在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量，建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比， FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力，同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后，再根据各目标的重要程度，用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例，验证算法的有效性和可行性。
上传时间： 2019-11-11
上传用户：Dr.赵劲帅
蚁群算法基本模型STEP1（外循环）若满足算法停止规则，停止计算，输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目，表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止，K是给定的整数，表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值，当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时，算法终止否则使蚂蚁s（1≤s≤m）从起点出发，用L（S）表示蚂蚁S行走的城市集合，初始L（s）为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率，并按此概率实现一步移动，依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定：信息素值、可见度（即先验值）。信息素的更新有2种方式：挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”（有蚂蚁走过）的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题（1，2，…，n）表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明：ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力，具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面，与遗传算法、模拟退火算法等算法比较，ACA仍是最好的解决方法之一。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
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六部十层电梯集群控制系统的设计与仿真 电梯控制系统可针对用户操作做出相应反应，达到运输人员和货物的目的。多部多层电梯集群控制系统在保有个各电梯独立功能的前提下，对各种情况下的呼叫予以最优处理，更加完善的集群控制系统将对多部多层电梯的运送效率有很大的提升。本文综合考虑多部电梯调度的稳定及高效的要求，在S7-1200 PLC上开发设计了一种六部十层电梯集群控制系统，并在电梯仿真平台（Elevator Simulation）中进行仿真。通过仿真表明，该电梯集群控制系统能实现稳定、高效的电梯调度，有较高的实用价值。
标签： 电梯集群控制系统
上传时间： 2022-07-10
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本软件是一款MDI风格的串口调试工具，支持多个串口互调。本次发布的软件为免费版。在串口操作窗口，可以进行单条数据的收发调试。为了方便大量数据调试，软件还提供了可视数据调试功能，一个可视数据文件最多为16条数据，可以自己建立多个可视数据文件。可视数据文件发送必须有打开的串口，方能进行发送操作。本软件中的程序调试功能免费版不提供，本功能目前尚在开发中，将提供中国人风格的编程风格以及各种强大的扩充功能，以帮助开发者完成控制逻辑的测试与模拟控制的调试。 本版本仍为贝塔测试版本，欢迎广大用户提供宝贵的使用意见，我将竭力做好此软件，以为调试者做更高的服务。 本软件由MS VS2017编译，在WIN10操作系统下测试打包。言下之意是，本软件仅支持WIN10操作系统，对于其他操作系统不做保证。 [版本历史][版本历史] 1.0.0.0：纯净基本免费版，2019-2-14于21ic网站发布：http://dl.21ic.com/download/ycjcom-285907.html 1.1.0.0：广告免费版，2019-3-15于21ic网站发布：http://dl.21ic.com/download/ycjcom1-288678.html 1.1.0.1：广告植入测试移除版，2019-3-22于网友群临时提供测试使用。 1.2.0.0：广告位置重新安排版，2019-3-26于21ic网站发布。 http://dl.21ic.com/download/ycjcom1-290026.html 1.2.0.1：修改串口打开按钮只能打开9600波特率的错误，2019-3-27于21ic网站发布。 http://dl.21ic.com/download/ycjcom1-290128.html
上传时间： 2022-07-25
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实时控制与智能仪表 多微机系统的通信技术
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多传感器技术及其应用
标签： 多传感器
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