一种基于sigmoid函数逼近控制轨迹的化工动态优化数值计算方法

    公开(公告)号:CN110991699B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN201911084496.4

    申请日:2019-11-07

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 田鹏 陈旭

    Abstract: 本发明公开了一种基于sigmoid函数逼近控制轨迹的化工动态优化数值计算方法,基于sigmoid函数作为等效替代函数,所用替换函数能够实现在求解化工动态优化问题上实现控制变量的连续可微性,能够在求解多变量问题上实现不同控制变量采取不同的近似替换,其特征在于:建立化工动态优化问题的数学模型,将控制变量用sigmoid函数等效近似,利用优化算法对sigmoid函数参数进行调整,输出调整后的使用sigmoid函数进行等效后的求解值,绘制控制变量等效控制曲线。

    基于烟花爆炸人工蜂群算法的大规模电力系统经济调度问题优化方法

    公开(公告)号:CN110942175B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201911012379.7

    申请日:2019-10-23

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 韦宣 陈旭

    Abstract: 本发明公开了基于烟花爆炸人工蜂群算法的大规模电力系统经济调度问题优化方法,建立大规模电力系统调度的数模模型包括目标函数和约束条件,种群初始化,保存此时种群中的全局最优解gBest.种群进行雇佣蜂的操作,判断产生的新个体是否满足约束条件,满足约束后计算目标函数值,将目标函数值好的个体保留。种群进行观察蜂的操作,判断产生的新个体是否满足约束条件,满足约束后计算目标函数值,将目标函数值好的个体保留。执行侦察蜂的操作,舍弃更新失败次数大于设定值的个体并生成新的个体。执行烟花爆炸操作,将生成的最优烟花点保留。本算法利用其平衡的局部搜索与全局搜索能力解决维度高、局部极值点多的大规模问题。

    一种基于竞争学习约束多目标粒子群算法的多区域环境经济调度方法

    公开(公告)号:CN114997630A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210580245.0

    申请日:2022-05-26

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于竞争学习约束多目标粒子群算法的多区域环境经济调度方法。包括以下步骤:通过快速非支配排序和拥挤距离排序确定精英种群,然后利用基于空间角度信息的竞争机制选出优胜粒子来引粒子更新,采用边界处理和循环修复方法分别对系统中不等式和等式约束进行修复,计算经济和环境目标值。该方法减少了全局最优粒子对种群的影响,增加了粒子学习的多样性,较好地避免算法过早收敛而陷入局部最优,提高了算法的精度。优胜粒子是从当前种群中选出,不需要额外的存档来记录个体历史最优位置,这简化了多目标粒子群算法的结构,提高了计算效率。对不同的约束条件采用不同的修复方法,提高了解的可行性。

    一种基于sigmoid函数逼近控制轨迹的化工动态优化数值计算方法

    公开(公告)号:CN110991699A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911084496.4

    申请日:2019-11-07

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 田鹏 陈旭

    Abstract: 本发明公开了一种基于sigmoid函数逼近控制轨迹的化工动态优化数值计算方法,基于sigmoid函数作为等效替代函数,所用替换函数能够实现在求解化工动态优化问题上实现控制变量的连续可微性,能够在求解多变量问题上实现不同控制变量采取不同的近似替换,其特征在于:建立化工动态优化问题的数学模型,将控制变量用sigmoid函数等效近似,利用优化算法对sigmoid函数参数进行调整,输出调整后的使用sigmoid函数进行等效后的求解值,绘制控制变量等效控制曲线。

    基于烟花爆炸人工蜂群算法的大规模电力系统经济调度问题优化方法

    公开(公告)号:CN110942175A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201911012379.7

    申请日:2019-10-23

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 韦宣 陈旭

    Abstract: 本发明公开了基于烟花爆炸人工蜂群算法的大规模电力系统经济调度问题优化方法,建立大规模电力系统调度的数模模型包括目标函数和约束条件,种群初始化,保存此时种群中的全局最优解gBest.种群进行雇佣蜂的操作,判断产生的新个体是否满足约束条件,满足约束后计算目标函数值,将目标函数值好的个体保留。种群进行观察蜂的操作,判断产生的新个体是否满足约束条件,满足约束后计算目标函数值,将目标函数值好的个体保留。执行侦察蜂的操作,舍弃更新失败次数大于设定值的个体并生成新的个体。执行烟花爆炸操作,将生成的最优烟花点保留。本算法利用其平衡的局部搜索与全局搜索能力解决维度高、局部极值点多的大规模问题。

    车联网环境下基于实时交通信息的智慧导航系统及导航方法

    公开(公告)号:CN106355923A

    公开(公告)日:2017-01-25

    申请号:CN201610811252.1

    申请日:2016-09-08

    Applicant: 江苏大学

    CPC classification number: G08G1/0969

    Abstract: 本发明公开了车联网环境下基于实时交通信息的智慧导航系统及导航方法,属于车联网智慧服务领域,本发明构建基于实时交通信息的智慧导航系统,通过对各个可能行车路线的实时交通信息统一编码解码进行信息传递,进而对交通信息进行加工处理来修正每一个可行的路径选择方案,最终通过最优路径选择算法得到实时的、智慧的最佳行车导航路线。本发明在提高导航效率、减轻城市交通压力、降低道路交通事故率、减少能耗、节约资源和保护环境方面具有重要的现实意义和实用价值。

    一种电子鼻系统及其用于谷物不同霉变程度检测的用途

    公开(公告)号:CN119555893A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411704225.5

    申请日:2024-11-26

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明属谷物霉变的快速检测领域,具体涉及一种电子鼻系统及其用于谷物不同霉变程度检测的用途。所述电子鼻系统由数据存储模块、无线通信模块、调理电路板、单片机、进气管、传感器阵列、传感器气室、连接管、出气管和气泵组成;其中在传感器气室内设置导流板,将气室分割为不同的部分,并在不同的部分设置传感器;以此延长谷物挥发性气体在气室中的流动路径,确保传感器与气体充分接触。同时利用电子鼻系统和机器学习算法进行粮仓中粮食霉变检测,可以精准确定霉变程度,并进行定量预测,具备精度高、检测快的优势,适合在粮仓中对谷物进行现场快速定性;而且兼具有低成本、简便高效的特点,在谷物霉变领域具有显著的应用价值。

    一种基于改进分组教学优化算法的多区域热电联产经济调度方法

    公开(公告)号:CN118446481A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410625073.3

    申请日:2024-05-20

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 陈旭 徐帆

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进分组教学优化算法的多区域热电联产经济调度方法,以燃料花费最小作为目标函数,建立电热力耦合调度系统的多区域热电联产经济调度模型,电热力耦合调度系统包含多个区域,每个区域均含纯电机组、热电联产机组和纯热机组;确定电热力耦合调度系统约束条件;基于数学模型和约束条件,采用改进分组教学优化算法进行优化求解,获得全局最佳方案;根据全局最佳方案来确定系统中纯电机组、热电联产机组和纯热机组的实际功率输出。本发明基于改进教学优化算法的多区域热电联产经济调度方法,其求解精度高,优化效率显著。

Patent Agency Ranking