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1.
综合能源系统因多能互补、协调优化等特性受到了广泛关注,但该系统的热电机组在运行时的调峰能力具有一定局限性。为降低综合能源系统的用能成本,提升系统的用能效率,改善其调峰能力,文中提出了一种考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略。该策略以系统的整体运维成本最小化为目标,结合可平移负荷和相关算例构建仿真模型,并采用自适应混沌粒子群算法进行求解。结果表明在引入可平移负荷时,多能源微网能够较好地达到削峰填谷目的,并降低系统综合运行成本,实现节能减排效果。同时,文中将传统粒子群算法与自适应混沌粒子群算法作比较,证明了自适应混沌粒子群算法在精度与效率上都优于传统的粒子群算法。 相似文献
2.
在粒子群优化算法中,当勘探时间持续过长,将可能导致种群在解空间过度徘徊;种群在开发阶段陷入局部最优后,难以再次进行全局勘探.针对上述问题,提出方波触发勘探与开发的粒子群优化算法.依据方波的周期特性,在前半个周期内使用标准粒子群优化算法执行全局勘探,后半个周期使用改进的更新公式执行局部开发.经过实验验证,在方波触发机制下,通过为粒子提供多变步长,可达到周期性触发勘探与开发的目的.使用多类型测试函数,将该算法与新改进粒子群算法、改进人工蜂群算法、改进差分算法在30、50和100维下比较,实验结果表明,该算法在收敛速度和精度上更具优势. 相似文献
3.
群智感知中,任务发布者基于有限的任务预算招募合适的参与者来执行感知任务.但是,现有的相关工作依赖于可信第三方来执行参与者选择或者忽视了参与者位置隐私泄露问题.为了解决这些问题,本文提出一种基于区块链的群智感知中任务预算约束的位置隐私保护参与者选择方法LPWS.通过保序加密和Merkle树来为参与者提供个性化的位置隐私保护,确保参与者将精确位置隐藏于隐匿区域.在有限的任务预算下,LPWS将参与者选择问题建模为目标优化问题,并基于动态规划来确定一组合适的参与者以增加高质量感知数据获取的可能性.此外,在保证数据隐私和奖惩公平性下,LPWS基于数据质量评估结果完成报酬支付和信誉更新,从而激励参与者尽可能地提供高质量数据.仿真实验表明,LPWS在参与者选择方面具有可行性与有效性,保证了安全公平的参与者选择以及数据质量评估.与相关工作对比,在有限的任务预算下,LPWS不仅取得了更好的质价比,而且在确保任务完成质量的同时提供了位置隐私保护和数据隐私保护. 相似文献
4.
在矿产开发工作中,是否准确检查出采空区和积水的分布状况是十分关键的问题,这往往关乎到矿工的生命安全,也与企业的安全生产和经济收益密切相关,为确定在矿产开发工作面内及边界附近的采空区和积水分布状况,此次的勘探方法主要采用了瞬变电磁法和测氡法进行了地面物探工作,并通过根据勘查区内的地形和地质条件来制定了勘查设备和方案,当然,每次勘探的要求不同,因此精度要求也是制定方案的标准之一。勘探范围内是否出现过积水采空区,勘探成果为矿层安全开采和防水措施提出了重要技术依据。 相似文献
5.
为了提高核测量装置的保障性和维修性,本文以反应堆功率测量放大电路为对象,通过基于量子粒子群优化算法的多核相关向量机模型对电路的典型故障进行预测。从功率测量放大电路的脉冲响应信号中,用小波包分解方法提取特征信息,将计算所得到的特征与电路正常状态特征之间的欧氏距离作为电路故障程度指标,选用多核相关向量机建立电路故障预测模型,并分析了相关向量机模型核函数种类、参数优化算法对于模型预测效果的影响,研究结果表明采用量子粒子群算法优化的多核相关向量机模型对于电路未来运行状态的预测精度较优,能够准确预测电路故障程度的变化规律。 相似文献
6.
为解决皮带运输机轻载模式运行效率不高、能源浪费严重的问题,设计了基于粒子群优化(PSO)算法与反向传播(BP)神经网络的皮带运输机轻载模式运行效率最优方案。分析了皮带运输机工作原理以及损耗原理,设计了PSO-BP神经网络算法,动态搜索最优磁通,使得皮带输送机机头/机尾电动机的最小输入有功功率全局最优,铜损、铁损最低。设计了以TMS320LF2407A DSP芯片为核心皮带运输机矢量变频调速方案,实现PSO-BP优化算法功能,完成了该方案的硬件、软件设计。设计了皮带运输机轻载运行效率优化试验,分析了运输机负载启动、负载突变时电机电磁转矩、转子磁通、输入功率以及转速变化曲线。试验结果表明,皮带运输机轻载时,该方案能够提升皮带运输机运行效率,快速寻优,优化电机效率,保证皮带运输机的高效、稳定运行。 相似文献
7.
混合多处理任务作业车间调度(Hybrid Job-shop Scheduling with Multiprocessor Task, HJSMT)是作业车间调度和多处理机任务调度的混合调度问题,即每个工件由多个工序组成且每个工序都需要一组机器同时进行加工.目前对HJSMT研究较少且集中于单目标问题,因此针对多目标HJSMT问题,本文以最小化最大完工时间和最小化总拖延时间为目标建立双目标HJSMT模型,提出一种新的改进多目标粒子群算法(IMOPSO)对其求解.该算法以IPOX交叉和多轮变异策略更新粒子;根据动态邻域思想设计新的外部种群寻优机制(EPOM)寻找每一代较优解,结合个体拥挤距离删减并维护外部种群.采用5-Job与10-Job两个算例分别进行仿真实验,结果表明IMOPSO算法在选取邻域粒子数量为2时求解效果最好,并且通过与NSGA-II算法进行对比,验证了IMOPSO的有效性. 相似文献
8.
形成既能满足教师教学实施需求,又能得到学习者认可的在线学习群体是影响在线协作学习效率的重要因素.多目标粒子群算法和遗传算法应用于在线学习群体形成领域是目前的研究热点.然而,利用多目标粒子群算法解决在线学习群体形成问题时存在多样性差,容易陷入局部最优等问题;运用遗传算法解决在线学习群体形成问题时,则需要以耗费大量时间为代价.针对以上问题,提出了多目标优化视角下在线学习群体形成方法:首先根据学习者的多维个性特征建立在线学习群体形成MOLGFM模型(Multi-objective Online Learning Group Formation Model),其次针对形成模型的多目标优化特征,将多目标粒子群算法和遗传算法相结合提出了GAMOPSO(Genetic Multi-objective Particle Swarm Optimization)算法,最后采用GAMOPSO算法求解MOLGFM模型,提出多目标优化视角下的在线学习群体形成方法GAMOPSO-FA(Genetic Multi-objective Particle Swarm Optimization-Formation App... 相似文献
9.
备件供应是制造业服务价值链协同中的重要组成,也是企业制定销售计划和生产计划的重要依据.本文将备件供应过程中的备件消耗考虑在内,以最小化总成本为目标,以订货时的备件需求量为核心参数,提出一种基于神经网络的备件供应需求预测模型.在现有标准粒子群算法的基础上,通过将惯性权重的改进、环境检测策略和自适应最优解跳跃策略结合,提出一种改进的粒子群算法(IPSO,Improved Particle Swarm Optimization).并通过改进的粒子群算法对BP(Back Propagation)神经网络进行优化.最后通过IPSO-BP神经网络模型对备件供应模型中的备件需求量进行预测,实验结果表明,相比其他的神经网络模型,IPSO-BP神经网络模型的预测稳定性和精准度等性能有显著提高. 相似文献
10.
布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题。提出一种多策略调和的布谷鸟搜索(MSRCS)算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布谷鸟个体进行更新,其中自适应步长引导布谷鸟在更好的方向上寻优,3种改进的解更新方法分别从自身邻域、当前最优个体和随机位置3个角度对勘探和开采进行调和,从而提升全局搜索和局部搜索在迭代过程中的适应性。在CEC2013测试集的28个基准函数上的实验结果表明,MSRCS算法至少有12个测试函数优于原始CS及其7种改进算法且排名第一,在求解单峰、多峰和组合函数问题时寻优能力更强,同时相比于3种经典群智能优化算法具有更快的收敛速度和更高的解精度。 相似文献