爬山算法

摘要： 针对电力负荷数据存在不良数据的问题,本文提出一种基于爬山-蚁群-FCM模糊聚类算法的不良负荷数据辨识及修正方法,将启发式算法与元启发式算法结合,克服搜索算法容易陷入局部最优的缺陷。以爬山算法为蚁群算法提供初始解,由蚁群算法为FCM模糊聚类算法提供聚类数目和聚类中心,克服传统聚类算法选取聚类数据和聚类中心的偶然性。根据FCM模糊聚类结果计算特征曲线和可行域上下限,辨识不良负荷数据,并对不良负荷数据采用插值法进行数据修正。算例结果表明,本文方法可以有效实现不良负荷数据辨识功能,在模型的准确性上相比单一搜索算法更优,具有较高的准确性和鲁棒性,有助于提升电网数据质量,为负荷数据辨识乃至其他电力数据辨识等领域提供了一种研究思路。

摘要： 基于装配式建筑施工现场的调度特点,集成JIT调度优化,研究周转空间受限下的装配式建筑准时调度问题。综合考虑预制率、周转空间、JIT调度及不确定因素,以时间、费用及鲁棒性综合最优为目标函数,建立了有任务紧前关系的静态约束和常规资源及临时堆场动态约束的多目标调度优化模型,设计了嵌入爬山算法的非支配遗传算法求解。选取合适的测试算例证明了算法的有效性,探讨了预制率和临时堆场大小对于调度结果即工期、成本和鲁棒性的影响。实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效。项目的工期、成本、鲁棒值对预制率并不敏感,但增大临时堆场面积可以有效缩短项目工期,缩短项目工期的效果与临时堆场面积反相关。

摘要： 针对内置式永磁同步电机(IPMSM)所具备的凸极特性以及传统遗传算法参数辨识的缺陷,提出一种基于局部搜索混合遗传算法(Is-hGA)的参数辨识方法。Is-hGA算法是爬山方法与遗传算法的结合,该方法可同时辨识定子电阻、d轴电感、q轴电感和永磁通链4个参数。一般来说,IPMSM的参数辨识问题可转化为寻找最优解问题。在所提出的混合优化方法中,由遗传算法执行全局搜索任务,爬山算法进行局部搜索,可改善遗传算法局部搜索能力较差的问题,大大节省了计算时间。实验结果表明,采用Is-hGA算法的IPMSM参数辨识的最小辨识精度分别达到了6.82%、3.62%、2.32%和2.12%。与传统遗传算法相比,其搜索效率及辨识精度得到大幅提高。因此,基于Is-hGA算法的参数辨识不仅可减少迭代次数、节省计算时间,而且具有很高的参数辨识精度。

摘要： 高校实验室的建设随着信息化改革的不断深入而进入新的发展阶段,从以往小功能、分散型实验室逐步向资源整合型实验室以及实验平台发展,有着私有云和小型数据中心化的发展倾向,然而功耗和成本成为制约其进一步发展的重要因素。因此,许多优化计算、存储和网络的算法被设计出来以期在节能的同时降低单位计算成本。然而,目前大多优化算法侧重于能效的作业分配,而忽视了高校实验室教学、研究等作业可用性这一基本需求。例如,基于能效分配策略将多个工作负载合并到一台服务器,虽然有助于提升单点效率,但也增加了单点故障的概率,而为了恢复这些工作将花费额外的资源,使得期望优化失效,并且这一故障还有可能导致教学事故的发生,从而直接影响教学效果。文中从可用性角度出发,研究并设计了一种爬山算法来防止故障区域失效,保障可用性的同时降低数据中心的能耗。

摘要： 伴随新高考改革,高中排课过程需要考虑学生的科目选择.潜在的学生上课时间冲突提高了排出可行课表的难度,排课过程中对课表的复杂要求也更难得到满足.针对这些挑战提出一种多阶段优化算法解决高中"走班制"教学课程时间表优化问题.优化侧重点从课表时段分配转为天课时分配,即对每个课程班每天的课时数目进行决策.除需要满足课时不冲突的约束条件外,主要优化目标为"课时分布均匀""教案平齐""同时上课".根据问题特点设计了三种课表变换算子用于在教学班天课时分配阶段提升新设计的爬山算法的寻优能力.在三组不同难度和规模的实验数据上,多阶段优化算法以高于85％的概率排出可行课表.相较大规模真实案例,人工生成案例和中规模真实案例在目标函数上得到较为理想的优化.整体课表的教案平齐违反主要源于行政班课表.发现同时上课的设置具有指导其他目标函数优化的能力.

摘要： 自动聚焦技术在红外热像仪监控领域有着非常重要的作用.目前业内红外自动聚焦技术存在聚焦成功率低、架构复杂、聚焦速度慢等状况,为此提出了一种基于FPGA的红外镜头自动聚焦技术,采用单FPGA实现了红外图像处理显示和自动聚焦的功能.鉴于红外图像普遍存在竖条纹噪声和随机噪声等特点,本文在实现聚焦过程中对红外清晰度评价算法和爬山算法做了改进和优化.实验结果表明本文提出的算法和实现方式能够很好地实现红外镜头的自动聚焦,同时具备集成度高、聚焦速度快、成功率高等特点,有比较广泛的应用前景.

摘要： 随着移动传感设备的快速发展,移动群智感知已经成为城市数据收集的一项重要模式.用户招募——招募进行数据收集的用户——是移动群智感知中的重要一环.现有的研究主要集中在静态的用户招募,对动态的用户招募研究还比较少.因此,本文提出了一个基于前向搜索和投票的动态用户招募方法,该方法能够很好地综合多个因素,从而做出更优的招募决策.除此之外,本文还设计了一个新的数据均匀程度指标来更好地评估数据的质量.基于真实世界的Foursquare用户数据的实验结果表明,相比于基准方法,本文的方法能够收集到均匀程度更高的数据.

摘要： 针对爬山算法搜索空间过大和易陷入局部最优的问题,该文提出基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法(VTH).该算法利用定向最大支撑树约束搜索空间,在最大支撑树定向过程中,提出V-结构与对数似然函数(VLL)结合的定向策略;在评分搜索过程中,提出禁忌爬山(VTH)评分搜索策略,该策略将禁忌表清空机制与爬山搜索的局部择优准则结合,在提高全局寻优能力的同时也能保证搜索效率.该算法与其他算法在Asia,Car,Child和Alarm 4种标准网络中进行仿真实验,对比汉明距离、F1值、平衡评分函数(BSF)值、运行时间4个指标,验证了该算法的有效性.

摘要： 提出一种解决传统爬山算法风能转换系统最大风功率追踪存在问题的解决方法.方法能解决跟踪速度和最大点震荡问题,且能保证在风速快速变化的条件下搜索方向的正确性.算法通过引入最优增益,自适应调整搜索步长,以快速跟踪风速.在最大点附近,设计一种最大点检测能力,同传统的最大点检测相比,能在风速变换时保持稳定.仿真结果表明该算法比传统算法有更好的收敛性和抗干扰性,提高了系统跟踪效率.

摘要： 在标准遗传算法生成测试用例策略的基础上,提出了一种遗传算法和爬山算法相结合的测试用例生成方法.改善了由于遗传算法本身受到局部极小值吸引而造成的测试用例生成效率低的问题,使得整个用例搜索更加智能化,提高了测试用例的生成效率.实验结果表明,该算法在测试用例自动生成的效率和效果方面,优于标准的遗传算法.

摘要： 应用服务器是一种生成应用程序且提供其运行环境的软件结构，在复杂而需求多变的实际环境中,应用服务器为了维护系统的性能需要对服务器的配置参数进行不断调整,而当前采用的人为调整总是困难低效而且易错的,因而需要一种参数自适应策略在应用服务器运行时刻动态地调整参数从而提高服务器的性能.论文采用一种基于模糊控制的爬山算法作为自适应策略对应用服务器架构进行拓展,实现了应用服务器的参数自适应,并在应用服务器中部署了在线股票交易系统进行了仿真测试,验证了自适应策略的有效性.

摘要： 本文主要闸述了由于现代中小型风力发电机存在工作效率低,运行状态不稳定的问题,通过将最大功率跟踪控制应用于中小型风力发电机组来提升中小型风力发电机组的性能.通过分析多种最大功率跟踪控制策略,选取爬山算法通过转速扰动,采样输出功率的变化进行最大功率追踪控制.本控制器针对整流逆变的中间直列环节进行控制,从而控制电机输出功率.主控制回路选取转速、电流双闭环的方式、通过PWM控制,调节电机的输出电流、电压,从而获得最大功率输出.根据仿真证明该MPPT控制策略下输出能量与理论最大值相符合,说明其可以很好地跟踪风力发电机组的最大功率输出.最终将该控制算法应用与20kW永磁直驱型风力发电机组,有效提高了机组运行的效率和稳定性.

摘要： 本文针对风力发电系统最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法中的爬山法(Hill-climb searching method,HCS)在最大功率点(maximum power point,MPP)处存在转速振荡的问题提出一种改进爬山法,该算法在继承变步长爬山法快速搜索至最大功率点附近的优点的基础上具备了最大功率点检测及停止机制,由此改善了风机跟踪至最大功率点处时的转速振荡对系统机械部件的磨损,并有助于提高风能捕获效率。仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。

摘要： 通过分析布尔函数的Walsh-Hadamard变换和自相关性，推导出布尔函数两个优化规则。根据这2个规则设计的1+1爬山算法能有效提高布尔函数的非线性度，并且降低布尔函数的自相关性。在该算法基础上，有机融入遗传算法的多点搜索优点，设计出遗传爬山算法。实验数据表明，该遗传爬山算法进一步优化了布尔函数的非线性度和自相关性。

摘要： 本文在介绍混合遗传算法的基础上,提出了将局部搜索能力很强的爬山算法与遗传算法结合的观点,从而构造了物流配送路径优化问题的混合遗传算法,使问题得到了很好的解决.

摘要： 提出用遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)和爬山算法(LocalSearchAlgorithm,LSA)结合求解不确定性车辆路径问题.首先描述了带有机会约束的VRP相关机会约束随机规划模型,由于车辆数不确定,因此提出另一目标函数,即车辆数最小化,与距离最小化同为目标函数建立了双目标相关机会约束随机规划模型.在车辆数不确定的情况下,用GA和LSA相结合的混合算法进行求解,即以GA为主,把LSA用在GA的变异操作中,增强算法的爬山能力.实验结果表明,混合算法获得的最优解、平均装载率和计算成本都比较令人满意.

摘要： 本发明公开了一种基于爬山算法的光伏发电太阳方位跟踪系统及方法，利用光强传感器收集的能量数据，然后通过爬山算法分析数据精确得出太阳运动轨迹跟踪方式的二维太阳方位角和高度角。通过在太阳运动轨迹跟踪方式下加入爬山算法进行对太阳方位角和高度角的精确跟踪，能够较好的消除太阳运动轨迹跟踪方式的积累误差，提供太阳方位的跟踪精度。同时利用光强传感器把整个太阳方位自动跟踪装置分为两种工作模式，能够很好的解决天气变化对太阳方位跟踪稳定性的影响。同时相对较为复杂的光电跟踪方式和太阳运动轨迹跟踪方式切换以及复用系统，更为的简便和实用，在一定程度上节约了电能的损耗。

摘要： 本发明涉及污水处理技术领域，具体涉及一种基于爬山算法的污水处理曝气充氧控制方法。该方法包括：基于预设时段内曝气口空气输出速率获得曝气口的堵塞程度和曝气口的受影响程度；根据曝气口的第一个、第二个、第三个和第四个指标以及其第一个、第二个、第三个和第四个指标的权重获得曝气口的水质指标；对各曝气口的堵塞程度、受影响程度和水质指标进行分析获得异常曝气口；获得每个异常曝气口的最优蝶阀开度值，基于异常曝气口的最优蝶阀开度值对异常曝气口的蝶阀进行调节。本发明获得了异常曝气口的最优蝶阀开度值，使得每个曝气口的蝶阀能够调节到最合适的开度，能够保证污水处理过程中曝气池氧气的充足，优化了污水处理的过程。

摘要： 本发明提供了一种基于爬山算法的触控屏抗干扰方法、触控装置及移动终端，方法包括：设置标准数据模板，并计算标准数据梯度值百分比，采集实时触摸数据，判断实时触摸数据是否有效，如果有效，计算实时触摸数据的梯度值百分比，根据标准数据梯度值百分比和实时触摸数据的梯度值百分比，判断实时触摸数据中是否存在畸变数据，如果存在畸变数据，则计算实时触摸数据的畸变率，如果实时触摸数据的畸变率小于预设畸变阈值，则根据标准数据梯度值百分比和实时触摸数据的梯度值百分比的比较结果，选取基准数据，以基准数据开始向相邻数据进行查找，获得畸变数据，对畸变数据进行修正，对修正数据值进行检验；该方法能够提高触控识别的正确性。

摘要： 本发明公开了一种求解混凝土配送车辆调度问题的优化方法。针对混凝土车辆调度问题，加入了时间窗惩罚机制，建立数学模型，使用基于遗传算法和爬山算法的混合遗传算法求解模型，最后得出该模型的最优车辆调度方案。该优化方法将人工智能算法中的遗传算法与爬山算法结合起来,充分利用了遗传算法较强的全局搜索能力与爬山算法较强的局部搜索能力，在遗传算法过程中加入爬山操作，有效地提高了算法的收敛速度和搜索最优解的能力。

摘要： 本发明结合爬山算法的局部搜索能力和改进鲶鱼效应粒子群的全局搜索能力，提出了基于爬山算法与鲶鱼效应粒子群算法交替作用的资源受限项目调度控制方法。该方法在改进鲶鱼效应粒子群算法的过程中引入爬山算法的思想，当改进鲶鱼效应粒子群算法中的粒子位置更新后，分别对粒子的各个维度进行适当扰动，从中选取适应度最好的位置作为粒子的攀登方向。两种算法协同作用，算法前期强调全局搜索，鲶鱼效应粒子群算法占主导作用，迭代后期粒子趋于稳定，更偏向于局部搜索，此时爬山算法占主导作用。本发明的优点是：采用本方法的调度控制器能根据生产活动时序以及人力、物力资源等外部约束条件自动控制项目调度,实现生产活动效率的最大化。

摘要： 本发明涉及污水处理技术领域，具体涉及一种基于爬山算法的污水处理曝气充氧控制方法。该方法包括：基于预设时段内曝气口空气输出速率获得曝气口的堵塞程度和曝气口的受影响程度；根据曝气口的第一个、第二个、第三个和第四个指标以及其第一个、第二个、第三个和第四个指标的权重获得曝气口的水质指标；对各曝气口的堵塞程度、受影响程度和水质指标进行分析获得异常曝气口；获得每个异常曝气口的最优蝶阀开度值，基于异常曝气口的最优蝶阀开度值对异常曝气口的蝶阀进行调节。本发明获得了异常曝气口的最优蝶阀开度值，使得每个曝气口的蝶阀能够调节到最合适的开度，能够保证污水处理过程中曝气池氧气的充足，优化了污水处理的过程。

摘要： 本发明涉基于爬山算法与并行扰动混合搜索的排课方法，该方法包括：设置基础数据、设置排课要求与规则；计算课表解的评价函数、算法参数；随机生成初始解课表；使用爬山算法生成局部最优解课表并加入最优解集；对最优解集中的每个解，使用并行蒙特卡罗扰动生成多个邻域解并对所有邻域解使用爬山算法得到局部最优邻域解，将最优邻域解加入最优解集，保留最优解集中评价函数惩罚值最小的多个最优解，形成新的最优解集；循环执行并行扰动与爬山算法至算法收敛退出，输出最优解集惩罚值最小的解课表结果，生成对应的排课表。本发明的有益效果为：解决新高考排课难问题，节省教师、课时、教室等教学资源并且排课结果较优。

摘要： 本发明涉基于改进模拟退火与爬山算法混合搜索的排课方法，该方法包括：设置基础数据、排课要求与规则；计算课表解的评价函数、算法参数；随机生成初始解课表；使用爬山算法生成局部最优解并计算模拟退火初始温度；对局部最优解使用改进模拟退火算法处理，首先策略选择解的交换邻域并进行交换生成新的邻域解，对该邻域解使用爬山算法得到局部最优邻域解，采用概率接受局部最优邻域解，并更新最好局部最优解与交换邻域选择概率；循环执行模拟退火策略选择扰动与爬山算法至算法收敛退出，输出惩罚值最小局部最优解课表，生成对应的排课表。本发明的有益效果为：解决新高考排课难问题，节省教师、课时、教室等教学资源并且排课结果较优。

摘要： 本发明提供了一种基于爬山算法的触控屏抗干扰方法、触控装置及移动终端，方法包括：设置标准数据模板，并计算标准数据梯度值百分比，采集实时触摸数据，判断实时触摸数据是否有效，如果有效，计算实时触摸数据的梯度值百分比，根据标准数据梯度值百分比和实时触摸数据的梯度值百分比，判断实时触摸数据中是否存在畸变数据，如果存在畸变数据，则计算实时触摸数据的畸变率，如果实时触摸数据的畸变率小于预设畸变阈值，则根据标准数据梯度值百分比和实时触摸数据的梯度值百分比的比较结果，选取基准数据，以基准数据开始向相邻数据进行查找，获得畸变数据，对畸变数据进行修正，对修正数据值进行检验；该方法能够提高触控识别的正确性。

摘要： 本发明公开了一种基于爬山算法的光伏发电太阳方位跟踪系统及方法，利用光强传感器收集的能量数据，然后通过爬山算法分析数据精确得出太阳运动轨迹跟踪方式的二维太阳方位角和高度角。通过在太阳运动轨迹跟踪方式下加入爬山算法进行对太阳方位角和高度角的精确跟踪，能够较好的消除太阳运动轨迹跟踪方式的积累误差，提供太阳方位的跟踪精度。同时利用光强传感器把整个太阳方位自动跟踪装置分为两种工作模式，能够很好的解决天气变化对太阳方位跟踪稳定性的影响。同时相对较为复杂的光电跟踪方式和太阳运动轨迹跟踪方式切换以及复用系统，更为的简便和实用，在一定程度上节约了电能的损耗。