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121.
针对基本鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)在求解最优解不在原点附近的目标函数时存在收敛精度低、易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于余弦控制因子和多项式变异的鲸鱼优化算法(CPWOA).所提算法中控制参数按照余弦曲线变化,并加入同步余弦惯性权值,使得在迭代前期减缓收敛速度以进行充分的全局探索,而在迭代后期加速收敛以提高算法精度;同时,对最佳鲸鱼位置引入多项式变异,以增强算法跳出局部最优解的能力.将所提算法对多个shifted单峰、多峰和固定维测试函数进行求解,实验结果表明,与基本WOA、EHO、GWO、SCA、MBO以及其他改进型WOA算法相比,CPWOA对绝大多数测试函数的求解有更高的精度和稳定性.用非参数估计方法对计算结果进行差异显著性统计检验,表明CPWOA算法的显著性更优. 相似文献
122.
为了求解有限时域最优控制问题,自适应动态规划(ADP)算法要求受控系统能一步控制到零。针对不能一步控制到零的非线性系统,提出一种改进的ADP算法,其初始代价函数由任意的有限时间容许序列构造。推导了算法的迭代过程并证明了算法的收敛性。当考虑评价网络的近似误差并满足假设条件时,迭代代价函数将收敛到最优代价函数的有界邻域。仿真例子验证了所提出方法的有效性。 相似文献
123.
针对目前自适应动态规划的研究中大多采用Matlab语言编程,存在代码执行效率低、使用不灵活等缺点,采用面向对象的编程技术和C++语言设计了一种基于双启发式动态规划算法(DHP)和执行依赖双启发式动态规划(ADDHP)算法的优化控制开发工具,介绍了开发工具的设计开发思路、工作流程、功能特点、主要界面和使用方法.将该工具用于三容液位实验装置的实时仿真控制,实验结果表明,该开发工具具有使用灵活、训练速度快、执行效率高等优点. 相似文献
124.
125.
SOC(state of charge)的准确估算是电池管理系统的重要目标之一。针对传统神经网络方法在磷酸铁锂电池SOC估算中存在计算复杂、学习时间过长的问题,提出了一种新的基于ELM(extreme learning machine)的电池SOC估算方法。利用电池充放电系统完成磷酸铁锂电池在不同电流下的放电实验,获得实时测量的电压、电流。运用实验获得的数据对模型进行训练和预测,将预测效果与BP(back propagation)神经网络和SVM(support vector machine)进行对比,研究ELM在SOC预测中的可行性和优势。经分析可知,基于ELM的磷酸铁锂电池荷电状态估算模型的精度更高,并且网络训练速度得到大幅提升。 相似文献
126.
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128.
129.
130.
巴塞罗那市是西班牙第二大城市,加泰罗尼亚自治区首府,是西班牙经贸中心,也是一座举办过世界博览会、奥运会的国际大都市。巴塞罗那位于西班牙伊比利半岛的东北海岸的第比达保(Tibibabo)与蒙久伊(Montjuich)两丘陵之间,面对地中海。整座城市依山傍海,四季如春,风光迷人。市内面积97.62平 相似文献