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[发明专利]一种基于人工蜂群和神经网络的建筑能耗预测方法-CN201410535170.X在审
发明人：牛丽仙;吴忠宏;刘岩 -专利权人：刘岩
申请日： 2014-10-12 - 公布日： 2015-01-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于人工蜂群和神经网络的建筑能耗预测方法。方法中，先利用人工蜂群算法进行神经网络的权值优化，然后利用优化后的神经网络进行建筑能耗的预测。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体的寻优算法，算法的控制参数少、易于实现、计算方便，与粒子群、遗传算法等智能计算方法相比，该算法的突出优点是每次迭代过程中都进行全局和局部搜索，大大增加了找到最优解的概率，并在较大程度上避免了局部最优因此，采用人工蜂群算法优化神经网络的初始权值，在提高神经网络预测建筑能耗精度的同时，更能够明显改善目前神经网络权值优化问题中存在的不足。
一种基于人工蜂群神经网络建筑能耗预测方法

[发明专利]一种基于人工蜂群算法的自励磁发电机稳态性能评估方法-CN201810661257.X在审
发明人：范磊;顾全;陈根军;张孝;陈峰;赵云峰;李枫 -专利权人：南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： H02P9/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工蜂群算法的自励磁发电机稳态性能评估方法，包括一下步骤：步骤S1：建立自励磁发电机单相等值电路模型；步骤S2：利用人工蜂群算法对自励磁发电机阻抗和励磁阻抗、转速进行优化控制；步骤S3：计算定子电流，端电压和负载电流，用于分析自励磁感应发电机的稳态模型；步骤S4：利用数值计算方法求得励磁电抗、频率和电压；并将利用数值计算方法得到的结果与利用人工蜂群算法的优化结果进行对比，验证人工蜂群算法的有效性本发明利用人工蜂群算法对自励磁感应电机的稳态特性进行研究，避免了数值计算方法中对初始解的特殊要求，不需要将导纳实部和分布分开，简化了计算流程，使计算结果更为精确合理。
人工蜂群算法自励磁发电机数值计算稳态性能自励磁感应发电机等值电路模型磁感应电机端电压导纳实部定子电流负载电流励磁电抗励磁阻抗稳态模型稳态特性优化结果优化控制初始解评估阻抗验证分析研究

[发明专利]一种适用于中压载波系统的人工蜂群峰均比抑制技术-CN202210327840.3在审
发明人：徐剑英;王亚梁;汤鑫;刘昭赫;段雪娇;王林涛 -专利权人：青岛鼎信通讯股份有限公司;青岛鼎信通讯科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明涉及电力线通信技术领域，公开了一种适用于中压载波系统的人工蜂群峰均比抑制技术，包括：发射端发送的报文经处理后得到待快速傅立叶逆变换的频域序列；利用混沌序列生成旋转向量；以PAPR值为适应度进行人工蜂群算法得到最优旋转向量本发明优化了原有SLM算法，避免了SLM算法无法对任一输入的OFDM符号都进行理想的PAPR抑制的缺点，通过使用混沌序列生成向量作为人工蜂群算法的基础，进一步改善了人工蜂群算法的高复杂度，使得峰均比抑制带来的系统性能提升更稳定
一种适用于载波系统人工蜂群抑制技术

[发明专利]一种基于半监督约束的人工蜂群优化聚类方法-CN202310412843.1在审
发明人：邱宁佳;胡小娟;张彬;王鹏 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督约束的人工蜂群优化聚类方法，本方法首先使用有标记数据生成成对约束指导邻接矩阵生成，完善邻接矩阵信息提高谱聚类准确率；然后结合人工蜂群算法，提出区域优化搜索提高查找数据聚类中心速度，重构人工蜂群算法适应度函数提高查找数据聚类中心精确度，利用人工蜂群算法寻找到合理的聚类中心；最后使用K‑means算法结合拉普拉斯矩阵和优化后的聚类中心完成聚类工作，通过UCI数据集的聚类算法对比实验结果发现，该算法能够在较短的时间找到合理的聚类中心点，进而得到更精确的聚类结果，具有鲁棒性好、精度高和聚类效果好的特点。
一种基于监督约束人工蜂群优化方法

[发明专利]机器人行走轨迹确定方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010838843.4有效
发明人：浦玉学;舒鹏飞;李孝宝 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明适用于计算机技术领域，提供了一种机器人行走轨迹确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取机器人行走轨迹规划模型；根据机器人行走轨迹规划模型以及改进人工蜂群算法确定最优相邻点时间序列，本发明利用改进的人工蜂群算法来确定最优相邻点时间序列，由于改进人工蜂群算法在雇佣蜂优化步骤和/或跟随蜂优化步骤中与当前较优相邻点时间序列相关联，扩展了人工蜂群算法所采用的搜索方式，在不影响全局搜索能力的同时
机器人行走轨迹确定方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于计算机机群的并行人工蜂群算法求解复杂函数最值的方法-CN201210431996.2无效
发明人：江铭炎;徐昆;袁东风;贲晛烨 -专利权人：山东大学
申请日： 2012-11-01 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：基于计算机机群的并行人工蜂群算法求解复杂函数最值的方法，属于计算机并行计算技术领域。该方法在Linux操作系统下，结合MPI软件包，实现了在多台计算机上通过并行人工蜂群算法求解复杂函数最值的问题，实验结果表明，在求解复杂函数的最值时，并行人工蜂群算法可以比普通的串行算法具有更高的准确性和更快的速度
基于计算机机群并行人工蜂群算法求解复杂函数方法

[发明专利]一种基于人工蜂群算法解决SEVM模型问题的方法-CN201911425611.X在审
发明人：肖宁 -专利权人：陕西职业技术学院
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于人工蜂群算法解决SEVM模型问题的方法，包括步骤一：建立模型和步骤二：人工蜂群算法的算法流程；步骤三：随机模拟的随机期望值估计算法求解随机期望值函数流程，最后，给出人工蜂群算法和随机模拟相结合求解本发明为SEVM模型问题的求解提供一个比经典的遗传算法更有效的求解方法，它具有的局部搜素和全局搜索并进的搜索策略使得该算法具有了很强的全局收敛、寻优能力，求解速度快，求解质量高等特点，填补了人工蜂群算法在随机规划问题中应用研究的空白
一种基于人工蜂群算法解决 sevm 模型问题方法

[发明专利]基于改进的人工蜂群算法的漏磁检测缺陷重构方法-CN201510295609.0在审
发明人：韩文花;汪胜兵;王建;吴正阳 -专利权人：上海电力学院
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2015-10-07 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进的人工蜂群算法的漏磁检测缺陷重构方法，采用径向基函数神经网络作为前向模型，以前向模型预测的漏磁信号与实测漏磁信号的误差平方和作为目标函数，改进人工蜂群算法，引入当前个体最优解和全局最优解用来加快算法收敛速度，将改进的人工蜂群算法作为求解重构问题的迭代算法，最终得到的全局最优解即为重构的缺陷轮廓。
基于改进人工蜂群算法检测缺陷方法

[发明专利]一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法-CN201810768826.0在审
发明人：杜雪灵;孟学雷;林立;汤霖 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法，首先引入蜜源，再引入三种蜂：采蜜蜂、观察蜂、侦察蜂，采蜜蜂同具体的蜜源联系在一起，采蜜蜂通过摇摆舞与其它蜜蜂分享信息，观察蜂等待在舞蹈区通过分享采蜜蜂的信息对食物源作出选择本发明的一种基于交叉全局人工蜂群算法的资源调度优化方法，克服了基本人工蜂群算法疏于开发的缺陷，增强了算法方向性，大大提高了人工蜂群算法在最优解附近的开发能力。与此同时，引入了系数cr对于算法的探索能力和开发能力影响较大，针对特定问题可以通过调节cr的值来取得满意解，增强了算法对于各种优化问题的适应能力。
人工蜂群算法蜜蜂资源调度算法引入全局优化侦察能力影响优化问题食物源最优解观察开发搜索舞蹈探索

[发明专利]改进的人工蜂群优化算法-CN202010310113.7在审
发明人：罗红梅;王长江;赵铭海;谷玉田;郑文召;陈攀峰;杨培杰;屈冰;张娟;王庆华 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种改进的人工蜂群优化算法，该改进的人工蜂群优化算法包括：步骤1：初始化种群及蜜源位置，设定采蜜蜂、观察蜂种群数量；步骤2，开展蜜源位置评价；步骤3，采蜜蜂结合粒子群算法和遗传算法开展蜜源邻域搜索该改进的人工蜂群优化算法通过交叉系数协调算法的探索能力和开发能力，提供一种稳定性和准确性大大提高的改进的人工蜂群优化算法，为解决复杂问题最优解提供了技术手段。
改进人工蜂群优化算法

[发明专利]基于改进人工蜂群算法的负荷优化分配方法-CN202210478677.0在审
发明人：王培红;叶佳威 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进人工蜂群算法的负荷优化分配方法，包括：根据发电机组的煤耗特性曲线建立负荷优化分配模型，采用供电煤耗量最小作为负荷优化分配的目标函数，确定包括负荷平衡等式约束、以及机组负荷上下限约束的负荷优化分配模型的约束条件，再采用引入局部搜索算法的改进人工蜂群算法，求解负荷优化分配模型将总发电负荷分配给各台机组。基于引入局部搜索算法的改进人工蜂群算法，改善了标准人工蜂群算法应用于机组负荷优化分配工程应用中存在的问题，确保算法快速收敛于搜索区域的最优解，能快速完成负荷优化分配计算。
基于改进人工蜂群算法负荷优化分配方法

[发明专利]一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法及系统-CN202210042147.1在审
发明人：王洪君;张艳艳;刘东杰;徐红玉;张学林 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工蜂群和网格聚类的数字非恒包络调制信号频偏盲估计方法及系统，包括：步骤1：接收信号；步骤2：频偏粗估计；步骤3：人工蜂群算法频偏精估计：将粗估计的载波频率代入到人工蜂群算法中，寻优函数为去掉载波频率后的划分网格的信号星座图中星座点占据的面积，人工蜂群算法通过在粗估计的载波频率附近进行随机迭代，最终求得全局最优值；步骤4：返回频率偏移。本发明在解决寻优问题上有着更快的求解速度，并且蜂群算法其随机性可避免陷入局部最优值，在利用网格法寻找星座点占据面积最小的问题上，可以具有更少的计算量和更快的求解速度，在实际非合作通信系统应用中，可以更加快速进行信号处理分析
一种基于人工蜂群网格数字包络调制信号频偏盲估计方法系统

[发明专利]基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法-CN202210189705.7在审
发明人：李鹏;蔡成林;周彦;盘宏斌;陈洋卓;窦杰;孟步敏;蔡晓雯;张莹;黄鹏;李锡敏 -专利权人：苏州湘博智能科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法，将人工蜂群算法每次迭代产生的最优解代入到灰狼优化算法的狩猎阶段，利用灰狼优化算法生成新的蜜源位置；在雇佣蜂阶段邻域搜索时引入该蜜源，以此来提高人工蜂群的局部搜索能力；将全局最优解代入侦察蜂阶段，改进蜜源搜索方程，使算法更容易摆脱局部最优；将改进算法GW‑ABC应用到移动机器人路径规划中，实验结果表明，改进算法的搜索能力更强，收敛速度更快。
基于改进人工蜂群算法移动机器人路径规划方法

[发明专利]基于人工蜂群算法的无人机群协同覆盖航路规划方法-CN201810185690.0有效
发明人：吴建新;吕宙;肖浩 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-03-07 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明属于无人预警机航路规划领域，公开了一种基于人工蜂群算法的无人机群协同覆盖航路规划方法，包括：设定无人机群的警戒区域和可飞行区域以及无人机群的参数，设定人工蜂群算法的参数以及初始蜜源组，由人工蜂群算法确定无人机群下一时刻的状态
基于人工蜂群算法无人机群协同覆盖航路规划方法

[发明专利]一种气体传感器的温湿度补偿方法和装置-CN202210031384.8在审
发明人：张明民;傅焕哲;王磊;王俊 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明涉及一种气体传感器的温湿度补偿方法和装置，其中方法包括将气体传感器的测量值、当前环境温度和当前环境湿度输入经过人工蜂群算法优化的BP神经网络，得到气体浓度的补偿值。本发明采用优化后的人工蜂群算法对BP神经网络进行优化，降低初始权值和阈值对BP神经网络预测结果的影响，并在人工蜂群算法中使用分段式轮盘赌算法确定最优蜜源。与现有技术相比，本发明具有补偿值更精确等优点。
一种气体传感器温湿度补偿方法装置