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基于多目标粒子群算法的运动饮食推荐机器人研究

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自动化与仪器仪表 2024年

作者：刘响徐向前西安明德理工学院山东体育学院

此次研究提出一种基于多目标粒子群算法的运动饮食推荐模型，以推动个性化的运动和饮食建议机器人行业的发展。研究采用多目标粒子群优化的多标记多变量模型对个体的运动和饮食计划进行寻优，实现高度个性化的推荐。研究结果表明，提出... 详细信息

此次研究提出一种基于多目标粒子群算法的运动饮食推荐模型，以推动个性化的运动和饮食建议机器人行业的发展。研究采用多目标粒子群优化的多标记多变量模型对个体的运动和饮食计划进行寻优，实现高度个性化的推荐。研究结果表明，提出模型对特征提取的准确率在收敛后达到了83.71%，召回率稳定在75.19%，平均F1值达到了87.07%，同时该模型其他性能在测试中也表现良好。该模型能够根据用户的健康状况、运动饮食偏好等因素，为用户提供个性化的运动和饮食建议。此外，该模型还具有较高的准确性和稳定性，能够有效地处理各种复杂情况，为用户提供更加精准的建议。这种模型在运动饮食推荐领域具有广泛的应用前景，可作为当前运动饮食推荐机器人构建的核心模型。

关键词：多目标粒子群运动饮食机器人深度学习多标记多变量模型

基于数字孪生与多目标粒子群的轨道交通网拓扑结构模型

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微型电脑应用 2024年第7期40卷 191-194页

作者：杨迎卯温州市铁路与轨道交通投资集团有限公司浙江温州325000

针对当前轨道交通网拓扑结构模型动态调度能力较差,导致轨道交通线路拥堵的问题,构建基于数字孪生与多目标粒子群的轨道交通网拓扑结构模型。将目标区域基础信息整合为样本网格线统计量,选择城市轨道交通样本网格线。应用数字孪生技术... 详细信息

针对当前轨道交通网拓扑结构模型动态调度能力较差,导致轨道交通线路拥堵的问题,构建基于数字孪生与多目标粒子群的轨道交通网拓扑结构模型。将目标区域基础信息整合为样本网格线统计量,选择城市轨道交通样本网格线。应用数字孪生技术分析轨道交通线路运行状态,实现轨道交通动态调节。使用多目标粒子群算法根据目标函数对模型进行优化,得到最终交通网拓扑结构模型。至此,基于数字孪生与多目标粒子群的轨道交通网拓扑结构模型设计完成。构建实验环节,验证此模型应用效果。实验结果表明,此模型形态特征优于当前模型,在一定程度上降低了线路的拥堵程度,提升了交通运输水平。

关键词：数字孪生多目标粒子群轨道交通网拓扑结构交通量预测交通延误分析

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

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国防科技大学学报 2022年第4期44卷 52-59页

作者：李薪颖单梁常路屈艺张永南京理工大学自动化学院江苏南京210094

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算... 详细信息

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。

关键词：路径规划动态窗口法多目标粒子群多目标优化避障

基于多目标粒子群算法的污水处理智能优化控制

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化工学报 2017年第4期68卷 1474-1481页

作者：韩红桂张璐乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124

为了满足污水处理过程出水水质排放达标的同时降低运行能耗,提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立了基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计出一种... 详细信息

为了满足污水处理过程出水水质排放达标的同时降低运行能耗,提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立了基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计出一种污水处理多目标优化方法,利用多目标粒子群优化算法同时对污水处理自适应能耗和出水水质模型进行优化,获得溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对溶解氧和硝态氮浓度优化设定值进行跟踪控制,实现了污水处理过程的多目标优化控制。基于污水处理基准仿真平台BSM1的实验结果显示,该多目标优化控制方法不但能够保证出水水质达标,而且能有效降低污水处理过程的能耗。

关键词：污水处理过程智能优化控制多目标粒子群能耗模型出水水质模型

采用改进型多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度

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电网技术 2011年第7期35卷 139-144页

作者：刘刚彭春华相龙阳华东交通大学电气与电子工程学院江西省南昌市330013

电力系统多目标环境经济调度要求在满足发电成本最小的同时发电厂的污染气体排放也最小,为此提出了基于Pareto占优策略和拥挤距离排序方法的改进型粒子群算法求解该多目标问题。采用容量可动态调整的外部存档集合存储当前Pareto最优解,... 详细信息

电力系统多目标环境经济调度要求在满足发电成本最小的同时发电厂的污染气体排放也最小,为此提出了基于Pareto占优策略和拥挤距离排序方法的改进型粒子群算法求解该多目标问题。采用容量可动态调整的外部存档集合存储当前Pareto最优解,利用Pareto占优策略确定个体最优位置,进而根据粒子拥挤距离确定全局最优位置,并设置了动态惯性权重,引入了小概率变异机制,提高了算法搜索能力。算例结果验证了该算法的有效性。

关键词：环境经济调度多目标粒子群拥挤距离 Pareto 最优前沿小概率变异

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多目标粒子群算法在智能组卷中的应用研究

河南大学学报（自然科学版） 2013年第6期43卷 697-702页

作者：李俊张建国河南大学网络中心河南开封475001 中共漯河市委党校河南漯河462000

针对现有组卷算法存在效率低、非全局最优等问题,提出一种改进的多目标粒子群算法.算法基于密度熵提出了最优解的保留策略及全局最优粒子的选取策略,选用大部分多目标进化算法常用的测试函数ZDT1、ZDT2和ZDT3验证了算法的收敛性和多样性... 详细信息

针对现有组卷算法存在效率低、非全局最优等问题,提出一种改进的多目标粒子群算法.算法基于密度熵提出了最优解的保留策略及全局最优粒子的选取策略,选用大部分多目标进化算法常用的测试函数ZDT1、ZDT2和ZDT3验证了算法的收敛性和多样性.最后将算法应用于智能组卷中,实验结果表明,在试题库实体数量适中、分布合理的情况下,该算法的组卷质量和收敛速度都得到了明显的提高,所产生的试卷能够很好地满足各种组卷指标.

关键词：多目标粒子群智能组卷全局密度熵最优解

基于改进多目标粒子群优化的家庭用电策略研究

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数据通信 2023年第4期 47-54页

作者：徐良张胜王恒毅李文磊宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 国网磐安县供电公司浙江金华322300

为降低家庭用电花费、提高家庭用电满意度和稳定家庭用电波动,本文对包含光伏和储能元件的家庭用电多目标优化问题做了相关研究。首先,对家庭用电负荷进行分析并以此构建了家庭用电模型;然后,对多目标粒子群算法进行改进,并将之应用于... 详细信息

为降低家庭用电花费、提高家庭用电满意度和稳定家庭用电波动,本文对包含光伏和储能元件的家庭用电多目标优化问题做了相关研究。首先,对家庭用电负荷进行分析并以此构建了家庭用电模型;然后,对多目标粒子群算法进行改进,并将之应用于家庭用电的多目标优化;最后,经由算例测试函数计算和模型仿真测试,表明本文的改进多目标粒子群算法(IMOPSO)能获取到收敛度更高的家庭用电方案解集,具有更好的性能。

关键词：家庭用电策略负荷模型多目标粒子群

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基于多目标粒子群的坝电站坝基防渗排水优化

水利技术监督 2022年第11期30卷 166-168,213页

作者：周欣吉安市水利水电规划设计院江西吉安343000

为增强坝基的防渗排水能力,提升渗控效果,结合多目标粒子群,对坝电站坝基防渗排水模式进行优化设计。进行防渗帷幕基础布置,针对于坝基的现状,结合优化标准,计算出排水渗流扬压力,并设计多目标等效粒子群防渗排水优化模型。采用联合排... 详细信息

为增强坝基的防渗排水能力,提升渗控效果,结合多目标粒子群,对坝电站坝基防渗排水模式进行优化设计。进行防渗帷幕基础布置,针对于坝基的现状,结合优化标准,计算出排水渗流扬压力,并设计多目标等效粒子群防渗排水优化模型。采用联合排水法实现防渗排水优化。通过实例分析得到的结果证明,采用该方法对6个坝基进行防渗排水优化后,渗控比均控制在1.5以下,表明应用该方法进行优化能够使防渗结构的整体防渗效果得到了明显提升,具有实际的应用价值。

关键词：多目标粒子群坝电站坝基防渗排水优化电站维护防渗结构

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基于多目标粒子群的机器人轨迹优化

无线通信技术 2022年第1期31卷 56-61页

作者：邹洪彬俞建定崔玉宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

为提高工业机器人的工作效率,并延长其寿命,提出一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的轨迹优化方法。首先采用3-5-3多项式插值的方法,构造关节空间插值轨迹,以时间、能耗和冲击为指标建立目标函数,添加相应的约束条件,然后采用MOPSO求解... 详细信息

为提高工业机器人的工作效率,并延长其寿命,提出一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的轨迹优化方法。首先采用3-5-3多项式插值的方法,构造关节空间插值轨迹,以时间、能耗和冲击为指标建立目标函数,添加相应的约束条件,然后采用MOPSO求解多目标最优问题,得到Pareto最优解集合。对六自由度PUMA560机器人仿真结果表明:MOPSO算法能够有效地实现轨迹的多目标优化,得到理想均匀的Pareto分布。最后,根据实际工况选择某个解,利用多项式插值得到高阶连续的优化轨迹。

关键词：工业机器人 3-5-3多项式插值轨迹规划多目标粒子群