基于改进的人工蜂群算法的微电网储能系统容量优化配置

由于风光能源具有间歇性和波动性的特点,对电网的电能质量造成了不良影响,因此提出了一种微电网的储能容量优化配置方法。首先,建立以用户用电费用最低、储能能量损失最小及风光能源的波动性最小为目标的微电网系统模型;然后,提出了一种改进的人工蜂群算法求解模型,通过不同的算法对无储能、单储能及混合储能3种储能方案模型进行求解分析;最后,采用熵权法找出适用于微电网的最佳储能方案。实验结果表明,改进的人工蜂群算法能够求解微电网模型且不易陷入局部最优,并通过熵权法得出了蓄电池和超级电容的组合适合作为微电网储能系统的结论。     

基于博弈人工蜂群算法的多目标车间调度研究

针对作业车间调度问题,以最大完工时间最小、机器的总空闲时间最小以及任务总延迟时间最小为目标,提出了博弈人工蜂群算法来求解多目标作业车间调度模型。为优化种群质量,应用改进的人工蜂群算法,通过设计交叉、变异以及局部搜索机制对种群进行不断优化;然后,通过博弈理论,使3个优化目标之间的博弈策略组成最优组合,从而获得子博弈精炼纳什均衡,求得问题的最优解;最后,进行了基准算例的仿真实验,并与其他算法进行比较,结果验证了所提算法的有效性。     

改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,利用自由搜索算法中的信息素、灵敏度模型代替传统的轮盘赌选择模型,并引入OBL策略产生新蜜源取代每次迭代的最差蜜源,提出了一种改进的人工蜂群算法,并结合NIT技术建立一种新的多峰优化方法.对9个标准测试函数仿真表明本文提出的改进算法不仅大大提高了最优解的精度而且缩短了运行时间,改进性能明显优于现有人工蜂群算法.实例测试表明该方法能够有效、精确地搜索各个峰值点.     

基于改进人工蜂群优化K- means的入侵检测模型

在SD-WSN网络环境下,针对传统的入侵检测技术对不同种类的入侵者检测率低、检测速率慢等问题,提出了一种基于改进人工蜂群优化的K-means入侵检测模型。该模型首先筛选出SD-WSN网络所需的流量特征并对原始数据集进行预处理;其次,对传统的人工蜂群算法进行适应度函数的改进,加快模型的收敛速度,避免局部最优;再利用改进的人工蜂群算法对K-means算法的初始聚类中心进行优化选择,并对数据集进行训练形成入侵检测模型。利用该模型实现了对SD-WSN网络的控制器等网络实体的异常检测。实验结果表明,基于改进人工蜂群优化的K-means入侵检测模型较传统模型相比,检测率提高5%以上,误检率降低至4.5%以下,表现出良好的检测效果。     

基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划

多无人机协同任务规划是多无人机协同作战的关键.针对无人机信息共享、多任务能力等特点提高了任务规划难度,考虑战场威胁分布、目标任务时序、无人机续航时间等因素,建立了多无人机协同执行多目标的多任务规划数学模型.通过引入动态评价选择策略、引入Metropolis准则等方式提出改进人工蜂群算法(IABC)对该模型求解.通过对多无人机协同任务规划模型进行求解分析,验证了该模型和规划算法的正确性和有效性.     

基于最速下降法改进的人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法求解优化问题时存在收敛精度低、搜索盲目性大的缺点,提出一种基于最速下降法改进的人工蜂群算法.算法利用最速下降法简单、计算量小的特点,对基本人工蜂群算法中经过limit次更新后没有得到改善的蜜源进行更新,它结合了基本人工蜂群算法较强的全局搜索能力和最速下降法快速精确的局部搜索能力,能够有效避免基本人工蜂群算法中的某些盲目的无意义迭代.经过9个标准测试问题的仿真试验表明,所得的人工蜂群算法具有比基本人工蜂群算法更快的收敛速度和更高的求解精度.     

一类改进的人工蜂群算法

对2005年Karaboga提出的模仿蜜蜂觅食行为的人工蜂群算法进行了研究,将粒子群算法中的惯性权重引入到人工蜂群算法中,提出了带惯性权重的改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm with inertia weight,ABCIW)的方法.将ABCIW算法应用于求解基准函数的最小值问题,进而应用于优化BP神经网络的参数,对中国手足口病发病人数进行预测.与基本人工蜂群算法、快速人工蜂群算法和带记忆的人工蜂群算法相比较,ABCIW算法更适合解决函数的优化问题.对中国手足口病发病人数的预测说明了ABCIW算法具有较好的预测结果和较高的稳定性.     

基于IABC-RBF神经网络的地下水埋深预测模型

为了验证基于改进人工蜂群算法的径向基函数（RBF）神经网络模型在地下水埋深预测中的可行性和优越性,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,优化初始蜜源位置,设计建立基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型（IABC-RBF）. 通过输入泾惠渠灌区的年降雨量、年渠首引水量、年田间灌溉用水量、年地下水开采量和前一年的地下水埋深共5个相关影响因子的数据,对地下水埋深进行预测,与实测的地下水埋深数据进行比较,误差很小. 与RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法训练的RBF神经网络模型（ABC-RBF）的预测结果进行比较,结果表明,基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快,预测结果误差最小,精度最高.     

基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎

为实现认知无线电系统参数的自适应调整功能,提出了一种基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎。将认知无线电决策问题转化为多目标函数优化问题,并采用加权和方法将复杂的多目标函数优化问题归一化为简单的单目标函数优化问题。采用二进制人工蜂群算法对此优化问题进行求解,实现对无线电系统参数的优化调整。最后,通过一种多载波系统对算法性能进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性和实用性。     

基于群体智能算法的无人机蜂群拓扑构型方法

面向特定任务场景，无人机蜂群需要通过拓扑构型自主形成特定的拓扑形状以实现高效群体协同机制。拓扑构型通常包含从初始拓扑到目标拓扑的最佳映射和最优拓扑构型位置这两个问题，它们相互影响并直接关系到无人机蜂群的全局能量消耗。基于全局能耗最小化为目标的无人机蜂群拓扑构型联合优化模型，建立了基于群体智能算法的一般化求解框架，给出了基于灰狼优化算法(GWO)、均衡优化算法(EO)和穷富优化算法(PRO)的具体求解方法，并讨论了基于群体智能算法求解优化模型的加速收敛策略。仿真结果证明了该无人机蜂群拓扑构型方法的有效性。在典型拓扑构型场景下，该优化方法在8次迭代内即可实现算法收敛。     

一种改进的人工蜂群算法

从经典人工蜂群算法机制出发,针对原始算法在初始种群构造、子种群分组、步长更新和种群淘汰方面的不足进行了改进.新算法运用均匀设计理论构造初始种群,提出了一种种群交叉的Z型分组方法,设计了一种对数函数自适应步长代替原来的随机步长,引入了小生境技术及时淘汰陷入局部最优的个体.实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛、搜索速度较慢等问题,并提高了解的精度.     

基于多目标驱动人工蜂群算法的疏散仿真模型

提出一种基于多目标驱动蜂群算法的疏散仿真模型.在人工蜂群算法的基础上,对跟随蜂设置视野搜索半径,将视野范围内适应值最优个体作为其视觉引领蜂,从而减少跟随蜂选择引领蜂的盲目性.提出多目标驱动人工蜂群算法,即由惯性引领蜂、全局最优蜂、个体历史最优蜂、视觉引领蜂共同对跟随蜂的移动方向进行引导,从而使跟随蜂的移动路径得到进一步...     

基于IABC-Elman神经网络的电厂耗煤量短期预测

针对电厂耗煤量具有不确定性的特点及传统Elman神经网络利用梯度下降训练网络参数易陷于局部最优的缺点,基于人工蜂群(ABC)算法,提出了一种改进蜜源更新方式和跟随蜂选择引领蜂方式的改进ABC优化算法,结合进煤量、存煤量和发电量,建立了Elman神经网络电厂耗煤量短期预测模型(IABC-Elman)。实际算例表明,基于IABC-Elman电厂耗煤量短期预测模型结果能达到耗煤量短期预测的标准,与传统神经网络相比具有更高的预测精度。     

一种改进的混沌局部搜索的人工蜂群算法

人工蜂群算法具有鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异等优点,但其局部搜索能力不足.为了克服此缺陷,提出了一种改进的混沌局部搜索的人工蜂群算法.新算法在每一代的所有个体的平均值附近利用混沌函数进行局部搜索,然后在搜索到的解和原食物源之间采用贪婪选择的原则确定下一代种群.基于6个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效地加快收敛速度,提高最优解的精度,其性能优于已有的人工蜂群算法.     

基于自适应进化策略的人工蜂群优化算法

提出一种自适应进化策略的人工蜂群优化算法来提高基本人工蜂群优化算法的性能。算法中每个引领蜂拥有4种进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定引领蜂个体的进化行为,并通过多策略进化概率变异方式来提升个体寻优速度或避免陷入局部最优解。典型高维复杂函数测试表明,该算法具有很好的收敛精度和计算速度。     

基于人工蜂群算法的波达方向和多普勒频率联合估计

将人工蜂群算法应用于似然函数的优化,实现了阵列信号波达方向(DOA)和多普勒频率的联合估计。利用状态空间模型构造包含DOA和多普勒频率信息的广义可观测矩阵,并构造包含该广义可观测矩阵的似然函数,将参数估计问题转化为多维非线性函数优化问题。进而利用人工蜂群算法对似然函数的求解过程进行优化,得到DOA和多普勒频率的估计值。算法保留了最大似然估计的渐近无偏估计性能,降低了似然函数求解的计算量,且参数能够自动配对。     

基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法

针对人工蜂群算法易陷入局部最优值、进化后期收敛速度慢等问题,为提高蜂群的多样性和搜索的遍历性,该文在人工蜂群算法中引入混沌思想,提出了一种混沌人工蜂群算法,并将其应用到色彩图像量化当中.仿真结果表明混沌人工蜂群算法改善了人工蜂群算法摆脱局部最优值的能力,提高了算法的收敛速度和精度,同时量化后的图像也具有更高的信息熵,保...