锅炉汽包水位智能控制算法研究与改进

锅炉作为工业生产中重要的动力来源,在国民经济发展中扮演着关键角色。本研究旨在解决锅炉汽包水位控制中的问题,通过分析动态特性,提出了一种基于改进遗传算法和PID控制的智能控制方法。通过优化PID参数,实现对汽包水位的智能控制。首先,分析了锅炉汽包水位控制系统的特性。然后,采用改进的遗传算法对PID控制器进行参数优化,以适应动态变化。最后,通过大量的仿真评估和对比分析,验证了该方法的有效性。实验结果表明,与传统PID控制相比,改进的遗传算法优化的智能控制器在提高控制精度和稳定性方面表现出明显优势。进一步的研究可以探索其他智能优化算法与PID控制的结合,以进一步提升锅炉汽包水位控制的性能和稳定性。

基于改进智能水滴算法的混合时间窗电商物流路径优化研究

结合电商物流特点,探讨混合时间窗车辆路径问题,设计混合时间窗惩罚函数和模糊预约时间函数,建立基于混合时间窗约束的多目标车辆路径模型。设计改进智能水滴算法对模型进行求解,改进节点概率选择方式来保护优秀水滴,设置路径泥土量最大和最小限制以防止算法提前进入收敛。最后,运用实际案例模拟计算,与传统智能水滴算法计算结果对比分析。结果表明,改进智能水滴算法求解混合时间窗下多目标电商物流路径优化问题,能够以很高的概率获得更优的全局最优解,是求解这类问题有效算法。

基于智能水滴算法的空调水温二阶时滞PID控制

为提高中央空调系统使用过程中的能耗利用效率,实现更加有效的回水水温控制,提出基于不确定IWD-PID整定的中央空调系统回水水温控制方法。首先对中央空调系统冷回水水温模型进行研究,用二阶时滞惯性模型对回水水温模型进行描述,获得其控制对象数学模型形式;其次引入智能水滴算法(IWD)对PID控制器进行优化整定,并利用不确定方式对IWD算法进行性能提升,最后据此对中央空调系统回水水温模型的PID控制器进行参数整定,实现回水水温有效控制。实验结果表明,采用该控制策略在满足室内负荷需求的前提下能够更有效地降低冷冻水泵的运行频率,节能效果与控制质量更佳。

改进智能水滴算法求解混合时间窗车辆路径问题

针对多目标车辆路径问题,研究车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,并运用Solomon标准对测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优,并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。

智能汽车避障路径的智能水滴算法规划方法

为了提高汽车行驶的安全性,本文提出了基于改进智能水滴算法的汽车避障路径规划方法。分析了传统智能水滴算法原理和缺陷;对传统算法泥沙量进行了重新定义,在位置选择概率中引入了距离启发因子,对局部和全局泥沙量更新公式进行了改进,从而提出了改进智能水滴算法;经仿真验证,改进算法规划的路径具有路径短、耗时少、路径收敛性好等优点,且智能汽车遇到动静态障碍物时,智能水滴算法规划的路径符合汽车动力学要求,可以保证汽车安全稳定行驶。

多目标应急物资路径优化及其改进智能水滴算法

针对多目标应急物资配送中车辆路径优化问题,提出了基于改进智能水滴算法的多目标应急物资路径优化方案。主要包括以下四个阶段:a)构建基于Holling-Ⅱ函数的疾病扩散模型;b)各疫区对药品的需求预测;c)构建多目标应急物流配送模型;d)改进的智能水滴算法求解多目标应急物资优化问题。研究结果表明,所建立的模型与算法有效可行,可为应急管理相关问题提供决策参考。

基于多Agent的无线网络水表抄表系统应用研究

在智能建筑水表抄表系统中,传统方式一般采用人工和有线抄表方式。人工方式费时费力,并且存在估算漏抄问题;有线方式上位机工作量繁重、数据传输速度慢、布线工作量大。为了解决上述问题,设计了基于多Agent的无线网络水表抄表系统。采用Agent思想对系统进行设计,各Agent之间采用无线方式进行数据传输,提高了数据处理、传输的速率。所属中继Agent对接收到的数据利用改进的线性回归算法进行处理,有效提高了数据处理的精确性。

基于改进飞蛾扑火算法的区域水资源优化配置模型研究

为解决复杂的区域水资源优化配置问题,以区域缺水率最小和污染物排放量最小为目标函数建立了水资源优化配置模型,并以汾河下游谷地供水区为例,预测其在规划水平年20%、50%、75%和95%来水频率下的供需水量。针对飞蛾扑火算法(MFO)存在的搜索耗时较长、易陷入局部最优的问题,改进其烛火更新公式及对数螺旋函数。通过对群智能算法中常用的测试函数做仿真实验,对比分析了改进前后MFO算法的寻优结果,并采用改进的MFO算法对模型进行求解。实例结果表明,所构建的区域水资源优化配置模型合理有效,改进的飞蛾扑火算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置领域。

基于改进鸡群算法的区域水资源配置模型研究

为解决复杂的区域水资源配置问题,以供水单元缺水量最小和控制断面河道最小生态流量总缺水量最小为目标,引入水库群调度,建立了水资源配置模型。在传统鸡群算法(CSO)的基础上,通过改进其初始种群生成方式、改进小鸡学习公式等提出了一种改进的CSO算法;在此基础上,以山西大水网规划中第一横朔州-大同受水区为例,采用改进的CSO算法对模型进行了求解。结果表明:所构建的水资源配置模型合理有效,改进的CSO算法不易陷入局部最优,寻优性能优越。可将研究成果用于水资源配置领域。

基于智能水滴算法的火电机组发电调度问题研究

电力系统机组组合是编制短期发电计划所需解决的核心问题,其所具有的高维数、非凸、离散、非线性等特征导致迄今尚未找到确定该问题最优解的解析算法。采用新型群智能算法——智能水滴算法,动态地生成每一时段的机组可行组合方案集合,基于此构建水滴遍历的空间,并将机组组合中各类技术经济约束条件融入智能水滴的评价与更新策略机制,提出了机组组合问题的智能水滴算法建模机制及求解流程。通过大量智能水滴并行运行、共同作用,得到了机组组合优化方案。将提出的模型应用于典型算例,计算结果证明,智能水滴算法能够有效解决机组组合问题,并且具有更强的全局搜索能力,收敛速度快,寻优迭代次数少,值得进一步研究探讨。

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。

多种混合智能算法在城市水环境综合整治中应用的研究

本文针对城市水环境综合整治决策中的多目标问题,以中山市南朗流域13条河涌为研究对象,通过最小二乘支持向量回归算法(LSSVM)分别建立起流域河涌水质高锰酸钾指数预测模型和溶解氧预测模型。同时,为了提高模型的鲁棒性和运算速度,使用PCA算法降低输入变量维数。结果表明:基于PCA-LSSVM的预测模型具有较好的预测能力,模型测试数据与实际数据的相关系数分别为0.8290和0.8126;结合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)建立河涌水质优化模型,优化结果表明,在区域流域的水环境综合治理中,应重点关注居民生活污染源的治理和工业污染源的治理。该研究可为此类水环境综合整治措施的设计和操作提供参考和指导。