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[发明专利]基于人工蜂群算法求解多目标柔性作业车间调度的方法-CN202110868720.X在审
发明人：王玉芳;马铭阳;申晓宁;蒋亚飞;曾亚志;葛嘉荣;缪昇 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法求解多目标柔性作业车间调度的方法，建立柔性作业车间调度模型，将最大完成时间最小、瓶颈机器负荷时间最小和机器总负荷时间最小作为模型的目标函数；确定调度模型的约束条件；基于改进NSGA‑II算法进行全局搜索：初始化种群，采用两段式编码的方式表示染色体信息，第一段为工序编码串OS，用来确定工件的加工顺序；第二段为机器编码串MS，表示工序分配到的机器；基于人工蜂群算法进行局部搜索，初始化种群，设置人工蜂群算法参数，通过领域搜索、交叉与多重变异操作更新种群，采用贪婪策略保留新种群。
基于人工蜂群算法求解多目标柔性作业车间调度方法

[发明专利]基于Levy飞行的人工蜂群粒子群算法的云计算任务调度方法-CN201510203345.1有效
发明人：葛洪伟;任聪;杨金龙;张欢庆 -专利权人：江南大学
申请日： 2015-04-24 - 公布日： 2017-11-17 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于服务收益与功耗的云计算任务调度模型和基于Levy飞行的人工蜂群粒子群算法的云计算任务调度方法。针对绿色云计算的思路，提出了一种引入处理机功耗和任务调度收益的多QoS调度模型。并提出了一种基于Levy飞行的人工蜂群粒子群算法用来解决多QoS云计算任务调度的。在本发明中，在粒子群算法中引入人工蜂群局部搜索策略提高算法的局部搜索精度，并通过对全局最优值进行Levy操作来避免陷入局部最优，从而提高收敛精度。
基于 levy 飞行人工蜂群粒子算法计算任务调度方法

[发明专利]基于改进人工蜂群算法的双并联逆变器控制参数整定方法-CN202110501448.1有效
发明人：聂晓华;苏才淇;王槐杰;高家明 -专利权人：南昌大学
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进人工蜂群算法的双并联逆变器控制参数整定方法，该方法包括以下步骤：S1：初始化，产生初始蜜源设计和初始种群选择，采用混沌改进人工蜂群算法计算适应度值；S2：设计双并联逆变器控制参数两个下垂系数本发明对原始人工蜂群进行了改进混沌改进，减小了陷入局部最优的缺点，加快算法的收敛速度，更重要的是提高了算法搜寻多维问题最优值的能力，且实现了双并联逆变器控制参数的最优整定，对提高电能质量具有重大意义。
基于改进人工蜂群算法并联逆变器控制参数方法

[发明专利]基于多维搜索邻域人工蜂群算法的跟驰模型参数标定方法-CN202310117505.5在审
发明人：赵红星;刘书英;何瑞春 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G08G1/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多维搜索邻域人工蜂群算法的跟驰模型参数标定方法，属于交通流模型参数标定领域，包括以下步骤：对原始人工蜂群算法ABC进行改进，得到多维搜索邻域人工蜂群算法MDNABC；选择车辆的加速度为性能指标，构建车辆跟驰模型参数标定的目标函数；基于NGSIM数据集获取车辆的加速度、位置和车间距信息，构成跟驰数据；将所述跟驰数据代入车辆跟驰模型，利用MDNABC算法对车辆跟驰模型参数进行标定，根据目标函数判断标定结果本发明将MDNABC算法应用于车辆跟驰模型的参数标定，标定结果表明基于本发明提出的算法相比传统的遗传算法具有更好的标定结果，在求解速度和求解精度两方面，均具有明显优势。
基于多维搜索邻域人工蜂群算法模型参数标定方法

[发明专利]一种基于深度学习的制造业智能排产方法-CN202111290933.5在审
发明人：曲媛;刘庆阁;高斌;唐晓彬;魏骁;金磊;刘亮亮;王震 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七0三研究所
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种基于深度学习的制造业智能排产方法，包括以下步骤：构造作业、设备；建立制造业排产数学模型；建立约束条件函数；降低完成多种多批次的原料所对应的工作的工作时间，建立排产问题的目标函数；基于人工蜂群算法进行排产编码与解码；搭建初始化种群；设计适应度计算函数；设计算法以满足邻域搜索，提出邻域搜索法；设计雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂；根据初始化种群中的迭代次数进行迭代，直到满足迭代次数，输出最优解，即仿真生产数据表。本发明设计了一种应用在制造行业排产的人工蜂群算法，解决了传统人工排产效率低、可靠性不足等问题。联合人工蜂群算法对制造行业排产进行分析，提高计算精度，算法稳定性。
一种基于深度学习制造业智能方法

[发明专利]一种天地一体化智能网络卫星节点部署方法-CN202011329918.2有效
发明人：杨力;潘成胜;孔志翔;石怀峰;何兆斌 -专利权人：大连大学
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种天地一体化智能网络卫星节点部署方法，包括以下步骤：建立数学模型；建立网络分簇算法；建立人工蜂群算法。本发明采用人工蜂群优化算法，结合网络分簇算法，提出一个基于人工蜂群的智能卫星节点优化部署算法。该算法充分考虑了卫星节点的高动态性，结合卫星运行轨迹具有周期性、卫星连接度有限、卫星可视范围有限等特点，以部署最少的智能卫星节点，达到整体边缘服务有效服务覆盖率最高。
一种天地一体化智能网络卫星节点部署方法

[发明专利]基于蜂群神经网络集成的新能源车AMT换挡策略-CN201910520108.6有效
发明人：蔡志华;常利军;席守军 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： F16H61/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于蜂群神经网络集成的新能源车AMT换挡策略，针对神经网络训练三参数自动换挡策略中存在收敛速度慢，易陷入局部最优，从而导致误差较大的问题，采用人工蜂群对神经网络中的权值和阈值进行全局最优求解，并对人工蜂群存在的问题进行改进，改进蜂群中的引领蜂、跟随蜂和侦查蜂阶段的算法，使其具有自适应能力，前期提高全局搜索能力，后期加快收敛。基于人工蜂群的神经网络较差训练收敛速度较快，误差极小，为新能源车自动换挡策略提供了准确的数据，使新能源车换挡更加平滑。
基于蜂群神经网络集成新能源 amt 换挡策略

[发明专利]高斯人工蜂群优化的稀土矿区地下水氨氮浓度预测方法-CN201610486213.9在审
发明人：郭肇禄;杨火根;刘小生;岳雪芝;刘松华;邹玮刚;周才英 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2016-06-27 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种高斯人工蜂群优化的稀土矿区地下水氨氮浓度预测方法。本发明采用支持向量机作为稀土矿区地下水氨氮浓度的预测模型，利用高斯人工蜂群算法来优化设计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。在高斯人工蜂群算法中，将每个个体邻域中的优秀个体及其邻域中个体的平均值融合到高斯变异策略中产生新个体，并在侦察蜂过程中执行以最优个体为参考点的反向学习策略。
斯人工蜂优化稀土矿区地下水浓度预测方法

[发明专利]一种基于人工蜂群的空调能耗模型参数辨识方法-CN201210537159.8有效
发明人：牛丽仙;吴忠宏 -专利权人：珠海派诺科技股份有限公司
申请日： 2012-12-12 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于人工蜂群的空调能耗模型参数辨识方法，利用机理分析法建立整个空调系统的能耗模型函数，然后把能耗模型函数作为目标函数，利用人工蜂群算法对它进行寻优，确定一定负荷状态下的最优参数组合。本发明利用机理分析法建立的能耗模型精度高，通用性好，尤其是人工蜂群的优化算法收敛速度快、参数设置少，受所求问题维数的影响较小，并且实现简单方便，并且在每次迭代中都进行全局和局部搜索，找到最优解的概率大大增加
一种基于人工蜂群空调能耗模型参数辨识方法

[发明专利]离网逆变器的人工蜂群PI控制方法-CN202010171305.4有效
发明人：李珣;李健;黄勇;代高强;黄诚 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种离网逆变器的人工蜂群PI控制方法，包括以下步骤：初始化人工蜂群及其它算法参数；控制和故障判断所需实时数据的采集；对当前食物源进行开采和评估，由人工蜂群中的采蜜蜂在当前食物源进行尝试，根据适应度函数对尝试结果进行优化程度评估，按照择优替代的原则决定是否更新食物源；计算当前食物源选中概率；观察蜂角色转换；当前食物源取舍判断；结束判断，记录当前为止寻找到的最优解；本发明更加适用于离网逆变器控制领域特性，在算法实用性、嵌入软件实现成本等方面更具优势
逆变器人工蜂群 pi 控制方法

[发明专利]基于改进量子人工蜂群算法的虚拟同步机参数量化方法-CN202310405115.8在审
发明人：蔡典仑;薛家祥;肖丽军;冯金生;周宜福;胡炫;叶文斌;舒名华 -专利权人：广州菲利斯太阳能科技有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进量子人工蜂群算法的虚拟同步机参数量化方法，包括：S1、初始化改进人工蜂群算法参数；S2、生成蜜源并定义蜜源的表达式；S3、雇佣蜂评价；S4、完成一次迭代后，跟随蜂采用人工量子算法替代式生成新蜂源；S5、跟随蜂比较新旧蜂源，保留最合适的解；S6、判定雇佣峰是否转变为侦察蜂；S7、侦察蜂生成新蜂源；S8、到最大迭代次数后跳出迭代，得到稳态时的惯性和阻尼系数；S9、初始的惯性和阻尼系数经过自适应算法得到相应状态下的惯性和阻尼系数本发明通过改进的人工蜂群算法得到初始惯性和阻尼系数，再经过自适应算法得到实际的参数值，相对于传统自适应算法动态响应能力得到提升。
基于改进量子人工蜂群算法虚拟同步参数量化方法

[发明专利]一种基于Levy搜索的混沌人工蜂群算法-CN201810464727.3在审
发明人：董晨;林诗洁;王智强;郭文忠;陈明志;贺国荣;陈荣忠;熊子奇;张凡 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-05-15 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Levy搜索的混沌人工蜂群算法。该算法引入混沌理论和Lévy飞行理论，实现了一种新的人工蜂群算法；即通过混沌理论对解进行初始化，加快算法收敛速度；在雇佣蜂寻优阶段加入全局最优解引导策略，提高算法全局搜素能力；在跟随蜂阶段加入Lévy飞行策略，跳出局部最优解，从而使得本发明算法平衡了全局和局部寻优能力，提高了寻优解的精度。
人工蜂群算法寻优算法混沌理论混沌搜索全局最优解飞行策略算法收敛初始化最优解全局跳出飞行引入平衡

[发明专利]基于人工蜂群算法的WLAN信道分配方法-CN201510455693.8有效
发明人：开彩红;肖瑶;彭敏 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2015-07-28 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法的WLAN信道分配方法，其特征是按如下步骤进行：1数据采集；2建立邻接关系矩阵和干扰关系矩阵；3信道分配的判定；4基于人工蜂群算法的信道分配。
信道分配人工蜂群算法矩阵干扰关系矩阵邻接关系数据采集整个网络接入点信道吞吐量判定分配

[发明专利]一种基于自适应小组协同蜂群算法的机场货运站调度方法-CN202110678161.6在审
发明人：王海泉;苏孟豪;温盛军;张姗姗;岳文轩;杜盼盼 -专利权人：中原工学院
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自适应小组协同蜂群算法的机场货运站调度方法，用于解决机场货运站调度的精度不高、效率低下的技术问题；其步骤为：根据ETV动作顺序、碰撞影响和任务出口分配的因素建立机场货运站双ETV调度模型；利用改进的蜂群算法对机场货运站双ETV调度模型进行优化求解，得到最优的调度序列。本发明将人工蜂群算法用于机场货运站货物出入库顺序、ETV动作顺序等的调度当中，同时从邻域搜索策略和寻优机制两个方面对人工蜂群算法进行改进，提高机场货运站调度的精度和效率。
一种基于自适应小组协同蜂群算法机场货运站调度方法

[发明专利]一种轨道交通应急预案评估方法-CN201711389056.0有效
发明人：张宁;贺申;戴斌;石庄彬 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-12-21 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06Q50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种轨道交通应急预案的评估方法，包括以下步骤：首先分别选取评估人员的评估指标和预案实施效果指标作为输入和输出指标，基于评估数据和事故信息，采用模糊神经网络建立轨道交通应急预案评估模型，在此基础上结合人工蜂群算法和误差—修正学习算法对模糊神经网络进行学习，并通过增加衰减因子和引入Metropolis准则对人工蜂群算法改进。本发明建立了一种模糊神经网络评价模型，并提出一种基于改进人工蜂群算法优化的误差—修正学习算法，可用于在轨道交通应急预案评估过程中获取评估人员评估结果与应急预案实施效果之间的关系，修正评估人员的主观因素对评估结果的影响
一种轨道交通应急预案评估方法