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复杂光照下光伏阵列MPPT算法研究

电源技术 2022年第6期46卷 688-692页

作者：魏立明吴扬昀吉林建筑大学电气与计算机学院吉林长春130118

局部阴影条件下,光伏阵列的P-U曲线呈多峰状态,常规的最大功率点追踪(MPPT)算法在追踪最大功率点时容易陷入局部最优值。细菌觅食法具有较好的全局搜索能力,但传统细菌觅食法收敛速度慢,最大功率点跟踪效率不高,针对算法中的趋化步长以... 详细信息

局部阴影条件下,光伏阵列的P-U曲线呈多峰状态,常规的最大功率点追踪(MPPT)算法在追踪最大功率点时容易陷入局部最优值。细菌觅食法具有较好的全局搜索能力,但传统细菌觅食法收敛速度慢,最大功率点跟踪效率不高,针对算法中的趋化步长以及驱散概率进行改进,保证了种群中个体的优良性,使算法朝最优方向迭代。为了提高算法在临近全局最优点时的搜索精度,采用牛顿插值法近似拟合抛物线,根据拟合曲线可精确计算出最大功率点所在位置。通过Simulink建模仿真分析可知,改进算法相较于传统算法,不论在静态遮阴条件下还是动态遮阴条件下,都能够更快、更稳地寻找到光伏阵列最大功率点。

关键词：局部阴影最大功率点细菌觅食法趋化步长驱散概率牛顿插值法

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一种具有量子行为的细菌觅食优化算法

电子与信息学报 2013年第3期35卷 614-621页

作者：章国勇伍永刚谭宇翔华中科技大学水电与数字化工程学院武汉430074

为改善细菌觅食优化(BFO)算法中群体信息共享机制,增强算法的全局搜索性能,该文将细菌个体放在量子空间中描述,根据细菌群体信息建立量子化的势能阱模型,通过蒙特卡洛随机采样完成繁殖操作,使得细菌群能对整个空间进行搜索。针对BFO算... 详细信息

为改善细菌觅食优化(BFO)算法中群体信息共享机制,增强算法的全局搜索性能,该文将细菌个体放在量子空间中描述,根据细菌群体信息建立量子化的势能阱模型,通过蒙特卡洛随机采样完成繁殖操作,使得细菌群能对整个空间进行搜索。针对BFO算法中趋化步长一致的缺陷,该文提出了一种动态缩进控制策略,在保证算法收敛性的同时大大增加了个体全局寻优的几率。标准测试函数的仿真结果表明,所提出算法具有精度高、成功率大、全局寻优性能强的特点。

关键词：信息处理量子行为细菌觅食趋化步长动态缩进

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自适应变步长菌群优化算法

计算机工程与应用 2012年第33期48卷 29-33页

作者：陈建超胡桂武杜小勇广东商学院数学与计算科学学院广州510320 教育部数据工程与知识工程重点实验室北京100872 中国人民大学信息学院北京100872

针对菌群优化算法由于步长固定导致探索能力不强等缺陷,应用聚类思想自适应计算并调整细菌的趋化步长,体现了菌群之间的协同性和智能性行为,有效地提高算法的性能,比如探索能力和开发能力,特别是局部搜索和求精能力。在使用10个复杂的Be... 详细信息

针对菌群优化算法由于步长固定导致探索能力不强等缺陷,应用聚类思想自适应计算并调整细菌的趋化步长,体现了菌群之间的协同性和智能性行为,有效地提高算法的性能,比如探索能力和开发能力,特别是局部搜索和求精能力。在使用10个复杂的Benchmark函数所进行的对比实验中,所提出的算法在搜索能力和效率等方面优于其他典型算法的比率达到60%～90%,验证了改进算法是一种具有竞争力的优化算法。

关键词：菌群优化算法趋化步长聚类协同性

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自适应双向菌群优化算法

计算机应用研究 2012年第10期29卷 3645-3647,3668页

作者：胡桂武陈建超杜小勇广东商学院数学与计算科学学院广州510320 中国人民大学教育部数据工程与知识工程重点实验室北京100872 中国人民大学信息学院北京100872

提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果表明,在所有测试函数中,该算法在搜... 详细信息

提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果表明,在所有测试函数中,该算法在搜索能力和稳定性等方面优于其他典型算法的比率达到60%～90%,验证了算法的有效性。

关键词：菌群优化算法趋化步长聚类双向

基于改进的细菌觅食优化算法的群机器人协作搜索方法研究

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基于改进的细菌觅食优化算法的群机器人协作搜索方法研究

作者：杨蕊嘉吉林大学

学位级别：硕士

近年来,随着“911”事件、汶川地震等灾难的发生,全球范围内对在危险环境中可以长时间工作的机器人的需求越来越多。这些机器人可以在高温、低温、有毒污染、高压、强辐射等极端环境下取代人类实现繁琐的搜救任务,减少灾害对人类第二次... 详细信息

近年来,随着“911”事件、汶川地震等灾难的发生,全球范围内对在危险环境中可以长时间工作的机器人的需求越来越多。这些机器人可以在高温、低温、有毒污染、高压、强辐射等极端环境下取代人类实现繁琐的搜救任务,减少灾害对人类第二次的伤害。同时,近几年随着互联网、电子计算机的应用大范围的普及,机器人技术正在快速的成长,应用范围从制造业扩展至非制造业,智能机器人进入大家的视野来完成日常生活学习中简易的工作已然成为一种抵挡不住的趋势。虽然单机器人能够完成一些简易的工作,但是多机器人系统具有很多个体机器人不具有的优势,例如结构简单、灵活操作、形状娇小、操作性强等。并且系统中单个机器人可以独立完成某个任务,获得的环境信息更加全面,所以相比较而言多机器人系统完成任务效率更高、稳定性强,完成任务复杂程度高、信息传递速度快、定位信息准确。基于以上的优势,研究人员对多机器人系统的关注越来越多,研究越来越深入,它在各领域的应用自然更加广泛。随着研究人员对生物学研究的不断深入,通过模拟自然界中生物群体行为现象而提出的仿生智能算法得到的广泛的应用。本文主要是针对在复杂危险环境下,将群机器搜索应用在有毒/有害气体源搜索、灾后搜索和营救、反恐排爆等场合中,研究将新型生物启发式群智能算法——细菌觅食优化算法应用在群机器人系统搜索问题上,设置基于Levy分布的趋化步长,针对搜索过程中收敛速度较低这一缺点进行改善设计细菌觅食优化算法,使得群机器人能够精准并且快速地完成搜索任务。最后,设计多机器人任务搜索仿真系统,在该仿真系统上进行实验,验证了模型和算法的有效性,实现多机器人任务搜索的整个过程,并将基于改进的细菌觅食优化算法的目标搜索结果与基于粒子群算法的目标搜索结果、基于混合算法的目标搜索结果进行对比,验证本文所提方法具有可行性并且搜索效果更加良好。

关键词：多机器人系统任务搜索细菌觅食优化算法趋化步长 levy分布

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改进型细菌觅食算法求解FJSP问题

计算机与数字工程 2018年第6期46卷 1094-1098页

作者：王新刚衣鹏飞齐鲁工业大学济南250353

细菌觅食算法(BFO)作为一种新兴算法,已经被运用于不少领域。针对柔性车间调度问题。论文提出一种改进的细菌觅食优化算法,重点对趋化操作的运动步长以及翻转方向进行了改进,设计了自适应步长在三种情况下的变化值,并加强全局最优位置... 详细信息

细菌觅食算法(BFO)作为一种新兴算法,已经被运用于不少领域。针对柔性车间调度问题。论文提出一种改进的细菌觅食优化算法,重点对趋化操作的运动步长以及翻转方向进行了改进,设计了自适应步长在三种情况下的变化值,并加强全局最优位置与个体最优位置在翻转方向上的引导,避免算法早熟现象的发生。将改进型细菌觅食算法(IBFO)运用到解决柔性车间调度(FJSP)中进行仿真试验。通过经典算例实例分析,实验结果与标准细菌算法与改进遗传算法进行了分析对比,验证了论文改进算法有更好的收敛性和较高的寻优准确率。

关键词：细菌觅食算法柔性车间调度翻转方向趋化步长自适应步长