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申请/专利权人：山东工商学院
摘要：本发明属于充电控制技术领域，具体涉及一种基于GSOM改进人工蜂群的快速充电控制策略，获取策略包括以下步骤：对于三段式充电的三个充电阶段分别建立电压集合和容量集合；建立包含观察蜂、侦察蜂和采蜜蜂的充电蜂群系统，迭代搜索各个充电阶段的最优蜜源信息，即为充电电压和电池容量混合变化率的最优解；建立包含竞争层、神经元聚集层、动态调整层和传递层的GSOM动态拓扑模型；形成初始种群，在充电蜂群系统的迭代搜索过程中，动态调整蜜蜂个体的位置和行为，最终获取各个充电阶段的最优蜜源信息，实现快速充电控制策略。本发明可以适应复杂的多机器人系统，稳定性更强，有效提升了多智能体协同智能装车机器人系统的充电性能。
主权项：1.一种基于GSOM改进人工蜂群的快速充电控制策略，其特征在于，获取策略包括以下步骤：S1、对于三段式充电的三个充电阶段，分别建立电压集合和容量集合，其中三个充电阶段为恒流充电阶段、恒压充电阶段和涓流充电阶段；S2、建立包含观察蜂、侦察蜂和采蜜蜂的充电蜂群系统，通过充电蜂群系统，迭代搜索各个充电阶段的最优蜜源信息，即为充电电压和电池容量混合变化率的最优解；S3、建立包含竞争层、神经元聚集层、动态调整层和传递层的GSOM动态拓扑模型；S4、依据GSOM动态拓扑模型，初始化充电蜂群系统中的蜜蜂个体，形成初始种群，在充电蜂群系统的迭代搜索过程中，通过GSOM动态拓扑模型动态调整蜜蜂个体的位置和行为，当某个蜜蜂个体无法有效搜索最优蜜源信息时，调整其搜索策略，增加搜索范围，最终获取各个充电阶段的最优蜜源信息，以此建立起快速充电控制系统，实现快速充电控制策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东工商学院 一种基于GSOM改进人工蜂群的快速充电控制策略
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