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Improved Artificial Hummingbird Algorithm for Optimal Allocation of SVCs in Distribution Networks to Maximize Energy Efficiency 认领 引用
1
作者 Ali S.Aljumah Mohammed H.Alqahtani +1 位作者 Ahmed R.Ginidi Abdullah M.Shaheen 《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》 SCIE EI CSCD 2026年第1期261-272,共12页
The static var compensator (SVC) is a cost-effective device in flexible AC transmission system (FACTS) family.We introduce an improved artificial hummingbird algorithm (IAHA) for optimal allocation of SVCs in distribu... The static var compensator (SVC) is a cost-effective device in flexible AC transmission system (FACTS) family.We introduce an improved artificial hummingbird algorithm (IAHA) for optimal allocation of SVCs in distribution networks to maximize energy efficiency.Three loading levels (low,medium,and high) per day are investigated.The proposed IAHA is evaluated on the IEEE 33-bus distribution network (DN) and 69-bus DN.The proposed IAHA demonstrates notable improvements in cost savings and voltage profile compared with the conventional artificial hummingbird algorithm (AHA).In addition,it enhances energy savings across various loading conditions and outperforms the conventional AHA in both best and average performance metrics.Although raising the compensation limit initially increases cost savings,the benefits decrease beyond a threshold,highlighting the importance of balancing the compensation levels for maximum efficiency. 展开更多
关键词 Improved artificial hummingbird algorithm(IAHA) distribution network(DN) flexible AC transmission system(FACTS) static var compensator(SVC) energy efficiency
The Objective Function Value Optimization of Cloud Computing Resources Security Allocation of Artificial Firefly Algorithm 认领 引用
2
作者 Xiaoxi Hu 《Open Journal of Optimization》 2015年第2期40-46,共7页
Based on the current cloud computing resources security distribution model’s problem that the optimization effect is not high and the convergence is not good, this paper puts forward a cloud computing resources secur... Based on the current cloud computing resources security distribution model’s problem that the optimization effect is not high and the convergence is not good, this paper puts forward a cloud computing resources security distribution model based on improved artificial firefly algorithm. First of all, according to characteristics of the artificial fireflies swarm algorithm and the complex method, it incorporates the ideas of complex method into the artificial firefly algorithm, uses the complex method to guide the search of artificial fireflies in population, and then introduces local search operator in the firefly mobile mechanism, in order to improve the searching efficiency and convergence precision of algorithm. Simulation results show that, the cloud computing resources security distribution model based on improved artificial firefly algorithm proposed in this paper has good convergence effect and optimum efficiency. 展开更多
关键词 Cloud Computing Resources Security Distribution Improved Artificial Firefly Algorithm Complex Method Local Search Operator
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基于HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪 认领 引用 被引量：1
3
作者 曹亚超 吕贺轩 +2 位作者 崔彦平 何晓旭 张强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期1-10,共10页
针对机械传动系统中采集的信号存在噪声干扰问题,提出了一种混合人工旅鼠算法(hybrid artificial lemming algorithm,HALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进小波阈值去噪(improved wavelet threshold denois... 针对机械传动系统中采集的信号存在噪声干扰问题,提出了一种混合人工旅鼠算法(hybrid artificial lemming algorithm,HALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进小波阈值去噪(improved wavelet threshold denoising,IWTD)的振动信号联合去噪方法。首先,通过HALA自适应选取VMD的关键参数,将含噪信号自适应分解为n个本征模态函数;其次,通过相关系数法筛选有效模态分量;最后,利用改进的小波阈值函数对选定分量进行二次去噪。结果表明:与VMD、小波阈值去噪(wavelet threshold denoising,WTD)、VMD-IWTD等去噪方法进行对比,基于HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪方法去噪后的信号信噪比最高、均方根误差最小,具有更好的去噪优越性,适用于非平稳振动信号去噪;当故障特征频率为103.4 Hz时,经该方法去噪处理后,信号中的故障特征频率成分更加突出,背景噪声得到有效抑制。 展开更多
关键词 混合人工旅鼠算法(HALA) 变分模态分解(VMD) 改进小波阈值去噪(IWTD) 振动信号 去噪
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改进DABC算法求解混合缓冲下分布式异构柔性流水车间问题 认领 引用 被引量：1
4
作者 轩华 朱林 李冰 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期846-861,共16页
为求解工业实际生产中无限缓冲与有限缓冲并存的分布式异构柔性流水车间问题,构建了数学规划模型,进而提出一种改进离散人工蜂群(IDABC)算法以最小化最大完工时间。首先,结合机器编码与最早完成时间规则设计基于工厂与工件的二级向量表... 为求解工业实际生产中无限缓冲与有限缓冲并存的分布式异构柔性流水车间问题,构建了数学规划模型,进而提出一种改进离散人工蜂群(IDABC)算法以最小化最大完工时间。首先,结合机器编码与最早完成时间规则设计基于工厂与工件的二级向量表述调度解,考虑机器选择规则以及阻塞和缓冲的动态修正进行解码,进而混合DNEH启发式法、均衡规则和随机程序提高二级初始种群元胞组质量;然后,对于经雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂3个阶段后产生的新元胞组,设计工厂间插入/交换和工厂内插入3种不同邻域结构以进行变邻域搜索;最后,提出基于优势解的机器搜索策略以避免基于规则的机器分配方法生成单一解的情况。仿真实验测试了不同规模的算例,通过与一些现有启发式算法的对比显示了所提算法获得了更好的近优解且收敛性能表现更佳,随着问题规模的增大,该优势更为明显,这说明了所提算法求解这类问题的有效性与优越性。 展开更多
关键词 分布式异构柔性流水车间 混合缓冲 不相关并行机 改进离散人工蜂群算法 机器分配
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基于ALA-VMD结合改进小波阈值的岩石破裂声发射信号去噪算法 认领 引用
5
作者 王婷婷 杨彦卓 +2 位作者 赵万春 史晓东 蔡萌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2026年第8期267-280,共14页
针对岩石破裂阶段中产生大量含噪声发射(acoustic emission,AE)信号的问题,提出一种基于人工旅鼠优化算法(artificial lemming algorithm,ALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合改进小波阈值(improved wavelet ... 针对岩石破裂阶段中产生大量含噪声发射(acoustic emission,AE)信号的问题,提出一种基于人工旅鼠优化算法(artificial lemming algorithm,ALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合改进小波阈值(improved wavelet threshold,IWT)的岩石破裂声发射信号处理方法;利用ALA对VMD的模态个数和惩罚因子进行寻优,计算分解出的模态分量与原始AE信号的相关系数,设置阈值将模态分量分为噪声分量与含噪分量;针对小波阈值降噪不能自适应地选取小波基函数与小波分解层数的问题,结合岩石破裂声发射信号的特点及去噪信号的信噪比与均方根误差筛选最优小波基函数与小波分解层数;然后对含噪分量进行IWT去噪并重构,得到降噪后的AE信号。通过对仿真信号和实测AE信号去噪,结果表明与现有算法相比,信噪比综合提升了44.63%,均方根误差降低了32.97%,表明ALA-VMD-IWT算法对噪声有明显抑制作用,降噪精度更高,可为后续利用岩石AE信号研究岩石特性提供参考。 展开更多
关键词 岩石破裂声发射信号 人工旅鼠优化算法(ALA) 变分模态分解(VMD) 改进小波阈值(IWT)去噪
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社会制造下低碳众包物流-异构车辆优化调度 认领 引用
6
作者 刘电霆 何孟 +2 位作者 代宣军 张祖琼 刘耀明 《现代电子技术》 北大核心 2026年第14期148-155,共8页
在社会制造和“互联网+低碳”配送模式的推动下,众包物流通过共享社会闲置资源来提高配送效率。针对此,探讨开放式多取送货点的路径问题,建立以配送成本为优化目标的数学模型,并设计融合多种策略的改进人工蜂鸟算法(IAHA)进行求解。该... 在社会制造和“互联网+低碳”配送模式的推动下,众包物流通过共享社会闲置资源来提高配送效率。针对此,探讨开放式多取送货点的路径问题,建立以配送成本为优化目标的数学模型,并设计融合多种策略的改进人工蜂鸟算法(IAHA)进行求解。该算法通过引入随机变量的Tent混沌映射策略来提升初始解质量,并采用余弦退火策略动态调整自适应引导因子以更新蜂鸟位置,当迭代次数超过阈值时,结合随机差分变异策略与引导因子更新位置,再利用指数衰减模拟退火策略进行局部搜索,以得到最优解。以桂林市某众包平台为例进行仿真分析,验证该算法的有效性。结果表明:IAHA比人工蜂鸟算法(AHA)、粒子群优化(PSO)算法的配送成本分别降低了7.61%、17.47%;联合配送比单独A、B、C车型配送成本分别降低了12.45%、7.57%、10.93%。在社会制造范式下,异构车型联合配送能够有效规避单一车型配送的资源冗余问题,并使配送成本显著降低。 展开更多
关键词 低碳物流 社会制造 众包模式 异构车辆 改进人工蜂鸟算法 配送效率
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疫区卡车-无人机协同配送路径规划:风险与效率兼顾 认领 引用
7
作者 刘长石 刘涛 +3 位作者 马敬仪 王凤 何鸣 汤柯 《中国安全科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期260-269,共10页
为有效降低疫区应急物流“最后一公里”的疫情传染风险,首先,设计卡车-无人机协同配送模式,基于传染病的传播动力学模型构建“基本再生数”函数量化各需求点的疫情感染人数;然后,以最小化所有需求点的疫情感染人数、最小化总配送时间为... 为有效降低疫区应急物流“最后一公里”的疫情传染风险,首先,设计卡车-无人机协同配送模式,基于传染病的传播动力学模型构建“基本再生数”函数量化各需求点的疫情感染人数;然后,以最小化所有需求点的疫情感染人数、最小化总配送时间为目标,构建卡车-无人机协同配送应急物资的路径规划模型,并结合模型多目标、非线性的特性,设计一种改进的多目标人工蜂群算法(IMOABCA)求解;最后,采用多类型算例开展试验。结果表明:IMOABCA能综合考虑疫区疫情、需求点分布与人口数量等情况,科学规划卡车-无人机协同配送应急物资的路径方案,不但能有效降低疫情传染风险,并能保障应急物资配送的时效性。与基础多目标人工蜂群算法(MOABCA)、非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求得的配送路径方案相比,IMOABCA求得规划方案的总感染人数分别减少922和746人,总配送时间分别节省3.71%和1.41%,任务完成时间分别缩短14.06%和3.6%。 展开更多
关键词 卡车-无人机协同配送 应急物资配送 疫情传染风险 路径规划 配送效率 改进的多目标人工蜂群算法(IMOABCA)
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地下空间异构无人系统分布式协同搜索路径规划方法 认领 引用
8
作者 詹浩 周同乐 +1 位作者 陈谋 杨家文 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期12-23,共12页
为解决地下空间中空地异构无人系统协同区域搜索效率低下的问题,本文综合考虑空中与地面障碍物的双重约束,构建了三维栅格地下空间模型。基于此,利用自适应高度的无人系统三维传感器模型,量化分析了探测距离对探测性能的影响,并采用信... 为解决地下空间中空地异构无人系统协同区域搜索效率低下的问题,本文综合考虑空中与地面障碍物的双重约束,构建了三维栅格地下空间模型。基于此,利用自适应高度的无人系统三维传感器模型,量化分析了探测距离对探测性能的影响,并采用信息素图机制,通过信息素的扩散与挥发动态更新环境信息。在分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)框架下,融合差分变异、三角形游走、高斯扰动和t分布自适应扰动策略,提出了一种融合信息素图机制的改进人工旅鼠算法(improved artificial lemming algorithm-pheromone map,IDALA-PM),以实现多空地异构无人系统的分布式实时路径规划。仿真结果表明,所提出的IDALA-PM算法能够有效完成地下空间搜索任务,相比传统算法,搜索效率提高了54.2%。 展开更多
关键词 地下空间 空地异构无人系统 协同搜索路径规划 DMPC IDALA-PM
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基于改进人工蜂鸟算法的主动配电网无功优化 认领 引用
9
作者 陈泽文 宁志毫 +1 位作者 曾进辉 周武定 《湖南工业大学学报》 2026年第3期24-32,共9页
随着众多分布式电源并入电网,主动配电网在应对分布式电源输出功率的不稳定性和协调配电网内多样化的无功补偿设备方面,正面临着严峻挑战。对于当前配电网中出现的电压偏移量过大、网损过高的问题,引入了一种基于PV曲线上支解与鞍点电... 随着众多分布式电源并入电网,主动配电网在应对分布式电源输出功率的不稳定性和协调配电网内多样化的无功补偿设备方面,正面临着严峻挑战。对于当前配电网中出现的电压偏移量过大、网损过高的问题,引入了一种基于PV曲线上支解与鞍点电压差值的新型电压稳定性指标,构建了旨在得到最低网络损耗、最小化电压偏移量以及提升电压稳定性的多目标函数优化模型。通过改进人工蜂鸟算法来求解上述模型,为提高算法的性能,引入了Tent混沌映射方法使种群分布更加均匀和引入变异操作避免算法陷入局部最优。在IEEE-33节点系统中进行仿真验证,结果表明,相较于传统算法,采用改进后的人工蜂鸟算法对该模型进行优化,能够显著减少电压偏移量并降低有功损耗,从而保障电网的稳定运行。 展开更多
关键词 主动配电网 改进人工蜂鸟算法 无功优化 Tent混沌
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基于改进人工蜂群算法的无线网络分布式链路调度研究 认领 引用
10
作者 田祎 朱天春 燕麒 《自动化与仪器仪表》 2026年第6期137-140,147,共4页
在无线网络中,干扰不仅具有动态时变性,还具有累积效应,这种累积干扰会严重降低通信链路的可靠性和吞吐量,使网络难以达到最优的资源配置状态,导致无线网络分布式链路质量下降。因此,提出基于改进人工蜂群算法的无线网络分布式链路调度... 在无线网络中,干扰不仅具有动态时变性,还具有累积效应,这种累积干扰会严重降低通信链路的可靠性和吞吐量,使网络难以达到最优的资源配置状态,导致无线网络分布式链路质量下降。因此,提出基于改进人工蜂群算法的无线网络分布式链路调度方法。考虑无线网络分布式链路的重叠情况与累积干扰确定干扰源位置,结合奇异值分解算法对干扰进行抑制。在对于无线网络干扰抑制情况下,以最小化最大链路利用率、最大化网络吞吐量为目标,构造分布式链路调度综合目标函数并确定相关的约束条件。应用融合邻域搜索步长自适应调整机制和选择性变异技术改进人工蜂群算法,利用改进后算法对目标函数进行求解,从而确定最佳调度方案。实验结果表明,该方法调度处理后,包含16条链路的无线网络总容量达到了191 Mbps,无线网络分布式链路调度效果好,达到了研究预期。 展开更多
关键词 无线网络 改进人工蜂群算法 信道分配 分布式链路 调度
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基于改进人工蜂群算法的飞机交流配电系统控制研究 认领 引用
11
作者 苑祺 《自动化应用》 2026年第4期11-14,共4页
深入探索了一种基于改进人工蜂群算法的飞机交流配电系统控制技术的设计与应用效果。以山东省某通用航空产业园配电系统升级工程为例,设计并实施了一套以分层控制与多目标优化为主的技术方案。工程验证发现,该方案对于提升系统冗余性、... 深入探索了一种基于改进人工蜂群算法的飞机交流配电系统控制技术的设计与应用效果。以山东省某通用航空产业园配电系统升级工程为例,设计并实施了一套以分层控制与多目标优化为主的技术方案。工程验证发现,该方案对于提升系统冗余性、优化负载优先级调度以及缩短故障处理时间具有明显的改善效果,能显著提升关键负载的供电连续性。实验结果表明,该技术将单发电机故障下的供电恢复时间由传统方案的500 ms缩短至28 ms,同时实现了负载优先级调度过程中零关键负载退网,双发电机失效时的系统恢复时间稳定控制在50 ms以内。因此,针对飞机交流配电系统的研究,可有效解决冗余不足、优先级管理缺失以及控制僵化等问题,对于提升通用航空制造业的电气保障水平具有一定的推广意义。 展开更多
关键词 改进人工蜂群算法 飞机交流配电系统 冗余优化 负载优先级调度 故障处理
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基于融合迁移学习的IPCNN串联型故障电弧检测研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 严灵潇 李斌 +1 位作者 舒嘉辉 张勇志 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第11期258-272,共15页
针对实际家庭环境中,家用负载故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的训练要求的问题。提出了一种融合迁移学习的改进双通道卷积神经网络(IPCNN)串联型故障电弧检测方法。首先,搭建家用负载串联型电弧故障实验平台,获取... 针对实际家庭环境中,家用负载故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的训练要求的问题。提出了一种融合迁移学习的改进双通道卷积神经网络(IPCNN)串联型故障电弧检测方法。首先,搭建家用负载串联型电弧故障实验平台,获取感性负载和阻性负载在发生串联故障时的一维电压信号,利用格拉姆角场将其转换为二维图像,形成新的图片数据集并将其送入源域上的双通道卷积神经网络(PCNN)模型中进行训练得到该模型的权重参数。然后通过迁移学习将源域上已训练好的权重参数迁移至目标域上的IPCNN模型中,加快模型训练时间,节省计算资源。同时,在IPCNN模型中加入了门控循环单元(GRU)和多头注意力机制(MSA)来提高模型计算效率和表达能力,并且在IPCNN模型中舍弃掉PCNN模型中的分类层,使用L2正则化支持向量机(L2-SVM)代替Softmax层进行分类任务控制模型的复杂度,从而提高模型的泛化能力。最后,针对模型中的学习率和神经元个数等超参数难以确定的问题,利用改进后的人工旅鼠算法进行优化,使其网络结构更加合理。通过对比实验,该模型对感性负载和阻性负载的平均识别准确率分别为97%和97.75%。证明所提方法克服了在数据稀缺的情况下导致模型识别精度低的问题,对于家用负载串联电弧故障的识别具有良好的成效。 展开更多
关键词 格拉姆角场 IPCNN 改进人工旅鼠算法 迁移学习 故障检测
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基于组合缓冲的分布式置换流水车间调度优化 认领 引用
13
作者 轩华 吕琳 《现代制造工程》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,... 针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,通过改进两分段Tent混沌映射产生初始工件序列群;然后,在雇佣蜂阶段采用基于自适应柯西变异的邻域搜索产生新工件序列,在跟随蜂阶段设计适应度选择策略和基于自适应柯西变异的逆序反转操作对工件序列进行优化,在侦察蜂阶段利用贪婪算法基于关键/非关键工厂更新未改善的工件序列;最后,通过大量算例仿真与多种算法对比,表明所提算法在合理的计算时间内可以得到较好的近优解。 展开更多
关键词 分布式置换流水车间调度 有限缓冲和零等待 混合人工蜂群算法 改进两分段Tent混沌映射 自适应柯西变异
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基于协同聚类与优化分解的时序卷积双向神经网络短期光伏功率预测方法 认领 引用 被引量：3
14
作者 张紫格 舒征宇 +2 位作者 刘颂凯 姚钦 童华敏 《分布式能源》 2025年第5期41-51,共11页
针对光伏发电功率因天气变化导致的间歇性和波动性从而导致预测精度较低的问题,提出一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM)网络和K均值(K-means)算法(S-Kmeans)的协同聚类、改进的人工旅鼠算法(improved artificial lemming algo... 针对光伏发电功率因天气变化导致的间歇性和波动性从而导致预测精度较低的问题,提出一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM)网络和K均值(K-means)算法(S-Kmeans)的协同聚类、改进的人工旅鼠算法(improved artificial lemming algorithm,IALA)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与时序卷积网络(temporal convolutional networks, TCN)-双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)联合构建的多层级短期光伏功率预测方法。首先,根据相关性分析选出关键气象因子,采用S-Kmeans的协同聚类将光伏数据划分为晴天、多云、阴雨3种典型天气类型。在此基础上,利用IALA对VMD参数组合进行自适应优化,实现光伏功率序列的最优分解,从而更好地捕捉信号的局部特征。最后,对每个子序列构建TCN-BiGRU模型,通过分量预测与全局重构得到预测结果,提升预测精度。实验结果表明,提出的优化模型在各项性能指标上均优于对比模型,验证了其在提高短期光伏功率预测精度方面的有效性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 变分模态分解(VMD) 改进人工旅鼠算法(IALA) 时序卷积网络(TCN) 双向门控循环单元(BiGRU)
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投资约束下偏远山区配电网电压与损耗协同优化的源-网-荷-储规划 认领 引用 被引量：2
15
作者 侯英 王文郁 +2 位作者 边海源 杨志强 陈书群 《智慧电力》 EI CSCD 北大核心 2025年第12期95-106,共12页
针对偏远山区电网投资受限、供电距离长所造成的电压质量差和有功损耗高等突出问题,提出一种创新的配电网源-网-荷-储协同规划方法。首先,从地理环境、经济条件、负荷特性等6个维度系统分析山区电网特征;其次,构建双层优化模型,用于优... 针对偏远山区电网投资受限、供电距离长所造成的电压质量差和有功损耗高等突出问题,提出一种创新的配电网源-网-荷-储协同规划方法。首先,从地理环境、经济条件、负荷特性等6个维度系统分析山区电网特征;其次,构建双层优化模型,用于优化光伏电站、无功补偿设备和储能系统的选址定容方案,并制定最优运行调度策略;最后,在算法设计上,上层采用改进的人工旅鼠优化算法,下层结合改进的非支配排序遗传算法与模糊隶属度方法进行求解。结果表明,所提模型在满足投资约束条件下,有效提升了电压合格率,改善了电压质量,并显著降低了线损率;同时,所采用的求解方法在精度与计算效率方面均明显优于传统方法,为偏远山区电网规划提供了新的技术支撑。 展开更多
关键词 偏远山区配电网 源-网-荷-储协同 投资受限 双层优化模型 改进旅鼠优化算法
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针对生鲜产品的JRD及其RFID投资决策模型的多策略改进算法优化研究 认领 引用
16
作者 刘亦郑 《物流科技》 2025年第18期6-10,共5页
生鲜多品种联合补货与配送(JRD)及其RFID投资决策模型[1]是一个NP难题。通过分析模型特征,文章提出改进人工蜂群(IABC)算法对模型进行求解,并采用大量数值算例验证算法的实用性,实验结果表明,IABC在收敛速度和求解质量方面均表现更好。... 生鲜多品种联合补货与配送(JRD)及其RFID投资决策模型[1]是一个NP难题。通过分析模型特征,文章提出改进人工蜂群(IABC)算法对模型进行求解,并采用大量数值算例验证算法的实用性,实验结果表明,IABC在收敛速度和求解质量方面均表现更好。研究成果扩展了人工蜂群算法的应用范围,使其能够处理更为复杂且实际的供应链优化问题,还为生鲜企业大规模投资RFID技术和运用JRD策略提供了有益参考。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 算法改进 RFID投资 联合补货与配送 生鲜产品
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配电网中基于人工鱼群算法的分布式发电规划 认领 引用 被引量：21
17
作者 杨文荣 吴海燕 +1 位作者 李练兵 王华君 《电力系统保护与控制》 EI 北大核心 2010年第21期156-161,共6页
应用人工鱼群算法对配电网扩展规划中分布式发电的选址和定容进行了优化,优化求解采用了两层人工鱼群算法的嵌套。外层对分布式发电的位置和容量进行优化,并将优化过程中生成的分布式发电个体加到线路扩展规划中,计及分布式发电对配电... 应用人工鱼群算法对配电网扩展规划中分布式发电的选址和定容进行了优化,优化求解采用了两层人工鱼群算法的嵌套。外层对分布式发电的位置和容量进行优化,并将优化过程中生成的分布式发电个体加到线路扩展规划中,计及分布式发电对配电网潮流的影响进行内层线路扩展规划。针对人工鱼群算法后期收敛速度慢、所得解精确度不高的问题,对基本人工鱼群算法进行了改进。通过对网架优化和分布式发电优化综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣,具体算例验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 配电网扩展规划 分布式发电 选址和定容 算法改进
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冗余机器人喷涂系统改进人工鱼群逆运动学求解算法 认领 引用 被引量：7
18
作者 刘雪梅 冯焱 +2 位作者 杨振 李爱平 卢军国 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1317-1323,共7页
针对一种带有冗余自由度的船舶分段机器人喷涂系统逆运动学问题,使用改进Denavit-Hartenberg(DH)参数法建立了机器人系统的运动学模型。以位姿误差最小及关节行程最短为目标,构建了冗余机器人逆运动学问题优化模型,提出一种改进人工鱼... 针对一种带有冗余自由度的船舶分段机器人喷涂系统逆运动学问题,使用改进Denavit-Hartenberg(DH)参数法建立了机器人系统的运动学模型。以位姿误差最小及关节行程最短为目标,构建了冗余机器人逆运动学问题优化模型,提出一种改进人工鱼群算法(IAFSA)对模型进行求解。IAFSA引入基于正态分布的视野范围及移动步长动态调整策略来改善解的精度并缩短计算时间,提高算法综合性能。与人工鱼群算法和混合改进人工鱼群算法进行了对比实验,实验结果表明IAFSA搜索能力强、收敛速度快、计算时间较短,逆解良好的精度和误差稳定性在SolidWorks Motion仿真中得到验证,体现了IAFSA算法在冗余机器人逆运动学求解问题中的有效性。 展开更多
关键词 改进人工鱼群算法 冗余机器人 逆运动学 正态分布衰减 船舶喷涂
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基于EMD和IABC-SVM算法的复合电压暂降源辨识方法 认领 引用 被引量：20
19
作者 陈晓华 吴杰康 +5 位作者 陈盛语 王志平 蔡锦健 杨国荣 许海文 彭宇文 《广东电力》 2022年第2期11-18,共8页
针对配电网中线路短路故障、大型感应电动机启动以及变压器投切等单一电压暂降源和由单一电压暂降源组合而成的复合电压暂降源导致的电压暂降现象,在MATLAB/Simulink中搭建改进的IEEE33节点配电网系统模型进行仿真分析和验证,提出一种... 针对配电网中线路短路故障、大型感应电动机启动以及变压器投切等单一电压暂降源和由单一电压暂降源组合而成的复合电压暂降源导致的电压暂降现象,在MATLAB/Simulink中搭建改进的IEEE33节点配电网系统模型进行仿真分析和验证,提出一种先对电压暂降信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),得到一系列固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后分别计算三相电压的各相电压前3阶IMF的能量熵和样本熵,可得到各相电压的特征向量,最后把它们组合起来作为一组特征向量的方法。针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子和核函数参数在寻优过程中容易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的人工蜂群(improved artificial bee colony,IABC)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建IABC-SVM分类器,再把提取到的特征向量进行归一化处理之后输入到构造好的IABC-SVM分类器中对样本进行训练与识别,并与粒子群算法优化支持向量机、极限学习机、BP神经网络和人工蜂群算法优化支持向量机这4种分类器进行对比,仿真结果表明所提出方法具有准确性和快速性,能够准确实现对9种不同的电压暂降源信号的辨识,有利于解决实际的工程问题。 展开更多
关键词 经验模态分解 改进人工蜂群算法 支持向量机 电压暂降源辨识 改进的IEEE33节点配电网系统
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基于改进人工蜂群算法的配电网故障恢复 认领 引用 被引量：8
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作者 李世光 吴娆 +2 位作者 高正中 齐亮 张春荣 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2016年第11期1269-1274,共6页
针对传统的配电网故障恢复算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进人工蜂群的配电网故障恢复方法。首先,跟随蜂按照适应度排序的选择策略(rank fitness selection)进行蜜源选择,此方法根据目标值将种群个体排序,按照... 针对传统的配电网故障恢复算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进人工蜂群的配电网故障恢复方法。首先,跟随蜂按照适应度排序的选择策略(rank fitness selection)进行蜜源选择,此方法根据目标值将种群个体排序,按照个体的序位来选择蜂源个体,保持了种群的多样性,避免了"早熟"现象;进而,侦查蜂采用变邻域搜索算法,通过改变拓展结构集的搜索范围获取新蜜源,同时考虑到配电网故障恢复多目标函数搜索的难度,将目标函数归一化后采用层次分析法进行整合,变为单目标函数优化问题;最后,对整合后的目标函数在传统配电网与含分布式电源的系统中进行优化求解,得到供电恢复方案。算例分析表明:文中所提方法与传统人工群群算法相比,迭代次数均减少40%以上,综合目标函数最大可增大11.55%。 展开更多
关键词 配电网 故障恢复 层次分析法 改进人工蜂群算法
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