基于改进遗传算法的光伏板清洁分级任务规划

李翠明; 王宁; 张晨

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基于改进遗传算法的光伏板清洁分级任务规划

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针对利用移动清洁机器人对大面积光伏电站光伏板清洁作业时的任务规划问题,提出分区规划策略.根据风口、光照时长等环境因素对光伏电站采用基于清洁优先级的分级任务规划,利用Hamilton图将太阳能光伏板清洁问题转化为巡回旅行商问题(TSP).针对遗传算法效率低、容易过早收敛的缺点,提出锦标赛选择法与轮盘赌选择法相结合的混合选择算子和基于分段规则的交叉算子的改进遗传算法.采用改进遗传算法规划机器人清洁光伏电站的清洁顺序.实验结果表明,相比于自适应遗传算法,改进遗传算法的求解效率更高、结果更好.

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来源
《上海交通大学学报》 |2021年第9期|1169-1174|共6页
作者
李翠明; 王宁; 张晨;
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作者单位

兰州理工大学机电工程学院;

兰州730050;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;人工智能理论;
关键词
光伏电站; 清洁机器人; 任务规划; 遗传算法; 旅行商问题;

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