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Adaptive algorithm for solving different types and different precisions and nonlinear surveying and mapping parameters adjustment
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作者 NING Wei~(1,2), QING Xi-hong~2, TAO Hua-xue~2 (1. College of Information Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Tai’an 271018,China 2. College of Geo-science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Tai’an 271019, China) 《中国有色金属学会会刊:英文版》 CSCD 2005年第S1期221-224,共4页
Approximate linear methods and nonlinear methods were adopted usually for solving models of nonlinear surveying and mapping parameters adjustment. But, these iterative algorithms need to compare harsh initial value. A... Approximate linear methods and nonlinear methods were adopted usually for solving models of nonlinear surveying and mapping parameters adjustment. But, these iterative algorithms need to compare harsh initial value. A kind of new algorithm-adaptive algorithm based on analyzing the general methods was put forward. The new algorithm has quick rate of convergence and low dependence for initial value, so it can avoid calculating complex second derivative of the target function. The results indicate that its performance is better than those of the others. 展开更多
关键词 parameterS adjustment least SQUARE method adaptive algorithm
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Adaptive linear active disturbance-rejection control strategy reduces the impulse current of compressed air energy storage connected to the grid
2
作者 Jianhui Meng Yaxin Sun Zili Zhang 《Global Energy Interconnection》 EI CSCD 2024年第5期577-589,共13页
The merits of compressed air energy storage(CAES)include large power generation capacity,long service life,and environmental safety.When a CAES plant is switched to the grid-connected mode and participates in grid reg... The merits of compressed air energy storage(CAES)include large power generation capacity,long service life,and environmental safety.When a CAES plant is switched to the grid-connected mode and participates in grid regulation,using the traditional control mode with low accuracy can result in excess grid-connected impulse current and junction voltage.This occurs because the CAES output voltage does not match the frequency,amplitude,and phase of the power grid voltage.Therefore,an adaptive linear active disturbance-rejection control(A-LADRC)strategy was proposed.Based on the LADRC strategy,which is more accurate than the traditional proportional integral controller,the proposed controller is enhanced to allow adaptive adjustment of bandwidth parameters,resulting in improved accuracy and response speed.The problem of large impulse current when CAES is switched to the grid-connected mode is addressed,and the frequency fluctuation is reduced.Finally,the effectiveness of the proposed strategy in reducing the impact of CAES on the grid connection was verified using a hardware-in-the-loop simulation platform.The influence of the k value in the adaptive-adjustment formula on the A-LADRC was analyzed through simulation.The anti-interference performance of the control was verified by increasing and decreasing the load during the presynchronization process. 展开更多
关键词 Compressed air energy storage Linear active disturbance-rejection control Smooth grid connection Impulse current adaptive adjustment of bandwidth parameters
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Improving Adaptive Learning Rate of BP Neural Network for the Modelling of 3D Woven Composites Using the Golden Section Law 被引量:1
3
作者 Yi Honglei(易洪雷) +1 位作者 Ding Xin(丁辛) 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2001年第1期81-84,共4页
Focused on various BP algorithms with variable learning rate based on network system error gradient, a modified learning strategy for training non-linear network models is developed with both the incremental and the d... Focused on various BP algorithms with variable learning rate based on network system error gradient, a modified learning strategy for training non-linear network models is developed with both the incremental and the decremental factors of network learning rate being adjusted adaptively and dynamically. The golden section law is put forward to build a relationship between the network training parameters, and a series of data from an existing model is used to train and test the network parameters. By means of the evaluation of network performance in respect to convergent speed and predicting precision, the effectiveness of the proposed learning strategy can be illustrated. 展开更多
关键词 BP algorithm adaptive adjustment NETWORK TRAINING parameter learning strategy NETWORK performance evaluation.
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图结构特征稀疏化算法改进及参数确定
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作者 张雪晴 张小红 朱锋 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期190-197,共8页
视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术被广泛应用于自主导航、增强现实等领域,但系统内存占用和计算成本会随地图大小二次增长,为了在保证系统解算精度的前提下提升运行效率,在基于图结构的视觉特征稀疏化算法基础上,提出信息熵加权改进方... 视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术被广泛应用于自主导航、增强现实等领域,但系统内存占用和计算成本会随地图大小二次增长,为了在保证系统解算精度的前提下提升运行效率,在基于图结构的视觉特征稀疏化算法基础上,提出信息熵加权改进方案,实现稀疏化模块与SLAM主流程自适应连接,并通过实测实验分析了稀疏化算法各筛选指标重要性,评估了不同参数配置下算法稀疏化效果,进而确定出最优稀疏化算法参数。实验结果表明:引入自适应连接和信息熵加权改进及参数优化的稀疏化算法后,系统总耗时平均降低16.2%,绝对定位精度平均提升6%。 展开更多
关键词 视觉同时定位与地图构建(SLAM) 特征稀疏化 参数优化 自适应 信息熵
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改进天牛群算法在柔性作业车间调度中的应用
5
作者 丁凯 赵欣悦 +1 位作者 吕景祥 朱斌 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期111-118,共8页
为解决柔性作业车间调度问题,在模拟自然界中天牛觅食行为的天牛须算法基础上,结合群智能优化理论,提出了一种基于莱维飞行、反向搜索和自适应参数调整混合策略的改进天牛群算法(LRA-BSO)。首先,建立柔性作业车间调度模型;其次,提出了基... 为解决柔性作业车间调度问题,在模拟自然界中天牛觅食行为的天牛须算法基础上,结合群智能优化理论,提出了一种基于莱维飞行、反向搜索和自适应参数调整混合策略的改进天牛群算法(LRA-BSO)。首先,建立柔性作业车间调度模型;其次,提出了基于Tent混沌映射生成初始种群的方法,以提高初始种群质量;再次,应用莱维飞行策略和反向搜索策略,并通过适应度反馈自适应调整天牛群的搜索步长以及搜索距离,以改善算法全局搜索能力,避免陷入局部极值;最后,为验证改进的天牛群算法的性能,通过6个多维度标准测试函数验证了LRA-BSO算法的寻优能力。通过FJSP的10个标准算例和1个实际案例验证了LRA-BSO算法在FJSP中的适用性。测试结果表明:改进的天牛群算法在8个标准算例中的表现均优于或持平于其他智能优化算法,表现出了较好的寻优能力;在实际案例验证中,改进后的算法相对于原始的天牛群算法,在收敛速度上提升了48%。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 天牛群算法 莱维飞行策略 反向搜索策略 自适应参数调整
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参数在线调整的模糊自适应PID控制研究 被引量:2
6
作者 于琪 张静 《工业控制计算机》 2024年第3期119-121,124,共4页
PID是工程中最为广泛应用的控制器技术,因其需要在实际使用中多次凑试来确定参数,这个过程非常耗时。而且凑试出来的参数往往固定,虽然能够使被控系统最终达到控制要求,但收敛过程较慢。模糊PID的提出部分地解决了这些问题,通过偏差量... PID是工程中最为广泛应用的控制器技术,因其需要在实际使用中多次凑试来确定参数,这个过程非常耗时。而且凑试出来的参数往往固定,虽然能够使被控系统最终达到控制要求,但收敛过程较慢。模糊PID的提出部分地解决了这些问题,通过偏差量来选择模糊规则表里的不同数值,达到了动态地调整PID参数的效果,使被控系统能够快速收敛。然而,模糊PID依然存在改进的空间,通过对模糊PID的输入论域和输出论域分别引入指数型函数作为伸缩因子的方法,使模糊PID的参数达到了在线调整的效果,实现了模糊自适应PID。通过仿真应用的比较结果,证实了提出的参数在线调整的模糊自适应PID控制方法,相较于普通的模糊PID具有更优的动态特性。 展开更多
关键词 PID 模糊PID 自适应PID 智能控制 参数在线调整 变论域模糊控制
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基于局部时空的多峰优化算法及其在PID控制中的应用
7
作者 赵宏 李珈瑞 刘静 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1323-1340,共18页
多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到... 多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到进化过程中种群的当前状态(如常用的贪婪选择策略),容易导致种群陷入局部最优;(2)传统的随机搜索策略在复杂搜索空间内难以快速有效找到全局最优解;(3)当前设计的多峰优化算法往往需要手工设置参数(如变异因子和交叉因子等),而参数的大小将直接影响种群的多样性和收敛性.针对上述难点,本文提出了一种新的基于局部时空的多峰优化(Localized Time-Distance-based Multimodal Optimization,LTDMO)算法,主要包括三个贡献点:首先,提出了结合随机搜索和定向引导的变异(Random and Direction-based Mutation,RDM)策略,利用随机变异增加种群中个体的多样性,并通过划分邻域将整个种群分成不同的可重叠子种群,在局部搜索空间内进行变异操作来更好地定位全局最优解,从而避免个体陷入局部最优.其次,提出了基于时间局部性原理的拥挤选择(Locality-based Crowding Selection,LCS)策略,利用进化过程中的时间局部性记录对当前个体更有潜力的进化方向,并在此方向上生成新的子代,使种群进一步向全局最优解收敛.最后,提出了自适应参数控制(Self-adaptive Parameter Control,SPC)策略,基于个体进化信息自适应调整算法的参数值,降低算法在进化过程中对变异因子和交叉因子的参数敏感性.本文将LTDMO算法在CEC'2013测试集上进行实验,并将结果与其他11种多峰优化算法对比,表明LTDMO算法能有效处理较多的全局最优复杂多峰优化问题,具体地,在F1~F5、F8和F10问题上峰值率和成功率均达到100%;在具有较多局部最优的多峰优化问题(F6和F7)上,LTDMO算法的峰值率达到86%以上,这优于9种其他对比算法的性能;在处理复合多峰优化问题时,LTDMO算法在处理F11、F12、F14、F16问题上性能达到最优.同时将LTDMO算法在比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制器上进行应用,结果表明LTDMO算法能为PID控制器找到多种最优控制参数,使系统达到稳定状态且误差更小. 展开更多
关键词 多峰优化问题 邻域变异 时间局部性 自适应调整参数 PID控制
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基于改进DWA的移动机器人局部路径规划
8
作者 熊冬杪 宁勇强 +1 位作者 王嘉炜 曾亮亮 《工业控制计算机》 2024年第8期102-104,共3页
针对DWA算法易陷入局部最优、路径平滑度不高和对环境适应度低等问题,提出一种自适应参数调整的改进DWA算法(IDWA)。通过引入角速度评价子函数和加速度评价子函数优化路径评价函数,并提出了基于障碍物位置信息的自适应参数调整算法。实... 针对DWA算法易陷入局部最优、路径平滑度不高和对环境适应度低等问题,提出一种自适应参数调整的改进DWA算法(IDWA)。通过引入角速度评价子函数和加速度评价子函数优化路径评价函数,并提出了基于障碍物位置信息的自适应参数调整算法。实验结果表明,改进后的DWA算法相比传统DWA算法在规划路径长度上缩短9.04%,时间上减少4.16%,速度抖振时间上减少78.57%,提高了算法的性能,能有效避免碰撞,生成更快、更短、更平滑的路径。 展开更多
关键词 局部路径规划 改进DWA 自适应参数调整
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一种自适应粒子群优化算法及其仿真研究 被引量:122
9
作者 韩江洪 李正荣 魏振春 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期2969-2971,共3页
分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收... 分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收敛速度之间做了一个很好的折衷。对两个经典函数仿真的结果表明APSO算法能够有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 粒子群优化 早熟收敛 惯性权重 自适应参数调整
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云自适应粒子群算法 被引量:46
10
作者 韦杏琼 周永权 +1 位作者 黄华娟 罗德相 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期48-50,76,共4页
文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统... 文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统的趋势性,满足快速寻优能力,又具有随机性,在提高收敛速度和保持种群多样性之间做了一个很好的权衡。通过典型函数优化实验表明,与标准粒子群算法相比,CAPSO具有较高的计算精度和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 粒子群优化 惯性权重 自适应参数调整 云理论
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基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取方法 被引量:7
11
作者 王丽丽 魏舒 +3 位作者 赵博 毛文华 胡小安 范晋伟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期322-327,共6页
番茄目标的准确提取是番茄采摘的基础,目前番茄目标提取方法都有一定的局限性,难以满足采摘需求。该研究在传统Niblack算法的基础上,结合图像全局灰度变化的估计信息与局部区域信息之间的关联性,提出了一种基于Niblack自适应修正系数的... 番茄目标的准确提取是番茄采摘的基础,目前番茄目标提取方法都有一定的局限性,难以满足采摘需求。该研究在传统Niblack算法的基础上,结合图像全局灰度变化的估计信息与局部区域信息之间的关联性,提出了一种基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取新方法。首先对R-G番茄灰度图像,采用基于自适应修正系数选取的Niblack算法进行阈值分割,从理论意义上确定修正系数的选取原则,归一化局部标准差,实现修正值的计算及二值化过程,然后对分割后的图像去噪,最后采用最小临界矩形法提取成熟番茄果实。试验结果表明,该方法对温室成熟番茄图像有较好的提取效果,识别正确率达到98.3%,与基于归一化红绿色差灰度化的Otsu算法和传统的Niblack算法相比有更高的识别率和更快的处理速度,噪声率也明显减少,能够满足后续成熟番茄定位的需要,有效地解决传统方法适应性低,易产生伪噪声块等问题。 展开更多
关键词 图像处理 提取 算法 番茄 Niblack 自适应修正系数
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混合蛙跳算法自适应参数调整改进策略 被引量:14
12
作者 肖莹莹 林廷宇 +2 位作者 李伯虎 侯宝存 施国强 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1939-1950,共12页
针对基本混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFL)在求解高维复杂问题时的不足,本文提出一种自适应参数调整的改进策略。首先,利用变公比数列分析了SFL更新轨迹的收敛性;在此基础上,利用系统稳定性分析方法,提出在SFL更新公... 针对基本混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFL)在求解高维复杂问题时的不足,本文提出一种自适应参数调整的改进策略。首先,利用变公比数列分析了SFL更新轨迹的收敛性;在此基础上,利用系统稳定性分析方法,提出在SFL更新公式中基于比例系数和适应度标准差来自适应调整更新的方法。最后,基于3组共8个标准测试函数将本文改进SFL与基本SFL和4个改进型粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)作对比,验证了本文改进策略对各类复杂函数的高效性;同时,对比了改进SFL与基本SFL和wPSO在求解高维问题时的性能,验证了改进SFL对高维问题求解的有效性。 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 收敛性 自适应参数调整 智能计算
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基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法 被引量:13
13
作者 张开 石季英 +3 位作者 林济铿 孙峰 刘涛 王旭东 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期33-37,共5页
保证光伏阵列快速到达最大功率点并且能稳定运行,一直以来是光伏发电研究领域关注的重要问题之一。为此,文中提出了基于参数自适应调整滑模层极值搜索控制的光伏发电系统最大功率跟踪新方法。首先证明了基于滑模极值搜索的光伏发电系统... 保证光伏阵列快速到达最大功率点并且能稳定运行,一直以来是光伏发电研究领域关注的重要问题之一。为此,文中提出了基于参数自适应调整滑模层极值搜索控制的光伏发电系统最大功率跟踪新方法。首先证明了基于滑模极值搜索的光伏发电系统最大功率跟踪控制策略的稳定性;然后提出采用具有更低控制频率及更低控制噪声的滑模层函数代替简单的开关函数。在此基础上,进一步提出了控制参数的自适应调整方法,使得控制系统在具有较好的控制品质的同时,避免了繁琐的人为参数调整。算例证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率跟踪 滑模层函数 自适应 参数调整
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基于改进遗传算法的立体视觉系统标定 被引量:10
14
作者 张可 许斌 +1 位作者 唐立新 师汉民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第1期1-4,共4页
立体视觉系统的摄像机标定是一个多参数、非线性的复杂函数优化问题,传统优化方法很难解决。论文对标准遗传算法的编码方式进行了改进,经过改进后的遗传算法具有变量搜寻区间的自适应调整能力,在保持染色体编码长度不变的情况下,能同时... 立体视觉系统的摄像机标定是一个多参数、非线性的复杂函数优化问题,传统优化方法很难解决。论文对标准遗传算法的编码方式进行了改进,经过改进后的遗传算法具有变量搜寻区间的自适应调整能力,在保持染色体编码长度不变的情况下,能同时满足变量搜索空间大小和编码精度的要求。利用改进了的遗传算法对双目视觉系统摄像机进行标定的结果表明,该算法能有效地实现高维寻优空间的近优解搜索。 展开更多
关键词 立体视觉 摄像机标定 遗传算法 变量区间自适应调整
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粒子群参数自适应调整的优化设计 被引量:13
15
作者 刘道华 原思聪 +1 位作者 张锦华 吴涛 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期134-137,143,共5页
在分析粒子群优化原理基础上,引入模拟退火机制以一定的概率对部分粒子的速度及位置执行更新操作,建立了粒子群惯性量权重因子及学习因子的模糊逻辑控制器以实现粒子群参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力... 在分析粒子群优化原理基础上,引入模拟退火机制以一定的概率对部分粒子的速度及位置执行更新操作,建立了粒子群惯性量权重因子及学习因子的模糊逻辑控制器以实现粒子群参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力。通过运用常规优化方法、遗传算法及参数自适应调整的粒子群优化方法对起重机结构主梁截面优化设计对比可知:采用粒子群参数调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点。 展开更多
关键词 粒子群优化 自适应参数调整 模糊逻辑控制器 模拟退火算法
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遗传算法构建的神经网络及在机械工程中的应用 被引量:10
16
作者 刘道华 原思聪 +1 位作者 汪金友 赵进昌 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期152-156,共5页
在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值.提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出... 在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值.提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出了整体算法过程.采用该方法构建的神经网络计算两自由度的机械手参数,并通过实例仿真与常规凭经验构建网络结构及采用BP学习算法相比较,采用遗传算法构建的神经网络具有仿真精度高、占用资源少、计算效率高等优点. 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 机械实例 BP算法 自适应参数调整
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一种基于小波网络的切削刀具故障监测 被引量:17
17
作者 谢平 刘彬 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期108-111,共4页
提出了一种基于小波神经网络的切削刀具故障监测方法,即提取反映刀具磨损状态的多源特征参数,利用小波神经网络的非线性模型和学习机制,实现在线状态监测;同时针对故障诊断的多输入输出问题带来的网络规模增大、收敛速度慢等问题,... 提出了一种基于小波神经网络的切削刀具故障监测方法,即提取反映刀具磨损状态的多源特征参数,利用小波神经网络的非线性模型和学习机制,实现在线状态监测;同时针对故障诊断的多输入输出问题带来的网络规模增大、收敛速度慢等问题,提出一种网络优化算法,即采用尺度参数的自适应调整法及平移参数的寻优搜索法,寻找最优小波基元,从而简化小波网络并加快收敛,仿真实例证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 故障监测 小波网络 参数寻优搜索 自适应调整法 切削刀具 磨损
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组合字典下超宽带穿墙雷达自适应稀疏成像方法 被引量:10
18
作者 晋良念 申文婷 +1 位作者 钱玉彬 欧阳缮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1047-1054,共8页
针对现有超宽带穿墙雷达稀疏成像算法大多只采用点目标稀疏基表示模型和稀疏优化的正则化参数不能被自适应调整以及目标位置不在划分网格上带来虚假像的问题,该文提出一种基于贝叶斯证据框架的自适应稀疏成像方法。该方法首先利用组合... 针对现有超宽带穿墙雷达稀疏成像算法大多只采用点目标稀疏基表示模型和稀疏优化的正则化参数不能被自适应调整以及目标位置不在划分网格上带来虚假像的问题,该文提出一种基于贝叶斯证据框架的自适应稀疏成像方法。该方法首先利用组合字典独立稀疏表示场景中的点目标和扩展目标,然后在建立的偏离网格稀疏表示模型的基础上分层最大化各参数的似然函数,用第1层推理结合共轭梯度算法估计组合字典的各稀疏表示系数,用第2层推理估计正则化参数和目标的偏离网格量,最终通过迭代优化参数的设置得到问题的求解。仿真和实验结果表明,该方法不仅同时自适应增强穿墙场景中的点目标和扩展目标,还消除了偏离网格目标引起的虚假像。 展开更多
关键词 超宽带穿墙雷达稀疏成像 组合字典 证据框架 参数自适应调整
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一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法 被引量:8
19
作者 谭宝成 廉春原 +1 位作者 徐艾 张海刚 《西安工业大学学报》 CAS 2008年第5期456-459,470,共5页
在应用遗传算法进行机器人路径规划时,为了解决传统遗传算法"早熟收敛"和"收敛速度慢"的问题,设计了一种用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据规划问题的具体要求,对染色体编码,种群初始化等操作进行了改进,编码... 在应用遗传算法进行机器人路径规划时,为了解决传统遗传算法"早熟收敛"和"收敛速度慢"的问题,设计了一种用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据规划问题的具体要求,对染色体编码,种群初始化等操作进行了改进,编码采用二维浮点数变长度的编码方式,种群初始化采用知识启发的策略,以加快收敛速度.在控制参数设定方面引入自适应调整控制参数.采用MATLAB软件进行仿真,将改进算法与标准算法进行对比,结果得出改进算法缩短了路径长度和运行时间.证明了本算法的正确性和高效性. 展开更多
关键词 机器人 路径规划 遗传算法 编码 种群初始化 自适应参数调整
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Belousov-Zhabotinsky化学体系中混沌同步的自适应参数调节法研究 被引量:3
20
作者 李艳妮 陈兰 +1 位作者 蔡遵生 赵学庄 《Chinese Journal of Chemical Physics》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2003年第1期14-18,共5页
采用自适应参数调节法 ,对两个BZ CSTR化学体系混沌动力学行为的同步进行了数值模拟研究 ,并采用横截Lyapunov指数判据确认同步行为的稳定性 .还对该方法进行了改进 ,得出了具有实验可行性的参数调节律 ,结果发现 ,只有当 [Ce4+ ]作为... 采用自适应参数调节法 ,对两个BZ CSTR化学体系混沌动力学行为的同步进行了数值模拟研究 ,并采用横截Lyapunov指数判据确认同步行为的稳定性 .还对该方法进行了改进 ,得出了具有实验可行性的参数调节律 ,结果发现 ,只有当 [Ce4+ ]作为检测变量 ,并且参与对参数的调节作用时 ,才有可能实现混沌的同步 ,而 [Br-]则不能 .此外 。 展开更多
关键词 Belousov-Zhabotinsky化学体系 混沌同步 自适应参数调节法 化学反应 动力学
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