基于改进金豺算法在磷酸铁锂生产排程中的应用

磷酸铁锂作为一种重要的锂离子电池正极材料,在新能源领域市场需求不断上升。针对磷酸铁锂生产过程中的作业车间调度问题,该文提出了一种基于改进金豺算法的排程方法。磷酸铁锂作为一种重要的电池材料,其生产过程需要合理的调度安排以提高生产效率和产品质量。提出的改进金豺算法通过引入改进策略,能够更好地解决作业车间调度问题。与传统的启发式算法相比,改进金豺算法具有更强的全局搜索能力和高效的搜索速度。此外,该算法还具有灵活的参数调整性,可以根据具体问题的特点和约束条件进行优化,以获得更好的性能和效果。为了验证改进金豺算法在磷酸铁锂生产排程中的应用效果,设计了一系列的仿真实验。通过与传统启发式排程算法的对比表明,改进金豺算法能够在复杂的约束条件下找到更优的调度方案,提高生产效率。具体来说,该算法能够更快地找到全局最优解,减少了调度时间和成本,并提高了交货周期的准确性。

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。

基于金豺优化PID的直流电机调速控制系统

针对传统直流(DC)有刷电机调速系统适应性不强、抗干扰能力和稳健性差等缺点,设计了基于金豺算法优化比例-积分-微分(PID)的直流有刷电机控制系统.在建立电机数学模型的基础上,将金豺优化(GJO)算法应用于PID参数整定,实现对电机的控制,并分别与传统试凑法、反向传播(BP)-PID算法和麻雀算法(SSA)-PID进行对比.仿真结果表明:所设计的控制算法在调节时间上减少了12 ms,超调量降低了3.689%,受到干扰后的调节时间减少了17 ms,表现出更快的调节转速、更强的抗干扰能力和更好的稳健性,为直流有刷电机调速控制提供了一种有效的方案.

多策略融合改进的金豺优化算法及其在马斯京根模型参数估计中的应用

针对金豺优化算法在解决复杂或高维优化问题时易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足,提出一种基于多策略融合改进的金豺优化算法(Multi strategy fusion improved Golden Jackal Optimization Algorithm,MGJO)。首先,通过引入混沌映射策略初始化种群代替随机参数,使得算法能够在搜索空间中生成具有良好多样性的初始解,避免初始种群分布偏离最优值;其次,提出一种非线性变化的动态惯性权重使搜索过程更加符合实际情况,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;最后,引入柯西变异的位置更新策略使其充分利用最优个体的引导作用提高种群多样性,以有效探索未知区域避免算法陷入局部最优。为了验证改进的金豺优化算法的寻优精度、收敛性能和稳定性,选择了8个不同特征的基准测试函数进行试验。结果表明,在8个基准测试函数中,改进的金豺优化算法的平均值、标准差、最优值都取得了最优的结果。此外,Wilcoxon符号秩检验的结果表明改进的金豺优化算法在统计学上是显著优越的。通过实例应用表明,基于多策略融合改进的金豺优化算法可以有效地估算出马斯京根模型的参数,优化效果明显优于粒子群优化算法、正弦余弦优化算法和金豺优化算法,进一步验证了多策略融合改进的有效性和改进算法在参数优化中的优越性,为更精确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种有效的新方法。

采用金豺优化的LLC谐振变换器自抗扰稳压控制

为解决LLC谐振变换器采用传统PID控制时抑制负载冲击能力差的问题,提出采用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的改进线性自抗扰控制方法。该方法基于状态空间表达式,结合降阶模型中的参数信息,改进扩张状态观测器的系数矩阵。利用频域拟合的方法获得线性自抗扰控制器参数初值,避免了繁复的人工调参过程。使用GJO算法对线性自抗扰控制器参数寻优,进一步改善控制器性能。实验结果表明,相较于PSO-PID控制器,GJO-MLADRC控制器有效提高了LLC谐振变换器在系统扰动较大的情况下的动态性能,在负载突增、突降2种工况下,调节时间分别缩短了1.5、1.0 ms,输出电压最大波动量分别减小0.10、0.05 V,改进后的LADRC控制策略有效地抑制了恒压模式下负载波动对输出电压的扰动。

混合策略改进的金豺优化算法

针对金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优等不足,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(improved golden jackal optimization,IGJO)。在算法的最优解停滞更新时,引入柯西变异策略,增强种群多样性和提升算法陷入局部最优的逃逸能力;提出一种基于权重的决策策略,通过对金豺个体赋予不同权重进行种群位置更新的决策,加快算法的收敛速度。对8个基准测试函数以及部分CEC2017测试函数进行寻优实验,结果表明改进算法具有更好的优化性能和收敛速度;进一步地,将改进算法应用于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型的参数优化,并在选取的5个UCI(University of California,Irvine)数据集上进行实验,验证了改进算法的有效性。

北魏豺山宫地望新考

豺山宫是拓跋珪、拓拔嗣父子经常临幸的地方,从平城到豺山往返可以径达,说明豺山近在平城大同。又云“北巡”,则其在大同的正北方。豺山又是漠南地区的交通要道,其北通参合陂,西达善无北陂,南下可到平城。其具体位置又在参合陂东岸的西南方向。参合陂即是今察哈尔右翼前旗境内的黄旗海,善无北陂即今凉城县境内的岱海,则豺山位置指向今丰镇市郊饮马河东侧的薛刚山。薛刚山在清代乃至民国时期尚有古寨遗存,该遗址正厅还发现有北魏时期的绳纹砖、布纹砖。该地还有灵泉一处,风景绝好。故可以断言薛刚山就是北魏时期的豺山。豺山周边的青牛山是饮马河源头附近的牛心山。罽岭就是今丰镇市城区东北方向上的平顶山。

基于自适应金豺算法动压滑动轴承的多目标优化

为提高动压滑动轴承的承载能力,同时降低发热量和摩擦因数,建立了动压滑动轴承的多目标优化模型。针对传统优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的不足,提出一种自适应策略改进的金豺优化算法,进而提高金豺算法的勘探和探索能力。利用含有约束条件的算例对自适应策略改进的金豺优化算法进行性能验证,结果表明自适应策略改进的金豺优化算法具有良好的收敛性能。将该算法用于求解动压滑动轴承的多目标优化问题,优化结果表明,优化后的结构相对初始结构性能有了较大提升,承载能力提高了12.257%,发热量和摩擦因数分别降低了15.610%和33.333%。

基于金豺优化算法的PID参数优化研究

针对控制系统PID参数难以寻优的问题,提出一种金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法。该算法受金豺家族狩猎过程的启发,以PID的3个参数组成金豺的位置坐标,根据金豺的狩猎规则更新公豺和母豺豺对的位置,使其向最优解迭代。为了验证算法的效果,将该算法分别与Z-N临界比例法、粒子群优化算法和灰狼优化算法进行比较。仿真结果表明,采用金豺优化算法控制系统的PID参数,系统具有调节时间短、上升速度快和超调量小等优点,为PID参数优化提供了参考。

基于金豺优化算法的云计算资源调度研究

基于云计算环境下资源利用率低的问题,将一种新提出的金豺优化算法应用于云计算资源调度策略。研究采用Cloudsim作为仿真实验平台,以减少任务总完成时间为优化目标。实验中以猎物位置模拟任务对虚拟机序号的选择,在一定的迭代次数后根据猎物位置得出每个任务对虚拟机序号的最终选择和最终任务总完成时间。改变金豺优化算法的迭代次数并进行实验,结果表明,在迭代次数达100次时,金豺优化算法在云计算资源调度模型上的效果达到最优。将调用金豺优化算法与应用贪心算法和遗传算法下的实验结果进行对比,结果表明,在任务数量大于1000时,金豺优化算法在云计算资源调度模型上的效果优于贪心算法和遗传算法,效率相较于遗传算法提升了约20%。

19世纪英属开普殖民地豺患的形成与治理探析

随着19世纪英属开普殖民地养羊业的迅速发展,当地的人、兽、羊三者之间的平衡关系逐渐被打破,大面积拓展的养羊场最终促使豺患问题的产生。豺患治理随着人们对豺患问题了解的深入而有所调整,历经从官方主持的害虫消灭运动到民间自发组织的灭豺行动再到政府主导、民间主动参与三个阶段。虽然历史上一系列灭豺措施为南非联盟时期豺患问题的解决奠定了基础,但也存在诸多弊端,以至于迟至20世纪中期豺患才得到遏制。了解英属开普殖民地时期豺患的形成与治理,不仅能加深对英帝国统治范围内全球化现象的理解,而且能启发人们对人地互动关系问题的思考。

基于改进金豺优化算法的机器人路径规划

针对传统金豺优化算法GJO求解移动机器人路径规划RPP问题时存在寻优能力差,易陷入局部最优的缺点,本文提出一种改进的金豺优化算法IGJO。IGJO算法引入反向学习机制构建初始金豺种群,以提升初始解的质量;使用改进非线性能量逃逸因子,避免迭代后期过早收敛。同时,算法融合了个体记忆功能的精英反向学习策略搜索当前种群优秀解的反向空间,以增强算法的勘探能力。最后,IGJO对比5种优化算法的实验数据,实验结果表明,IGJO算法均优于其他对比算法。

基于混合策略改进的金豺优化算法

针对金豺算法种群初始化多样性不足、在搜索后期容易陷入局部最优的问题,对金豺优化算法作了改进。利用Cat混沌映射和精英反向学习策略初始化种群,利用单纯形法优化较差个体,改进了收敛因子,引入自适应权重的方式更新位置,引入个体记忆方法加快其收敛速度并采用高斯变异优化最优解。通过对8个基准测试函数进行仿真实验,与MFO算法、MVO算法、GWO算法、SCA算法进行比较,证明了经改进的GJO算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。

基于改进粒子群的混合金豺优化算法的移动机器人路径规划

针对金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法在移动机器人路径规划应用中的迭代效率低以及会陷入局部最优等问题,提出一种改进粒子群的混合金豺优化(Hybrid Golden Jackal Optimization,HGJO)算法。首先,将自适应动态权重因子和改进的学习因子引入粒子群算法,以增强其全局探索能力;然后,建立机器人路径规划所需的栅格环境地图,并在此基础上将改进后粒子群算法引入金豺优化算法的位置更新过程,以改善GJO算法跳出局部最优的性能。由移动机器人的路径规划仿真实验可知,提出的HGJO算法在提升收敛速度和跳出局部最优性能方面均优于GJO算法,且在稳定性上优于粒子群算法。

豺皮樟和圆叶豺皮樟中的阿朴啡生物碱成分(英文)

从豺皮樟（Ｌｉｔｓｅａ ｒｏｔｕｎｄｉｆｏｌｉａ ｖａｒ．ｏｂｌｏｎｇｉｆｏｌｉａ）和圆叶豺皮樟（Ｌｉｔｓｅａ ｒｏｔｕｎｄｉｆｏｌｉａ）的茎中分离得到三个阿朴啡型生物碱成分，通过光谱解析及化学方法，三个化合物分别鉴定为降波尔定（１）、波尔定（２）和氮乙酰降波尔定（３）．其中氮乙酰降波尔定系首次直接从植物中得到。

甘肃盐池湾国家级自然保护区豺种群调查研究

豺保护面临多种挑战,包括栖息地破碎化、人豺冲突和缺乏科学研究与监测等。通过分析甘肃盐池湾国家级自然保护区2019-2022年的红外相机监测数据,旨在初步了解和掌握保护区豺种群的分布和数量,并提供科学依据以制定豺种群保护对策。结果显示,94台红外相机的有效工作为12 512天,确定拍摄到豺的16台红外相机位点占有率为17.02%;获得的237份豺照片及视频资料独立有效探测数为28次,相对多度指数为0.22;豺有群分布在保护区内的3个重点区域,分别为鱼儿红、疏勒南山和野马南山西部。加强豺关键栖息地周边村镇的保护教育,缓解人豺冲突,建立跨省豺监测与保护单元,这些对策的综合实施将有助于保护豺种群,促进其栖息地的恢复和豺与人类的和谐共存。

中药“五加”的别名“豺漆”、“豺节”考

五加是一种比较常见的中药材。其别称“豺漆”、“豺节”的命名理据主要来源于它枝茎上的刺针,其意义是指带有棘刺的药物,而“豺节”又是“豺漆”的音讹。

豺皮樟根部挥发油成分的GC-MS分析

采用GC-MS联用技术从豺皮樟的根中分离并鉴定了37个化学成分,占挥发油总量的86.37％,其中萜类化合物为其主要化学成分。

豺皮樟叶挥发油化学成分的研究

利用ＧＣ－ＭＳ联用技术从豺皮樟（Ｌｉｔｓｅａ ｒｏｔｕｎｄｉｆｏｌｉａ ｖａｒ．ｏｂｌｏｎｇｉｆｏｌｉａ）叶挥发油中分离和鉴定了２７个化合物，占挥发油总量的８８．７５％，其中主要成分是十二烷酸（４３．６８％）、肉豆蔻酸（１４．６１％）、十一烷酸（４．７０％）、棕榈酸（４．１５％）。

毛豺皮樟饮料资源的开发利用

老鹰茶是以野生植物资源毛豺皮樟的嫩梢和叶片为原料，以制绿茶工艺为基础制作的饮品。我省民间有悠久的饮用嗜好和习惯。近年来，这种纯天然、无污染、风味俱佳的饮品，又受到城市消费者的青睐，其消费量逐步扩大。本文对毛豺皮樟的生物学特性，老鹰茶的化学成分、饮用价...