宋慧
- 作品数:11 被引量:28H指数:3
- 供职机构:郑州大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金中国博士后科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术经济管理文化科学政治法律更多>>
- 改进粒子群优化算法在路径优化中的应用
- 近些年,随着人工智能的发展,机器人在现代生活中的应用越来越广泛(例如工业、农业、医疗、航空航天等方面)。而路径优化则是机器人实施各种操作最基本的环节,其本质是在充满障碍物的环境中,按照一定的技术指标(例如:路径最短,时间...
- 宋慧
- 关键词:机器人粒子群优化算法安全性指标
- 文献传递
- 基于改进粒子群算法的路径优化问题研究被引量:12
- 2014年
- 把动态约束机制及改进的粒子群优化算法(含交叉策略的动态多组群粒子群优化算法)与Bezier曲线结合来实现路径优化.用三次Bezier曲线来描述路径,测试不同算法下得到的曲线在路径优化问题中的特性,通过比较得出不同算法的优劣性.实验结果表明:动态多组群粒子群优化算法克服了标准粒子群优化算法易于早熟和陷入局部最优的特点,动态约束提高了交叉策略下算法的寻优性能,能够灵活地处理约束条件,克服了以往静态惩罚函数的缺点.
- 梁静宋慧瞿博阳毛晓波
- 关键词:BEZIER曲线
- 多目标优化在路径优化中的应用被引量:6
- 2014年
- 在移动机器人路径规划问题的研究中,路径规划的实质是机器人按照一定的技术指标找到一条从起点到终点与障碍物无碰撞的最短路径。由于路径长度和安全性指标是相互矛盾的两个技术指标,大多数现存算法在把它们作为单目标优化时容易陷入局部最优,用多目标优化中的帕累托最优则能够很好地平衡和解决这两个目标不同资源分配下的组合情况。用贝塞尔曲线来描述路径,用帕累托最优解决路径长度和安全性指标之间的共存问题。实验结果表明,比起单目标处理,多目标优化在解决路径优化问题中路径长度及安全性指标时较稳定,能够找到满足条件的更短路径,并且帕累托最优能够很好地解决不兼容目标之间的共存问题,找到不同安全性指标下优化最短路径。
- 梁静宋慧瞿博阳
- 关键词:贝塞尔曲线多目标优化帕累托最优
- 持针器
- 本发明属于医疗器械技术领域,具体是一种持针器,包括第一钳臂(1)、第二钳臂(3),其特征在于:第一钳臂(1)末端内侧有凸起(2),第二钳臂(3)末端内侧有凹槽(4);凹槽(4)的开口尺寸大于凸起(2)的宽度尺寸;凹槽(4...
- 余露露赵新尚志杰林守峰宋慧
- 文献传递
- 可调节角度的医用口腔镜
- 本发明涉及一种可调节角度的医用口腔镜,包括中空手柄、平面镜、推动钮、连接杆、镜面连接杆、铰链以及制动铰链,连接杆一端通过制动铰链连接在镜面连接杆上,一端连接推动钮,使用时,推动钮可在连接杆表面滑动,当用拇指将推动钮向镜面...
- 余露露赵新林守峰宋慧
- 文献传递
- 可调节角度的医用口腔镜
- 本实用新型涉及一种可调节角度的医用口腔镜,包括中空手柄、平面镜、推动钮、连接杆、镜面连接杆、铰链以及制动铰链,连接杆一端通过制动铰链连接在镜面连接杆上,一端连接推动钮,使用时,推动钮可在连接杆表面滑动,当用拇指将推动钮向...
- 余露露赵新林守峰宋慧
- 文献传递
- 基于多目标差分算法的股票组合优化被引量:2
- 2016年
- 为了使投资者获得科学的投资决策,对股票组合优化进行了研究。针对马科维茨(Markowitz)的均值方差模型中各只股票权重之和为1的约束,提出了一种新的处理方法。股票权重在变量范围内随机初始化,按降序排列保留权重值直到之和为1,其余股票权重全设为0,解决了运用传统均值方差模型约束处理方法过程中存在的小头寸过多,投资者无法很好处理的问题。并结合多目标差分算法(MODE)对中国金融市场的200只股票进行优化分析。
- 瞿博阳周谦肖俊明宋慧
- 关键词:均值方差模型多目标优化差分算法
- 多目标优化在中央空调节能优化系统中的应用被引量:5
- 2015年
- 中央空调系统优化一个最重要的问题就是实现节能。但系统比较复杂,涉及到的参数指标也比较多,参数指标就构成了中央空调系统节能优化过程中的多个目标.其中能效比和制冷量是两个相互矛盾的指标,大多数现用算法在把它们做单目标处理时由于不能很好地兼顾,容易陷入局部最优。采用多目标优化中的帕累托最优能够很好地平衡和解决这两个指标之间的共存问题。因此可以采用多目标优化来解决该问题。实验结果表明:相比于单目标,多目标优化在解决上述类问题上更具优越性,能够满足不同使用者对空调性能指标的要求。
- 梁静宋慧王龙瞿博阳
- 关键词:能效比制冷量多目标优化
- 电业超短期负荷预测仿真研究被引量:2
- 2015年
- 超短期负荷预测是电力负荷预测中很重要的环节,数据的提取和预测方法的选择则是最难的环节。为了准确预测,采用电行业监测分析系统数据提取平台,能够实时监测及提取负荷数据。反向传播(BP)神经网络和极限学习机(ELM)具有预测能力强和全局搜索显著特点而成为超短期负荷预测中常用的两种方法。实验数据通过重点用电行业监测分析系统获取,通过建立预测数据提取模型,用BP神经网络和ELM通过不同的隐含层节点数设置进行超短期预测。实验结果表明,提出的数据提取平台在提取数据上的可靠性,同时BP神经网络及ELM在超短期负荷预测中的可行性,并且相比较于BP神经网络,ELM在超短期负荷预测上具有较高的预测精度和较短的运算时间。
- 梁静瞿博阳宋慧刘巍
- 关键词:超短期负荷预测极限学习机反向传播神经网络
- 基于混合策略的差分进化算法被引量:2
- 2013年
- 针对传统差分进化算法在求解问题中种群易收敛、易早熟的问题,提出了一种基于混合策略的差分进化算法.该算法根据粒子适应度、适应度标准差和粒子间距离标准差,将种群分为3个不同大小、不同功能的子种群,每个子种群采用不同策略和控制参数来实现自己被指定的功能.算法在搜索过程中既增强了种群的全局搜索能力,又增加了收敛精度.通过对4个标准函数的测试,仿真结果表明该算法比其他算法具有更好的寻优能力.
- 梁静周钦亚瞿博阳宋慧
- 关键词:差分进化算法多种群