封闭式养殖空调系统的节能优化算法研究

在解决养殖空调系统节能问题中,采用了自适应蚁群算法对多参量、非线性系统可寻最优求解的算法,并考虑到可能发生系统局部最优问题,利用Metropolis准则下的模拟退火算法来改善全局优化能力,提出了全局最优化参数的退火-蚁群算法,并在空调系统中进行了验证.结果表明,应用算法能使空调控制系统鲁棒性增强,节能率可达27.12%.     

仓库空调系统的节能优化试验研究

在解决仓库空调系统节能问题中,利用Metropolis准则下的模拟退火算法来改善全局优化能力,提出了全局最优化参数的退火-蚁群算法,并在空调系统中进行了验证.结果表明,该应用该算法能使空调控制系统鲁棒性增强,节能率可达25%.     

动态蚁群算法在梯级水库优化调度中的应用

针对蚁群算法缺乏全局搜索与局部寻优之间的动态调整,蚁群难以保持较好的多样性,算法极易陷入局部最优的问题,以余弦递减的策略动态调整启发式因子的变化,从而平衡算法的全局搜索和局部寻优。同时,利用混沌搜索的随机性和遍历性,对蚁群每次迭代找到的路径进行混沌扰动,从而提高算法跳出局部最优的能力,避免算法早熟收敛。将改进的蚁群算法应用于梯级水库的联合优化调度,模拟计算结果表明了算法的有效性。将其结果与逐步优化法和标准蚁群算法的计算结果进行对比,体现了算法在求解速度和求解精度上的优势。     

基于贪心—蚁群钵苗自动移栽路径分段优化算法研究

针对由于穴盘孔数增大,蚁群算法收敛速度慢,且难于达到全局最优的问题,综合蚁群算法和贪心算法的优点,提出基于贪心—蚁群钵苗自动移栽路径分段寻优算法(GACS算法)。GACS算法首先将穴盘进行分段,然后利用蚁群算法进行段内最优路径,最后利用贪心算法确定段间最优连接路径,从而实现钵苗自动移栽路径达到全局最优。以运行时间和路径长度为评价指标,将GACS算法与蚁群算法进行对比。结果表明:分段数是算法重要参数,50、72和128规格穴盘,所对应的最佳分段数分别为2、4和6。由于采用分段策略,GACS算法较蚁群算法在性能上有了显著提高,算法时间缩短到蚁群算法的20%以下,最优路径长度比蚁群算法更短,算法收敛速度更快。GACS算法能够有效地解决钵苗自动移栽过程中的路径优化问题,提高移栽效率。     

基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁"迷失"数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。     

基于双向搜索策略的改进蚁群路径规划算法

针对在多障碍物地形中将传统蚁群算法运用在移动机器人路径规划问题上出现收敛速度慢,容易陷入局部最优,易于陷入死锁等一系列问题,提出了一种改进蚁群算法。在传统蚁群算法的基础上,根据蚂蚁周围可行栅格距离目标点的远近,自适应地调整启发函数,加快算法收敛速度;针对传统蚁群所用的回退和死亡策略,提出了一种最优路径保留策略,提高了算法性能;使用两组不同种类的蚂蚁分别从起始点和目标点进行双向搜索的方法来构建最优路径,进一步提升了算法的搜索效率。实验表明该方法与传统的蚁群算法相比减少了搜索时间,降低了迭代次数,明显提高了算法的寻优效率。     

基于改进蚁群系统算法与矢量和法的边坡临界滑动面搜索

边坡临界滑动面的确定是边坡抗滑稳定分析中的关键问题之一.针对基本蚁群算法搜索边坡临界滑动面效率低、效果差的缺点,提出运用蚁群系统算法结合矢量和法来搜索边坡任意形状临界滑动面的位置,并引入蚂蚁分工机制和信息素平滑化机制来改进算法的全局寻优性能.通过对澳大利亚计算机应用协会(ACADS)设计的两道经典考题以及一个水库岸坡的...     

凹形障碍全局路径规划的双蚁群完全交叉算法

为解决大量复杂凹形障碍环境中的路径规划问题.采用了计算机仿真技术,对双蚁群完全交叉算法进行了研究.通过对传统蚁群算法增加新型的距离改变启发因子,建立双蚁群完全交叉算法,并且融入最大最小蚁群算法思想,使蚁群算法应用在机器人路径规划领域,即使机器人环境中有大量复杂的凹形障碍,该算法仍能够规划出高质量的路径.仿真试验表明该算法得到最优路径率达到98%.     

基于改进蚁群算法的3-PPR并联机构位置正解研究

针对3-PPR并联机构位置正解问题,运用螺旋理论计算其自由度,并分析其运动特性,同时通过解析法构建该并联机构的完整运动学逆解。将并联机构运动学正解问题的求解转化为对目标函数优化问题的求解,并基于此建立该并联机构正解的目标函数优化模型。通过对基本蚁群算法进行有效的改进,构建了可用于求解连续优化问题的改进蚁群算法。运用该算法求解3-PPR并联机构的运动学正解并进行Matlab仿真分析,对比传统数值方法和改进蚁群算法,证实该算法具有良好的全局寻优能力,并能避免初值和局部最优值对计算结果的影响,可有效应用于求解并联机构的位置正解问题。     

蚁群改进算法用于管道摩阻校正试

采用蚁群算法对管道摩阻校正中试验点的选择进行优化，并对基本蚁群算法进行了改进，采用了利用一次循环中最优蚂蚁更新外激素值，并使外激素值限定在一定范围内，基于二进制编码的蚁群改进算法，取得了较好的优化效果。     

遗传优化模糊控制器在温室控制系统中的应用

提出了采用遗传算法优化隶属函数实现模糊控制器优化设计的方法，并将这种优化设计的模糊控制器应用于温室集散控制系统中。试验结果表明，优化后的模糊控制器具有良好的、静态性能和较好的节能效果。此外，这种控制模式还能降低控制系统的成本，提高整个系统的运行效率和可靠性。     

半固定管道式喷灌系统移管机行走

为了寻求半固定管道式喷灌系统移管机行走轮最佳的稳定性，通过移管机行走轮设计参数（行走轮半径、轮距、宽度和竖管中心高度）对其稳定性的影响分析，构建了行走轮设计参数优化组合的数学模型，并采用了模拟生物界遗传和进化过程而建立的遗传算法求出最优解。     

Optimizing the layout and design of branched pipeline water distribution systems

Branched distribution systems are found in a large number of situations, including rural irrigation, reclaimed water distribution, and effluent disposal. Much research has been developed around optimizing pipeline design assuming a predetermined geographical layout of the distribution system. There has been less work done, however, on the problem of optimizing the configuration of the network itself, which is a particularly crucial issue in lower-income areas where the need for cost-effective irrigation systems is greatest. Generally, engineers develop the basic layout through experience and sheer intuition. In this paper, a method is developed for determining an optimal layout for a branched distribution system given only the spatial distribution of potential customers and their respective demands. The technique utilizes a mixed integer linear programming (MILP) algorithm to optimize an empirically derived objective function. The method is tailored for practical application and allows the decision maker to simultaneously solve for the optimal customer/user base and pipeline layout. The method is illustrated with a simple example.     

灌溉管网调压池布置与管径同步优化研究

【目的】保证大规模自压式树状灌溉管网的安全运行,在管网系统中布置若干个调压池进行分区灌溉。【方法】采用基于整数编码的双重编码方法,将调压池和干管管网作为一个整体,以干管管道造价与调压池造价与干管管道造价之和最小为目标函数,以压力节点水头与管道流速为约束条件,建立相关数学模型,并运用遗传算法求解。【结果】该方法实现了调压池布置优化与管径优化的同步进行,最终在系统中共布置2座调压池,分别位于节点2与节点4,将管网系统分为3个区域。优化得到的配水干管总长度10 973.7 m,较人工经验法减少12.02%,系统总投资464.80万元,较人工经验法减少17.23%。优化后每个区域内各节点水头更为均衡,水头差最大区域为第Ⅰ区,仅有12.5m,较人工经验法的26.4m更为稳定均衡。【结论】基于整数编码的双重编码方法可获得较优的自压式树状灌溉管网调压池布置方案,为地形条件相似的管网布置提供了参考。     

基于AVR单片机的全自动光伏水泵系统

为探究一种新型的自适应最大功率跟踪算法,提出了基于AVR单片机的光伏水泵系统控制结构.将遗传算法与占空比扰动观察法(P&O)相结合,根据遗传算法的原理计算推导出DC-AC变换器的占空比,可以实现快速搜索到光伏水泵系统的最大功率跟踪点,以克服外界环境的剧烈变化对控制器造成的干扰.通过Simulink环境下的仿真试验,验证了基于遗传算法实现的MPPT方法具有良好的自适应性以及稳定性.在光伏水泵系统的试验平台上进行相关的抽水试验,结果表明:建立于遗传算法进而实现MPPT算法而设计的系统,对于外界不断的气候变化,该光伏水泵系统都可以较好地应对,综合效率基本稳定在60%以上.所开发的系统可以实现对水泵负载的可靠控制,系统工作稳定,整体效率较高,为光伏水泵系统的优化控制提供了参考.     

基于改进混合遗传算法的微型水轮机电子调速器的优化设计

针对微型水电站中水轮机组频率波动较大且运行不稳的问题,本文采用了一种单纯形法与遗传算法相结合的混合遗传算法对其PI调速器进行了优化设计,根据工程实际完成了调速系统的数学建模,并应用MATLAB6.5软件对遗传算法和传统PI算法的控制效果进行了仿真分析和比较,实践证明应用该方法能够有效的解决此问题。     

采用改进型遗传算法的农网运行优化方案

为了有效地推进农网改造工程，在建立基波潮流、谐波潮流、无功功率补偿和农网规划数学模型的基础上，提出了一种改进型遗传算法的农网运行优化方案，即采用遗传算法寻优与灵敏度信息指导相结合之法，编制出农网基波及谐波潮流、无功补偿和优化运行软件程序包。结果表明，在线可观测基波、谐波潮流和无功补偿等状况，优化后比优化前电流谐波总畸变率平均下降了1．66％，3、5、7次谐波放大水平平均降低了约1．2％，农网年运行费用节省了13．2％。     

一种基于车路偏差模型的车道保持系统开发

为解决由于行驶环境较大的不确定性影响车辆横向运动控制系统对于车道中心线的跟随性能问题,通过状态预测方法,结合最优控制策略设计了车辆横向控制算法。本文通过基于状态预测的横向车辆模型的建立和控制器的设计,预测了车-路偏差,提高了控制系统的控制精度。试验结果说明,采用本文建立的基于状态预测的最优控制算法能够有效降低被控车辆在行使环境变化范围较大工况下的车-路偏移量,在该工况下系统具有良好的跟随性能。