出潜在的故障类型,兼具了预测和故障诊断的优点。 展开更多
关键词 BP神经网络 模拟退火算法(sa) 遗传算法(GA) 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 故障预测
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基于深度学习的GRU-GA-SA冷水机组故障诊断模型研究
11
作者 汤润之 邢建春 孔琳琳 《制冷与空调》 2023年第12期38-46,共9页
空调系统能耗占建筑总能耗的50%左右,而冷水机组作为空调系统能耗最大的单体设备,故障状态运行将导致额外能源损耗,影响系统的经济效益和安全性。针对现有故障诊断方法依赖专家经验多、对混合故障诊断效果不好、对不同类型故障诊断能力... 空调系统能耗占建筑总能耗的50%左右,而冷水机组作为空调系统能耗最大的单体设备,故障状态运行将导致额外能源损耗,影响系统的经济效益和安全性。针对现有故障诊断方法依赖专家经验多、对混合故障诊断效果不好、对不同类型故障诊断能力不均衡等不足,结合冷水机组机构复杂、部件关联性强的结构特点和非高斯性、强耦合的数据特性,基于门控循环单元(GRU)和自注意力机制(SA)的融合深度学习算法,引入遗传算法(GA)进行特征选择,建立了冷水机组故障诊断融合模型GRU-GA-SA。采用ASHRAE研究项目RP-1043数据集对7种典型故障混合样本进行测试,相较于其他方法,GRU-GA-SA模型故障诊断精度达到92.7%,对混合样本中单一故障的识别更加均衡。此外原始数据特征数量由64维减少至30维,在保证模型诊断性能的同时,降低了模型运算时间和采集所需传感器数量,使模型更加贴近实际工况,提升了方法的实用性。 展开更多
关键词 冷水机组 故障诊断 深度学习 遗传算法(GA) 自注意力机制(sa)
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SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用 被引量:9
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作者 徐艳春 王泉 +2 位作者 李振兴 李振华 吕密 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期143-149,共7页
针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),... 针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA-APSO算法在结果精度及稳定度上明显优于基本PSO。并将其应用于变压器油中局部放电的定位计算,将结果与基本PSO及自适应粒子群进行比较,结果表明基于SA-APSO的变压器油中局部放电超声定位方法能够实现全局精确定位,且结果稳定,综合误差小于3.7 mm。 展开更多
关键词 粒子群算法 sa—APSO算法 变压器 局部放电 超声波 定位
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基于改进离散模拟退火遗传算法的雷达网协同干扰资源分配模型
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作者 尧泽昆 王超 +2 位作者 施庆展 张少卿 袁乃昌 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期824-830,共7页
针对分布式干扰机掩护目标突防雷达网背景下的干扰资源分配问题,提出了一种引入随机密钥的改进离散模拟退火遗传算法(improved discrete simulated annealing genetic algorithm,IDSA-GA)对资源分配过程进行优化。基于雷达网融合检测概... 针对分布式干扰机掩护目标突防雷达网背景下的干扰资源分配问题,提出了一种引入随机密钥的改进离散模拟退火遗传算法(improved discrete simulated annealing genetic algorithm,IDSA-GA)对资源分配过程进行优化。基于雷达网融合检测概率构建干扰效果评估函数,利用IDSA-GA对函数寻优求解。IDSA-GA在模拟退火遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SA-GA)的基础上引入随机密钥,完成算法的离散化;并在迭代的过程中增加记忆功能,克服了过早收敛的现象。仿真结果表明,与GA相比,提出的IDSA-GA收敛迅速,寻优能力强,能有效解决干扰资源优化分配问题。 展开更多
关键词 雷达网 协同干扰 资源分配 模拟退火遗传算法 随机密钥
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基于SA算法的无绝缘轨道电路故障综合检测方法 被引量:17
14
作者 张友鹏 常高武 赵斌 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期68-72,共5页
针对遗传算法对无绝缘轨道电路进行故障综合检测时,存在检测结果精度低、耗时长以及实用性差等缺点,提出基于模拟退火算法的无绝缘轨道电路故障检测方法。建立以补偿电容为分界点,分段划分道砟区段的分路状态模型,运用该模型分析道砟电... 针对遗传算法对无绝缘轨道电路进行故障综合检测时,存在检测结果精度低、耗时长以及实用性差等缺点,提出基于模拟退火算法的无绝缘轨道电路故障检测方法。建立以补偿电容为分界点,分段划分道砟区段的分路状态模型,运用该模型分析道砟电阻、补偿电容与分段分路电流幅值包络之间的关系,在上述分析的基础上,从发送端到接收端,依次对每一段电流幅值包络利用模拟退火算法求得与之相对应的道砟电阻值和补偿电容值,实现轨道电路故障的综合检测。实验表明,本文所提出的故障检测方法能够准确检测多个电容故障,并反映出道砟电阻分段波动的情况。与遗传算法相比,该方法检测精度高、耗时短、实用性强,更加适合于无绝缘轨道电路故障综合检测。 展开更多
关键词 无绝缘轨道电路 故障检测 模拟退火算法 补偿电容 道砟电阻
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集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究 被引量:3
15
作者 汪璇 谢德体 +1 位作者 吕家恪 武伟 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期168-171,共4页
针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实... 针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性. 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模拟退火算法(sa) 混合学习策略 BP神经网络
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基于人机合作策略下SAS算法的多无人机路径再规划 被引量:8
16
作者 谭雁英 胡淼 +1 位作者 祝小平 周洲 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期688-692,共5页
针对复杂多变的战场环境中多无人机路径再规划,给出了一种人机合作策略下的改进稀疏A*算法。提出在局部路径再规划动态窗口内人工干预给出必经子目标点,再通过SAS算法自动规划出路径的人机交互策略;采用路径再规划约束条件对生成的路径... 针对复杂多变的战场环境中多无人机路径再规划,给出了一种人机合作策略下的改进稀疏A*算法。提出在局部路径再规划动态窗口内人工干预给出必经子目标点,再通过SAS算法自动规划出路径的人机交互策略;采用路径再规划约束条件对生成的路径节点进行了合并处理。仿真实验表明,上述改进的SAS算法,有效约束了SAS算法可行解空间,降低了算法的计算量,并且减少了生成路径点的个数,缩短了数据传输时间,获得了多无人机规避突发威胁/危险、避碰的令人主观满意的再规划路径。 展开更多
关键词 稀疏A*算法 人机合作 路径再规划 多无人机 突发威胁
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SA-DTN:基于节点社会活跃度的DTN路由研究 被引量:5
17
作者 王贵竹 张家勇 王炳庭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1524-1526,共3页
针对社会网络中每个节点移动区域的多少和在某个区域中停留时间的长短,给出了节点的社会活跃度(SA)概念,从而提出了在DTN网络中基于节点社会活跃度的路由。这种路由根据网络中节点的社会活跃度大小对下一跳节点进行限制。仿真结果表明,... 针对社会网络中每个节点移动区域的多少和在某个区域中停留时间的长短,给出了节点的社会活跃度(SA)概念,从而提出了在DTN网络中基于节点社会活跃度的路由。这种路由根据网络中节点的社会活跃度大小对下一跳节点进行限制。仿真结果表明,提出的路由在提高了递交率的同时,大大降低了网络开销。 展开更多
关键词 社会网络 容滞网络 路由算法 社会活跃度
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基于SA-PSO的电力系统无功优化 被引量:6
18
作者 何佳 吴耀武 +1 位作者 娄素华 熊信艮 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期114-118,共5页
粒子群优化算法是一种简便易行,收敛快速的演化计算方法。但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和模拟退火算法的思想,提出了一种新的模拟退火粒子群优化(simulated... 粒子群优化算法是一种简便易行,收敛快速的演化计算方法。但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和模拟退火算法的思想,提出了一种新的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化。对IEEE14节点系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明SA-PSO算法全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了较大提高。 展开更多
关键词 电力系统 无功优化 模拟退火粒子群优化算法 自适应
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基于地形裁减与DCSAS的反舰导弹飞行管道规划仿真 被引量:2
19
作者 孙涛 谢晓方 乔勇军 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期7313-7315,7319,共4页
建立了导弹飞行管道规划问题的优化指标和约束条件,给出了对地理信息的提取和裁剪方法,建立了导弹飞行管道模型,通过引入搜索密集度概念,将SAS(SparseA*Search)算法改进为密集度约束SAS(Density Constraint SAS,DCSAS)算法,并分析了算... 建立了导弹飞行管道规划问题的优化指标和约束条件,给出了对地理信息的提取和裁剪方法,建立了导弹飞行管道模型,通过引入搜索密集度概念,将SAS(SparseA*Search)算法改进为密集度约束SAS(Density Constraint SAS,DCSAS)算法,并分析了算法的复杂度,通过算法仿真证明了所提出的DCSAS算法与普通SAS算法相比具有明显的全局搜索优势,能够解决在复杂地形环境下进行反舰导弹飞行管道规划的问题。 展开更多
关键词 saS 搜索密集度 约束条件 反舰导弹 飞行管道 规划算法
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基于SA-MCMC算法的非线性测量误差模型数据删除影响 被引量:1
20
作者 徐亮 李艳 +1 位作者 林金官 夏乐天 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期492-494,共3页
为了研究非线性测量误差模型强影响点的识别问题,首先将非线性测量误差模型中存在误差的不可观测的数据当作缺失数据,利用SA-MCMC算法求得模型参数的最大似然估计,然后用Q函数代替可观测数据的对数似然函数进行影响分析,得到了建立在Q... 为了研究非线性测量误差模型强影响点的识别问题,首先将非线性测量误差模型中存在误差的不可观测的数据当作缺失数据,利用SA-MCMC算法求得模型参数的最大似然估计,然后用Q函数代替可观测数据的对数似然函数进行影响分析,得到了建立在Q函数基础上的广义Cook距离及其一步近似,最后通过算例说明了诊断统计量的有效性. 展开更多
关键词 缺失数据 MH算法 sa-MCMC算法 Q函数 COOK距离 数据删除
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