一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置的方法，包括以下步骤：(1)依照供电路段功率覆盖率构建了多目标模型，将供电路径配置问题转化为组合优化的数学模型；(2)基于混合整数、0‑1编码的染色体编码方式；(3)根据实际情况随机初始化一组符合特定经验要求的种群，作为自适应遗传算法迭代运算的初始种群；(4)采用自适应遗传算法根据迭代进度自适应调整两个子目标函数权重值，求解目标函数较优解。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置方法
本专利技术涉及一种无线供电路径配置方法，具体涉及一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置方法，同时包括对供电路径功率覆盖率的简化数学建模过程。
技术介绍
工业自动化运输车的应用掌握了自动化物料运输的命脉，随着智能制造转型进程的推进，工业自动化运输车将成为现代工厂的标配，对工业自动化运输车的需求也会越来越大。现如今工业自动化运输车的充电方式主要是离线式充电和定时更换电池等方式，存在充电不安全，充电效率低，会影响工作效率，以及增加不必要的维护成本等问题。无线供电方法应用在工业自动化运输车中将有效地解决以上问题。无线供电技术在动力系统供电中的应用也越来越多，主要有长导轨式和连续分段式，然而长导轨式动态充电方式会产生较大的电磁泄露，会极大降低充电效率。还有不论长导轨式还是分段式动态充电，随着工业自动化运输车运行总功率的提升，供电系统的成本也将大幅上涨。供电路径分布式配置问题是一种典型的配置问题，随着总路径长度的增加和系统总功率的提升，配置问题的优化目标主要是使用最少的供电路径配置来满足系统总功率。此类问题属于NP-Hard问题，一般都采用启发式算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述方法包括：(1)依照供电路段功率覆盖率构建了多目标数学模型，将供电路径配置问题转化为组合优化的数学模型；(2)根据实际情况随机初始化一组符合特定经验要求的种群，作为自适应遗传算法迭代运算的初始种群；(3)基于混合整数、0‑1编码的染色体编码方式对初始种群进行编码；(4)采用自适应遗传算法根据迭代进度自适应调整两个子目标函数权重值，求解目标函数较优解。

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述方法包括：(1)依照供电路段功率覆盖率构建了多目标数学模型，将供电路径配置问题转化为组合优化的数学模型；(2)根据实际情况随机初始化一组符合特定经验要求的种群，作为自适应遗传算法迭代运算的初始种群；(3)基于混合整数、0-1编码的染色体编码方式对初始种群进行编码；(4)采用自适应遗传算法根据迭代进度自适应调整两个子目标函数权重值，求解目标函数较优解。2.根据权利要求1所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括：(11)为实现更好的供电路径配置，确定多目标优化问题的两个子目标分别为总路径功率完全覆盖率和整体系统经济效益；(12)确定系统各项已知参数，包括：总路径长度、运输车的运行功率PA、类型为S的供电路段的供电功率PS、类型为S的供电路段的经济成本es，根据已知项建立简化的功率覆盖模型；(13)根据模型，建立简化的经济效益模型：式中，N为路径总长度L分割后小路段的总数，i为小路段编号，s为供电路段类型编号，es为类型为s的供电路段的经济效益值，Mis表示在第i段小路段上铺设了类型为s的供电路段；(14)采用加权法将上述两个优化目标构造为一个整体木匾评价函数，用于遗传算法计算最优值。3.根据权利要求2所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(12)具体包括：(121)设供电路径系统总长度为L，将总长度L离散分割成N个长度为1的小路段。(122)类型为S的供电路段的功率覆盖距离RS可按如下公式计算：RS＝PS/PA；(123)假设在位置Lis铺设S类型的供电路段Mis，任意离散分割后的小路段(Lj)与供电路段的距离可用表示如下式...

【专利技术属性】
技术研发人员：李天童，宁平凡，牛萍娟，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：天津,12