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[发明专利]一种基于带学习因子蜂群算法的多层感知器训练方法-CN201310075275.7在审
发明人：楼旭阳 -专利权人：江南大学
申请日： 2013-03-11 - 公布日： 2014-09-17 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于带学习因子蜂群算法的多层感知器训练方法，引入异步调整学习因子思想来更新跟随蜂的蜜源位置，增强了蜂群的自适应优化能力，利用个体极值和种群的全局极值来改进人工蜂群算法中的搜索模式，提高了优化搜索效率和性能
一种基于学习因子蜂群算法多层感知训练方法

[发明专利]一种新能源汽车废旧电池回收箱选址规划方法、系统及终端设备-CN202211293410.0在审
发明人：何美玲;李其鹏;武晓晖;杨梅;吕一鸣 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种新能源汽车废旧电池回收箱选址规划方法、系统和终端设备，包括：对规划区域进行划分，并获取各区域的相关信息；通过平滑处理的灰色模型对各区域新能源汽车废旧电池回收数量进行预测；确定网络仿真模型，将各区域参数信息映射到改进的人工蜂群算法中的蜂群参数信息；通过改进的人工蜂群算法进行仿真分析，求解仿真模型，得到回收箱选址布局站址信息；根据站址服务区域及区域内废旧电池预测回收量确定各站点新能源汽车废旧电池回收箱数量配置。
一种新能源汽车废旧电池回收选址规划方法系统终端设备

[发明专利]基于改进人工蜂群算法的约束多目标优化方法-CN201410699441.5在审
发明人：赵明;宋晓宇;髙怡臣 -专利权人：沈阳建筑大学
申请日： 2014-11-26 - 公布日： 2015-04-08 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明针对于基本人工蜂群优化方法解决约束多目标优化问题的不足，以应急救援第一阶段物资调度问题为应用背景，提出一种基于改进人工蜂群算法的约束多目标优化方法。构建基于非线性缺失损失的多对多、一次性消耗应急物资调度约束多目标优化模型，并形成实施实例，大量测试结果表明，本方法与基本人工蜂群优化方法相比较，所求出的非支配前沿解数量更多，在解空间上的分配更广泛、均匀
基于改进人工蜂群算法约束多目标优化方法

[发明专利]基于离散的人工蜂群进化的自动导向车辆调度方法-CN202111142757.0在审
发明人：桑红燕;张溆金;潘全科;田存伟 -专利权人：聊城大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：基于离散的人工蜂群进化的自动导向车辆调度方法，涉及自动导向车辆(AGV)调度技术领域，特别是属于一种基于离散的人工蜂群的进化算法以解决矩阵式制造车间的送料和取货问题的调度方法。包括步骤1：初始参数设置；步骤2：解决方案的初始化；步骤3：对当前种群中每个解决方案进行离散的人工蜂群进化；步骤4：计算当前所有解决方案中的最佳总成本，更新最佳总成本fbest
基于离散人工蜂群进化自动导向车辆调度方法

[发明专利]基于人工蜂群算法的加热炉温度分数阶PID控制系统及方法-CN202210351548.5在审
发明人：赵宇翔;章家岩;周雪静;王正兵 -专利权人：安徽工业大学
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了基于人工蜂群算法的加热炉温度分数阶PID控制系统及方法，属于轧钢工业炉窑燃烧控制技术领域，包括温度传感器、A/D转换器、人工蜂群优化后的分数阶PID控制器、D/A转换器、控制执行器。本发明在传统PID控制的基础上进行改进，引入分数阶思想进行控制；此外，为了得到更好的控制效果，利用人工蜂群对分数阶PID各参数进行寻优，进而实现对加热炉炉膛温度的稳定控制；相较于传统的PID优化控制，本发明可以实时控制加热炉炉膛温度
基于人工蜂群算法加热炉温度分数 pid 控制系统方法

[发明专利]人工蜂群与社会力模型结合的群组疏散仿真系统及方法-CN201610601530.0有效
发明人：刘弘;李焱;郑向伟;张桂娟;陆佃杰;陈莉;吕蕾;吕晨;张宇昂;徐斌;柳广鹏 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2016-07-27 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明公开了人工蜂群与社会力模型结合的群组疏散仿真系统及方法，方法包括：获取疏散场景参数，构建疏散场景三维模型；在三维模型中，查找疏散场景的所有出口；根据个体间关系和距离出口的位置，将疏散场景中的待疏散人群划分成若干个群组，筛选各组中最接近出口位置的个体作为各群组的引领者；将疏散场景的各个出口作为食物源，引领者作为群组中的引领蜂，与人工蜂群中的各项参数建立一一映射；各群组在引领者的带领下，执行并行人工蜂群算法动态规划路径向出口移动
人工蜂群社会模型结合疏散仿真系统方法

[发明专利]基于禁忌与人工蜂群双向优化支持向量机的入侵检测方法-CN201810258288.0有效
发明人：古天龙;陈汉宜;李龙;常亮;徐周波;张少伟 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开一种基于禁忌与人工蜂群双向优化支持向量机的入侵检测方法，首先对原始的人工蜂群算法进行重新构造，总体思想为将蜜源与支持向量机待优化参数进行同步编码，利用随机生成方式生成蜜源的初始解，执行基于禁忌‑人工蜂群搜索策略寻找最优特征子集。
基于禁忌人工蜂群双向优化支持向量入侵检测方法

[发明专利]一种人工蜂群优化贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法-CN201910859461.7有效
发明人：刘建晓;杨晨;高辉;杨轩;黄穗宇;阚裕隆 -专利权人：华中农业大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明涉及生物信息技术领域，提供了一种人工蜂群优化贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法，包括S1‑S4四个步骤。本发明的一种人工蜂群优化贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法，首先利用扩张、收缩、对称性检测三个阶段，通过条件互信息计算得到节点的马尔可夫毯，构建初始蜜源网络结构，然后，基于初始蜜源通过随机加边、减边、逆转边3种操作生成新的蜜源，直到达到最大初始蜜源数目，利用人工蜂群算法的三种操作(采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂)与贝叶斯网络的BIC与MIT打分方法，对贝叶斯网络结构进行演化，找到最优的网络结构，快速准确的获取到影响表型性状的上位性基因位点
一种人工蜂群优化贝叶斯网络上位性位点挖掘方法

[发明专利]基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法-CN202010618650.8在审
发明人：王玉芳;马铭阳;缪昇;葛嘉荣 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06Q10/06 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柔性作业车间调度方法，将人工蜂群算法经过改进应用到柔性作业车间调度问题中，采用每个蜜源个体双层整数编码来表达一个调度方案，编码与解码操作简单。种群的初始化作出改进，采用随机选择和按规则选择相结合的方法产生优质初始解，针对雇佣蜂搜索过程，提出了改进的IPOX交叉方法，在继承父代优秀个体的同时，又能平衡算法的开发和探索能力；在观察蜂阶段，采用变步长策略来增强算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优；通过增加侦查蜂的数量来保持种群的多样性；在算法迭代过程中采用贪婪策略保留精英解，以保证结果不会退化，得到最优的车间调度结果。
基于改进人工蜂群算法柔性作业车间调度方法

[发明专利]一种基于粒子滤波算法的锂电池SOC估算方法与系统-CN202211124291.6在审
发明人：李妍;梁惠施;郑嘉琪;周奎;汪德成;诸晓骏;张群;王琼;史梓男;贡晓旭;廖星媛;王姿尧 -专利权人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;清华四川能源互联网研究院;国网江苏电力设计咨询有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于粒子滤波算法的锂电池SOC估算方法与系统，其中该方法包括：根据锂电池内部电路构建等效电路模型；对所述锂电池的OCV曲线进行拟合得到等效电路模型中锂电池的开路电压；使用人工蜂群算法对等效电路模型的参数进行辨识得到最优阻抗参数；根据所述最优阻抗参数使用粒子滤波算法对锂电池的SOC值进行估算。本发明通过构建等效电路模型，并使用人工蜂群算法实现等效电路模型参数的辨识，可以在获得精准的模型参数基础上，采用粒子滤波算法对锂电池的SOC值进行估算，不仅简化了计算过程，还可以得到准确的估算结果。
一种基于粒子滤波算法锂电池 soc 估算方法系统

[发明专利]一种钢铁热轧和产品运输节能调度的超启发式优化方法、系统-CN202310206766.4在审
发明人：胡蓉;梁望;钱斌 -专利权人：胡蓉
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种钢铁热轧和产品运输节能调度问题的模型，并设计基于人工蜂群的超启发式算法进行求解：根据生产阶段问题特性，设计了逆向调度方法以提高算法的求解效率；设计了结合自适应策略的人工蜂群算法优化调度解的质量，所述自适应搜索策略根据历史搜索经验引导算法选择最可能有效的邻域算子进行操作，从而提高算法的深度搜索能力。
一种钢铁热轧产品运输节能调度启发式优化方法系统

[发明专利]一种基于人工蜂群算法的智能雷达海上目标检测系统及方法-CN201711116260.5在审
发明人：刘兴高;卢伟胜 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2018-02-02 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法的智能雷达海上目标检测系统及方法，系统由雷达、数据库和上位机依次相连组成，雷达对所检测海域进行照射，并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库，所述的上位机包括数据预处理模块、鲁棒预报模型建模模块、智能寻优模块、目标检测模块、模型更新模块以及结果显示模块本发明针对海上目标检测的复杂特性，对雷达杂波数据进行重构，并对目标数据进行检测，引入人工蜂群算法，从而提供一种实现在线检测、
一种基于人工蜂群算法智能雷达海上目标检测系统方法

[发明专利]一种基于改进的人工蜂群算法与BP神经网络的基坑变形预测方法-CN202010824412.2在审
发明人：张箭;丰土根;王超然;周坤;谢康;钟小春;张坤勇;张福海;杭志斌 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进的人工蜂群算法与BP神经网络的基坑变形预测方法，解决现有难以提前预判可能出现风险的类型和风险部位的难题，利用灰色关联度分析法可找出与预测目标变化趋势具有一致性的输入变量，利用加入自适应系数改进的人工蜂群算法在全局内寻找
一种基于改进人工蜂群算法 bp 神经网络基坑变形预测方法

[发明专利]一种用于救援的带无人机车辆配送路径优化方法及系统-CN201911017759.X有效
发明人：韩云琦;李俊青 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开公开了一种用于救援的带无人机车辆配送路径优化方法及系统，包括，确定配送路径的初始参数；以车辆和无人机能耗最小以及最小配送车辆数目为目标，构建带无人机的车辆配送路径优化函数；在相应的约束条件下，采用改进的人工蜂群算法求解带无人机的车辆配送路径优化函数针对无人机车辆路径配送问题，以VRPTW为基础建立模型，并采用改进的人工蜂群算法，从全局搜索和局部搜索两种策略进行求解，提高配送效率。
一种用于救援无人机车辆配送路径优化方法系统

[发明专利]一种人工蜂群优化极限学习机的变压器故障诊断方法-CN202011533032.X在审
发明人：易灵芝;孙涛;徐秀;于文新;范朝冬;兰志勇 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G01R31/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工蜂群优化极限学习机的变压器故障诊断方法，它包括以下的步骤：收集变压器在六种状态下运行的数据，对收集获取的数据进行预处理；选取五种气体的含量作为极限学习机的输入向量，并将数据分为训练样本集和测试样本集，使用训练样本集对极限学习机进行训练；在训练的过程中采用人工蜂群算法优化极限学习机的输入层权重Wi和隐含层偏置bi，获取最优的极限学习机诊断模型本发明结合了人工蜂群算法良好的收敛性和较强的全局搜索能力,用来优化极限学习机的输入层权重与隐含层偏置，对变压器的故障类型进行诊断分类。
一种人工蜂群优化极限学习机变压器故障诊断方法

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