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基于改进鲸群算法的微网优化调度研究

基于改进鲸群算法的微网优化调度研究

作者：林放湖北工业大学

学位级别：硕士

随着全球变暖趋势的加剧,国家开始高度重视绿色发电方向的发展。能源危机与环境污染这些现实的压力,促使电网必须形成一种更加高效、更加灵活、更加清洁的电网形式。而与清洁高效的新能源发电伴生的,是其间断性与波动性。这些特性极大... 详细信息

随着全球变暖趋势的加剧,国家开始高度重视绿色发电方向的发展。能源危机与环境污染这些现实的压力,促使电网必须形成一种更加高效、更加灵活、更加清洁的电网形式。而与清洁高效的新能源发电伴生的,是其间断性与波动性。这些特性极大地威胁着电网的安全稳定运行。为了解决这个问题,采用能量调度技术对电网进行精细化协调是必不可少的。在这样的大背景下,微电网的优化运行成为了十分重要的研究方向。论文的主要研究方向包括以下三点:首先,基于传统智能优化算法的优缺点,提出一种混沌变异改进型鲸群算法,并将其用于微网模型优化求解。在分析鲸群算法的特性后,针对鲸群算法全局搜索能力不足的情况,提出将自适应权重和变异算子作为改进鲸群算法的手段。最后提出了采用自适应权重与混沌变异算子的鲸群算法。本算法弥补了鲸群算法全局搜索能力较弱的短板,提高了算法的实用性,有效支持了微网数学优化模型的求解。其次,基于考虑综合经济效益与环境保护的综合效益,建立微电网优化目标函数,并分析了风力发电、光伏发电、燃料电池等设备功率限制、功率爬坡限制下的约束条件。最后,本文根据建立的综合等效成本目标函数,运用改进的鲸群算法,基于一套微电网调度策略,通过控制储能设备与其他发电设备的出力对微电网运行进行调度优化。通过鲸群算法与粒子群算法、遗传算法的对比,混沌变异改进鲸群算法与高斯变异改进鲸群算法、柯西变异改进鲸群算法、Levy变异改进鲸群算法的对比,验证了混沌变异改进鲸群算法的可靠性与实用性。最后的结果证明在微网调度优化方面改进后的鲸群算法十分有效,在极大提高了收敛速度的情况下,还进一步提高了寻优精度。

关键词：微电网优化运行环境效益鲸群算法变异算子

基于改进鲸群算法的置换流水车间调度问题的应用研究

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基于改进鲸群算法的置换流水车间调度问题的应用研究

作者：王国顺辽宁科技大学

学位级别：硕士

置换流水车间调度问题通过合理的安排工件在机器上的加工顺序实现最大完工时间的最小化,从而达到提高生产效率和机器利用率的目的。然而,置换流水车间调度问题从本质上讲属于整数规划问题,是一类NP-Hard问题,它的求解方法一直受到研究... 详细信息

置换流水车间调度问题通过合理的安排工件在机器上的加工顺序实现最大完工时间的最小化,从而达到提高生产效率和机器利用率的目的。然而,置换流水车间调度问题从本质上讲属于整数规划问题,是一类NP-Hard问题,它的求解方法一直受到研究者的关注。为此,本文以置换流水车间调度问题为研究对象,并采用鲸群算法来求解置换流水车间调度问题。本文的主要工作包括:首先,传统的鲸群算法中搜索猎物行为是通过在解空间中随机选取一个点作为猎物位置,然后执行包围猎物操作。既然猎物位置是随机选择的,则通过包围行为产生的鲸鱼位置也是随机的,因此新产生的鲸鱼就有可能落在鱼群密度较大的区域,而不利于提高算法的全局搜索能力。为了克服上述的问题,本文提出基于拥挤度检测结果来调整鲸鱼位置,从而提高鲸鱼落在鱼群稀疏区域的概率,在一定程度上,平衡鲸群算法的全局开发性和局部勘探性。其次,由于鲸群算法是针对求解连续问题提出的,但实际流水车间调度问题属于整数规划问题。为此,本文采用按鲸鱼位置大小进行排序的整数编码,建立鲸鱼位置与调度可行解之间的一一对应关系,将改进鲸鱼算法应用到求解置换流水车间调度问题。再次,为了进一步提高鲸群算法解决整数规划问题的能力,本文改进鲸群算法中搜索猎物的策略,提出采用适应于整数规划的局部搜索策略(互换法、插入法和逆序法)生成鲸鱼位置,并采用基于拥挤度的选择策略选择鲸鱼,在一定程度上提高鲸群的多样性,改善鲸群算法的全局搜索能力。最后,为了验证本文所提出算法的有效性,将算法应用到求解不同规模的Taillard类和car类标准调度问题中,仿真结果证明了本文算法的有效性。

关键词：置换流水车间调度鲸群算法局部搜索策略智能计算

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基于鲸群优化粒子滤波的SLAM算法研究

基于鲸群优化粒子滤波的SLAM算法研究

作者：刘瑶西安科技大学

学位级别：硕士

同步定位与地图构建(SLAM)作为移动机器人实现自主导航的关键技术,在机器人研究领域占据重要地位。目前传统的SLAM算法运用在复杂环境中会出现定位与建图精度降低、稳定性变差等问题,严重影响实际应用。因此如何实现复杂环境下的高精度... 详细信息

同步定位与地图构建(SLAM)作为移动机器人实现自主导航的关键技术,在机器人研究领域占据重要地位。目前传统的SLAM算法运用在复杂环境中会出现定位与建图精度降低、稳定性变差等问题,严重影响实际应用。因此如何实现复杂环境下的高精度定位和建图是当前机器人领域的研究重点。本文围绕基于粒子滤波的FastSLAM算法展开研究,主要研究内容如下:针对粒子滤波定位算法中粒子退化与贫化问题,借鉴元启发式算法寻优的思想,将改进的鲸群算法引入粒子滤波,提出一种改进鲸群的粒子滤波算法(IWS-PF)。该算法引入最优邻域随机扰动策略调整最优粒子的选取方式,构造自适应权重因子修正位置更新公式,优化重要性采样后的粒子分布,改善粒子退化和贫化现象。经测试发现,相较于标准PF、BA-PF及PCSA-PF算法,IWS-PF算法的滤波精度分别提升了 21.4%、3.8%和2.7%。仿真结果表明,在给定粒子数目较少的前提下,IWS-PF算法仍具有较高的滤波精度,能够实现准确的状态估计。针对FastSLAM算法存在位姿估计精度较低、建图效果较差的问题,将改进的滤波器运用到FastSLAM算法中,提出基于鲸群优化粒子滤波的FastSLAM算法(IWS-FastSLAM)。该算法将FastSLAM中的原始滤波器替换为IWS-PF滤波器,采用粒子位置自适应更新方法改进FastSLAM的路径估计部分。经SLAM仿真器测试,相较于标准 FastSLAM、BA-FastSLAM 和 PCSA-FastSLAM 算法,IWS-FastSLAM 算法的定位精度分别提高了 43.4%、12.7%和6.9%。仿真结果表明,IWS-FastSLAM算法具有较高的位姿及路标估计精度和较好的稳定性,能够实现准确的定位与建图。利用基于ROS操作系统的移动机器人平台测试改进算法在真实环境中的性能。通过实验验证了改进算法能够利用较少的粒子构建精度更高、细节更完整的地图。该方法为移动机器人实现更准确的自主定位和导航提供了一种可靠的参考。

关键词：同步定位与地图构建移动机器人粒子滤波 FastSLAM 鲸群算法

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鲸群优化的粒子滤波算法研究

应用光学 2021年第5期42卷 859-866页

作者：武风波刘瑶朱代先王明博西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710600

针对标准的粒子滤波存在粒子贫化问题,提出了一种鲸群优化的粒子滤波算法。用粒子表征鲸鱼个体,模拟鲸鱼群体搜寻猎物的过程,引导粒子向高似然区域移动。将粒子滤波中粒子的状态值作为鲸鱼群的个体位置,将粒子的状态估计转化为对鲸鱼群... 详细信息

针对标准的粒子滤波存在粒子贫化问题,提出了一种鲸群优化的粒子滤波算法。用粒子表征鲸鱼个体,模拟鲸鱼群体搜寻猎物的过程,引导粒子向高似然区域移动。将粒子滤波中粒子的状态值作为鲸鱼群的个体位置,将粒子的状态估计转化为对鲸鱼群的寻优;通过鲸群的螺旋运动方式优化粒子的重要性采样过程,使粒子分布更加合理,对鲸群算法中的全局最优值引入最优邻域随机扰动策略,并在鲸鱼位置更新过程中加入自适应权重因子;选用一种典型的单静态非增长模型进行仿真测试。测试结果表明:提出的方法与传统的粒子滤波以及引力场优化的粒子滤波相比,在保证相同粒子数的前提下,算法的均方误差分别降低了28%和9%,证明了鲸群优化的粒子滤波算法具有更高的估计精度,并且在粒子数较少的情况下,可实现更准确的状态估计。

关键词：鲸群算法粒子滤波粒子贫化最优邻域状态估计

约束条件下基于改进免疫算法的项目工期进度优化

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南京理工大学学报 2023年第5期47卷 685-691页

作者：王淑苹冯为民黄良辉刘隽广东南华工商职业学院建筑与艺术设计学院广东广州510507 广东工业大学土木与交通工程学院广东广州510006 广东建设职业技术学院土木工程学院广东广州510440 武汉理工大学安全科学与应急管理学院湖北武汉430070

为了提高约束条件下项目工期进度优化水平,采用免疫算法(Immunity algorithms,IA)对工期进度目标函数进行优化求解,并采用鲸群算法(Whale swarm algorithm,WSA)对免疫算法进行改进,以进一步提高IA队项目工期进度的优化精度。首先,对项... 详细信息

为了提高约束条件下项目工期进度优化水平,采用免疫算法(Immunity algorithms,IA)对工期进度目标函数进行优化求解,并采用鲸群算法(Whale swarm algorithm,WSA)对免疫算法进行改进,以进一步提高IA队项目工期进度的优化精度。首先,对项目工期样本特征进行编码和向量化,确定约束条件和工期进度目标函数,然后以目标函数为抗原,建立IA工期进度优化模型。接着,采用WSA算法搜寻与抗原亲和度最高的抗体,通过WSA算法的猎物搜索、螺旋运动和包围运动等获得亲和度最高个体即为本次最优解。最后,IA根据抗体浓度可重新生成抗体,形成新的种群进行下次迭代求解最优适应度的抗体,获得的最优抗体即为工期进度调度结果。试验结果表明,在相同约束条件下,通过合理设置WSA参数和IA的浓度阈值,相比于其他工期进度优化算法,WSA-IA算法能够获得更优的工期和成本。

关键词：工期进度免疫算法约束条件鲸群算法

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基于变论域模糊控制的西瓜温室监测系统设计

基于变论域模糊控制的西瓜温室监测系统设计

作者：舒俊杰武汉轻工大学

学位级别：硕士

随着乡村经济振兴的大力推进,传统的农业生产模式已经无法满足生产需求,将信息技术与传统产业相结合已成必然趋势,以温室大棚为代表的设施农业迎来了新的发展机遇。在温室大棚系统中对温度的控制十分重要,本文结合温室西瓜种植的实际情... 详细信息

随着乡村经济振兴的大力推进,传统的农业生产模式已经无法满足生产需求,将信息技术与传统产业相结合已成必然趋势,以温室大棚为代表的设施农业迎来了新的发展机遇。在温室大棚系统中对温度的控制十分重要,本文结合温室西瓜种植的实际情况,设计了西瓜温室控温方法,开发了一套基于变论域模糊控制的西瓜温室监测系统。首先,本文对现有温室大棚存在的问题进行了分析,针对现有温室环境信息交互能力差、环境因子控制精度低的现状,提出了使用无线传感器网络结合变论域模糊控制的方法来设计温室环境监测系统。其次,以西瓜为研究对象,根据前人的研究成果和经验总结出了温室西瓜各生长期的适宜生长温度,选择了多项式曲线拟合的方法作为控温模型,选取了合适的温度控制阈值,基于此,本文制定了西瓜温室温度控制策略。在对核心控制算法研究中,针对现有变论域模糊控制优化算法存在的问题,提出了基于WOA(Whale Optimization Algorithm)的自适应变论域模糊控制算法,并进行了算法的性能测试,实验结果表明本文提出的算法在整体的性能上有显著的提升。最后,对系统进行了软硬件设计,先根据系统硬件结构对无线传感器网络、物联网网关和调控电路进行了设计。再根据系统软件结构,对系统中的无线传感器网络协调器节点和终端节点、物联网网关、服务器接口以及控温算法分别进行了设计。完成系统软硬件设计之后,对系统的各个模块进行了测试,其中包括硬件测试,无线传感器网络通信测试,物联网网关数据上传测试,上位机界面通讯测试,测试结果显示系统能达到预期设计要求。

关键词：西瓜温室温度控制策略变论域模糊控制鲸群算法无线传感器网络环境监测