3、分布式大规模计量发射机定位与燃料电池组件堆叠优化

分布式大规模计量发射机定位与燃料电池组件堆叠优化

分布式大规模计量发射机定位

在分布式大规模计量中，发射机的定位对于系统的测量精度至关重要。相关算法基于粒子群优化的思想，旨在最小化测量不确定度（MU）。

算法基础与相关变量

算法中的公式 4 基于三个缩放参数 a1、a2 和 b。另外两个变量 pBest 和 gBest 产生群体智能，pBest 保存粒子 s 的最佳解（认知项），gBest 保存所有粒子的最佳解（社会项），“最佳解”指具有最低 MU 的粒子。通过添加第二个社会参数 a3 和变量 lBest 可以改善随机探索和开发的平衡，lBest 提供相邻粒子的信息。
相关公式如下：
- (T = [x, y, z]) （1）
- (sI = [T1, …, TnT])，其中 (i \in [1, nP]) （2）
- (sk + 1i = ski + vk + 1i)，其中 (k \in [1, kmax]) （3）
- (vk + 1i = b \cdot vKi + a1 \cdot U(0, 1) \cdot (pBestki - ski) + a2 \cdot U(0, 1) \cdot (gBestk - ski) + a3 \cdot U(0, 1) \cdot (lBestki - ski)) （4）

适应度函数与惩罚项

为了确定最佳解，适应度函数 F 在每次迭代和所有时间步对粒子进行评估。适应度函数包含目标函数 f 和 m 个惩罚项，以考虑技术约束。惩罚项由惩罚参数 r 和约束违反度量 W 组成。
公式如下：
- (F(sk) = f(sk) +