An energy optimal thrust allocation method for the marine dynamic positioning system based on adaptive hybrid artificial bee colony algorithm

Wu Defeng; Ren Fengkun; Zhang Weidong

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An energy optimal thrust allocation method for the marine dynamic positioning system based on adaptive hybrid artificial bee colony algorithm

机译：基于自适应混合人工蜂群算法的海洋动力定位系统能量最优推力分配方法

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Thrust allocation (TA) is an important part in dynamic positioning systems (DPS). The function of TA is to allocate the thrust and angle of each thruster so that the desired force and moment can be achieved. Based on our previous work, an adaptive hybrid artificial bee colony algorithm with chaotic search (AHABCC) is proposed in this study. This algorithm introduced a mutation operator from differential evolution (DE) and the social cognitive part of particle swarm optimization (PSO) to the honeybee and chaotic search strategies to scouts searching. The proportion of each search strategy selected is dynamically adjusted to achieve the optimization. Therefore, the AHABCC can automatically switch the search strategy for different bee colonies. The optimal search of AHABCC is faster compared to HABCC, and the probability of obtaining optimal results and avoiding local optimums is significantly increased. In addition, the power consumption of AHABCC is less than that of HABCC. The effectiveness of the AHABCC algorithm is demonstrated using simulations. (C) 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved.

机译：推力分配（TA）是动态定位系统（DPS）的重要组成部分。 TA的功能是分配每个推进器的推力和角度，以便可以实现所需的力和力矩。在我们之前的工作的基础上，提出了一种具有混沌搜索的自适应混合人工蜂群算法（AHABCC）。该算法引入了一个变异算子，从差分进化（DE）和粒子群优化（PSO）的社会认知部分到蜜蜂，从混沌搜索策略到侦察搜索。动态选择每种搜索策略的比例以实现优化。因此，AHABCC可以自动为不同的蜂群切换搜索策略。与HABCC相比，AHABCC的最佳搜索速度更快，并且获得最佳结果和避免局部最优的可能性大大增加。另外，AHABCC的功耗小于HABCC的功耗。通过仿真证明了AHABCC算法的有效性。（C）2016 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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来源
《Ocean Engineering》 |2016年第15期|216-226|共11页
作者
Wu Defeng; Ren Fengkun; Zhang Weidong;
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作者单位

Jimei Univ, Sch Marine Engn, Xiamen 361021, Peoples R China|Fujian Prov Key Lab Naval Architecture & Ocean En, Xiamen 361021, Peoples R China;

Jimei Univ, Sch Marine Engn, Xiamen 361021, Peoples R China|Fujian Prov Key Lab Naval Architecture & Ocean En, Xiamen 361021, Peoples R China;

Shanghai Jiao Tong Univ, Dept Automat, Shanghai 200240, Peoples R China|Minist Educ, Key Lab Syst Control & Informat Proc, Shanghai 200240, Peoples R China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Thrust allocation; Adaptive hybrid artificial bee colony algorithm; Particle swarm optimization; Chaotic search; Differential evolution;

机译：推力分配自适应混合人工蜂群算法粒子群优化混沌搜索差分演化;

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