多舱共配绿色车辆路径问题的改进变邻域搜索算法

针对社区团购前置仓配送场景中“多中心、高时效、多品类、高排放”难题,本文提出多车场带时间窗的绿色多舱车车辆路径问题(MDMCG-VRPTW),构建混合整数线性规划模型,并设计改进的变邻域搜索算法(IVNS)实现求解.采用两阶段混合算法构造高质量初始解.提出均衡抖动策略以充分探索解空间,引入粒度机制以提升局部搜索阶段的寻优效率.标准算例测试结果验证了两阶段初始解构造算法和IVNS算法的有效性.仿真实验结果表明,模型与算法能够有效求解MDMCGVRPTW,且改进策略提高了算法的求解效率和全局搜索能力.最后,基于对配送策略和时效性的敏感性分析,为相关配送企业降本增效提供更多决策依据.

基于改进引力搜索算法的水轮机调节系统仿真

针对现阶段水电机组存在多种复杂工况、工程计算受限于算法本身的复杂性等问题,提出一种改进的引力搜索算法(改进PSOGSA),以此提高水轮机控制参数的优化性能,弥补传统控制策略难以满足动态需求的不足.首先,结合PSO算法,在GSA的速度更新公式中引入学习因子进行改进.其次,应用一种权重系数优化其位置更新公式,提高算法的自适应性.最后,结合相关仿真建模试验,使用所提改进PSOGSA对水轮机调节系统PID参数进行优化调节.仿真结果表明,在5%空载频率扰动下,改进PSOGSA的PID控制器明显优于上述传统算法,所调节的模型系统能在更短时间内趋于稳定,此时的超调量远低于传统算法,表明此改进PSOGSA在后续迭代中具备更高的迭代效率,并且改善了常规算法中易陷入局部最优的问题,从而证明了改进PSOGSA的合理有效性,水轮机调节系统的控制效果在一定程度上得到优化.

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。

基于改进麻雀搜索算法的水质模型多参数反演

水质模型参数取值对模型的模拟精度影响很大,为提高BOD-DO水质模型参数反演精度,首先在DobbinsCamp BOD-DO水质模型的基础上,以BOD和DO浓度计算值与实测值之差的加权平方和最小为目标函数,构建了Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型;然后针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)求解精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,引入Sine混沌映射和对立学习、转移概率以及差分变异3个策略,分别从提高初始种群多样性、扩大搜索空间以及增强种群跳出局部最优的能力三方面对SSA算法进行改进,提出了一种多策略改进的麻雀搜索算法(Multi-strategy Improved Sparrow Search Algorithm,MISSA),并将其应用于Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型的求解;最后通过数值实验将得到的反演结果与SSA算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法四种优化算法进行对比,并探讨了参数初值选取和观测噪声水平对反演结果的影响。结果表明:MISSA算法的计算性能明显优于对照组中的4种算法,且能显著降低初值选取对BOD-DO水质模型参数反演结果的影响,当观测数据的噪声水平不超过5%时,MISSA算法可有效提高反演结果的稳定性。该结果验证了MISSA算法在反演Dobbins-Camp BOD-DO水质模型参数的有效性,为水质模型参数求解提供有益参考。

改进麻雀搜索算法在PMSM匝间短路中应用研究

针对麻雀搜索算法(SSA)存在收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA),并应用于PMSM匝间短路故障诊断。首先,搭建了PMSM匝间短路仿真模型,模拟了不同短路匝数比的故障。其次,对故障进行分析,提取了3个故障识别特征量。接着,利用实验平台进行不同短路匝数比的故障测试。然后,介绍了麻雀搜索算法(SSA),并利用Tent混沌映射、自适应正余弦策略和Levy飞行策略对其进行优化,生成改进麻雀搜索算法(ISSA),同时将ISSA算法与SSA算法、粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)在测试函数上进行比较,验证其在寻优能力和稳定性等方面具有优越性。紧接着,介绍了随机森林(RF)算法,并搭建了ISSA-RF的故障诊断模型。最后,将4种算法分别对RF的基本参数进行优化并实现故障分类。结果表明,所提出的改进方法能够检测出匝间短路故障及其故障严重程度,ISSA-RF模型的准确率达到98.5%,验证了该算法的有效性和可靠性。

改进麻雀搜索算法下机械臂轨迹规划

针对数控加工机器人的工作抖动问题,考虑机床工作精密度、时间、能耗指标,提出一种时间寻优的改进麻雀搜索优化算法。使用D-H参数构建机械臂数学模型,在MATLAB环境下对已建立模型进行仿真分析,利用3-5-3多项式插值法对机械臂空间轨迹路线分析,并提出麻雀搜索算法优化方案,对比传统算法及改进后机械臂关节速度及加速度曲线,明确优化后算法高效性,对比其他优化算法,确定机械臂时间最优解。研究结果表明,改进麻雀搜索算法粒子收敛速度提升43%,最优解收敛精度提升8%,机械臂轨迹规划用时明显缩短,轨迹规划达到预期,有效提高算法收敛效率及求解精度。

基于改进麻雀搜索算法的变电构架优化方法

为了解决变电构架设计中的优化问题,采用改进麻雀搜索算法对其进行优化设计。在基本麻雀搜索算法中引入Circle混沌映射,以提高种群的多样性和算法的全局搜索能力;引入萤火虫算法对麻雀搜索算法进行扰动更新,使其易于跳出局部最优。建立尺寸优化的数学模型,采用罚函数法处理约束条件。先将改进后的算法用于典型桁架算例分析,证明其稳定性与有效性,再将其用于变电构架的优化设计,结果表明,采用改进后的麻雀搜索算法能够有效提升变电构架的优化效果。

基于改进原子轨道搜索算法的多工艺路线柔性作业车间问题研究

针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道搜索算法。改进算法采用一种三层编码方式进行编码和解码;在算法初始化候选解时均匀生成全局加工路线;搜索过程中为增强局部搜索融入自体交叉;为避免陷入局部最优引入变邻域变异;迭代过程中设计了变工序数精英保留策略,扩大了搜索空间。最后,通过某内燃机车生产车间实例对模型和算法进行求解分析,验证了模型的有效性和算法的优越性及适用性。

基于改进麻雀搜索算法分数阶PI的PMSM调速策略

永磁同步电机调速系统采用传统比例积分双闭环控制结构存在抗扰性能差与响应速度慢的问题。为此,文中在建立PMSM数学模型和分析传统PI参数设计方法的基础上,提出一种基于改进麻雀搜索算法分数阶比例积分的PMSM调速优化策略,通过在常规SSA中引入佳点集初始化策略和黄金正弦更新策略,解决了SSA易陷入局部最优的问题,提高了收敛速度和精度,以进一步改善PMSM调速系统的响应性能。最后通过MATLAB仿真对比结果可知,所述ISSA-FOPI调速改进策略在4种工况下具有最短的调节时间分别为1.2、0.9、9.9与12.1 ms,和最小的超调量分别为0.16%、0.16%、0.05%与0.6%,这充分体现了所述策略的有效性与优越性。

基于改进麻雀搜索算法的病患分配调度

在突发性公共卫生事件爆发时,大量的病患群体与有限的医疗资源供给会形成急剧的冲突,影响疫情防控救治效率。为满足患者就诊需求,提高医疗资源使用效率,文章以最小化平均收治时间、最小化最大收治时间为优化目标建立数学模型,在麻雀搜索算法中引入正余弦搜索策略使产生的个体具有多样性,对最优群体加入t分布扰动策略避免算法陷入局部最优。文章采用麻雀搜索算法、改进麻雀搜索算法、量子粒子群算法分别求解文章提出的数学模型,并将结果进行对比分析。以Y市为例,将Y市划分为9个人口区域,6家医院,进行病患分配调度的仿真实验研究。文章提出的数学模型可以准确描述大流行病期间患者就诊问题,所提算法可快速给出病患救治分配方案,让病患在较短的时间内获得相应救援,同时也可避免具有传染性的疫情进一步扩散。

基于改进麻雀搜索算法和支持向量机的边坡稳定性

边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM),进而建立边坡稳定性预测模型(ISSA-SVM模型)。将重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高、孔隙压力比6项因素作为输入特征,将边坡稳定性状态作为输出结果,进而预测边坡稳定性。选取中外工程实例建立边坡数据库,将ISSA-SVM模型与SSA-SVM模型进行对比分析,通过灰色关联度分析法(grey relation analysis,GRA)进行敏感性分析。结果表明:ISSA-SVM模型预测精度更高、泛化能力更强,黏聚力和内摩擦角是对边坡稳定性最为敏感的因子。所提ISSA-SVM模型不仅能够准确地预测边坡稳定状态,还可以为其他领域相关问题提供参考。

基于改进麻雀搜索算法的农田节水灌溉路径自动规划方法

传统农田节水灌溉路径在规划中,按照农田坐标进行依次灌溉,导致灌溉路径的重复性较高,因此提出基于改进麻雀搜索算法的农田节水灌溉路径自动规划方法。首先对农田需水量等参数进行计算,然后运用麻雀搜索算法初步构建灌溉路径,然后基于农田参数构建相应的灌溉模型,最后实现农田节水灌溉路径自动规划设计。实验中,将两种方法对比,实验组的灌溉路径自动规划方法能够减少路径的重复性,提供一条适应环境参数的自动规划路径。

改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的短时交通流预测

针对BP神经网络预测短时交通流量过于依赖初始参数的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)来优化BP神经网络的短时交通流预测模型(ISSA-BP)。针对标准麻雀搜索算法(SSA)易收敛于原点,容易陷入局部最优等问题,对麻雀群体中的发现者和部分加入者的位置更新公式分别进行改进,改进后的发现者将基于搜索维度的大小和当前最优值的位置来进行全局搜索,部分加入者将根据其与最优位置之间的距离来进行全局搜索。通过实验对BP,PSO-BP,SSA-BP,ISSA-BP 4种短时交通流预测模型的预测效果进行对比分析,结果显示,ISSA-BP短时交通流预测模型的误差最小,ISSA-BP模型相较BP模型在MAE评价指标上的预测精度提升了48.85%,有着更好的预测精度。

基于改进后局部搜索算法的猕猴桃预估产量在种植区域的分配性能

为进一步提高猕猴桃(Actinidia chinensis Planch.)预估产量在种植区域的分配性能,通过麻雀搜索算法、可变螺旋因子来改进局部搜索算法,并利用逐维透镜学习策略加快改进后局部搜索算法的收敛速度。结果表明,当猕猴桃预估产量不变时,随着可变螺旋因子数值增加,分配时间逐渐降低;当可变螺旋因子数值不变时,猕猴桃预估产量增加,分配时间也增加。猕猴桃预估产量分别为10、20、30、40、50、60 t,4个种植区域面积分别为500、650、700、850 m^(2)。建议当猕猴桃预估产量为10~60 t时,可变螺旋因子数值设定为4;当预估产量为10~40 t时,种植区域3可以满足最佳种植间隔,当预估产量为50~60 t时,种植区域4可以满足最佳种植间隔,根据不同预估产量及种植区域面积合理进行猕猴桃种植间隔分配,保证猕猴桃获得充足的养分。改进后局部搜索算法的收敛速度较快,在迭代500次时,算法已趋于收敛,深度学习、粒子群算法及灰狼算法的收敛速度均小于改进后局部搜索算法。

基于改进布谷鸟搜索算法的WSN覆盖优化策略

针对传感器节点分散不均、覆盖程度低及汇聚层Sink节点冗余等问题,设计了一种双层无线传感器网络覆盖优化方法,该方法对传统布谷鸟搜索算法进行了改进。首先,在种群初始化过程中采用了量子位Bloch球面坐标,可以保持较高的多样性;其次,针对布谷鸟搜索算法的Levy飞行寻优阶段,改进候选解更新方法,随机生成每个纵向维度的新候选解;最后,基于逐维更新贪婪评价策略进行随机游动选择。通过这些改进方式提升了布谷鸟搜索算法的迭代速度和精度,避免相同维度间的干扰。实验结果表明,该改进算法与传统布谷鸟搜索算法、外推人工蜂群算法相比,传感器节点覆盖率分别提高了1.79%和9.87%,汇聚层Sink节点冗余率降低5.13%和21.28%。

基于改进乌鸦搜索算法的短期光伏功率预测

为了减小预测光伏发电功率时的误差,现提出一种基于改进乌鸦搜索算法,结合最小二乘积向量模型来进行短期光伏功率预测,最终通过软件构建模型与其他算法相比较得出该算法进行光伏功率预测提高了原始群体的品质以及丰富性,同时规避了被选取对象的无目的性,利用此种寻优算法极大程度地提高了最终结果的精确度,为短期光伏功率预测提供了一种方法。

基于改进麻雀搜索算法优化LSTM网络的城市轨道交通短时客流预测

准确预测城市轨道交通短时客流,对于制定客流组织方案、合理分配运输资源等具有重要意义。针对短时客流预测精度问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的短时客流预测方法。首先,在麻雀搜索算法的基础上,引入混沌映射与柯西变异,提出ISSA算法,用于提升麻雀搜索算法的全局搜索与局部寻优能力,克服标准麻雀算法易陷入局部最优值的问题。其次,利用ISSA算法对LSTM神经网络的学习率、迭代次数、第一隐层节点数和第二隐层节点数这四个关键参数进行寻优。最后,以寻优结果重构LSTM神经网。利用广州某地铁站自动检票系统(AFC)采集的客流数据,对ISSA-LSTM模型的有效性进行验证。实验结果表明:该模型的均方根误差、平均绝对误差,平均绝对百分比误差和决定系数分别为4.8306、5.1435、1.5445%、99.1117%。ISSA-LSTM模型的预测效果均优于MLP模型、LSTM模型和SSA-LSTM模型。本文提出的ISSA-LSTM模型可有效降低神经网络参数对于预测精度的影响,提高预测精度,同时也对城市轨道交通运营管理服务精度进行提升。

基于改进麻雀搜索算法的微电网优化调度

针对微电网优化调度问题,提出一种混合策略改进的麻雀搜索算法。首先,将微电网优化调度问题变成多维函数优化问题,并建立约束条件。其次,利用Sin混沌序列初始化种群;然后在位置更新阶段引入学习系数和变异算子;最后引入自适应t分布和动态选择概率,来改善麻雀搜索算法的搜索能力。通过标准测试函数仿真实验和对微电网优化调度模型求解,验证了所提算法具有更高的精度和更快的收敛速度。

基于改进麻雀搜索算法的无线Mesh网络信道分配优化

文章在考虑网络信道分配优化模型的约束条件时,由于缺少对资源分配公平性的约束,导致信道分配后利用率较低,优化效果有限,为此,文章提出基于改进麻雀搜索算法的无线Mesh网络信道分配优化。文章采用数学模型描述网络中的信道分配问题,构建信道分配模型,结合Mesh网络的结构与特性,设计约束条件,包括网络连通性约束、信道容量约束和资源分配公平性约束。文章通过引入新的搜索策略和局部优化机制优化麻雀搜索算法,实施模型求解得到最佳信道分配方案。实验结果表明,在文章所提研究方法的应用下,Mesh网络信道的利用率得到了很大提升。

不平衡样本下基于变异麻雀搜索算法和改进SMOTE的变压器故障诊断方法

针对麻雀搜索算法同质化严重和变压器故障样本不平衡导致分类效果不佳的问题,提出了变异麻雀搜索算法优化支持向量机(variation sparrow search algorithm-support vector machine,VSSA-SVM)和改进合成少数过采样技术(improved synthetic minority over-sampling technique,ISMOTE)的变压器故障诊断方法。首先使用Tomek Link对数据集进行去噪,引入中心偏移权重(center offset weight,COW)改进SMOTE算法对不平衡数据集的少数类样本进行合成,得到平衡化处理后的变压器故障数据集。然后,基于变异的思想,构建VSSA-SVM的变压器故障诊断模型。最后,在413例油浸变压器的油中溶解气体分析(dissoived gas anaiysis,DGA)数据上,使用PSO-SVM、SSA-SVM和VSSA-SVM模型进行诊断,诊断结果分别为81.45%、88.71%和96.77%,同时与SMOTE-NND、SVM SMOTE、Borderline-SMOTE、SMOTE以及原始数据集方法相比,ISMOTE分别提升了3.22%、4.03%、6.45%、7.52%、11.29%。结果表明,该文所提方法能准确判别变压器的故障状态,有效解决故障数据不平衡导致分类精度低的问题,具有一定的工程实用价值。