检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2018年第8期24卷 2122-2132页

作者：李莉程发新程显钦王广东潘婷江苏大学管理学院江苏镇江212013 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 枣庄中联水泥有限公司山东枣庄277143

为解决碳税政策下的多目标企业再制造物流网络优化问题,综合考虑设施选址与运输方式选择,建立了总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型。设计了约束处理机制改进多目标粒子群优化算法,并结合水泥企业运营管理数据验证了模型和算法的... 详细信息

为解决碳税政策下的多目标企业再制造物流网络优化问题,综合考虑设施选址与运输方式选择,建立了总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型。设计了约束处理机制改进多目标粒子群优化算法,并结合水泥企业运营管理数据验证了模型和算法的有效性。将改进多目标粒子群算法与第二代约束非支配排序遗传算法比较,凸显了改进多目标粒子群算法在求解中、大规模问题时的优越性。

关键词：再制造物流网络优化混合整数规划改进多目标粒子群优化算法

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基于改进多目标粒子群优化算法的列车节能研究

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装备机械 2023年第4期 19-23页

作者：金瑷瑶李文强武瑞杰顾富国毛绅宇朱楠江苏理工学院汽车与交通工程学院江苏常州213001

针对列车运行节能问题,基于改进多目标粒子群优化算法,对列车节能进行研究。在考虑列车动力学特性、牵引能耗、运行时间的基础上,建立列车区间运行节能优化模型。引入准对立学习策略,对多目标粒子群优化算法进行改进,采用ZDT1测试函数... 详细信息

针对列车运行节能问题,基于改进多目标粒子群优化算法,对列车节能进行研究。在考虑列车动力学特性、牵引能耗、运行时间的基础上,建立列车区间运行节能优化模型。引入准对立学习策略,对多目标粒子群优化算法进行改进,采用ZDT1测试函数验证改进算法的优越性。应用改进多目标粒子群优化算法,求解基于实际线路数据的列车区间运行节能优化模型,并建立满意度评价方法,得出不同运行策略对应的最优运行曲线。研究结果显示,TCHCB和TCTCB运行策略与传统THCB运行策略相比,增加了惰行工况,在正点到站的前提下使能耗分别降低7.25%和4.4%。基于改进多目标粒子群优化算法的列车节能研究表明,在列车运行中适当增加惰行工况,有助于节能。

关键词：改进多目标粒子群优化算法列车节能研究

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基于改进MOPSO算法的分拣机器人尺度优化

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传感器与微系统 2025年第4期44卷 151-155页

作者：黄金凤李文李德胜刘照普华北理工大学机械工程学院河北唐山063210

为提高球团分拣机器人整体动力学性能,对本体机构结构参数进行尺度优化设计。首先,将机构关节驱动力矩峰值和总能耗最小作为评价指标,相邻杆长比例为优化变量;为增强粒子的多样性和收敛性,根据迭代次数引入自适应惯性权重和位置分裂策略... 详细信息

为提高球团分拣机器人整体动力学性能,对本体机构结构参数进行尺度优化设计。首先,将机构关节驱动力矩峰值和总能耗最小作为评价指标,相邻杆长比例为优化变量;为增强粒子的多样性和收敛性,根据迭代次数引入自适应惯性权重和位置分裂策略,对多目标粒子群优化(MOPSO)算法予以改进并求解,并通过标准测试函数与标准MOPSO算法和NSGA-Ⅱ进行对比,验证改进MOPSO算法的优越性;最后,应用于球团分拣机器人尺度优化设计。结果表明:改进MOPSO算法得到的解优于标准MOPSO算法。

关键词：球团分拣机器人改进多目标粒子群优化算法尺度优化动力学性能

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计及蓄电池损耗特性的微网多目标优化运行

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中国电机工程学报 2016年第10期36卷 2674-2681页

作者：胡晓通刘天琪何川刘舒刘一奎四川大学电气信息学院四川省成都市610065 国网上海市电力公司电力科学研究院上海市浦东新区200122

为实现微网整体优化的同时计及蓄电池损耗特性,建立以综合发电成本最低、环境效益最好以及蓄电池损耗最低作为优化目标的微网多目标优化模型。引入一种改进的多目标粒子群优化(multiple objective particle swarm optimization,MOPSO)算... 详细信息

为实现微网整体优化的同时计及蓄电池损耗特性,建立以综合发电成本最低、环境效益最好以及蓄电池损耗最低作为优化目标的微网多目标优化模型。引入一种改进的多目标粒子群优化(multiple objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过采用全局最优自适应选取策略和基于变异算子的种群多样性维护策略,获得较好的收敛性和种群多样性。同时,通过拉丁超立方抽样产生分布更为广阔的初代粒子,从而减少算法陷入局部最优的可能性。最后以某微网作为算例,对所提模型及算法的正确性进行了验证。

关键词：微网优化运行多目标改进多目标粒子群优化算法电池损耗特性

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双馈风力发电系统粒子群优化算法研究

双馈风力发电系统粒子群优化算法研究

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作者：侯丽珺哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着全球化进程不断加快,能源危机和环境恶化等问题日益突出。风能作为一种清洁可再生能源备受关注,风力发电技术也随之迅速发展。对于双馈风力发电系统,传统的变流器控制策略在稳定性、控制性能、效率和可靠性等方面稍显不足。本文分... 详细信息

随着全球化进程不断加快,能源危机和环境恶化等问题日益突出。风能作为一种清洁可再生能源备受关注,风力发电技术也随之迅速发展。对于双馈风力发电系统,传统的变流器控制策略在稳定性、控制性能、效率和可靠性等方面稍显不足。本文分别针对系统中机侧变流器、网侧变流器控制及网侧滤波器进行设计与参数优化,以改善双馈风力发电系统变流器的控制性能。首先,针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在处理复杂的非线性优化问题时,存在易陷入局部最优区域和收敛较慢的缺陷,引入随机权重和粒子自适应变异,设计了混合粒子群算法(Hybrid PSO,HPSO),并通过测试函数验证了该算法的高收敛速度及高精确度;针对各子目标互相冲突的多目标优化问题,设计了基于Pareto最优的混合多目标粒子群优化算法(Hybrid Multi-Objective PSO,H-MOPSO),并将其应用于后续研究中,进一步验证了所提算法的有效性。其次,针对双馈风力发电系统中机侧变流系统,从双馈电机的电气-机械端口受控哈密顿(PCHD)模型出发,并与全阶非奇异终端滑模转速外环相结合,设计了基于PCHD模型的无源控制器。并采用HPSO算法设计控制器参数。仿真验证了该控制器在提高风电系统稳定性的同时也提高了系统的抗扰动能力。然后,针对网侧变换器中的LCL滤波器,为了在节约成本、降低损耗的同时还能保证滤波器良好的滤波性能,本文提出了一种基于H-MOPSO算法的无源阻尼LCL型输出滤波器参数优化设计方法。本文从LCL型并网输出滤波器复频域模型出发,分析了滤波器参数对滤波性能、谐振抑制及阻尼损耗的影响,进而建立了滤波器参数优化设计模型,并与传统的线性加权多目标优化结果对比,验证了H-MOPSO在解决各子目标互相冲突的多目标优化问题上的优越性。最后,为改善经LCL滤波后的并网变换器控制系统的性能,提高系统在外部扰动及参数波动情况下的鲁棒性,设计了一种基于全阶非奇异终端滑模电流内环控制和PI调节的准直接功率外环的并网变换器控制器。在此基础上,为达到更好的控制性能,采用HPSO算法对控制器参数进行优化。仿真验证了HPSO算法的有效性,同时也验证所设计的控制器具有良好的动静态性能以及较强的鲁棒性。

关键词：双馈风电系统改进多目标粒子群优化算法 Pareto最优全阶非奇异终端滑模 PCHD

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