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混合多策略改进蜣螂算法的避障路径规划 被引量：5
1
作者 万怡华 张雪梅 《电子测量技术》 北大核心 2024年第2期69-78,共10页
为了实现移动机器人在复杂环境中路径规划的高效搜索能力,提出了一种混合多策略的改进蜣螂算法。首先,引入改进ISPM混沌策略用于初始化蜣螂的初始种群,使初始总体分布更均匀,并降低算法落入局部最优解的可能性。然后,将贪婪选择策略与... 为了实现移动机器人在复杂环境中路径规划的高效搜索能力,提出了一种混合多策略的改进蜣螂算法。首先,引入改进ISPM混沌策略用于初始化蜣螂的初始种群,使初始总体分布更均匀,并降低算法落入局部最优解的可能性。然后,将贪婪选择策略与改进透镜成像反向学习策略相结合,改进蜣螂觅食行为的位置更新,平衡算法的局部开发和全局搜索能力,提高算法的收敛能力;最后,利用莱维飞行策略并加入改进动态权重更新方式,改进蜣螂偷窃行为的位置更新,改变最优全局解,防止算法陷入局部最优。为了验证改进算法的性能,采用基本测试函数和路径优化方面仿真,将改进后算法与其他四种群体智能算法进行了比较。实验结果表明,改进的蜣螂优化算法显著提高了收敛速度和优化精度,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 蜣螂算法 路径规划 混沌映射 莱维飞行
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基于自适应蜣螂算法的无人机三维路径规划方法 被引量：5
2
作者 远翔宇 杨风暴 杨童瑶 《无线电工程》 2024年第4期928-936,共9页
山区地势具有陡峭、沟深壑大的环境特点,导致基于启发式算法的山区无人机路径规划速度慢、质量差,针对该问题提出了基于自适应动作策略蜣螂算法的路径规划方法。以路径长度、飞行安全性以及路径平滑度构建路径规划目标函数;在蜣螂算法... 山区地势具有陡峭、沟深壑大的环境特点,导致基于启发式算法的山区无人机路径规划速度慢、质量差,针对该问题提出了基于自适应动作策略蜣螂算法的路径规划方法。以路径长度、飞行安全性以及路径平滑度构建路径规划目标函数;在蜣螂算法中引入种群相似性动作变异策略和反向学习策略,平衡局部优化和全局优化能力;通过对比麻雀算法、蜣螂算法和灰狼算法在12个基准函数上的算法性能,结果表明所提方法具有更快的收敛速度、不易陷入局部最优。山区路径规划仿真实验表明,所提方法比蜣螂算法的路径规划质量提高了37.66%。 展开更多
关键词 路径规划 蜣螂算法 反向学习 自适应动作策略
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蜣螂算法优化概率神经网络的变压器故障诊断 被引量：2
3
作者 宗琳 周晓华 +3 位作者 罗文广 刘胜永 张银 吴雪颖 《智慧电力》 北大核心 2024年第5期98-104,共7页
针对仅靠人工经验选取平滑因子的概率神经网络(PNN)变压器故障诊断模型存在诊断正确率偏低的问题,提出1种采用蜣螂算法(DBO)优化PNN平滑因子的变压器故障诊断模型。选取测试函数对DBO算法进行寻优测试,并与粒子群算法(PSO)、人工蜂群算... 针对仅靠人工经验选取平滑因子的概率神经网络(PNN)变压器故障诊断模型存在诊断正确率偏低的问题,提出1种采用蜣螂算法(DBO)优化PNN平滑因子的变压器故障诊断模型。选取测试函数对DBO算法进行寻优测试,并与粒子群算法(PSO)、人工蜂群算法(ABC)、灰狼优化算法(GWO)对比,DBO在寻优精度、收敛速度和避免局部最优方面更具优势;采用DBO对PNN平滑因子寻优以建立DBO-PNN诊断模型,并与PSO-PNN、ABC-PNN和GWO-PNN模型进行诊断对比,结果表明DBO-PNN模型的诊断效果更好,正确率达96%。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 蜣螂算法 概率神经网络 油中溶解气体分析
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基于改进粒子群蜣螂算法的机器人路径规划研究
4
作者 赵子贺 马继东 张毅然 《中国新技术新产品》 2024年第20期1-4,共4页
在机器人路径规划中,粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种常用的算法。然而在迭代后期粒子群算法会出现粒子多样性下降和易陷入局部最优解的情况。为解决以上问题,本文提出了一种改进的粒子群蜣螂算法。建立栅格地图模... 在机器人路径规划中,粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种常用的算法。然而在迭代后期粒子群算法会出现粒子多样性下降和易陷入局部最优解的情况。为解决以上问题,本文提出了一种改进的粒子群蜣螂算法。建立栅格地图模型对机器人进行路径规划,在粒子群算法中加入动态非线性调整惯性权重系数,引入惩罚系数来建立适应度函数,并与引入了莱维飞行进行改进的蜣螂算法相结合,以增强算法的搜索能力。试验仿真结果表明,与已有的粒子群算法相比,本文提出的改进粒子群蜣螂算法适用性更强,能够找到更短的最优路径。 展开更多
关键词 路径规划 蜣螂算法 粒子群算法 莱维飞行
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基于改进蜣螂优化算法的含电动汽车微电网优化调度
5
作者 匡洪海 徐雨淏 李子龙 《电力科学与工程》 2024年第8期10-17,共8页
将电动汽车接入微电网可以更好地平衡电网的供需,提高可再生能源利用率。电动汽车充电随机性大,这对微电网运行经济性会产生影响。提出了一种改进的蜣螂优化算法,对含有电动汽车的微电网经济调度进行优化。针对蜣螂优化算法种群分布不... 将电动汽车接入微电网可以更好地平衡电网的供需,提高可再生能源利用率。电动汽车充电随机性大,这对微电网运行经济性会产生影响。提出了一种改进的蜣螂优化算法,对含有电动汽车的微电网经济调度进行优化。针对蜣螂优化算法种群分布不均、全局搜索能力较弱且容易陷入局部最优的问题,采用准对立学习初始化种群,用人工兔算法的行为替换蜣螂算法的滚球行为,再使用t分布扰动变异对偷盗行为做出改进。算例分析表明,所提改进蜣螂算法求解的最大值、最小值和平均值皆优于原始蜣螂算法,对模型经济性求解具有有效性与优越性。 展开更多
关键词 电动汽车 微电网 优化调度 蜣螂算法 人工兔算法
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基于多策略改进蜣螂算法的推力分配应用设计
6
作者 刘明 娄德成 王晓飞 《自动化与仪表》 2024年第8期117-121,136,共6页
推力分配求解是复杂的非线性约束优化问题。传统推力分配算法在处理该类问题时存在精度低及易陷入局部极值点等问题,而群智能算法能够较容易解决这些问题,但需要解决稳定性和快速收敛性问题。针对上述问题,提出一种改进蜣螂推力分配算法... 推力分配求解是复杂的非线性约束优化问题。传统推力分配算法在处理该类问题时存在精度低及易陷入局部极值点等问题,而群智能算法能够较容易解决这些问题,但需要解决稳定性和快速收敛性问题。针对上述问题,提出一种改进蜣螂推力分配算法(IDBO),该算法通过选取解系数为个体变量、种群初始化采取拉丁超立方和反向学习法、蜣螂跳舞行为位置及最优蜣螂位置更新策略设计,提高算法收敛速度和稳定性。仿真结果表明,该算法收敛性速度优于所对比群智能算法,推力分配精度和能耗也明显优于所有对比算法。 展开更多
关键词 推力分配 蜣螂算法 动力定位 拉丁超立方
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基于KPCA-IDBO-LSSVM预测转炉终点磷含量
7
作者 牛玉梁 李爱莲 解韶峰 《冶金能源》 北大核心 2024年第3期55-58,64,共5页
为实现转炉终点钢水磷含量的精准预报,首先采用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理,再提出改进的蜣螂优化算法(IDBO)来优化最小二乘支持向量机(LSSVM),最后建立KPCA-IDBO-LSSVM预测模型来进行转炉终点钢水磷含量预测。将KPCA-IDBO-LS... 为实现转炉终点钢水磷含量的精准预报,首先采用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理,再提出改进的蜣螂优化算法(IDBO)来优化最小二乘支持向量机(LSSVM),最后建立KPCA-IDBO-LSSVM预测模型来进行转炉终点钢水磷含量预测。将KPCA-IDBO-LSSVM终点磷含量预测结果与LSSVM、IDBO-LSSVM以及多种其他模型进行对比,结果表明,KPCA与IDBO的加入均明显地提升了预测效果,KPCA-IDBO-LSSVM的终点磷含量预测误差在±0.003%内的命中率达到了90%,为冶炼带来了具有实际意义的帮助。 展开更多
关键词 转炉炼钢 磷含量预测 蜣螂算法 核主成分分析
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基于CVMD和DBO-SVM的光纤周界安防信号识别方法
8
作者 尚秋峰 樊小凯 《半导体光电》 CAS 北大核心 2024年第1期159-166,共8页
为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition,CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)和支持向量机(Support Vect... 为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition,CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法。利用CVMD去除原始信号中的噪声分量,并提取去噪后信号的能量、能量熵和峭度作为特征向量。采用DBO算法优化SVM,得到最佳惩罚因子和核函数参数,并构建DBO-SVM分类模型。搭建了基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的周界安防系统,采集了攀爬、敲击、踩踏和无入侵四类信号。实验结果表明,CVMD-DBO-SVM的分类准确率相比CVMD-PSO-SVM和CVMD-GA-SVM更高,达到了98.75%,同时运行时间更短,综合性能最优。 展开更多
关键词 光纤传感 相关变分模态分解 蜣螂算法 支持向量机 周界安防
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浙江省SPEI分布与简化估算模型研究
9
作者 陈剑峰 周培华 《浙江水利科技》 2024年第5期54-61,共8页
为得出浙江省干旱趋势和简化估算模型,以全区域9个站点为研究对象,计算不同站点的标准化降雨蒸散指数(SPEI)。同时以卷积双向长短期记忆神经网络模型(CNN-BiLSTM)为基础,采用小波包变换(WPT)优化的蜣螂算法(DBO)和珍鲹算法(GTO),构建2... 为得出浙江省干旱趋势和简化估算模型,以全区域9个站点为研究对象,计算不同站点的标准化降雨蒸散指数(SPEI)。同时以卷积双向长短期记忆神经网络模型(CNN-BiLSTM)为基础,采用小波包变换(WPT)优化的蜣螂算法(DBO)和珍鲹算法(GTO),构建2种优化组合模型,并比较不同模型精度,结果表明:全年春旱呈现逐渐加剧趋势,WPT-DBO-CNN-BiLSTM模型在所有模型中精度最高,可推荐用于预测全区不同尺度的SPEI。 展开更多
关键词 浙江省 标准化降雨蒸散指数 卷积双向长短期记忆神经网络 小波包变换 蜣螂算法
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基于蜣螂算法和DWA算法的机器人动态路径规划
10
作者 王海群 宋国章 +2 位作者 晁帅 谭全伟 葛超 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第12期21-29,共9页
为解决机器人在复杂动态环境中的路径规划问题,提出一种融合改进蜣螂算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)和改进动态窗口法(improved dynamic window algorithm,IDWA)的动态路径规划方法。首先,使用改进的蜣螂算法生成全局最优... 为解决机器人在复杂动态环境中的路径规划问题,提出一种融合改进蜣螂算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)和改进动态窗口法(improved dynamic window algorithm,IDWA)的动态路径规划方法。首先,使用改进的蜣螂算法生成全局最优路径。针对蜣螂算法容易陷入局部最优解的问题,提出了混沌映射初始化种群、融合自适应t分布扰动策略以及螺旋搜索策略,提高算法的性能。其次,使用改进的动态窗口法跟踪全局最优路径,进行动态避障。针对动态窗口法容易发生碰撞、线速度波动频繁等问题,提出了3种改进方法,即结合全局路径规划算法,防止陷入局部最优;设置机器人初始航向角,减少路径冗余;增加线速度变化评估函数,解决线速度频繁改变问题。最后,将两种改进后的算法进行融合,设置动、静态路径规划试验。试验结果表明,融合算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,规划的路径长度更短,安全性更高,线速度序列更加平滑。 展开更多
关键词 路径规划 蜣螂算法 动态窗口法 动态避障 机器人
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基于DBO-ELM模型的隔振橡胶疲劳寿命预测
11
作者 秦武 李春归 +4 位作者 潘兵兵 李骏 胡建泰 葛平政 刘霏霏 《机电工程技术》 2024年第2期13-19,共7页
车辆隔振橡胶通常受到频率和振幅随时间变化的动态载荷作用,需要建立不同应变比下橡胶疲劳寿命的高精度预测模型。基于蜣螂优化算法(DBO)和极限学习机(ELM)模型,提出一种考虑不同应变比下隔振橡胶疲劳寿命的预测方法。基于隔振橡胶试样... 车辆隔振橡胶通常受到频率和振幅随时间变化的动态载荷作用,需要建立不同应变比下橡胶疲劳寿命的高精度预测模型。基于蜣螂优化算法(DBO)和极限学习机(ELM)模型,提出一种考虑不同应变比下隔振橡胶疲劳寿命的预测方法。基于隔振橡胶试样单轴加载疲劳试验,得到不同应变比载荷下试样疲劳寿命;以应变幅值、应变均值与应变比为输入变量,将橡胶疲劳寿命作为输出变量,利用DBO算法优化ELM模型中的输入层权值和隐含层偏置,建立橡胶试样疲劳寿命预测DBO-ELM模型。对比分析所提出的DBO-ELM模型、机器学习模型和幂函数模型下隔振橡胶预测寿命的精度。结果表明:基于DBO-ELM模型的预测结果与试验结果吻合最好,能够显著提高橡胶疲劳寿命预测的精度,验证了DBO-ELM橡胶疲劳寿命预测模型的有效性。 展开更多
关键词 隔振橡胶 应变比 疲劳寿命预测 极限学习机 蜣螂算法
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一种WTMSST结合自适应参数VMD的滚动轴承故障诊断
12
作者 施天惠 黄民 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第5期286-294,共9页
针对现有轴承故障诊断中常用的时频分析方法存在变换系数在时频平面上分布相对离散,时频谱能量模糊等共性问题,提出了一种基于小波变换的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)结合经蜣螂算法(DBO)优化变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障诊断... 针对现有轴承故障诊断中常用的时频分析方法存在变换系数在时频平面上分布相对离散,时频谱能量模糊等共性问题,提出了一种基于小波变换的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)结合经蜣螂算法(DBO)优化变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用了一种根据重分配同步压缩变换(WTSST)优化的WTMSST算法,通过固定点迭代减少了在强频率变化下的群延迟,然后通过以最小包络熵为适应度的DBO算法优化VMD输入参数,根据峭度重构信号后,运用WTMSST进行故障特征提取。采用凯斯西储大学的数据集进行测试,验证该法准确描述了信号的冲击特征,并证明其较过往处理方式具有更好的性能。 展开更多
关键词 故障诊断 时间重分配同步压缩变换 固定点迭代 变分模态分解 蜣螂算法
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基于非支配排序的蜣螂优化算法
13
作者 丘斯帆 《黑龙江电力》 CAS 2024年第5期421-427,共7页
现实社会中的问题往往不止单一目标而是复杂的多目标问题,解决这类问题就需要一种高效的优化算法。为此,基于蜣螂优化算法,提出一种非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),以解决多目标优化问题。结合NSGA-Ⅱ算法中的非支配排序方法,对蜣螂... 现实社会中的问题往往不止单一目标而是复杂的多目标问题,解决这类问题就需要一种高效的优化算法。为此,基于蜣螂优化算法,提出一种非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),以解决多目标优化问题。结合NSGA-Ⅱ算法中的非支配排序方法,对蜣螂种群进行非支配排序;将传统外部存档策略替换为动态外部存档,并提出一种新的拥挤度距离公式,增强算法全局寻优能力,同时维持种群的多样性。为了验证NSDBO算法的效率和有效性,选取ZDT系列及DTLZ系列测试函数对其进行测试,结果表明其收敛精度提升了21.5%~44.3%。将其应用于变压器的故障诊断,其结果表明ND-SVM相比于SVM有更高的准确率,符合工程应用的标准。 展开更多
关键词 蜣螂算法 非支配排序 动态外部存档 拥挤度距离 故障诊断
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改进蜣螂算法优化混合核极限学习机的系统谐波阻抗估计
14
作者 夏焰坤 黄鹏 +2 位作者 任俊杰 朱赵晴 王宛婷 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期69-78,共10页
为准确估计系统谐波阻抗,提出一种改进蜣螂算法IDBO(improved dung beetle optimizer)优化混合核极限学习机HKELM(hybrid kernel extreme learning machine)的系统谐波阻抗估计方法。首先,在传统蜣螂算法基础上引入Cubic混沌映射、t分... 为准确估计系统谐波阻抗,提出一种改进蜣螂算法IDBO(improved dung beetle optimizer)优化混合核极限学习机HKELM(hybrid kernel extreme learning machine)的系统谐波阻抗估计方法。首先,在传统蜣螂算法基础上引入Cubic混沌映射、t分布扰动和高斯柯西变异扰动等方法,通过使用IDBO算法对HKELM进行多参数寻优;其次,将公共连接点处谐波电压和电流数据代入IDBO-HKELM,实现对系统谐波阻抗的精确估计;最后通过仿真和实例分析并对比多种方法,结果表明,所提方法在不同背景谐波波动条件和两侧阻抗差异场景下具有更好的估计精度。 展开更多
关键词 谐波阻抗估计 蜣螂算法 混合核极限学习机 谐波责任划分
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基于优化VMD参数与VGG模型的轴承故障诊断
15
作者 刘迪洋 张清华 朱冠华 《机床与液压》 北大核心 2024年第18期195-202,共8页
轴承振动信号的采集过程中难免会受到噪声的影响,使得轴承部分故障特征难以提取。针对此问题,提出一种基于蜣螂算法(DBO)优化变分模态分解(VMD)并与VGG神经网络相结合的轴承故障诊断方法。使用DBO对VMD进行参数寻优,经过优化后的VMD将... 轴承振动信号的采集过程中难免会受到噪声的影响,使得轴承部分故障特征难以提取。针对此问题,提出一种基于蜣螂算法(DBO)优化变分模态分解(VMD)并与VGG神经网络相结合的轴承故障诊断方法。使用DBO对VMD进行参数寻优,经过优化后的VMD将原始振动信号分解为多个本征模态函数(IMF),通过皮尔逊相关系数选择合适的IMF对信号进行重构;对重构的信号进行连续小波变换(CWT)生成时频图;最后,通过VGG网络进行训练以完成对轴承的故障诊断分类识别。结果表明:与其他诊断方法相比,所提方法降噪效果明显,同时对轴承的故障识别准确率达到了100%。 展开更多
关键词 故障诊断 变分模态分解 蜣螂算法 卷积神经网络 连续小波变换
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基于蜣螂算法的无刷直流电机速度控制仿真研究
16
作者 胡杰 陈再宏 +2 位作者 胡燕海 刘广清 张伟杰 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2024年第6期73-79,共7页
为提高无创呼吸机用无刷直流电机的控制性能,改善无创呼吸机压力输出控制精度,设计了一种基于蜣螂算法优化的模糊PID控制器用于无刷直流电机调速系统.首先对无刷直流电机进行数学建模,再利用Simulink设计无刷直流电机双闭环转速控制系... 为提高无创呼吸机用无刷直流电机的控制性能,改善无创呼吸机压力输出控制精度,设计了一种基于蜣螂算法优化的模糊PID控制器用于无刷直流电机调速系统.首先对无刷直流电机进行数学建模,再利用Simulink设计无刷直流电机双闭环转速控制系统仿真模型,并模拟实际工况对系统模型进行仿真实验.结果显示,当设定调速系统超调量为0.4%,调节时间为0.011 s,加入负载后的转速波动为4.0 r·min^(-1)时,经过0.002 s振荡后系统趋于稳定.仿真结果说明所设计的控制器动态和静态性能优异,显著提高了无刷直流电机控制性能,改善了无创呼吸机压力输出控制精度,可以满足无创呼吸机对稳定、可控气流源的需求. 展开更多
关键词 无创呼吸机 无刷直流电机 蜣螂算法 模糊PID
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采用蜣螂优化算法的冗余机械臂运动学分析
17
作者 贺晓莹 《桂林航天工业学院学报》 2024年第3期369-376,共8页
为解决冗余度机械臂在运动学计算过程中存在奇异现象与容错度过低的问题,以7-DOF机械臂为研究对象,采用一种元启发式的蜣螂算法对其进行运动学求解。在MATLAB中利用robotics toolbox建立7-DOF机械臂的D-H参数模型,对7-DOF机械臂进行运... 为解决冗余度机械臂在运动学计算过程中存在奇异现象与容错度过低的问题,以7-DOF机械臂为研究对象,采用一种元启发式的蜣螂算法对其进行运动学求解。在MATLAB中利用robotics toolbox建立7-DOF机械臂的D-H参数模型,对7-DOF机械臂进行运动学建模,并建立其对应的目标函数;在蜣螂优化算法中,通过对目标函数设置不同的蜣螂种群数量与迭代次数,分别采用改进的正弦建模蜣螂优化算法与传统的正切建模蜣螂优化算法求解目标函数的收敛性,通过对比分析确定参数值设置的可靠性;将参数设置结果应用于7-DOF冗余机械臂逆运动学求解过程中,根据冗余机械臂初始位姿与期望位姿进行计算,结果表明冗余机械臂逆解的关节角误差在0.060 2 mm内,采用改进的正弦建模的蜣螂优化算法求解的迭代次数较小,且最佳值较优,比传统的正切函数建模提高了目标函数的适应性,提高了全局最优的收敛性,同时提高了7-DOF机械臂运动学规划的精度与适应性。 展开更多
关键词 冗余机械臂 蜣螂算法 运动学
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基于非支配排序蜣螂算法的综合能源系统优化调度
18
作者 张凤洋 魏立明 +3 位作者 刘旭 王楷硕 赵信淳 赵升旭 《技术与市场》 2024年第9期28-34,38,共8页
为加快推动工业园区实施能源效率提升与绿色转型,充分考虑工业园区用能及降碳需求,构建了一种考虑阶梯式碳交易机制、冷热电联供机组及电转气运行的综合能源系统低碳经济调度模型。首先,对工业园区内各设备构建数学模型并引入阶梯式碳... 为加快推动工业园区实施能源效率提升与绿色转型,充分考虑工业园区用能及降碳需求,构建了一种考虑阶梯式碳交易机制、冷热电联供机组及电转气运行的综合能源系统低碳经济调度模型。首先,对工业园区内各设备构建数学模型并引入阶梯式碳交易机制限制工业园区碳排放;其次,建立以工业园区综合能源系统运行成本和碳交易成本最小为目标的优化调度策略;最后,使用非支配排序的蜣螂算法对模型进行优化求解。仿真结果表明:所提模型进一步降低了碳交易成本及系统运行成本。 展开更多
关键词 综合能源系统 阶梯式碳交易 蜣螂算法 冷热电联产机组
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基于IDBO-RBF的自适应巡航系统轮速传感器故障诊断
19
作者 谢春丽 毛海锋 《自动化与仪表》 2024年第7期51-56,共6页
汽车自适应巡航系统发生故障,将会造成巨大的生产经济损失,甚至直接危害人身安全。该文提出一种基于改进蜣螂算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)优化RBF神经网络的自适应巡航系统轮速传感器故障诊断方法。首先,利用Matlab建立... 汽车自适应巡航系统发生故障,将会造成巨大的生产经济损失,甚至直接危害人身安全。该文提出一种基于改进蜣螂算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)优化RBF神经网络的自适应巡航系统轮速传感器故障诊断方法。首先,利用Matlab建立自适应巡航系统轮速传感器故障仿真模型,提取出故障诊断模型的特征参数;其次,用融合了Levy飞行和自适应权重对蜣螂算法进行优化,用优化后的算法建立IDBO-RBF故障诊断模型;最后,与传统BP和DBO-RBF模型进行对比验证,实验结果表明,IDBO-RBF模型在故障诊断精度上达到96.8%,可以有效诊断自适应巡航系统轮速传感器的故障类型。 展开更多
关键词 自适应巡航系统 蜣螂算法 RBF神经网络 故障诊断
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基于GRA-DBO-SVR的瓦斯含量预测方法
20
作者 秦宾宾 张清华 +3 位作者 孙国玺 张发振 亢方超 李祖鹏 《广东石油化工学院学报》 2024年第4期80-86,共7页
为提高煤层瓦斯含量预测的准确性和效率,提出了一种基于灰色关联度分析(GRA)、蜣螂优化(DBO)算法和支持向量回归(SVR)模型的瓦斯含量预测方法。采用GRA筛选影响瓦斯含量的因素来降低预测模型输入数据的维度,通过DBO算法对SVR模型的参数... 为提高煤层瓦斯含量预测的准确性和效率,提出了一种基于灰色关联度分析(GRA)、蜣螂优化(DBO)算法和支持向量回归(SVR)模型的瓦斯含量预测方法。采用GRA筛选影响瓦斯含量的因素来降低预测模型输入数据的维度,通过DBO算法对SVR模型的参数进行优化,构建基于GRA-DBO-SVR的瓦斯含量预测模型,并对GRA-DBO-SVR、GRA-PSO-SVR、GRA-SVR和SVR模型的预测结果进行对比。结果表明:GRA-DBO-SVR、GRA-PSO-SVR、GRA-SVR和SVR模型的MRE分别为2.82%、2.98%、3.72%和6.02%,MAE分别为0.28、0.31、0.44和0.63,MSE分别为0.17、0.18、0.37和0.90,GRA-DBO-SVR模型具有更好的泛化能力,满足工程实际需要。 展开更多
关键词 瓦斯含量预测 灰色关联理论 蜣螂算法 支持向量回归模型
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