和声搜索算法
和声搜索算法的相关文献在2005年到2022年内共计300篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、建筑科学
等领域,其中期刊论文254篇、会议论文5篇、专利文献78074篇;相关期刊167种,包括科学技术与工程、可再生能源、电力自动化设备等;
相关会议5种,包括第十届中国系统建模与仿真技术高层论坛、2013年贵州省计算机学会年会、第23届过程控制会议等;和声搜索算法的相关文献由737位作者贡献,包括雍龙泉、李亮、李明等。
和声搜索算法—发文量
专利文献>
论文:78074篇
占比:99.67%
总计:78333篇
和声搜索算法
-研究学者
- 雍龙泉
- 李亮
- 李明
- 杨火根
- 郭肇禄
- 高立群
- 拓守恒
- 潘全科
- 迟世春
- 刘立群
- 林皋
- 欧阳海滨
- 火久元
- 褚雪松
- 赖志柱
- 刘杰
- 刘松华
- 尹宝勇
- 岳雪芝
- 巫光福
- 曾冰
- 潘玉霞
- 王英博
- 谢霖铨
- 邹德旋
- 黄纯
- 姚林萍
- 尹道明
- 廖一鹏
- 张法全
- 张海如
- 曹晓莉
- 李仲学
- 李敬明
- 李新宇
- 李梦达
- 林新宇
- 梁智超
- 沈桂芳
- 王东风
- 王卫星
- 王国富
- 王琳
- 王联国
- 胡江平
- 邓方安
- 郑旭彬
- 韩红燕
- 高岳林
- 黄金山
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梁智超;
李梦达;
郑旭彬;
姚林萍
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摘要:
针对光伏MPPT算法在对多峰值P-V曲线搜索中的跟踪精度和速度不能兼顾、存在搜索震荡、容易陷入局部极值功率点的问题,提出了一种基于模糊和声搜索(fuzzy harmony search,FHS)算法的光伏MPPT算法,同时引入模糊自适应因子k对音调调节步长BW进行自适应调整,实现高精度跟踪、迅速收敛和高稳定性。通过在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,证明了该算法能在多峰值寻优中快速脱离局部最优,收敛速度和跟踪精度都得到了兼顾,收敛用时短,跟踪精度高,稳定性强。
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林峰;
肖立华;
商浩亮;
徐畅;
罗仲达;
陈俊杰;
马小丰
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摘要:
为提高能源供需平衡、降低能源消耗,提出“双碳”背景下能源互联网数字孪生系统设计。通过物理感知层、传输交互层、数据共享层、应用服务层以及虚拟空间和安全防护构成能源互联网数字孪生系统的整体框架。从二氧化碳排放量和容量投资成本这2个目标出发,构建目标函数,在相关约束条件的基础上,采用和声搜索算法求解目标函数,实现能源互联网的规划,完成能源互联网数字孪生系统的设计。实验结果表明,所设计系统的燃气、水和电消耗量均较低,且蓄电池容量高、能源供需平衡。
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傅长熠;
杨镜非;
顾家辉
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摘要:
动态网络重构能有效降低配电网的网络损耗以及分布式电源的弃风弃光量,为此提出了基于双层动态时段划分的配电网重构方法。上层优化中以网损成本与弃风弃光惩罚费用之和最小为优化目标,决策变量为主动管理元素的出力;下层优化中则以网损最小为目标函数来确定各时段开关状态量。为了减小模型的规模与复杂度,提出了将割集法作为辐射状约束的表示方法。同时,将该模型转化为混合整数二阶锥规划模型,并结合和声搜索算法对其进行求解。通过改进IEEE 33节点系统进行仿真,验证了所提方法的实用性和有效性。
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刘文斌;
谢丽蓉;
张革荣
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摘要:
风功率时间序列易受到多种因素影响,呈现出高度的随机性和波动性,对电网的安全运行构成了潜在的威胁,因此准确的风功率预测至关重要。针对风电时间序列低预测性问题,提出一种组合变分模态分解(VMD)、和声搜索(HS)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风功率预测方法。首先采用VMD将风功率时间序列分解为不同模态,减少数据的波动性;然后对各模态分别建立HS⁃LSSVM预测模型,并运用HS优化最小二乘支持向量机相关参数,从而建立VMD⁃HS⁃LSSVM风功率预测模型,提高模型在短尺度时序的预测能力;最后将各模型预测结果进行求和重构。实验结果表明,相比传统预测模型中的仿真结果,文中方法运用在风功率时序预测中具有优越性,能有效提高短期风功率时间序列预测的准确性。
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徐文星;
梁菁菁;
高梓森;
俞奉伶;
盛沙
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摘要:
针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem,FJSP),以最大完工时间为优化目标,提出一种新改进的和声搜索(Harmony Search,HS)算法。该算法采用两段组合的编码方式,利用全局随机混合初始化的方式来保证初始解的质量和多样性。算法的搜索过程中采用一次创作多个和声方式,充分利用和声记忆库积累的资源,来提高收敛速度。加入智能变异算子,达到均衡机器负载分配,提高搜索到最优解概率的目的。通过与文献算法对比基准测试结果和实际工程测试,证明该算法不但提高了求解FJSP的精确度,还具有较高的有效性和实用性。
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梁智超;
李梦达;
郑旭彬;
姚林萍
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摘要:
在局部遮荫下的多峰值P-U曲线寻优中,最大功率点跟踪(MPPT)容易陷入局部最优,跟踪速度和精度都无法兼顾,跟踪振荡大,造成光伏能量损失。提出了一种基于交错Boost和声搜索-扰动观察法混合算法(HS-P&O)的光伏MPPT控制方法,在和声搜索算法(HS)全局搜索过程中引入音调随机收敛因子ω,在局部搜索中与P&O算法进行协同控制;利用交错Boost的导通特性减小在发电过程中的纹波,减小输出振荡,加入开关电感提高电压增益,使算法能够更快到达最大功率点附近进行搜索。在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型,实验对比表明,所提控制方法响应速度快,光照突变前后均能迅速跟踪到全局最大功率点,在收敛速度和跟踪精度上都有所提高,稳定性良好。
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花胜强;
陈意;
郑慧娟;
袁帅;
高磊
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摘要:
为了使运管单位能及时发现和估算库区漂浮物,从而合理制定和安排漂浮物清除作业,提出了一种基于和声搜索改进的漂浮物形态学分析识别方法。首先,给出了一种基于内容的图像压缩算法,降低后续运算复杂度的同时避免了图像失真;其次,定义了基于形态学分析的处理逻辑、运算流程与评价函数;最后,提出了基于和声搜索算法进行形态学分析的最优化建模。测试结果表明,产出模型的精度达到了90%以上,可为水库库区漂浮物监控管理工作提供实时可靠的决策辅助支持。
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乔宁;
孙雷霆;
赵赫新
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摘要:
在无人机路径规划中,针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优、拐点多等缺点,提出了基于和声搜索改进的蚁群算法。利用和声搜索算法和声扰动的思想,对每一代蚂蚁选择的路径进行扰动处理,保留更优路径,增加算法前期路径选择的多样性,提高收敛速度,减少局部最优。对路径进行平滑处理,删除不必要节点,缩短路径距离,为无人机平衡控制减少风险。仿真实验证明,相比于传统蚁群算法,基于和声搜索改进的蚁群算法收敛速度更快,路径更优,且在较为复杂的栅格环境中,效果更为突出。
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雍龙泉;
贾伟;
黎延海
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摘要:
给出了一种求解凸二次规划及线性规划的新方法,通过把凸二次规划或线性规划转化为不可微的非线性方程组,采用一种改进的和声搜索算法求解.该算法嵌入了位置更新和小概率变异策略,在搜索后期能够维持种群的多样性,因此具有较好的收敛性.通过求解多个凸二次规划及线性规划,数值结果表明该方法是有效的.
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李明;
林新宇;
彭鹏
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摘要:
针对给定部署区域中不同的监测目标有不同的覆盖需求和现有的调度算法大多针对同构有向传感器节点忽略了节点异构对调度性能的影响的问题,提出两种异构有向传感器网络节点调度策略。一种方法是通过对问题进行数学建模,将节点调度问题转化为目标优化问题,采用改进的和声搜索算法进行求解。改进和声搜索算法针对原始和声搜索在陷入局部最优时的过早收敛问题,通过将和声搜索算法和模拟退火算法结合增强其局部搜索能力。另一种方法采用贪婪算法求解满足条件的节点集合。仿真结果显示,与原始和声搜索算法相比,改进和声搜索算法能有效提高网络的工作时间,证明了改进算法的有效性。
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Yu Liang;
喻良;
Liu Sui-qing;
刘遂庆;
Xin Kun-lun;
信昆仑
- 《第二届供水管网建模技术论坛》
| 2010年
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摘要:
本文介绍了一种叫和声搜索的优化算法,这种算法是模拟乐队在即兴创作中,通过反复调整乐队中各乐器的音调,最终达到一个美妙的和声状态.和声搜索具有不需要初始值,由于利用随机搜索代替梯度搜索,而无需更多信息的优点.本文以和声搜索算法为工具,以费用最小作为目标函数对配水系统管网设计进行管径寻优.并以New York城市管网为例,将和声搜索算法同遗传算法、模拟退火、禁忌搜索、蚁群算法、蛙跳算法以及交叉熵算法进行比较.计算结果表明和声搜索算法在管网优化设计中有着很好的前景.
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彭琛;
钱晓山
- 《第十届中国系统建模与仿真技术高层论坛》
| 2015年
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摘要:
针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.
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彭琛;
钱晓山
- 《第十届中国系统建模与仿真技术高层论坛》
| 2015年
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摘要:
针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.
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彭琛;
钱晓山
- 《第十届中国系统建模与仿真技术高层论坛》
| 2015年
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摘要:
针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.
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彭琛;
钱晓山
- 《第十届中国系统建模与仿真技术高层论坛》
| 2015年
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摘要:
针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.