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基于改进RTAB-Map算法的爬壁机器人导航研究
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作者 覃超 唐东林 +3 位作者 游东潘 丁超 饶胜 何媛媛 《工程设计学报》 北大核心 2025年第1期32-41,共10页
针对爬壁机器人难以对大型石化装备壁面感知和自动化检测等难题,提出了一种改进RTAB-Map(real-time appearance-based mapping,基于外观的实时建图)算法,通过多传感器数据融合实现爬壁机器人定位、建图与导航。首先,搭建了具有壁面吸附... 针对爬壁机器人难以对大型石化装备壁面感知和自动化检测等难题,提出了一种改进RTAB-Map(real-time appearance-based mapping,基于外观的实时建图)算法,通过多传感器数据融合实现爬壁机器人定位、建图与导航。首先,搭建了具有壁面吸附能力的机器人运动底盘,以保证爬壁机器人在壁面灵活稳定运动;其次,针对爬壁机器人在壁面滑移导致的里程计累计误差问题,采用扩展卡尔曼滤波并融合编码器和惯性测量单元的数据,为建图和导航提供精确的里程计信息;再次,基于RTAB-Map算法对深度相机、激光雷达及里程计的数据进行融合,生成二维栅格和三维点云地图,实现对装备壁面的完整描述,并基于融合数据构建了爬壁机器人导航算法的框架;最后,在装备壁面进行了实验验证。结果表明:采用融合里程计算法,能显著减小航向角误差,航向角平均误差为0.78°,相对轮式里程计规划,航向角误差减少了88.94%;改进RTAB-Map算法提高了爬壁机器人在壁面环境下的建图与感知能力,结合路径规划算法,实现了机器人自主导航。研究结果对爬壁机器人自动化检测技术的研究及应用具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 爬壁机器人 RTAB-map(基于外观的实时建图)算法 扩展卡尔曼滤波 多传感器融合 导航
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基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究
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作者 苏世卿 王华锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1584-1594,共11页
现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细... 现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。 展开更多
关键词 齿轮传动 耦合故障 故障诊断准确率 精细复合多尺度散度熵 等距特征映射 遗传算法优化核极限学习机
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S-box:six-dimensional compound hyperchaotic map and artificial bee colony algorithm 被引量:1
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作者 Ye Tian Zhimao Lu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2016年第1期232-241,共10页
Being as unique nonlinear components of block ciphers,substitution boxes(S-boxes) directly affect the security of the cryptographic systems.It is important and difficult to design cryptographically strong S-boxes th... Being as unique nonlinear components of block ciphers,substitution boxes(S-boxes) directly affect the security of the cryptographic systems.It is important and difficult to design cryptographically strong S-boxes that simultaneously meet with multiple cryptographic criteria such as bijection,non-linearity,strict avalanche criterion(SAC),bits independence criterion(BIC),differential probability(DP) and linear probability(LP).To deal with this problem,a chaotic S-box based on the artificial bee colony algorithm(CSABC) is designed.It uses the S-boxes generated by the six-dimensional compound hyperchaotic map as the initial individuals and employs ABC to improve their performance.In addition,it considers the nonlinearity and differential uniformity as the fitness functions.A series of experiments have been conducted to compare multiple cryptographic criteria of this algorithm with other algorithms.Simulation results show that the new algorithm has cryptographically strong S-box while meeting multiple cryptographic criteria. 展开更多
关键词 substitution boxes(S-boxes) multiple cryptographic criteria six-dimensional compound hyperchaotic map artificial bee colony algorithm(ABC).
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基于不同收敛交叉映射算法的土地利用变化对环境热舒适度的时空响应因果分析
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作者 唐立娜 梁枫迪 +6 位作者 颜金珊 何秋琴 王宁 杨晨 张雨辰 郑欣雨 王琳 《生态学报》 北大核心 2025年第12期5619-5636,共18页
城市化不仅导致城市区域气温上升,还会改变城市内部的微气候条件,从而影响人体的热舒适度和身心健康。目前的研究多集中于城市化与温度之间的关联分析,对热舒适度这一更为综合的指标的因果关系探讨尚显不足。同时,不同土地利用类型对热... 城市化不仅导致城市区域气温上升,还会改变城市内部的微气候条件,从而影响人体的热舒适度和身心健康。目前的研究多集中于城市化与温度之间的关联分析,对热舒适度这一更为综合的指标的因果关系探讨尚显不足。同时,不同土地利用类型对热舒适度的影响呈现复杂的时空异质性,使得在大范围、长时间尺度上进行系统分析具有较大挑战。多空间收敛交叉映射方法通过重构多个空间单元的时间序列识别非线性因果关系,而地理收敛交叉映射方法结合地理邻接特征,能进一步提高空间因果推断的稳定性和可靠性。结合多空间收敛交叉映射和地理收敛交叉映射算法,系统分析了2005至2022年间福建省不同规模建成区以及2022年不同区域中各类土地利用类型与热舒适度之间的因果关系。研究结果显示,建设用地扩张与热舒适度在中小和中等级别建成区呈显著正向因果关系(P值分别为0.037和0.015),且其负面影响更为突出;在大规模建成区,裸地通常会加剧热负荷,而农田的影响因区域特征不同而存在差异;森林覆盖对改善热舒适度的作用最强,草地、灌木和水体对热舒适度的调节作用较弱,其效果在不同区域间存在差异,有时甚至产生不利影响。研究建议根据建成区的规模,合理增加森林、草地和灌木覆盖,并优化水体配置,以提升城市热舒适度。这一成果为基于热舒适优化的城市规划与环境管理提供了科学依据,具有重要的理论和实践意义。 展开更多
关键词 土地利用变化 热舒适度 收敛交叉映射算法 因果分析 城市规模
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考虑铣削表面形貌的工艺参数可靠性优化
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作者 黄贤振 王旭 +1 位作者 丁鹏飞 姜智元 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期80-87,共8页
针对球头铣削过程进行研究,旨在完成铣削工艺参数的可靠性优化.首先,根据球头铣刀切削刃运动轨迹,利用Z映射(Z-MAP)算法对加工形成的表面形貌进行仿真,引入表面粗糙度(Ra)衡量加工后的表面质量,通过表面形貌分析实验验证表面形貌仿真模... 针对球头铣削过程进行研究,旨在完成铣削工艺参数的可靠性优化.首先,根据球头铣刀切削刃运动轨迹,利用Z映射(Z-MAP)算法对加工形成的表面形貌进行仿真,引入表面粗糙度(Ra)衡量加工后的表面质量,通过表面形貌分析实验验证表面形貌仿真模型的准确性;然后,考虑到铣削过程中加工表面质量、刀具使用寿命以及工艺参数不确定性的实际约束条件,建立以主轴转速、刀具进给速度、轴向切深、径向切深为优化变量,以材料去除率(Q)的最大化为优化目标的工艺参数可靠性优化模型;最后,基于灰狼优化算法对优化模型进行求解以获得最优工艺参数,并通过铣削实验验证优化结果的可行性. 展开更多
关键词 球头铣刀 Z-map算法 表面形貌 表面粗糙度 灰狼优化算法 可靠性优化
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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量:2
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作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 LOGISTIC混沌映射
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基于阻塞栅格地图的煤矿救援机器人路径规划
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作者 邵小强 刘明乾 +3 位作者 马博 李浩 吕植越 韩泽辉 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第7期249-261,共13页
针对矿难发生后,煤矿救援机器人面对井下复杂环境使用路径规划算法耗时太长,路径规划过程中产生冗余点过多且易陷入死锁的问题,提出一种基于类型匹配的栅格地图阻塞算法,该算法可通过迭代阻塞以减少栅格地图中无需探索的可通行节点数量... 针对矿难发生后,煤矿救援机器人面对井下复杂环境使用路径规划算法耗时太长,路径规划过程中产生冗余点过多且易陷入死锁的问题,提出一种基于类型匹配的栅格地图阻塞算法,该算法可通过迭代阻塞以减少栅格地图中无需探索的可通行节点数量。算法的阻塞过程利用定义的栅格节点和其邻节点构成的3×3子图类型与栅格地图进行匹配。首先根据路径规划算法的寻路特点定义可阻塞栅格类型和不可阻塞栅格类型;然后按照各种类型特征进行建模,为每种类型设置权重和偏置;最后将各类型子图与初始栅格地图通过二维卷积操作进行匹配以阻塞无需拓展节点,在使用基于栅格地图的路径规划算法之前对输入栅格地图进行阻塞处理。阻塞节点不会断开原始栅格地图中存在最小成本路径。结果表明:该算法可应用于各种栅格环境地图中,在真实煤矿井下栅格地图环境下,与单独使用路径规划算法相比,使用本文算法结合A*算法与仅使用A*算法相比,该算法结合A*算法路径规划总时间减少60.0%,拓展节点数量减少60.4%;结合蚁群算法与仅使用蚁群算法相比,该算法结合蚁群算法路径规划总时间减少55.8%,迭代次数减少53.7%。所提算法极大缩小了路径规划时间,解决了路径规划死锁问题,在复杂环境地图中优势明显,保证事故救援的及时性。 展开更多
关键词 煤矿救援机器人 栅格地图 阻塞栅格地图 A*算法 蚁群算法
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基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法及应用 被引量:1
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作者 杜晓昕 牛丽明 +3 位作者 王波 王一萍 李长荣 王振飞 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期149-167,共19页
针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法... 针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法的收敛速度;其次,提出一种邻域搜索策略来增强种群多样性,跳出局部收敛,提高算法的局部开发能力;最后,设计一种精英池-扰动策略来扩大搜索范围,增强算法的全局勘探和局部寻优能力,提高算法的求解效率及求解精度。为了验证所提算法的有效性,本文设计一系列实验来验证所提算法的性能,结果表明,该算法在寻优精度和收敛速度方面有较大提升。将该算法应用于无人机三维路径规划问题,实验结果表明,该算法在处理实际应用问题时表现出了有效性和高效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 路径规划 Singer映射 邻域搜索策略 精英池-扰动策略
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融合多策略的改进鹈鹕优化算法
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作者 李智杰 赵铁柱 +3 位作者 李昌华 介军 石昊琦 杨辉 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1184-1197,1206,共15页
针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反... 针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群,在增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础;然后,在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度;最后,引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验测试了单一改进策略的改进效果,并将IPOA与其他9种优化算法进行了对比。实验结果证明了各改进策略的有效性和IPOA的优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 帐篷混沌映射 折射反向学习 非线性惯性权重因子 樽海鞘群算法
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基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划
10
作者 陈一馨 段宇轩 +2 位作者 刘豪 谭世界 郑天乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。 展开更多
关键词 路径规划 栅格地图 改进A^(*)算法 启发函数 动态邻域搜索 冗余节点优化
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面向柔性制造车间的生产调度研究
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作者 杜娟 刘宇航 +2 位作者 晋美娟 南晓林 宋文辉 《机床与液压》 北大核心 2025年第11期138-143,共6页
由于多品种小批量生产模式逐渐成为主流生产模式之一,柔性车间的调度问题引发了越来越多的讨论。在柔性生产中,如何在有限工期内完成订单要求显得尤为重要,由此针对紧急订单扰动和最小化最大完成时间的问题进行研究。分析一种重调度方法... 由于多品种小批量生产模式逐渐成为主流生产模式之一,柔性车间的调度问题引发了越来越多的讨论。在柔性生产中,如何在有限工期内完成订单要求显得尤为重要,由此针对紧急订单扰动和最小化最大完成时间的问题进行研究。分析一种重调度方法,并结合蛇优化算法提出一种混沌高斯蛇优化算法(CDSO)。该算法引入混沌映射以及自适应高斯变异,以增强种群搜索的均匀性以及遍历性。同时,通过镜反转的反向学习策略策略扩大搜索范围,提高种群多样性,提升算法的寻优能力。最后,通过Kacem和MK两种算例对所提算法进行验证,验证结果表明了该算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 柔性制造车间 生产调度 蛇算法 混沌映射 重调度
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基于自适应权重的黑翅鸢算法及其工程应用
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作者 龙文 张洁 徐明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页
针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行... 针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行为中加入自适应权重,更好地平衡局部寻优和全局搜索能力;最后,在黑翅鸢迁徙行为中引入莱维飞行,有效增强算法全局搜索能力。将IBKA对29个CEC2017测试函数进行求解,并与原始BKA算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)、正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以及蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)进行对比。结果表明,IBKA算法的收敛速度和精度优于对比算法。通过求解3个工程设计约束优化问题,验证了IBKA算法能有效解决实际工程优化问题。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 Fuch混沌映射 自适应权重 莱维飞行 工程优化
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基于改进樽海鞘群算法的无人机山区巡航
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作者 谢小正 杜敏 +1 位作者 张子健 赵维吉 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期43-50,共8页
针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入... 针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入自适应惯性权重,从而增强种群的多样性;最后,对食物源进行Gauss变异操作,使算法跳出局部最优,提升搜索精度.针对改进的樽海鞘群算法进行收敛曲线分析、函数测试结果对比和算法排名评估.结果表明,基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法搜索精度更高、收敛速度更快、寻优能力更强且稳定性更佳.在复杂山区巡航规划最优路径的仿真实验表明,与樽海鞘群算法相比,改进算法规划质量更高、路径更短且求解更稳定,更适用于山区环境中无人机的路径规划. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 混沌映射 自适应惯性权重 路径规划 无人机
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融合多策略改进蜜獾优化算法及其应用
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作者 袁媛 赵鹏举 +1 位作者 代晓文 周利东 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期134-139,共6页
针对标准蜜獾算法易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种多策略改进的蜜獾优化算法。首先,引入Sine混沌映射种群初始化,增加了种群初始化的不确定性;其次,融入了反馈共享策略,提高了算法跳出局部最优解的能力;最后在反馈共享阶段... 针对标准蜜獾算法易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种多策略改进的蜜獾优化算法。首先,引入Sine混沌映射种群初始化,增加了种群初始化的不确定性;其次,融入了反馈共享策略,提高了算法跳出局部最优解的能力;最后在反馈共享阶段结束后引入莱维飞行策略,进一步避免了算法陷入局部最优的风险。选取9个经典测试函数以及四种对比算法,结合秩和检验对算法进行评估,验证了改进后算法的良好优化性能。为进一步评估算法解决实际问题的性能,将其用于随机森林预测模型的参数优化,结果表明,IHBA-RF模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 蜜獾优化算法 Sine混沌映射 反馈共享 莱维飞行 秩和检验
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复杂地形约束下的多目标路径规划A^(*)算法研究
15
作者 刘健 沈芸亦 +1 位作者 邱锦 罗亚松 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期297-305,381,共10页
为更好解决复杂环境的路径规划问题,研究在高程信息、地形坡度、地表类型等多约束条件影响下的特种无人车多目标A^(*)算法。将已知环境信息分类建成不同信息层栅格地图,叠加后形成2.5维融合栅格地图;根据不同约束条件建立路径多目标优... 为更好解决复杂环境的路径规划问题,研究在高程信息、地形坡度、地表类型等多约束条件影响下的特种无人车多目标A^(*)算法。将已知环境信息分类建成不同信息层栅格地图,叠加后形成2.5维融合栅格地图;根据不同约束条件建立路径多目标优化函数,并根据优化目标改进A^(*)算法的代价函数;采用熵值法对改进A^(*)算法得到的多条路径进行综合评价,筛选多目标优化效果最佳的路径;仿真结果表明在模拟的复杂环境下,改进的A^(*)算法规划的路径在长度、平稳性、无人车行驶时间、隐蔽性等方面都能够达到优化效果,验证了在复杂地形约束下,该改进算法对无人车路径多目标优化的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无人车 路径规划 多目标优化 A~*算法 2.5维栅格地图
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基于混沌莱维粒子群算法的机械臂轨迹规划
16
作者 盖荣丽 王康 王晓红 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期101-105,109,共6页
针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索... 针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索能力和跳出局部最优解能力。以六自由度机械臂为研究对象,建立时间优化目标模型,以3-5-3多项式插值方法为基础对其进行轨迹规划。将该算法应用于求解多种测试函数以及机器人时间最优轨迹规划问题,与遗传算法改进的粒子群算法(PSO-GA)、鲸鱼优化算法(WOA)和布谷鸟搜索算法(CS)相比,该算法取得了较好的效果。优化后得到的机械臂位移、速度和加速度曲线平滑、无突变。结果表明,所提出的优化算法能够有效降低轨迹的执行时间。 展开更多
关键词 粒子群算法 Tent混沌映射 莱维飞行 时间最优 轨迹规划
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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法
17
作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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基于SCSSA-RF算法的室内可见光定位算法
18
作者 陈耀 张烈平 +1 位作者 高小淋 张翠 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期1-5,共5页
针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强... 针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强度值与位置坐标建立指纹数据库。然后,使用SCSSA的全局搜索能力对RF算法的关键参数进行优化,将数据输入最佳模型中进行训练。最后,将决策树的预测结果取平均值,得到待定位点的预测值。实验结果表明:SCSSA-RF算法比未改进的SSA-RF算法收敛速度更快;SCSSA-RF算法的平均定位误差为0.08 m,且误差主要集中在0.05~0.1 m内;在定位误差为0.2 m时,SCSSA-RF算法的预测准确率达到了93%。 展开更多
关键词 可见光定位 正弦人口映射 柯西分布 麻雀搜索算法 随机森林
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基于地基云图数据多维特征融合的光伏功率预测算法
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作者 吐松江·卡日 吴现 +3 位作者 马小晶 雷柯松 余凯峰 司伟壮 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第11期84-94,共11页
针对传统光伏功率预测算法无法获取准确云层状态信息和预测精度低等问题,提出一种基于地基云图与双流数据融合的光伏功率预测算法。首先,利用地基云图提供的精确云层状态信息,结合稠密光流法获取相邻帧图像间的时空特征与细节变化特征... 针对传统光伏功率预测算法无法获取准确云层状态信息和预测精度低等问题,提出一种基于地基云图与双流数据融合的光伏功率预测算法。首先,利用地基云图提供的精确云层状态信息,结合稠密光流法获取相邻帧图像间的时空特征与细节变化特征。其次,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在特征提取上的优势和残差网络在模型学习中抑制信息丢失上的优势,提升预测模型对光伏功率与图像数据间长期映射关系的学习能力。此外,引入注意力机制弥补模型训练过程中关键信息利用不充分的缺陷。实验结果表明,地基云图与光流数据的加入为多云天气提供了更多时空特征。与基准模型相比,其晴天与多云情况下均方根误差(root mean squared error,RMSE)指标和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标分别降低了15.50%、11.65%、4.05%与5.15%,有助于充分利用云层运动状况来实现准确可靠的光伏电站输出功率预测,提升光伏电站调度工作的及时性与准确性。 展开更多
关键词 深度学习 功率预测 地基云图 注意力机制 稠密光流算法
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改进蜣螂优化算法的入侵检测特征选择
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作者 刘涛 王愉露 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1936-1943,共8页
针对网络入侵检测场景下蜣螂优化算法(DBO)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的蜣螂优化算法(LSDBO)。利用Cubic映射初始化种群,使用反向学习策略与Levy螺旋搜索策略提升算法搜索能力,使用高斯与柯西变异扰动策... 针对网络入侵检测场景下蜣螂优化算法(DBO)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的蜣螂优化算法(LSDBO)。利用Cubic映射初始化种群,使用反向学习策略与Levy螺旋搜索策略提升算法搜索能力,使用高斯与柯西变异扰动策略和贪婪策略提升算法的全局寻优能力。实验结果表明,在CIC-IDS2017数据集上的特征选择实验中,算法平均保留了8.1个特征,最优特征子集的平均准确率达到了98.01%,验证该算法在降低特征的同时可以确保准确率。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 混沌映射 螺旋搜索 入侵检测 特征选择 对立学习策略 高斯与柯西变异扰动
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