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An Improved Immune Clone Selection Algorithm for Parameters Optimization of Marine Electric Power System Stabilizer
1
作者 Zong Bi Weifeng Shi Tiewei Song 《Energy Engineering》 EI 2022年第3期907-928,共22页
In themarine electric power system,the marine generators will be disturbed by the large change of loads or the fault of the power system.The marine generators usually installed power system stabilizers to damp power s... In themarine electric power system,the marine generators will be disturbed by the large change of loads or the fault of the power system.The marine generators usually installed power system stabilizers to damp power system oscillations through the excitation control.This paper proposes a novel method to obtain optimal parameter values for Power System Stabilizer(PSS)to suppress low-frequency oscillations in the marine electric power system.In this paper,a newly developed immune clone selection algorithm was improved from the three aspects of the adaptive incentive degree,vaccination,and adaptive mutation strategies.Firstly,the typical PSS implementation type of leader-lag structure was adopted and the objective function was set in the optimization process.The performance of PSS tuned by improved immune clone selection algorithm was compared with PSS tuned by basic immune clone selection algorithm(ICSA)under various operating conditions and disturbances.Then,an improved immune clone selection algorithm(IICSA)optimization technique was implemented on two test systems for test purposes.Based on the simulations,it is found that an improved immune clone selection algorithm demonstrates superiority over the basic immune clone selection algorithm in getting a smaller number of iterations and fast convergence rates to achieve the optimal parameters of the power system stabilizers.Moreover,the proposed approach improves the stability and dynamic performance under various loads conditions and disturbances of the marine electric power system. 展开更多
关键词 Marine electric power system excitation system immune clone selection algorithm low frequency oscillations power system stability
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Immune Clone Maximum Likelihood Estimation of Improved Non-homogeneous Poisson Process Model Parameters
2
作者 任丽娜 芮执元 雷春丽 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2014年第6期801-804,共4页
Aiming at the solving problem of improved nonhomogeneous Poisson process( NHPP) model in engineering application,the immune clone maximum likelihood estimation( MLE)method for solving model parameters was proposed. Th... Aiming at the solving problem of improved nonhomogeneous Poisson process( NHPP) model in engineering application,the immune clone maximum likelihood estimation( MLE)method for solving model parameters was proposed. The minimum negative log-likelihood function was used as the objective function to optimize instead of using iterative method to solve complex system of equations,and the problem of parameter estimation of improved NHPP model was solved by immune clone algorithm. And the interval estimation of reliability indices was given by using fisher information matrix method and delta method. An example of failure truncated data from multiple numerical control( NC) machine tools was taken to prove the method. and the results show that the algorithm has a higher convergence rate and computational accuracy, which demonstrates the feasibility of the method. 展开更多
关键词 improved non-homogeneous Poisson process immune clone algorithm maximum likelihood estimation(MLE) interval estimation multiple NC machine tools
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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
3
作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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改进型免疫克隆布谷鸟算法求解软后坐火炮多参数辨识
4
作者 赵伟 侯保林 鲍丹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第21期43-51,62,共10页
软后坐火炮利用前冲动能抵消部分后坐能量,从而减小火炮发射过程中的冲击与振动。为进一步研究软后坐火炮发射过程中的动力学特性以及解决软后坐火炮发射过程动力学模型多参数辨识困难的问题,首先依据伯努利方程建立软后坐火炮发射过程... 软后坐火炮利用前冲动能抵消部分后坐能量,从而减小火炮发射过程中的冲击与振动。为进一步研究软后坐火炮发射过程中的动力学特性以及解决软后坐火炮发射过程动力学模型多参数辨识困难的问题,首先依据伯努利方程建立软后坐火炮发射过程的动力学模型,其次提出了一种改进型免疫克隆布谷鸟算法(improved immune clone cuckoo algorithm,IICCA)。该算法在更新过程中引入随机交叉与高频变异提高了算法的局部搜索能力,引入自适应算子来克服算法不易取得最佳概率值的问题,引入精英抗体提取算子来提高算法的计算效率。为进一步提高算法的收敛速度,引入动态疫苗接种策略,对疫苗接种后的抗体种群采用莱维飞行和巢寄生行为进行二次搜索。通过5个多峰测试函数对改进算法进行验证,计算结果表明该改进算法相比免疫克隆选择算法、免疫遗传算法、自适应粒子群算法和改进型布谷鸟算法均具有更高的计算精度和更快的收敛速度。最终,辨识结果与试验结果的曲线相似度高达97.02%,表明IICCA在解决软后坐火炮发射过程多参数辨识问题上的有效性和准确性。 展开更多
关键词 软后坐技术 伯努利方程 多参数辨识 免疫克隆选择 高频变异 疫苗接种 莱维飞行 巢寄生行为
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免疫优势克隆算法 被引量:22
5
作者 杜海峰 焦李成 刘若辰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1918-1924,共7页
借鉴生物免疫学的有关理论,该文阐述了用于人工免疫系统的免疫优势概念,包括抗体免疫优势和抗原免疫优势.进一步地,构造了不同的免疫优势算子,并结合抗体克隆选择机理,提出了一种新的混合人工免疫系统算法一免疫优势克隆算法.0-1背包问... 借鉴生物免疫学的有关理论,该文阐述了用于人工免疫系统的免疫优势概念,包括抗体免疫优势和抗原免疫优势.进一步地,构造了不同的免疫优势算子,并结合抗体克隆选择机理,提出了一种新的混合人工免疫系统算法一免疫优势克隆算法.0-1背包问题和复杂函数优化问题的仿真试验表明,新算法具有处理类似复杂问题的能力,且性能要优于相应的遗传算法. 展开更多
关键词 克隆 免疫优势 人工免疫系统 遗传算法
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铁路货运机车资源配置优化模型与算法研究 被引量:11
6
作者 刘杰 何世伟 +1 位作者 宋瑞 申永生 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1-6,共6页
优化配置铁路货运机车资源对于降低铁路运营成本具有重要意义。本文在考虑机车检修情况下,构建线路上机车折返站时空网络图,消除时间维度影响。在此基础上,以满足运输需求为前提,充分考虑实际机车牵引定数及单机调配等问题,构建铁路货... 优化配置铁路货运机车资源对于降低铁路运营成本具有重要意义。本文在考虑机车检修情况下,构建线路上机车折返站时空网络图,消除时间维度影响。在此基础上,以满足运输需求为前提,充分考虑实际机车牵引定数及单机调配等问题,构建铁路货运机车资源配置优化模型,从而得到线路上机车的接续关系,并给出模型的求解思路以及相应的免疫克隆算法。最后选用一个算例对上述模型以及算法进行分析验证。算例测试表明:该模型及算法具有较好的实用性。 展开更多
关键词 货运机车 资源配置 免疫克隆算法
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改进免疫克隆算法的Job Shop调度 被引量:4
7
作者 刘爱军 杨育 +3 位作者 邢青松 姚豪 张煜东 周振宇 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期61-67,共7页
提出了基于种群协同进化的并行免疫克隆算法,将种群中个体的亲和度计算并行在多个计算节点上同时进行。引入免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了解集从可行域内部和不... 提出了基于种群协同进化的并行免疫克隆算法,将种群中个体的亲和度计算并行在多个计算节点上同时进行。引入免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了解集从可行域内部和不可行域边缘向着最优解逼近。采用了克隆增殖变异和交叉算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡。从而保证了算法较强的收敛性以及搜索空间的多样性。利用标准问题库对算法进行测试,并分析算法参数对算法结果的影响,仿真结果表明,该算法对待寻优空间的全局搜索能力和局部搜索能力以及算法的稳定性与计算速率都要强于简单免疫克隆算法和遗传算法等优化算法。 展开更多
关键词 生产控制 调度算法 并行免疫克隆算法 协同优化 克隆激励
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采用随机约束和多目标算法的电动汽车换电站能量管理 被引量:13
8
作者 刘玉娇 蒋传文 +1 位作者 王旭 申景双 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期59-63,69,共6页
针对电动汽车换电站的能量管理进行优化。由于实时电价环境下电动汽车换电站的能量管理具有一定的风险性,因此所建的模型考虑了电动汽车换电需求和市场电价的不确定性,是以运行成本的期望和方差为目标的电动汽车换电站的能量管理模型,... 针对电动汽车换电站的能量管理进行优化。由于实时电价环境下电动汽车换电站的能量管理具有一定的风险性,因此所建的模型考虑了电动汽车换电需求和市场电价的不确定性,是以运行成本的期望和方差为目标的电动汽车换电站的能量管理模型,并采用基于免疫克隆选择的多目标智能优化算法进行求解。算例仿真结果表明通过所提出的模型可以实现电动汽车换电站购电成本的降低,并通过负荷转移给电网带来好处。 展开更多
关键词 电动汽车 换电站 能量管理 免疫克隆算法 随机约束
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基于免疫克隆选择算法的图像分割 被引量:21
9
作者 丛琳 沙宇恒 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1169-1173,共5页
图像分割是图像处理领域中不可缺少的一个分支。该文基于阈值分割方法,将免疫克隆选择优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。详细叙述了算法机理,并对算法复杂度进行了理论分析以及实验数据比较。在仿真实验中,将遗传... 图像分割是图像处理领域中不可缺少的一个分支。该文基于阈值分割方法,将免疫克隆选择优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。详细叙述了算法机理,并对算法复杂度进行了理论分析以及实验数据比较。在仿真实验中,将遗传算法和免疫克隆选择算法分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将函数评价次数作为算法复杂度的评价指标。该文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且在同样的种群规模下能够以较少的迭代代数和较低的函数评价次数得到最优阈值。仿真结果表明,该方法应用在图像分割中是可行的、有效的。 展开更多
关键词 图像分割 人工免疫系统 克隆选择 遗传算法
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基于深度神经网络模型的无铁心永磁同步直线电机结构优化研究 被引量:19
10
作者 杨阳 赵吉文 +3 位作者 宋俊材 董菲 何中燕 宗开放 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第20期6085-6094,共10页
针对无铁心永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)存在推力波动问题,该文从电机结构优化着手,引入深度学习算法建立PMSLM快速计算模型,并进行全局优化以实现推力波动抑制。首先,通过有限元模型获取PMSLM... 针对无铁心永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)存在推力波动问题,该文从电机结构优化着手,引入深度学习算法建立PMSLM快速计算模型,并进行全局优化以实现推力波动抑制。首先,通过有限元模型获取PMSLM结构参数与推力及推力波动的样本数据,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)建立其非参数快速计算模型,并与K近邻域算法和支持向量机建模方法对比,验证DNN优越性;其次,以"推力密度不削弱,推力波动最小"为目标,采用免疫克隆算法对电机结构参数进行多工况优化;最后,仿真分析和样机测试验证该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 推力波动 深度神经网络 免疫克隆算法
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环境变异免疫克隆算法解决有约束优化问题 被引量:3
11
作者 徐海黎 朱志松 +1 位作者 王恒 朱龙彪 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2412-2416,共5页
为了克服免疫克隆算法搜索效率低、无法直接对进化经验学习等缺点,设计了环境变异免疫克隆算法,在普通免疫克隆算法中引入环境变异算子,通过环境变量积累进化过程中的经验,使算法具备了一定的学习能力;重新设计了代价函数,采用一种新颖... 为了克服免疫克隆算法搜索效率低、无法直接对进化经验学习等缺点,设计了环境变异免疫克隆算法,在普通免疫克隆算法中引入环境变异算子,通过环境变量积累进化过程中的经验,使算法具备了一定的学习能力;重新设计了代价函数,采用一种新颖的罚函数排序形式来处理由于约束条件造成的解集空间不连续问题,进而提高了算法的搜索效率及稳定性。通过对13个常用有约束优化问题测试函数的仿真实验,表明了环境变异免疫克隆算法在有约束优化问题上具有很好的性能。 展开更多
关键词 免疫算法 克隆 环境变异 有约束优化
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基于自适应多态免疫蚁群算法的TSP求解 被引量:9
12
作者 吴建辉 章兢 刘朝华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1653-1658,共6页
针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法(adaptive polymorphic immune antcolony algorithm,PIACA)。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现... 针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法(adaptive polymorphic immune antcolony algorithm,PIACA)。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现象。将禁忌表中每只蚂蚁走过的路径视为抗体,对抗体运用局部最优搜索算法和免疫克隆选择算法进行高效优化,提高了解的质量。针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度及求解精度上均取得到了较好的效果。 展开更多
关键词 自适应 多态 蚁群算法 免疫克隆选择 旅行商问题
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基于免疫克隆原理的改进粒子群优化算法的研究 被引量:18
13
作者 陈颖 徐晓晖 李志全 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1471-1474,共4页
提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行函数优化,以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足,加快收敛速度,从而实现全局搜索。PSO算法是基于群体智能的随机优化算法,参数结构简单,但收敛速度慢,容易陷入局部极值。通过对PSO算法的深入... 提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行函数优化,以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足,加快收敛速度,从而实现全局搜索。PSO算法是基于群体智能的随机优化算法,参数结构简单,但收敛速度慢,容易陷入局部极值。通过对PSO算法的深入分析,基于传统的速度——位置更新操作,把免疫克隆(IC)原理引入PSO算法中,将抗体视为粒子,根据亲和度的高低进行粒子克隆选择、克隆抑制和高频变异,提高了种群的多样性和全局搜索的能力。测试结果表明,该算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,大大缩短了搜索时间,在多维函数最优解的搜索中具有优良的性能。 展开更多
关键词 群体智能 粒子群优化(PSO)算法 免疫克隆(IC)算法 全局搜索
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基于免疫克隆算法的容量受限工厂选址问题研究 被引量:4
14
作者 漆杨 秦子玄 +1 位作者 陈霞 于中华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期127-129,共3页
容量受限的工厂选址问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。针对现有方法存在的不足,提出了基于免疫克隆的容量受限工厂选址算法,该算法采用不同于一般免疫克隆算法的编码、抗体产生、克隆选择、体细胞高频变异、克隆抑制、抗体循环... 容量受限的工厂选址问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。针对现有方法存在的不足,提出了基于免疫克隆的容量受限工厂选址算法,该算法采用不同于一般免疫克隆算法的编码、抗体产生、克隆选择、体细胞高频变异、克隆抑制、抗体循环补充策略。实验结果表明,免疫克隆算法在解决容量受限的工厂选址问题上,能快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。 展开更多
关键词 克隆 免疫算法 工厂选址
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基于免疫克隆选择算法的固定费用运输问题优化 被引量:7
15
作者 秦子玄 陈霞 +3 位作者 唐小鹏 梁时木 漆杨 于中华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第7期2530-2532,共3页
固定费用运输问题(fcTP)是物流运输中的高级问题,属于NP难题,较难得到最优解。针对现有方法存在的不足,提出了基于免疫克隆选择的fcTP求解算法。在该算法中,抗体采用矩阵形式编码,初始抗体群随机产生,通过迭代进行克隆选择、克隆抑制、... 固定费用运输问题(fcTP)是物流运输中的高级问题,属于NP难题,较难得到最优解。针对现有方法存在的不足,提出了基于免疫克隆选择的fcTP求解算法。在该算法中,抗体采用矩阵形式编码,初始抗体群随机产生,通过迭代进行克隆选择、克隆抑制、基因变异等操作,对潜在解空间进行寻优搜索。实验结果表明,对于fcTP的优化,免疫克隆选择算法能够快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点。 展开更多
关键词 克隆 免疫克隆选择算法 固定费用运输问题 遗传算法
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一种新的免疫克隆选择算法 被引量:5
16
作者 李永忠 孙彦 +2 位作者 罗军生 徐静 杨鸽 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第6期774-778,共5页
提出了一种新的人工免疫系统算法——免疫克隆选择算法,描述了算法的操作过程.采用函数优化仿真实验与进化算法进行比较,结果表明免疫克隆选择算法收敛速度快,求解精度高,稳定性好,并能有效地克服早熟问题和骗问题.
关键词 人工免疫系统 克隆选择 进化算法
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混合交通网络设计及免疫克隆退火算法求解研究 被引量:3
17
作者 孙杨 宋瑞 +1 位作者 何世伟 陈强 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2009年第3期103-108,共6页
研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型.将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法.算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法... 研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型.将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法.算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性.最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系. 展开更多
关键词 混合交通网络设计 双层规划 资金约束 免疫克隆算法 模拟退火算法 免疫克隆退火算法
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矢量距浓度免疫算法在配电网重构中的应用 被引量:5
18
作者 李樊 刘天琪 +1 位作者 李兴源 江东林 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期79-83,共5页
针对免疫算法在配电网重构中收敛速度慢,易收敛到局部最优解等问题,提出矢量距浓度免疫算法。抗体的亲和度决定它的矢量距,并由矢量距得出抗体的浓度、选择概率和期望繁殖率,根据选择概率自适应调整抗体的变异率,根据期望繁殖率进行克... 针对免疫算法在配电网重构中收敛速度慢,易收敛到局部最优解等问题,提出矢量距浓度免疫算法。抗体的亲和度决定它的矢量距,并由矢量距得出抗体的浓度、选择概率和期望繁殖率,根据选择概率自适应调整抗体的变异率,根据期望繁殖率进行克隆操作以保证抗体的多样性和全局最优解的生成,最后结合疫苗接种和免疫记忆机制促进全局最优解的生成。算例结果表明,该算法能有效提高收敛速度和保证全局最优解的生成。 展开更多
关键词 矢量距浓度免疫算法 配电网重构 变异 克隆 疫苗接种 免疫记忆
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基于实数编码的克隆选择算法及其应用 被引量:13
19
作者 沈艳军 汪秉文 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期41-42,共2页
将克隆选择算法的二进制编码改为实数编码 ,即直接用实数进行编码 ,利用了免疫学Ag Ab的相互作用和细胞进化现象 ,通过免疫记忆机制 ,保存各个局部最优解 ,克服早熟现象 .通过几个模拟实验 。
关键词 实数编码 克隆选择算法 函数优化 遗传算法 免疫网络
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基于Hénon映射的自适应克隆选择优化算法 被引量:6
20
作者 谭光兴 朱燕飞 毛宗源 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期73-76,共4页
免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这... 免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这种分布特性会影响全局搜索能力和效率。而Tent映射也存在迭代易落入小周期循环的问题。针对免疫算法和混沌优化算法中存在的缺陷,该文用变尺度的搜索策略,提出了一种基于Hénon映射的自适应克隆选择的优化算法,数值仿真结果表明,该文提出的算法提高了局部搜索的能力及其计算效率,算法可行有效。 展开更多
关键词 混沌优化 HÉNON映射 克隆选择 免疫算法
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