9、基于物种人工蜂群算法的多目标检测应用研究

基于物种人工蜂群算法的多目标检测应用研究

1. 物种人工蜂群算法在多圆检测中的应用

1.1 测试实验

为验证 SABC 在圆检测中的性能,使用了两张随机分布圆的测试图像进行实验。具体操作如下:
- 定义个体距离 :将物种中两个个体的距离定义为两个个体中心之间的距离。
- 设置物种半径 :已知每张测试图像中的圆数量和圆之间的距离,将物种半径 $\gamma_s$ 设置为小于最近两个圆之间的距离。
- 设置算法参数
- 种群大小为 500。
- 两张图像的物种半径分别为 170 和 100。
- SPSO 的惯性权重在 0.2 到 0.9 之间调整,加速度系数设置为 2。
- SGA 的交叉概率为 0.75,变异概率为 0.1。
- 运行算法 :每个算法独立运行 50 次。

实验结果如下表所示:
| Image | Method | Average time(s) | PC (A. v and S. d) | Success ratea (%) | $(\Delta x, \Delta y)/\Delta r$ |
| — | — | — | — | — | — |
| Fig. 3.7A | SGA | 3.2966 | 0.9120 ± 0.0503 | 88 | (0.32,0.68)/0.46 |
| | SPSO | 2.6328 | 0.9285 ± 0.0363 | 90 | (0.22, 0.

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更不确定性因素进行深化研究
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