考虑智能电网多种类型业务需求的接入控制, 通过利用响应时间的弹性来平缓业务负荷的波动, 使得电网运行的长期平均代价最小. 针对业务需求和用户行为的随机分布特性, 建立连续时间Markov 控制过程的系统分析模型; 结合性能势基于样本轨道的估计, 提出一种基于仿真的策略迭代优化算法, 有效缓解了系统大状态空间导致的维数灾问题, 具有较快的收敛速度和良好的应用效果. 仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献目前粗糙集理论研究主要针对单个决策表,而有关分布式环境下的核求解和属性约简研究的报道不多,为此提出垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简算法.该算法在各局部站点并行求相应的条件信息熵,并通过传送部分等价类的策略,可有效降低通讯代价,提高垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简效率 .算法分析和实验结果表明,所提出的算法是有效可行的.
相似文献研究含比例型手续费的离散时间投资组合优化问题. 基于马尔可夫决策过程模型和性能灵敏度分析方法, 推导两个不同投资策略之间的资产长期平均增值率的差分公式, 利用差分公式的结构特点, 证明了最优性方程, 并设计出可在线应用的策略迭代算法. 仿真实例验证了所提出算法的有效性.
相似文献针对缓冲区有限的多目标流水车间调度问题, 提出一种基于Pareto 最优的广义多目标萤火虫算法. 通过引入交换子和交换序将基本萤火虫算法离散化, 并将算法拓展为全局搜索过程和局部搜索过程. 进化初期采用全局搜索将种群推向较优区域, 进化中后期采用捕食搜索策略使算法主体在全局搜索和局部搜索间智能切换, 从而保证全局与局部的平衡. 动态变步长策略进一步增强了算法搜索能力. 通过算例测试验证了所提出算法的有效性.
相似文献由于组合导航系统具有强非线性和模型不确定性的特点, 工程中扩展卡尔曼滤波无法满足组合导航系统实际应用的要求. 为此, 针对贝叶斯框架下高斯类非线性滤波算法的估计性能给出具体分析. 首先, 在估计点处对非线性函数进行泰勒展开获得泰勒近似, 通过一阶矩和二阶矩分析滤波算法的近似精度; 然后, 通过数值稳定性对非线性滤波算法进行分析; 最后, 分别采用低维和高维模型对各滤波算法进行对比分析, 为组合导航系统的实践提供借鉴.
相似文献原始粒子群优化算法(PSO) 和各种改进方法存在着参数取值固定、收敛精度低等问题. 为此, 提出一种采用抽样策略的粒子群优化算法(SS-PSO). 通过拉丁超立方抽样(LHS) 策略更新粒子速度和位置, 以加快收敛速度; 提出一种基于随机采样的最优位置修正方法, 以微调全局最优; 提出“双抽样”LHS 局部搜索方法, 以提高收敛精度. 与其他新近提出的两个算法进行对比, 结果显示SS-PSO 在一定程度上提高了算法的性能.
相似文献针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.
相似文献布谷鸟搜索(CS) 算法是一种新型的生物启发式算法. 为了提高算法对不同优化问题的适应能力, 根据反馈控制原理提出一种基于种群特征反馈的布谷鸟搜索(SFFCS) 算法, 将年龄结构、变异成功率等种群特征作为反馈信息引入算法框架, 动态调节算法参数, 同时引入双进化策略机制和策略选择概率, 加强算法对局部搜索和全局搜索的平衡能力. 对标准测试函数和电力系统最优潮流问题进行数值实验, 实验结果表明, SFFCS 算法具有较好的收敛性能和适应能力, 验证了所提出算法的有效性和工程应用价值.
相似文献针对常规输出反馈特征结构配置方法不能完全保证闭环系统稳定性的问题, 提出一种改进的输出反馈特征结构配置方法. 该改进的算法通过引入二次型性能指标, 将闭环系统的稳定性问题转化为线性二次型最优控制问题,从而保证闭环系统的稳定性; 考虑到采用特征结构配置方法所设计的闭环系统鲁棒性不强, 给出保证系统鲁棒性的条件, 以解决系统鲁棒性问题. 最后, 通过在飞翼飞机上的仿真结果验证了所提出算法的有效性.
相似文献针对新颖全局和声搜索(NGHS) 算法过早收敛的问题, 提出自适应全局和声搜索(AGHS) 算法. 引入差分向量范数定义和声记忆库多样性, 给出新的位置更新策略, 排除变异操作. 以和声记忆库多样性信息为指导动态产生新和声, 提高算法对解空间信息开发的能力, 避免算法因过早收敛、易陷入局部最优的不足. AGHS算法操作更简单,需要设置的参数更少, 将其与目前文献中较优的几种改进HS 算法、PSO 算法和GA算法进行性能测试, 测试结果表明AGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.
相似文献针对大规模系统可靠性问题, 提出一种修正和声搜索(MHS) 算法. 该算法修改了和声搜索(HS) 算法的搜索机制, 以当前最优解为研究对象, 随机选取不同维数进行即兴创作, 并修正步长(BW) 的调整方式, 均衡算法的全局搜索和局部搜索. 对经典的大规模系统可靠性问题进行求解, 数值结果表明, 所提出算法优于其他文献中的6 种和声搜索算法. 与最近提出的求解此类问题的各种算法进行实验对比, 实验结果表明所提出算法在整体上具有良好的优化性能.
相似文献针对产品动态到达的航空发动机装配车间, 对知识化制造系统的自进化问题进行研究. 将自进化的思想应用于该装配车间, 提出了知识化制造环境下该装配车间自进化问题的求解算法. 根据双层规划理论, 建立了系统在每个决策时刻静态决策问题的一般数学模型, 并设计了一种基于可行域搜索的双层遗传算法(FR-BiGA) 对模型进行求解. 仿真结果验证了该模型与算法的有效性和可行性, 且实验数据表明, 自进化的系统具有相对较优的生产性能.
相似文献迭代动态规划(IDP) 作为一种求解非线性问题的离散算法, 其寻优精度和收敛速度受到时间段划分的影响. 通常, 时间段划分依赖主观经验, 缺乏科学有效的指导. 针对终端时刻固定的动态优化问题, 提出一种自适应变步长IDP 算法, 综合考虑控制变量与目标函数值的变化, 对时间段数量、长度和切换点进行优化. 将该方法应用于间歇过程优化, 结果表明其能够智能分配时间段数量与长度, 可有效提升寻优精度.
相似文献针对跨空间数据相似度学习问题提出的跨空间相似度学习(CSAL) 算法表现出了良好的性能, 并已成功地应用于各类推荐系统中. 但构建一个完善的推荐系统, 其待处理的数据量常呈现大样本特征, 而CSAL 算法并不具备大样本快速处理能力. 针对此不足, 提出了跨空间相似度学习-最小包含球(CSAL-MEB) 方法和跨空间相似度学习-核向量机(CSAL-CVM) 快速方法. CSAL-CVM 方法既具有渐近线性时间复杂度和空间复杂度的优点, 同时又继承了CSAL 的良好性能. 相关实验亦验证了所提出方法的有效性.
相似文献