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考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略 被引量：13
1
作者 于会群 尹申 +3 位作者 张浩 时珊珊 彭道刚 蔡国顺 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第12期83-91,共9页
针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源... 针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。 展开更多
关键词 电动汽车 用户满意度 微网 分层优化调度策略 改进蚁狮算法
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基于改进蚁狮算法的间歇反应釜优化方法研究
2
作者 汪会 潘海鹏 张益波 《软件工程》 2021年第11期28-32,共5页
针对蚁狮算法易陷入局部极值点和收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应边界调节策略和分段搜索策略的改进型蚁狮算法。通过引入自适应调节因子对蚂蚁围绕蚁狮游走时的范围进行自适应改变,提高了算法的全局寻优能力和寻优精度。融合粒子... 针对蚁狮算法易陷入局部极值点和收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应边界调节策略和分段搜索策略的改进型蚁狮算法。通过引入自适应调节因子对蚂蚁围绕蚁狮游走时的范围进行自适应改变,提高了算法的全局寻优能力和寻优精度。融合粒子群算法的记忆保存思想和柯西变异算子对蚂蚁位置进行分段搜索,丰富了蚂蚁种群的多样性,解决了算法易陷入局部最优的问题。将改进的算法应用于乙酸乙酯生产过程的间歇式反应釜,并与蚁狮算法进行比较,实验表明改进后算法收敛速度更快,对间歇式反应釜生产过程中的反应温度、产物浓度和反应时间等参数的优化效果明显。 展开更多
关键词 改进蚁狮算法 间歇式反应釜 自适应边界调节策略 分段搜索策略 参数优化
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基于改进蚁狮算法优化考虑交易成本的M-CVaR模型
3
作者 林擎鑫 马宁 +1 位作者 王一成 成晨 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第12期58-63,共6页
现代投资组合理论不断完善与发展,使得如何实现低风险下的收益极大化成为了研究热点。在传统M-CVaR模型的基础上,结合我国证券交易市场的实情,建立考虑交易成本的M-CVaR投资组合模型。引入改进蚁狮算法对该模型进行求解。通过对于多种... 现代投资组合理论不断完善与发展,使得如何实现低风险下的收益极大化成为了研究热点。在传统M-CVaR模型的基础上,结合我国证券交易市场的实情,建立考虑交易成本的M-CVaR投资组合模型。引入改进蚁狮算法对该模型进行求解。通过对于多种证券交易的实证分析,验证了该算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 投资组合 交易成本 改进蚁狮算法 M-CVaR
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基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化 被引量：8
4
作者 边莉 何辉 +1 位作者 杨彦方 刘文静 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第3期292-298,共7页
由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID(Proportion Integration Differentiation)控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通... 由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID(Proportion Integration Differentiation)控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID参数具有优越性和有效性,为PID控制器的参数优化提供了参考。 展开更多
关键词 PID控制器 改进型蚁狮算法 参数优化
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基于IALO-HBP神经网络的超宽带滤波器逆向建模方法 被引量：1
5
作者 南敬昌 杜晶晶 +1 位作者 高明明 谢欢 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第12期430-438,共9页
针对双陷波超宽带滤波器使用后向传输(BP)神经网络逆向建模存在精度较低、收敛慢、稳定性不强等问题,提出一种用改进的蚁狮算法(IALO)结合Huber函数优化BP神经网络逆向建模的方法。该方法通过将边界收缩因子连续化,引入动态更新系数以... 针对双陷波超宽带滤波器使用后向传输(BP)神经网络逆向建模存在精度较低、收敛慢、稳定性不强等问题,提出一种用改进的蚁狮算法(IALO)结合Huber函数优化BP神经网络逆向建模的方法。该方法通过将边界收缩因子连续化,引入动态更新系数以及加入柯西变异来实现对蚁狮算法的改进,并用改进的蚁狮算法优化正向模型的权值,加快建模速度,然后使用Huber函数作为神经网络的评价函数,提高了模型的精度和稳定度。将此方法用于双陷波超宽带滤波器中,实验结果表明,对比BP逆向建模方法,此方法求得的长度、宽度和频率均方误差分别减小了97.44%、99.43%和96.15%,平均运行时间缩短了66.01%,解决了逆向建模的多解问题,提高了设计滤波器的速度和精度。 展开更多
关键词 神经网络逆向建模 双陷波超宽带滤波器 改进的蚁狮算法 Huber函数
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