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[发明专利]一种基于人工蜂群参数优化的交流异步电动机滑膜变结构直接转矩控制方法-CN201711054727.8有效
发明人：李玉霞;黄梁松;宋承林;刘锡安;吕林;林霁暖 -专利权人：青岛中加特变频电机有限公司
申请日： 2017-11-01 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： H02P21/30 文献下载
摘要：本发明涉及交流异步电动机控制技术领域，具体涉及一种基于人工蜂群参数优化的交流异步电动机滑膜变结构直接转矩控制方法。该基于人工蜂群参数优化的交流异步电动机滑膜变结构直接转矩控制方法具体包括：建立交流异步电动机的定子磁链方程、电磁转矩方程和磁链幅值平方表达式；建立滑膜变结构直接转矩控制器方程；设计人工蜂群寻优算法的目标函数和适应度值计算方法；初始化标准人工蜂群算法的蜜源位置；最后通过标准人工蜂群的搜索确定滑膜变结构控制器方程的参数。该方法通过设计转矩和磁链滑膜变结构控制器代替传统直接转矩控制器，并通过人工蜂群的搜索确定滑膜变结构控制器的最优参数，有效的提高了交流异步电机的变频调速性能。
一种基于人工蜂群参数优化交流异步电动机滑膜变结构直接转矩控制方法

[发明专利]一种基于人工蜂群算法的含直流换流站电源恢复路径优化方法-CN201511020135.5在审
发明人：谢云云;林莎;郑冉;石屹岭;夏方涛;周前;刘建坤;汪成根;殷明慧;邹云 -专利权人：南京理工大学;国家电网公司;江苏省电力公司;江苏省电力公司电力科学研究院
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-04-27 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法的含直流换流站电源恢复路径优化方法，以待恢复电源恢复过程中发电量与恢复时间的比值最大为优化目标，基于迪杰斯特拉最短路径法求解待启动电源的局部最优送电路径，采用人工蜂群算法求解全局最优的恢复路径该方法包括：1、电源恢复次序编码初始化；2、采用迪杰斯特拉算法搜索带电系统至待恢复电源的最短路径；3、待恢复电源及其恢复路径的技术校验；4、基于人工蜂群算法优化电源恢复次序。该方法提出了优化含直流换流站电网送电路径的通用模型，利用人工蜂群算法收敛速度快、全局搜索能力强的优点对优化问题进行求解，对大停电后的黑启动方案制定具有重要意义。
一种基于人工蜂群算法直流换流电源恢复路径优化方法

[发明专利]一种求解有时间窗的车辆路径问题的优化算法-CN201610605037.6在审
发明人：胡坚明;裴欣;刘宝龙;张毅 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-07-27 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种求解有时间窗的车辆路径问题的优化算法，所述求解有时间窗的车辆路径问题的优化算法将现代启发式算法中的遗传算法和人工蜂群算法有机融合起来并加以改进，开发出一种改进的人工蜂群算法用于求解VRPTW
一种求解时间车辆路径问题优化算法

[发明专利]一种基于人工蜂群算法确定基站选取方案的方法及系统-CN201910020991.2在审
发明人：李志;吴赛;王智慧;丁慧霞;汪洋;马跃 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法确定基站选取方案的方法及系统，包括：对待规划区域进行离散化处理，以获取多个基站的站址信息；将基站的站址信息映射到人工蜂群算法中的蜂群位置参数信息，并根据相关网络参数建立仿真模型，确定目标函数；根据待规划区域内基站的站址信息和目标函数对仿真模型中的参数进行配置；利用仿真模型基于人工蜂群算法进行仿真计算，求解所述目标函数，以确定待规划区域的最优的基站选取方案。本发明的技术方案基于人工蜂群算进行仿真计算，极大地提高了运算的速度和准确度，不仅能够以较小的建站代价获得较高的业务覆盖率，而且具有较好的收敛性，因而能够提供相对科学合理的基站选址方案，具有重要的实用应用价值
人工蜂群算法基站仿真模型基站选取目标函数站址信息待规划区域仿真计算蜂群位置参数信息离散化处理业务覆盖率规划区域网络参数准确度收敛性求解映射运算选址配置应用

[发明专利]一种基于改进人工蜂群的FCM算法优化方法-CN201811365979.7在审
发明人：罗志勇;季良缘;罗蓉;汪源野;蔡婷;韩冷;郑焕平;杨美美 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于改进人工蜂群的FCM算法优化方法，涉及工业数据挖掘领域。本发明针对FCM算法存在容易陷入局部极小值，对初始值和噪声数据敏感的缺点，提出了一种基于改进人工蜂群的FCM算法。该算法引入了全局寻优能力强的改进人工蜂群算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心，然后利用FCM算法优化初始聚类中心，最后求得全局最优解，从而有效克服了FCM算法的缺点，不仅分类准确率提高了，而且迭代次数更少，收敛速度加快，聚类效果更好，提高了效率，达到了对FCM算法优化的要求。
蜂群初始聚类中心优化改进人工蜂群算法分类准确率全局最优解工业数据噪声数据能力强最优解迭代聚类算法寻优收敛敏感挖掘引入全局

[发明专利]应用演化优化的视觉目标跟踪方法-CN202211060049.7在审
发明人：李泓进;郭肇禄;刘超飞;杨火根;张文生 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明利用改进的人工蜂群算法来优化卡尔曼滤波器的视觉目标跟踪结果，然后利用优化的视觉目标跟踪结果来校正卡尔曼滤波器的状态。在改进的人工蜂群算法中，每个个体都存储了视觉目标跟踪的调整因子。在每一代的演化过程中，根据概率适应性地选择搜索策略生成新个体，同时提出改进的概率模型以增强人工蜂群算法的开采能力，从而提高视觉目标跟踪的效率。
应用演化优化视觉目标跟踪方法

[发明专利]一种基于DAG人工蜂群的任务流调度方法-CN202211576323.6在审
发明人：罗清杰;严义 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明属于任务调度技术领域，具体涉及一种基于DAG人工蜂群的任务流调度方法，该方法包括：通过任务流构建有向无环图；将有向无环图应用至人工蜂群算法的初始解生成中；通过人工蜂群算法获得任务流的分配方案。本发明不仅可以加快任务流总体的执行时间，还增强了局部搜索能力，克服了原算法搜索能力不足的问题，能够在较短的时间内确定一个相对合理的调度方案，使整个方法更加贴合实际。
一种基于 dag 人工蜂群任务调度方法

[发明专利]一种提高定向人工蜂群算法收敛速度和精度的方法-CN202310034876.7在审
发明人：冯炫;贾姗姗;马文博;严宁;潘冬 -专利权人：陕西智引科技有限公司;陕西建材科技集团股份有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种提高定向人工蜂群算法收敛速度和精度的方法。与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，本发明提供一种提高定向人工蜂群算法收敛速度和精度的方法，通过对现有的雇佣蜂阶段、跟随蜂阶段以及探索蜂阶段进行改进，对蜜源进行交叉操作并引导迭代探索方向，使人工蜂群算法收的收敛速度以及精度得到明显提高
一种提高定向人工蜂群算法收敛速度精度方法

[发明专利]多策略人工蜂群优化的水体溶解氧浓度预测方法-CN201610489055.2有效
发明人：郭肇禄;尹宝勇;刘小生;邓志娟;夏小云;周才英;邹玮刚 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2016-06-27 - 公布日： 2017-12-05 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种多策略人工蜂群优化的水体溶解氧浓度预测方法。本发明采用支持向量机作为水体溶解氧浓度的预测模型，利用多策略人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子C、径向基核参数g和不敏感损失函数中参数ε进行优化设计。在多策略人工蜂群算法中，融合了多种搜索策略，并在优化过程中根据当前的演化状态适应性地选择出搜索策略来进行寻优，从而提高算法的优化能力。本发明能够提高水体溶解氧浓度的预测精度。
策略人工蜂群优化水体溶解氧浓度预测方法

[发明专利]基于改进人工蜂群算法的气体传感器优化部署方法及系统-CN201610848050.4有效
发明人：姜烨;徐正蓺;马皛源;李丹;张晓凌;魏建明 -专利权人：中国科学院上海高等研究院
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进人工蜂群算法的气体传感器优化部署方法及系统，包括设定风速匀速且风向不变，泄漏源与气体传感器节点处于二维平面上，建立气体扩散预测模型；设定风速和风向随时间发生变化，建立气体扩散测量模型；设定改进人工蜂群算法的目标函数；将N个气体传感器的部署位置坐标作为可行解，在雇佣蜂阶段，将M个可行解随机初始化为D维矩阵，执行改进人工蜂群算法，得到的全局最优目标函数值对应的可行解即为全局最优解，该全局最优解即为气体传感器节点的部署坐标位置。本发明的基于改进人工蜂群算法的气体传感器优化部署方法及系统解决了实际园区中由于气象变化导致的气体监测无效的问题。
基于改进人工蜂群算法气体传感器优化部署方法系统

[发明专利]一种禁忌搜索人工蜂群算法下的北斗导航选星方法-CN202011336466.0有效
发明人：李一兵;夏杰宸;孙骞;叶方;田园 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01S19/28 文献下载
摘要：本发明提供一种禁忌搜索人工蜂群算法下的北斗导航选星方法，方法步骤为：通过获取得到的地面观测点位置信息与北斗导航卫星实时位置信息，计算地面观测点处各北斗导航卫星高度角、方位角；以地面观测点处遮蔽角对各北斗导航卫星进行筛选得到可视卫星集合；利用禁忌搜索人工蜂群算法，以卫星组合方案的几何精度因子GDOP为目标函数，在解空间内对卫星组合方案寻优求解，得到具有最小GDOP的卫星组合方案。本发明将基于禁忌搜索人工蜂群算法应用于北斗导航选星过程，充分发挥人工蜂群算法预先设置参数少，寻优能力强的特点，寻优速度快等优点，有效提高北斗导航应用中选星过程效率，具有较大的价值和实用性。
一种禁忌搜索人工蜂群算法北斗导航方法

[发明专利]一种人工蜂群算法与模糊PID控制结合的双容水箱控制算法-CN201810101976.6在审
发明人：宋栓军;陈凯凯 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2018-02-01 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工蜂群算法与模糊PID控制结合的双容水箱控制算法，将遗传算法的交叉操作引入到人工蜂群算法中，PID控制的三个参数Kp、Ki、Kd作为蜜源的三维位置，通过交叉操作可以产生新的蜜源位置，避免陷入局部最优解本发明的一种人工蜂群算法与模糊PID控制结合的双容水箱控制算法解决了现有算法存在的算法复杂且计算的PID控制参数控制精度不高的问题。
模糊PID控制人工蜂群算法控制算法双容水箱交叉操作算法三维位置遗传算法在线优化最优解引入

[发明专利]基于并行多人工蜂群算法和支持向量机的入侵检测方法-CN201710552034.5有效
发明人：徐周波;张永超;古天龙;宁黎华;常亮 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-07-07 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于并行多人工蜂群算法和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了重新设计，包括：蜜源编码方案的设计、种群的初始化设计、适应度评价函数的构造、蜜源的邻域搜索方法和招募观察蜂概率的计算，克服了算法易早熟、解的多样性差、易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。其次，设计了多蜂群间的信息交流与协作机制，利用并行执行技术，给出了双环形多蜂群并行协同优化模型，用于对特征和支持向量机模型参数进行同步优化。然后，基于该协同优化模型，给出了基于并行多人工蜂群算法和支持向量机的入侵检测方法和模型。
基于并行人工蜂群算法支持向量入侵检测方法

[发明专利]一种基于人工蜂群与粒子群混合算法的蛋白质耐热温度的多元线性回归计算方法-CN201610042186.6有效
发明人：高晓梅;丁彦蕊 -专利权人：江南大学
申请日： 2016-01-21 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群与粒子群混合算法的蛋白质耐热温度的多元线性回归计算方法，属于计算机应用技术领域。本发明方法是将人工蜂群算法和粒子群算法结合，利用人工蜂群算法的局部搜索能力优化粒子群算法的粒子速度和位置，以防止粒子群算法陷入局部最优，从而获得全局最优解；粒子群算法基于最优的粒子速度和位置，优化蛋白质耐热温度与氨基酸含量本发明方法利用人工蜂群算法和粒子群算法的高效性、快速性、通用性和鲁棒性，确定了蛋白质耐热温度与氨基酸含量+氨基酸网络拓扑属性的线性回归模型，这为直接用蛋白质序列和结构来预测蛋白质的耐热温度提供了有效的手段
耐热粒子群算法蛋白质氨基酸人工蜂群算法多元线性回归计算混合算法网络拓扑粒子群蜂群粒子多元线性回归模型计算机应用技术局部搜索能力线性回归模型蛋白质序列全局最优解温度提供高效性快速性鲁棒性优化预测

[发明专利]基于多目标人工蜂群算法的多机器人路径规划方法-CN201510179769.9有效
发明人：李敏;窦连航;李洋 -专利权人：上海大学
申请日： 2015-04-16 - 公布日： 2017-09-26 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多目标人工蜂群算法的多机器人路径规划方法，属于路径规划技术领域，包括路径规划问题的环境建模、多目标人工蜂群算法的参数初始化、三种蜜蜂迭代优化路径并确定非劣解集、排序保留优良路径和输出最优路径集合本发明基于Pareto支配和拥挤距离的非支配排序的概念对标准人工蜂群算法进行改进，提出了适用于求解多目标优化问题的多目标人工蜂群算法。在路径规划过程中本算法可以考虑路径长度、平滑性和安全性等多个性能指标，并且一次路径规划可以获得一组Pareto最优路径。
基于多目标人工蜂群算法机器人路径规划方法