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Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization 被引量:1
1
作者 汪首坤 李德龙 +1 位作者 郭俊杰 王军政 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2013年第2期213-221,共9页
Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a ... Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a three-stage calibration method based on hybrid intelligent optimization is pro- posed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the frost stage. Then in the second stage, two cameras' parameters are optimized separately. Finally, the in- tegrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transforma- tion (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find near-optimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simula- tion analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accu- rate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation. 展开更多
关键词 robot stereo vision camera calibration genetic algorithm (GA) particle swarm opti-mization (PSO) hybrid intelligent optimization
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一种求解高维优化问题的改进灰狼算法 被引量:1
2
作者 李煜 林笑笑 刘景森 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期200-216,共17页
为求解高维优化问题,提出基于反向学习和衰减因子的灰狼优化算法(grey wolf algorithm based on opposition learning and reduction factor,ORGWO).设计一种灰狼反向学习模型,模型考虑问题搜索边界信息和种群历史搜索信息,初始种群阶... 为求解高维优化问题,提出基于反向学习和衰减因子的灰狼优化算法(grey wolf algorithm based on opposition learning and reduction factor,ORGWO).设计一种灰狼反向学习模型,模型考虑问题搜索边界信息和种群历史搜索信息,初始种群阶段增加反向学习,增强种群多样性.根据算法各个阶段不同特征引入衰减因子,平衡全局和局部勘探能力.选取8个高维函数和23个不同特征的优化函数对算法性能进行测试,进一步使用收敛性分析,寻优成功率,CPU时间,Wilcoxon秩和检验来评估改进算法,实验结果表明,ORGWO算法在求解高维问题上具有较好的精度,鲁棒性和更快的收敛速度. 展开更多
关键词 灰狼优化算法 反向学习 衰减因子 高维优化问题
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多级离心泵叶轮和蜗壳协同优化研究
3
作者 赵建涛 裴吉 +1 位作者 袁建平 王文杰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1670-1678,共9页
为了解决多级离心泵高效运行区窄,整体能效偏低的问题,本文对比转速为64.3的双进口多级离心泵叶轮和蜗壳进行了优化设计研究。对比了不同代理模型在多级离心泵水力性能优化中的适用性,选择了GA-BP神经网络作为最优代理模型,以叶轮和蜗壳... 为了解决多级离心泵高效运行区窄,整体能效偏低的问题,本文对比转速为64.3的双进口多级离心泵叶轮和蜗壳进行了优化设计研究。对比了不同代理模型在多级离心泵水力性能优化中的适用性,选择了GA-BP神经网络作为最优代理模型,以叶轮和蜗壳的9个主要设计参数作为优化变量,0.6Qd和1.0Qd工况泵的效率为优化目标,通过拉丁超立方抽样方法和自动数值分析程序构建样本库,使用NSGA-II算法获得多目标优化问题的帕累托最优解,并根据实际工程需求选取了适当的参数组合。结果表明:模型泵在小流量工况和设计工况点效率分别提高了2.49%和3.09%,大流量工况扬程陡降问题得到缓解。该方法可以为多级离心泵的正向设计提供参考。 展开更多
关键词 多级离心泵 匹配优化 能效优化 多目标优化 反向传播神经网络 遗传算法 数值模拟 代理模型
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面向输电线路的空中机器人应急巡检研究
4
作者 曾瑛 王翌雪 周振宇 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第5期345-350,共6页
面对应急通信下的电力巡检难题,提出了一种基于5G无线网络的空中机器人应急巡检方法。首先,阐述了空中机器人在5G无线网络下的工作原理,将应急巡检分为轨迹规划和轨迹跟踪控制。接着,利用改进的萤火虫算法来实现空中机器最优轨迹规划,... 面对应急通信下的电力巡检难题,提出了一种基于5G无线网络的空中机器人应急巡检方法。首先,阐述了空中机器人在5G无线网络下的工作原理,将应急巡检分为轨迹规划和轨迹跟踪控制。接着,利用改进的萤火虫算法来实现空中机器最优轨迹规划,保证应急巡检的快速性。同时,将空中机器人动力学模型分为位置与姿态两个子系统,引入基于RBF神经网络的自适应控制策略来设计抗干扰轨迹跟踪控制器。最后,通过应急电力巡检仿真算例对这里所提方法的有效性进行了验证。仿真结果表明:(1)改进的萤火虫算法能帮助空中机器人快速规划出一条可飞航迹;(2)所设计的控制器比线性自抗扰控制器具有更好的轨迹跟踪控制性能;(3)所提方法能保证电力巡检空中机器人在5G无线网络框架下对故障区域做出快速有效的应急响应,具有一定的工程参考价值。 展开更多
关键词 空中机器人 电力巡检 航迹规划 自适应控制 萤火虫算法 5G无线网络
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改进布谷鸟搜索算法的无线传感器节点定位方法设计
5
作者 李宝密 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第7期48-51,共4页
针对无线传感器网络中节点定位精度不准的问题,提出改进布谷鸟搜索算法的无线传感器节点定位方法。将布谷鸟搜索算法应用于节点位置寻优问题中,同时对布谷鸟搜索算法的补偿以及发现概率进行优化,以保证测距误差对实际定位误差的影响,提... 针对无线传感器网络中节点定位精度不准的问题,提出改进布谷鸟搜索算法的无线传感器节点定位方法。将布谷鸟搜索算法应用于节点位置寻优问题中,同时对布谷鸟搜索算法的补偿以及发现概率进行优化,以保证测距误差对实际定位误差的影响,提高节点定位的精确度。经过对比实验验证:基于改进布谷鸟搜索算法的无线传感器节点定位方式相比其他方式效率更高,定位精度更高,具有更好的实时性和稳定性。 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 节点定位 无线传感器网络 步长优化
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Parallel Algorithms for Large-scale Linearly Constrained Minimization Problem
6
作者 Cong-ying HAN Fang-ying ZHENG +1 位作者 Tian-de GUO Guo-ping HE 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2014年第3期707-720,共14页
In this paper, two PVD-type algorithms are proposed for solving inseparable linear constraint optimization. Instead of computing the residual gradient function, the new algorithm uses the reduced gradients to construc... In this paper, two PVD-type algorithms are proposed for solving inseparable linear constraint optimization. Instead of computing the residual gradient function, the new algorithm uses the reduced gradients to construct the PVD directions in parallel computation, which can greatly reduce the computation amount each iteration and is closer to practical applications for solve large-scale nonlinear programming. Moreover, based on an active set computed by the coordinate rotation at each iteration, a feasible descent direction can be easily obtained by the extended reduced gradient method. The direction is then used as the PVD direction and a new PVD algorithm is proposed for the general linearly constrained optimization. And the global convergence is also proved. 展开更多
关键词 nonlinear programming large-scale minimization parallel algorithm constrained convex opti-mization
原文传递
系统发生树构建方法综述 被引量:19
7
作者 郭静 王超 +1 位作者 张宏彬 陈崚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期647-655,共9页
介绍了系统发生树构建的传统算法,总结了近年来用于构建系统发生树的各种群智能算法,主要包括蚁群算法、遗传算法和粒子群算法等。最后介绍了目前较新的系统发生网络分析方法,并对未来发展作了展望。
关键词 系统发生树 群智能算法 蚁群算法 遗传算法 粒子群算法 系统发生网络
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求解0-1背包问题的二进制狼群算法 被引量:38
8
作者 吴虎胜 张凤鸣 +2 位作者 战仁军 汪送 张超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1660-1667,共8页
狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)源于狼群在捕食及其猎物分配中所体现的群体智能,已被成功应用于复杂函数求解。在此基础上,通过定义运动算子,对人工狼位置、步长和智能行为重新进行二进制编码设计,提出了一种解决离散空间组合优化... 狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)源于狼群在捕食及其猎物分配中所体现的群体智能,已被成功应用于复杂函数求解。在此基础上,通过定义运动算子,对人工狼位置、步长和智能行为重新进行二进制编码设计,提出了一种解决离散空间组合优化问题的二进制狼群算法(binary wolf pack algorithm,BWPA)。该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性,选取离散空间的经典问题——0-1背包问题进行仿真实验,具体通过10组经典的背包问题算例和BWPA算法与经典的二进制粒子群算法、贪婪遗传算法、量子遗传算法在求解3组高维背包问题时的对比计算,例证了算法具有相对更好的稳定性和全局寻优能力。 展开更多
关键词 进化计算 群体智能 二进制狼群算法 组合优化 0-1背包问题
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基于改进蚁群算法的多主体制造资源配置冲突协调方法 被引量:9
9
作者 王磊 郭顺生 +2 位作者 李西兴 杜百岗 彭兆 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2561-2570,共10页
在多主体制造资源组合优化配置过程中,当某个制造资源在同一时刻接收到多个订单加工需求而引发冲突时,结合多主体订单对所有制造资源加工优先级的启发式全局冲突协调过程往往被轻视或忽略。针对这一问题,提出一种改进的双维度蚁群算法... 在多主体制造资源组合优化配置过程中,当某个制造资源在同一时刻接收到多个订单加工需求而引发冲突时,结合多主体订单对所有制造资源加工优先级的启发式全局冲突协调过程往往被轻视或忽略。针对这一问题,提出一种改进的双维度蚁群算法。该算法将订单的加工路线作为蚂蚁的第一维度路径,将每个资源对于订单的优先级作为蚂蚁的第二维度路径,实现两个方向的启发式搜索。以某建材装备制造集团的外协订单任务资源配置为例,验证了所提理论方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 外协加工 资源配置 资源冲突 蚁群算法 组合优化
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基于并行遗传算法压气机叶片自动优化设计 被引量:14
10
作者 汪光文 周正贵 胡骏 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期923-929,共7页
结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法。将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计... 结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法。将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计和对已有叶型的改进。在构造目标函数时,根据工作攻角范围,构造了考虑非设计点性能的目标函数。分别对进口马赫数为0.5和0.9左右的叶栅采用三台计算机进行并行气动优化设计,优化叶型设计点和非设点性能都明显好于原始叶型。 展开更多
关键词 航空 航天推进系统 压气机 叶型 气动优化 并行遗传算法
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火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法 被引量:29
11
作者 刘晓 刘忠 +1 位作者 侯文姝 许江湖 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期326-330,共5页
提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单... 提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 火力分配 多目标规划 多目标粒子群优化 反导
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基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化 被引量:5
12
作者 路建伟 唐松洁 +1 位作者 周普 郭祺 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2006年第5期46-50,55,共6页
对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及... 对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题. 展开更多
关键词 空袭兵力 遗传算法 模拟退火 分配 优化
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基于GSO的无线传感监测网络部署优化研究 被引量:10
13
作者 何杰 曹一家 +2 位作者 黄小庆 张志丹 杨漾 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2425-2434,共10页
针对无线传感器网络应用于智能变电站设备状态监测存在节点能量有限和能耗不均衡的问题,根据分簇的设备监测网络模型特性和瑞利衰落环境下的节点能耗计算,引入簇头节点数据压缩比和传输周期,以节点簇总能耗、网络生存周期和距离因子作... 针对无线传感器网络应用于智能变电站设备状态监测存在节点能量有限和能耗不均衡的问题,根据分簇的设备监测网络模型特性和瑞利衰落环境下的节点能耗计算,引入簇头节点数据压缩比和传输周期,以节点簇总能耗、网络生存周期和距离因子作为综合目标函数,以多跳网络连通性作为约束,建立了网络部署的优化模型。采用群搜索算法GSO,以簇头节点感知半径、通信距离、数据压缩比和传输周期为优化目标,对提出的网络4种通信路径进行了优化比较。仿真和实验结果表明,合理的网络部署可以平衡多跳网络中簇头节点能耗、减弱关键簇头节点能耗对网络寿命的影响。同时,结果表明GSO算法比PSO算法在解决大规模无线传感器网络优化问题上,具有更好的计算速度和优化结果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 设备监测 分簇 群搜索优化算法 部署优化
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逐点比较直线插补算法的优化 被引量:10
14
作者 杨威 应保胜 +1 位作者 邱新桥 吴岳敏 《武汉科技大学学报》 CAS 2012年第3期222-224,231,共4页
基于八方向插补算法,提出一种改进的逐点比较插补算法。通过最大插补误差分析,利用解析求解、数值比较及计算机运算,得到一种插补精度较高、运算速度较快、速率较平稳的偏差计算方法。
关键词 数控系统 逐点比较插补法 直线插补 优化改进
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基于响应面法的汽车覆盖件充液成形工艺参数多目标优化 被引量:14
15
作者 郎利辉 杨希英 +2 位作者 孙志莹 丁少行 佟振宇 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期480-484,共5页
选取比亚迪S6车型后备箱门内板件为研究对象,以基于成形极限图的判定依据作为优化目标函数;通过田口试验设计选定的充液成形中的显著工艺参数为优化变量,采用中心复合试验设计构建响应面模型,运用改进型遗传算法对模型寻优,获得汽车覆... 选取比亚迪S6车型后备箱门内板件为研究对象,以基于成形极限图的判定依据作为优化目标函数;通过田口试验设计选定的充液成形中的显著工艺参数为优化变量,采用中心复合试验设计构建响应面模型,运用改进型遗传算法对模型寻优,获得汽车覆盖件冲液成形最优的工艺参数。最后,按照优化的工艺参数进行数字模拟,并利用充液成形局部冲压复合工艺,成功制成后备箱门内板件,验证了该优化流程的正确性。 展开更多
关键词 汽车覆盖件 充液成形 响应面法 多目标优化 改进型遗传算法
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一种新的基于A算法的分布式关系数据库查询优化 被引量:4
16
作者 项阳 顾其威 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第11期196-199,共4页
分布式查询优化是当今数据库理论的一个重要研究方向。该文首先阐明了分布式查询优化的主要目的。接着主要介绍了著名的SDD-1算法和由Fegaras提出的基于查询图的贪婪算法,分析了两者的特点和不足,提出了一些改进建议。最后,在以上算法... 分布式查询优化是当今数据库理论的一个重要研究方向。该文首先阐明了分布式查询优化的主要目的。接着主要介绍了著名的SDD-1算法和由Fegaras提出的基于查询图的贪婪算法,分析了两者的特点和不足,提出了一些改进建议。最后,在以上算法的基础上,该文提出了基于人工智能理论的A算法和A算法。通过讨论,笔者认为对于中大规模的查询优化,A算法是个不错的选择。 展开更多
关键词 分布式查询优化 A算法 A*算法 关系数据库 数据库理论
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九自由度汽车舒适性仿真 被引量:12
17
作者 樊兴华 黄席樾 刘光波 《重庆大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第4期127-132,共6页
在汽车舒适性预测评估和汽车悬挂系统、驾驶室支承系统、发动机悬置系统优化设计中 ,要求选用合适的动力学模型对汽车舒适性进行动态仿真。笔者以 3种工况下人体垂直方向加速度加权均方根值作为舒适性评价指标 ,建立了九自由度汽车振动... 在汽车舒适性预测评估和汽车悬挂系统、驾驶室支承系统、发动机悬置系统优化设计中 ,要求选用合适的动力学模型对汽车舒适性进行动态仿真。笔者以 3种工况下人体垂直方向加速度加权均方根值作为舒适性评价指标 ,建立了九自由度汽车振动模型 ,在推导计算公式、设计算法的基础上编制了仿真计算程序 ,并对红岩CQ116 0载重汽车进行了舒适性仿真计算。通过对红岩汽车系列产品所做实验数据比较 ,证明了所建模型能够比较好的反映汽车的振动情况。本文进行汽车舒适性仿真研究对汽车优化设计和汽车舒适性评估是很有意义的 。 展开更多
关键词 汽车 舒适性 仿真 预测评估 优化设计
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基于QGA-SVM的铠装热电偶传感器辨识建模研究 被引量:18
18
作者 吴朋 林涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期343-349,共7页
针对铠装热电偶传感器进行精度补偿中对辨识建模精度要求高的问题,提出运用支持向量机(SVM)辨识建模,并结合量子遗传算法(QGA)全局寻优能力强的特点对SVM核函数参数进行优化的方法,以减小建模误差。采用各种检验信号对SVM模型的输出和... 针对铠装热电偶传感器进行精度补偿中对辨识建模精度要求高的问题,提出运用支持向量机(SVM)辨识建模,并结合量子遗传算法(QGA)全局寻优能力强的特点对SVM核函数参数进行优化的方法,以减小建模误差。采用各种检验信号对SVM模型的输出和校验误差进行了推广能力测试,并与递推最小二乘估计法辨识建模进行建模误差比较,结果表明SVM辨识建模与QGA结合的方法在对铠装热电偶传感器辨识建模方面具有良好的推广能力和较高的建模精度。通过精度补偿实验,进一步验证了该方法能使模型精度达到铠装热电偶传感器对精度补偿的要求。 展开更多
关键词 量子遗传算法 支持向量机 辨识建模 参数优化
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基于GA和SVM的电力负荷预测方法研究 被引量:15
19
作者 孟凡喜 屈鸿 侯孟书 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期91-93,117,共4页
提出一种基于支持向量机(SVM)技术和遗传算法优化技术(GA)的电力系统短期负荷预测算法。以历史数据、气象因素和日历因素等作为输入,建立预测模型,对未来1个小时的电力负荷值进行预测。该模型采用结构风险最小化原则替代传统的经验风险... 提出一种基于支持向量机(SVM)技术和遗传算法优化技术(GA)的电力系统短期负荷预测算法。以历史数据、气象因素和日历因素等作为输入,建立预测模型,对未来1个小时的电力负荷值进行预测。该模型采用结构风险最小化原则替代传统的经验风险最小化,以充分提炼出原始数据和其它数据的一些信息,并采用遗传算法对支持向量机中的参数进行优化来提高预测模型的预测能力和训练速度,并具有良好的泛化能力。实验表明,使用上述方法进行短期电力负荷预测,具有良好的有效性和可行性,与BP网络法预测的结果相比具有更好的精度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统负荷预测 短期电力负荷预测 支持向量机 遗传算法优化
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基于响应面法的车门防撞梁多学科设计优化 被引量:5
20
作者 刘豪 王丽娟 +1 位作者 陈宗渝 杜莉 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2013年第3期271-275,共5页
对车门防撞梁的原始设计方案进行优化,以M形截面车门防撞梁替代原管型防撞梁的设计方案,并以M形截面车门防撞梁的材料参数作为设计变量,以提高车门防撞梁的轻量化性能及其在侧面碰撞中的吸能性为优化目标,采用正交试验设计方法进行样本... 对车门防撞梁的原始设计方案进行优化,以M形截面车门防撞梁替代原管型防撞梁的设计方案,并以M形截面车门防撞梁的材料参数作为设计变量,以提高车门防撞梁的轻量化性能及其在侧面碰撞中的吸能性为优化目标,采用正交试验设计方法进行样本数据设计,使用响应面法建立车门防撞梁轻量化性能及吸能性的多学科近似模型,通过遗传法最终得到最优的车门防撞梁材料方案,在保证其质量不增加的情况下,显著提高了车门防撞梁的碰撞吸能性。 展开更多
关键词 碰撞吸能 响应面法 遗传算法 多学科优化
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