基于改进麻雀搜索算法的时延连续系统参数辨识

现实环境下的控制系统大多为存在时间延迟的连续时间控制系统,为了模拟控制系统对输入的响应,就必须对其参数进行估算。本文首先对时延连续系统方程作拉普拉斯变换,得到了系统的显式方程;然后,通过蝴蝶优化算法和Levy飞行算法对2020年提出的最新的麻雀搜索算法进行改进,使其避免陷入局部极小值点;最后,将智能优化算法应用于控制系统的辨识中,基于本文改进的麻雀搜索算法对时延连续系统的参数进行了估算,并通过数值实验验证了本文算法在辨识精度和收敛速度上的优越性。

考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选

为了综合考虑活动时间随机变化、施工机械故障以及塌方、涌水等风险对引水隧洞施工方案优选的影响,实现施工方案的合理选择,提出考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选方法。该方法建立考虑风险因素影响的隧洞施工方案优化模型;采用Levy飞行自适应混沌粒子群(LFACPSO)优化算法来求解优化模型以获得Pareto方案集,该算法引入Levy飞行来提高粒子跳出局部最优的能力,同时采用混沌算法来初始化粒子,并自适应地调整粒子惯性权重系数;采用直觉模糊熵权幂平均(IFEWPA)方法,在考虑专家评价犹豫度的条件下从待选方案集中优选出最终方案。工程实例应用表明,相比不考虑风险影响的施工方案仿真进度和计划进度,综合考虑风险因素影响的仿真进度更贴近工程实际,证明了考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选方法的有效性;与自适应混沌粒子群(ACPSO)算法、粒子群优化(PSO)算法和带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法相比,LFACPSO算法所得的Pareto优化方案数量平均值最大,标准差最小,表明了LFACPSO算法的优越性与鲁棒性。