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基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用
被引量:
8
1
作者
雷阳
李树荣
+1 位作者
张强
张晓东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第36期7-10,共4页
采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结...
采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结果表明该方法优于标准遗传算法。
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关键词
混合遗传算法
骨干粒子群
最优控制
聚合物驱
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职称材料
混合遗传算法下电动汽车充电桩容量测试方法
2
作者
万娜娜
李红英
詹慧贞
《计算机仿真》
2024年第3期88-92,共5页
由于接入电动汽车充电桩的负荷增多,导致充电线路过载,增加能量损耗,使得电网安全风险增高。为解决上述问题,提出基于混合遗传的电动汽车充电桩容量测试方法。分析车辆运行机制、电池特征、充电方式等因素对充电桩容量的影响,计算车辆...
由于接入电动汽车充电桩的负荷增多,导致充电线路过载,增加能量损耗,使得电网安全风险增高。为解决上述问题,提出基于混合遗传的电动汽车充电桩容量测试方法。分析车辆运行机制、电池特征、充电方式等因素对充电桩容量的影响,计算车辆充电定点需求与路径需求,设置合理的约束条件;将充电桩容量看作一个满足多个约束条件的可行空间,在满足发电容量、功率平衡、潮流平衡、电压稳定等约束条件下,构建容量测试模型;针对遗传算法收敛速度慢的缺陷,使用粒子群算法对其改进,通过个体寻优过程求解模型,获得测试值。实验结果表明,所提方法在峰荷、腰荷和基荷场景下的测量结果与真实值基本一致,且测量耗时低于6s,算法收敛速度快。
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关键词
混合遗传算法
电动汽车
充电桩
容量测试
粒子群算法
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职称材料
基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法
被引量:
5
3
作者
涂圣文
苏州
《长安大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期39-45,共7页
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案...
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。
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关键词
道路工程
公路平面线形
智能选线方法
遗传-粒子群混合算法
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职称材料
题名
基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用
被引量:
8
1
作者
雷阳
李树荣
张强
张晓东
机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第36期7-10,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60974039)
国家科技重大专项(No.20082X05011)~~
文摘
采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结果表明该方法优于标准遗传算法。
关键词
混合遗传算法
骨干粒子群
最优控制
聚合物驱
Keywords
hybrid
genetic
algorithm
(HGA)
bare
bones
particle
swarm
optimization
(PSO)
optim
al
control
polymer
flooding
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
混合遗传算法下电动汽车充电桩容量测试方法
2
作者
万娜娜
李红英
詹慧贞
机构
江西科技学院人工智能学院
江西师范大学
出处
《计算机仿真》
2024年第3期88-92,共5页
基金
2022年教育部产学合作协同育人项目(220605211173802)。
文摘
由于接入电动汽车充电桩的负荷增多,导致充电线路过载,增加能量损耗,使得电网安全风险增高。为解决上述问题,提出基于混合遗传的电动汽车充电桩容量测试方法。分析车辆运行机制、电池特征、充电方式等因素对充电桩容量的影响,计算车辆充电定点需求与路径需求,设置合理的约束条件;将充电桩容量看作一个满足多个约束条件的可行空间,在满足发电容量、功率平衡、潮流平衡、电压稳定等约束条件下,构建容量测试模型;针对遗传算法收敛速度慢的缺陷,使用粒子群算法对其改进,通过个体寻优过程求解模型,获得测试值。实验结果表明,所提方法在峰荷、腰荷和基荷场景下的测量结果与真实值基本一致,且测量耗时低于6s,算法收敛速度快。
关键词
混合遗传算法
电动汽车
充电桩
容量测试
粒子群算法
Keywords
hybrid
genetic
algorithm
Electric
vehicle
Charging
pile
Capacity
test
particle
swarm
optimization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法
被引量:
5
3
作者
涂圣文
苏州
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
东南大学交通学院
湖北省公路局科学研究所
出处
《长安大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期39-45,共7页
基金
江苏省交通科学研究计划项目(05R26)
文摘
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。
关键词
道路工程
公路平面线形
智能选线方法
遗传-粒子群混合算法
Keywords
road
engineering
highway
horizontal
alignment
intelligent
route
selection
methodology
hybrid
genetic
algorithm
and
particle
swarm
optimization
分类号
U412.32 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用
雷阳
李树荣
张强
张晓东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
8
下载PDF
职称材料
2
混合遗传算法下电动汽车充电桩容量测试方法
万娜娜
李红英
詹慧贞
《计算机仿真》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法
涂圣文
苏州
《长安大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
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