基于群智能的集中供暖系统水力管网控制策略优化

针对集中供暖系统管网水力失衡、流量供需失衡问题提出一种基于群智能的新型分布式优化算法.首先以系统输配送能耗最小为优化目标,将其分解为管网调节阀开度优化和换热站并联水泵运行优化两个子问题求解;其次建立调节阀模型和管网水力模型,在此基础上进行调节阀开度的优化,从而计算出系统最小供回水压差;然后基于改进的交替方向乘子法完成并联水泵的优化运行;最后以集中供暖系统实例验证算法性能.实验结果表明:相比传统集中式求解算法,该算法不受水利管网规模限制,利于实现工程中即插即用;相比其他分布式算法,该算法不仅求解速度快,而且可以得到较优的管网运行策略,节能效果较为显著.     

中央空调系统并联水泵节能优化群智能控制算法

本文针对现有中央空调系统中并联水泵优化算法在群智能控制方面适应性不足问 题,提出了一种基于群智能平台的并联水泵优化算法。首先建立了并联水泵工作特性模型及 适应度函数,其次提出了一种分布式的估计算法,每个水泵通过与相邻水泵交互信息完成对 并联水泵运行的优化,最后分别以大小相同冷冻水循环泵系统和大小不同冷冻水循环泵系统 进行仿真验证并同时与集中式估计算法做对比。结果表明,该分布式算法可在满足末端流量 需求的情况下,对大小相同并联水泵进行台数配置和转速比优化;在末端流量变化时,不同 大小水泵可通过转速比等比例调节,实现对转速比的优化。     

多运动体分布式最优编队构型形成算法

针对分布式通信条件下的多运动体编队构型形成问题进行研究.考虑到个体的有限通信与感知能力,传统集中式求解算法无法适应实际需求,提出一种基于分布式交替映射凸优化的分布式时间最优编队构型形成算法,使得个体间仅依赖局部通信与局部计算实现编队构型的快速形成;将该问题建模为含有等式约束的分布式Minimax凸优化问题,提出基于虚拟等式约束函数的分布式交替映射凸优化算法实现求解;根据求解结果,各运动体采用RVO避障策略实现最优构型形成.针对含有100个运动体的最优编队构型形成问题进行仿真,验证了所提出算法的有效性.     

求解约束优化问题的改进果蝇优化算法及其工程应用

针对基本果蝇优化算法收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部极值以及算法候选解不能取负值等不足,提出一种用于解决约束优化问题的改进果蝇优化算法.该算法利用果蝇个体历史最佳记忆信息和种群全局历史最佳记忆信息构建多策略混合协同进化的搜索机制,以达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也能够较好地避免算法的早熟收敛问题;通过种群最优信息的实时动态更新和局部深度搜索策略的引入,进一步提高该算法的收敛速度和收敛精度.采用13个基准测试函数和2个工程优化问题来验证所提出算法的可行性与有效性,仿真实验结果表明,与其他典型智能优化算法相比,所提出的优化算法具有全局搜索能力强、稳定性好、收敛速度快、收敛精度高等优势,可有效解决复杂的约束优化问题.     

使用网络节点信息传递策略的分布式优化新算法

本文基于统计学习中众所周知的信度传播理论来研究非线性凸优化问题的分布式算法.通过对优化问题中的网络图中节点上和节点之间的计算以及信息传递过程的深入研究,结合信度传播理论得出适合分布式优化算法的信息传递策略.在集中式经典牛顿法和原始对偶方法框架下,所提分布式算法通过网络中的信息传递策略来完成设计.所提的分布式牛顿–拉夫森算法在无圈连通图情形下是集中式牛顿法的分布式实现.所提分布式原始对偶算法在无圈图情形下有集中式原始对偶算法的收敛效果,且对于有圈连通图也有较好的适应性和鲁棒性.仿真实验说明了我们所提信息传递策略和算法的收敛效果和适合的应用场景.     

认知无线网络中基于多用户公平性的功率分配

研究认知无线网络中保证多用户场景下保证用户速率需要的功率分配问题.提出了保证用户公平性的最小化用户实际传输速率与期望速率差值的优化模型,给出了一种集中式功率分配算法1;为了减少减少迭代次数,提出了一种改进的集中式算法2;最后给出了一种分布式的求解算法3.仿真结果表明三种求解算法都收敛于最优解,且集中式算法2的迭代次数明显小于集中式算法1,分布式功率分配算法有利于减少实现的复杂度.     

果蝇优化算法的进展研究分析

果蝇优化算法作为一种新兴的群智能优化算法,具有结构简单、调节参数少、可操作性强和全局寻优快等特点,使其相较于其他智能算法更容易理解和实现,因此自其提出之日起便受到广泛的关注与研究。综述了果蝇优化算法的设计思想,围绕现有的改进方法和相关应用进行重点分析,分析了果蝇优化算法的研究进展,包括候选解产生机制、多种群协同搜索、飞行策略等方面的改进以及在复杂函数优化、参数优化、调度及物流问题等方面的应用,最后提出果蝇优化算法未来值得关注的研究方向和内容。     

反向认知的高效果蝇优化算法

针对果蝇优化算法的早熟收敛问题,提出一种基于最优和最差个体协同学习的果蝇优化算法。该算法通过在进化方程中添加向最差个体学习的改进策略,优化进化方程,增强算法跳出局部最优、寻找全局最优的能力。对经典测试函数的仿真结果表明,该算法具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上比其他算法有较大的提高。     

基于差分演化的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证,结果表明,与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比,新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。     

基于分布式策略的直流微电网下垂控制器设计

本文研究了分布式控制策略下直流微电网的负荷分配和电压平衡问题. 给出一种新的基于分布式策略的下垂控制器设计方法, 能够在统一的框架下实现直流微电网负载共享和电压平衡. 首先,将直流微电网的负载共享和电压平衡问题转化为多目标优化问题, 其性能指标与微源的容量密切相关. 然后, 通过求解多目标优化问题获得实现负载共享和电压平衡的集中式控制策略, 并给出下垂控制器的设计方法. 为了降低系统的通信负担, 给出一种新的只需与邻居节点交换信息的分布式控制策略, 通过理论分析可知该分布式控制策略能够收敛到多目标优化问题的最优解. 最后, 通过对新能源汽车充换电站系统的仿真验证了本文提出的方法的有效性.     

换热站的变频调速控制系统

本文介绍了城市集中供热换热站的补水泵和循环泵的变频调速方式，并用实例说明控制方法和计算出节能率。     

基于MapReduce和IFOA的并行密度聚类算法

针对大数据下密度聚类算法中存在的数据划分不合理、参数寻优能力不佳、并行性能较低等问题,提出一种基于IFOA的并行密度聚类算法(density-based clustering algorithm by using improve fruit fly optimization based on MapReduce,MR-DBIFOA)。首先,该算法基于KD树,提出网格划分策略(divide gird based on KD tree,KDG)来自动划分数据网格;其次在局部聚类中,提出基于自适应搜索策略(step strategy based on knowledge learn,KLSS)和聚类判定函数(clustering criterion function,CCF)的果蝇群优化算法(improve fruit fly optimization algorithm,IFOA);然后根据IFOA进行局部聚类中最优参数的动态寻优,从而使局部聚类的聚类效果得到提升;同时结合MapReduce模型提出局部聚类算法DBIFOA(density-based clustering algorithm using IFOA);最后提出了基于QR-tree的并行合并局部簇算法(cluster merging algorithm by using MapReduce,MR-QRMEC),实现局部簇的并行合并,使算法整体的并行性能得到加强。实验表明,MR-DBIFOA在大数据下的并行效率更高,且聚类效果更好。     

一种滚动轴承故障诊断方法

针对基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中支持向量机的参数优化问题,提出一种改进的果蝇优化算法,即以模式分类准确率作为果蝇味道浓度函数,并采用该算法来优化支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数;基于改进果蝇优化算法和支持向量机对滚动轴承的故障模式进行分类诊断,结果表明改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度和寻优效率,基于该算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法具有较高的分类准确率。     

改进果蝇算法在净化除钴过程锌粉量优化设定中的应用

本文提出一种基于细菌迁徙的自适应果蝇算法(CAFOABM),用于求解净化除钴过程锌粉添加量优化设定问题.首先从净化除钴的反应机理出发,通过引入除钴率建立锌粉添加量与氧化还原电位值、出口钴离子浓度间带约束的非线性优化设定模型;为了避免果蝇算法在迭代寻优过程中出现停滞现象,CAFOABM引入多种群并行搜索策略和改进搜索算子对搜索状态的转移规则进行改进;并采用区分可行解与不可行解法进行约束处理,保留一定比例的不可行解个体,有效避免了有用解信息的丢失.实际生产数据验证结果表明,CAFOABM算法优化设定的锌粉添加量与人工操作的经验数据相比减少7.83%,出口钴离子浓度满足实际生产要求且趋于平稳.     

融合学习策略与导向果蝇机制的气味源主动定位方法研究

工业生产过程中常发生由有害气体泄漏引起的火灾或爆炸事故,利用载有气体传感器的移动机器人实时监测并搜索定位泄漏气体源是预防重大事故的有效方法,而高效的搜索策略是保证机器人快速准确定位气味源的关键因素.现有的气味源搜索算法存在定位成功率不高和对气味源定位不准的问题,本文提出一种将仿生果蝇算法和学习策略相融合的气味搜索策略.针对传统果蝇算法易陷入饱和收敛的问题,提出一种新的导向果蝇极值更新方式;针对寻优不精的问题,进一步提出一种基于学习策略的导向果蝇气味源搜索算法(OCGFOA).仿真实验结果表明OCGFOA算法完成定位速度更快且离泄漏气味源位置更近,其定位效果更能满足对危险气味源定位的要求;最后,在物理场景下进行气味源主动定位验证实验,证明本文所提算法在实际场景下也具有可行性.     

基于混合果蝇优化算法的选址-库存联合优化策略

针对装备维修保障仓库系统运营费用高、仓库点位布局不合理、备件库存结构不合理等问题,建立以多品种联合补货问题为基础的装备维修备件仓库选址-库存控制决策联合优化模型,模型可用于求解仓库的开设位置、维修活动需求点的指派情况、仓库补货时间以及库存水平等.根据模型的结构特点,利用多种群协同进化的方法改进传统果蝇优化算法的位置更新方式,设计一种内外两层搜索策略的混合果蝇优化算法,外层搜索策略作为算法的主程序用于搜索仓库选址决策变量,内层搜索策略采用改进的RAND算法用于搜索库存控制决策变量.仿真结果表明,混合果蝇优化算法具有良好的求解效率,能够确保库存系统在一定服务水平的基础上有效降低库存运营总成本.