“人工蜂群算法”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1293167个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于人工蜂群算法的锂离子电池模型参数辨识方法-CN202010024696.7在审
发明人：聂晓华;刘意期;万晓凤;余运俊;王淳 -专利权人：南昌大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法的锂离子电池模型参数辨识方法，涉及电力技术领域，通过引进人工蜂群算法对锂离子电池模型进行参数辨识，由于人工蜂群算法不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度；且人工蜂群算法控制参数少、易于实现和计算简单，大大地提高了全局最优解的收敛速度。
一种基于人工蜂群算法锂离子电池模型参数辨识方法

[发明专利]一种基于改进人工蜂群算法的路径规划方法-CN202010452861.9在审
发明人：赵蕴龙;马军;陈兵 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进人工蜂群算法的路径规划方法，人工蜂群算法迭代寻优过程中存在早熟收敛等缺陷，对于人工蜂群算法改进方面，本发明首先采用新的初始化策略，从而获得较高质量的初始种群并减少寻优迭代次数；然后在传统人工蜂群算法的雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂三个阶段采用不同的搜索方程，既可以增强局部搜索能力，又可以避免后期寻优过程的早熟收敛；最后将改进的人工蜂群算法应用于路径规划问题，既可以保证路径的安全可靠又可以保证路径的长度最短。
一种基于改进人工蜂群算法路径规划方法

[发明专利]一种基于ABC算法的短期微电网负荷预测方法-CN201810052639.2在审
发明人：廖力清;刘洋;凌玉华 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-01-18 - 公布日： 2018-05-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ABC算法的短期微电网负荷预测方法，该方法包括：获取微电网若干历史负荷功率作为样本集；结合预测区间覆盖率、预测区间平均带宽构建优化准则；建立基于人工蜂群循环神经网络的短期微电网负荷区间概率预测模型，通过人工蜂群算法对优化准则进行寻优更新神经网络权值阈值；将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到跟随蜂的局部搜索策略中，并且引入最优蜜源引导机制对人工蜂群算法进行优化以提高算法性能加快收敛速度。本发明通过人工蜂群算法的改进较好的克服了传统人工蜂群算法收敛速度慢精度不高的缺点，有效提高了微电网负荷预测水平。
一种基于 abc 算法短期电网负荷预测方法

[发明专利]一种基于改进人工蜂群算法的三相逆变器控制方法-CN202110500024.3在审
发明人：聂晓华;王槐杰;苏才淇;高家明 -专利权人：南昌大学
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： H02J3/38 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三相逆变器控制方法，涉及电力技术领域，包括以下步骤：S1：建立三相逆变器控制结构；S2：初始化种群；S3：设计改进人工蜂群算法的最优蜜源的适应度值的计算方法；S4：本发明引进标准人工蜂群算法对三相逆变器控制参数进行整定，在人工蜂群的基础上引进了混沌映射改进策略，提高了算法的全局搜索能力，寻优精度和收敛速度，再将混沌改进人工蜂群算法应用到PID控制系统进行控制参数整定，提出一种基于混沌改进人工蜂群算法的PID控制参数整定方法，最后将其运用到三相逆变器离网和并网参数整定模型上。
一种基于改进人工蜂群算法三相逆变器控制方法

[发明专利]短期微电网负荷功率区间概率预测方法-CN201710456331.X在审
发明人：沈艳霞;于昕妍 -专利权人：江南大学
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种短期微电网负荷区间概率预测方法，该方法包括获取微电网若干历史负荷功率作为样本集；结合预测区间覆盖率、预测区间平均带宽构建优化准则；建立基于人工蜂群循环神经网络的短期微电网负荷区间概率预测模型，通过人工蜂群算法对优化准则进行寻优更新神经网络权值阈值；将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到跟随蜂的局部搜索策略中，并且引入最优蜜源引导机制对人工蜂群算法进行优化以提高算法性能加快收敛速度。本发明通过人工蜂群算法的改进较好的克服了传统人工蜂群算法收敛速度慢精度不高的缺点，有效提高了微电网负荷预测水平。
短期电网负荷功率区间概率预测方法

[发明专利]一种基于人工蜂群算法结合最小二乘法的谐波检测方法-CN202010210558.8有效
发明人：聂晓华;胡方亮;万晓凤;余运俊;王淳 -专利权人：南昌大学
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法结合最小二乘法的谐波检测方法，涉及电力技术领域，通过引入Tent混沌映射，解决人工蜂群算法易“早熟”的问题；在此基础上对Tent混沌映射改进，解决混沌映射自身小周期和不稳周期点的问题提出的Tent混沌改进人工蜂群算法解决了人工蜂群算法易陷入局部最优点的问题，提高了算法的求解精度和收敛速度，算法的鲁棒性良好，将改进人工蜂群算法与最小二乘法结合，用融合后的算法对谐波信号进行检测,解决了最小二乘算法对初始值敏感
一种基于人工蜂群算法结合最小二乘法谐波检测方法

[发明专利]一种利用多策略融合人工蜂群改进UKF算法的目标跟踪方法-CN202310917098.6在审
发明人：刘建娟;李志伟;吴豪然;王卓;李海博;李浩 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用多策略融合人工蜂群改进UKF算法的目标跟踪方法，其实现方案为：通过多种策略对人工蜂群算法的初始种群、雇佣蜂位置更新和侦察蜂位置更新三个方面进行改进，并引入优化后的人工蜂群算法对UKF算法中的固定过程噪声协方差进行寻优本发明提出的多策略融合人工蜂群改进的UKF算法适用于复杂场景的目标跟踪任务，改善了滤波性能，有效提高了跟踪精度。
一种利用策略融合人工蜂群改进 ukf 算法目标跟踪方法

[发明专利]基于人工蜂群算法的多站时差定位方法-CN201810522141.8在审
发明人：郜丽鹏;刘楯;高敬鹏;谢强 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G01S5/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于人工蜂群算法的多站时差定位方法，属于多站无源时差定位技术领域。主要应用于多站条件下对辐射源目标的定位。本发明将人工蜂群算法与常规多站时差定位相结合，有效实现了对于辐射源的精确定位。本发明针对牛顿迭代法和人工蜂群算法的特点，将二者结合优势互补，先采用最大似然估计将常规多站时差定位解方程组问题转换为求函数最值问题，再采用人工蜂群算法获取初步估计坐标，最后将该坐标作为牛顿迭代算法的迭代初始值使用本发明有效解决牛顿迭代算法需要接近最优解的初始值才能实现良好效果和人工蜂群算法后期速度慢的问题，并可有效提高定位精度。
人工蜂群算法时差牛顿迭代算法辐射源定位技术领域最大似然估计牛顿迭代法初步估计问题转换有效解决有效实现最优解迭代无源应用

[发明专利]一种基于蜂群人工算法的流水线调度方法-CN201510174242.7在审
发明人：胡剑锋 -专利权人：江西科技学院
申请日： 2015-04-14 - 公布日： 2015-07-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于蜂群人工算法的流水线调度方法，采用经典的基于工件的编码,并利用SPV规则实现了连续域和离散域的映射,并利用NEH启发式算法对解进行初始化优化了解的质量,当一个解limit次不优化时引入混纯思想对它进行重新赋值通过大量的仿真表明IABC算法优于基本人工蜂群算法,粒子群算法。同时,改进后的人工蜂群算法不易陷入局部最优,比基本人工蜂群算法具有更好的全局搜索能力。
一种基于蜂群人工算法流水线调度方法

[发明专利]一种基于改进的人工蜂群算法的四旋翼PID参数优化方法-CN201410341620.1有效
发明人：楼晓春;何丽莉;陈华凌;孟伟 -专利权人：杭州职业技术学院
申请日： 2014-07-17 - 公布日： 2014-10-15 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于改进的人工蜂群算法的四旋翼PID参数优化方法，包括如下步骤：1)建立四旋翼飞行器数学模型，2)设计四旋翼飞行器PID控制器；3)基本人工蜂群算法优化PID参数过程；4)带免疫压缩操作的人工蜂群算法优化本发明提供了一种精确度较高、耗时较短、自适应能力较好、适用性良好的基于改进的人工蜂群算法的四旋翼PID参数优化方法。
一种基于改进人工蜂群算法四旋翼 pid 参数优化方法

[发明专利]基于改进人工蜂群算法的城市主干道信号协同控制方法-CN202210789425.X有效
发明人：何瑞春;赵红星;叶仲妮 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进人工蜂群算法的城市主干道信号协同控制方法，包括优化模型方法和求解算法。本发明的动态随机邻域人工蜂群算法相比其它算法具有更优的搜索性能，求解质量更高。
基于改进人工蜂群算法城市主干道信号协同控制方法

[发明专利]结合田口方法的改进人工蜂群算法的机械臂逆求解器-CN202310185707.3在审
发明人：胡云峰;李佳敏;唐志国;陈虹 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种田口法与改进的人工蜂群算法融合的机械臂逆运动器。所述方法在完成机械臂的运动学建模之后，需要应用运动学模型及约束条件构建该问题的适应度函数，再利用改进人工蜂群算法搜索机械臂的逆运动学解，最后采取田口方法对改进人工蜂群算法的重要参数进行筛选。该方法引入了新的智能群体算法——人工蜂群算法的改进算法来实现机械臂的逆运动学求解问题，通过考虑蜂群移动速度，引入相关参数有效地提高了算法对于该问题的求解精度，改善了解决机械臂逆运动学问题中会陷入局部最优的缺点同时，应用田口方法选择最合适的算法参数，可以获得更好的求解效果。
结合方法改进人工蜂群算法机械求解

[发明专利]一种基于多目标人工蜂群算法的生物多序列对比方法-CN201710576125.2在审
发明人：匡芳君;张思扬;周文俊 -专利权人：温州商学院
申请日： 2017-07-14 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06F19/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标人工蜂群算法的生物多序列对比方法，其技术方案是即先构建多序列比对多目标优化模型，再利用新的多目标人工蜂群算法去优化多序列比对多目标优化模型本发明实施例，基于多目标人工蜂群算法，
一种基于多目标人工蜂群算法生物序列对比方法

[发明专利]一种优化的人工蜂群聚类方法-CN201510170303.2在审
发明人：龚安;高云;马兴敏;唐永红;刘亚囡 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2015-04-10 - 公布日： 2015-07-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种优化的人工蜂群聚类方法。为了解决传统K-means算法过于依赖初始聚类中心及易陷入局部最优的问题，提出一种优化的人工蜂群聚类方法。首先对初始聚类中心的选取进行改进得到优化蜜源；然后借鉴轮盘赌的思想，采用自动调整搜索步长的动态局部寻优策略改善人工蜂群的局部寻优能力；最后选取UCI的四个数据集进行仿真实验，实验结果表明该方法相比K-means算法、K-means++算法及人工蜂群算法能获得更好的聚类效果，对决策者有一定的参考价值。
一种优化人工蜂群方法

[发明专利]一种基于改进人工蜂群算法的非线性滞回参数识别方法-CN202111168771.8有效
发明人：陈衍茂;姚任之;吕中荣;汪利 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F17/11 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非线性滞回参数识别方法，该方法包括：构建滞回结构的动力学方程；基于滞回结构的动力学方程计算滞回结构的响应数据；获取滞回结构的测量数据，并结合响应数据构建目标函数；引入差分进化机制改进人工蜂群算法并基于改进后的人工蜂群算法搜索目标函数的最优解本发明作为一种基于改进人工蜂群算法的非线性滞回参数识别方法，可广泛应用于滞回识别领域。
一种基于改进人工蜂群算法非线性参数识别方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条