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维适应人工蜂群算法的研究: 2024年; 针对于基本人工蜂群算法对于改进维数以及改进维的选择没有充分利用历史搜索信息的问题提出一种维适应机制.由于不同优化问题适用的改进维数不同,而历史搜索信息中蕴含成功经验,构建改进维数成功历史档案并形成适应机制,使算法能够随着具体问题的优化过程适应到合适的改进维数,提高候选解搜索的成功率;在跟随蜂搜索阶段,保持一定比例随机选维的同时引入当前最优解信息对改进维的选择进行指导,在保证维选择适度随机性的同时更快适应到有潜能的维进行搜索,提升算法的收敛能力.采用CEC2014基准测试集与当前先进的5个改进的人工蜂群算法进行实验对比分析,结果及其统计检验表明,提出算法具有更好的求解精度、鲁棒性和收敛能力.; 赵明焦剑如宋晓宇高怡臣; 关键词：人工蜂群算法

一种知识学习人工蜂群算法的机器人路径规划方法: 本发明公开了一种知识学习人工蜂群算法的机器人路径规划方法。本发明首先对移动机器人工作环境进行建模，特别对环境中的障碍物进行合理模型化处理；其次路径编码与优化模型的建立，并将移动机器人的路径规划问题转换成一个组合约束优化问...; 石建平徐永驰朱绪朱洪伟谭代炜翁先正徐腾饶倩胤

基于协同优化策略和人工蜂群算法的轨道电路邻线干扰防护研究: 2024年; 高速铁路车站运营场景复杂,易引发轨道电路邻线干扰,造成信号误解码和误显示,影响列车安全高效运行。基于空间耦合和传导耦合原理,根据高速铁路轨道电路特点和结构,分别建立传输线路阻抗平衡和不平衡条件下的复杂场景邻线干扰计算模型;考虑机车动态运行条件,完成最不利情况下邻线干扰量值的定量计算,并利用ANSYS平台完成计算结果的有限元仿真验证;针对邻线干扰还受到发送电平等级、补偿电容数量和容值、线路并行长度、道床电阻、分路电阻、线路间距等参数叠加和相互制约的影响,采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)智能算法,提出基于多参数协同优化策略的邻线干扰防护对策,给出各参数相应最优取值及其对信干比(Signal-to-Interference Ratio,SIR)影响重要度。结果表明:邻线干扰量值超过车载机车信号灵敏度将导致解码错误;应用提出的防护对策对现场邻线干扰工程案例中线路并行长度和发送电平等参数进行优化,SIR可提升14.6 dB。研究结论可用于高速铁路轨道电路配置及优化实践,为防护邻线干扰提供工程参考和分析验证。; 代萌; 关键词：高速铁路轨道电路邻线干扰人工蜂群算法

基于多元信息引导的人工蜂群算法: 2024年; 利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现.; 周新宇刘颖吴艳林郭京蕾; 关键词：人工蜂群算法多元信息邻域搜索

基于从众人工蜂群算法的产品定价研究: 2024年; 预售阶段产品扩散和口碑传播具有不确定性,难以分析口碑以及扩散对企业定价决策的影响,鉴于此构建了扩散效应下的产品定价模型和双口碑效应下的产品定价模型。同时,针对现有人工蜂群算法收敛速度慢且对于定价问题的求解匹配度较低等问题,提出了一种从众人工蜂群算法求解上述模型。该算法在邻域搜索解时,根据安全位置展开安全邻域搜索,提高搜索能力和多样性。实验表明:改进后的人工蜂群算法在寻优过程迭代更快,可求解得到企业在预售阶段和销售阶段的最优定价策略,保障企业在大型活动中获得最大利润。; 朱珠张璐; 关键词：口碑人工蜂群算法从众行为

量子人工蜂群优化的盲源分离算法: 2024年; 为了实现分离多种服从不同分布类型的源信号,将一种改进的量子人工蜂群方法用于优化盲源分离算法。在标准量子人工蜂群算法的基础上,引入混沌优化算子生成初始解,使初始种群的解均匀分布在可行解空间上;在搜索阶段引入动态的邻域因子和遗忘因子,控制寻优方向,提高算法的收敛速度和寻优能力;以信号峰度构造目标函数,利用改进的量子人工蜂群方法对目标函数寻优,获得分离矩阵,实现混合信号的分离。仿真结果表明,所提算法能够分离亚高斯分布、超高斯信号及两者的混合信号,且在收敛速度和分离精度上均优于传统算法。; 程静王荣杰; 关键词：盲源分离峰度

一种基于人工蜂群算法的虚拟机放置方法: 本发明公开一种基于人工蜂群算法的虚拟机放置方法，接收到新建虚拟机的请求后，收集云平台中所有物理机剩余资源信息，根据物理机剩余资源情况，对物理机进行分类；综合考虑CPU和内存两种资源维度，以减少资源碎片与活动物理机数量为目...; 王勇张常乐

一种基于人工蜂群算法的干扰方案决策方法: 2024年; 针对多个无人干扰平台协同有源干扰多个主动雷达制导威胁目标问题,综合考虑无人机与无人艇异同和干扰双方性能,构建干扰效果评估定量化模型。针对干扰方干扰效益评估,确立干扰压制概率、干扰工作频段、干扰样式数量和干扰有效空间4类评估指标,针对导弹目标威胁度评估,确立目标速度、距离、俯仰角和高度4类评估指标,进一步通过混沌映射策略改进传统的人工蜂群算法,以对干扰方案决策模型进行优化求解。仿真结果表明,所提出的干扰决策方法能够有效进行干扰资源分配,相较传统人工蜂群算法而言,采用改进的人工蜂群算法能够有效提升寻优速率。; 裴立冠刘华军刘可; 关键词：人工蜂群算法混沌映射

基于人工蜂群算法的配电网无功优化调度研究: 2024年; 为了改善现有无功功率调度时算法执行效率,解决模型易陷入局部极值问题,提出一种基于改进人工蜂群算法模型。在分析等式和不等式约束的情况下,建立最小化实际功率损耗、电压偏差和电压稳定增强的无功功率调度目标函数。提出一种基于邻域半径选择的改进人工蜂群算法,设计一种新的邻域选择机制和改进的搜索策略。实验阶段,以IEEE39总线电力系统为例,对所提算法有效性和执行效率进行验证。与线性规划(LP)、粒子群优化(PSO)算法和基础人工蜂群(ABC)算法相比,改进ABC算法比其他算法执行效率更优,且解的质量更高。该模型为配电网电力调度及稳定性运行的发展提供了一定借鉴作用。; 周运斌杨静董楠; 关键词：人工蜂群

基于人工蜂群算法的车辆节能配速研究: 2024年; 列车牵引能耗占到城市轨道交通系统总能耗的50%左右,为了降低列车牵引能耗,提出一种基于人工蜂群算法的车辆节能配速优化方法。根据杭州某地铁项目牵引系统设计方案说明书分析确定了运行速度与列车基本阻力和列车牵引力的关系,对牵引力和基本阻力进行近似处理,对列车运行速度与牵引力乘积进行积分,得到列车牵引能耗与牵引速度和惰行速度关系,从而建立了理想列车节能配速能耗模型。在站间距、运行时间和线路限速约束条件下,利用人工蜂群算法求解最小能耗对应的牵引速度和惰行速度。还对列车运行速度、牵引能耗、单位公里能耗进行了仿真分析,将计算能耗值与实际能耗值进行了对比。研究结果表明:在满足约束条件工况下,列车计算能耗约低于实际能耗25%。; 王亮洪旭吴强张帆倪弘韬; 关键词：人工蜂群算法能耗

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