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针对计算机辅助工艺规划中的切削用量决策问题,提出了一种基于Pareto遗传算法的切削用量优化算法。首先,以切削速度和进给量为优化变量,以切削效率和刀具耐用度为优化目标,通过对约束条件的分析,建立多目标优化模型。其次,改进选择算子,设置非劣解集以保存进化过程中用竞争法构造产生的Pareto最优解,从而保证算法的搜索方向;建立基于小生境技术的排挤机制以提高种群的多样性。然后,采用混合交叉算子和步长变异算子进行基因重组,经过若干次迭代,得到一个均匀分布于Pareto前沿的优化解集。最后,通过实例验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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模型参数率定是提高水文模型模拟效果的重要手段，通过研究一种改进的自适应遗传算法（IAGA）对新安江模型参数进行优化率定，解决传统遗传算法初始种群质量不高、容易早熟收敛、局部搜索能力差等问题。该算法利用混沌变量遍历性特点，随机生成初始种群并选优，提高初始种群的个体质量；针对交叉与变异的进化过程，设计了反映种群离散程度的种群目标函数离散系数，利用该系数构建了自适应调整交叉与变异概率算子，防止遗传算法过早收敛；依托环形交叉算子，提高算法全局搜索能力；采用自适应非均匀变异算子，实时优化算法的局部搜索能力，避免陷入局部最优。将自适应遗传算法、传统遗传算法（GA）和自适应遗传算法（AGA）应用于秦淮河流域新安江模型的参数率定，并从率定的收敛性、耗时、稳定性和效果方面进行算法的性能比较，结果表明：IAGA算法具有更优的寻优能力，更好的收敛结果，更高的稳定性和精度，场次洪水的模拟效果优于GA算法和AGA算法，率定期与验证期确定性系数（R2）均在0.85以上，纳什效率系数（NSE）均在0.8以上，总体达到了水文预报的乙级标准。结果表明采用上述的综合手段改进传统遗传算法是可行的，改进后的IAGA算法具有良... 相似文献
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基于多策略差分布谷鸟算法的粒子滤波方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高标准布谷鸟算法的种群多样性和全局搜索效率,将多策略差分变异过程引入布谷鸟算法中。在布谷鸟的宿主发现过程中借助多策略差分操作来提高种群的多样性,同时,改进的布谷鸟在算法新解选择中增加排队优选机制,与贪心算法相结合以减少局部极值的不良吸引,加快搜索进程。将改进的布谷鸟算法应用到粒子滤波中,用布谷鸟的鸟巢来表征粒子,通过模拟布谷鸟群体搜索巢穴位置的过程来优化粒子分布。实验表明,改进的智能优化粒子滤波算法有效提高了粒子多样性和非线性系统状态的预测精度,并能在粒子数减少的情况下保持稳定估计。 相似文献
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为进一步改善用于求解大型水电站厂内经济运行一般算法的收敛速度及收敛精度,提出了一种混合优化算法—自调节退火粒子群改进算法(ASAPSO)。该算法以粒子群算法(PSO)与模拟退火算法(SA)的协同搜索为搜索机制,在此基础上加入自调节适应惯性权重参数以平衡算法全局与局部收敛性,并同时引入交叉算子、变异算子以提高解的多样性,克服了算法前期精度低、后期收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点。算例结果表明,较PSO算法、退火遗传算法(AGA), ASAPSO算法在收敛性能方面有明显的提高,能有效解决复杂的厂内经济运行问题。 相似文献
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为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。 相似文献
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针对锻造车间能耗优化调度问题,通过建立能耗数学模型和改进NSGA2算法并对其进行实例验证且得到最优解集合。建立了一种基于机器状态-能耗分布关系的车间能耗模型,并以此模型为最小能耗目标,再加上最大完工时间和最大机器负荷最小化,共同组成车间调度问题的目标函数。改进了NSGA2算法,种群初始化采用全局生成和快速生成两种方式,编码时选择了工序排列编码和机器选择编码的双层编码方式,交叉策略分别选择IPOX交叉和MPX交叉,变异时插入式变异和贪婪变异保证种群多样性并加强局部搜索能力,最后使用MATLAB对算法实例进行求解运算,得出有效非劣解集,以验证车间能耗模型和改进NSGA2算法的有效性和可行性。 相似文献
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梯级水库优化调度是一种实现水资源合理分配与高效利用,提升水电系统运行管理水平的重要方法。改进肾脏算法为高效求解梯级水库优化调度提供了一条有效途径。肾脏算法是一种新颖的自然启发式优化算法,因其参数少、寻优能力强、稳健性高,已被广泛应用和认可。本研究对标准肾脏算法的寻优原理进行了阐述,针对该算法的种群多样性低和收敛速度慢缺陷,采用含缩放因子的运移策略和自适应调参策略对其改进,提出了改进的肾脏算法。以某梯级水库长期发电优化调度为例,计算结果表明:相比标准肾脏算法,改进的肾脏算法可使梯级水库多年平均发电量增加3.2亿kWh(增幅为4.03%)和弃水量减少17.54%。引入的改进策略有效克服了标准肾脏算法的早熟缺陷,提高了种群多样性和收敛速度。 相似文献
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针对网络化协同制造资源重组优化调度所存在的问题,综合考虑影响网络化协同制造资源重组优化调度的4个主要因素:最小化生产作业时间、最小化生产作业成本、最优化生产加工质量、最优化资源服务质量,建立了网络化协同制造资源多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标免疫遗传算法的网络化协同制造资源重组优化调度方法,该算法综合运用了小生境技术、群体排序技术和精英保留策略,并对遗传算子进行改进,自适应地调整交叉和变异算子,结合免疫算法的免疫选择淘汰了相似个体,保证了种群多样性,避免了早熟现象的发生。免疫记忆对近似最优解进行动态邻域搜索,提高了算法的局部搜索能力。实例仿真表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。 相似文献
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多邻域结构多目标遗传算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解决应力约束类桁架结构的尺寸优化多目标问题,提出一种多领域结构的多目标遗传算法应用于尺寸优化设计。利用个体之间欧氏距离信息,将种群划分为多个领域以形成多个小生境种群。该算法为每个个体提供一定数量的邻居个体,并规定只能同邻居个体进行交叉变异操作,通过实验分析了不同邻居规模对算法性能的影响。将新算法与其他经典算法在18个标准测试函数上进行了仿真分析,结果表明,所得到的Pareto前端分布更加均匀且更加逼近真实Pareto前端,具有良好的收敛性和多样性。将该算法应用于经典的25杆空间桁架结构优化的求解,获得Pareto前端更均匀,收敛性更好,相对于其他的优化算法具有更好的优化效果。该算法在程序设计、求解空间及其方法通用性等方面表现出良好的性能,并且简单、实用,更加适合于工程实际应用。 相似文献
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为实现拖拉机动力传动系统的最优化匹配,提高整机动力性和燃油经济性,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的拖拉机传动系统匹配优化方法。该方法引入正态分布交叉算子,在保证解集质量的基础上,扩大空间搜索范围,同时加入差分进化变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA-Ⅱ算法结合,从而避免算法陷入局部最优,改善种群分布性。随后,以变速箱各挡传动比为输入变量,以驱动功率损失率和比燃油消耗损失率均最低为优化目标,通过分析拖拉机设计理论车速、传动比公比、驱动附着力限制等约束条件,建立了变速箱传动比匹配优化模型,利用改进算法对拖拉机变速箱传动比进行优化,并与原NSGA-Ⅱ算法及加权遗传算法进行对比。分析结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布评价指标SP优于原NSGA-Ⅱ算法,表明Pareto最优解分布更均匀,且更接近测试函数的真实Pareto前沿。经本文算法优化后,理论上拖拉机驱动功率损失率和比燃油消耗损失率分别降低了41.62%和62.8%,运输挡头挡爬坡度可提高2.35%,整机综合性能得到明显改善,且优化效果均优于对比算法,验证了本文方法的有效性,可为拖拉机传动系统设计与优化提供一定参考。 相似文献
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《农机化研究》2021,43(12)
为适应农业果实采摘机器人自主采摘的需求,针对重叠番茄果实,设计了一种在不同光照条件下改进色差算子的组合处理识别并抓取重叠果实的方法。首先,利用中值滤波滤除噪声;然后,采用改进算子的OTSU分割算法和形态学处理对番茄图像进行背景分割,通过异或运算、腐蚀操作,使未覆盖果实与被覆盖果实的分离更加明显,进而将凸包算法、泛洪填充算法和霍夫直线检测相结合,提取出番茄的真实轮廓,并利用最小二乘法对其进行椭圆拟合,计算出果实质心进行立体匹配;最后,设计了适用于番茄果实采摘的原型机器人,主要由三自由度的机械臂构成,用于抓取果实。分别从不同角度对不同光照条件下重叠的番茄果实图像进行了实验,并进行了水果立体匹配实验,结果表明:该方法是有效、可行且高效的。 相似文献
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针对小型无人直升机在悬停状态下飞行动力学模型的系统辨识问题,提出了一种基于预测误差法与人工蜂群算法(PEM-ABC)结合的辨识算法。该算法将系统辨识问题转化为优化问题,用PEM算法确定搜索空间的范围;雇佣蜂搜索阶段采用改进的自适应搜索策略加快收敛速度;跟随蜂搜索阶段引入一种新的概率选择方式保证种群多样性;侦察蜂搜索阶段利用混沌算子来提高全局搜索能力。通过机载设备采集到的飞行实验数据,对辨识获得的模型进行了分析与验证。结果表明:采用该辨识方法,估计出了无人直升机动力学模型的未知参数,与PEM算法和传统人工蜂群算法相比,所提算法的辨识精度更高,具有重要的工程使用价值。 相似文献
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【目的】提高林果采摘机器的综合采摘效率,减轻人工作业强度,优化系统数据收集与传输性能,提升系统稳定性。【方法】课题组设计了一款基于滤波算法的林果采摘机器智能控制系统。该系统利用滤波算法实现了网络信息拥堵控制,其工作原理为：通过高分辨率相机收集林果图像发送至总控系统,使用滤波算法识别目标林果后检测位置信息;由传感器收集林果与机械爪的距离进行位姿计算,运动控制设备发送指令后机械臂到达采摘位置;末端执行设备控制电机运转后操控机械臂完成采摘。【结果】测试表明,系统应用滤波算法的适应性良好,与应用灰狼算法相比,整体运行稳定率达到了92%以上,各项参数指标符合预期。【结论】该林果采摘机器智能控制系统可实现高效智能采摘,推广前景较为良好,本研究可为类似采摘或收获农机装备的优化设计提供参考。 相似文献
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针对田间农用智能机器人路径规划问题,结合蚁群算法特点,提出一种基于自适应蚁群算法的路径规划方法,目的是在信息采集、田间巡检、果蔬采摘及作物搬运等操作中,利用所提方法为农用智能机器人搜索出一条距离最短的优化路径,确保其能沿着该优化路径顺利达到指定作物种植区,完成指定工作任务。该方法通过引入自适应调整信息素挥发系数、更改信息素更新机制和限定信息素阈值等策略,对传统蚁群算法进行了优化改进。仿真结果显示,在100 m×100 m作物种植区模型内,改进算法能有效解决农用智能机器人路径规划问题;改进算法规划的最佳路径长度较传统蚁群算法和禁忌搜索算法分别减少3.745 1 m和16.387 6 m;改进算法规划最佳路径所需程序迭代次数较传统蚁群算法和禁忌搜索算法分别减少13代和31代,结果表明,与传统蚁群算法和禁忌搜索算法相比,改进算法具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能。 相似文献
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为进一步改善采摘机器人的工作性能，提出以动态调控为主导的理念，针对整机的路径规划系统展开优化研究。以当前果园采摘机器人的通用性结构组成为前提，将云平台数据处理与路径规划核心算法有效融合后搭建动态控制模型，分别针对路径规划系统的硬件配置与软件控制进行合理设计，得到可应用于采摘实践且布局完整的路径规划系统。展开动态性优化下的采摘作业试验，结果表明：优化后采摘机器人路径规划系统的整体路径搜索率与路径平滑性得到明显提升，相对提升度分别为10.93%和9.71%,路径偏离率相对降低了50%左右，很好地优化了机器人的避障能力，满足系统稳定性需求，具有较高的实用价值。 相似文献
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王志昊 《农业装备与车辆工程》2022,(3):57-61
伺服参数整定是影响直线电机系统控制性能优劣的关键因素,针对其参数难以整定的问题,提出一种基于杂交PSO算法的解决方案.通过引入粒子杂交操作,有效增强算法对最优参数的全局搜索能力,并且其收敛速度和精度得到提升.仿真结果表明,应用杂交PSO算法对电机系统数学模型的伺服参数进行整定优化效果明显.对比标准粒子群算法与文献改进粒... 相似文献