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城市物流无人机起降点布局规划研究 被引量：11
1
作者 张洪海 冯棣坤 +3 位作者 张晓玮 刘皞 钟罡 张连东 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期207-214,共8页
针对城市物流无人机起降点布局规划问题,考虑不同级别的物流无人机起降点,构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标,以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO),引入随机学习算子、个体学... 针对城市物流无人机起降点布局规划问题,考虑不同级别的物流无人机起降点,构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标,以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO),引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上,基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验,验证模型与算法有效性。实验结果表明,所建模型可以实现起降点的合理布局规划,适用于大规模资源配置,具备有效性;人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优,表现出较佳性能。参数分析表明,基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6,最佳算法学习概率参数组合为5/n和(0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。 展开更多
关键词 航空运输 起降点布局规划 人类学习优化算法 物流无人机 物流配送
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广义最大覆盖模型的新型人类学习优化算法
2
作者 张枫雪 刘勇 《计算机仿真》 北大核心 2023年第1期394-399,共6页
广义最大覆盖模型是传统覆盖模型的扩展形式,通过覆盖水平评价服务质量。针对上述模型NP-hard问题特征,设计一种基于新型人类学习优化算法的求解方法。将自适应学习策略引入到基本人类学习优化算法中,采用随机学习算子、个体学习算子和... 广义最大覆盖模型是传统覆盖模型的扩展形式,通过覆盖水平评价服务质量。针对上述模型NP-hard问题特征,设计一种基于新型人类学习优化算法的求解方法。将自适应学习策略引入到基本人类学习优化算法中,采用随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子进行优化搜索。利用多个算例进行数值实验,并将新算法与遗传算法、微粒群优化算法、最有价值球员算法和人类学习优化算法进行比较。实验结果证明了新算法的可行性和有效性,为广义最大覆盖模型的求解提供了一种有竞争力的算法。 展开更多
关键词 广义最大覆盖模型 人类学习优化算法 自适应学习策略 组合优化
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基于HLO-LSSVM算法的浮子流量计非线性校正 被引量：1
3
作者 王斌 姚骏 张玮 《工业控制计算机》 2017年第4期103-104,106,共3页
针对浮子流量计非线性校正中常用的分段线性拟合和最小二乘法不足,以及最小二乘支持向量机参数难确定问题,提出了一种基于人类学习优化-最小二乘支持向量机算法(HLO-LSSVM)的仪表非线性校正方法。首先简介了最小二乘支持向量机和人类学... 针对浮子流量计非线性校正中常用的分段线性拟合和最小二乘法不足,以及最小二乘支持向量机参数难确定问题,提出了一种基于人类学习优化-最小二乘支持向量机算法(HLO-LSSVM)的仪表非线性校正方法。首先简介了最小二乘支持向量机和人类学习优化算法,接着阐述了HLO-LSSVM算法进行非线性校正的实现过程,分别采用分段线性拟合、最小二乘法和HLO-LSSVM算法对浮子流量计非线性校正问题进行了对比。结果表明,HLO-LSSVM算法具有更优的校正效果,实现简单,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 人类学习优化算法 最小二乘支持向量机 浮子流量计 非线性校正
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智能虚拟参考反馈整定神经元PID及其电站控制应用研究 被引量：1
4
作者 黄博文 叶琪贤 +2 位作者 胡琦 叶程微 王灵 《流体测量与控制》 2021年第1期1-9,共9页
随着工业技术的快速发展,电站等大型工业企业规模越来越大、生产过程越来越复杂,被控对象通常难以精确建模,导致传统基于模型的控制方法难以获得理想的控制效果。数据驱动控制方法可直接根据系统输入输出数据进行控制器设计,有效解决了... 随着工业技术的快速发展,电站等大型工业企业规模越来越大、生产过程越来越复杂,被控对象通常难以精确建模,导致传统基于模型的控制方法难以获得理想的控制效果。数据驱动控制方法可直接根据系统输入输出数据进行控制器设计,有效解决了传统控制方法对对象数学模型的依赖问题。本文提出了基于智能虚拟参考反馈整定的神经元PID控制方法,通过采用人类学习优化算法,依据智能虚拟参考反馈整定目标函数,直接根据系统一组输入输出数据对神经元PID控制器进行全局优化设计,提高了控制性能。对电站过热蒸汽温度控制的仿真结果表明了提出的智能虚拟参考反馈整定神经元PID控制方法的有效性和在工程应用中的优越性。 展开更多
关键词 电站控 数据驱动 人类学习优化算法 虚拟参考反馈整定 智能虚拟参考反馈整定
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核电站稳压器压力智能二型模糊控制方法研究 被引量：1
5
作者 王为国 王灵 +2 位作者 费敏锐 陈凯 钱虹 《工业控制计算机》 2018年第7期37-38,156,共3页
核电站稳压器压力控制系统内部的热工与流体力学过程复杂,存在非线性、时变等特点,获取系统精确数学模型非常困难,传统的PID等控制方法难以获得良好的控制性能。相比传统模糊控制方法,区间二型模糊能更有效地处理控制系统的不确定性,但... 核电站稳压器压力控制系统内部的热工与流体力学过程复杂,存在非线性、时变等特点,获取系统精确数学模型非常困难,传统的PID等控制方法难以获得良好的控制性能。相比传统模糊控制方法,区间二型模糊能更有效地处理控制系统的不确定性,但其参数更多,设定也更为复杂。为此提出一种基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制方法,利用人类学习优化算法对区间二型模糊控制器的参数进行全局优化,以获得最优的核电站稳压器压力控制性能。仿真结果表明,基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制系统无超调、响应速度快,与传统二型模糊控制方法及基于其它优化算法的二型模糊控制算法相比,具有更好的控制性能。 展开更多
关键词 稳压器 压力控制 二型模糊控制 人类学习优化算法
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核电站蒸汽发生器水位智能数据驱动控制 被引量：1
6
作者 赵文彬 王灵 +2 位作者 陈凯 钱虹 费敏锐 《流体测量与控制》 2021年第4期6-12,共7页
核电站蒸汽发生器是压水堆核电站的重要设备之一,具有被控对象精确建模困难、控制性能及安全性要求高等特点。以核电站蒸汽发生器水位控制系统为对象,研究了基于人类学习优化算法的智能反馈⁃前馈虚拟参考反馈整定控制方法,在不需要被控... 核电站蒸汽发生器是压水堆核电站的重要设备之一,具有被控对象精确建模困难、控制性能及安全性要求高等特点。以核电站蒸汽发生器水位控制系统为对象,研究了基于人类学习优化算法的智能反馈⁃前馈虚拟参考反馈整定控制方法,在不需要被控对象及扰动对象数学模型的情况下,能直接设计出性能理想的反馈⁃前馈控制系统,在存在可测扰动的情况下能够提供预测补偿动作以抑制干扰。仿真实验结果表明:相比于其他控制方法,智能反馈⁃前馈虚拟参考反馈整定(FFIVRFTH)方法设计出的控制器具有更好的控制性能和良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 人类学习优化算法 核电站蒸汽发生器 智能虚拟参考反馈整定 反馈⁃前馈控制 可测扰动
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基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制器设计
7
作者 曹鹏 张立鹏 +1 位作者 田绪俊 宋赢硕 《工业控制计算机》 2019年第1期74-75,78,共3页
工业系统复杂程度不断提高、规模不断扩大,传统控制方法难以获得理想的控制性能,而区间二型模糊控制鲁棒性好、响应快速,在处理强耦合、非线性、大滞后系统控制问题具有更大的优势。但是传统的方法很难计算出区间二型模糊控制器的参数,... 工业系统复杂程度不断提高、规模不断扩大,传统控制方法难以获得理想的控制性能,而区间二型模糊控制鲁棒性好、响应快速,在处理强耦合、非线性、大滞后系统控制问题具有更大的优势。但是传统的方法很难计算出区间二型模糊控制器的参数,针对这一问题,提出一种基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制器设计方法,并将其应用于列车控制中,仿真结果表明区间二型模糊控制器在列车控制中取得更好的效果。 展开更多
关键词 人类学习优化算法 区间二型模糊控制器 列车控制
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基于AHLO与K均值聚类的图像分割算法 被引量：12
8
作者 王丰斌 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第4期427-432,共6页
针对图像分割中K均值算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感的问题,提出了一种将自适应人类优化算法与K均值算法相结合的聚类算法.该算法利用自适应人类学习优化算法初始化聚类中心,提高K均值算法的稳健性.结果表明,该算法聚类得到... 针对图像分割中K均值算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感的问题,提出了一种将自适应人类优化算法与K均值算法相结合的聚类算法.该算法利用自适应人类学习优化算法初始化聚类中心,提高K均值算法的稳健性.结果表明,该算法聚类得到的标准差相比传统K均值算法和基于粒子群K均值(PSO-Kmeans)算法分别小两个数量级和一个数量级,同时图像分割得到的PSNR值均较高,具有算法收敛速度更快,聚类质量更好,图像分割效果更好,适应性更强的优点. 展开更多
关键词 均值 图像分割 自适应人类学习优化算法 粒子群 聚类 迭代 全局搜索 智能算法
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基于DCT与自适应人类学习优化算法的图像匹配算法 被引量：6
9
作者 张旭 郭东恩 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期148-154,共7页
为提高图像匹配的精度和速度,利用离散余弦变换(DCT)和自适应人类学习优化算法(ASHLO),提出了一种快速并且抗噪性强的图像匹配算法。该方法利用当前搜索位置子图像和模板图像离散余弦变换后的参数构造适应度函数,经过迭代寻优寻找最优... 为提高图像匹配的精度和速度,利用离散余弦变换(DCT)和自适应人类学习优化算法(ASHLO),提出了一种快速并且抗噪性强的图像匹配算法。该方法利用当前搜索位置子图像和模板图像离散余弦变换后的参数构造适应度函数,经过迭代寻优寻找最优匹配位置。将该算法在正常情况下以及不同噪声情况下与穷举法、基于粒子群算法(PSO),基于人工蜂群算法(ABC)的图像匹配算法进比较。实验结果表明,该算法可以获得较高的准确率,成功匹配率约95%,且速度快,抗噪性强。 展开更多
关键词 图像匹配 离散余弦变换 自适应人类学习优化算法 粒子群 人工蜂群
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