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weixin_39820535 2019-08-27 02:00:23
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黑鹰优化算法IBlack eagle optimizer
本期介绍了基于黑鹰的生物行为的一种新智能优化算法——黑鹰优化优化算法(Black Eagle Optimizer, BEO)。BEO算法结合了黑鹰的生物规律和数学变换来指导粒子的搜索行为。该算法具有独特的算法结构和新颖的迭代方法，具有较强的自适应优化能力。该成果于2024年6月发表在SCI期刊Cluster Computing。
多旋翼物流无人机节能轨迹规划（Python代码实现）
多旋翼物流无人机节能轨迹规划（Python代码实现）内容概要：本文围绕“多旋翼物流无人机节能轨迹规划”展开，基于Python代码实现，旨在通过优化飞行路径降低能耗，提升物流效率。文中结合实际应用场景，构建无人机飞行轨迹的数学模型，并采用智能优化算法进行求解，重点考虑了飞行距离、高度变化、风阻等因素对能耗的影响，从而实现节能目标。该研究属于无人机应用技术与路径规划技术的交叉领域，具备较强的工程实践价值。; 适合人群：具备Python编程基础，对无人机控制、路径规划或物流自动化感兴趣的科研人员及工程技术人员，尤其适合从事智能优化、自动化配送等领域研究的研究生与初级开发者。; 使用场景及目标：①应用于城市物流配送、山区物资投送等实际场景中，优化无人机飞行路线以减少能源消耗；②为无人机路径规划教学与科研提供可复现的代码实例，帮助理解轨迹优化算法的设计与实现过程。; 阅读建议：建议读者结合文中Python代码进行实践操作，深入理解算法逻辑与参数设置，同时可尝试引入更多现实约束（如禁飞区、动态障碍物）以进一步提升模型实用性。
风光储与电解制氢系统仿真模型（光伏耦合PEM制氢）（Simulink仿真实现）
风光储与电解制氢系统仿真模型（光伏耦合PEM制氢）（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了风光储与电解制氢系统仿真模型，重点围绕光伏耦合质子交换膜（PEM）电解水制氢系统，利用Simulink平台构建完整的系统仿真模型。该模型整合了风能、太阳能发电、储能系统与PEM电解槽，实现可再生能源的高效利用与绿氢生产。文档涵盖系统整体架构设计、各模块建模方法（包括光伏发电、最大功率点跟踪MPPT、储能控制、电解槽动态响应等），并探讨了能量管理策略与系统协调控制逻辑，旨在为绿色氢能系统的科研与工程应用提供仿真支持和技术参考。; 适合人群：具备一定电力系统、可再生能源或氢能技术背景的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展风光储一体化系统与电解制氢耦合的仿真研究；②优化可再生能源制氢系统的能量管理策略；③支撑相关课题的科研建模、论文复现与项目开发。; 阅读建议：建议结合文中提到的MATLAB/Simulink工具进行实操演练，重点关注各子系统接口设计与控制逻辑实现，同时参考提供的网盘资源补充学习材料，提升仿真实践能力。
车间调度基于麻雀优化算法的车间调度（Matlab代码实现）
车间调度基于麻雀优化算法的车间调度（Matlab代码实现）
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