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A Complex Algorithm for Solving a Kind of Stochastic Programming 认领 引用
1
作者 Yunpeng Luo Xinshun Ma 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2020年第6期1016-1030,共15页
Considering that the probability distribution of random variables in stochastic programming usually has incomplete information due to a perfect sample data in many real applications, this paper discusses a class of tw... Considering that the probability distribution of random variables in stochastic programming usually has incomplete information due to a perfect sample data in many real applications, this paper discusses a class of two-stage stochastic programming problems modeling with maximum minimum expectation compensation criterion (MaxEMin) under the probability distribution having linear partial information (LPI). In view of the nondifferentiability of this kind of stochastic programming modeling, an improved complex algorithm is designed and analyzed. This algorithm can effectively solve the nondifferentiable stochastic programming problem under LPI through the variable polyhedron iteration. The calculation and discussion of numerical examples show the effectiveness of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 Stochastic Programming with Recourse Probability Distribution with Linear Partial Information Maximized Minimum Expectation Complex Algorithm
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Improved Multi-objective Ant Colony Optimization Algorithm and Its Application in Complex Reasoning 认领 引用 被引量：4
2
作者 WANG Xinqing ZHAO Yang +2 位作者 WANG Dong ZHU Huijie ZHANG Qing 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第5期1031-1040,共10页
The problem of fault reasoning has aroused great concern in scientific and engineering fields.However,fault investigation and reasoning of complex system is not a simple reasoning decision-making problem.It has become... The problem of fault reasoning has aroused great concern in scientific and engineering fields.However,fault investigation and reasoning of complex system is not a simple reasoning decision-making problem.It has become a typical multi-constraint and multi-objective reticulate optimization decision-making problem under many influencing factors and constraints.So far,little research has been carried out in this field.This paper transforms the fault reasoning problem of complex system into a paths-searching problem starting from known symptoms to fault causes.Three optimization objectives are considered simultaneously: maximum probability of average fault,maximum average importance,and minimum average complexity of test.Under the constraints of both known symptoms and the causal relationship among different components,a multi-objective optimization mathematical model is set up,taking minimizing cost of fault reasoning as the target function.Since the problem is non-deterministic polynomial-hard(NP-hard),a modified multi-objective ant colony algorithm is proposed,in which a reachability matrix is set up to constrain the feasible search nodes of the ants and a new pseudo-random-proportional rule and a pheromone adjustment mechinism are constructed to balance conflicts between the optimization objectives.At last,a Pareto optimal set is acquired.Evaluation functions based on validity and tendency of reasoning paths are defined to optimize noninferior set,through which the final fault causes can be identified according to decision-making demands,thus realize fault reasoning of the multi-constraint and multi-objective complex system.Reasoning results demonstrate that the improved multi-objective ant colony optimization(IMACO) can realize reasoning and locating fault positions precisely by solving the multi-objective fault diagnosis model,which provides a new method to solve the problem of multi-constraint and multi-objective fault diagnosis and reasoning of complex system. 展开更多
关键词 fault reasoning ant colony algorithm Pareto set multi-objective optimization complex system
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Polynomial Complexity Bounds of Mehrotra-type Predictor-corrector Algorithms for Linear Programming over Symmetric Cones 认领 引用
3
作者 刘长河 尚有林 李振国 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 2015年第4期475-494,共20页
We establish polynomial complexity corrector algorithms for linear programming over bounds of the Mehrotra-type predictor- symmetric cones. We first slightly modify the maximum step size in the predictor step of the s... We establish polynomial complexity corrector algorithms for linear programming over bounds of the Mehrotra-type predictor- symmetric cones. We first slightly modify the maximum step size in the predictor step of the safeguard based Mehrotra-type algorithm for linear programming, that was proposed by Salahi et al. Then, using the machinery of Euclidean Jordan algebras, we extend the modified algorithm to symmetric cones. Based on the Nesterov-Todd direction, we obtain O（r log ε1） iteration complexity bound of this algorithm, where r is the rank of the Jordan algebras and ε is the required precision. We also present a new variant of Mehrotra-type algorithm using a new adaptive updating scheme of centering parameter and show that this algorithm enjoys the same order of complexity bound as the safeguard algorithm. We illustrate the numerical behaviour of the methods on some small examples. 展开更多
关键词 linear programming symmetric cone Euclidean Jordan algebra interior-point methods Mehrotra-type algorithm polynomial complexity
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Dimensional Complexity and Algorithmic Efficiency 认领 引用 被引量：1
4
作者 Alexander Odilon Ngu 《International Journal of Modern Nonlinear Theory and Application》 2022年第1期1-10,共10页
This paper uses the concept of algorithmic efficiency to present a unified theory of intelligence. Intelligence is defined informally, formally, and computationally. We introduce the concept of dimensional complexity ... This paper uses the concept of algorithmic efficiency to present a unified theory of intelligence. Intelligence is defined informally, formally, and computationally. We introduce the concept of dimensional complexity in algorithmic efficiency and deduce that an optimally efficient algorithm has zero time complexity, zero space complexity, and an infinite dimensional complexity. This algorithm is used to generate the number line. 展开更多
关键词 Symbolic Intelligence Dimensional Complexity Algorithmic Efficiency Notational Unification Turing Complete Machine Unified Theory
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Cellular automation model of faults and algorithmic complexity 认领 引用
5
作者 陆远忠 吕悦军 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 1994年第2期235-244,共10页
In this paper, we use the cellular automation model to imitate earthquake process and draw some conclusionsof general applicability. First, it is confirmed that earthquake process has some ordering characters, and it ... In this paper, we use the cellular automation model to imitate earthquake process and draw some conclusionsof general applicability. First, it is confirmed that earthquake process has some ordering characters, and it isshown that both the existence and their mutual arrangement of faults could obviously influence the overallcharacters of earthquake process. Then the characters of each stage of model evolution are explained withself-organized critical state theory. Finally, earthquake sequences produced by the models are analysed interms pf algorithmic complexity and the result shows that AC-values of algorithmic complexity could be usedto study earthquake process and evolution. 展开更多
关键词 cellular automation model algorithmic complexity, self-organized critical state evolution fault
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一种改进的快速定位非Delaunay三角形的逐点插入算法 认领 引用 被引量：1
6
作者 刘晓健 单广治 +4 位作者 裘乐淼 张树有 陈思诺 丁卓琛 丛添瑞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期358-367,共10页
逐点插入算法是计算机图形学复杂表面构建时常用的Delaunay三角化方法,但节点插入时需要遍历全局三角网格,存在时间效率较低的问题。为了优化时间复杂度,提出快速定位非Delaunay三角形的逐点插入算法。根据Delaunay三角形的基础性质,提... 逐点插入算法是计算机图形学复杂表面构建时常用的Delaunay三角化方法,但节点插入时需要遍历全局三角网格,存在时间效率较低的问题。为了优化时间复杂度,提出快速定位非Delaunay三角形的逐点插入算法。根据Delaunay三角形的基础性质,提出并证明了非Delaunay三角形依次相邻定理和最近点为嫌疑点定理,并基于定理快速定位非Delaunay三角形;然后分析并解决节点规模庞大且分布密度不均匀时的局部坏死现象,提出改进的不需要更新遍历阈值的逐点插入算法,通过对不同分布特征和数量规模的二维点集进行测试,其时间复杂度在理想情况下可以达到O(Nlb N)。对于随机生成的点集,相较于传统优化算法,所提算法三角化100万点的时间效率提升达到了46.96%,且用时与点数更接近线性关系。实验结果表明,与Bowyer-Watson算法、传统优化算法相比,所提算法在三角化效果完全一致的情况下显著提高了时间效率,且对不同规模和分布特征的数据集均具有良好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 Delaunay三角化 逐点插入法 时间复杂度 算法改进 快速定位非Delaunay三角形
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A Global Reduction Based Algorithm for Computing Homology of Chain Complexes 认领 引用
7
作者 Madjid Allili David Corriveau 《Advances in Pure Mathematics》 2016年第3期113-137,共25页
In this paper, we propose a new algorithm to compute the homology of a finitely generated chain complex. Our method is based on grouping several reductions into structures that can be encoded as directed acyclic graph... In this paper, we propose a new algorithm to compute the homology of a finitely generated chain complex. Our method is based on grouping several reductions into structures that can be encoded as directed acyclic graphs. The organized reduction pairs lead to sequences of projection maps that reduce the number of generators while preserving the homology groups of the original chain complex. This sequencing of reduction pairs allows updating the boundary information in a single step for a whole set of reductions, which shows impressive gains in computational performance compared to existing methods. In addition, our method gives the homology generators for a small additional cost. 展开更多
关键词 Homology Algorithm Chain Complex Homology Generators
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基于流程挖掘的大型信息系统故障诊断方法 认领 引用 被引量：1
8
作者 薛浩 马静 郭小宇 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期720-737,共18页
为了及时、准确地感知和诊断大型复杂信息系统中的故障,提出一种利用流程挖掘算法还原业务数据流转路径的故障根因分析方法。首先采用归纳挖掘算法产生初始种群,通过自适应交叉和变异产生新一代种群,利用模拟退火算法进行种群突变,以获... 为了及时、准确地感知和诊断大型复杂信息系统中的故障,提出一种利用流程挖掘算法还原业务数据流转路径的故障根因分析方法。首先采用归纳挖掘算法产生初始种群,通过自适应交叉和变异产生新一代种群,利用模拟退火算法进行种群突变,以获取更多的子流程。同时,提出GREAT(Generalization、Reappear、Easy、Accuracy和Time)模型,用于评估子流程的质量,以获取最优解。最终,在不注入额外代码的情况下,通过最优解对实时日志进行回归,实现静默故障诊断与根本原因分析。在BPI挑战赛2021数据集和通信行业业务支撑系统BOMC-Log-2022数据集上进行实验,实验基于Alignment合规性检测的拟合度达到0.95,故障检测正确率提升至99%,该方法可以有效地提高通信行业业务支撑系统中的故障检测率。 展开更多
关键词 故障检测 流程挖掘 突变遗传算法 复杂信息系统
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多尺度信息增强的遥感图像目标检测算法 认领 引用 被引量：1
9
作者 杨路 刘俊杰 余翔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期200-213,共14页
针对复杂背景遥感图像中小目标密集、目标尺度变化大等因素给目标检测带来的特征提取困难、精度不佳的问题,在YOLOv5s基础上提出一种多尺度信息增强的目标检测算法——深度学习YOLO(DL-YOLO)。首先,改进算法在主干网络顶部采用基于快速... 针对复杂背景遥感图像中小目标密集、目标尺度变化大等因素给目标检测带来的特征提取困难、精度不佳的问题,在YOLOv5s基础上提出一种多尺度信息增强的目标检测算法——深度学习YOLO(DL-YOLO)。首先,改进算法在主干网络顶部采用基于快速空间金字塔池化设计的空洞卷积快速空间金字塔池化,通过其中的感受野增强模块(RFEB)融合多尺度目标的细节信息与语义信息,提高网络的特征提取能力。其次,改进算法的检测头部分采用以YOLOv6s解耦头(DH)为基础设计的轻量高效解耦头(LEDH)来替换原有的检测头,在该解耦头中设计了轻量化空洞全局深度卷积(GDConv)模块来增强分类与回归任务关联信息的学习,以及引用轻量化卷积实现轻量化,在提高各尺度目标检测精度的同时,降低解耦头参数量。在DIOR数据集上的实验结果表明,与YOLOv5s相比,提出的DL-YOLO算法在精确率、召回率、mAP@0.5、mAP上分别提高了1.6、2.1、2.1和4.7百分点,综合指标超过了现有优秀的目标检测算法,对遥感图像中多尺度目标检测具有实际应用意义。 展开更多
关键词 遥感图像 复杂背景 YOLOv5s算法 多尺度目标检测 解耦头
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面向大规模矩形相控阵的低复杂度波束赋形方法 认领 引用
10
作者 魏文强 余显祥 +1 位作者 朱景晖 崔国龙 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期166-180,共15页
针对大规模矩形相控阵波束赋形面临的高计算复杂度瓶颈,该文提出一种基于维度解耦的波束加权向量快速设计方法,显著提升设计效率与波束调控灵活性。首先,充分利用矩形面阵的构型特性,推导方位维与俯仰维导向矢量解耦的波束形成表达式,... 针对大规模矩形相控阵波束赋形面临的高计算复杂度瓶颈,该文提出一种基于维度解耦的波束加权向量快速设计方法,显著提升设计效率与波束调控灵活性。首先,充分利用矩形面阵的构型特性,推导方位维与俯仰维导向矢量解耦的波束形成表达式,将传统高维加权向量设计问题高效转化为两个低维加权向量的联合优化问题,从根本上降低计算复杂度。在此基础上,构建以峰值旁瓣电平最小化为代价函数、波束电平与噪声输出功率为约束条件的优化模型,开发基于近端-交替方向乘子法的迭代求解算法,并严格推导算法收敛的充分条件,保障求解稳定性与可靠性。仿真结果验证,所提方法在大幅提升计算效率的同时,不仅能依据先验信息灵活调控主瓣宽度与零陷深度,还可通过调整信噪比损失实现峰值旁瓣抑制性能的精准权衡,展现出优异的工程实用性。 展开更多
关键词 大规模阵列 波束赋形 低复杂度算法 非凸优化 收敛性分析
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基于混合整数线性规划的人机协作柔性流水车间调度问题集成优化框架 认领 引用
11
作者 王闻杰 原震罡 +7 位作者 郑文刚 崔凯 张洪浩 郭兴召 时建纬 田志强 张超勇 田广东 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期367-378,共12页
人机协作(human-machine collaboration,HMC)是一种具有广阔前景和重要性的生产模型,它同时结合了工人柔性优点和机器高效率的优点.为了获取最优精确解,针对人机协作柔性流水车间调度问题(human-machine collaborative flexible flow sh... 人机协作(human-machine collaboration,HMC)是一种具有广阔前景和重要性的生产模型,它同时结合了工人柔性优点和机器高效率的优点.为了获取最优精确解,针对人机协作柔性流水车间调度问题(human-machine collaborative flexible flow shop scheduling problem,HMC-FFSP)建立了一个基于混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)的集成优化框架,包含了3种建模思想:相邻序列建模思想、序列建模思想、时间建模思想,其中序列建模思想有2个变种.首先分析了HMC-FFSP问题特性,然后基于不同建模思想,通过设计不同离散决策变量、连续决策变量及约束集,构建了4种MILP模型.本文还设计了小规模和大规模算例,并从规模复杂度和计算复杂度2个方面来对比这些MILP模型,例如0-1布尔决策变量、连续决策变量、求解时间、约束总数等.实验结果验证了所提出的4种MILP在求解HMC-FFSP问题的可行性和有效性,并发现基于序列的建模思想表现最优,基于相邻序列的建模模型表现次之,基于时间的建模思想表现最差.最后,对实验结果进行了Wilcoxon符号秩检验和配对样本t检验等统计学分析,进一步增强了结论的可靠性. 展开更多
关键词 柔性流水车间调度 人机协作 混合整数线性规划 模型复杂度 精确算法
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基于空中交通复杂度的大规模航迹优化 认领 引用 被引量：1
12
作者 王红勇 黄佳文 +1 位作者 姜高扬 仲锋惟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期1005-1014,共10页
为平衡基于航迹运行模式下的整体空域态势,提出一种基于空中交通复杂度的大规模航迹优化方法,并利用真实运行数据仿真验证其有效性与优化效果。基于航班间潜在交互关系构建空中交通复杂度计算模型;基于空中交通复杂度计算模型,构建符合... 为平衡基于航迹运行模式下的整体空域态势,提出一种基于空中交通复杂度的大规模航迹优化方法,并利用真实运行数据仿真验证其有效性与优化效果。基于航班间潜在交互关系构建空中交通复杂度计算模型;基于空中交通复杂度计算模型,构建符合空管运行要求的多目标大规模航迹优化模型,并提出优质基因遗传求解算法;利用2019年6月的全国航班运行数据进行基于空中交通复杂度的航迹优化仿真模拟,并将其与无冲突航迹优化进行了对比分析。仿真结果表明:所提方法可以解决93.74%的潜在冲突;与无冲突航迹优化相比,所提方法在面对航路点等待和区域禁行的环境扰动时,表现出较少的空中交通复杂度波动。通过调整21.11%航班,可使各时段平均复杂度平均下降24.98%,全天总体平均复杂度从120.52降低到72.82。 展开更多
关键词 航空运输 大规模航迹优化 遗传算法 空中交通复杂度 基于航迹运行
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盾构下穿高铁轨道路基系统脆弱性关键节点识别 认领 引用
13
作者 李少敏 李爱春 +1 位作者 赵阳 杨小霞 《地下空间与工程学报》 CSCD 北大核心 2026年第1期327-335,346,共9页
为减少盾构隧道下穿高速铁路对轨道-路基系统的扰动,从轨道-路基系统脆弱性角度出发进行研究。建立盾构下穿高速铁路轨道-路基系统复杂网络,依据脆弱性三要素识别轨道-路基系统的脆弱性节点,构建轨道-路基系统脆弱性要素指标体系;运用CR... 为减少盾构隧道下穿高速铁路对轨道-路基系统的扰动,从轨道-路基系统脆弱性角度出发进行研究。建立盾构下穿高速铁路轨道-路基系统复杂网络,依据脆弱性三要素识别轨道-路基系统的脆弱性节点,构建轨道-路基系统脆弱性要素指标体系;运用CRITIC法、改进GRA法、DWNodeRank算法依次计算各节点重要性、连接强度和综合重要度,得到盾构施工时影响高速铁路轨道-路基系统脆弱性的关键节点;以某盾构隧道下穿高铁路基工程为例开展应用研究,结果表明:验证了轨道-路基系统脆弱性关键节点识别模型,识别出暴露性网络层的关键节点为盾构掘进速度、掘进推力等;敏感性网络层的关键节点为加固方法、高铁运营时速等;适应性网络层的关键节点为施工方的项目管理与协调能力、盾构掘进过程中高铁路基测点数量等;识别出盾构隧道施工条件下高速铁路轨道-路基系统脆弱性关键节点为施工方的项目管理与协调能力、盾构掘进速度等。研究成果可为盾构下穿高速铁路施工管理提供有效指导。 展开更多
关键词 盾构下穿 轨道-路基系统 改进灰色关联度 DWNodeRank算法 复杂网络
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Nonlinear Inversion for Complex Resistivity Method Based on QPSO-BP Algorithm 认领 引用 被引量：1
14
作者 Weixin Zhang Jinsuo Liu +1 位作者 Le Yu Biao Jin 《Open Journal of Geology》 CAS 2021年第10期494-508,共15页
The significant advantage of the complex resistivity method is to reflect the abnormal body through multi-parameters, but its inversion parameters are more than the resistivity tomography method. Therefore, how to eff... The significant advantage of the complex resistivity method is to reflect the abnormal body through multi-parameters, but its inversion parameters are more than the resistivity tomography method. Therefore, how to effectively invert these spectral parameters has become the focused area of the complex resistivity inversion. An optimized BP neural network (BPNN) approach based on Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm was presented, which was able to improve global search ability for complex resistivity multi-parameter nonlinear inversion. In the proposed method, the nonlinear weight adjustment strategy and mutation operator were used to enhance the optimization ability of QPSO algorithm. Implementation of proposed QPSO-BPNN was given, the network had 56 hidden neurons in two hidden layers (the first hidden layer has 46 neurons and the second hidden layer has 10 neurons) and it was trained on 48 datasets and tested on another 5 synthetic datasets. The training and test results show that BP neural network optimized by the QPSO algorithm performs better than the BP neural network without initial optimization on the inversion training and test models, and the mean square error distribution is better. At the same time, a double polarized anomalous bodies model was also used to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method, the inversion results show that the QPSO-BP algorithm inversion clearly characterizes the anomalous boundaries and is closer to the values of the parameters. 展开更多
关键词 Complex Resistivity Finite Element Method Nonlinear Inversion QPSO-BP Algorithm 2.5D Numerical Simulation
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基于Space P和K-means的货运航司航线网络特征分析研究 认领 引用
15
作者 罗凤娥 卫昌波 +1 位作者 韩晓彤 郭玲玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期102-107,共6页
针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线... 针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线网络进行层次化分类,揭示了网络的复杂特征和层次结构。通过仿真实验评估了网络的小世界特性,并利用轮廓系数得到不同K值下的聚类结果,进而确定最优聚类结果。同时,模拟了航线网络在遭受攻击时的鲁棒性,实验结果表明:在航线网络较为脆弱的情况下,该方法为货运航司航线网络的优化和抗风险能力的提升提供了重要参考。 展开更多
关键词 航空货运 Space P 航线网络 复杂网络 聚类算法 网络特征
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复杂光照条件下光伏阵列的THW-GWO-P&O复合MPPT控制 认领 引用
16
作者 顾吉鹏 王舒宜 +3 位作者 汪斌杰 张有兵 张志明 沈成宇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期116-126,共11页
提出一种由双狼牵头改进的灰狼算法(THW-GWO)与扰动观察法(P&O)相结合的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,用以提升光伏阵列的能源利用率。首先,对光伏阵列在复杂光照下的发电原理及MPPT控制原理进行深入分析,从理论的角度说明P&O... 提出一种由双狼牵头改进的灰狼算法(THW-GWO)与扰动观察法(P&O)相结合的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,用以提升光伏阵列的能源利用率。首先,对光伏阵列在复杂光照下的发电原理及MPPT控制原理进行深入分析,从理论的角度说明P&O跟踪效率较低的原因。其次,将GWO与P&O结合用于提升光伏阵列MPPT控制的跟踪效率。同时为了在GWO收敛速度、寻找局部最优解等方面达到更好的效果,在GWO的收敛因子、加权距离和位置更新权重方面做出自适应调整,即THW-GWO。最后,通过Matlab/Simulink仿真平台对光伏阵列在P&O、GWO、THW-GWO、THW-GWO-P&O 4种MPPT方法下的控制效果进行对比分析,结果表明THW-GWO-P&O在均匀光照和局部遮阴条件下均展现了更高的能量转换效率、寻优精度和收敛速度,验证THW-GWO-P&O具有更好的寻优性能。 展开更多
关键词 光伏阵列 最大功率点跟踪器 扰动技术 灰狼优化算法 复杂光照 能量转换效率
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复杂构件激光切割轨迹规划算法(特邀) 认领 引用
17
作者 李昊翔 孙孝飞 +1 位作者 黄琦伟 梅雪松 《红外与激光工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期173-182,共10页
针对复杂构件激光切割过程中激光头位姿同步难且易发生碰撞等难题,提出了一种分片轨迹规划算法。以激光切割大型复杂车门为例,算法将车门模型数据以三维点云形式储存,对点云实施降密后依据法向量将点云数据划分为不同片区;引入多阈值边... 针对复杂构件激光切割过程中激光头位姿同步难且易发生碰撞等难题,提出了一种分片轨迹规划算法。以激光切割大型复杂车门为例,算法将车门模型数据以三维点云形式储存,对点云实施降密后依据法向量将点云数据划分为不同片区;引入多阈值边界点提取与聚类算法,依据点云上点的几何特征精准提取车门边界点,借助轮廓连线算法将边界点聚类成车门待切割轮廓,并依据各轮廓上点的所属片区将待切轮廓分为不同类别,同一类别的轮廓具有相近的几何特征,集中加工时能有效避免激光头姿态的大幅变化,同时也避免跨片区频繁切换带来的碰撞风险;设计并改进多染色体遗传算法,以三条染色体分别对应三类决策变量,实现激光头的分类分片切割与切入切出点的自主选取;同时引入激光头回零机制,保证各加工片区之间切割路径的安全切换与平稳过渡。将该算法与其他四种优化算法进行多维度的比较,结果表明,该算法在减小运动空行程的同时,在姿态平滑度与避障安全性方面相较其他算法分别提升了18.2%和19.1%,实现了路径与姿态的协同优化,有效提升了加工效率与工艺可靠性。 展开更多
关键词 激光加工 分片轨迹规划算法 多染色体遗传算法 复杂构件 三维点云处理
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IGWO-INC混合算法在复杂遮荫下光伏最大功率追踪的运用 认领 引用
18
作者 张晓英 薛周 +2 位作者 路志远 李嵩山 王晓兰 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期349-357,共9页
针对传统最大功率点追踪技术(Maximum power point tracking,MPPT)在复杂遮荫情况下易陷入局部最优而失效,而基于元启发式算法的MPPT控制技术存在收敛速度慢、稳态功率振荡大等缺点,提出一种改进灰狼算法(Improve grey wolf optimizatio... 针对传统最大功率点追踪技术(Maximum power point tracking,MPPT)在复杂遮荫情况下易陷入局部最优而失效,而基于元启发式算法的MPPT控制技术存在收敛速度慢、稳态功率振荡大等缺点,提出一种改进灰狼算法(Improve grey wolf optimization algorithm,IGWO)和电导增量法(Incremental conductance method,INC)相结合的双层MPPT控制算法模型。在上层中利用非线性收敛因子和差分进化算法对传统灰狼优化算法(Grey wolf optimization algorithm,GWO)进行改进,以此快速逼近P-U的全局最大功率点,在下层的后期收敛阶段引入INC对MPP进行精确搜索。最后通过与改进布谷鸟算法(Improved cuckoo algorithm,ICS)、改进粒子群算法(Improved particle swarm algorithm,IPSO)、引力搜索算法(Gravity search algorithm,GSA)、传统灰狼优化算法(GWO)、传统灰狼算法结合电导增量法(GWO-INC)的对比仿真,验证了此混合MPPT控制算法兼顾了追踪的速度和精度,在复杂情况下具有鲁棒性。 展开更多
关键词 最大功率点跟踪 复杂遮荫 灰狼算法 电导增量法
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基于改进A*算法与ISSA的矿山复杂地形环境两层运输路径规划研究 认领 引用
19
作者 王晓菲 于新红 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2026年第3期231-243,共13页
当前矿车路径规划算法在面对矿山复杂地形时,普遍存在搜索效率低、规划路径长等问题,研发高效精准的路径规划方法成为亟待解决的关键问题。创新性地提出了两层运输路径规划方案,上层采用改进A*算法初步规划节点间的路径,下层采用改... 当前矿车路径规划算法在面对矿山复杂地形时,普遍存在搜索效率低、规划路径长等问题,研发高效精准的路径规划方法成为亟待解决的关键问题。创新性地提出了两层运输路径规划方案,上层采用改进A*算法初步规划节点间的路径,下层采用改进麻雀搜索算法(ISSA)进行整体路径优化,确保整体路径的能耗与代价最小化,以期实现高效精准的矿山运输路径规划。结果表明:改进A*算法与ISSA的两层运输路径规划方案不仅实现了路径能耗最小化,还实现了路径代价最小化,有效提升了路径规划效率与安全性;在路径规划中,研究所提方案不会受到障碍物干扰,不存在绕远路的情况,能够以最短的路径到达目的地,具有良好的避障与最短路径规划能力,且在具有复杂地形的矿山三维地形图中,能够快速求解出能耗更低、路径代价更低的目标函数值;改进A*算法与ISSA的两层运输路径规划方案求解的最短运输距离仅为3 125.36 m,货损、运输及碳排放成本分别为1 028.63元、3 968.57元、335.18元,运输时间仅为1 836.39 s,均低于基于遗传蚁群强化学习算法的矿山运输路径规划方案。 展开更多
关键词 矿山运输路径规划 改进A*算法 改进麻雀搜索算法 复杂地形
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虚拟编队驱动的多机悬吊系统时空协同避障 认领 引用
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作者 赵祥堂 吕斌 +2 位作者 赵志刚 苏程 孟佳东 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第10期401-410,共10页
针对吊机末端驱动型悬吊系统多机运动时空一致性缺失与复杂环境避障的双重工程难题,提出虚拟编队驱动的时空协同避障方法。构建时间-空间双维度协同模型,将吊机末端空间位置约束与时间同步约束纳入统一框架;建立领导者-跟随者架构的虚... 针对吊机末端驱动型悬吊系统多机运动时空一致性缺失与复杂环境避障的双重工程难题,提出虚拟编队驱动的时空协同避障方法。构建时间-空间双维度协同模型,将吊机末端空间位置约束与时间同步约束纳入统一框架;建立领导者-跟随者架构的虚拟编队模型,提出时空并行协同策略(时间维度优化动作时序,空间维度规划编队整体避障轨迹);设计基于稳定蜣螂优化算法(stable dung beetle optimizer,SDBO)的避障规划方案,通过反向学习、正弦-余弦策略等改进策略提升算法全局搜索能力,并且引入环境复杂度自适应切换机制增强避障方法的动态适应性。通过仿真与实体实验验证该方法可实现复杂环境下的无碰撞轨迹规划,同时保证多机运动的同步性与协调性。研究结果为力位协同避障提供了吊机末端驱动维度的技术基础。 展开更多
关键词 悬吊系统 避障规划 时空协同 虚拟编队 稳定蜣螂优化(SDBO)算法 环境复杂度
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