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基于蚁群-粒子群混合算法的水资源优化配置研究 被引量:8
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作者 李朦 解建仓 +2 位作者 杨柳 汪妮 朱记伟 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2015年第1期229-234,共6页
【目的】对区域水资源的合理优化配置进行研究,为区域经济的发展、水资源的合理开发利用和节水型社会的建立提供参考。【方法】建立以经济、社会、生态环境效益为目标函数,各目标加权和为最优解的水资源优化配置模型,采用蚁群-粒子群混... 【目的】对区域水资源的合理优化配置进行研究,为区域经济的发展、水资源的合理开发利用和节水型社会的建立提供参考。【方法】建立以经济、社会、生态环境效益为目标函数,各目标加权和为最优解的水资源优化配置模型,采用蚁群-粒子群混合算法对模型进行求解,并对渭北工业区进行水资源优化配置的实例分析,通过原供水量与优化配置水量的比较验证所建立模型的合理性。【结果】经计算,75%保证率下渭北工业区水资源的配置结果为:2015年地表水、地下水、外调水、中水供水量分别为1 747.30,13 244.84,12 905.95和1 060.23万m3;2020年各水源供水量分别为2 019.19,12 214.42,23 530.42和1 798.60万m3;与原始供水量相比,2015年和2020年总供水量分别减少312.73和421.11万m3,表现在农业供水量减少,生活、工业、生态用水均达到供需平衡。【结论】基于蚁群-粒子群混合算法的水资源优化配置结果合理,可作为研究区水资源合理开发利用决策的参考;蚁群-粒子群混合算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置的分析。 展开更多
关键词 水资源 优化配置 -粒子混合算法 渭北工业区
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基于模糊PID扭矩识别的混合动力汽车优化控制 被引量:9
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作者 钱立军 邱利宏 陈朋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第13期1752-1759,共8页
提出了一种基于模糊PID扭矩识别系数K的计算方法,并利用K对驱动模式进行初步判断。使用粒子群-蚁群组合优化算法对控制策略中的关键控制参数及部分动力系统参数进行了优化。优化后,在保证整车动力性的基础上,油耗和排放都有所降低。对... 提出了一种基于模糊PID扭矩识别系数K的计算方法,并利用K对驱动模式进行初步判断。使用粒子群-蚁群组合优化算法对控制策略中的关键控制参数及部分动力系统参数进行了优化。优化后,在保证整车动力性的基础上,油耗和排放都有所降低。对优化后的控制策略进行了硬件在环仿真,仿真结果表明,基于模糊PID扭矩识别的控制策略可以实现基本的能量管理,且控制效果优于未引入模糊PID扭矩识别的控制策略。 展开更多
关键词 插电式混合动力汽车 模糊PID 粒子群-蚁群算法 硬件在环仿真
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基于连续型Hopfield神经网络的系统辨识
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作者 李风军 陆桂琴 《宁夏师范学院学报》 2014年第6期63-65,70,共4页
连续型Hopfield神经网络(CHNN)可用于优化计算,但其会遭遇较复杂的参数辨识问题.为了较好地解决这一问题,将擅长全局搜索的蚁群-粒子群混合算法用于对系统参数的最优化选取.再将此混合算法与CHNN有机结合,更好地解决参数辨识问题,且能... 连续型Hopfield神经网络(CHNN)可用于优化计算,但其会遭遇较复杂的参数辨识问题.为了较好地解决这一问题,将擅长全局搜索的蚁群-粒子群混合算法用于对系统参数的最优化选取.再将此混合算法与CHNN有机结合,更好地解决参数辨识问题,且能有效避免CHNN在应用过程中陷入局部最优解.最后,将理论结果应用于求解TSP问题来验证其有效性. 展开更多
关键词 CHNN神经网络 系统辨识 -粒子混合算法
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跨层穿梭车双提升机系统料箱拣选任务调度 被引量:4
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作者 于巧玉 吴耀华 王艳艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期270-278,共9页
为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算... 为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算法进行改进,提出使用置换复杂度对粒子变异程度进行控制,避免算法早熟收敛。利用MATLAB进行过程仿真,获得各调度方案的出库总时间和任务超时信息。通过实验证明该策略能更好地适应电商环境下复杂的出库任务调度要求,得到更为合理的任务调度方案。 展开更多
关键词 跨层穿梭车双提升机系统 任务调度 -粒子双层智能优化算法 随机变异
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A Biologic Behavior Simulation: Living Migration Algorithm (LMA)
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作者 李豆豆 邵世煌 齐金鹏 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2008年第2期130-134,共5页
Biologic behaviors are the principal source for proposing new intelligent algorithms. Based on the mechanism of the bio-subsistence and the bio-migration, this paper proposes a novel algorithm—Living Migration Algori... Biologic behaviors are the principal source for proposing new intelligent algorithms. Based on the mechanism of the bio-subsistence and the bio-migration, this paper proposes a novel algorithm—Living Migration Algorithm (LMA). The original contributions of LMA are three essential attributes of each individual: the minimal life-needs which are the necessaries for survival, the migrating which is a basal action for searching new living space, and the judging which is an important ability of deciding whether to migrate or not. When living space of all individuals can satisfy the minimal life-needs at some generation, they are considered as the optimal living places where objective functions will obtain the optima. LMA may be employed in large-scale computation and engineering field. The paper mostly operates LMA to deal with four non-linear and heterogeneous optimizations, and experiments prove LMA has better performances than Free Search algorithm. 展开更多
关键词 bio-migration free search particle swarm optimization ant colony search
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