基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型 被引量：2

1

作者 付华 訾海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期317-321,共5页

针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性... 针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性系统。通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于ASGSO-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型。利用矿井监测到的各项历史数据进行实验,结果表明,该模型的预测均方根误差为0.103 4,平均相对变动值为0.000 387。相比于其他工程常用的预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力。 展开更多

关键词 绝对瓦斯涌出量 非线性系统 预测模型 自适应步长萤火虫群优化 ELMAN神经网络 动态反馈

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采用小波包ASGSO-RBF的采煤机滚动轴承故障诊断 被引量：1

2

作者 谢国民 张俊男 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第7期701-704,共4页

针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器... 针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器输出的信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法对小波包分解进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练ASGSO-RBF神经网络,建立诊断模型.实验结果表明:所建模型的故障辨识正确率达到95.8%以上,相较于其他算法模型具有更低的误报率和漏报率,诊断精度及诊断效率更高. 展开更多

关键词 采煤机滚动轴承 故障诊断模型 小波包 RBF神经网络 自适应步长萤火虫算法

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基于改进分数阶粒子群算法的多无人车取送货任务调度方法

3

作者 陈玉全 冯丽曼 +2 位作者 孙克璇 张楠杰 王冰 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期109-118,共10页

针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order... 针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order particle swarm optimization,IFOPSO)。通过在粒子群算法(PSO)中引入分数阶列维随机步长,提高PSO的全局搜索能力,进一步设计列维阶次的自适应调整机制,提高IFOPSO的收敛精度和寻优性能。基于10个基准函数的对比实验结果表明,提出的IFOPSO算法在收敛速度、精度以及全局搜索能力等方面,相较于现有算法表现出显著优势。最后将IFOPSO算法应用于多无人车任务分配问题的求解中,并与传统PSO、改进PSO和分数阶PSO算法进行对比实验,结果表明该算法能够有效降低调度成本,并快速找到合理的取送货方案。 展开更多

关键词 农产品运输 任务分配 多车协同 分数阶粒子群算法 列维随机步长 自适应列维阶次

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多策略改进的被囊群算法在入侵检测中的应用 被引量：4

4

作者 汪杰 汪祖民 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期684-690,共7页

针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策... 针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策略增强个体的路径扰动帮助算法更好跳出局部最优解。仿真结果表明,改进后优化算法收敛速度更快,更加稳定,寻优精度更高,在XGBoost上的应用相较于其它机器学习算法,取得了更好的检测结果,有效提高了网络入侵检测的性能。 展开更多

关键词 被囊群算法 混沌映射 自适应步长 莱维飞行 参数寻优 机器学习 入侵检测

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自适应步长萤火虫优化算法 被引量：58

5

作者 欧阳喆 周永权 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1804-1807,共4页

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算... 针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。 展开更多

关键词 多峰函数 萤火虫优化算法 自适应 步长 萤光因子

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一种改进的变步长萤火虫优化算法 被引量：14

6

作者 郁书好 杨善林 苏守宝 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第6期1396-1400,共5页

萤火虫优化算法(Glowworm swarm optimization,GSO)是最近新出现的群智能优化方法.针对基本萤火虫算法在求解复杂函数全局最优值时,存在着求解精度较低、容易陷入局部最优和收敛速度较慢等问题,经过深入分析得知原有算法中采用固定步长... 萤火虫优化算法(Glowworm swarm optimization,GSO)是最近新出现的群智能优化方法.针对基本萤火虫算法在求解复杂函数全局最优值时,存在着求解精度较低、容易陷入局部最优和收敛速度较慢等问题,经过深入分析得知原有算法中采用固定步长是导致这些问题的主要原因,提出一种改进的变步长萤火虫优化算法.该算法中步长随着迭代次数的增加而呈曲线递减,这样在迭代开始时由于步长较大,群体可保持较高的全局搜索能力;随着迭代进行步长逐步递减,从而能提高群体的局部搜索能力.最后通过6个标准测试函数的仿真实验,表明了该算法操作简单,在求解精度和收敛速度上都要优于基本萤火虫优化算法. 展开更多

关键词 萤火虫算法 变步长 函数优化 进化计算

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基于改进萤火虫优化算法的多阈值彩色图像分割 被引量：17

7

作者 毛肖 和丽芳 王庆平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期206-211,共6页

为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略... 为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略,提出了一种改进的萤火虫优化(IGSO)算法。IGSO算法根据步长和萤火虫的移动方向对萤火虫算法收敛性的影响,在萤火虫移动过程中引入全局信息,采用随着迭代次数和搜索空间维数自适应变化步长的策略,来提高收敛性能。实验结果表明,该方法能够较好地对彩色图像进行分割,其性能优于基本的萤火虫优化(GSO)算法、改进的量子行为粒子群优化算法(CQPSO)和改进的细菌觅食算法(MBF)。 展开更多

关键词 萤火虫优化算法 彩色图像分割 自适应步长 全局信息

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变步长自适应的改进人工鱼群算法 被引量：45

8

作者 朱旭辉 倪志伟 程美英 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第2期210-216,246,共8页

针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度慢及结果精度不高等问题,通过改进鱼群算法中觅食行为及自适应调整人工鱼步长,提出了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法。证明了该算法的全局收敛性,从而增加了其理论基... 针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度慢及结果精度不高等问题,通过改进鱼群算法中觅食行为及自适应调整人工鱼步长,提出了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法。证明了该算法的全局收敛性,从而增加了其理论基础。最后,10个标准函数测试结果表明,改进后的人工鱼群算法在跳出局部最优、收敛速度、精度和稳定性方面都优于原鱼群算法和萤火虫算法,在结果精度和稳定性方面优于文献[9,23,24]的方法。 展开更多

关键词 人工鱼群算法 变步长 自适应步长 全局收敛 函数优化

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基于改进的萤火虫算法的PID控制器参数寻优 被引量：14

9

作者 李恒 郭星 李炜 《计算机应用与软件》 2017年第7期227-230,共4页

PID控制器的参数寻优是当代反馈控制系统设计的核心内容。PID控制器参数寻优意味着在三个参数空间域中寻找最优解,使得控制系统的性能达到最佳。为更好地对PID控制器的参数整定,引入自适应变步长策略的群智能萤火虫算法。利用MATLAB进... PID控制器的参数寻优是当代反馈控制系统设计的核心内容。PID控制器参数寻优意味着在三个参数空间域中寻找最优解,使得控制系统的性能达到最佳。为更好地对PID控制器的参数整定,引入自适应变步长策略的群智能萤火虫算法。利用MATLAB进行仿真实验,与粒子群(PSO)算法和经典的Z-N参数整定方法进行比较。实验表明,所提算法精度高、原理简单,可高效整定PID控制器参数。 展开更多

关键词 萤火虫算法 自适应步长 PID 控制器 粒子群算法

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变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法 被引量：13

10

作者 黄正新 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期43-47,共5页

针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或... 针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。 展开更多

关键词 多模态函数优化 萤火虫群优化(GSO) 自适应 变步长萤火虫群优化(CSGSO) 多峰函数

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基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化 被引量：6

11

作者 黄宇达 王迤冉 牛四杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期147-153,共7页

针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、... 针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解;运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略,并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新,加快了算法前期收敛速度,减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明,优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性,同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。 展开更多

关键词 萤火虫群优化 Chebyshev混沌映射 优化 混沌扰动 动态步长 自适应搜索

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一种改进的自适应步长的人工萤火虫算法 被引量：10

12

作者 唐少虎 刘小明 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期470-475,共6页

在基本的人工萤火虫算法(GSO)中,萤火虫的固定移动步长导致算法容易陷入局部最优并可能出现函数适应值的震荡现象。在一些自适应步长的人工萤火虫算法(A-GSO)中,算法迭代过程中会出现一些萤火虫的邻域集合为空集的现象,这将导致算法收... 在基本的人工萤火虫算法(GSO)中,萤火虫的固定移动步长导致算法容易陷入局部最优并可能出现函数适应值的震荡现象。在一些自适应步长的人工萤火虫算法(A-GSO)中,算法迭代过程中会出现一些萤火虫的邻域集合为空集的现象,这将导致算法收敛速度降低并陷入局部最优值。为此,设计了改进的自适应步长的人工萤火虫算法(FA-GSO),改进的算法针对邻域无同伴的萤火虫引入觅食行为寻找优化方向并自适应调整移动步长,进一步提高求解精度和稳定性,并给出了算法的收敛性分析,结合GSO、A-GSO 2种算法对多个标准测试函数进行寻优并提取相关指标。通过指标对照,验证了FA-GSO算法的有效性,表明算法可以改善函数寻优的精度并提高迭代速度。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 自适应步长 觅食行为 全局收敛性

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基于人工鱼群算法的自适应随机共振方法研究 被引量：19

13

作者 孔德阳 彭华 马金全 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1864-1872,共9页

随机共振为微弱通信信号的检测提供了新途径.本文提出一种基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法,重点研究基于随机共振的微弱周期信号检测技术,将人工鱼群算法和归一化处理结合增强随机共振,适当添加噪声并设定自适应步长策略及迭代... 随机共振为微弱通信信号的检测提供了新途径.本文提出一种基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法,重点研究基于随机共振的微弱周期信号检测技术,将人工鱼群算法和归一化处理结合增强随机共振,适当添加噪声并设定自适应步长策略及迭代停止条件.理论分析和仿真结果表明,对比传统群智能算法处理随机共振其在算法适应性及稳定性、最佳共振精确度、寻优收敛速度、精度方面有明显提升,并为信噪比增益带来3-5d B的提升,运算时间复杂度降低逾70%. 展开更多

关键词 随机共振 人工鱼群算法 归一化处理 自适应步长

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基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法 被引量：14

14

作者 杜晓昕 张剑飞 孙明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1922-1925,1972,共5页

针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异... 针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异来增强种群的多样性,限制算法陷入局部最优;定义了变异控制因子对变异的运行进行控制,结合历史状态信息给出了自适应t分布混合变异描述。该变异方法能使算法同时提高全局探索能力和局部开发能力。通过典型函数算例和实际应用算例实验结果表明,该算法是可行有效的,比传统算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 自适应t分布变异 最优调教变异 变异控制因子 全局探索能力 局部开发能力

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一种改进的变步长自适应GSO算法 被引量：13

15

作者 黄凯 周永权 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期185-187,193,共4页

基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在... 基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解。运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与GSO算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高。 展开更多

关键词 全局优化 局部最优 萤火虫群优化算法 自适应

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基于自适应步长萤火虫-多重信号分类算法的低空目标波达方向估计 被引量：3

16

作者 周豪 胡国平 汪云 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2015年第3期309-316,共8页

该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法。该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径... 该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法。该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径信号的完全解相干和满秩相关矩阵的构造,利用自适应步长萤火虫算法实现谱峰搜索和目标角度估计。仿真结果表明,新方法能够在无孔径损失的情况下较好克服低空多径效应影响,快速、精确地估计目标波达方向。 展开更多

关键词 多重信号分类算法 解相干 自适应步长萤火虫算法

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基于IGSO优化LM网络的变压器故障诊断方法 被引量：5

17

作者 黄新波 宋桐 +1 位作者 王娅娜 李文君子 《中国电力》 CSCD 北大核心 2014年第9期60-65,共6页

针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表... 针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表神经网络的权值和阈值、LM网络的均方误差函数作为萤火虫个体的适应度函数,利用改进萤火虫算法迭代寻优得到LM网络的最优权值和阈值。同时,运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,不仅有利于去除冗余信息,并且克服了编码边界区间过于绝对的缺点。然后,建立基于自适应搜索萤火虫算法优化的神经网络模型,并将典型变压器故障数据代入仿真,通过与贝叶斯正则化神经网络模型以及粒子群模型的仿真结果对比,表明该方法具有较好的分类效果,准确率达到88.57%。 展开更多

关键词 电力系统 故障诊断 自适应搜索 萤火虫算法 模糊理论 改进神经网络 贝叶斯正则化 粒子群

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自适应随机共振在微弱信号检测中的应用 被引量：3

18

作者 杨宁 张培林 +1 位作者 马乔 王江涛 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期798-802,共5页

在变步长随机共振原理的基础上,提出一种自适应随机共振微弱信号检测技术。该技术以粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)作为优化算法,利用随机共振系统输出信号的奇异熵合理构造适应度函数,同时外加可控信号,以更好地激励出... 在变步长随机共振原理的基础上,提出一种自适应随机共振微弱信号检测技术。该技术以粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)作为优化算法,利用随机共振系统输出信号的奇异熵合理构造适应度函数,同时外加可控信号,以更好地激励出随机共振现象。该技术实现了随机共振系统结构参数、外加信号强度以及算法数值计算步长的自适应选取,能够最优地检测出大参数条件下信号中的微弱周期成分。仿真信号和滚动轴承故障信号的应用表明,该方法在短数据条件下可以取得较好的检测结果,具有良好的工程应用前景。 展开更多

关键词 自适应随机共振 奇异熵 粒子群算法 变步长随机共振 弱信号检测

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基于BCABC-SVM的边坡稳定性预测 被引量：7

19

作者 胡军 王凯凯 董建华 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2016年第2期222-227,共6页

为了准确地对边坡稳定性进行预测,采用支持向量机(SVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系.针对支持向量机参数对预测效果的影响,采用基于细菌趋化的蜂群算法(BCABC)对其进行优化选择,提出了边坡稳定性预测的细菌趋化的蜂群优化... 为了准确地对边坡稳定性进行预测,采用支持向量机(SVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系.针对支持向量机参数对预测效果的影响,采用基于细菌趋化的蜂群算法(BCABC)对其进行优化选择,提出了边坡稳定性预测的细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型.运用该方法对边坡实例进行预测,预测结果与边坡稳定性实际状态相吻合,结果表明,基于细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型在边坡稳定性评价中具有一定的可靠性和有效性. 展开更多

关键词 边坡稳定 蜂群算法 细菌趋化 微粒群算法 自适应移动步长 支持向量机 参数选择 归一化处理

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混沌变步长萤火虫优化的随机共振微弱信号检测 被引量：3

20

作者 行鸿彦 韩杰 刘刚 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期64-70,共7页

针对传统随机共振只能完成单参数寻优及寻优能力差的问题,提出了混沌变步长萤火虫优化的随机共振微弱信号检测方法。该方法选用二阶Duffing振子随机共振系统作为研究对象,将随机共振问题转化为系统的多参数同步寻优问题,利用追尾行为的... 针对传统随机共振只能完成单参数寻优及寻优能力差的问题,提出了混沌变步长萤火虫优化的随机共振微弱信号检测方法。该方法选用二阶Duffing振子随机共振系统作为研究对象,将随机共振问题转化为系统的多参数同步寻优问题,利用追尾行为的混沌变步长萤火虫优化算法寻找系统的最优参数,实现随机共振,检测出强噪声背景下的微弱周期信号。仿真结果表明,随着输入信号的信噪比越低,混沌变步长萤火虫优化算法寻优结果越好;在寻优结果上,混沌变步长萤火虫优化算法的随机共振明显优于量子粒子群优化算法,主要表现为输出信噪比提高了5.70 dB,相对于原始信号,信噪比提高了28.76 dB。 展开更多

关键词 随机共振 变步长操作 追尾行为 萤火虫优化 多参数寻优 微弱信号检测

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