基于改进帝王蝶算法的最大似然DOA估计

针对传统最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计存在计算量大、估计精度差等问题,本文提出一种采用改进帝王蝶优化算法(improved monarch butterfly optimization algorithm,IMBO)的ML-DOA估计方法。IMBO算法通过精英反向学习策略对初始帝王蝶种群进行优化,得到适应度值较优的初始帝王蝶个体,进而能够改善帝王蝶种群的多样性;引入差分进化算法启发的变异操作以及自适应策略对帝王蝶个体的寻优方式进行改进,扩大了算法的搜索空间;引入了高斯-柯西变异算子,自适应调整变异步长,避免算法陷入局部最优。将IMBO应用于ML-DOA,实验表明,与传统的DOA估计算法相比,在不同信源数目、信噪比以及种群数量下,本文提出的算法收敛性能更好,均方根误差更低,运算量更小。

自适应粒子群算法在电力经济调度中的应用

以发电系统中发电费用最低为目标,结合实际发电运行中系统平衡约束和机组操作约束条件,建立了电力经济调度(ED)模型。考虑到标准粒子群(PSO)算法存在收敛速度慢以及早熟收敛的问题,通过引入进化状态估计和精英学习策略,提出一种自适应粒子群优化(APSO)算法,并将其成功应用于求解该ED模型。在Matlab平台对15台机组算例进行了仿真,仿真结果表明自适应粒子群算方法的求解精度更高。

基于适应策略差分进化算法的化工反应动力学参数估值

为了更准确地通过煤烟气成分推测汞元素氧化程度,建立精确的汞氧化过程动力学模型至关重要。目前已有的汞氧化过程动力学模型中存在一些难以确定的未知参数,为了确定模型中这些参数的最优值,本文提出一种改进的适应策略差分进化算法(ASDE)。该算法引入变异策略、缩放因子(F)和交叉参数(CR)候选集合,同时为集合中每个候选参数赋予一定的选择概率。在进化搜索过程中,以历史成功搜索信息为基础,实时更新每个候选集合中各参数对应的选择概率,并根据选择概率自适应为下一时刻进化群体中每个个体分配变异策略和对应控制参数。将改进算法用于汞氧化过程动力学参数估值问题,实验结果显示,相对其他6种算法,改进算法ASDE求解得到模型更加接近实际,是一种求解化工反应动力学参数估值问题的有效方法。

基于IGA-BP神经网络的锂电池健康状态估算

针对锂离子电池健康状态(SOH)估算精度低、传统遗传算法(GA)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,为提高锂电池健康状态的估算精度,提出了交叉概率和变异概率自适应的调整策略对传统GA进行改进,在改进遗传算法(IGA)的作用下,使优良个体仍保持较好的进化能力,算法初期搜索范围、后期局部搜索能力以及收敛速度也得到加强。提取间接健康因子,再用改进的遗传算法对BP神经网络的初始参数寻优得到IGA-BP神经网络模型,基于NASA锂电池数据集分别用GA-BP与IGA-BP神经网络算法对SOH进行估算。结果表明:IGA-BP神经网络算法估算精度更高,且具备快速收敛的优势,平均绝对百分比误差和均方根误差分别下降了0.422%和0.412,拟合程度提高了8.1%。

基于多策略自适应差分进化算法的污水处理过程多目标优化控制

针对污水处理过程中的能耗过高和出水水质不达标等问题,提出一种基于多策略自适应差分进化算法的污水处理过程多目标优化控制方法。首先,在常规跟踪控制结构的基础上,增加对第3、4单元溶解氧浓度的跟踪控制,扩大了能耗和出水水质的优化调节范围。然后,设计一种多策略自适应差分进化算法(MSADE),该算法采用多策略融合变异和排序优选方法,选取合适的变异策略和较优的随机个体引导种群变异,并根据进化过程信息自适应地更新交叉率,以提升算法的收敛性和pareto解的多样性。最后,将MSADE算法与PID控制器相结合,并构建以能耗和出水水质为优化目标的多目标优化问题,实现对溶解氧和硝态氮浓度设定值的动态寻优和跟踪控制。基于国际基准仿真平台BSM1进行验证,结果表明所提的多目标优化控制方法能有效降低污水处理过程的能耗并提升出水水质。

适合中医辨证论治的适应性治疗策略评价方法思考

中医学强调的辨证论治是建立在整体观理念上的体现个体化诊疗和动态治疗的技术,然而目前中医药临床试验经常采用的RCT设计,并不能体现辨证论治的个体化诊疗和动态治疗观。适应性治疗策略是根据个体患者不断变化的状态调整治疗措施的一组决策规则,整个决策过程体现了个体化治疗和动态治疗。从这个角度来看,中医辨证论治的过程就是一个适应性治疗决策的过程。因此,在开展中医临床疗效评价时,引入开发最优适应性治疗策略方法,可以真实客观地反应不同治疗策略的疗效。在已发表的国外文献中可以看到,已经有一些探索开发适应性治疗策略的临床研究,而国内真正使用适应性治疗策略的临床研究还鲜有报道。本文简单介绍了适应性治疗策略的概念,并重点探讨3种能够考虑远期疗效,并能比较不同适应性治疗策略整体疗效的方法,并详细介绍了SMART设计,以期为未来在中医科研工作中实施SMART设计奠定基础及提供新的科研思路和方法。