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一种量子行为磷虾算法及其仿真分析

郑州大学学报（工学版） 2018年第6期39卷 43-49页

作者：刘振刘文彪鲁华杰海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001

针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为... 详细信息

针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为主种群和辅种群,各种群能够独立进化,并实现优良个体的交换.利用量子进化行为方式更新磷虾个体位置,引进delta势阱,将粒子势阱中心设置为最优个体位置,获取磷虾进化后的位置,并分别将主种群和辅种群个体采用不同的位置更新方式,提高种群勘探和开采的能力.对所提出的算法进行了收敛性分析,证明了所提出算法的收敛性能.最后利用基准函数进行了仿真对比分析,经仿真验证,所提出的CEQKHA能得到更优解,具备良好的优化性能.

关键词：磷虾算法协同进化量子多种群势阱

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基于磷虾算法的混合能源微电网优化调度

基于磷虾算法的混合能源微电网优化调度

作者：陈炽野华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着低碳经济的提出,可再生能源和清洁能源发电得到了快速发展。混合能源微电网以热电联供系统为核心,可再生能源发电为补充,凭借其供能形式多样、能源利用效率高、控制灵活和环境污染小等优势得到各国广泛的重视,现已成为第二代能源技... 详细信息

随着低碳经济的提出,可再生能源和清洁能源发电得到了快速发展。混合能源微电网以热电联供系统为核心,可再生能源发电为补充,凭借其供能形式多样、能源利用效率高、控制灵活和环境污染小等优势得到各国广泛的重视,现已成为第二代能源技术研究的重点。然而,其微电源种类繁多、控制复杂导致微电网优化运行问题上面临较多问题亟待解决。微电网优化调度是在满足微电网内电、热负荷需求及各类约束条件的前提下,协调各分布式发电单元出力,使其运行维护费用最低,从而减小电网运行成本,提高能源利用效率和环保效益。因此,对混合能源微电网优化调度的研究具有重要意义。本文主要对含热电联供系统、风力发电、光伏发电、蓄电池和电动汽车的混合能源微电网优化调度进行研究。首先,对微电源出力进行了精确建模,该建模方法综合考虑了可再生能源发电的随机性与波动性、燃气轮机动态热电产出比与发电效率、储能电池循环寿命以及电动汽车有序充放电,其模型仿真结果更加精确,具有实际应用价值。其次,针对优化过程中出现的微电源运行工况复杂、多约束、多变量等问题,提出了基于混沌局部搜索因子的改进磷虾算法(Modified Krill Herd Algorithm, MKH),并运用该算法对模型求解,并选取典型测试函数对算法寻优能力、收敛速度等性能进行测试。测试结果表明,MKH算法较原始KH算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度。最后,建立了包含燃料费用、系统购售电费用、微电源折旧费用和运行维护费用的目标函数,同时考虑功率平衡、微电源出力等约束条件。在满足各类约束条件的前提下,利用改进的磷虾算法求解目标函数。通过以北方某微电网为实际算例进行仿真,计算在不同运行方案下微电网运行维护费用及收益,得到该微电网最佳运行方案,并验证了上述模型及算法的有效性。

关键词：磷虾算法微电网优化调度电动汽车有序充放电分时电价

基于磷虾算法的癌症微阵列数据特征选择方法研究

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基于磷虾算法的癌症微阵列数据特征选择方法研究

作者：侯金翠河南大学

学位级别：硕士

随着基因芯片技术在癌症研究中被广泛应用,大量有价值的微阵列数据被迅速积累,利用这些数据进行癌症标志物挖掘是生物信息领域的研究重点。微阵列数据为从分子层次上对癌症进行诊断、分型、致病机理的研究以及药物的快速开发提供了极大... 详细信息

随着基因芯片技术在癌症研究中被广泛应用,大量有价值的微阵列数据被迅速积累,利用这些数据进行癌症标志物挖掘是生物信息领域的研究重点。微阵列数据为从分子层次上对癌症进行诊断、分型、致病机理的研究以及药物的快速开发提供了极大的便利,对癌症的早期诊断和治疗具有重要的研究意义和应用价值。然而,这些数据具“高维度小样本”的特点,其中包括大量噪声或冗余基因。面对这些数据医学专家在短时间内很难高效的对其进行分析。如果直接通过数据分析算法对这些数据进行建模处理,过多噪音和冗余的特征将极大降低算法的性能,提高计算复杂度,造成“维数灾难”。针对这一问题最有效的解决办法是特征选择(Feature Selection,FS)。特征选择已被用作降低数据维度的有效方法,并且在生物医学领域引起了越来越多的关注。其中,基于wrapper的特征选择方法利用特征子集的分类性能来获取最佳特征子集,因其具有更高的分类精确度和灵活性受到了广泛关注。搜索算法是wrapper方法中最重要的组成部分,对该方法的性能有很大影响。基于种群机制的元启发式算法通常作为wrapper方法的搜索算法。磷虾群优化算法是近年来提出的一种高效的元启发式算法,已经被广泛应用到经济负荷分配、训练神经网络和网络优化等问题当中。本文对磷虾算法进行改进,并将其应用到癌症微阵列数据特征选择中,主要研究成果如下:(1)针对二进制磷虾算法(Binary Krill Herd,BKH)在微阵列数据特征选择中存在搜索特征子集能力不足,易陷入局部最优和过早收敛的问题,本文提出改进的二进制磷虾算法,简称IGMBKH。首先,IGMBKH算法基于信息增益(Information Gain,IG)值选择一些排名靠前的特征用于指导初始解的构建以获得更好的初始种群。其次,在改良的二进制磷虾(Modified Binary Krill Herd,MBKH)算法迭代搜索阶段将混沌记忆权重因子引入到算法的操作算子中以促进磷虾算法进行更深入挖掘和开发,从而进一步增强算法的搜索能力。最后,为了避免陷入局部最优和过早收敛,在磷虾算法中使用双曲正切函数和自适应传递因子将磷虾个体的位置映射在二维空间。在六个癌症微阵列数据中的实验结果表明,与BKH、MBKH、其他经典和新近的特征选择算法相比,IGMBKH算法在使用更少特征数的情况下可以达到更高分类精度。在癌症微阵列数据特征选择中,IGMBKH算法可以进行更深层次的搜索,具有更强的搜索能力。因此,该算法可以作为理想的预处理工具,能够有效的对高维微阵列数据进行降维,更好的挖掘癌症数据中的特征。(2)改进二进制磷虾算法IGMBKH在搜索特征子集方面具有较强的竞争力,但相对来说单个磷虾算法IGMBKH存在收敛速度慢的不足,而二进制黑洞算法(Binary Bl ack Hole Algorithm,BBHA)是一个为数不多收敛速度快的算法。鉴于两个算法之间的互补性,本文提出一个自适应划分双种群的混合磷虾黑洞算法,简称IGMBKH-BBHA。IGMBKH-BBHA算法通过使用自适应划分规则控制种群中不同个体的数量以动态调控磷虾算法MBKH与黑洞算法BBHA的关系从而达到两个算法优势互补的目的。实验结果表明提出的混合磷虾黑洞算法IGMBKH-BBHA的收敛性和分类性能较单独磷虾算法和黑洞算法有一定的提高。然后测试并讨论了三种不同filter方法初始化MBKH-BBHA种群对算法性能的影响。最后通过对混合算法所选特征进行基因分析进一步验证了该方法筛选癌症生物标志物的性能。该方法在筛选癌症生物标志物中具有一定的参考意义,可以为相关研究者研究癌症与基因之间的关系提供新的有价值的信息。

关键词：特征选择磷虾算法信息增益黑洞算法自适应划分规则

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基于改进磷虾算法的UCAV机动决策方法

基于改进磷虾算法的UCAV机动决策方法

第五届中国航空科学技术大会

作者：贾英杰魏政磊赵俊杰陈洪严琦中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所

机动决策技术是提升无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle, UCAV)在复杂空战环境下作战能力的重要支撑,也是空战智能化研究的核心。战场环境信息具有明显的不确定性和不完备性特点,针对UCAV在陌生空战环境下的机动决策问题,首... 详细信息

机动决策技术是提升无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle, UCAV)在复杂空战环境下作战能力的重要支撑,也是空战智能化研究的核心。战场环境信息具有明显的不确定性和不完备性特点,针对UCAV在陌生空战环境下的机动决策问题,首先研究了具有鲁棒性的空战态势目标函数,然后提出一种基于改进磷虾算法的UCAV机动决策方法,对机动决策控制量寻优,解决UCAV自主空战的核心问题。最后通过仿真模拟了高难度、高对抗性的空战机动决策任务。研究结果表明,该方法具备较高的鲁棒性,能够助UCAV生成具有攻击占位的轨迹,提升其在复杂战场环境下的机动决策能力。

关键词：无人作战飞机机动决策磷虾算法态势目标函数

来源： cnki会议评论

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磷虾群优化的改进粒子滤波算法

哈尔滨工业大学学报 2020年第2期52卷 186-192页

作者：朱震曙蒋长辉薄煜明吴盘龙南京理工大学自动化学院

标准的粒子滤波存在着权值退化问题,重采样可以解决权值退化问题,但也会带来样本贫化现象.为解决样本贫化问题,提出了一种利用磷虾群优化的改进粒子滤波算法.该算法结合粒子滤波的求解过程,以磷虾个体的诱导、觅食和随机扩散运动引导粒... 详细信息

标准的粒子滤波存在着权值退化问题,重采样可以解决权值退化问题,但也会带来样本贫化现象.为解决样本贫化问题,提出了一种利用磷虾群优化的改进粒子滤波算法.该算法结合粒子滤波的求解过程,以磷虾个体的诱导、觅食和随机扩散运动引导粒子向高似然区域移动.首先,将粒子滤波中粒子的状态值作为磷虾群的个体位置,从而将粒子的状态估计转化为磷虾群的寻优;其次,针对粒子滤波的特点,分析了磷虾算法中可以改进的参数,对磷虾算法中个体诱导、觅食运动的权值设计了新的动态更新策略,保证算法前期全局快速寻优后期局部精确寻优,同时为保持粒子的多样性,对磷虾个体进行遗传算法中的交叉操作,并设计了新的交叉概率更新公式;最后,在标准磷虾算法的基础上分析了改进算法的收敛性,并选用一种单静态非增长模型进行仿真试验.仿真结果表明,所提出的算法与标准粒子滤波以及粒子群、蝙蝠算法优化的粒子滤波相比具有更高的状态估计精度和更小的均方根误差,粒子的分布更合理.

关键词：磷虾算法粒子滤波样本贫化非线性交叉多样性

考虑运输时间的MapReduce模型下的同类机调度研究

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系统科学与数学 2019年第11期39卷 1741-1755页

作者：黄基诞郑斐峰徐寅峰刘明东华大学旭日工商管理学院上海200051 同济大学经济与管理学院上海200092

MapReduce模型在大数据处理及机器调度方面日趋重要.针对MapReduce模型中的每个工件由Map和Reduce两道加工工序组成,其中Map工序允许分割成若干个子任务,并在多台同类机上并行加工,而Reduce工序只能在该工件的Map工序里的子任务全部加... 详细信息

MapReduce模型在大数据处理及机器调度方面日趋重要.针对MapReduce模型中的每个工件由Map和Reduce两道加工工序组成,其中Map工序允许分割成若干个子任务,并在多台同类机上并行加工,而Reduce工序只能在该工件的Map工序里的子任务全部加工完后才能启动加工,且Reduce工序不能分割,即只能在一台机器上连续加工.在实际生产中,重型工件的两个相邻工序若分配给不同机器,则工件在机器之间需要一定的运输时间.结合工件的到达时间约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,设计了采用单纯形差分变异策略的改进磷虾算法来求解模型.利用数值仿真实验,与基本磷虾算法、遗传算法及CPLEX计算结果进行对比.测试结果说明了所提出的改进磷虾算法在解的质量和运行时间方面均优于基本磷虾算法、遗传算法,验证了模型与算法改进的有效性.

关键词：运输时间同类机调度 MapReduce 磷虾算法混合整数规划

基于组合模型的电力用户用电行为分层分类方法

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电力系统及其自动化学报 2023年第5期35卷 82-88,94页

作者：肖庆追李捷陈鹤峰魏彩娥广东金融学院互联网金融与信息工程学院广州510520 广东工业大学应用数学学院广州510520 广东金融学院创业教育学院广州510520

针对电网企业对电力用户进行精细化管理需求,提出一种组合模型实现对“正常”、“窃电”、“漏电”和“计量异常”4种用电行为的分层分类。首先,利用电压不平衡度等3维特征对高维用电数据进行降维表征,然后提出磷虾算法优化的一类支持... 详细信息

针对电网企业对电力用户进行精细化管理需求,提出一种组合模型实现对“正常”、“窃电”、“漏电”和“计量异常”4种用电行为的分层分类。首先,利用电压不平衡度等3维特征对高维用电数据进行降维表征,然后提出磷虾算法优化的一类支持向量机KH-OC-SVM(krill herd optimized one-class support vector machine)分类器将特征向量自动划分为“正常”和“异常”2类,最后利用所提基于密度的K-均值(K-means)聚类算法对“异常”数据进行分析,将其自动划分为“窃电”“漏电”和“计量异常”3种异常用电行为。算例结果表明,所提方法能够有效实现电力用户用电行为的自动分类。

关键词：异常用电分层分类特征提取基于密度的K-均值聚类磷虾算法

基于关键链的多输变电工程协同时间成本优化研究

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建筑经济 2021年第S1期42卷 249-255页

作者：余波姚志华袁法培钟鹏国网杭州供电公司浙江杭州310014 浙江启程电子科技股份有限公司浙江杭州310004

项目管理规划是保障输变电工程项目时间成本管控的核心要素之一。针对多输变电工程项目协同管理规划,考虑输变电工程特点,对已有关键链方法进行改进,提出更适合于输变电工程不确定特征的缓冲期计算方法。综合考虑各施工活动中时间协调... 详细信息

项目管理规划是保障输变电工程项目时间成本管控的核心要素之一。针对多输变电工程项目协同管理规划,考虑输变电工程特点,对已有关键链方法进行改进,提出更适合于输变电工程不确定特征的缓冲期计算方法。综合考虑各施工活动中时间协调关系、资源协调关系、每日和整体资源约束,建立多输变电工程项目的成本—时间多目标优化模型,采用改进磷虾群算法优化计算帕累托最优解集合。结合算例仿真结果和算法分析证明模型和算法的有效性,并采用灵敏度分析法分别分析影响总工期和总成本的关键施工资源及其组合。

关键词：关键链多输变电工程多目标优化磷虾算法项目管理规划

关于金矿石生物氧化预处理过程ORP预测研究

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计算机仿真 2016年第6期33卷 310-314页

作者：李娜南新元陈剑楠新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830047

生物氧化预处理过程能有效地处理高砷高硫,难处理金矿石。细菌与矿浆之间的反应是一个复杂、多相混合的生化反应。预处理过程是一个非线性、多变量和多参数影响的复杂工业过程。氧化还原电位(ORP)是生物氧化预处理过程中体现细菌活性的... 详细信息

生物氧化预处理过程能有效地处理高砷高硫,难处理金矿石。细菌与矿浆之间的反应是一个复杂、多相混合的生化反应。预处理过程是一个非线性、多变量和多参数影响的复杂工业过程。氧化还原电位(ORP)是生物氧化预处理过程中体现细菌活性的关键因素,但在工业现场ORP波动频繁,无法准确测量,很难建立ORP的精准数学模型。提出建立基于机器学习的LSSVM预测模型,采用改进的磷虾(KH)算法对它的参数进行优化,以工业现场的实际生产数据为背景进行预测,通过仿真分析并与已有文献中的研究结果进行对比,验证了改进模型具有更好的效果。

关键词：生物氧化预处理氧化还原电位最小二乘支持向量机预测磷虾算法