刘一丹
- 作品数：5 被引量：24H指数：3
- 供职机构：教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：理学一般工业技术机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 膜计算多粒子群算法被引量：8
- 2019年
- 针对粒子群(Particle swam optimization, PSO)算法进化后期收敛速度较慢,易陷入局部极值点,精度较差等不足,提出膜计算多粒子群(MC-MPSO)算法。在该算法中,将原始PSO、标准PSO、中值导向粒子群(MPSO)、扩展粒子群(EPSO)、多作用力粒子群(MFPSO)、两阶段作用力粒子群(TFPSO)等六种具有不同优点的粒子群算法分别放入六个基本膜内,提出MC-MPSO算法的膜间交流与粒子更新机制,在进化前期,各粒子群算法按自身机制进行搜索寻优,即各基本膜各自进化来充分发挥各基本膜内算法的优点;在进化后期,各基本膜内算法与比自身更好的表层膜内最优解粒子交流,各表层膜逐步吞并搜索能力较差的基本膜,而最适合问题优化求解的基本膜长大并按照表层膜输出,使MC-MPSO算法集成了基本膜内六种粒子群算法的各自优势,并具有适应不同类型优化求解问题的寻优能力。通过与基本膜内六种粒子群算法的测试对比,与遗传算法、鱼群算法及其他基于膜计算的粒子群算法的比较,证明了MC-MPSO算法具有更好的寻优能力和适用性。最后,将MC-MPSO算法应用于串联和桥式系统可靠性优化问题,验证了所提算法的有效性。
- 陈东宁王跃颖姚成玉刘一丹吕世君
- 关键词：粒子群算法
- 基于修正黏性摩擦LuGre模型的比例多路阀摩擦补偿被引量：8
- 2017年
- 为减小摩擦对比例多路阀性能的影响,提出基于修正黏性摩擦LuGre模型的比例多路阀摩擦特性分析、模型参数辨识以及摩擦补偿方法。通过实验测试间接得出摩擦数据,运用数据拟合方法辨识出修正黏性摩擦LuGre模型的静态和动态参数。基于辨识参数设计出修正黏性摩擦LuGre模型摩擦状态观测器,将观测器摩擦信号输出量反馈到控制模型输入端,减小摩擦对比例多路阀性能的不良影响。仿真结果表明,基于辨识参数的修正黏性摩擦LuGre模型摩擦补偿方法可提高比例多路阀的位置跟踪精度。
- 陈东宁刘一丹姚成玉蒋栋林王可勋
- 关键词：比例多路阀LUGRE模型参数辨识
- 基于Lévy飞行微粒群算法的液压系统可靠性优化被引量：2
- 2017年
- 针对微粒群算法易于陷入局部最优解、早熟的缺点,将Lévy飞行引入微粒速度迭代公式中,并动态改变微粒群速度迭代公式中Lévy飞行的权重值,提出动态Lévy飞行微粒群算法。根据T-S故障树理论,建立液压支架液压系统的可靠性模型,进而得出可靠性费用目标函数。将提出的动态Lévy飞行微粒群算法应用于液压支架液压系统的可靠性优化中,并通过标准微粒群算法、布谷鸟搜索算法和基于Lévy飞行微粒群算法比较,验证所提出算法的优越性。
- 陈东宁于传宇姚成玉张运鹏刘一丹
- 关键词：液压系统微粒群算法
- 多阶段自适应混合群智能算法及其应用
- 群体智能算法对解决非线性、复杂性的优化问题有着明显优势，广泛适用于工程实践的各个领域。本文针对蚁群算法优化离散空间易早熟收敛、优化连续空间求解精度不高，蝙蝠算法易陷入局部最优解的不足，围绕蚁群算法在离散空间和连续空间上的...
- 刘一丹
- 关键词：PID参数整定
- 多阶段自适应蝙蝠-蚁群混合群智能算法被引量：6
- 2021年
- 针对蝙蝠算法在优化过程中未充分利用蝙蝠间搜索信息交互影响的不足,借鉴拟态物理学中的作用力规则,基于阶段性搜索策略将搜索过程分为两个阶段,分别构造符合算法阶段性搜索特点的作用力规则,提出多形态作用力蝙蝠算法,并利用Benchmark函数对所提算法与标准蝙蝠算法、变异蝙蝠算法、标准微粒群算法、两阶段微粒群算法进行性能对比测试,结果表明,所提算法具有更好的寻优能力。针对标准蚁群算法在离散空间优化时信息素更新机制单一、容易早熟收敛的不足,结合蚁群的实际社会活动提出多阶段自适应信息素机制蚁群优化算法,并在算法出现长时间停滞时,引入混沌算子使算法跳出早熟收敛,更好地发挥蚁群算法的优势,相对于标准蚁群算法、引入差分进化算法交叉变异机制的混合微粒群算法、基于动态局部搜索蚁群算法,所提算法在旅行商问题中具有更高的寻优精度、更好的稳定性。为综合不同群智能算法的优势,针对多形态作用力蝙蝠算法全局搜索能力强、收敛速度快,多阶段自适应信息素机制蚁群优化算法局部精细化能力强的特点,将两种算法串行混合,提出了多阶段自适应蝙蝠-蚁群混合群智能算法。最后,通过液压系统可靠性优化和串-并联多态系统可靠性优化实例,验证了所提混合群智能算法的有效性。
- 陈东宁刘一丹姚成玉杨晓荣
- 关键词：蚁群算法
