学科分类
/ 25
500 个结果
  • 简介:摘要随着风力发电技术的快速发展,与之相关的各种技术也在快速发展,但是由于风力发电机的工作环境相对较差,对技术的发展提出了挑战,尤其是变桨技术的发展。针对额定风速以上,风切变、风剪切和塔影效应引起的不平衡载荷进行优化控制,提出一种基于改进微分算法(DE)的变桨控制方案。在不同风速条件下对风机变桨进行优化控制。在和Matlab中搭建5MW风电机组联合仿真模型进行仿真。仿真结果表明,提出的DE-PID变桨控制方案能有效在风切变、风剪切和塔影效应等不同环境影响下进行变桨控制,而且提高了变桨控制系统的鲁棒性。

  • 标签: 风力发电 变桨控制 改进微分进化算法
  • 简介:摘要微分算法是一个并行的智能非经典全局优化算法,特别适合于求解连续空间优化问题。基于可靠指标的几何涵义,建立优化模型,应用微分算法对优化模型进行求解。最后通过算例对比分析,表明微分算法在求解可靠度问题时具有良好收敛性和高效性,在求解高次非线性和复杂性的水工结构可靠度问题方面有很好的应用前景。

  • 标签: 微分进化算法 连续空间优化 收敛性 水工结构可靠度
  • 简介:分进算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,算法易早熟收敛;其优化性能受差分进模式类型及演化控制参数取值的影响较大。为此,提出自适应加速差分进算法,该算法利用混沌的遍历性产生初始群体,以克服种群体初始化时的盲目性和随机性;其次随着搜索过程的进行随机自适应地调整缩放因子和选取差分进模式,以减少人为因素影响,增强搜索能力。通过对多个函数进行仿真试验研究,结果表明该方法寻优效果显著,明显减少了迭代次数,提高了计算效率。

  • 标签: 差分进化算法 混沌初始化 差分进化模式 缩放因子 函数优化
  • 简介:微分算法主要有三个随机参数:种群大小(NP),缩放因子(F),交叉因数(CR).这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特定的领域.针对这些问题,文章以头部EIT图像重建为例,在给定目标函数和终止条件的基础上,通过大量的仿真实验,分析了各个参数对图像重构结果的影响,并给出了这些参数的合理选取区间,从而为微分算法在EIT图像重建中的应用提供了有效的依据.

  • 标签: 电阻抗成像 微分进化算法 有限元模型 参数设置
  • 简介:为了改进差分进算法的全局搜索性和收敛速度慢的特点,文章提出了一种基于单纯形局部搜索的自适应动态差分进算法

  • 标签: 局部搜索 自适应 差分进化算法 动态
  • 简介:将差分进算法(DE)应用于六杆机构综合。该方法应用于在规定的时间控制和传动角约束下的具有停歇位置的机构综合。文中给出了计算实例,证明这种方法是可行的。

  • 标签: 六杆间歇机构 机构综合 优化 进化技巧
  • 简介:针对洪水演算的马斯京根模型参数估计问题,首先将其归结为非线性参数优化问题,然后利用自适应加速差分进算法进行求解。计算结果表明,自适应加速差分进算法具有求解速度快、计算精度高、算法控制参数设置简便、通用性强等优点,与现有马斯京根模型参数估计方法相比,该算法显示出更好的优化性能,从而为准确估计马斯京根模型参数提供了一种更为有效的方法。该算法也可以广泛应用于其他各种复杂非线性模型的优化问题,特别是在洪水预报方面有很好的应用前景。

  • 标签: 洪水演算 马斯京根模型 参数估计 差分进化算法 混沌
  • 简介:针对在Shishkin网格上数值求解含内点层的奇异摄动问题,在迎风有限差分格式的基础上,提出了一种基于差分进算法的Shishkin网格参数估计方法。利用该方法可计算出最优的Shishkin网格参数,同时获得了相应的数值结果。数值实验表明差分进算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效解决传统迭代优化算法对初值的依赖问题。

  • 标签: 差分进化算法 奇异摄动 参数估计 SHISHKIN网格
  • 简介:针对支持向量机核函数参数和惩罚因子的不同取值会影响到柴油机故障分类正确率的问题,提出利用差分进算法对支持向量机相关参数进行选择优化,并在实际中通过柴油机故障诊断实验证明了该方法能够获得较高的故障分类正确率,而且运行时间较短,即说明该方法具有一定的实用性。

  • 标签: 差分进化算法 支持向量机 参数选择 柴油机故障诊断
  • 简介:摘要随着我国社会经济的不断发展,对水资源利用率要求的提升,也引起了我们对水电站发电的重视。水电站是将水能转化为电能的综合设施,其发电优化调度的科学合理能够有效减小系统的运转费用,提高能量的转化率,而在此方面采用差分进算法不但能够对水电站发电优化调度中存在的问题进行解决,还能够提供全局和高效的搜索,以保证水电站发电优化调度能够实现最优化。但在应用差分进算法过程中也有相应的不足,需要对其进行改进,本文就针对其综合改进措施进行了分析和探讨。

  • 标签: 水电站发电 优化调度 综合改进 差分进化算法
  • 简介:摘要履带起重机控制系统是一类非线性、多变量的复杂机械系统,由常规PID控制器设计方法或着经验知识确定PID参数的范围;以改进的差分进(MDE)算法作为搜索工具对PID参数进行全局搜索。为了提高算法的搜索效率本文在标准DE算法的基础上引入自适应变异算子、自适应交叉算子并采用最优保持策略;针对DE算法“停滞”的问题本文提出了引入重布算子的思想和方法。

  • 标签:
  • 简介:章太炎(1869-1936),名炳麟,字枚叔,太炎是其别号。生活在半殖民地半封建社会中国的他,一生经历了剧烈动荡的时代。他目击了社会的变迁,并被卷进时代的潮流,成为中国近代著名的革命家、思想家和学者。谈及章太炎的哲学思想,正如他自己所说,“始则转俗成真,终乃回真向俗”,前后有较大的变化。从戊戌变法到辛亥革命前后,他在哲学上曾提出了一些独到的见解,构成中国近代哲学进程中不容忽视的环节。本文只试图对章太炎独创的“俱分进论”思想作初步探讨。……

  • 标签: 俱进化论 章太炎俱 进化论刍议
  • 简介:通过合理构造优化目标函数,将混沌系统的参数辨识与T-S模糊建模转换为一个基于多维参数空间的优化问题,并利用提出的群智能优化算法对其进行寻优求解。该算法通过引入两次差分进操作和对个体历史最佳位置与种群历史最佳位置进行实时动态更新机制,有效均衡了算法的全局探索与局部开发能力。利用6个基准测试函数检验了算法的优化性能,实验结果表明:该方法具有全局寻优能力强、稳定性好、收敛速度快、搜索精度高等优点。以Lorenz混沌系统为例,研究了混沌系统的参数辨识与T-S模糊建模,理论分析和仿真实验说明了该方法的可行性和有效性。

  • 标签: 二次差分进化 混沌系统 参数辨识 T-S模糊模型
  • 简介:为提高轨迹优化的精度,提出一种基于混沌映射的协同差分进算法。该模型不依赖数学模型和梯度信息,即可对优化目标进行分组寻优和信息共享,实现快速轨迹优化。在寻优后期的子代构建过程中引入混沌映射,使算法在保持种群多样性的同时,平衡了全局搜索能力和局部搜索能力。通过标准函数对比测试,所提算法在全局寻优能力方面取得明显的改进效果,将其应用于解决轨迹优化的实际问题,可以高效地获得全局最优轨迹,有效地提升差分进算法的性能。

  • 标签: 差分进化 协同进化 轨迹优化 混沌映射
  • 简介:摘 要:近年来在“一带一路”背景下,国内外货运铁路线路增加,货运列车运营所需的电能也大幅上升。研究货运列车的节能优化控制问题对于降低能耗、促进可持续发展具有重要的现实意义。本文使用改进型差分进算法,将列车运行线路划分为多个区段,每一区段对应一种操纵工况,考虑工况转换原则对种群个体初始化,种群个体经过变异,交叉后选择最优的操纵序列,并结合实际线路及SS3B货车进行了模拟仿真,并对结果进行分析。

  • 标签: 列车控制 节能优化 差分进化算法
  • 简介:共同进化算法是一种在一般进化算法基础之上提出的新的进化算法,由于它采用了解空间分离编码,能有效地克服一般进化算法中固有的早熟收敛问题.本文主要对共同进化算法进行了综述,提出了共同进化遗传算法算法模型,提出了共同进化算法中有待解决的问题,并为进一步研究共同进化算法提供了方向.

  • 标签: 共同进化 进化算法 遗传算法 模式
  • 简介:在研究图片放大算法中,分析了现有的运用偏微分算法在图像法大中的不足,利用图像放大过程中的边缘信息可预知性,本文提出一种新的基于偏微分方程的图像放大算法,这种算法通过将图像边缘检测、平滑处理,然后采用三次样条插值算法对边缘进行相应倍数的放大,并通过对可能出现的锯齿边缘进行细化处理;将处理过的边缘作为放大图像的边缘,从而可以将源图像的边缘很好的保持下来,避免了偏微分方程放大过程中出现的边缘模糊现象。实验结果显示,该方法是一种能够很好的保存图像的边缘信息的图像放大算法

  • 标签: 偏微分方程 边缘检测 样条插值算法 图像放大
  • 简介:运用遗传算法解多目标问题,结果往往会陷入局部最优。引入传统算法求得的外部种群,提出基于随机扰动的RDMOGA遗传算法。将新算法用标准多目标测试函数进行测验,并与韩丽霞提出的NMOGA算法进行对比,实验结果表明,新算法表现出良好的搜索性能。

  • 标签: 多目标优化 随机扰动 进化算法 拥挤距离排序 C-measure U-measure
  • 简介:提出一种多精英协同进化遗传算法(Multi-elitecoevolutionarygeneticalgorithm,简称MCGA).多精英协同进化遗传算法借鉴精英策略和协同进化的思想,从种群中选择多个精英个体组成子种群,选择多个不同的而且适应度高的个体作为进化操作的核心.通过不同的选择策略进化子种群,多个子种群采用不同的进化方式.实验数据表明算法性能与传统遗传算法相比提高了收敛速度和寻找最优解的能力.

  • 标签: 多精英 遗传算法 早熟收敛 协同进化
  • 简介:针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明:改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。

  • 标签: 粒子滤波 重采样 遗传算法 云模型