检索结果-内蒙古大学图书馆

电源学报 2024年第6期22卷 110-121页

作者：莫仕勋蒋坤坪杨皓梁振燊广西大学电气工程学院南宁530004

针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)... 详细信息

针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)算法与扰动观察P&O(perturbation and observation)法混合控制的光伏系统最大功率跟踪策略。SFO算法同时使用旗鱼(捕食者)和沙丁鱼(猎物)2个种群,可保证粒子在全局空间探索。所提混合算法先利用SFO算法快速跟踪到最大功率点附近,再利用小步长P&O法对最大功率点进行精细搜索,最后利用分段步长的方法同时兼顾MPPT搜索速度和搜索精度的要求。仿真结果表明,所提混合控制策略有效提升了控制系统的响应速度及跟踪精度,提升了系统的稳定性。

关键词：最大功率点跟踪旗鱼优化算法扰动观察法混合控制

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由于莱维飞行和云模型的旗鱼优化算法的研究与应用

由于莱维飞行和云模型的旗鱼优化算法的研究与应用

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作者：李宁广州大学

学位级别：硕士

旗鱼优化算法(SailFishOptimizer，SFO)是一种新型的群体智能优化算法，该算法是基于自然界中旗鱼捕猎沙丁鱼时交替攻击行为的模拟。算法中有旗鱼捕食者和沙丁鱼猎物者两个种群，捕食者作为寻优候选解，猎物用来增加算法的随机性。旗鱼... 详细信息

旗鱼优化算法(SailFishOptimizer，SFO)是一种新型的群体智能优化算法，该算法是基于自然界中旗鱼捕猎沙丁鱼时交替攻击行为的模拟。算法中有旗鱼捕食者和沙丁鱼猎物者两个种群，捕食者作为寻优候选解，猎物用来增加算法的随机性。旗鱼优化算法具有鲁棒性强、收敛速度快、收敛精度高、结构简单等特点，且模拟两个种群来寻优的策略提高了算法的全局搜索能力。但是旗鱼优化算法也有着明显需要改进的地方，如在进行寻优时，算法跳出局部最优的能力较弱，沙丁鱼群很容易受到旗鱼群最佳位置的影响而陷入局部最优，另一方面，算法运行期间旗鱼群和沙丁鱼群之间信息交流不够充分，影响了寻优的时间和精度;针对上述旗鱼优化算法存在的问题，本文对原算法进行了相关改进，主要完成了以下工作：　　第一、在旗鱼优化算法的基础上，本研究引入了莱维飞行，提出了融合莱维飞行的旗鱼优化算法（LevySailFishOptimizer，LSFO）。在算法运行期间，当旗鱼攻击力度低于0.5时，在沙丁鱼群的位置更新中融入莱维飞行，通过莱维飞行随机行走过程中较高概率的大跨步，来增加算法跳出局部寻优的能力，避免因沙丁鱼群过早聚集而引发的早熟问题，继而提高了算法的收敛精度。通过在所选取的17个国际标准测试函数上进行仿真测试，实验结果表明，LSFO算法的收敛精度和收敛速度都优于SFO算法;第二、在融合莱维飞行的旗鱼优化算法的基础上，本研究引入了云模型，提出了基于莱维飞行和云模型的旗鱼优化算法（CloudLevySailFishOptimizer，CLSFO）。在算法运行期间，当旗鱼群和沙丁鱼群完成位置更新后，将旗鱼群的位置作为样本数据，通过云模型产生云滴，接着将旗鱼群、沙丁鱼群分别和云滴的适应度值进行比较，择优保留，产生新一代的旗鱼群和沙丁鱼群;通过云模型的引入，加大了精英旗鱼群对两个种群的影响，避免了沙丁鱼群在最优解附近来回抖动的问题，同时加大了种群之间的信息交流。通过在所选取的17个国际标准测试函数上进行仿真测试，实验结果表明，CLSFO算法的收敛精度和收敛速度都优于SFO算法和LSFO算法;第三、在前两步的基础上，本研究进一步将LSFO算法和CLSFO算法应用于针对学生成绩等级分类预测的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）参数优化的问题中。实验结果表明，LSFO算法和CLSFO算法寻优的参数在SVM用于学生数据分类预测时，有较好的效果，验证了应用的可行性，拓宽了旗鱼优化算法的应用范围。　　综上所述，本研究在对旗鱼优化算法做了全面深入的研究分析后，提出了LSFO算法和CLSFO算法，并通过基准测试函数和相关应用证明了改进算法的有效性，最后对所做工作进行了总结，并提出了对未来工作的展望。

关键词：旗鱼优化算法莱维飞行云模型支持向量机

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基于改进旗鱼优化算法的并网逆变器控制策略研究

基于改进旗鱼优化算法的并网逆变器控制策略研究

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作者：苏才淇南昌大学

学位级别：硕士

近年来,对逆变器并网的理论研究不断深入,各种控制策略不断完善并实际应用,参数之间的相关性更加复杂,参数优化的研究也在不断加深。虚拟同步发电机技术是一种模拟同步发电机运行原理的逆变器控制策略,能够为电网系统提供阻尼和惯量,具... 详细信息

近年来,对逆变器并网的理论研究不断深入,各种控制策略不断完善并实际应用,参数之间的相关性更加复杂,参数优化的研究也在不断加深。虚拟同步发电机技术是一种模拟同步发电机运行原理的逆变器控制策略,能够为电网系统提供阻尼和惯量,具有广阔的前景。群体智能算法以其优秀的全局搜索能力和迭代寻优能力,在参数优化领域中广泛应用,本文对旗鱼优化算法进行研究及改进,解决逆变器控制策略的参数优化问题,其主要内容如下:首先,针对原有旗鱼优化算法初始化依赖和容易陷入局部最优的不足之处,提出一种改进旗鱼优化算法(CNCSFO),采用了三点改进:一是引入混沌映射和精英反向学习混合机制,提高种群初始化质量;二是收敛因子非线性,增强全局和局部搜索能力;三是轮盘概率选择的柯西变异,增强跳出局部最优的能力。采用六个基准函数对改进旗鱼算法进行对比分析,再将改进旗鱼算法运用在逆变器参数整定上,提出一种基于CNCSFO算法的逆变器控制参数整定方法。其次,介绍逆变器虚拟同步(VSG)控制策略,对基本原理和控制性能进行介绍和分析。针对其频率偏差时的功率跌落问题,提出一种改进阻尼的虚拟同步控制策略,再利用改进旗鱼算法对控制参数优化整定。再次,研究线性自抗扰(LADRC)技术,对其设计原理和抗扰性进行介绍和分析。基于此提出基于LADRC的VSG新型双环控制,通过CNCSFO算法对新型双环控制参数进行优化整定。最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,对上述的研究模型的参数整定及改进进行仿真验证,同时在基于x PC模式的数字电力电子实验平台搭建实验验证逆变器控制参数算法优化整定的可行性。

关键词：旗鱼优化算法参数整定并网逆变器虚拟同步发电机线性自抗扰控制

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基于莱维飞行和云模型的旗鱼优化算法的研究与应用

基于莱维飞行和云模型的旗鱼优化算法的研究与应用

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作者：李宁广州大学

学位级别：硕士

旗鱼优化算法(Sail Fish Optimizer,SFO)是一种新型的群体智能优化算法,该算法是基于自然界中旗鱼捕猎沙丁鱼时交替攻击行为的模拟。算法中有旗鱼捕食者和沙丁鱼猎物者两个种群,捕食者作为寻优候选解,猎物用来增加算法的随机性。旗鱼优... 详细信息

旗鱼优化算法(Sail Fish Optimizer,SFO)是一种新型的群体智能优化算法,该算法是基于自然界中旗鱼捕猎沙丁鱼时交替攻击行为的模拟。算法中有旗鱼捕食者和沙丁鱼猎物者两个种群,捕食者作为寻优候选解,猎物用来增加算法的随机性。旗鱼优化算法具有鲁棒性强、收敛速度快、收敛精度高、结构简单等特点,且模拟两个种群来寻优的策略提高了算法的全局搜索能力。但是旗鱼优化算法也有着明显需要改进的地方,如在进行寻优时,算法跳出局部最优的能力较弱,沙丁鱼群很容易受到旗鱼群最佳位置的影响而陷入局部最优,另一方面,算法运行期间旗鱼群和沙丁鱼群之间信息交流不够充分,影响了寻优的时间和精度;针对上述旗鱼优化算法存在的问题,本文对原算法进行了相关改进,主要完成了以下工作:第一、在旗鱼优化算法的基础上,本研究引入了莱维飞行,提出了融合莱维飞行的旗鱼优化算法(Levy Sail Fish Optimizer,LSFO)。在算法运行期间,当旗鱼攻击力度低于0.5时,在沙丁鱼群的位置更新中融入莱维飞行,通过莱维飞行随机行走过程中较高概率的大跨步,来增加算法跳出局部寻优的能力,避免因沙丁鱼群过早聚集而引发的早熟问题,继而提高了算法的收敛精度。通过在所选取的17个国际标准测试函数上进行仿真测试,实验结果表明,LSFO算法的收敛精度和收敛速度都优于SFO算法;第二、在融合莱维飞行的旗鱼优化算法的基础上,本研究引入了云模型,提出了基于莱维飞行和云模型的旗鱼优化算法(Cloud Levy Sail Fish Optimizer,CLSFO)。在算法运行期间,当旗鱼群和沙丁鱼群完成位置更新后,将旗鱼群的位置作为样本数据,通过云模型产生云滴,接着将旗鱼群、沙丁鱼群分别和云滴的适应度值进行比较,择优保留,产生新一代的旗鱼群和沙丁鱼群;通过云模型的引入,加大了精英旗鱼群对两个种群的影响,避免了沙丁鱼群在最优解附近来回抖动的问题,同时加大了种群之间的信息交流。通过在所选取的17个国际标准测试函数上进行仿真测试,实验结果表明,CLSFO算法的收敛精度和收敛速度都优于SFO算法和LSFO算法;第三、在前两步的基础上,本研究进一步将LSFO算法和CLSFO算法应用于针对学生成绩等级分类预测的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数优化的问题中。实验结果表明,LSFO算法和CLSFO算法寻优的参数在SVM用于学生数据分类预测时,有较好的效果,验证了应用的可行性,拓宽了旗鱼优化算法的应用范围。综上所述,本研究在对旗鱼优化算法做了全面深入的研究分析后,提出了LSFO算法和CLSFO算法,并通过基准测试函数和相关应用证明了改进算法的有效性,最后对所做工作进行了总结,并提出了对未来工作的展望。

关键词：旗鱼优化算法莱维飞行云模型支持向量机

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多策略旗鱼优化算法及应用研究

多策略旗鱼优化算法及应用研究

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作者：张月栋广西民族大学

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旗鱼优化算法(SFO,The Sailfish Optimizer)是一种模拟海洋中旗鱼群体狩猎行为的元启发式智能算法,该算法提出后在科学与工业等诸多领域得到了广泛的应用。但是,随着研究的不断深入,SFO在解决实际复杂大规模的优化问题时,存在收敛精度低... 详细信息

旗鱼优化算法(SFO,The Sailfish Optimizer)是一种模拟海洋中旗鱼群体狩猎行为的元启发式智能算法,该算法提出后在科学与工业等诸多领域得到了广泛的应用。但是,随着研究的不断深入,SFO在解决实际复杂大规模的优化问题时,存在收敛精度低,易于陷入局部最优解等缺点。因此,本论文针对旗鱼优化算法存在的不足进行分析与改进,目的是提升其优化能力并拓宽应用范围,本文对旗鱼优化算法进行了研究。本文的主要工作如下:(1)针对SFO求解精度不高的问题,将混沌初始化策略、反向学习与柯西变异算子加入到SFO中,提出一种旗鱼优化算法改进形式。为了评估改进后算法的性能优劣,基于6个基准测试函数与3个不同规模的二维Sylvester问题求解实验,将改进后的旗鱼优化算法与三种元启发式算法进行性能分析对比,实验结果表明,改进后的SFO具有更高的求解精度与更快的计算速度,并在求解质量方面具有很高的竞争力。(2)为进一步提升SFO的全局优化能力,改进算法的早熟收敛,易于陷入局部最优的问题,本文提出一种具有遗传特性的混沌自适应旗鱼优化算法(CASFO,Chaotic adaptive sailfish optimizer with genetic characteristics)。基于20个测试函数与3个工程设计优化问题,将CASFO与六种元启发式智能算法进行性能分析比较,实验结果表明,CASFO算法的全局优化能力显著提升,具有很好的鲁棒性。(3)为拓宽SFO的应用范围,针对化工领域的动态优化问题,提出一种改进型旗鱼优化算法结合CVP等分离散化的动态优化技术。将其应用在6个化工领域的动态优化问题的求解中,将实验结果与相关文献给出方法的结果进行对比,实验结果表明,本文提出的方法展现出了优越的搜索性能,能够获得高质量的控制轨迹以及性能指标。(4)通过等分离散化求解动态优化问题,若想最大程度的逼近最优控制轨迹就需要设置较多的离散网格,但是这势必会增加问题的计算成本。因此,本论文提出一种基于增强型旗鱼优化算法的自适应非均匀CVP动态优化方法。3个化工动态优化问题的测试实验结果表明,所提出的方法能够自适应分配离散网格平衡计算成本与性能指标,获得更具竞争力的控制轨迹。

关键词：旗鱼优化算法元启发式智能算法工程设计优化问题动态优化问题

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基于旗鱼优化算法的桥梁支座损伤识别

基于旗鱼优化算法的桥梁支座损伤识别

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作者：凌中正武汉工程大学

学位级别：硕士

自上世纪七十年代以来,随着我国交通体系的不断完善以及桥梁工程技术的发展,公路桥梁中板式橡胶支座应用广泛。但在使用过程中由于受质量不足、施工安装不当、设计考虑不周以及桥梁长期经受自然环境侵蚀、车辆荷载等因素影响,支座损伤... 详细信息

自上世纪七十年代以来,随着我国交通体系的不断完善以及桥梁工程技术的发展,公路桥梁中板式橡胶支座应用广泛。但在使用过程中由于受质量不足、施工安装不当、设计考虑不周以及桥梁长期经受自然环境侵蚀、车辆荷载等因素影响,支座损伤相当普遍。而支座对保持桥梁结构整体的稳定性和正常使用具有重要作用。因此,对正在服役的桥梁进行周期性支座损伤检测是有必要意义的。本文在目前支座损伤识别方法的基础上提出了一种基于单元相对模态应变能和旗鱼优化算法的两阶段支座损伤识别方法,具体研究内容如下:(1)根据结构动力学理论推导出支座损伤会导致桥梁自振频率下降,详细介绍了以单元相对模态应变能为损伤指标的支座损伤定位理论,并且定义了单元相对模态应变能的损伤阈值,通过阈值来确定受损支座。然后介绍了旗鱼优化算法的基本原理以及目标函数的构建,并阐述了本文所提方法的具体损伤识别流程。(2)通过简支梁和连续梁数值算例,验证本文所提方法的有效性。同时考虑不同水平噪声条件的影响,结果表明本文所提方法能够准确的定位出支座损伤位置以及量化支座损伤程度,在噪声条件下具有良好的鲁棒性。(3)以实际工程结构I-40钢-混体系组合桥梁为例,对其进行支座损伤识别,并对所提方法进行了验证。结果表明本文所提出的方法能够准确地识别出损伤支座位置以及损伤程度,并且在噪声条件影响下具有良好地鲁棒性,进一步增加了本文所提方法的有效性。(4)为验证本文所提方法在实际工程中的适用性,以简支梁为试验对象,通过模拟支座损伤,结合试验数据建立基准有限元模型,进行支座损伤识别研究。结果表明,该方法在实际结构中仍然适用,能够准确识别出支座损伤位置及损伤程度。

关键词：桥梁橡胶支座支座损伤识别模态应变能旗鱼优化算法

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基于改进的旗鱼优化算法求解Sylvester问题

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数学的实践与认识 2022年第6期52卷 110-124页

作者：张月栋莫愿斌广西民族大学电子信息学院广西南宁530006 广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006

Sylvester问题又称最小包围圆问题,提出了一种改进的旗鱼优化算法(ISFO)对其进行求解.首先对旗鱼优化算法(SFO)的寻优策略进行分析;其次,针对旗鱼优化算法种群初始化依赖,容易陷入局部最优等问题,引入Arnold映射初始化种群,提高算法的... 详细信息

Sylvester问题又称最小包围圆问题,提出了一种改进的旗鱼优化算法(ISFO)对其进行求解.首先对旗鱼优化算法(SFO)的寻优策略进行分析;其次,针对旗鱼优化算法种群初始化依赖,容易陷入局部最优等问题,引入Arnold映射初始化种群,提高算法的寻优能力;引入反向学习与柯西变异算子策略对全局最优解进行扰动产生新解,平衡算法的开发与勘探能力,避免算法出现早熟现象;然后和基本SFO算法与PSO算法使用6个基准测试函数进行仿真实验对比,结果表明ISFO算法相对于SFO算法收敛速度更快、精度更高、有效避免了早熟现象.最后使用ISFO、SFO、PSO对三个规模案例的Sylvester问题进行求解,证明了ISFO算法求解Sylvester问题的可行性与优越性.

关键词： Sylvester问题旗鱼优化算法混沌映射柯西变异函数优化

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基于旗鱼优化算法的电力系统动态经济调度方法

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空中美语 2021年第12期 734-737页

作者：谢冰韩晴李国全唐山中浩化工有限公司天津朗安科技有限公司开滦能源化工股份有限公司

电力系统动态经济调度（DED）在可持续发展和节能减排中具有至关重要的地位，作为一种复杂的多目标优化问题，动态经济调度问题的主要任务是在满足发电机组阀点效应、斜坡率限制、禁止操作区域等条件的情况下，使发电机组的总燃料成本... 详细信息

电力系统动态经济调度（DED）在可持续发展和节能减排中具有至关重要的地位，作为一种复杂的多目标优化问题，动态经济调度问题的主要任务是在满足发电机组阀点效应、斜坡率限制、禁止操作区域等条件的情况下，使发电机组的总燃料成本与污染排放最小化。然而，动态经济调度问题约束条件多，一般数学方法难以解决。因此，本文采用旗鱼优化算法（The Sailfish Optimizer，SFO）来解决考虑风电情况下的动态经济调度问题，采用5台火电机组的测试系统对旗鱼优化算法进行测试，运用MATLAB软件对模型进行了仿真和测试，验证了SFO算法的性能。实验结果表明：SFO算法能够有效的降低电力系统的燃料成本和污染排放，有利于提高电力行业的经济效益。

关键词：电力系统动态经济调度多目标优化旗鱼优化算法

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基于动态自适应旗鱼优化BP神经网络的工作面周期来压预测

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工矿自动化 2024年第8期50卷 30-37页

作者：姚钰鹏熊武北京天玛智控科技股份有限公司北京101399

针对现有工作面周期来压预测方法精度不足、泛化性较差和算力要求高等问题,提出了一种基于动态自适应旗鱼优化BP神经网络(DASFO−BP)的工作面周期来压预测模型。通过分析工作面周期来压机理,得到与来压相关的影响因素,通过皮尔逊相关系... 详细信息

针对现有工作面周期来压预测方法精度不足、泛化性较差和算力要求高等问题,提出了一种基于动态自适应旗鱼优化BP神经网络(DASFO−BP)的工作面周期来压预测模型。通过分析工作面周期来压机理,得到与来压相关的影响因素,通过皮尔逊相关系数确定对来压具有显著影响的因素(推进速度、直接顶厚度、基本顶厚度、采高、煤层倾角和倾向长度)作为预测模型输入,并以下次来压强度和来压步距作为预测模型输出。针对旗鱼优化(SFO)算法鲁棒性不足的问题,提出了动态自适应优化策略对SFO算法进行改进,即在优化前期利用SFO达到快速收敛的目的,中期则借助秃鹰搜索(BES)跳出局部最优,后期发挥粒子群优化(PSO)深度搜索的优势来提高解的精度。通过改进后的动态自适应旗鱼优化(DASFO)算法对BP神经网络的超参数进行训练,构建了基于DASFO−BP的来压预测模型。实验结果表明:DASFO算法在单峰和多峰测试函数上均能实现快速收敛;与BP,SFO−BP和NCPSO−BP相比,DASFO−BP对周期来压强度和步距的预测值与真实值更为接近,具有更高的精度,拟合能力和泛化能力强,能够准确预测下一周期来压分布情况。

关键词：基本顶垮落工作面周期来压来压强度来压步距旗鱼优化算法动态自适应优化 BP神经网络

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基于改进AAKR的风电机组齿轮箱状态监测

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电子测量技术 2022年第15期45卷 158-165页

作者：田雯雯吕丽霞冯雪凯王梓齐华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071000

针对自联想核回归(AAKR)算法在计算相似度时未考虑状态向量中各元素对欧氏距离贡献程度不一、模型参数常依据主观经验进行标定而导致模型精度较低的问题,提出基于旗鱼优化(SFO)的改进AAKR算法建立齿轮箱正常行为模型的非参数建模方法。... 详细信息

针对自联想核回归(AAKR)算法在计算相似度时未考虑状态向量中各元素对欧氏距离贡献程度不一、模型参数常依据主观经验进行标定而导致模型精度较低的问题,提出基于旗鱼优化(SFO)的改进AAKR算法建立齿轮箱正常行为模型的非参数建模方法。首先,以全参数等间隔划分方法构建记忆矩阵;其次,在AAKR模型中引入距离权重系数并通过SFO算法对AAKR模型中的宽度系数和距离权重系数进行优化;最后基于滑动窗口和残差数据构造健康指数实现风电机组齿轮箱的状态监测。以某台2 MW风电机组实测数据为例进行验证,结果表明,相比于传统AAKR、加权AAKR和稳健状态估计模型,所提算法平均精度分别提高了1.55%、0.6%、0.76%,在故障预警时通过所构造的健康指数能够更灵敏、准确的反映齿轮箱的早期故障及其发展趋势。

关键词：旗鱼优化算法自联想核回归算法加权欧氏距离齿轮箱状态监测

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