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基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识

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食品与发酵工业 2021年第2期47卷 153-159页

作者：宗原刘登峰刘以安江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 轻工过程控制教育部重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法(ant lion optimization with Levy flight a... 详细信息

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法(ant lion optimization with Levy flight and Cauchy mutation,LCALO),该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的收敛速度快,具有全局搜索能力和局部开发能力好的优点。最后将改进算法应用于黄酒发酵模型的参数辨识,仿真结果证明该算法具有较好的参数辨识能力。

关键词：蚁狮优化算法莱维飞行机制收敛速度黄酒发酵参数辨识

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基于人工势场法的多智能体编队避障方法

计算机应用 2018年第12期38卷 3380-3384,3413页

作者：郑延斌席鹏雪王林林樊文鑫韩梦云河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

编队避障问题是多智能体编队研究的关键问题之一。针对动态环境中多智能体编队避障问题,提出了一种基于人工势场法(APF)与布谷鸟搜索算法(CS)相结合的编队避障方法。首先,在动态队形变换策略的异构模式下,利用APF为多智能体编队中每个... 详细信息

编队避障问题是多智能体编队研究的关键问题之一。针对动态环境中多智能体编队避障问题,提出了一种基于人工势场法(APF)与布谷鸟搜索算法(CS)相结合的编队避障方法。首先,在动态队形变换策略的异构模式下,利用APF为多智能体编队中每个智能体规划避障;然后,针对APF在引力增量系数和斥力增量系数设置的局限性,利用CS中的莱维飞行机制思想,来随机搜索得到适应环境的增量系数。Matlab仿真实验结果表明,所提方法能够有效地解决复杂环境下多智能体编队避障问题,使用效率函数对实验数据进行评价及分析,验证了所优化方法的合理性和有效性。

关键词：多智能体编队人工势场法布谷鸟搜索算法莱维飞行机制随机搜索

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基于布谷鸟搜索算法的水质污染扩散仿真

计算机仿真 2022年第3期39卷 495-499页

作者：唐林旺李雪蓉麻欣宇王俊峰江西理工大学资源与环境工程学院江西赣州341000 江西省矿冶环境污染控制重点实验室江西赣州341000

传统水质污染扩散跟踪方法忽略了对水体横向扩散系数的考虑与计算,导致污染垂向跟踪结果与实际情况不符。为此,提出基于布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法的水质污染垂向扩散跟踪建模方法。以混合区域外边界的标准曲线特征尺度作为基础... 详细信息

传统水质污染扩散跟踪方法忽略了对水体横向扩散系数的考虑与计算,导致污染垂向跟踪结果与实际情况不符。为此,提出基于布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法的水质污染垂向扩散跟踪建模方法。以混合区域外边界的标准曲线特征尺度作为基础,建立流速分布函数,在各向同性的紊动条件下,获取水体垂向扩散系数。将沿着水深均匀流动量视作水体污染垂直方向上的流场,跟踪水体内水流垂向与污染物浓度变化,完成水质污染垂向扩散跟踪的建模。实验证明:所提模型与实际跟踪结果对比,垂向扩散系数基本相同,验证了模型所得结果符合真实情况。

关键词： CS算法垂向扩散系数跟踪建模莱维飞行机制水动力模型

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装配式建筑低碳施工机械配置多目标优化研究

装配式建筑低碳施工机械配置多目标优化研究

作者：张若珩北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,预制装配式等新型建筑产业化技术有效推进了建筑物施工阶段精细化管理、绿色施工减排降碳的进程,其施工阶段综合把控项目工期、成本和碳排量的目标,与科学配置机械方案具有显著相关性。目前施工机械配置优化的研究主要集中于铁... 详细信息

近年来,预制装配式等新型建筑产业化技术有效推进了建筑物施工阶段精细化管理、绿色施工减排降碳的进程,其施工阶段综合把控项目工期、成本和碳排量的目标,与科学配置机械方案具有显著相关性。目前施工机械配置优化的研究主要集中于铁路、公路、隧道等线性工程项目,且对低碳目标考虑不足。本文以装配式建筑为对象,研究装配式建筑施工阶段机械配置多目标优化问题,在兼顾项目工期、成本目标的同时,充分贯彻低碳施工理念,契合了当前建筑行业实现“低碳”目标的发展趋势。首先,构建了装配式建筑低碳施工机械配置优化模型。本文基于装配式建筑施工机械选型、多目标优化、低碳施工等现有理论,划分机械正常运行和怠工运行时间以精确核算施工碳排量,引入碳税概念以“碳成本”的形式进行对象转化,选取机械设备数量作为决策变量,建立了最小化“工期-成本-碳排量”的多目标优化模型。其次,引入莱维飞行机制改进了QPSO算法。根据莱维分布随机搜索策略的步长和尺度参数,改进了QPSO算法的粒子位置更新公式,提出符合工程特点的编码设计,以此弥补了QPSO算法运行后期粒子无法跳出局部最优、无法有效求得全局寻优结果的不足,结合五个标准函数进行算法性能测试,发现改进算法的搜索能力和求解效率得到显著提升。最后,选取某一装配式高层建筑外墙PC挂板吊装施工项目作为工程案例进行应用及模型和算法验证。根据工程项目机械实际使用情况,本文设置了648种施工机械配置方案,应用上述算法求解多目标优化模型;在此基础上,将多目标优化方案与单目标方案,以及仅考虑“工期-成本”双目标模型进行对比分析,结果表明,多目标优化方案的工期、成本及碳排量远低于原始方案,且加入碳约束的多目标优化模型对成本的控制力显著优于单目标和双目标方案,综合优化效果突出,可为装配式建筑低碳施工机械配置多目标优化提供切实有效解决方案。本文研究的主要贡献是,相较于已有的传统建筑工程机械配置优化研究,聚焦于装配式建筑,侧重“低碳”目标构建机械配置多目标优化模型,拓展了模型的适用范围,并设置了匹配施工实际需求的大量配置方案及求解算法,进一步提升了优化结果的可行性。

关键词：装配式建筑机械配置优化莱维飞行机制 QPSO算法

改进教与学算法在物流配送路径优化问题的研究

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改进教与学算法在物流配送路径优化问题的研究

作者：付帅辽宁科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国经济以及智能计算技术的不断进步,以大数据云计算为代表的现代化物流业正在蓬勃发展,其中物流配送服务是影响物流业发展的重要部分。通过智能计算分析出合理的配送优化路径,成为新形势下物流业未来发展创新的趋势。物流... 详细信息

近年来,随着我国经济以及智能计算技术的不断进步,以大数据云计算为代表的现代化物流业正在蓬勃发展,其中物流配送服务是影响物流业发展的重要部分。通过智能计算分析出合理的配送优化路径,成为新形势下物流业未来发展创新的趋势。物流配送是一种以道路为服务对象的弧路径优化问题,在很多现实应用中,为了符合实际需求会在问题基本模型的基础上增加多种约束条件,转化为带容量约束的弧路径问题(capacitated arc routing problem,CARP),如城市垃圾回收、道路洒水、物流配送等。因此,对CARP问题的研究具有很重要的实际价值。CARP问题的计算方法有很多,最常用的方法为采用智能优化算法近似求解,教与学优化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)作为一种新的连续随机群智能优化算法,具有很多优点,如算法简单易懂、可调参数少、求解速度快、精度高。课题以CARP问题为主要研究对象,针对基本教与学算法存在的问题与不足,提出一种改进教与学算法(LTLBO&CN)。首先采用随机键编码方式实现TLBO算法离散化,将标准教与学优化算法的自然数编码转化为随机键编码,随机生成一组实数序列码,将其元素按照大小排序依次编号,对应的编号即为服务弧编号,编号所形成的序列编码为初始个体。运用分割算法将其解码为可行的初始服务路径。其次,教与学算法在教学阶段学生成绩水平迅速向老师靠拢,导致减小种群多样性,莱维飞行机制特点是随机行走的过程中有相对较高的概率出现大跨步,可以增加种群多样性。因此在教学阶段对老师部分引入莱维飞行机制,增强老师自身知识水平。然后引入遗传算法交叉策略相互学习,通过交叉操作迅速提高算法的搜索能力,使同学们可以通过互相交流学习向班级中不同的同学请教不同学科的问题,提高自身学习水平。最后加入邻域搜索策略自学,学习阶段同学之间完成相互交流学习之后,利用四种邻域更新技术完成学生自学,增强算法局部寻优的能力。在算法测试部分,为了验证LTLBO&CN算法的有效性,首先利用连续函数测试,结果显示寻优性明显优于其他算法。其次利用CARP问题经典数据集测试,通过最优解百分比以及最优解的平均误差和最大误差与其他算法作比较,实验测试结果证明算法的寻优性和收敛精度均优于基本教与学算法和其他算法。最后选取真实乡村道路图模拟物流配送问题,测试LTLBO&CN算法在实际物流配送服务的有效性,算法结果证明优于其他算法,具有解决实际问题能力。

关键词：物流配送 CARP问题教与学算法莱维飞行机制交叉策略