【摘要】：元啟發(fā)式算法適用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問題,并且已經(jīng)成為優(yōu)化領(lǐng)域不可或缺的一部分。而蝙蝠算法作為Xin-She Yang教授最新提出的一種元啟發(fā)式優(yōu)化算法,因其魯棒性強(qiáng)、參數(shù)簡單、潛在分布性以及易于實(shí)現(xiàn)和控制等優(yōu)點(diǎn),已被國內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用。但是,同很多元啟發(fā)式算法一樣,蝙蝠算法本身也存在著容易陷入局部極值、算法執(zhí)行后期尋優(yōu)精度不足、收斂速度不夠等問題。在算法迭代前期,由于前一代蝙蝠個(gè)體移動(dòng)速度以1倍的速率更新,導(dǎo)致蝙蝠早期搜索速度慢,無法快速遍歷整個(gè)搜索空間。而在算法后期,蝙蝠朝著一個(gè)位置移動(dòng),出現(xiàn)種群聚集現(xiàn)象,導(dǎo)致算法后期收斂速度慢,容易陷入局部陷阱。因此,為了顯著改善上述問題,本論文針對基本蝙蝠算法提出了一種動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重和頻率空間的蝙蝠算法(DAWFBA),并討論了改進(jìn)的蝙蝠算法在超級電容器模型參數(shù)求解領(lǐng)域的有效性。(1)動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重和頻率空間的蝙蝠算法從兩個(gè)方面對基本蝙蝠算法進(jìn)行改進(jìn)。首先,在蝙蝠算法中引入慣性權(quán)重的概念,非線性地調(diào)整蝙蝠個(gè)體的搜尋速度。在迭代初期,使慣性權(quán)重取較大值,及時(shí)跳出局部最優(yōu),進(jìn)行全局尋優(yōu);在迭代后期取較小值,提高局部尋優(yōu)精度。同時(shí)添加隨機(jī)均勻分布因子,增強(qiáng)算法尋優(yōu)的多樣性,使算法具有一定的靈活性和自適應(yīng)性。其次,引入Beta分布的脈沖頻率更新策略。通過比較Beta概率密度曲線,選擇合適的α、β參數(shù),使得算法在蝙蝠迭代過程中可以獲得更詳細(xì)的信息,有效提高搜索精度。通過上述兩種改進(jìn)策略,不僅擴(kuò)大了蝙蝠種群的搜索空間,兼顧了全局搜索與局部搜索,而且使算法在迭代過程中既保持了穩(wěn)定性又具有了一定的自適應(yīng)性。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的蝙蝠算法在求解精度和收斂速度方面均表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。(2)超級電容器作為一種高功率型儲能設(shè)備,一定程度上解決了電力系統(tǒng)供不應(yīng)求、環(huán)境污染嚴(yán)重等問題。但是,超級電容器也體現(xiàn)出能量密度低,單體電壓低,端電壓波動(dòng)范圍大,以及其內(nèi)部構(gòu)造易受外部環(huán)境影響等問題。因此,為了支持無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的電源管理系統(tǒng),需要在線更新超級電容器的模型參數(shù)值,以準(zhǔn)確捕獲其終端行為并提高系統(tǒng)可靠性。然而,大多數(shù)參數(shù)求解方法需要大量的實(shí)驗(yàn),這些方法的準(zhǔn)確性不是很高。因此,為了準(zhǔn)確預(yù)測超級電容器模型的終端行為,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性地電源管理,在本論文中提出了一種基于DAWFBA算法的超級電容器模型參數(shù)求解方法,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的模型參數(shù)求解方法具有較高的可行性和穩(wěn)定性。論文結(jié)合蝙蝠算法存在的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重和頻率空間的蝙蝠算法,并將其應(yīng)用在超級電容器模型參數(shù)求解中,仿真效果顯著,可以準(zhǔn)確預(yù)測超級電容器終端行為并提高系統(tǒng)可靠性,可以適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的電源管理領(lǐng)域。
【圖文】：

第 2 章 蝙蝠算法概述。事實(shí)上，這種自然回聲定位系統(tǒng)是非常高效的，以至于人類技術(shù)方面的一些進(jìn)步，也來自于科研人員對于蝙蝠的回聲定位。不僅如此，科研人員對于蝙蝠密集的群體生活方式，可以避能力展開調(diào)查研究，推動(dòng)了無人機(jī)和其他無人機(jī)系統(tǒng)防撞技法也是在蝙蝠利用回聲定位捕捉獵物的基礎(chǔ)上提出的，，應(yīng)用在域，用于搜索全局最佳方案。

13圖 2.2 蝙蝠算法流程圖2.4 本章小結(jié)本章詳細(xì)研究了蝙蝠利用回聲定位捕獲獵物的行為特征。蝙蝠算法是一種基于群體的算法，通過模擬蝙蝠狩獵獵物時(shí)蝙蝠回聲的主要特性，使用脈沖調(diào)諧，根據(jù)位置矢量不斷調(diào)整蝙蝠自身的移動(dòng)速度和移動(dòng)方向，最終成功找到最優(yōu)蝙蝠個(gè)體。隨后論文給出了蝙蝠算法的基本原理、核心公式以及各個(gè)參數(shù)的不同意義。最后闡述了算法的基本尋優(yōu)流程以及算法的流程圖。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM53;TP18

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