山杨天牛的初步研究

山杨天牛是杨树苗木的危险性害虫,一年发生一代,幼虫钻蛀枝干为害,使植株生长受阻,主枝枯死或风折,造成植株畸形甚至死亡。本文描述了山杨天牛的形态及生活习性,提出以6%可湿性六六六药剂防治的措施。     

改进天牛须算法在采煤机调高中的应用仿真

针对采煤机在工作过程中调高精度不足,滚筒轨迹跟踪能力不高的问题,提出了一种结合人工鱼群的改进天牛须优化算法的控制策略.使用改进的天牛须算法,以ITAE作为调高系统的性能指标,寻优得到采煤机调高系统PID控制参数.将改进天牛须算法与普通天牛须算法进行参数比对,证明了改进后的算法具有优越性.改进后的算法参数用于simulink搭建的系统仿真模型中,仿真证明改进的天牛须优化算法在快速寻优的基础上做到更加有效的降低系统误差,并且寻优得到的控制器具有更好的抗干扰和信号跟踪能力,可以为煤炭的高效生产提供依据.     

杨树天牛综合管理专家系统开发与研究

微机杨树天牛综合管理专家系统是在研究杨树天牛种群数量动态、发生规律的成果和森林病虫害专家综合防治经验的基础上，利用微机人工智能语言ＰＤＣ ＰＲＯＬＯＧ而建立的。本文介绍了西北地区杨树天牛综合防治专家系统的设计思想、功能、特点及运行环境。     

基于差分天牛须算法的PEMFC阴极过氧比控制北大核心

氢燃料电池的输出功率和效率受空气供给系统影响。控制过氧比能有效解决因供给系统非线性、响应慢所导致的“氧饥饿或氧饱和”问题。传统的PID控制难以满足过氧比的快速稳定调整要求。建立了燃料电池空气供给系统的simulink模型,并提出了一种差分天牛须优化算法(DEBAS),通过对目标函数、变异算子、交叉算子等改进后再引入天牛须算法来提高差分算法的全局寻优能力和收敛速度。通过MATLAB平台分别用标准PID控制与标准差分算法和差分天牛须算法的PID控制进行仿真。仿真结果表明,基于差分天牛须算法的PID控制系统具有较强的鲁棒性、超调量小、较快的响应速度以及较小的静态误差,表明了差分天牛须算法在燃料电池过氧比控制方面的可行性。     

基于二次插值的天牛须搜索算法

针对天牛须搜索算法在高维空间中搜索精度低和易陷入局部最优的问题进行了研究,提出一种新的天牛须优化算法——基于二次插值的天牛须搜索算法(QIBAS)。算法在天牛进行移动后,将天牛当前位置左右两触须作为插值坐标点,利用二次插值生成一个新的解,再对比插值产生的解与当前最优解、全局最优解的适应度值,更新全局最优解。对多个单峰函数和多峰函数进行数值仿真测试,其维度分别取100、500、1000、5000、10000。仿真结果表明,引入二次插值有效提升了BAS算法跳出局部最优的能力。QIBAS在求解最优值时,其求解精度有极大的提升,收敛速度也有较明显提升,改进算法的有效性得以验证。     

融入变异交叉的改进天牛须算法求解TSP及工程应用

为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO).首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适应和步长自适应机制的搜索算法,改善算法的探索能力.将改进的算法通过MATLAB对TSPLIB中的数据集进行仿真实验,并用于PON网络规划问题.证明改进的天牛须算法在收敛速度和求解精度两方面较其他算法都有所提升,算法运行时间平均减少0.3 s,实验结果更接近最优解.     

基于天牛须搜索的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法后期收敛速度慢,寻优精度低的缺点,提出了一种基于天牛须搜索的花朵授粉算法（BASFPA）。算法首先在全局寻优阶段采用天牛须搜索加快收敛,其次在局部寻优阶段加入变异策略帮助算法跳出局部最优。实验使用6个常用优化函数进行测试,结果表明BASFPA在低维和高维下收敛速度和精度均高于其他算法,达到相同精度所需的迭代次数均小于其他算法,证明天牛须搜索对FPA算法的改进是合理的。     

一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法

为了较好地解决传统智能优化方法在摄像机标定中存在标定精度低、效率和鲁棒性差的问题，提出一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法。该方法使用MATLAB标定工具箱对摄像机非线性成像模型进行预标定，预标定结果作为混沌天牛须搜索算法的初始值；构造平均重投影误差适应度函数，建立混沌天牛须搜索算法优化模型对标定参数进行优化；与基于传统智能优化方法的摄像机标定方法进行实验对比。实验结果表明，该方法得到的平均重投影误差为0.005 72像素，算法总的运行时间为46.15 s,可以有效提高摄像机标定的精度、鲁棒性与效率。     

融合改进天牛须和正余弦的双重搜索优化算法

针对标准正余弦优化算法在搜索时存在的计算精度低、容易陷入局部最优值等缺点,借鉴天牛须算法运算简单、搜索速度较快的特点,本文提出了一种融合改进天牛须和正余弦的双重搜索优化算法(BAS-SCA).首先,在现有标准正余弦算法基础上,引入动态自适应权重机制来平衡全局搜索和局部搜索,提升收敛速度;其次,提出了一种新的转换参数模型,该参数模型通过结合指数型函数和余弦函数来替换传统的线性衰减函数;最后,为了提升正余弦的搜索精度和速度,同时尽可能跳出局部最优解,提出了改进的天牛须搜索算法,引入动态步长搜索机制将固定步长搜索改为变步长搜索,创新性地将改进的天牛须算法与改进的正余弦算法进行融合实现双重搜索优化,有效避免局部极值问题.实验表明,通过14个标准测试函数验证,所提双重搜索优化算法BAS-SCA相较于其它现有优化算法,具有更高的寻优精度和更快的收敛速度.     

模糊与天牛须优化算法对恒压供水PID系统的控制对比研究

针对目前城市二次供水恒压控制系统中存在非线性与滞后、间歇性扰动等带来的高层用户用水欠稳问题,建立供水数学模型,将模糊和天牛须优化算法分别引入到恒压供水PID控制算法中,分别设计了模糊和天牛须优化算法的Matlab程序和控制模型并进行仿真数据对比分析.仿真对比结果表明,相较于传统PID算法,模糊PID算法的抗干扰波动小,...     

融合改进天牛须搜索的教与学优化算法

针对教与学优化算法易早熟,解精度低,甚至收敛于局部最优的问题,提出一种新的融合改进天牛须搜索的教与学优化算法.该算法利用Tent映射反向学习策略初始化种群,提升初始解质量.在"教"阶段,对教师个体执行天牛须搜索算法,增强教师教学水平,提高最优解的精确性.在"学"阶段,对学生个体进行混合变异,从而跳出局部最优,平衡算法的...     

基于差分进化策略的天牛须搜索算法及其应用

针对天牛须搜索(BAS)算法收敛结果高度依赖单个个体、勘探能力弱、容易陷入局部最优解的问题，提出一种基于差分进化策略的天牛须搜索(BASD)算法。该算法使用佳点集方法初始化天牛种群，提高了算法的种群多样性；引入动态差分进化思想，设计了一种精英演化竞争指导策略，较好地平衡了算法的开采和勘探能力。通过14个基准函数对BASD算法进行测试，并与几种先进智能优化算法的优化结果进行比较。结果显示，BASD算法的优化性能整体更好。将BASD算法应用于图像增强中，结果表明，使用BASD算法增强后的图像灰度分布更均匀、分布范围更大。     

基于IBAS-BP算法的热电厂 负荷预测及工程应用

针对热电厂负荷随机性强、预测精度差、计算时间长等问题,提出一种结合改进天牛须搜索算法IBAS和BP神经网络的组合预测方法;模型以热电厂的历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入因子,通过引入精英策略,将单个天牛寻优扩充为群体寻优,同时改进天牛搜索步长,使BP参数在IBAS搜索范围内有效寻优,从而优化BP神经网络的权值,增强其搜索和寻优能力,提高预测网络的性能和精度;采用4个标准测试函数,将改进模型与标准天牛须算法对比;引入均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE精度评价指标对PSO-BP网络、BAS-BP模型、IBAS-BP模型预测结果进行评估;实验结果表明,与其他模型的算例结果相比,IBAS-BP模型具有更好的预测性能;将热电厂负荷预测的结果,作为其厂级负荷优化分配系统(厂级AGC)的输入,通过负荷优化分配系统,得出单台机组未来负荷的预测值,最大限度地降低供电煤耗量,提高热电厂机组运行的经济性.     

融合折射学习和改进天牛须搜索的黑猩猩优化算法及其应用

针对黑猩猩优化算法(ChOA)寻优存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合折射学习和改进天牛须搜索的黑猩猩优化算法(BCRChOA)。首先,借鉴天牛须算法搜索能力强和Levy飞行机制搜索方向和步长的不确定性的特点,将Levy飞行改进的天牛须搜索算法对ChOA进行搜索优化,提高ChOA的全局搜索能力;其次,在“攻击者”个体位置更新阶段引入云自适应动态权值,以协调算法全局探索和局部开发能力;最后,采用基于折射定律的反向学习策略提高算法跳出局部最优的能力。实验选取10个基准测试函数、部分CEC2014测试函数以及工程优化案例,将BCRChOA与最新的元启发式算法及其改进算法进行跨文献对比,结果表明BCRChOA在寻优能力和鲁棒性上均显著优于原始算法和对比文献方法。     

基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法

为了提高电力系统的自动化水平,减轻电力工人在检修高压输电系统时的劳动强度,同时保障电力工人人身安全,提出并设计一种可以攀爬电力铁塔的六自由度关节式机器人,针对该构型进行运动学分析和求解.为解决传统的解析法用于机械臂逆运动学求解过程中存在操作繁琐和奇异点无法逆运算等问题,提出一种基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法.首先,对电力攀爬机器人进行DH建模,得到正运动学方程;然后,使用正运动学方程和目标位姿建立代价函数,采用改进天牛须算法对代价函数优化;最后,使用Matlab实现此算法进行仿真验证.实验结果表明,与传统的天牛须算法、改进遗传算法以及改进粒子群算法相比,所提出算法具有较好的收敛性,求解精度较高.     

移动机器人未知环境下无线基站搜索

针对机器人未知环境下信号源搜寻依赖于多机器人协同定位问题,提出一种基于天牛须搜索的单机器人寻源算法,进行未知环境下无线基站搜索.将天牛须搜索的两个触角改进为一个触角,引入避障策略,动态改变机器人的移动位置和方向,将所提算法应用于单机器人室内与室外两种环境下的无线基站搜索.与PSO、GA算法对比结果表明,收敛速度明显更快.该算法运算量小、收敛速度快,能够在复杂的未知环境中找到无线信号源.     

基于生长动力学的芦苇属植株虚拟生长模型

针对植株形态建模过程中由于缺乏生理生态特性而导致模型无法真实再现植株生长发育规律的问题,提出了一种基于生长动力学的植株形态变化模型构建方法。以芦苇属植株为例,首先研究了植株生长动力学特性,并以有效积温、生长速率变化等为驱动力构造了植株形态建成模型;其次,应用开放式L系统(Open-L)方法描述了植株冠层拓扑演变过程;最后,通过耦合植株拓扑与器官形体的几何模型及显示模型,给出了植株虚拟生长模型构建算法。实验结果表明,该方法实现了植株形态的可视化,并反映了植物生长机理,有利于动态掌握和预测植物生长发育状况。     

基于GRA-IBAS-BP网络的短期配电网负荷预测

针对城市配电网负荷非线性、易受多种因素影响的特点,提出一种基于灰色关联分析(GRA,Grey Relational Analysis)和改进天牛须搜索算法优化的BP网络(IBAS-BP,Improved Beetle Antennae Search-Back Propagation)的短期负荷预测模型.本文首先通过灰色关联分析选取了与待测日特征高度相关的相似日样本,然后改进了标准天牛须搜索算法参数的更新策略,并将其运用于BP网络参数的寻优过程.最后,对某市2018年夏季网供负荷数据进行实验表明,相对于传统BP神经网络,该组合方法能有效提高负荷预测精度.     

基于序列图像的植株三维重建试验与分析

如何在保证精度的前提下实现更为高效、快捷以及廉价的植株三维重建是智慧农业领域研究的重要课题。本研究从实用的植株三维重建角度出发,利用3DSOM软件开展了植株的三维重建方法研究,搭建了一套植株序列图像获取系统,可以精确地获得植株的360?视角的序列图像,为后期进行植株的三维重建奠定了基础。本试验以圣女果植株和树木植株为研究对象,分别利用8、16、32、64、80、96幅序列图像和20、40、60、80幅序列图像开展了植株的三维重建试验与对比测试。试验结果表明,对于树木植株,由于其枝干较多且不同角度的枝干间存在重叠,重建图像会丢失部分枝干细节信息,而对于小型植株如圣女果植株的重建效果较好;测试结果表明,最少利用16幅序列图像即可重建圣女果植株,最少利用20幅序列图像即可重建树木植株;圣女果植株的重建时间在14分钟以内,树木植株的重建时间在18分钟以内,且随着序列图像数量的增加,重建时间增长缓慢,表明重建用序列图像的数目对重建时间影响较小。为进一步验证该方法的三维重建精度,对圣女果植株的枝干选取了5个截段进行了实际测量,其重建误差在0.05%-2.36%之间;同时选取树木4个截段进行了实际测量,其重建误差在0.11%-2.67%之间,重建精度满足植株三维测量、树形修剪等的要求。     

一种多台小车协同联动的控制方法

船体分段对中合拢过程中分段姿态调整需要多台三维小车协同联动。针对多台小车的协同控制,文中提出了控制系统自动寻车方法,该方法无需人工录入小车编号,而是利用继电器控制小车的网口插槽,可在控制系统中自动完成队列编号;针对多车同步问题,文中设计了一种天牛须优化的模糊PID控制算法,即利用天牛须轻量、寻优速度快的优点,对模糊控制器的量化因子和比例因子进行寻优,以便于实现快速精确控制。在MATLAB/SimuLink环境下建立仿真实验,实验结果证明,优化后的模糊PID在响应速度和控制精度上均优于传统闭环PID控制。