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基于粗大误差补偿和粒子滤波的锂电池SOC估计方法
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作者 贺亦甲 张正江 +1 位作者 胡桂廷 洪智慧 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期1155-1162,共8页
针对锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中测量值存在粗大误差的问题,以Thevenin等效电路模型为基础,提出了一种粗大误差补偿粒子滤波(particle filter,PF)算法。该算法可以实时地检测锂电池测量数据中可能存在的粗大误差,... 针对锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中测量值存在粗大误差的问题,以Thevenin等效电路模型为基础,提出了一种粗大误差补偿粒子滤波(particle filter,PF)算法。该算法可以实时地检测锂电池测量数据中可能存在的粗大误差,并对其进行分类与估计,通过补偿机制对异常测量值进行修正,提高算法的抗干扰能力。将该算法应用于锂电池SOC估计过程进行仿真验证,仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,在进行锂电池SOC估计时可以有效地抑制粗大误差的影响。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态估计 粒子滤波 粗大误差
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一种求解TSP问题的改进鸟群算法 被引量:2
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作者 贺亦甲 符强 +1 位作者 朱俊杰 许炜杰 《计算机时代》 2019年第5期56-60,共5页
针对组合优化的旅行商(Travelling salesman problem, TSP)问题,提出了一种基于改进鸟群算法的求解方法。制定了TSP路径编码方案,并利用鸟群的飞行行为、觅食行为和警惕行为实现TSP路径的优化搜索。同时结合模拟退火算子帮助鸟群在求解... 针对组合优化的旅行商(Travelling salesman problem, TSP)问题,提出了一种基于改进鸟群算法的求解方法。制定了TSP路径编码方案,并利用鸟群的飞行行为、觅食行为和警惕行为实现TSP路径的优化搜索。同时结合模拟退火算子帮助鸟群在求解过程中跳出局部最优区域,并利用2-opt手段处理路径交叉情况,以提高局部搜索精度。最后进行了TSPLIB标准库测试算例的实验仿真,实验结果证明,与同类算法相比,改进鸟群算法具有更好的寻优能力。 展开更多
关键词 TSP问题 鸟群算法 模拟退火算子 2-opt
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基于聚类集成的蚁群算法求解大规模TSP问题 被引量:8
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作者 叶家琪 符强 +1 位作者 贺亦甲 叶浩 《计算机与现代化》 2020年第2期31-35,共5页
ACA(Ant Colony Algorithm)是一种可以有效求解组合优化的TSP(Travelling Salesman Problem)问题的方法。然而,当TSP问题的规模较大时,该算法的求解性能将会明显减弱。本文针对大规模TSP问题提出一种基于聚类集成的蚁群算法IAPACA(Impro... ACA(Ant Colony Algorithm)是一种可以有效求解组合优化的TSP(Travelling Salesman Problem)问题的方法。然而,当TSP问题的规模较大时,该算法的求解性能将会明显减弱。本文针对大规模TSP问题提出一种基于聚类集成的蚁群算法IAPACA(Improved AP Ant Colony Algorithm)的求解方法。利用AP(Affinity Propagation)聚类对大规模旅行商问题进行处理,将大规模旅行商问题分为若干子问题,并对每个子问题用蚁群算法进行寻优。然后用改进的集成方案对子问题进行组合,得到问题的结果。最后进行TSPLIB标准库测试算例的实验仿真,实验结果表明,基于聚类集成的蚁群算法具有更好的求解效果。 展开更多
关键词 大规模TSP问题 蚁群算法 AP聚类 集成方案 求解质量
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