基于改进麻雀搜索的雷暴云电荷反演方法

为解决雷暴云电荷反演方法精度较差、现有电荷反演模型受多站组网观测造成的环境误差影响等问题。在假设雷暴云层等厚模型的基础上,推导雷暴云电荷反演所需非线性方程组,建立基于三维大气电场的雷暴云电荷反演模型,通过正弦混沌映射函数优化麻雀搜索算法(SSA)种群初始化方式,提高种群分布的非线性,使用莱维飞行(Levy)函数和反向学习策略优化算法发现者的位置更新方式,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的雷暴云电荷反演方法。利用三维大气电场仪对地面电场数据进行观测并分析电场特征,使用混合策略改进的SSA算法反演雷暴云充电模型参数。实验结果表明,使用三维大气电场仪观测所得数据进行反演,能够有效消除多站组网观测造成的误差,对比SSA,改进后的ISSA算法反演所得雷暴云两秒相邻电荷量的偏差率均在1%左右,适应度值最低达到5.38,能较为精确的反演雷暴云电荷参数,为研究其充放电过程提供一定参考。

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DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法(mixed strategy improved discrete particle swarm optimization,MSDPSO)。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化,提高解空间的覆盖率;然后,提出非线性时变策略,加快算法的收敛速度;并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间;同时,还提出自适应交叉学习策略,丰富种群多样性,进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高。此外,运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划,最后,将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验,结果表明:所设计的算法具有显著的寻优有效性,为部分无人机发生轻微故障后,多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。

基于GRA-MSWOA-SVM的煤与瓦斯突出危险性预测研究

为提高煤与瓦斯突出危险性预测的精准度,提出一种灰色关联分析(GRA)去噪、混合策略改进鲸鱼算法(MSWOA)优化支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测模型。选取山西煤矿的实测数据为样本,经灰色关联分析(GRA)剔除影响程度较小的指标;基于鲸鱼优化算法(WOA),引入非线性时变因子、惯性权重及预选择机制的小生境技术设计MSWOA,利用MSWOA优化SVM的惩罚参数与核参数,构建煤与瓦斯突出危险性预测模型并与其他模型对比。结果表明:基于GRA的数据约简能进一步减少冗余因素,有效提升模型预测精度;MSWOA比鲸鱼优化算法(WOA)提前40代左右收敛,寻优速度更快;与其他预测模型相比,该模型预测精度更高,具有可靠性。