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基于遗传模拟退火算法的室内照明节能控制方法研究
文献摘要：
目前的节能照明控制算法仍有陷入局部最优的问题.为了寻求全局最优解,提高室内照明的节能效果,设计一种遗传模拟退火算法对照明系统的控制参数进行优化求解.该算法通过在遗传操作后对优秀个体进行模拟退火处理,增强了算法的局部搜索能力.根据迭代的次数和种群的适应度对遗传概率进行自适应调节,使得算法在前期丰富种群多样性,避免算法"早熟".提出基于人工神经网络的照度模型来计算室内照度分布,对照明舒适度进行评估,为构造优化算法的适应函数提供了依据.通过仿真实验,在本文介绍的照明场景应用遗传模拟退火算法,并与传统粒子群算法和遗传算法进行比较,其照明节能性能分别高出5.30％和13.61％.
文献关键词：
节能照明;径向基函数神经网络;遗传算法;模拟退火算法
中图分类号：
作者姓名：
郭敬;张玉杰
作者机构：
陕西科技大学 电气与控制工程学院,陕西 西安 710021
文献出处：
引用格式：
[1]郭敬;张玉杰-.基于遗传模拟退火算法的室内照明节能控制方法研究)[J].应用光学,2022(05):879-885
A类：
B类：
遗传模拟退火算法,室内照明,照明节能,节能控制方法,控制方法研究,节能照明,照明控制,控制算法,局部最优,求全,全局最优解,节能效果,照明系统,控制参数,优化求解,遗传操作,优秀个体,退火处理,局部搜索,搜索能力,适应度,自适应调节,种群多样性,早熟,人工神经网络,照度,构造优化,场景应用,粒子群算法,节能性能,径向基函数神经网络
AB值：
0.35134
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