改进Louvain算法的多层航线网络社区划分

为探究2011—2019年欧盟航线网络演变,提出多层加权航线网络构建方法以及映射聚合方法,构建基于改进Louvain算法的社区划分模型,对多层加权航线网络进行社区划分与模块度计算,引入航线网络效率评估模型对各个社区网络进行效率评估,并探讨航线网络平均度与机场节点度变化.研究结果表明,欧盟整体航线网络紧密性和连通性逐渐增强,社区划分呈现明显的地理聚集性,西欧、南欧和中欧地区机场节点较为密集,西班牙和意大利等地区的社区网络效率最高.在全服务航空公司中,汉莎航空与法荷航空航线网络连通性有所减弱,枢纽机场数量有所减少;英国航空网络规模在逐渐扩大,网络聚集程度有所增强.低成本航空公司航线网络连通性逐渐增强,在欧盟航空运输市场具有更大的竞争力与发展潜力.改进Louvain算法较好地实现了多层加权航线网络的社区化分,可为航线网络演变研究、枢纽机场布局以及航线网络优化提供参考借鉴.

考虑载客状态的改进孤立森林浮动车异常数据检测算法

为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。

基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.

改进哈里斯鹰算法的仓储机器人路径规划研究

为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization, HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algorithmbasedon Tentchaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning, TCLHHO)。通过Tent混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力。根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验。结果表明:该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性。

基于改进仿射算法的主动配电网区间调度

针对高渗透率分布式可再生能源的不确定性和仿射算法结果的保守性影响调度计划的问题,提出基于改进仿射算法的主动配电网区间优化调度模型及其求解方法。以区间变量表征分布式可再生能源中风机和光伏出力的不确定性,利用带有误差修正机制的灰色马尔可夫模型得到风机和光伏出力的区间预测值。建立综合考虑主动配电网运行约束和灵活性指标,以综合运行费用最低和净负荷波动最小为目标的主动配电网多目标区间优化调度数学模型。在仿射算法的非线性运算中引入区间泰勒公式,提出一种改进仿射算法并将其应用于主动配电网潮流计算,并通过CPLEX和INTLAB对调度模型进行联合求解。修改的IEEE 33节点系统的仿真结果表明,区间优化调度可为调度人员提供更直观的主动配电网状态量上、下界信息,而且所提方法的计算效率更高,所得区间结果的保守性、可靠性和有效性更优。

基于改进金豺算法的短期负荷预测

针对电力负荷序列波动性和预测精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解、排列熵和改进金豺算法优化双向长短期记忆网络的预测模型。首先,利用变分模态分解重构原始负荷序列,再采用排列熵理论对分解后的子序列进行熵值重组;然后,利用改进金豺算法对双向长短期记忆网络的参数进行优化,并对每个子序列建立预测模型;最后,组合各模型结果得到最终预测值。实验结果表明,本文模型预测精度更高,与真实值拟合度更好。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水库多目标优化调度

针对在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法在求解梯级水库联合优化调度问题上效率低甚至无可行解的问题,提出了一种改进NSGA-Ⅱ算法。该算法基于NSGA-Ⅱ算法框架,引入参考目标值、潜力目标值、偏移度以及变异引导算子来优化种群进化过程,强化迭代中的种群质量,使获得的解集更加接近真实的Pareto前沿。福建省金溪流域梯级水库多目标优化调度实例验证结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法相对其他算法运算效率更高,优化结果更好,具有较好的实用性。

基于改进蚁群算法的农业机器人多田块路径规划方法与试验

[目的]针对丘陵地区因田块碎片化和障碍物影响农业机器人作业的情况,提出一种基于改进蚁群算法和A算法相结合的多田块路径规划方法。[方法]通过无人机构建农田遥感影像,利用栅格法对农田进行环境建模,再进行子区的划分与合并,在蚁群算法中引入区域启发函数,对不同区域内的移动代价作区分,通过人工增加最优路径中的信息素浓度并建立自适应信息素挥发系数,对信息素更新方法进行改进,以此求解作业子区间的最优遍历顺序,利用具有启发式搜索功能的A算法进行子区连接路径规划,最终实现多田块路径规划。[结果]MATLAB仿真试验结果表明,在子区数量为40时,采用改进蚁群算法进行规划的平均路径长度比传统的蚁群算法减少了3.19%,平均迭代收敛次数减少了79.5%;在路径遍历仿真试验中,农业机器人遍历路径覆盖率能达到100%,路径重复率为6.48%。利用农田无人机遥感影像和田间作业参数进行自然环境的仿真试验,进一步验证了该方法的有效性。[结论]本研究提出的方法能有效解决丘陵地区农业机器人多田块路径规划问题,可为丘陵地区农业机器人大面积作业提供路径参考与技术支持。

基于改进DBSCAN空间聚类算法的北京市人工智能产业集聚格局研究

企业作为产业的重要主体,其发展直接表征着产业的发展,企业的空间格局对产业的发展及资源配置具有重要的引导意义。本文基于北京市工商注册在业的人工智能企业数据,提取企业注册地址并转化为地理位置信息,通过改进有噪声的应用背景下的基于密度的空间聚类算法(DBSCAN),分析北京市细粒度层级下人工智能产业集聚在全市域的空间分布格局特征。在DBSCAN算法改进方面,首先调整Minpts参数为企业注册资本总额与企业数量2个维度,企业数量大于5家且注册资本总额大于一定数额,为形成产业集聚区的2个必要条件;其次提取簇内位于边界的企业位置点作为集聚区地理边界点,将边界点连线并绘制形成人工智能产业集聚区。本文重点分析了企业注册资本和地理聚合半径对人工智能产业集聚区形成的影响,同时采用核密度估计法作为参照验证,表明改进DBSCAN方法具有精确刻画产业集聚区地理边界和确定不同规模产业集聚区的优势。通过分析得知,北京市人工智能产业集聚具有明显的中心分布特征,集中在城六区,呈现“两大龙头带动,北京市全域遍地开花”的分布情况,海淀区、朝阳区处于人工智能集聚程度高水平,相较其他区域,人工智能产业发展遥遥领先;西城区、东城区、丰台区、昌平区处于集聚程度较高水平;通州区、大兴区、平谷区、密云区、石景山区、房山区、门头沟区、怀柔区、顺义区处于集聚程度中等水平;延庆区集聚程度较低。通过改进DBSCAN算法精确定位出中关村区域、上地西二旗区域、五道口区域、望京区域、国贸区域、亦庄经开区等人工智能产业集聚区。进一步探究发现,海淀区的人工智能科研人才优势,朝阳区的信息技术领域企业基础,是两区人工智能发展突出的直接原因。延庆区等郊区远离北京市中心城区,产业资源匮乏,同时由于区域功能定位限制等原因,导致人工智能产业集聚水平较低,表明这些区域人工智能产业发展较为缓慢。

采用改进遗传算法优化LS-SVM逆系统的外转子无铁心无轴承永磁同步发电机解耦控制

为了实现外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(outer rotor coreless bearingless permanent magnet synchronous generator,ORC-BPMSG)的精确控制,提出一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)逆系统的解耦控制策略。首先,基于ORC-BPMSG的结构及工作原理,推导其数学模型,并分析其可逆性。其次,建立LS-SVM回归方程,并采用IGA优化LS-SVM的性能参数,从而训练得到逆系统。然后,将逆系统与原系统串接,形成伪线性系统,实现了ORC-BPMSG的线性化和解耦。最后,将提出的控制方法与传统LS-SVM逆系统控制方法进行对比仿真和实验。仿真和实验结果表明:所提出的控制策略可以较好地实现ORC-BPMSG输出电压和悬浮力、以及悬浮力之间的解耦控制。

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.

基于改进灰狼算法的微网多主体主从博弈策略

为平衡包含电、热两种能源形式的微网系统内各参与者间的利益关系,通过改进灰狼算法提出了一种微网能量管理模型。首先,在充分分析微网结构及其各主体功能的基础上,为综合考虑源-网-荷的决策能力,将主从博弈方法应用于产能商、微网运营商、负荷聚合商之间的互动,建立一主多从的微网能量管理数学模型;其次,针对博弈上层模型高维、非线性的特点,在传统灰狼算法基础上,利用Tent映射对种群进行初始化、采用非线性收敛因子平衡种群搜索能力、利用莱维飞行策略降低陷入局部最优的风险。在模型求解时,博弈上层采用改进灰狼算法,下层采用二次规划方法,二者结合以探讨使各主体利益最大的策略;最后,通过算例进行验证,结果表明:本文算法更加高效,所提模型在提高参与者收益,平滑用户负荷分布方面更加优越。

采用改进多目标粒子群算法的斜拉桥阻尼器参数优化

为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,根据抗震需求在桥梁纵向设置黏滞阻尼器;分别建立了塔底弯矩、阻尼力和梁端位移的减震响应与阻尼器参数之间的响应面数学模型;以减震响应面模型为研究对象,通过该算法进行阻尼器参数全局自动寻优分析,确定了阻尼器的最优参数,并与采用参数敏感性分析方法确定的一组阻尼参数进行对比分析。研究结果表明:该优化方法具有计算精度好、优化效率高和更好地权衡多个相互制约的减震控制目标的优点;通过优化算法获得的阻尼器参数组合相比采用参数敏感性分析方法获得的阻尼参数组合的减震响应,塔底弯矩增大1.73%,阻尼力减小5.97%,梁端位移减小1.66%;在无需多次有限元试算的基础上确定了更高精度的阻尼器优化参数组合,在提高减震效果的同时大大提升了计算效率。

基于二次转角约束的改进RRT路径规划算法研究

针对快速随机搜索树(RRT)算法存在节点扩展冗余、生成路径不满足车辆转角条件等问题,提出一种改进的二次转角约束RRT算法。首先,在传统RRT算法基础上对采样空间进行裁剪,引入目标导向策略减少采样时间;然后采用车辆膨胀处理和直线方法检测障碍物,并引入第一次转角约束得到粗解路径;接着对粗解路径建立二次转角约束并进行优化处理,获取优化路径后拟合,并进行仿真验证。结果表明,相比于引入目标导向策略的RRT算法,所提出的算法路径最大曲率降低了34.33%,平均曲率降低47.36%,扩展节点数降低47.62%,路径距离降低7.76%,规划时间缩短14.98%。

基于集成改进蚁群算法的作战环推荐方法

作战环推荐是依靠优化算法从作战网络中为指挥员推荐最优的作战环,以对目标形成高质量打击。未来作战中的作战环推荐面临体系规模大、决策节奏快的特点。对此,提出了一种集成改进的蚁群算法,能够实现高效、高质的作战环推荐优化求解。首先,将作战环推荐问题转换为一种基于多仓库路径规划的数学模型。然后,针对原始蚁群算法前期收敛速度慢、算法参数对结果影响大和容易陷入局部最优的问题分别提出了3种改进策略:基于边权重信息的信息素初始化、基于差分进化的蚁群算法参数自适应优化和基于遗传算子的全局搜索能力提升,并进行了集成改进。最后,在案例分析中对集成改进蚁群算法进行了分析和对比,验证了所提算法在不需要大幅提高耗时的情况下,优化结果要优于未集成改进的蚁群算法,且相比于原始蚁群算法提升效果显著。

基于改进鲸鱼优化算法的AGV柔性作业车间多目标优化调度

针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先,设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次,使用模糊隶属度理论构建了损失函数,以获得多目标模型的最优折衷解;最后,基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果,为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。

基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别

目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划

针对传统蚁群算法存在初始信息素缺乏、收敛速度慢以及无法有效躲避障碍物等问题,文中提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划。引入正态分布函数改进传统启发函数,提高了算法效率,缩短了算法收敛所需时间。自适应调整信息素挥发系数,限定信息素范围,避免过早收敛。对算法路径平滑处理,缩短路径长度,从而实现机器人的全局路径规划。仿真结果表明,在20×20环境下,文中算法平均迭代次数比传统蚁群算法减少了28代,收敛速度更快。平均拐点减少了33.3%,使路径更为平滑,克服了初始信息素缺乏,加快了收敛速度,减少了拐点数量,能够有效躲避环境中的障碍物,证明了该算法的可行性。

改进RRT-Connect与DWA算法的巡检机器人路径规划研究

针对传统RRT-Connect算法在密集复杂环境中路径规划效率低、动态避障效果差等问题,提出一种改进RRT-Connect与DWA融合算法。该算法通过改进采样策略、动态步长优化和碰撞检测引导随机树生长;在随机树中采用贪心策略和角度约束优化路径。基于巡检机器人建立运动学模型,通过速度采样空间生成轨迹簇;建立模糊逻辑系统自适应调整DWA算法评价函数的权重系数,将全局最优路径点融入DWA算法中实现全局最优路径和实时避障。仿真结果表明,在油气站场密集复杂环境中,改进RRT-Connect算法较传统算法路径缩短约27.09%,平滑度提高约84.6%,碰撞距离提高约18.75%;改进融合算法路径减少约2.97%,平滑度提高约78.8%,碰撞距离提高约30.6%,验证了提出算法的有效性。

基于改进蚁群算法的无人机灾区航迹规划

针对传统蚁群算法用于无人机航迹规划时在大空间多维数转弯次数多、收敛速度慢甚至不收敛等问题,提出了一种改进蚁群算法。根据地图构建三维空间模型,采用对空间切片的方式来避免在寻优过程中跨越多个单元格;通过每一代最优路径来更新信息素以及引入距离启发量的策略,增强了算法的收敛性和效率,得出改进蚁群算法相对于传统蚁群算法和快速搜索随机树算法在搜索效率上分别提高了65.9%和18.1%,在平均转弯角度上分别减少了48%和61.2%,在航迹长度上比传统蚁群算法缩短了38.5%的结果。研究所提出的改进蚁群算法能为无人机救灾快速路径规划提供有效的解决方案。