检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：岑雪婷华南理工大学

学位级别：硕士

随着社会经济的发展，项目管理已经成为企业管理创新的主要方式。项目调度问题是项目管理的核心问题之一。20世纪50年代发展起来的网络计划技术在项目调度领域有广泛的应用，主要以计划评审技术和关键路径法为主，但这两种方法都没有考... 详细信息

随着社会经济的发展，项目管理已经成为企业管理创新的主要方式。项目调度问题是项目管理的核心问题之一。20世纪50年代发展起来的网络计划技术在项目调度领域有广泛的应用，主要以计划评审技术和关键路径法为主，但这两种方法都没有考虑资源约束，与实际情况不符，因此，资源受限项目调度问题逐渐成为一个研究热点，许多学者对此进行了研究，并提出了各种求解该问题的算法。经典的资源受限项目调度问题主要针对单目标进行优化，而在实际的项目中，项目调度问题往往需要综合考虑多个目标，目前关于多目标资源受限项目调度问题的研究还比较少。本文对于多目标项目调度问题进行研究，主要考虑项目总工期和资源均衡两个项目目标，运用一种新兴的智能优化算法-细菌觅食优化算法求解该问题。针对细菌觅食优化算法全局搜索能力较差的缺点，本文对于该算法进行改进，将细菌觅食优化算法与粒子群算法相结合，在算法的趋化操作进行之前，通过粒子群算法引入群体感应机制，先通过粒子群算法中的更新方式更新细菌的位置，直到细菌的适应值得到改善，实现算法的全局搜索，在此基础上再对细菌执行趋化、聚集、复制和驱散操作。仿真结果表明，改进后的算法具有较好的搜索性能。针对多目标优化问题中的进化策略进行分析，在非劣解的构造中采用了构造效率较高的庄家法则进行构造，同时采用了群体档案来保存每次迭代中产生的非劣解。为了保持种群的多样性和算法的收敛速度，本文提出了基于理想差值和拥挤度的细菌适应值函数的表达方法。采用标准测试库PSPLIB中的问题对算法进行测试，验证了算法求解多目标资源受限项目调度问题的有效性。最后，将改进的细菌觅食优化算法用于H公司汽车产品整车开发的项目调度问题的求解，结果表明细菌觅食优化算法在实际应用中具有一定的价值。

关键词：资源受限细菌觅食优化算法项目调度多目标

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基于BFOA算法的配电网DG选址定容方法

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智慧电力 2022年第9期50卷 90-96页

作者：刘可王昕刘冬平郭财张启晟闫涵王轩马恒瑞国网青海省电力公司电力科学研究院青海西宁810000 深圳市中电电力技术股份有限公司广州深圳518000 国网青海省电力公司检修公司青海西宁810000 青海大学新能源(光伏)产业研究中心青海西宁810016

发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)的配电网分布式电源(DG)选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所... 详细信息

发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)的配电网分布式电源(DG)选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所降低的净运行成本最小为目标的数学模型及约束条件,提出损耗敏感系数(LSF)来确定DG安装位置,并引用BFOA算法求解DG的最佳容量。仿真表明,相对于传统优化算法,BFOA算法在模型求解时间和收敛速度上具有明显优势,所提规划方法能够最大限度地降低功率损耗和运行成本,并提高系统的电压稳定性。

关键词：配电网细菌觅食优化算法分布式电源容量规划

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基于改进混合遗传细菌觅食算法的贝叶斯结构学习算法

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计量学报 2020年第9期41卷 1122-1126页

作者：刘浩然常金凤庞娜娜李晨冉卢泽丹燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

针对利用启发式学习算法学习贝叶斯网络时容易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种改进的混合遗传细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先通过遗传算法求得较优种群并作为细菌觅食算法的初始种群;然后利用交叉和变... 详细信息

针对利用启发式学习算法学习贝叶斯网络时容易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种改进的混合遗传细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先通过遗传算法求得较优种群并作为细菌觅食算法的初始种群;然后利用交叉和变异策略改进细菌觅食算法的复制行为,增加种群多样性,扩大搜索空间;最后通过改进细菌觅食算法的迁移行为的初始化操作更新种群,防止精英个体的丢失。通过种群的迭代搜索最终获得最优的贝叶斯网络结构。实验仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的收敛精度和效率有所提升。

关键词：计量学贝叶斯网络结构学习细菌觅食优化算法遗传算法

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基于暂态波形相似度的特高压输电线路故障定位技术

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机械设计与制造工程 2024年第5期53卷 109-114页

作者：孔伟伟何安明吴立刚国网信通股份公司安徽继远软件有限公司安徽合肥230031

为提升输电线路故障定位精度,提出基于暂态波形相似度的特高压输电线路故障定位技术。根据输电线路正反向差电流与故障点电流的关联关系,采用Pearson关联系数分析故障数据正反向差电流波形细节处的相似度,构建故障测距函数,结合细菌觅... 详细信息

为提升输电线路故障定位精度,提出基于暂态波形相似度的特高压输电线路故障定位技术。根据输电线路正反向差电流与故障点电流的关联关系,采用Pearson关联系数分析故障数据正反向差电流波形细节处的相似度,构建故障测距函数,结合细菌觅食优化算法及改进蚁群算法优化故障测距函数,求解行波流经故障位置两侧的时间差,通过计算输电线路端点到故障点的距离,实现特高压输电线路故障定位。实验结果表明:该技术可实现对输电线路各位置、各类型故障的精准定位,且受过渡电阻、噪声的影响较小。

关键词：波形相似度特高压故障定位细菌觅食优化算法蚁群算法

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复杂建筑空间结构节点连接仿真研究

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计算机仿真 2022年第7期39卷 314-318页

作者：杨雅丽杨安广州软件学院数码媒体系广东广州510000 广州大学建筑与城市规划学院广东广州510000

采用目前方法对复杂建筑空间结构节点连接进行设计时,没有对空间结构节点的可靠性进行分析,导致方法存在可靠度低、收敛速度慢、失效概率高和最大应力小的问题。提出基于可靠度的复杂建筑空间结构节点连接方法,首先通过细菌觅食优化算... 详细信息

采用目前方法对复杂建筑空间结构节点连接进行设计时,没有对空间结构节点的可靠性进行分析,导致方法存在可靠度低、收敛速度慢、失效概率高和最大应力小的问题。提出基于可靠度的复杂建筑空间结构节点连接方法,首先通过细菌觅食优化算法分析复杂建筑空间中结构节点的可靠性,根据分析结果选取可靠性高的空间结构节点进行连接设计,在此基础上构建复杂建筑空间结构节点的连接优化模型,利用模型完成空间结构节点的连接设计。仿真结果表明,所提方法的可靠度高、收敛速度快、失效概率低、最大应力高。

关键词：可靠度复杂建筑空间结构细菌觅食优化算法节点连接优化模型

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基于应用分割和优先级序列的边缘计算卸载策略

基于应用分割和优先级序列的边缘计算卸载策略

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作者：陈嘉鑫汕头大学

学位级别：硕士

随着5G通信技术的逐渐成熟以及物联网行业的高速发展，移动智能设备和新型技术应用层出不穷，传统的云计算已经难以满足这些创新应用对计算能力、时延和能耗的高要求。而移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)能够实现将云计算平台的... 详细信息

随着5G通信技术的逐渐成熟以及物联网行业的高速发展，移动智能设备和新型技术应用层出不穷，传统的云计算已经难以满足这些创新应用对计算能力、时延和能耗的高要求。而移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)能够实现将云计算平台的存储资源和计算能力“边缘化”，有效解决物联网在超密集网络(Ultra-DenseNetwork,UDN)中反馈缓慢和能耗过高的问题。　　然而，当前移动边缘计算的研究普遍滞留于将完整的应用任务分配至MEC服务器进行计算，当MEC服务器负载率过高或是应用任务数据量过大，其他的应用任务处理就将受到阻塞，系统的时延能耗和MEC服务器的利用率将备受考验。针对移动边缘计算的时变场景，如果只是按照传统方式进行卸载，很可能会出现高优先级的应用被非时延敏感型任务抢先执行的情况，那么高优先级应用就会被迫增加其等待时延直到其他应用执行完成，用户的使用体验将大打折扣。除此之外，以往大部分研究局限在将多任务卸载至单一的高性能MEC服务器上，没有最大限度地发挥出服务器集群中负载均衡的作用，浪费了大量的计算资源。基于上述情况，本文主要做了以下研究工作:　　(1)为了提高MEC服务器利用率，本文通过将应用程序拆分成若干个组件，并将组件之间的顺序依赖关系映射成有向无环图(DirectedAcyclicGraph,DAG)。从DAG任务模型的水平方向分析，利用部分子任务之间的非依赖性质,在卸载时可以同时将子任务分配到不同的边缘服务器，这样在并行计算的基础上能够有效减少完整任务的计算时延;而从垂直方向上将相邻子任务整合归类成簇，同一簇的子任务可以分配至同一台MEC服务器，有效减少子任务之间的通信成本。　　(2)考虑到移动边缘环境的时变性，本文通过结合应用分割后的拓扑结构,运用层次分析法(TheAnalyticHierarchyProcess,AHP)对所有子任务的优先级进行公式化，经过降序排序后获取到所有子任务优先级序列。在此序列的基础上，边缘计算系统能够实现更高效的计算卸载方案，以此来提升用户的体验质量(QualityofExperience，QoE)。　　(3)由于单MEC服务器的局限性，本文基于应用分割的多拓扑结构和所有子任务的优先级序列，对计算密集型和时延敏感型的智能应用程序提出了一种综合考量时延和能耗的多用户多服务器的计算卸载模型，同时采用了改进的细菌觅食优化算法ABSO来求解此多目标问题。　　通过仿真实验，将基于应用分割和子任务优先级序列的计算卸载模型从时延和能耗两方面与其他计算卸载策略作比较，验证了该计算卸载方案的有效性。针对ABSO算法的优化，通过将ABSO算法分别与其他启发式算法进行多维度的比较分析，证实了该改进方案的可行性。

关键词：边缘计算卸载 5G通信应用分割子任务优先级细菌觅食优化算法任务分配

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基于模拟退火策略的细菌觅食优化算法

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电脑知识与技术 2013年第4期9卷 2442-2445,2458页

作者：王红王联国甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070

针对标准细菌觅食优化算法（BFOA）求解精度不高、稳定性较差、容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于模拟退火策略的细菌觅食优化算法（SA-BFO）。该算法在趋向操作完成后,采用模拟退火策略对全局最优个体进行优化,提高算法的优化精... 详细信息

针对标准细菌觅食优化算法（BFOA）求解精度不高、稳定性较差、容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于模拟退火策略的细菌觅食优化算法（SA-BFO）。该算法在趋向操作完成后,采用模拟退火策略对全局最优个体进行优化,提高算法的优化精度和稳定性,利用模拟退火算法的概率突跳性来避免陷入局部极值。仿真实验结果表明,改进算法比标准细菌觅食优化算法具有较高的优化性能。

关键词：细菌觅食优化算法模拟退火概率突跳性精度稳定性

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自适应步长的细菌觅食优化算法研究

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兰州交通大学学报 2013年第6期32卷 10-14页

作者：李珺党建武卜锋兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

细菌觅食优化算法是一种群集智能优化算法,该文详细分析了细菌觅食优化算法中最重要的趋向性操作,其中步长对算法的效率和精度有很大影响;根据菌群中细菌个体间的位置信息,设计了动态步长估值函数,自适应的调整步长.通过经典函数的测试... 详细信息

细菌觅食优化算法是一种群集智能优化算法,该文详细分析了细菌觅食优化算法中最重要的趋向性操作,其中步长对算法的效率和精度有很大影响;根据菌群中细菌个体间的位置信息,设计了动态步长估值函数,自适应的调整步长.通过经典函数的测试,说明改进细菌觅食优化算法在收敛速度和精度上比原有算法有极大提高.

关键词：群集智能细菌觅食优化算法趋向性操作步长迁徙操作复制操作

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基于神经群模型的大脑动力学辨识和优化控制

基于神经群模型的大脑动力学辨识和优化控制

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作者：李晓乐燕山大学

学位级别：硕士

大脑在不同的时间和空间尺度上表现出复杂的动力学特性,这些动力学特性与特定频带的神经振荡活动相关,也与大脑功能状态以及多种脑疾病的病理状态相关。研究表明,认知、行为和感知等大脑功能源于大脑皮层系统中的集体神经振荡,集体的非... 详细信息

大脑在不同的时间和空间尺度上表现出复杂的动力学特性,这些动力学特性与特定频带的神经振荡活动相关,也与大脑功能状态以及多种脑疾病的病理状态相关。研究表明,认知、行为和感知等大脑功能源于大脑皮层系统中的集体神经振荡,集体的非线性动力学是皮层神经振荡的核心,而异常的动力学过程会引起诸多脑疾病。因此,有效控制脑动力学的能力对于增强人类的认知功能和改善他们的生活质量有着巨大的希望。本文基于神经群模型对大脑动力学的辨识和控制进行研究,主要研究内容如下。(1)针对一类具有未知突变参数且输出受到未知测量噪声干扰的神经群模型,构建基于带约束的强跟踪自适应UKF辨识方案以实现未知突变参数的辨识。该方案通过引入了渐变因子和遗忘因子增强算法的跟踪能力,并通过引入次优Sage-Husa估计器实时估计并修正测量噪声矩阵。此外,该方案还采用序贯处理法通过两次观测和约束的更新阶段来吸纳约束和观测,使待辨识参数的取值保持在生理含义允许的范围之内。仿真验证所构建的带约束强跟踪自适应UKF在参数估计方面的有效性。(2)针对具有异常动力学的神经群模型,研究了大脑动力学调制问题。结合带约束的强跟踪自适应UKF、局部线性化方法和最优控制理论设计了一个最优控制方案对异常动力学进行调节并使其跟踪一个期望的输出,同时优化反应控制误差和控制能量的性能指标。仿真验证所设计的最优控制方案对神经群模型异常动力学调节的有效性。(3)针对传统最优控制器获得解析解的过程中需要先对模型进行局部线性化,且自身需要大量矩阵运算,整体运算较大的问题,设计基于细菌觅食优化算法的最优控制器对神经群模型的异常动力学进行调节,使模型输出跟踪一个期望的输出。通过与传统的最优控制器比较以及仿真验证所设计的最优控制器对神经群模型异常动力学调节的有效性。以上的研究涉及到控制理论和神经科学的交叉。所采用的算法在控制理论中较为传统,但其与神经科学的融合为大脑动力学的调节提供新思路,有望为增强人类的认知以及提高脑疾病的预防和治疗水平提供科学支撑。

关键词：神经群模型 UKF 大脑动力学调制最优控制细菌觅食优化算法

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基于PSO-ABFO的负荷频率控制系统控制器设计与优化

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电力科学与技术学报 2021年第6期36卷 120-127页

作者：田园园金国强彭道刚何钧孙宇贞上海电力大学自动化工程学院上海200090 西安热工研究院有限公司陕西西安710032 国网江西省电力有限公司电力科学研究院江西南昌330096

负荷频率控制对于保障电网本身安全可靠运行有重要作用,适宜的控制器整定参数使得电网在各种随机扰动下能维持系统频率稳定和长期安全运行。针对单区域两机组电网的负荷频率控制器参优化整定问题,提出一种基于粒子群改进自适应细菌觅食... 详细信息

负荷频率控制对于保障电网本身安全可靠运行有重要作用,适宜的控制器整定参数使得电网在各种随机扰动下能维持系统频率稳定和长期安全运行。针对单区域两机组电网的负荷频率控制器参优化整定问题,提出一种基于粒子群改进自适应细菌觅食优化算法(PSO-ABFO)的控制器参数整定设计方法。PSO-ABFO在标准细菌觅食算法的基础上,结合粒子群(PSO)算法思想引入全局最优、个体最优以及自适应步长,重新定义细菌的健康度并修改细菌迁移的方式,提高算法的寻优速度和寻优精度。最后,建立负荷频率控制系统(LFC)模型进行仿真试验,验证所提控制器设计与优化方法使系统动态性能显著提升。

关键词：粒子群算法细菌觅食优化算法 PSO-ABFO 负荷频率控制参数优化

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