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Minimum dose path planning for facility inspection based on the discrete Rao-combined ABC algorithm in radioactive environments with obstacles 认领 引用
1
作者 Kwon Ryong Hong Su Il O +2 位作者 Ryon Hui Kim Tae Song Kim Jang Su Kim 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第4期26-40,共15页
Workers who conduct regular facility inspections in radioactive environments will inevitably be affected by radiation.Therefore,it is important to optimize the inspection path to ensure that workers are exposed to the... Workers who conduct regular facility inspections in radioactive environments will inevitably be affected by radiation.Therefore,it is important to optimize the inspection path to ensure that workers are exposed to the least amount of radiation.This study proposes a discrete Rao-combined artificial bee colony(ABC)algorithm for planning inspection paths with minimum exposure doses in radioactive environments with obstacles.In this algorithm,retaining the framework of the traditional ABC algorithm,we applied the directional solution update rules of Rao algorithms at the employed bee stage and onlooker bee stage to increase the exploitation ability of the algorithm and implement discretion using the swap operator and swap sequence.To increase the randomness of solution generation,the chaos algorithm was used at the initialization stage.The K-opt operation technique was introduced at the scout bee stage to increase the exploration ability of the algorithm.For path planning in an environment with complex structural obstacles,an obstacle detour technique using a recursive algorithm was applied.To evaluate the performance of the proposed algorithm,we performed experimental simulations in three hypothetical environments and compared the results with those of improved particle swarm optimization,chaos particle swarm optimization,improved ant colony optimization,and discrete Rao’s algorithms.The experimental results show the high performance of the proposed discrete Rao-combined ABC algorithm and its obstacle detour capability. 展开更多
关键词 Minimum dose Path planning Nuclear facility inspection ABC algorithm Rao algorithms Swap sequence K-opt operation
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Coverage Optimization of Field Observation Instrument Networking Based on an Improved ABC Algorithm 认领 引用
2
作者 Xingyue Deng Jiuyuan Huo Ling Wu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2022年第2期298-306,共9页
The severe conditions of cold and arid areas seriously affect the progress of data collection and analysis for field observation instruments.Therefore,this study adopted the modified artificial bee colony(ABC)algorith... The severe conditions of cold and arid areas seriously affect the progress of data collection and analysis for field observation instruments.Therefore,this study adopted the modified artificial bee colony(ABC)algorithm to optimize the coverage of nodes and designed an energy-efficient node coverage optimization method.In the coverage optimization,the coverage rate and the number of working nodes are considered comprehensively,and the fitness value calculation is improved.The experimental results reveal that the modified ABC algorithm has better coverage optimization performance than the original ABC algorithm,genetic algorithm(GA),and particle swarm optimization(PSO)algorithm. 展开更多
关键词 Field observation instrument networking Wireless sensor network ABC algorithm Coverage optimization
基于DE-ABC算法的八自由度凿岩机械臂轨迹规划 认领 引用
3
作者 董克俭 高腾 李旭阳 《制造业自动化》 2026年第1期155-163,共9页
针对台车隧道凿岩作业情况中钻臂到达目标炮孔运行时间过长的问题,通过差分进化-人工蜂群(DE-ABC)算法优化轨迹曲线,增强机械臂运动稳定性,减少运动时间,提高作业效率。首先建立八自由度机械臂运动模型,通过自由度分解的方式计算目标点... 针对台车隧道凿岩作业情况中钻臂到达目标炮孔运行时间过长的问题,通过差分进化-人工蜂群(DE-ABC)算法优化轨迹曲线,增强机械臂运动稳定性,减少运动时间,提高作业效率。首先建立八自由度机械臂运动模型,通过自由度分解的方式计算目标点从笛卡尔空间到关节空间的逆解,在关节空间中利用“五次-五次-五次”三段多项式曲线对所求逆解进行轨迹规划,以轨迹运动时间和运动稳定性为优化目标,利用柯西扰动操作的DE-ABC算法对轨迹曲线进行优化,DE-ABC算法与传统人工蜂群(MABC)算法进行对比,结果表明DE-ABC算法改善了MABC算法易陷入局部最优的问题,适应度更好。 展开更多
关键词 机械臂 轨迹规划 DE-ABC算法 柯西扰动
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应用ABC-BP的原油含水率测量方法研究 认领 引用
4
作者 刘升虎 赵莹莹 +2 位作者 葛子豪 冉建立 郭会强 《中国测试》 CAS 北大核心 2026年第5期55-60,共6页
在原油生产及后续处理流程中,含水率作为关键参数,其精确测量对于石油产业的经济效益与产品质量把控起着举足轻重的作用。然而,该测量过程易受温度、压力以及微波信号波动等多种因素的干扰,致使传统测量手段难以满足高精度需求。该研究... 在原油生产及后续处理流程中,含水率作为关键参数,其精确测量对于石油产业的经济效益与产品质量把控起着举足轻重的作用。然而,该测量过程易受温度、压力以及微波信号波动等多种因素的干扰,致使传统测量手段难以满足高精度需求。该研究提出一种创新性的ABC-BP神经网络模型,将温度、压力、幅度差值和相位差值作为输入层变量,旨在深度挖掘这些因素与原油含水率之间的内在关联机制。通过大量实验数据验证,该模型在复杂多变的工况条件下表现出较好的预测性能,其r2为0.95190,MAPE为20.89%,RMSE为0.047。相较于传统BP神经网络,该模型成功克服了易陷入局部最优解的缺陷,提升预测的准确性与稳定性,为原油含水率的精确测量提供一种全新且具可靠性的解决方案,有望在石油开采、加工及交易等诸多环节中推动技术优化与升级,助力产业发展。 展开更多
关键词 原油含水率 反向传播神经网络 人工蜂群算法(ABC) 智能优化算法 多参数预测模型
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基于ISC-ABC算法的梯级水库群优化调度 认领 引用
5
作者 朱彤 张祺悦 温博文 《水电与新能源》 2026年第5期47-50,共4页
以某流域3座梯级水库为研究对象,考虑多维度约束条件,构建以发电量最大化为目标的梯级水库优化调度模型。为提高求解效率与精度,提出一种改进狭义中心的人工蜂群算法(ISC-ABC)。通过引入狭义中心更新机制,重构蜂群寻优路径,增强全局探... 以某流域3座梯级水库为研究对象,考虑多维度约束条件,构建以发电量最大化为目标的梯级水库优化调度模型。为提高求解效率与精度,提出一种改进狭义中心的人工蜂群算法(ISC-ABC)。通过引入狭义中心更新机制,重构蜂群寻优路径,增强全局探索能力并加速收敛。计算结果表明:ISC-ABC算法兼具求解效率与精度,可有效提升梯级水库群的经济效益。 展开更多
关键词 梯级水库 优化调度 ISC-ABC算法
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基于ABC-PSO混合算法的侧铣加工刀位优化 认领 引用
6
作者 田福成 周凯红 《机床与液压》 北大核心 2026年第8期124-130,共7页
在侧铣非可展直纹面类零件时,曲面的非可展性导致工件在加工时会出现不可避免的原理性误差,影响加工零件表面质量。为了减少这类误差,提出一种人工蜂群算法(ABC)和粒子群优化算法(PSO)相结合的混合刀位优化算法。通过四点偏置法确定初... 在侧铣非可展直纹面类零件时,曲面的非可展性导致工件在加工时会出现不可避免的原理性误差,影响加工零件表面质量。为了减少这类误差,提出一种人工蜂群算法(ABC)和粒子群优化算法(PSO)相结合的混合刀位优化算法。通过四点偏置法确定初始刀位,构建单刀位情况下的误差度量函数并将其作为优化目标函数,采用ABC-PSO混合算法进行刀位优化,基于优化后的刀位拟合生成刀轴轨迹面,计算刀具包络误差。以某非可展直纹面叶片曲面片为实例进行仿真验证,对比四点偏置法、PSO算法与ABC-PSO混合算法的优化效果。仿真结果表明:四点偏置法确定的初始刀位包络误差为-0.24~0 mm,存在明显过切;PSO算法优化后包络误差为-0.015~0.015 mm,过切与欠切相间分布;ABC-PSO混合算法优化后包络误差为-0.0098~0.0098 mm,较PSO算法,包络误差最小极差减小15.4%。所提ABC-PSO混合刀位优化方法通过融合两种算法的优势,有效降低了非可展直纹面侧铣加工的原理性几何误差,大幅提升加工零件的表面质量。 展开更多
关键词 侧铣加工 非可展直纹面 刀位优化 人工蜂群-粒子群混合算法
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基于ABC分类法的机电产品数字仓储储配优化模型 认领 引用 被引量：6
7
作者 朱宝昌 钱乐平 +3 位作者 钟锁铭 徐松屹 任杰 周晓静 《机电工程》 CAS 北大核心 2025年第7期1350-1357,共8页
目前,我国中小企业数字化仓储的覆盖率仍然不高,除了数字化仓储前期投入成本较高外,缺乏较为实用便捷的储配优化算法支撑也是主要原因之一。现有算法通常对存储、配送环节分别开展了优化研究,并没有做到协同优化。针对上述问题,对机电... 目前,我国中小企业数字化仓储的覆盖率仍然不高,除了数字化仓储前期投入成本较高外,缺乏较为实用便捷的储配优化算法支撑也是主要原因之一。现有算法通常对存储、配送环节分别开展了优化研究,并没有做到协同优化。针对上述问题,对机电产品数字仓储的储配优化进行了研究,提出了一种基于ABC分类法的机电产品数字仓储储配优化模型。首先,基于实际仓储物流所需,论述了数字化仓储对于企业降本增效的支撑作用;然后,结合某机电企业成品库数据,建立了基于ABC分类法的储配优化模型;最后,根据实际数据,开展了储配模型优化前后的对比分析。研究结果表明:优化后的分类随机存储方式相比于现有随机存储方式,在总出库距离上减少了27.19%;同时,基于现金流最大化思想的安全库存优化模型相比于优化前,现金流提高了10.6%,实现了降本增效的管理目标;该优化模型及算法较为简便实用,能够为企业储配环节优化提升提供借鉴。在此基础上,继续优化该储配模型,可将应用领域扩展至机电产品仓库以外其他行业,为更多行业的数字化仓储提供优化支撑。 展开更多
关键词 机电产品数字仓储 数字化仓储系统 储配协同 安全库存 储配优化算法 ABC分类法
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基于ASCABC的并行DCNN优化算法 认领 引用
8
作者 胡健 周奇航 毛伊敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期983-989,共7页
针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工... 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。 展开更多
关键词 Spark 大数据 并行DCNN 冗余数据 自适应人工蜂群算法 参数初始化 数据倾斜
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基于和声算法和ABC算法的绿色智慧交通运行调整控制方法研究 认领 引用 被引量：2
9
作者 刘曙生 李霞 +2 位作者 严凯 梁静 黎世恒 《自动化与仪器仪表》 2025年第5期63-67,共5页
列车已经成为人民的主要出行方式,但对复杂铁路网中的列车进行运行调整依然存在调控不充分和节能减排等问题。因此,研究提出了基于和声算法和人工蜂群算法的列车协同调控优化模型。该模型采用列车运行调整和运行控制作为目标函数,并对... 列车已经成为人民的主要出行方式,但对复杂铁路网中的列车进行运行调整依然存在调控不充分和节能减排等问题。因此,研究提出了基于和声算法和人工蜂群算法的列车协同调控优化模型。该模型采用列车运行调整和运行控制作为目标函数,并对其进行线性加权,同时利用邻域扰动改进和声算法,引入交叉操作和高斯变异优化人工蜂群算法。实验表明,改进和声算法的最大奖励值比其他算法高出67和82,改进人工蜂群算法最大奖励值比其他两种算法高出38以及54。组合算法的最大节能效率为9.8%,分别比其他两种算法高出2.9%以及2.5%。列车晚点出发时,通过调整区间运行速度,最终能够准时到达。同向列车之间的距离始终保持在6 km以上,能够保持安全距离和最小安全追踪间隔。由此可得,组合算法能够有效提升列车调度效率,降低列车运行能耗,促进列车安全绿色运行。 展开更多
关键词 和声算法 ABC算法 智慧交通 运行调控 协同优化
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基于改进人工蜂群算法的海上风电场柔直并网系统次同步振荡特性分析与抑制 认领 引用
10
作者 魏书荣 冯启睿 +1 位作者 何方 刘阳 《现代电力》 CSCD 北大核心 2026年第3期492-498,I0003-I0005,共7页
海上风电经柔直并网系统的次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)问题频繁出现,亟需掌握海上风电场、柔直系统、静止无功发生器(static var generator,SVG)对SSO的作用机理,提出有效的次同步振荡抑制方式。构建含有SVG的直驱风... 海上风电经柔直并网系统的次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)问题频繁出现,亟需掌握海上风电场、柔直系统、静止无功发生器(static var generator,SVG)对SSO的作用机理,提出有效的次同步振荡抑制方式。构建含有SVG的直驱风机海上风电场经柔直并网系统小信号模型,基于特征值分析法、参与因子法,研究系统振荡模式,得到海上风电场经柔直并网发生次同步振荡的主导状态变量。采用混沌映射改进人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC),优化主导状态变量涉及的控制参数,进一步抑制SSO发生。分析结果表明,海上风电场、柔直系统与SVG共同影响系统的SSO振荡模态,其中海上风电场与柔直系统在不同振荡模态下对SSO的影响不同,SVG对SSO的影响不受振荡模态变化的影响。进一步,通过改进ABC算法优化控制器参数,可以改善系统特征根分布并提高阻尼比,有效提升系统稳定性。 展开更多
关键词 海上风电场 柔直输电 静止无功发生器 改进ABC算法 次同步振荡
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基于ABC-SVM的建筑工程造价预测模型研究 认领 引用
11
作者 覃孝辉 《江西建材》 2025年第4期352-354,共3页
为提升建筑工程造价预测模型精度,文中通过人工蜂群算法(ABC)对支持向量机(SVM)模型参数进行优化,建立基于ABC-SVM的建筑工程造价预测模型并对模型精度进行评价。结果表明,所建ABC-SVM模型预测均相对误差为3.69%;与之相比,GRID-SVM模型... 为提升建筑工程造价预测模型精度,文中通过人工蜂群算法(ABC)对支持向量机(SVM)模型参数进行优化,建立基于ABC-SVM的建筑工程造价预测模型并对模型精度进行评价。结果表明,所建ABC-SVM模型预测均相对误差为3.69%;与之相比,GRID-SVM模型及BP神经网络模型预测均相对误差分别提升了116.5%、271.8%,这表明所建立的ABC-SVM预测模型预测精度最佳,具有最优的预测效果。 展开更多
关键词 建筑工程 ABCSVM优化算法 工程造价 预测模型
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改进人工蜂群算法求解多目标单元构建问题 认领 引用
12
作者 余淑均 黄思忆 张利平 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期195-200,共6页
针对多目标单元构建问题,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC),旨在最小化跨单元次数和优化单元负载平衡。构建了以跨单元次数和负载平衡为优化目标的数学模型,进一步通过引入自适应交叉和变异机制、变邻域搜索策略以及动态调整的侦查... 针对多目标单元构建问题,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC),旨在最小化跨单元次数和优化单元负载平衡。构建了以跨单元次数和负载平衡为优化目标的数学模型,进一步通过引入自适应交叉和变异机制、变邻域搜索策略以及动态调整的侦查蜂操作,增强了算法的全局搜索能力和解集多样性。通过实验验证,IABC算法在多个标杆案例中表现优异,尤其在覆盖率指标C和Pareto比率指标PR和IGD指标方面,优于传统人工蜂群算法、NSGA-Ⅱ、MOEA/D等多目标算法。实验表明,IABC算法在收敛性、稳定性和多样性上优势显著,可提升单元构建效率并减少跨单元流动。未来可扩展模型约束并引入并行计算以增强实时性。 展开更多
关键词 多品种小批量 多目标优化 单元构建 改进ABC算法
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基于人工蜂群优化的无人机协同MEC网络中卸载算法 认领 引用
13
作者 任进 黄敏 《无线电通信技术》 北大核心 2026年第1期62-74,共13页
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术在灾情救援、森林火警预警等对低延迟和资源稳定性要求苛刻的场景中应用日益广泛,然而地面基础设施匮乏常限制其效能。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)凭借部署灵活性和高机动性,成为... 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术在灾情救援、森林火警预警等对低延迟和资源稳定性要求苛刻的场景中应用日益广泛,然而地面基础设施匮乏常限制其效能。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)凭借部署灵活性和高机动性,成为解决此问题的理想平台。创新地提出了一种均衡多UAV覆盖路径规划(Balanced Multi-UAV Coverage Path Planning,BmUCPP)方法,结合覆盖路径生成(Spanning Tree Coverage,STC)与最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)算法,重点解决多UAV协同作业中的负载失衡问题。针对边缘计算模型的多目标优化挑战,开发了改进的人工蜂群(Improved Artificial Bee Colony,IABC)-遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的混合优化算法——IABC-GA,以最小化关键目标并保障MEC服务质量。测试表明,IABC-GA在寻优能力、收敛速度和稳定性上优势显著。为应对野外或灾区的实际需求,考虑UAV的通信、计算、续航限制,环境通信质量和地面用户设备(User Equipment,UE)能力,建立了一个动态UAV辅助MEC模型,旨在最小化UE与UAV的平均加权能效(结合能耗与时延)。通过深度结合所提BmUCPP与任务调度算法,多维度仿真证明该协同方案能有效降低动态UAV辅助边缘卸载的总体代价。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机 路径规划 人工蜂群算法 卸载策略
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带强制工期约束的混合柔性流水线调度 认领 引用
14
作者 轩华 李坤博 曹颖 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2026年第1期49-57,共9页
针对每阶段包含不相关并行机的混合柔性流水线问题,考虑强制工期和运输时间,以最小化总加权完成时间为目标建立整数规划模型,结合改进遗传算法和邻域搜索策略,提出一种人工蜂群算法和鲸鱼优化算法的混合算法以获取近优解。算法采用基于... 针对每阶段包含不相关并行机的混合柔性流水线问题,考虑强制工期和运输时间,以最小化总加权完成时间为目标建立整数规划模型,结合改进遗传算法和邻域搜索策略,提出一种人工蜂群算法和鲸鱼优化算法的混合算法以获取近优解。算法采用基于工件号编码以及NEH启发式法生成初始工件序列集,雇佣蜂阶段引入改进遗传算法产生更优质的工件序列,跟随蜂阶段利用5种邻域搜索策略以得到更好的邻域序列,在侦察蜂阶段设计基于最差解的鲸鱼优化算法提高算法搜索能力。仿真实验测试了混合人工蜂群和鲸鱼优化算法内改进项的有效性以及不同规模的算例。实验结果表明:所提出的混合算法具有较好的求解性能。 展开更多
关键词 混合柔性流水线 强制工期 ABC-WOA混合算法 NEH启发式法
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基于智能优化的模糊PID冻干机真空控制系统的研究 认领 引用 被引量：1
15
作者 邹洪武 贺成杰 +1 位作者 郭成虎 鞠鹏 《真空》 CAS 2026年第2期90-96,共7页
传统冻干机真空系统具有非线性和时变性特点,常规PID控制算法难以满足其高精度真空控制要求。为提高冻干机真空控制性能,对冻干机真空系统进行了优化,设计出智能优化的模糊PID控制器,通过人工蜂群(ABC)算法优化调整模糊控制器的输入论域... 传统冻干机真空系统具有非线性和时变性特点,常规PID控制算法难以满足其高精度真空控制要求。为提高冻干机真空控制性能,对冻干机真空系统进行了优化,设计出智能优化的模糊PID控制器,通过人工蜂群(ABC)算法优化调整模糊控制器的输入论域,同时根据阀控真空特性修正控制器输出量,有效抑制了系统的非线性和时变性影响,提高了真空控制的动态性能。实际测试表明,应用新系统后冻干机真空控制性能在调节时间、超调量和稳态误差上均优于常规PID和模糊PID控制系统。该智能真空控制系统可有效提高冻干过程中冻干机内的真空控制能力,从而保障冻干工艺准确、顺利地实施。 展开更多
关键词 冷冻干燥 真空控制 模糊PID ABC算法
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大型风电机组变桨距ABC-PID控制研究 认领 引用 被引量：20
16
作者 苑晨阳 李静 +1 位作者 陈健云 徐强 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期3002-3008,共7页
基于人工蜂群(ABC)算法对大型风电机组的变桨距控制器参数进行优化研究(ABC-PID)。将待优化的PID控制器参数看作蜜源,通过风轮转速误差和超调惩罚项设计适应度函数,利用蜂群觅食行为智能搜索出最优参数组合。运用FAST与Matlab/Simulink... 基于人工蜂群(ABC)算法对大型风电机组的变桨距控制器参数进行优化研究(ABC-PID)。将待优化的PID控制器参数看作蜜源,通过风轮转速误差和超调惩罚项设计适应度函数,利用蜂群觅食行为智能搜索出最优参数组合。运用FAST与Matlab/Simulink联合仿真,结果表明:与PI控制相比,ABC-PID控制能够有效降低输出功率和风轮转速的波动,可提高恒功率控制精度,并能同时减少传动链疲劳荷载和机组结构反应,增加风电机组的使用寿命。 展开更多
关键词 风电机组 智能控制 桨距角控制 人工蜂群(ABC)算法 联合仿真
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基于人工蜂群优化和分组评分机制的改进拜占庭算法 认领 引用
17
作者 刘湘楠 于万钧 薛庆水 《现代电子技术》 北大核心 2026年第11期107-113,118,共7页
在不可信的环境中,联盟区块链提供了一种安全共享能源数据的方法。实用拜占庭容错(PBFT)算法是联盟区块链中应用较为广泛的共识算法之一,但其存在共识效率低、通信开销大等问题。为此,对实用拜占庭容错算法(PBFT)进行改进,命名为ABC-EP... 在不可信的环境中,联盟区块链提供了一种安全共享能源数据的方法。实用拜占庭容错(PBFT)算法是联盟区块链中应用较为广泛的共识算法之一,但其存在共识效率低、通信开销大等问题。为此,对实用拜占庭容错算法(PBFT)进行改进,命名为ABC-EPBFT。首先利用人工蜂群算法预先选择可靠节点集合,缩小共识范围;然后采用分组评分机制对共识节点进行动态更新,进一步缩小共识节点的范围,提高共识节点的可靠性。通过实验分析与传统PBFT相比,共识时延减少了约98%,通信开销平均减少了约97.2%,证明了改进算法的合理性。该算法在计算成本和共识效率方面具有显著优势,可将其应用于能源数据交易和共享场景。 展开更多
关键词 能源交易 实用拜占庭容错 共享联盟区块链 分组评分 人工蜂群算法 智能优化算法
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基于IABC-LSSVM的瓦斯涌出量预测模型研究 认领 引用 被引量：9
18
作者 王磊 刘雨 +1 位作者 刘志中 齐俊艳 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第2期34-38,共5页
为了更好地对矿井回采工作面瓦斯的涌出量做出准确的预测,提出了将改进的人工蜂群与最小二乘支持向量机(IABC-LSSVM)相耦合的瓦斯涌出量预测方法。首先,在人工蜂群(ABC)算法中引入混沌序列来确定更优的初始蜜源,并结合自适应因子更新搜... 为了更好地对矿井回采工作面瓦斯的涌出量做出准确的预测,提出了将改进的人工蜂群与最小二乘支持向量机(IABC-LSSVM)相耦合的瓦斯涌出量预测方法。首先,在人工蜂群(ABC)算法中引入混沌序列来确定更优的初始蜜源,并结合自适应因子更新搜索步长,从而避免陷入局部最优的情况;然后,利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘机的核宽度和正则化参数进行寻优;最后,使用优化后的参数进行定量分析,在归一化处理后建立瓦斯涌出量的非线性预测模型。结果表明,IABC-LSSVM模型与其他三种改进预测模型相比具有更高的准确率,能够为复杂因素下煤矿工作面瓦斯涌出的预测提供可靠的理论依据。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 人工蜂群算法 预测模型 最小二乘支持向量机 混沌序列
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Improved artificial bee colony algorithm with mutual learning 认领 引用 被引量：10
19
作者 Yu Liu Xiaoxi Ling +1 位作者 Yu Liang Guanghao Liu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2012年第2期265-275,共11页
The recently invented artificial bee colony （ABC） al- gorithm is an optimization algorithm based on swarm intelligence that has been used to solve many kinds of numerical function optimization problems. It performs ... The recently invented artificial bee colony （ABC） al- gorithm is an optimization algorithm based on swarm intelligence that has been used to solve many kinds of numerical function optimization problems. It performs well in most cases, however, there still exists an insufficiency in the ABC algorithm that ignores the fitness of related pairs of individuals in the mechanism of find- ing a neighboring food source. This paper presents an improved ABC algorithm with mutual learning （MutualABC） that adjusts the produced candidate food source with the higher fitness between two individuals selected by a mutual learning factor. The perfor- mance of the improved MutualABC algorithm is tested on a set of benchmark functions and compared with the basic ABC algo- rithm and some classical versions of improved ABC algorithms. The experimental results show that the MutualABC algorithm with appropriate parameters outperforms other ABC algorithms in most experiments. 展开更多
关键词 artificial bee colony （ABC） algorithm numerical func- tion optimization swarm intelligence mutual learning.
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应急消毒物资跨区域调配路径人工蜂群优化算法 认领 引用
20
作者 崔志芳 李新敏 +2 位作者 卢洪涛 胡文环 王新 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2026年第4期925-932,共8页
针对自然灾害发生后应急消毒物资跨区域调配路径的优化问题,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC:Artificial Bee Colony)的规划方法。运用熵权法综合受灾面积、人口密度、定点医院医疗资源缺口等多维度指标,对各受灾点及相关医院的需求... 针对自然灾害发生后应急消毒物资跨区域调配路径的优化问题,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC:Artificial Bee Colony)的规划方法。运用熵权法综合受灾面积、人口密度、定点医院医疗资源缺口等多维度指标,对各受灾点及相关医院的需求紧迫度进行量化,并依据量化结果将应急区域划分为红、橙、黄、蓝4个等级,据此实现了分区优先级调度。基于此,设计人工蜂群优化算法的适应度函数,该函数包含配送总时间与紧迫需求未满足度两个指标。利用人工蜂群优化算法进行求解,求出调配路径最佳规划方案。实验结果表明,在两种典型工况下,该方法最大适应度函数分别达到0.97和0.95,较人工鱼群算法与遗传算法提升3.19%~13.10%,显著提高了针对医院等重点机构的物资配送的时效性与应急优先性。 展开更多
关键词 应急物资调配 需求紧迫度 区域划分 适应度函数设计 人工蜂群算法 路径优化
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