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为满足智能电网用户侧需求,针对现有通用智能电表隐私保护欠缺、无法分量计量等问题,本文提出了基于粒子群优化的非侵入式分解新方法;一种基于用户隐私保护的、能够进行家用电器分量测量的新型智能电表设计方法。并给出了考虑隐私保护的粒子群寻优算法(Particle Swarm Optimization);提出基于该算法的负荷分解方法;将分解方法嵌入,设计了以ARM9嵌入式芯片和ATT7002c为核心模块的通用家庭智能电表;实现了家庭用电负荷的分量计量为智能用电环境下家庭负荷深入的数据处理提供了新途径。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(29)
电力系统的无功优化问题的操作变量既有连续变量又有离散变量,同时它还是混合了多个变量和多个约束条件的一个非线性的规划问题。本文中阐述的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)算法,是一种应用于电力系统无功优化的算法,是针对无功优化问题的特点提出的。考虑到算法的一些问题,通过引入动态的惯性权重和收缩因子来达到对原有算法的改进目的,改进粒子群优化算法MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法作为一种新的算法被提出来,同时结合了电力系统无功优化的实际情况,证明了改进的粒子群算法的良好的实用效果。 相似文献
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本文介绍了一种蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）在直升机航路规划中的应用,给出的n个目标点的坐标信息,利用蚁群算法计算出最短路径;并利用MFC生成最优路径。该方法直观、有效;经过多次的实验论证,有着较高的应用价值。 相似文献
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基于多智能体粒子群算法的松嫩平原土地利用格局优化 总被引：2，自引：0，他引：2
土地利用格局优化是实现土地资源合理配置的重要方式。本文以松嫩平原典型区域巴彦县为研究区,运用GIS和RS技术,采用Matlab编程,结合多智能体（MA）和粒子群算法（PSO）,建立土地利用格局优化模型,以粮食生产、生态安全和社会经济发展为优化目标,设计政府、职能部门和个体三类智能体（Agent）,并结合研究区土地利用格局优化目标的决策偏好确定其优化方案。结果表明：①基于多智能体改进粒子群优化算法建立土地利用格局优化模型,实现了研究区土地利用类型数量结构在时空上的合理匹配及其空间构型和空间组合方式合理配置,建立的土地利用格局优化模型可行;②3个优化方案中,方案1更加偏向于生态安全优化目标的实现,方案2更加偏向于社会经济发展目标的实现,方案3更加偏向于粮食生产目标的实现;在研究区土地利用格局子目标决策偏好的实现上,3组土地利用格局优化方案对实现粮食生产、生态安全、社会经济发展等优化目标的决策偏好具有显著差异;③研究区土地利用格局不同优化方案呈现不同土地利用结构,在空间布局上有显著的分异特征。本文完善和丰富了土地利用格局优化的理论基础和研究方法,可为土地利用规划提供有力的技术支撑。 相似文献
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提出了一种用离散模型逼近连续模型进而求解连续域上的优化问题的蚁群优化算法Binary-ACO,并将Bi-nary-ACO与经典BP训练算法进行混合（LMBP和SDBP）应用于多层感知机的训练问题中,并在3个测试数据集上进行对比实验。实验结果证明单一蚁群优化算法作为一种通用的优化算法在前馈神经网络训练问题中的性能无法与经典的BP算法相比较,但是蚁群优化算法和BP经典训练算法结合的混合算法表现性能优良。两种混合算法（Bi-nary-ACO-sdbp和Binary ACO-lmbp）都获得了相当良好的解,特别是Binary ACO-lmbp这种算法不仅比单一的蚁群优化算法的性能上有相当的提高而且也优于经典的BP算法。 相似文献
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《科学对社会的影响》2007,(2)
化问题张璐;张庆祥;延安大学数学与计算机科学院,延安大学数学与计算机科学院 陕西延安716000,陕西延安716000优化;;分层蚁群算法;;全局最优提出了一种改进的群算法用于求解优化问题,首先建立N个低层子种群,用一定数量的蚂蚁在这N个解空间中先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式通过信息素来指引搜索,得到N个结果后在用蚁群算法求解,并给出了具体的算法。A Hierarchic Ant Colony Algorithm for OptimizationZHANG Lu,ZHANG Qing-xiang (Dept.Mathematics and Computer Science,Yan'an Uuiversity,Yan'an,Shannxi 716000)Ant Colony Algorithm(ACA) is brand-new bionic simulated evolutionary algorithm,which has been applied to many fields.Ant Col 相似文献
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“算法与程序设计”模块是信息技术学科重要的组成部分,就是为了培养学生运用算法分析和高级语言设计程序来解决问题的能力。算法（Algorithm）就是解决问题的方法和步骤,它是程序设计的灵魂。本文作者结合自己实际教学,以教学实例的形式分析算法设计过程对学生解决问题能力的培养,旨在引发相关教学实践者的深层次思考。 相似文献
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<正>目前,人工智能技术正逐渐应用到生活、工作、学习中。根据2018年美国进行的一项金融机构调查显示,200家参与机构都使用了一种机器学习（ML）技术,91%的大型银行使用深度学习算法进行数据驱动决策。亚马逊集团曾于2014年至2017年通过人工智能技术的招聘软件帮助人力资源部审核简历。人们发现该软件降级了包括“女性”一词的简历,含有极大的性别偏见。人工智能的核心与灵魂在于算法（Algorithm）。在该案例中,特定的算法写入人工智能系统中,过滤掉求职女性的简历, 相似文献
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我国建设创新型国家的关键时期,依托高校教育、科研资源搭建创新人才培养微环境是重中之重。目前,高校创新人才培养微环境的构建存在资源分配不恰当、重点不突出、适用性较差等问题。为解决上述问题,利用熵权法对创新型人才培养的各影响因素所占比重进行分析,基于分析结果构建创新人才微环境多目标优化模型,建立二级模糊综合评价体系以评价人才的初始创新能力,采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,简称PSO算法）对优化模型进行了求解,实现了不同创新因素对微环境构建影响效果的科学评估。同时,通过区分人才基础创新能力来确定微环境对创新的特异性导向作用,达到科学、精确地构建创新人才培养微环境的目的;并充分发挥思想政治教育的作用,在思想政治教育实践教学中达到对学生创造、创新能力的培养。 相似文献
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配电网网架规划是一项十分复杂的组合优化工程,依靠传统方法和人工经验往往无法满足规划需要。利用建立在电力管理信息系统基础上的智能决策系统,通过对空间数据和业务数据的智能分析,借助数学模型和启发式算法实现了对配电网网架规划方案优化选择的辅助决策。通过嵌入式GIS组件实现可视化交互式决策。应用决策树技术使系统具备了自主学习能力,实现了电力管理系统的智能决策研究。 相似文献
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研究了考试系统中一个关键的技术——组卷算法,提出了应用粒子群优化算法组卷。PSO算法源于蜜蜂群觅食,是一种智能寻优算法,它首先初始化一群随机粒子（随机解）,然后通过迭代找到最优解。PSO算法组卷是一个离散性求解问题,这是对PSO算法应用上的一个扩展。 相似文献
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目前,由多种可再生能源组成的分布式系统得到越来越广泛的关注。本文针对典型风光储系统进行了技术与经济性评估,该系统同时包含燃料电池作为稳定电源输出。本文基于自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO),通过对风机,光伏,燃料电池及铅酸电池的数学建模,提出一种新型容量优化方法。采用传统迭代算法作为参考,同时考虑了可靠性与经济性因素,发现自适应粒子群优化算法在各方面表现优异。 相似文献
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对P2P网络中的搜索算法进行分析,重点对广度优先搜索做了深入的研究和探讨,在广度优先搜索（BFS）机制的基础上,将智能搜索技术应用于P2P网络资源搜索中,得到了一种基于智能广度优先搜索算法的思路。对BFS算法进行了改进,得出了智能BFS（I-BFS）算法框架,最后对I-BFS进行仿真实验。实验结果表明：智能广度优先搜索算法和广度优先算法相比,避免了向所有接点发送,减少了网络中的路由消息,降低了网络的负载,提高了资源搜索的成功率。 相似文献
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基于多目标鱼群-蚁群算法的水资源优化配置 总被引：2，自引：2，他引：0
为了解决复杂的水资源优化配置问题和丰富智能优化方法在水资源优化配置中的应用,建立了以经济、社会、环境综合效益最大为目标的水资源优化配置模型和多目标鱼群-蚁群算法。经济效益以区域供水带来的直接经济效益最大为目标;社会效益以区域总缺水量最小为目标;生态环境效益以区域重要污染物排放量最小为目标;约束条件包括供水、需水、水环境和经济发展协调度等。多目标鱼群-蚁群算法融合了人工鱼群算法的快速跟踪变化和跳出局部极值优点以及蚁群算法的信息素正反馈优点,并将人工鱼群算法中的拥挤度概念引入到蚁群算法中,避免了蚁群算法初期可能早熟的问题。通过实验仿真,此算法具有较快的收敛速度和较高的寻优性能,能有效地找到优化解,从而为解决复杂的水资源优化配置问题提供了新的思路。 相似文献
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针对单变量边缘分布算法（UMDA）求解复杂优化问题时的局限性,本文将均匀变异机制引入分布估计算法（EDAs）领域,提出了一种基于均匀变异的单变量边缘分布算法。该算法利用均匀变异操作保持种群的多样性,提高混合算法的全局搜索能力。通过对算法的分析和仿真实验表明与单变量边缘分布算法（UMDA）相比,改进后的保持种群多样性的单变量边缘分布算法具有更高的优化性能。 相似文献
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针对高斯混合模型算法（GMM）对初始参数敏感、易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进海洋捕食者算法优化的GMM算法（MMPA-GMM）。首先基于混沌序列和伪对立学习策略初始化种群,引入非线性收敛因子平衡MPA算法的全局与局部搜索,同时提出融入社会等级制度的位置更新策略;然后从搜索能力和收敛速度对改进的MPA进行分析;最后以S＿Dbw指标作为算法的适应度函数,利用改进的MPA优化GMM算法的初始参数。实验结果表明,改进的MPA在4种测试函数上表现良好,并且MMPA-GMM算法对4个数据集的聚类效果均有改善,有效避免了GMM算法陷入局部最优的问题。 相似文献
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随着新一轮科技革命和产业变革的兴起,我国经济正处于经济结构转型的重要战略机遇期。作为工业大国,制造业转型升级成为驱动经济高质量发展,实现以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要抓手。与长期以来对美国重视虚拟经济、轻视实体经济的认知相反,自2010年至今,美国奥巴马、特朗普和拜登3届政府都将振兴美国制造业、激发美国制造业创新活力作为保障美国经济领先地位的核心战略,并通过《2014年振兴美国制造业和创新法案》《国家制造业创新网络》《2021年美国创新和竞争法案》等一系列政策完善了美国智能制造的顶层设计,为美国智能制造提供了政策支持与指导意见。文章以智能制造为切入点,系统梳理了自奥巴马政府以来美国智能制造政策的演化过程,重点分析了美国制造业创新研究所与制造业拓展伙伴计划两大典型实践,总结了美国制造业转型升级的经验,为我国的制造业转型升级提供借鉴。为推进我国智能制造发展,基于美国的政策及相应实践,结合我国国情与产业基础,文章梳理总结了美国智能制造政策对推进我国政策改进的6点启示：（1）加强政府的引领作用,完善智能制造顶层设计;（2）培育智能制造生态系统,扶植中小企业发展;（3）增强自主创新能力,推动关键性技术的发现与商业化进程;（4）深化开放合作,促进知识的共享与融合;（5）改革考核评估体系,优化创新资源配置;（6）完善教育与培训体系,强化智能制造人才培养机制。 相似文献