微分进化算法

摘要： 为解决传统数据挖掘应用到网络时空数据挖掘时存在挖掘结果数据召回率低的问题,研究基于人工智能的网络时空数据挖掘方法.采用网络爬虫技术采集网络时空数据,制定网络时空数据关联规则,利用人工智能中的微分进化算法进行挖掘数据筛选及候选集确定,基于用户偏好挖掘数据知识,实现网络时空数据的挖掘.试验结果表明,设计方法在实际应用中能够提高数据召回率,体现挖掘数据的利用价值,实现对数据资源的高效利用.

摘要： 针对源网荷储的一体化运行目标,提出一种考虑源网荷储的主动配电网协调运行调度方法。基于多时间尺度的思想,以最小化可调节量和最大程度地增加新能源消纳为目标,建立一个具有两个互补时间尺度的主动配电网日前-日内优化调度模型,将差分进化算法和帝国竞争算法相结合求解最优调度模型。仿真验证了所提出的多源协同调度方法的优越性。仿真结果表明,该方法可有效减少负荷波动和运行成本,使新能源消纳增加9.1%,具有一定的实用性。

摘要： 基于占优策略改进了一种微分进化算法,用于求解双寡头连续博弈模型的纳什均衡。通过占优策略判断种群进化过程中的优秀个体,实现优胜劣汰。数值案例表明,该算法对于双寡头连续博弈模型具有高效性和广泛适用性,减少了迭代次数和运行时间。该算法尚不适用于多人博弈模型。

摘要： 针对主动配电网负荷预测和协调控制问题,提出了基于多目标优化的主动配电网优化控制算法.利用需求侧与供给侧的概率密度函数和累计分布函数建立了电源侧与负荷侧的预测模型,并以此为基础构建多源协同的主动配电网优化控制模型.通过引入动态变化的缩放因子与交叉因子,提高微分进化算法的全局搜索能力和局部搜索能力,完成了对目标函数的求解.仿真结果表明,在不降低用户满意度的基础上,优化后的配电网调度成本可节约15%以上,清洁能源利用率可达90%以上.

摘要： 针对微分进化算法局部收敛性较差的缺点,提出了种群分类进化方法,将种群个体划分为最优矢量,比较优矢量和较差矢量,在每一代种群进化过程中,保留最优矢量;在较优矢量邻域范围内搜索更优矢量替代当前矢量;重新生成优于较差矢量新矢量替换原来矢量。建立了矿井通风网络优化模型,提出了模型的降维方法和线性化转化方法,引入局部搜索策略,通过对父代个体邻域进行深度搜索,选择不劣于父代的个体组成子代,提出了局部搜索微分进化算法,与关键路径法相结合,实现了对矿井通风网络优化调节模型的求解。通过单风机和多风机复杂通风网络实例,验证了算法的可行性,获得了矿井通风网络优化的最优调节方案。

摘要： 对由感知半径、感知角度和携带能量不同的有向传感器节点组成的异构有向传感器网络中,在满足优先级不同的监测目标有不同覆盖要求的条件下的网络寿命最大化问题进行研究.利用集合覆盖的思想,通过将有向传感器节点划分为满足目标覆盖要求的集合,通过集合之间切换来达到延长网络寿命的目的.首先证明本文问题是NP-hard问题,然后利用改进的和声搜索算法进行求解.改进和声搜索算法一方面引入带有混沌参数的微分变异因子,改进种群的多样性;另一方面,与模拟退火算法结合增强算法的局部搜索能力.为对比算法性能,提出一种贪婪算法.仿真结果显示,较之原始和声搜索算法和贪婪算法,改进和声搜索算法能有效延长网络的寿命,证明了改进算法的有效性.

摘要： 为实现空分纯化系统污氮气余热的回收再利用,设计了一种采用相变储热器的新型空分纯化系统,同时提出了相应的相变储热器设计方法.首先,对空分纯化系统进行数据采集,并通过回归获得污氮气温度、流量等参数的特性函数.随后,建立了非稳态变温热源下的相变储热器动态数学模型,并推导相变材料在污氮气特性函数作用下的温度通用表达式.其次,以储、放热整体循环的最大放热量为目标函数,采用微分进化算法优化储热器内相变材料熔化温度、质量等关键参数.最后,通过穷举计算了单、双级相变储热器中相变温度与余热利用率之间的关系.计算结果表明,对于单级相变储热器,最佳的相变温度为59.67°C,最大余热利用率约为0.41;对于双级相变储热器,第一级和第二级的最佳相变温度分别为73.68°C和46.04°C,最大余热利用率约为0.52.本研究为提升空分纯化系统能效奠定了理论基础.

摘要： 目前大型风电场中双馈风电机组和无功补偿装置同时对电压起到调节作用,针对这一实际情况,提出大型风电场中恒电压控制双馈风电机组和无功补偿装置之间存在无功电压协调控制问题.对两设备的协调控制进行了机理分析,指出协调控制是对两设备参考设定值的不同组合形式进行最优选择,针对大量不同组合形式,采用微分进化算法进行优化计算,得到最优组合结果,实现协调控制[1].

摘要： 应用微分进化算法优化换热网络过程中,控制参数的选取对优化结果的收敛效果影响很大.其主要的控制参数为种群规模N,交叉概率P,缩放因子F.对交叉概率与缩放因子的选择通常采用自适应原则或协进化机制解决,操作较简便.而种群规模为算法与问题所具有的公共参数,优化过程中,变动种群规模将给与换热网络优化问题的结合与算法的操作性带来极大的不便.本文重点研究将微分进化算法应用于换热网络优化,种群规模的大小对优化结果的影响,并基于所作分析,针对换热网络问题,给出一个较为合理的取值范围.

摘要： 应用传统粒子群算法(PSO)于电力系统无功优化问题存在收敛精度不高、陷入局部最优的缺点，利用微分进化算法(DE)的随机变异性，将当前所产生的局部最优值进行变异，再重回PSO搜寻全局最优值，从而提高了PSO算法的寻优特性，应用于IEEE30节点，验证所提算法是可行和有效的。

摘要： 针对微分进化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)。该算法彩用不依赖于具体优化问题的控制参数白适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算法参数调整的不足,提高了算法的寻优能力。将改进算法应用于供水系统优化调度模型求解的工程实例并与其他算法对比的结果表明,该算法的全局搜索能力强,搜索精度高。

摘要： 针对多目标优化问题，微分进化是一种简单、快速且具有鲁棒性的进化算法。本文提出了一种求解多目标优化问题的改进微分进化算法(MDE)，与传统的的微分算法相比，该算法的新颖之处在于个体的变异操作和个体的选择方式：(1)允许种群中的不可行解个体参与变异过程，种群中的个体变异方式采用了改进的PS0算法粒子变异方案； (2)个体的选择方式融入了由Deb提出的非劣排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)中的“非劣排序和等级选择过程”。通过对不可行解群体和可行解群体的不断优化，最终得到全局的最优解。仿真实验表明：求得的全局Pareto最优解呈现出良好的多样性均匀分布，逼近真实的Pareto前沿，收敛性能也较理想。

摘要： 性能寻优控制(PSC)能以最小的代价提高发动机性能.为提高性能寻优效果,本文提出了一种基于改进变异策略的微分进化算法(IMDE),采用动态调整缩放因子的变异方法,并基于最优个体和种群位置中心对部分适应度较差个体进行二次变异.通用函数测试结果表明,改进后的微分进化算法寻到的最优解的数量级大约是微分进化算法的2～3倍.将改进后的微分进化算法应用于涡扇发动机的性能寻优控制中,通过罚函数引入优化过程中的等式约束和不等式约束,仿真结果表明,在最大推力模式中,本文提出的改进的微分进化算法推力比基本微分进化算法提高了12.67％,在最小油耗模式中,改进微分进化算法油耗比基本微分进化算法降低了19.14％.

摘要： 为解决物联网下无线传感器网络互联的问题,提出一种基于微分进化的网关优化部署方法.该方法以最小化网关覆盖半径为优化目标,利用微分进化算法寻找实现无线传感器互联的网关优化部署方案,提高物联网下无线传感器网络的QoS水平.

摘要： 针对复杂矿井通风网络,建立了以调节设施数量最少和主要通风机功耗最小作为目标函数,以非定流余树分支风量、最大生成树中可调节分支风阻调节量作为决策变量的矿井通风网络非线性优化模型.在标准DE算法研究的基础之上,引入贪婪搜索策略,通过对父代个体邻域进行深度搜索,选择不劣于父代的个体组成子代,提出了基于贪婪搜索策略的改进微分进化算法求解通风网络非线性优化模型.通过实例验证了算法的可行性,获得了矿井通风系统安全、经济、可靠运行的风量调节方案.

摘要： 针对多目标任务的小推力深空探测空间轨道优化设计,提出一种组合优化思想.全局优化基于分支定界法,将发射窗口、探测目标及探测序列同时作为优化变量,根据近似法模拟小推力,求解二体模型下的Lambert问题,利用微分进化算法调节时间窗口.局部优化则基于高斯伪谱法和同伦思想的混合优化方法,求解bang-bang控制的燃料最优问题.设计结果表明,该优化设计方法对解决第五届空间轨道设计竞赛的多目标探测任务是可行有效的.

摘要： 建立了计及发电机阀点效应和网络损耗的电力系统经济负荷分配的数学模型。对优化算法进行了研究，并对微分进化算法(DE算法)以及遗传算法(GA算法)进行对比;提出了DE算法的计算流程;以IEEE3机9节点标准测试系统为例，采用微分进化算法进行测试，计算结果验证了所提算法的有效性。

摘要： 根据先进上面级的推力特点和任务需求,将先进上面级的快速机动轨道优化问题转化为有限推力下时间最优轨道机动问题来求解。首先建立脉冲推力下的多约束时间最优优化模型,然后利用改进的微分进化法,求解全局最优解；其次建立有限推力下的修正模型,对脉冲推力的优化结果进行修正；最终得到有限推力下时间最优轨道机动问题的解。通过快速轨道交会仿真验证了模型和算法的合理性,所得终端位置误差在1km量级,在容许范围内,可通过末端轨道调整进一步修正。

摘要： 一种基于微分进化的超球搜索算法，定义初始种群数Npop，超球中心数NSC，超球搜索半径上下限rmin，rmax，超球运动角度变化概率Prangle，微分进化交叉概率MR,微分进化变异概率CR，包含初始化算法、结果向最优移动、微分进化、虚粒子回收、重新确定超球中心和判断收敛共6步，6步流程联系紧密，整体算法设计精简，流程明确，实用性强。该算法能够在不丢失最优解的情况下，提高全局搜索能力，增强所求得解的准确性，为轨道交通领域提供了优化新技术。

摘要： 本发明涉及无人机编队控制领域，特别是涉及一种基于微分进化算法的编队队形重构方法。其特征是：至少包含以下步骤：步骤1)给出固定翼无人机的运动方程，建立无人机编队数学模型；步骤2)给出无人机编队飞行的整体代价函数；步骤3)改进的优化种群微分进化算法，采用改进的优化种群微分进化算法求解步骤2)中的DMPC框架下的单个无人机代价值最小化问题。本发明将无人机编队运动问题的求解化解为多个相对独立的无人机运动方程的求解，简化了求解的难度以及问题的复杂度，采用改进的优化种群微分进化算法对无人机编队重构的代价函数最小化问题进行求解，快速有效的实现无人机编队的重构。

摘要： 本发明涉及一种基于微分进化算法和BP神经网络的避雷器均压环优化。该方法是一种基于微分进化算法和BP神经网络的混合智能寻优算法。对于用于改善避雷器电阻片表面电场分布的均压环优化问题，该方法首先基于有限元仿真软件，结合微分进化算法对均压环的优化参数进行寻优计算，然后将寻优过程产生的计算数据作为BP神经网络的训练样本数据，通过神经网络拟合建立起优化自变量与因变量之间的多维非线性关系，用训练好的BP神经网络预测输出，并结合微分算法实现了进一步寻优计算。通过大量优化数据对比表明，该方法简单、执行效率高，鲁棒性好，数据挖掘充分，并且对电磁场逆问题有一定的通用性。

摘要： 本发明是一种基于改进的微分进化算法的船舶航路规划方法，首先对待规划区域进行环境建模，选取实数编码方式进行航路编码并基于航线网络方法完成航路种群的初始化；然后对航路种群采用改进的微分进化算法进行变异和交叉操作，根据总性能评价函数进行选择操作；最后获得最优航路解。本发明基于固定航路点库随机选取初始航路点，生成初始种群，保证了初始种群的质量并避免了规划结果局限于固定航路点库的缺陷；所采用的改进的微分进化算法通过邻域权重系数进行调节，并在全局邻域模型中使用抖动缩放因子，提高全局搜索能力，保证不同的航路点组合之间进行充分的信息交流，以产生更优的航路解。

摘要： 本发明涉及一种非侵入式负荷分解技术领域，具体的涉及一种基于改进微分进化算法的非侵入式负荷分解方法。设计一种窗函数用于投切事件的检测以及定位负荷稳态运行时间区段。针对传统的NILD中功率负荷特征的负荷辨识率不高问题，选取负荷设备的稳态电流谐波作为负荷辨识特征。将负荷识别问题转化成目标函数寻优问题，基于微分进化算法(DE)寻优，针对传统DE易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢等问题，提出了自适应交叉因子的改进DE算法。实验表明，在不同的噪声背景下，基于稳态电流谐波的改进DE算法，其负荷识别率和收敛速度都有明显的提高。

摘要： 本发明公开了一种基于有限元仿真和微分进化算法的电场测量仪支架优化方法，主要包括基于有限元仿真计算和BP神经网络的高压输电线路工频电场测量仪支架测量误差预测方法；以及融合分子动力学理论和微分进化算法的分子微分进化寻优方法。本发明提出电场测量仪支架测量误差最小且对环境适应性最强的综合优化的方法，以便合理优化测量仪支架参数，得到测量仪支架测得误差最小的优化方案，优化设计得到的新型电场测量仪支架可有效减小测量误差和增强对湿度环境的适应性。

摘要： 本发明提供了基于自适应微分进化算法优化小波神经网络的短期网络流量预测方法，包括以下步骤：步骤1：数据预处理，将数据集拆分成训练样本和测试样本；步骤2：初始化小波神经网络WNN结构及自适应微分进化算法ADE种群大小NP、最大进化代数G、初始变异概率F0、交叉因子CR的参数；本发明在小波神经网络修正参数的步骤中增加动量项；同时采用自适应微分进化算法(ADE)生成小波神经网络初始连接权值、小波系数及动量项系数，通过优化调整WNN参数初始化的策略，建立了基于自适应微分进化算法优化小波神经网络(ADE‑WNN)的模型，经过优化改进的小波神经网络模型，收敛速度更快，预测精度也更高且具有很好的稳定性，可以有效地预测未来短期的网络流量数据。

摘要： 本发明涉及无人机编队控制领域，特别是涉及一种基于微分进化算法的编队队形重构方法。其特征是：至少包含以下步骤：步骤1)给出固定翼无人机的运动方程，建立无人机编队数学模型；步骤2)给出无人机编队飞行的整体代价函数；步骤3)改进的优化种群微分进化算法，采用改进的优化种群微分进化算法求解步骤2)中的DMPC框架下的单个无人机代价值最小化问题。本发明将无人机编队运动问题的求解化解为多个相对独立的无人机运动方程的求解，简化了求解的难度以及问题的复杂度，采用改进的优化种群微分进化算法对无人机编队重构的代价函数最小化问题进行求解，快速有效的实现无人机编队的重构。

摘要： 本发明涉及微机电系统设计领域，尤其涉及一种基于改进微分进化算法的微机电系统组件的布局优化方法，包括以下步骤：确定优化目标，建立微机电系统中组件的布局模型；输入组件参数，形成初始种群；分析个体，计算种群所有个体的目标函数和约束违反度；以目标函数和约束违反度为比较基准，对种群个体进行随机排序；选取优良个体引导群体变异操作；对个体进行交叉操作，生成的新个体与目标个体进行比较，选择优良个体成为下一代个体，从而得到新一代群体；最后进行终止判定。与现有技术相比，本发明的方法搜索成功率高、稳定性好、计算精度高，能有效求解微机电系统中组件的结构布局问题，在满足设计者要求的情况下，使组件的布局具有较强的鲁棒性。

摘要： 一种基于微分进化算法及融合型GPRS通讯方式的风光互补模拟试验平台：包括远方终端和系统主站，其中远方终端包括风力发电装置、光伏发电装置、数据采集系统、风光互补装置、模拟负载箱、融合型GPRS模块采集终端、面板控制器、通信主机；系统主站包括路由器、通信交换机、数据服务器、客户端、监控中心服务器。该平台可模拟风光互补：数据采集系统用于采集风力发电装置与光伏发电装置的发电信息，并作为进行风光互补试验的原始数据，采集终端通过GPRS方式与主站通信，上传风光发电信息，并由风光互补装置利用内部含微分进化算法的芯片进行风光发电容量优化配置，并作用到模拟负载箱，输出的信号与面板指示器的信号输入端连接，指示器通过微功率无线方式与采集终端无线通信。