灰狼优化算法的改进及其在银行电话营销分类问题中的应用
这是一篇关于元启发式算法,灰狼优化算法,优化问题,银行电话营销分类问题的论文, 主要内容为灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是元启发式算法领域中的一种流行算法,其灵感来源于自然界中灰狼种群的社会领导层级制度和种群狩猎行为。因参数设置简单、收敛速度快、优化能力强等优点,该算法已被广泛应用于解决不同领域的优化问题。但在复杂优化问题求解上,GWO算法仍存在机制设计不完善、易陷入局部最优陷阱、探索开发能力不平衡等问题亟待改进。为解决上述问题,本文提出两种改进的灰狼优化算法,并将其与神经网络技术结合,应用于银行电话营销预测分类问题。改进算法一、DSGWO:基于种群多样性增强策略的改进灰狼优化算法。GWO算法存在种群多样性增强策略缺失和探索开发能力不平衡等设计问题,表现在:一是算法使用三只领头狼来引导种群进行搜索,导致种群多样性较差。二是优化过程中选取的领头狼为当前迭代的最优位置,导致算法全局探索能力较差,算法易过早收敛,陷入局部最优。为弥补上述缺陷,本文引入小组赛竞争机制与探索开发平衡机制,提出了基于种群多样性增强策略的DSGWO算法,保留有价值的个体信息,增强全局探索能力,实现全局与局部搜索的动态平衡。改进算法二、EBGWO:基于精英种群继承策略和平衡搜索机制的改进灰狼优化算法。GWO算法的位置更新机制存在内生缺陷,且算法的探索开发能力有待提高,具体表现为:一是在没有对优秀父代个体进行遗传继承选择的情况下产生子代狼种群,导致解的质量较差,搜索效率较低。二是种群后代的位置由三只领头狼周边狼的中心位置决定,未利用全局中其他有效信息,缺乏全局与局部搜索平衡机制。为缓解以上问题,本文提出了一种具有精英继承机制和平衡搜索机制的EBGWO算法,以提高算法位置更新的有效性和寻优解的质量。本文采用IEEE CEC 2014基准函数集和威尔科克森秩和检验来评估改进算法、原GWO算法、GWO算法变体及部分前沿元启发式算法的寻优性能。对比实验与统计实验结果表明,两种改进算法在收敛性能、局部最优避免、探索开发平衡等方面优于对比算法,证明了其创新的有效性。此外,本文将两种改进算法与多层感知器MLP结合,构建了银行电话营销分类模型,用于解决银行电话营销分类问题。实验结果证明:与其他算法对比,DSGWO算法和EBGWO算法在银行电话营销分类问题上表现最优,能够快速准确地实现有效分类。基于以上分类结果,本文为企业及相关主体制定营销策略提出了可行建议。
基于改进知识获取共享算法的光伏电池模型参数辨识及其最大功率点跟踪方法研究
这是一篇关于光伏电池,光伏阵列,局部阴影情况,元启发式算法,参数辨识,最大功率点跟踪的论文, 主要内容为在“双碳”战略中,光伏发电尤为重要。作为多项研究的前提条件,光伏发电系统模型的准确建立极为必要。同时,研究最大功率点跟踪方法是降低发电成本的关键。因此,本文重点研究了光伏电池参数提取和最大功率点跟踪技术。首先,提出了一种基于多策略知识获取共享算法(MSGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以解决知识获取共享算法GSK在提取光伏电池参数时暴露的局部开发能力较弱的问题。为提高收敛速度,设计了参数自适应机制和混沌精英学习策略;为平衡引入两种策略后过强的局部开发,设计了回溯差分变异策略。为验证MSGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明,MSGSK提高了GSK的收敛性和精确度。其次,设计了基于强化学习知识获取共享算法(RLGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以实现辨识结果性能的进一步提高。为解决MSGSK参数自适应机制调节方式过于死板的问题,通过强化学习机制优化了个体分流机制,实现GSK算法参数的灵活调整。通过基于性能的种群规模缩减机制,实现计算资源的优化分配。为验证RLGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明RLGSK在提升精度和收敛性的基础上进一步提高了鲁棒性。通过成分分析实验,证明RLGSK实现了优化分配。另一方面,设计了基于差分进化知识获取共享混合算法(HDEGSK)的最大功率点跟踪(MPPT)方法,以解决光伏发电系统实际应用中面临的实时性和精确性挑战。考虑到传统MPPT算法收敛快速但初值敏感,通过HDEGSK优化了传统MPPT算法的初值。HDEGSK算法将GSK与差分进化的更新方式通过改进的个体分流机制进行了有效耦合。为验证HDEGSK的有效性,引入了光伏MPPT实验,结果表明,HDEGSK优化的传统算法极大的提升了实时性和精确性。最后,为进一步减少功率损失,设计了“一步到位式”MPPT技术。提出了一种基于性能导向的差分进化知识获取共享混合算法(PG-HDEGSK),在HDEGSK的基础上引入了基于性能导向的自适应参数调整机制和种群规模缩减机制,优化了计算资源的分配。通过参数辨识实验证明,在性能上:PG-HDEGSK>RLGSK>HDEGSK>MSGSK>GSK。通过分析不同光照强度下的参数辨识结果建立了多峰特性的功率预测模型。为验证预测模型的有效性,通过恒压法和恒流法进行MPPT实验,结果表明,“一步到位式”MPPT技术跟踪精度极高,跟踪误差进一步减小。
基于改进知识获取共享算法的光伏电池模型参数辨识及其最大功率点跟踪方法研究
这是一篇关于光伏电池,光伏阵列,局部阴影情况,元启发式算法,参数辨识,最大功率点跟踪的论文, 主要内容为在“双碳”战略中,光伏发电尤为重要。作为多项研究的前提条件,光伏发电系统模型的准确建立极为必要。同时,研究最大功率点跟踪方法是降低发电成本的关键。因此,本文重点研究了光伏电池参数提取和最大功率点跟踪技术。首先,提出了一种基于多策略知识获取共享算法(MSGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以解决知识获取共享算法GSK在提取光伏电池参数时暴露的局部开发能力较弱的问题。为提高收敛速度,设计了参数自适应机制和混沌精英学习策略;为平衡引入两种策略后过强的局部开发,设计了回溯差分变异策略。为验证MSGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明,MSGSK提高了GSK的收敛性和精确度。其次,设计了基于强化学习知识获取共享算法(RLGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以实现辨识结果性能的进一步提高。为解决MSGSK参数自适应机制调节方式过于死板的问题,通过强化学习机制优化了个体分流机制,实现GSK算法参数的灵活调整。通过基于性能的种群规模缩减机制,实现计算资源的优化分配。为验证RLGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明RLGSK在提升精度和收敛性的基础上进一步提高了鲁棒性。通过成分分析实验,证明RLGSK实现了优化分配。另一方面,设计了基于差分进化知识获取共享混合算法(HDEGSK)的最大功率点跟踪(MPPT)方法,以解决光伏发电系统实际应用中面临的实时性和精确性挑战。考虑到传统MPPT算法收敛快速但初值敏感,通过HDEGSK优化了传统MPPT算法的初值。HDEGSK算法将GSK与差分进化的更新方式通过改进的个体分流机制进行了有效耦合。为验证HDEGSK的有效性,引入了光伏MPPT实验,结果表明,HDEGSK优化的传统算法极大的提升了实时性和精确性。最后,为进一步减少功率损失,设计了“一步到位式”MPPT技术。提出了一种基于性能导向的差分进化知识获取共享混合算法(PG-HDEGSK),在HDEGSK的基础上引入了基于性能导向的自适应参数调整机制和种群规模缩减机制,优化了计算资源的分配。通过参数辨识实验证明,在性能上:PG-HDEGSK>RLGSK>HDEGSK>MSGSK>GSK。通过分析不同光照强度下的参数辨识结果建立了多峰特性的功率预测模型。为验证预测模型的有效性,通过恒压法和恒流法进行MPPT实验,结果表明,“一步到位式”MPPT技术跟踪精度极高,跟踪误差进一步减小。
基于改进知识获取共享算法的光伏电池模型参数辨识及其最大功率点跟踪方法研究
这是一篇关于光伏电池,光伏阵列,局部阴影情况,元启发式算法,参数辨识,最大功率点跟踪的论文, 主要内容为在“双碳”战略中,光伏发电尤为重要。作为多项研究的前提条件,光伏发电系统模型的准确建立极为必要。同时,研究最大功率点跟踪方法是降低发电成本的关键。因此,本文重点研究了光伏电池参数提取和最大功率点跟踪技术。首先,提出了一种基于多策略知识获取共享算法(MSGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以解决知识获取共享算法GSK在提取光伏电池参数时暴露的局部开发能力较弱的问题。为提高收敛速度,设计了参数自适应机制和混沌精英学习策略;为平衡引入两种策略后过强的局部开发,设计了回溯差分变异策略。为验证MSGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明,MSGSK提高了GSK的收敛性和精确度。其次,设计了基于强化学习知识获取共享算法(RLGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以实现辨识结果性能的进一步提高。为解决MSGSK参数自适应机制调节方式过于死板的问题,通过强化学习机制优化了个体分流机制,实现GSK算法参数的灵活调整。通过基于性能的种群规模缩减机制,实现计算资源的优化分配。为验证RLGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明RLGSK在提升精度和收敛性的基础上进一步提高了鲁棒性。通过成分分析实验,证明RLGSK实现了优化分配。另一方面,设计了基于差分进化知识获取共享混合算法(HDEGSK)的最大功率点跟踪(MPPT)方法,以解决光伏发电系统实际应用中面临的实时性和精确性挑战。考虑到传统MPPT算法收敛快速但初值敏感,通过HDEGSK优化了传统MPPT算法的初值。HDEGSK算法将GSK与差分进化的更新方式通过改进的个体分流机制进行了有效耦合。为验证HDEGSK的有效性,引入了光伏MPPT实验,结果表明,HDEGSK优化的传统算法极大的提升了实时性和精确性。最后,为进一步减少功率损失,设计了“一步到位式”MPPT技术。提出了一种基于性能导向的差分进化知识获取共享混合算法(PG-HDEGSK),在HDEGSK的基础上引入了基于性能导向的自适应参数调整机制和种群规模缩减机制,优化了计算资源的分配。通过参数辨识实验证明,在性能上:PG-HDEGSK>RLGSK>HDEGSK>MSGSK>GSK。通过分析不同光照强度下的参数辨识结果建立了多峰特性的功率预测模型。为验证预测模型的有效性,通过恒压法和恒流法进行MPPT实验,结果表明,“一步到位式”MPPT技术跟踪精度极高,跟踪误差进一步减小。
基于微服务架构弹性的车间生产排程系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,生产排程,元启发式算法的论文, 主要内容为工业互联网时代,制造业企业对于效能提升的需求与日俱增。在面向市场的竞争中,快速响应生产需求变更的企业往往具备更强的灵活性。车间如何在各种约束条件下,针对不断变化的生产需求快速而弹性的制定生产计划,降低库存的堆积并节省运维的各项成本实现降本增效,是一个值得研究的问题。当下,大多数企业在车间生产的过程中缺乏科学的统筹规划,未形成具备体系的排程方案。车间作业调度问题(JSSP)作为车间排程系统的核心,也吸引了诸多学者的研究,相继提出了分枝界定法、邻域搜索、爬山算法等并运用到车间排程中。然而这一类算法面对巨大计算量时收敛求解速度过慢,在复杂的约束场景下很容易陷于局部最优解。此外,传统车间排程系统往往采用单体架构和贫血模型进行设计与实现,不仅在开发、运维方面弹性较差,且在性能、安全性和可用性等指标上存在诸多不足。在此背景下,本文针对某汽车零配件车间的相关约束进行建模,基于经典元启发(Meta-Heuristics)算法中的模拟退火算法进行了优化,使其趋于全局最优解的同时,具备较好的收敛性能,这提升了排程求解的速度;此外结合消息队列等技术实时感知任务完成情况,基于偏差实现动态响应二次排程,既节省了二次排程前置的盘点时间,又能在偏差需要值得关注时动态对排程计划进行优化,使之在算法层面更具备弹性。而在软件架构上,本文结合微服务架构中的Spring Cloud Alibaba、消息队列等组件对传统排程系统进行了架构升级改造与微服务的拆分,并给出了微服务网关、分布式事务、全链路监控与容器化快速部署的解决方案,在提升了服务吞吐与可用性的同时,在工程上更易部署且更具弹性通过对算法及工程这两个层面的优化,经过验证与测试,弹性的排程系统能够满足预定的需求与目标,为行业提供了一定的参考。
基于改进知识获取共享算法的光伏电池模型参数辨识及其最大功率点跟踪方法研究
这是一篇关于光伏电池,光伏阵列,局部阴影情况,元启发式算法,参数辨识,最大功率点跟踪的论文, 主要内容为在“双碳”战略中,光伏发电尤为重要。作为多项研究的前提条件,光伏发电系统模型的准确建立极为必要。同时,研究最大功率点跟踪方法是降低发电成本的关键。因此,本文重点研究了光伏电池参数提取和最大功率点跟踪技术。首先,提出了一种基于多策略知识获取共享算法(MSGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以解决知识获取共享算法GSK在提取光伏电池参数时暴露的局部开发能力较弱的问题。为提高收敛速度,设计了参数自适应机制和混沌精英学习策略;为平衡引入两种策略后过强的局部开发,设计了回溯差分变异策略。为验证MSGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明,MSGSK提高了GSK的收敛性和精确度。其次,设计了基于强化学习知识获取共享算法(RLGSK)的光伏电池模型参数辨识方法,以实现辨识结果性能的进一步提高。为解决MSGSK参数自适应机制调节方式过于死板的问题,通过强化学习机制优化了个体分流机制,实现GSK算法参数的灵活调整。通过基于性能的种群规模缩减机制,实现计算资源的优化分配。为验证RLGSK的有效性,引入了光伏模型参数辨识实验,结果表明RLGSK在提升精度和收敛性的基础上进一步提高了鲁棒性。通过成分分析实验,证明RLGSK实现了优化分配。另一方面,设计了基于差分进化知识获取共享混合算法(HDEGSK)的最大功率点跟踪(MPPT)方法,以解决光伏发电系统实际应用中面临的实时性和精确性挑战。考虑到传统MPPT算法收敛快速但初值敏感,通过HDEGSK优化了传统MPPT算法的初值。HDEGSK算法将GSK与差分进化的更新方式通过改进的个体分流机制进行了有效耦合。为验证HDEGSK的有效性,引入了光伏MPPT实验,结果表明,HDEGSK优化的传统算法极大的提升了实时性和精确性。最后,为进一步减少功率损失,设计了“一步到位式”MPPT技术。提出了一种基于性能导向的差分进化知识获取共享混合算法(PG-HDEGSK),在HDEGSK的基础上引入了基于性能导向的自适应参数调整机制和种群规模缩减机制,优化了计算资源的分配。通过参数辨识实验证明,在性能上:PG-HDEGSK>RLGSK>HDEGSK>MSGSK>GSK。通过分析不同光照强度下的参数辨识结果建立了多峰特性的功率预测模型。为验证预测模型的有效性,通过恒压法和恒流法进行MPPT实验,结果表明,“一步到位式”MPPT技术跟踪精度极高,跟踪误差进一步减小。
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