群算法

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基于鱼群算法对运动者疲劳步态的动作识别
《中国组织工程研究》2025年第30期6489-6498,共10页张健 蔡峰 李婷文 任鹏博 
教育部人文社会科学研究基金项目(23YJCZH293),项目负责人:张健;福建省社会科学研究基金项目(FJ2022B021),项目负责人:张健。
背景:步态动作是运动中展现出的重要特征之一,反映了身体状态和运动能力。在疲劳状态下步态动作会出现异常,如步幅减小、身体摇晃等,这些异常步态动作会对身体造成伤害。目的:旨在推动运动科学领域的技术进步,将先进的算法与数据分析技...
关键词：鱼群算法 运动者 卷积神经网络 疲劳步态 步态能量图 卷积核 运动能量分布 归一化自相关函数 工程化组织构建 
基于模拟退火粒子群算法解决TSP
《微型计算机》2025年第8期7-9,共3页吴丽丽 王鸿 
为了充分利用粒子群算法的快速寻优能力以及全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将模拟退火算法与粒子群算法结合,保证了群体的多样性,避免了种群的退化,得到收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好的...
关键词：TSP问题 粒子群算法 模拟退火算法 模拟退火粒子群算法 
基于改进人工鱼群算法的植保无人机路径规划
《农机化研究》2025年第8期40-45,共6页王浩然 石永康 赵玉花 邹楠 吴浩 闫育华 
自治区高层次人才项目(100400027);自治区高校科研计划项目(61021800081);新疆大学科研启动项目(620312351)。
针对植保无人机在作业过程中如何快速找到一条更优的全局路径,提出了一种改进人工鱼群算法(T-AFSA)。利用Tent混沌映射所生成的混沌序列对种群初始化,丰富了种群的多样性,提高了人工鱼群初始解的质量;引入黄金正弦算法对适应度高的人工...
关键词：植保无人机 路径规划 人工鱼群算法 自适应策略 黄金正弦算法 
基于充电需求的电动汽车充电站选址定容优化方法
《西华大学学报(自然科学版)》2025年第3期47-60,共14页李晶晶 田桂林 张永敏 严洁 崔胜胜 
国网青海省电力公司科技项目资助(52283420000K)。
电动汽车充电站(electric vehicle charging station,EVCS)作为电动汽车(electric vehicle,EV)必须具备的充电基础设施,其性能是否可靠、布局规划是否合理不但关乎投资经营者的利益,还直接影响用户出行是否经济与便利。为平衡投资者经...
关键词：电动汽车 充电需求预测 充电站 蒙特卡罗 选址定容 粒子群算法 
考虑失效风险的国家血液战略储备网络选址-库存问题可靠性优化
《灾害学》2025年第2期103-110,共8页周愉峰 许瑶 程佳豪 孔繁钰 
国家社会科学基金“数据驱动背景下血液供应链安全预警与风险防控研究”(23XGL039)。
为提高应急血液保障能力,提出国家血液战略储备网络选址-库存决策的可靠性优化问题。以应急响应时效最优为目标,考虑多血型多阶段不确定应急需求、失效风险、预算限制、随机日常需求、库存容量限制、协同定位等因素,构建描述问题的混合...
关键词：应急设施选址 选址-库存问题 失效风险 样本均值近似 粒子群算法 
基于多目标粒子群算法的污水处理过程优化控制策略
《科学技术创新》2025年第11期74-77,共4页邓鑫 宁芊 
污水处理过程的运行条件可能会发生动态变化,因此需要根据不同操作条件采取适当的措施以优化关键性能指标。本文提出了一种动态优化控制策略。首先,采用径向基神经网络建立水质和能耗模型。然后,利用动态多目标粒子群优化算法求解最优...
关键词：污水处理 多目标优化 跟踪控制 
基于混合人工蜂群算法的甲烷排放源溯源方法研究
《物联网技术》2025年第6期92-96,共5页尹超 戴永寿 
国家自然科学基金(42274159)。
针对油田生产集输过程中存在大量甲烷无组织排放,且缺乏有效的排放源溯源手段等问题,提出了一种基于混合人工蜂群算法的排放源溯源方法。该方法首先利用高斯烟羽扩散模型计算得到的气体模拟体积分数与排放源下风向传感器的气体监测体积...
关键词：甲烷气体 高斯烟羽模型 排放源溯源 优化反演 模式搜索算法 人工蜂群算法 
一种用于核素识别的序贯贝叶斯方法
《核电子学与探测技术》2025年第3期343-352,共10页曹仁龙 李孝哲 黄亭璋 彭文佳 栾鸿宇 张迪 
在一般的核事故中,放射源丢失情况所占比例最高,因此为了确保人员的安全以及实现对放射源的快速寻找,在很多的公共场合以及核应急事故中都需要对放射性物质进行快速有效的识别。本文阐述了一种放射性核素快速识别的方法,以贝叶斯方法为...
关键词：核应急 核素识别 贝叶斯方法 粒子群算法 序贯检测 
基于物理引导的集输管道内腐蚀速率预测及可解释性分析
《中国腐蚀与防护学报》2025年第3期720-730,共11页陈潜 黄伟 张昌会 管奥成 张宸 叶晓芃 
中国石油西南油气田公司博士后基金(20220305-18)。
由于恶劣的服役环境,集输管道的腐蚀问题愈发严重,亟需提出一种准确的模型来预测集输管道的内腐蚀速率。本文首先提出了一种基于物理引导神经网络(PGNN)与改进粒子群算法(IPSO)相结合的管道腐蚀预测方法。通过分析电化学腐蚀机理,总结...
关键词：集输管道 内腐蚀 物理引导神经网络 可解释性 改进粒子群算法 SHAP算法 部分依赖图 
改进的PSO-BPNN算法在总承包工程项目中的造价预测研究
《价值工程》2025年第13期105-107,共3页郭建霞 
商洛学院自然科学项目(23SHY012)。
为进一步提高神经网络对工程造价的预测精度,提出了一种改进的PSO-BPNN算法。首先在PSO算法中加入梯度下降法并迭代优化得到BPNN的权值和阈值;其次在BPNN中引入带光滑的L1/2正则化算子,增强网络模型的稀疏性,以防止BPNN的过度拟合;最后...
关键词：L1/2正则化 微粒群算法(PSO) BPNN 总承包工程 造价预测 
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