融合GSO算法与AFSA算法的人工智能电力系统预测模型设计

为了解决传统统计模型在电力系统负荷预测中存在的稳定性差、使用率低等情况,研究将人工智能引入到了电力系统的统计模型中。研究创新地将人工萤火虫算法和人工鱼群算法进行优化和融合,将其用于构建电力系统负荷预测模型。首先对人工萤火虫算法进行优化,然后将优化后的人工萤火虫算法与人工鱼群算法进行融合用于构建电力负荷预测模型,最后利用仿真实验来验证预测模型的性能。结果表明,通过预测模型的归一化处理,节点电压的波动范围明显更平稳,其波动范围分布在[0.961~1.00pu]。同时预测模型在迭代至66次获得了最优解,也明显优于对比算法。这说明融合人工萤火虫算法和人工鱼群算法的人工智能电力系统负荷预测模型在准确性和稳定性方面表现出优越性。

改进GSO算法的成套订单调度和维修联合优化

基于对生产调度和设备维修间相关关系的分析,设计了成套订单调度和设备维修的联合策略。该策略根据故障率的大小来判定对应的设备维修活动或后续的调度任务,根据该策略,以加工作业顺序和预防性维修阈值为决策变量,加权成套订单数最大为优化目标构建了联合决策模型。利用对调度问题特点和设备故障机理的分析,设计了一个改进的萤火虫算法,将其运用于求解所提出的联合决策模型,并通过数值实验和灵敏度分析,验证了改进算法的可行性和模型的有效性。

基于改进GSO算法的变电站蓄电池组监测网络优化方法

针对当前现有变电站蓄电池组监测网络在运行中存在监测精度低、监测运行能耗大的问题,引入改进萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法,开展变电站蓄电池组监测网络优化方法研究。针对监测网络中的各个节点,计算运行能耗。在变电站蓄电池组监测过程中,以网络运行消耗能量最小为优化目标,完成蓄电池组监测网络优化目标函数与约束条件设计。利用改进GSO算法,对监测网络拓扑结构进行优化。实验证明,利用新优化方法优化后的监测网络的监测精度更高,且网络运行能耗得到显著降低,具有极高的应用价值。

一种改进的变步长自适应GSO算法

基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解。运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与GSO算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高。

基于GSO-IMUISC算法的低空目标波达方向估计

针对低空多径干扰下多重信号分类算法(MUSIC)角度估计精度不理想和谱峰搜索运算量大的问题,提出基于萤火虫算法的改进MUSIC算法(GSO-IMUSIC)。通过将接收信号协方差矩阵重构为Toeplitz矩阵消除多径相干影响,分析采用小生境遗传算法(NGA)、粒子群算法(PSO)降低运算量的不足,利用萤火虫算法(GSO)搜索空间谱函数峰值。仿真结果表明,与NGA-MUSIC和PSO-MUSIC算法相比,在降低运算量的同时,GSO-IMUSIC算法能较好克服多径干扰,角度估计精度更高。

基于GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断

针对强噪声下轴承故障弱信号较难检测和传统仅靠单参数优化随机共振系统问题,提出一种基于萤火虫优化算法(GSO)的自适应随机共振轴承故障信号检测方法。首先按固定频率压缩比压缩频率;然后以传统随机共振系统输出信噪比作为GSO算法的初始荧光素,利用GSO算法选取随机共振系统的结构参数a、b;最后通过双稳随机共振系统的输出信噪比检测轴承故障弱信号是否增强,通过系统的输出时域图分析信号的周期性,通过功率谱分析轴承故障弱信号的特征频率。仿真验证与试验验证结果分析表明,该方法可检测出轴承故障弱信号,实现弱信号的增强和降噪。

基于GSO算法的无线监测网络拓扑优化方法

针对目前无线监测网络拓扑优化模型复杂,难以求解的问题,提出基于GSO算法的无线监测网络拓扑优化方法。首先建立无线单跳网络和多跳网络能耗模型,并以能耗最小为目标,建立多约束的无线监测网络拓扑优化模型,对配电终端监测范围、节点簇间的距离和感知范围等网络拓扑元素进行优化;然后采用GSO优化算法对所提网络拓扑优化模型进行求解,该算法不依赖于初始状态,收敛性好,可有效解决模型难以求解的问题。理论和仿真证明,该优化模型通过拓扑优化可有效降低能耗,且采用GSO算法求解该模型具有速度快和精度高等优越性。

基于GSO-GNNM模型的区域物流需求预测

准确预测区域物流需求量是科学制定区域物流业发展规划,实现区域物流系统供需平衡的决策基础。在现有研究的基础上,考虑到区域经济发展水平与区域物流需求的相关性,提出一种区域物流需求预测的GSOGNNM模型,运用1999—2013年间湖南省货物周转量和相关经济指标的统计数据对所建预测模型的有效性进行检验并与其它预测模型进行比较,结果表明该模型具有较强的预测能力。

基于GSO算法的最小连通支配集问题求解

经典的最小连通支配集(MCDS)计算是NP难问题。为此,提出一种利用萤火虫优化算法求解该难题的新方法。把网络中的每个节点当作一个萤火虫个体,以节点度为基础构成荧光素,通过概率选择和荧光素调节机制,使个体被吸引向邻接的高亮度个体,从而由所选出的个体组成网络的支配集。经连接和修剪处理后,得到MCDS的近似解。在无线传感器网络模型的单位圆盘图上进行模拟实验,结果表明,该算法得到的连通支配集规模较小,更接近集中式算法的结果。

基于GSO与加权质心的DV-Hop定位算法

由于经典DV-Hop定位算法中定位精度较低,提出一种改进算法。首先,未知节点计算到各信标节点的距离时,采用不同平均每跳距离。其次,采用GSO(galactic swarm optimization)思想把网络中的信标节点分为不同种群,使用粒子群优化算法估计每个种群中未知节点的最优位置,其最优位置构成一组次优解集。最后,利用加权质心算法优化次优解集作为未知节点的坐标。实验仿真表明,该方法能有效降低未知节点的定位误差。

基于GSO-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高、低速运行时特点。实验结果表明,采用GSO-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在高速(2000 r/min)负载工况下的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°电角度(合2°机械角度);低速(50 r/min)负载工况下的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°电角度(合2.5°机械角度)。

基于GSO-BFA的采煤机双滚筒同步调高控制

为研究采煤机滚筒在煤岩混合复杂工况下的调高连续性,依据液压机构的工作原理建立了滚筒调高机构的动力学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,采用了萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)算法优化滑模控制器参数条件下的滚筒调高控制方案。为保证双滚筒工作时举升高度的一致性,引入偏差-环形耦合同步控制策略补偿位置偏差,同时采用融合算法(CSO-BFA)对外闭环(滚筒高度-电压)控制器参数进行优化,并分析了双滚筒同步调高性能,且与采用遗传算法(GA)优化的系统同步调高精度相比较。仿真结果表明,采用融合算法优化且结合自适应模糊微分积分滑模的滚筒同步调高系统具有良好的鲁棒性及较高的同步精度。

基于GSO-Kmeans的沥青路面裂缝分割算法研究

传统的K-means聚类算法在进行图像分割时只考虑图像的特定灰度值,初始聚类中心的随机选取将导致分割结果存在很多干扰,在沥青路面这种高噪音的复杂背景下,裂缝的聚类提取效果不理想。本文提出了基于GSO-Kmeans算法来进行沥青路面裂缝分割。该算法首先使用GSO算法对沥青路面裂缝图像进行搜索,确定初始聚类中心,然后利用K-means聚类算法对沥青路面裂缝图像进行分割。结果表明,GSO-Kmeans算法在沥青路面裂缝提取方面有着很好的精准度,具有收敛速度快、分割结果准确等优势。

基于GSO算法与互信息的医学图像配准

医学图像处理过程通常包括图像预处理、特征提取、图像分类,Harris角点检测算法是常用的特征点提取算法之一。该算法适应多种变换、运算简便,在医学图像处理领域中广泛应用,但在实际应用中发现传统的Harris算法检测到的特征点数量不足且图像配准精度不高。因此提出了一种优化算法(GM-Harris算法),即采用群搜索优化算法(GSO算法)与互信息相结合的方式优化传统Harris算法的过程,并从匹配有效率与算法效率两方面对2种算法的特征点提取效果进行了定量分析。实验结果表明,与传统的Harris算法相比,GM-Harris算法不但可以获得较充足的特征点,而且还能提高图像配准的精度。

基于改进VMD去噪的Prony-GSO联合谐波检测方法

针对传统Prony谐波检测方法在噪声条件下存在局限性,提出了一种能够在较大噪声条件下准确进行谐波检测的方法。通过对采样信号进行自适应的VMD分解,利用平均周期能量进行噪声模态的选择并予以剔除,将剩余模态重组后得到适合Prony算法的平稳信号;对平稳信号进行Prony谐波分析得到初步的谐波特征信息;对谐波特征信息进行循环筛选与GSO寻优,得到最终的谐波与间谐波特征信息。利用该方法进行谐波检测仿真实验,仿真结果表明,该方法有效提高了Prony算法在较大噪声条件下的辨识准确度,具有自适应性,能够自动筛选真实频率成分,具有高效、精确等优点。

基于NSGA-Ⅱ改进GSO算法的并网型微电网多目标优化调度研究

并网微电网的优化调度是微电网在并入大电网的前提下,对微电网优化协调控制,使整个系统的能源利用率达到最大。为解决传统智能算法在优化调度的过程中容易陷入局部最优、收敛速度慢及准确性差等问题,使用NSGA-Ⅱ算法对传统的萤火虫算法(GSO)进行改进,改进后的算法可以较快地跳出局部最优,并提高算法的全局搜索能力。以微电网系统运行成本最低和环境污染最小为优化目标,建立优化调度模型,最后通过MATLAB仿真,检验了算法可以较快地跳出局部最优并有效降低运行成本。改进后的GSO算法与NSGA-Ⅱ算法、GSO算法及PSO算法3种算法进行比较,运行总成本分别减少6.5%,4.4%,3.5%。迭代次数与运行时间的减少表明改进后的GSO算法可以更快地收敛于最优位置,并有效地减少系统运行成本。

改进GSO-Smith预估补偿的VAV冷冻水系统优化控制

为了提高变风量空调(VAV)冷冻水系统控制效果,提出一种改进萤火虫算法优化PID控制的思路,并对系统添加史密斯预估器,从而优化对系统的控制。首先对变风量空调的冷冻水系统进行建模,通过求解系统的过渡时间、截止频率、M序列的幅值从而得到系统的传递函数;然后在原萤火虫算法的基础上进行创新,提出一种与Pareto最优解和步长优化策略结合的改进萤火虫算法,从而改善基本萤火虫算法后期容易陷入震荡和局部最优的问题;最后在被控系统中添加Smith预估器,使系统的滞后环节得到消除和改善,并利用改进后的萤火虫算法对PID参数进行整定调节。通过仿真对比可知,优化后的变风量空调冷冻水控制系统稳定性得到加强,滞后性减弱,同时具有良好的鲁棒性,因此验证了该算法的有效性。

自适应步长萤火虫优化算法

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。

基于萤火虫算法的无线传感器网络移动sink节点路径规划方法

为了解决通信范围建模为圆形区域且存在相互重叠的无线传感器网络中移动sink路径规划这一NP难问题,提出了一种新的基于萤火虫群的路径规划方法.首先依据问题的特性对可行解空间进行了压缩;然后为提高算法在高维解空间的搜索效率,对离群萤火虫粒子设计了变异操作并设计了个体逐维移动的方式,提高了算法的求解精度并加快了算法的收敛速度.通过仿真实验分析及与其他算法的对比,验证了该方法的有效性.

萤火虫优化算法理论研究综述

萤火虫算法作为一种模仿自然界萤火虫捕食求偶行为的群体智能算法,在离散域优化问题及连续域优化问题中均得到较好的应用,但易"陷入局部最优"这种所有启发式算法均存在的固有缺陷在萤火虫算法中依然存在。从算法的改进、算法的融合、多种群思想以及离散化机理等方面讨论了近些年萤火虫算法的若干改进,最后评述了萤火虫算法未来的研究方向和主要研究内容。