基于自适应蚁群算法的岛礁混合发电系统电源容量优化方法

[目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索空间中以可再生能源发电量作为信息素,通过全局搜索找到最优解,实现对可再生能源的充分利用。并以外伶仃岛为目标岛礁,搭建“风光柴储”微电网混合发电系统模型,采用自适应蚁群算法优化配置其容量。[结果]算法仿真结果表明,相较于改进灰狼算法和人工蜂群算法,自适应蚁群算法能够有效降低微电网混合发电系统的运行成本和对环境的污染,确保供电稳定性。[结论]所做研究能够有效增加微电网混合发电系统的供电稳定性,减少运行成本与环境污染,从而实现对能源的高效利用。

基于动态自适应蚁群优化算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融合了A*算法,改进了传统ACO算法当中的期望启发信息,加入可能陷入U型障碍物陷阱的防死锁机制,改进信息素更新方式,包括:利用最大最小蚂蚁系统设置信息素浓度的最大最小值,防止搜索出现停滞现象;加入动态调整因子动态增强最优路径上的信息素浓度,降低较差路径上的信息素浓度,使得后续蚂蚁的选择方向更明确,引导蚂蚁朝全局最优路径上移动,加速算法收敛。仿真实验结果表明:改进算法的收敛速度比传统ACO算法提高了20%以上,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。

基于模拟并行蚁群算法的无线传感器网络异常节点自适应定位方法

由于无线传感器网络自身节点数量庞大,导致在异常节点自适应定位过程中,定位到的异常节点个数较少的问题.针对上述问题,提出基于模拟并行蚁群算法的无线传感器网络异常节点自适应定位方法.从网络中提取出异常节点的原始数据,并对异常节点数据属性进行详细的解析,根据解析后的数据属性,利用蚁群算法的优化搜索特性,结合并行计算的思想,建立并行蚁群算法模型,模拟蚂蚁在寻找食物过程中的协作和寻优行为,运行并行蚁群算法,获取异常节点的估计坐标值,实现节点的自适应定位.实验结果表明,该方法在面对复杂网络环境和多种异常类型时能够定位到多个异常节点,增强了定位方法的鲁棒性和自适应性.

基于自适应混合粒子群算法优化支持向量机的乳腺癌预测

使用粒子群算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数,提高分类的精度。粒子群算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优。引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制,形成参数自适应的混合粒子群优化算法,提升了算法的精度。在对数据进行预处理之后,80%的数据用于模型的训练,剩余20%用于模型的测试。每次实验分别按照比例随机生成的训练集和测试集进行20次预测,计算平均正确率。实验表明,自适应混合粒子群算法优化精度高于标准粒子群算法和鲸鱼算法。

基于蚁群算法的多目标农产品物流配送路径优化

针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多种局部搜索,以某物流企业为例,对所提算法和现有算法进行对比,得出几种算法各自的配送路径、运输成本、碳排放量、客户满意度。实验结果表明,对比其余现有算法,所提出的改进蚁群算法搜索收敛速度更快且求解出来的效果更好,从而证明改进后算法性能更好。

基于疯狂自适应樽海鞘群优化算法的异构多核任务调度

为了解决当前异构多核环境下的任务调度效率不能满足应用程序的多样性要求的问题,论文基于疯狂自适应的樽海鞘群优化算法(Crazy and Adaptive Salp Swarm Algorithm,CASSA),提出一种异构多核处理器任务调度算法。该算法以缩短全部任务的完成时间为目标,根据任务优先权规则设计任务分配的编码方案,利用CASSA算法中领导者的全局搜索能力和追随者的局部搜索能力,使CASSA算法在异构多核任务调度问题上有更高的收敛效率和更高质量的解。实验表明,CASSA算法的性能优良,最优解的质量高,在异构多核处理器任务调度领域中具有良好的研究意义。

基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化

提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明:改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。

基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略

针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。

基于自适应蚁群算法的含分布式电源配电网故障定位研究

由于含分布式电源的新型配电网不同于传统配电网,新型配电网的结构更加复杂,系统潮流方向发生改变导致传统的定位方法可靠性下降,为此提出一种自适应蚁群算法。在传统蚁群算法基础上,改进信息素挥发因子表达式、更换信息素更新机制及限定信息素浓度的取值,改进后的自适应蚁群算法的容错能力和快速性得到大幅提高。仿真结果表明,自适应蚁群算法不受故障区段数量的影响,能够准确进行故障定位;此外,当多个分布式电源同时接入配电网发生三重故障且有2处故障信息畸变的情况下,自适应蚁群算法求解速度更快,比传统蚁群算法求解速度提升了18.63%,准确率提升了10%,验证了自适应蚁群算法具有很好的容错能力和搜索速度。

基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化

针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。

基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法。应用Tent映射初始化均匀分布的粒群,并以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Tent混沌序列,混沌序列的搜索范围采用自适应调整方法。该方法可以有效避免计算的盲目性,还能够快速搜寻到最优解。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类改进算法。

基于自适应蚁群算法的协同制造项目资源优化配置

为探索更高效的协同制造资源优化配置算法,提出了基于自适应蚁群算法的求解方法。针对零件的特定工艺线路,建立了以时间、成本和质量为目标的制造资源优化配置模型,设计了模型求解的自适应蚁群算法,并给出具体算例,验证了算法的可行性和有效性。

变尺度混沌蚁群算法在NO_x排放优化中的应用

为了控制燃煤电厂NOx排放,应用支持向量回归建立了大型四角切圆燃烧电站锅炉NOx排放特性模型。利用大样本量的热态实炉NOx排放试验数据对模型进行了训练和验证,结合NOx排放模型采用一种变尺度混沌蚁群算法对锅炉运行参数进行优化,定量分析优化算法参数对优化结果的影响。计算结果表明,相对于BP神经网络,支持向量回归模型能更好地预测锅炉NOx排放;变尺度混沌蚁群算法能明显降低NOx排放,且具有较高的稳定性与鲁棒性,1.8min的优化时间也便于在线应用;支持向量回归与变尺度蚁群混合算法能有效降低燃煤锅炉NOx排放,是锅炉NOx排放控制的有效工具。

自适应蚁群优化算法的近红外光谱特征波长选择方法

为提高近红外光谱预测模型的精度和适用性,同时简化模型,提出了自适应蚁群优化偏最小二乘法优选特征波长的方法,建立不同产地苹果可溶性固形物含量混合分析模型.收集山东、陕西和新疆的富士苹果,采集3800 ～ 14000 cm-1范围的近红外光谱,并对其重要品质指标可溶性固形物含量进行测定.利用蚁群算法启发式全局搜索的特点,结合蒙特卡罗轮盘赌随机选择机制,优选苹果可溶性固形物含量的近红外光谱特征波长,然后用偏最小二乘法建立分析模型.与全光谱偏最小二乘模型和遗传偏最小二乘模型相比,蚁群优化算法选择的波长数最少,模型预测能力最强,预测的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.9708和0.5144.研究结果表明,自适应蚁群优化算法可以有效选择近红外光谱特征波长,提高模型的稳健性和适用性.

混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化

低碳物流是目前物流配送领域的热点研究课题,也是群体智能优化算法的重要应用方向。针对物流配送中碳排放的度量方法,以VRP问题为基本模型,以碳排放成本为目标函数,建立了低碳物流配送路径优化模型。为了避免基本蚁群算法出现停滞及早熟现象,提出了带混沌扰动的模拟退火蚁群算法来求解低碳物流配送路径优化模型。该算法将混沌系统及模拟退火机制引入基本蚁群算法,避免了算法陷入局部最优,增强了全局搜索能力,提高了求解效率。通过实验仿真及对比分析可知,带混沌扰动的模拟退火蚁群算法的求解结果明显优于基本蚁群算法,表明了该算法的有效性和合理性。

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。

一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法

为了快速、准确地获得多峰函数的全局峰值以及局部峰值,在给出Henon混沌映射技术的基础上,提出了一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法.该方法将复杂函数的数值解所构成的数字字符转化为蚁群搜索路径上的城市分布网,并构建同函数变量个数相同的蚁群进行全局搜索求解,采用混沌映射技术自适应更新蚁群优化路径上的信息素量.采用低维及高维Benchmark测试函数验证该优化方法的求解性能,并同引力搜索算法以及其他文献方法作求解对比.通过对比可知,该方法在低维多峰函数优化时,其搜索效率均2倍高于其他文献方法.对于维数高于5维的高维函数,该方法的优化效率同其他文献方法基本相同,但在获得全局解及局部解的能力以及所求解的精度均远高于其他文献方法.

基于混沌理论和排序选择的蚁群无功优化算法

在基本蚁群算法的基础上,引入排序选择策略,使用一定的线性或非线性关系将信息素的差别转化为次序,通过改变选择压力控制个体被选中的概率,具有很好的整体优化性,能有效抑制非成熟收敛。为提高算法的局部搜索性能,在每次迭代后全局更新以前采用的混沌搜索方法,以求在当前最优蚂蚁附近搜索到更好的解。IEEE14、IEEE30和IEEE57系统的仿真分析验证了该算法的有效性,指出了混沌搜索对算法稳定的作用。

基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法

以医疗器械应急物流配送为研究对象,以配送时间最短为研究目标,建立了医疗器械应急物流配送路径优化的数学模型,并将混沌蚁群算法用于模型求解,给出了求解步骤。经计算机仿真表明,与基本蚁群算法相比,混沌蚁群算法优化质量明显改善,有效缩短了应急配送时间,提高了医疗器械应急物流的配送效率。

基于自适应混沌粒子群优化算法的多馈入直流输电系统优化协调直流调制

为了提高交直流互联系统的整体动态稳定性,提出了一种新的基于混沌优化思想的自适应混沌粒子群优化算法,并将其应用于多馈入直流输电系统中各直流调制的优化协调。该算法利用混沌运动的遍历性来初始化粒子群以增强群体的多样性,在粒子群的每次迭代更新计算中,按适应值大小选取部分粒子对其进行混沌优化以帮助惰性粒子跳出局部极值区域,根据每个粒子的适应值自适应地调整其惯性权重系数以提高整个群体的全局与局部搜索能力。以一三区域双馈入交直流并联输电系统为例,选取与直流线路并联运行的交流联络线上的有功功率偏差和各发电机的功角偏差构成目标函数,应用自适应混沌粒子群优化算法对各双侧频差直流调制控制器的参数进行了全局优化协调整定,并与传统粒子群优化算法、遗传算法的优化结果进行了比较,结果表明该算法能更好地实现各直流系统调制间的优化协调,增强了整个系统对低频振荡的阻尼能力,可作为多馈入直流输电系统中直流调制优化协调的一种有效方法。