作者:刘高峰; 杨洋 期刊:《内江科技》 2019年第11期
针对多维数据聚类,提出了一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法。该方法以多维数据的信息熵作为人工鱼群算法的行为指导函数,可以在没有多维数据先验知识情况下,实现多维数据的聚类,仿真结果表明该方法有助于提高多维数据聚类的准确率,为利用仿生物算法实现多维数据聚类提供新思路。
作者:柳春锋; 赵善林; 王居凤 期刊:《生产力研究》 2019年第12期
针对多种产品跨工厂、跨单元进行加工的问题,考虑单元构建、机器配置、工艺路径以及原材料采购因素,以最小化生产过程所产生的物流成本、机器使用成本和原材料进购成本为目标,建立了0-1非线性数学模型。为适应模型的高维度特征,设计了离散型人工鱼群算法进行求解。典型实例分析表明:离散型人工鱼群算法具有良好的寻优性能。文章可以同时优化生产设施配置和供应商选择过程,研究结果为供应链中主要合作企业节省大量制造及采购成本。
针对配电网网架规划组合优化复杂性的问题,在网架规划中以人工鱼群算法的寻优框架为基础进行优化。针对人工鱼群算法自身上的不足,对人工鱼群的行为中觅食、集群和追尾等行为进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型的优化解,并与遗传算法及粒子群算法等做对比。实验结果表明了该改进的可行性和有效性。
作者:武俊峰; 郭旭飞 期刊:《黑龙江科技大学学报》 2019年第06期
直线二级倒立摆控制系统的关键问题在于如何对处于不稳定状态的系统进行有效控制,使上摆和下摆时刻处于动态平衡状态,且具备较强的鲁棒性,以直线二级倒立摆作为研究对象,设计了一种基于人工鱼群算法的LQR控制器研究二级摆杆的平衡控制。结果表明:利用人工鱼群算法优化后的LQR控制器实现的直线二级倒立摆系统更为稳定,系统在受到扰动后恢复过程所用时间缩短了0.8 s,曲线更为平缓,同时小车位移、摆杆角度等变化过程中的超调量更小。
作者:徐先骏; 吉小鹏 期刊:《电器与能效管理技术》 2019年第23期
针对配电网中的低电压问题,提出了一种通过在配电网中接入分布式能源的低电压治理方法。通过建立以最小节点电压、平均电压偏差以及系统网损总量为目标函数的优化模型,实现分布式电源的选址与定容。利用固定权重系数法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,采用人工鱼群算法对优化模型进行求解,并基于IEEE-33节点系统与粒子群算法进行仿真比较,验证了该方法的可行性和有效性。
作者:周建萍; 邓玉君; 茅大钧; 胡成奕; 叶剑桥; 方乐 期刊:《电机与控制应用》 2019年第11期
分布式电源在微电网中渗透率越来越高,其间歇性对系统电压稳定性的影响不容忽视。电力弹簧(ES)作为一种新型电压控制装置,能有效抑制关键负载(CL)两端的电压波动。为了减小负载变化对ES调压能力的影响,提出一种考虑非关键负载(NCL)变动的电力弹簧自适应控制策略。介绍了ES的拓扑结构及限制运行条件的理论基础;根据αβ坐标系变化的方法检测母线电压暂降,确定是否将ES投入系统;参考电压计算模块计算出需要提供的补偿电压后,与实际值的...
作者:李景灿; 丁世飞 期刊:《智能系统学报》 2019年第06期
孪生支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)是在支持向量机的基础上产生的机器学习算法,具有训练速度快、分类性能优越等优点。但是孪生支持向量机无法很好地处理参数选择问题,不合适的参数会降低分类能力。人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)是一种群智能优化算法,具有较强的全局寻优能力和并行处理能力。本文将孪生支持向量机与人工鱼群算法结合,来解决孪生支持向量机的参数选择问题。首先将孪生支持...
作者:胡爱军; 赵军 期刊:《振动与冲击》 2019年第22期
滚动轴承存在多个故障时,由于各故障响应之间相互干扰,会使包络谱诊断效果不佳。最大相关峭度解卷积(MCKD)是用于增强周期性脉冲的有效工具,然而,MCKD的滤波器长度参数和移位数需要人工设定,并且在复杂条件下运行的轴承对参数的要求较高。针对此情况,提出了一种自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承多故障诊断方法。该方法以最大相关峭度解卷积信号的包络谱的谱相关峭度值作为目标函数,采用人工鱼群算法,自适应得到MCKD的最优参数,...
作者:邹德龙; 王宝华 期刊:《计算机工程与应用》 2019年第20期
基本粒子群算法(PSO)在面对高维多极值函数优化的问题时粒子容易快速集中到最优粒子附近,导致粒子运动能力丧失,种群陷入停滞,因此寻优效果并不理想。针对这种情况,通过引入人工鱼群算法(AFSA)中的聚群和觅食行为与粒子群算法相结合形成一种新的混合优化算法来解决这些问题。最终通过仿真实验证明该混合优化算法在面对高维函数的优化问题上具有优秀的寻优能力。
作者:陈晓光; 吴芝路; 蒋旭; 张晓军 期刊:《电子科技》 2019年第10期
随着航天技术的发展,未来的中继卫星系统需要为多个用户航天器提供码分多址通信服务。因此需要采用多用户检测技术来抑制多个用户航天器信号之间的多址干扰。文中将人工鱼群优化算法引入到中继卫星系统多用户检测中,通过模拟人工鱼群觅食过程中的觅食行为、聚集行为以及尾随行为,利用人工鱼群的迭代优化,实现多址干扰的最小化。为加快人工鱼群算法的收敛速度,文中将解相关多用户检测的结果作为人工鱼群算法的迭代初值。结果表明,基...
为了提高大数据迁移的执行效率并降低存储需求,提出采用群体仿生智能算法中的人工鱼群算法完成大数据迁移过程。首先,根据鱼群活动状态对大数据迁移进行策略分析,并对数据记录及存储空间按照鱼群算法进行建模。然后,采用存储范围和迁移步长动态变化的策略完成大数据自动迁移。经过实验证明,相比LRU迁移算法,基于人工鱼群算法的数据迁移策略在存储空间及执行时间消耗方面优势明显,具有一定的推广价值。
作者:陈晓; 戴冉; 赵延鹏; 张超越 期刊:《中国航海》 2019年第03期
为解决船舶交通服务(Vessel Traffic Services,VTS)值班人员在指导船舶避浅过程中仅凭借经验的弊端,提出一种可行性算法,结合船舶在海上航行过程中的特点,生成可靠的船舶避浅航线。以实现最短航程为目的,建立以避开浅滩区域、控制转弯角度以及减少转向点数目为约束条件的航线设计模型。在模型建立过程中,利用栅格法对船舶航行环境进行栅格化处理,采用人工鱼群算法生成初始航线,结合船舶航行习惯对航线作进一步的优化和调整,从而实...
作者:宋志宇; 李俊杰 期刊:《工程科学与技术》 2006年第04期
依据结构灵敏度分析理论,采用基于有限单元法的解析灵敏度分析方法,对影响重力坝材料参数反演质量的位移观测点位置进行了研究,得到了坝顶位移最适合于反演大坝弹性模量的结论.同时引入一种新的群集智能优化方法-人工鱼群算法(AFSA),根据大坝坝顶的增量位移进行混凝土大坝和坝基岩石材料参数的反演.算例分析表明:AFSA能够稳定快速地收敛到所求参数的全局最优值;同时加入不同水平的噪音对该算法的数值稳定性进行了研究,结果表明...
作者:陈群; 左锋; 卢文科 期刊:《信息技术与网络安全》 2016年第09期
为实现压力传感器的温度补偿,采用BP神经网络作为压力传感器软件补偿系统的核心算法,但由于BP神经网络算法易陷入局部极值,因此采用具有全局搜索能力的算法—人工鱼群算法(AFSA)进行优化,得到的结果是压力传感器的线性度提升1个数量级,温度灵敏度系数降低2个数量级,得到了很好的补偿效果。
作者:彭鼎原; 徐海洲 期刊:《中国高新科技》 2015年第06期
传感器技术的进步使测绘遥感工程拥有了更多类型的卫星影像可以选择,影像具有各自的几何和光谱特征,融合使用能达到更高的测量精度。文章探究了一条基于IHS变换和NSCT变换的方法融合SAR影像与传统多光谱影像,利用人工鱼群算法进行低频融合,用区域能量特征和投票法进行高频融合,最终在尽量减少损失空间分辨率的情况下获得了更好的光谱信息保持度。
作者:黄唯 期刊:《计算机产品与流通》 2018年第12期
智能组卷是一种在特定约束条件下优化多目标参数的问题,采用传统数学计算方式难以求解,组卷效率、质量由试题库以及抽题算法设计决定。本文首先简要介绍了人工鱼群算法的定义,探讨了智能组卷策略,并分析了相关算法,组后提出基于人工鱼群算法的考试系统的设计思路。
作者:房娟艳; 魏燕好 期刊:《信阳农林学院学报》 2017年第04期
混合文化进化群智能算法是一种起源于生物仿生学,并结合生物的智能行为和规律,完成对其的模拟和分析, 是一种较为有效的新型算法,具有较高的应用价值和实践价值.本文就混合文化进化智能算法展开探讨,结合相关实例,对 其应用进行阐述,进一步完善进化群智能算法,发挥混合文化进化群智能算法的功能性,促进算法收敛的速度与寻优的性能, 进而有效的对相关实际问题进行更好处理.
作者:刘大贺; 韩晓娟; 李建林 期刊:《电力工程技术》 2017年第06期
大规模可再生能源并网时,通过配置储能系统平抑功率波动,可以实现能量的平稳转移。以某光伏电站为应用场景,分析梯次电池储能在平抑光伏功率波动这一应用模式下的优化规划并评估其经济性。建立光伏电站储能系统优化规划和经济性评估模型,以满足并网波动率限制下储能容量成本最小为目标函数,采用人工鱼群算法进行优化求解,并通过对比常规储能系统评估梯次电池的经济性。选取相关算例进行分析,结果表明模型具有一定的合理性和...
近年来节能降耗越来越多地受到政府和企业的重视。由于电网负荷的特殊性,普遍存在无功补偿不合理,功率因数偏低,进而导致有功损耗严重,电能质量不高,从而造成能源的浪费。电网无功优化是保证电网安全、经济运行的有效手段,是提高电压质量、降低网损的重要措施之一,因此研究高效、实用的电网无功优化方法具有重要的意义。
针对变压器在故障诊断时复杂难辨的问题,提出了一种基于人工鱼群算法优化BP神经网络的故障诊断方法。该方法首先将所得的样本进行预处理,然后通过归一化后的故障特征量样本和目标期望输出,对建立的模型进行样本训练,最后将验证数据进行诊断测试。诊断结果表明,采用该方法可以满足变压器故障诊断的需要,具有很强的实用价值。