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重载铁路混编群组列车开行方案编制模型与算法 被引量：3
1
作者 卓芩羽 陈维亚 +1 位作者 宋宗莹 于晓泉 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期569-578,共10页
开行群组列车可以缩短列车追踪运行间隔,是提高重载铁路输送能力和减少货物总在途运输时间的潜在突破口。开行混编群组列车有利于灵活编组列车和适应多样化货物运输需求,但会使列车开行方案的编制问题变得复杂。为了优化求解具有“技术... 开行群组列车可以缩短列车追踪运行间隔,是提高重载铁路输送能力和减少货物总在途运输时间的潜在突破口。开行混编群组列车有利于灵活编组列车和适应多样化货物运输需求,但会使列车开行方案的编制问题变得复杂。为了优化求解具有“技术站始发直达”特征的重载铁路混编群组列车开行方案(包括混编群组列车的列车组群方案、停站方案和运行时刻方案),本文构建了一个多目标优化模型,并设计了一种启发式求解算法。优化模型引入了货运需求重要度作为参考指标,综合考量货物需求量、运到期限、目的站等级及运输距离等因素,以单位时段内目的站货运供需差额运输成本最小和货物总在途运输时间最短作为优化目标。约束条件主要考虑了货运供需匹配关系、货物运到期限、线路天窗时间、群组内单元列车数量限制等现实运输组织条件。考虑该模型为混合整数非线性规划模型,设计了一种模拟退火非支配排序算法(Simulated Annealing for Non-dominated Sorting, SANSA)进行求解。以某重载铁路为背景构建简化算例,计算结果表明:所构建的多目标优化模型与设计的SANSA算法能够有效获得重载铁路混编群组列车的列车组群方案(包括群组数量、组群顺序、组内单元列车数量)、停站方案和运行时刻方案;在满足既定运输需求计划情形下,该求解结果还可用于反馈分析目的站货运需求计划和最晚运到时间设定的合理性,为运输供给方案的优化调整提供参考依据。 展开更多
关键词 重载铁路运输 混编群组列车 开行方案 多目标优化 元启发式算法
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基于威布尔飞行和警戒机制的沙猫群优化算法及应用 被引量：2
2
作者 杨宇鸽 郝杨杨 王逸文 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期145-157,共13页
针对沙猫群优化算法收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了一种多策略改进的沙猫群优化算法。利用拉丁超立方抽样进行初始化,提升种群多样性;在搜索猎物阶段提出威布尔飞行,增强算法搜索能力;提出一种警戒机制,进一步提升算法的寻优能力... 针对沙猫群优化算法收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了一种多策略改进的沙猫群优化算法。利用拉丁超立方抽样进行初始化,提升种群多样性;在搜索猎物阶段提出威布尔飞行,增强算法搜索能力;提出一种警戒机制,进一步提升算法的寻优能力与收敛速度。使用具有挑战性的CEC2017函数进行函数测试,基于基准函数定性分析、寻优精度分析、改进策略有效性分析、收敛曲线分析以及Wilcoxon秩和检验、Friedman检验进行综合评价。实验结果表明,相比于其他3种沙猫群算法以及6种元启发式算法,所提出的算法在复杂函数上的寻优精度和收敛方面具有显著优越性。将该算法应用至变压器故障诊断实例中,进一步验证了ESCSO算法的有效性。 展开更多
关键词 元启发式算法 沙猫群算法 拉丁超立方抽样 威布尔飞行 警戒机制 变压器故障诊断
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基于元学习和集成学习的高熵合金相预测算法
3
作者 侯帅 李玉娇 +2 位作者 白梅娟 孙梦玥 石修志 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期302-310,共9页
准确预测高熵合金的相,有利于减少材料设计的工作量和研发周期,并提高材料的性能,因此提出一种基于元学习和集成学习的高熵合金相预测算法。该算法由关系映射模型和优化模型两个部分组成。前者建立了结合材料知识的元特征与选择性集成... 准确预测高熵合金的相,有利于减少材料设计的工作量和研发周期,并提高材料的性能,因此提出一种基于元学习和集成学习的高熵合金相预测算法。该算法由关系映射模型和优化模型两个部分组成。前者建立了结合材料知识的元特征与选择性集成学习性能的映射关系,来推荐合适的集成算法;后者采用基于单体精度约束的人工蜂群算法来提高集成学习的准确率。实验结果表明,该算法的预测性能要优于其他选择性集成学习算法。 展开更多
关键词 高熵合金 相预测 元学习 集成学习 人工蜂群算法
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基于增强型差分进化算法求解广义Nash均衡问题
4
作者 王凯 贾文生 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1794-1800,共7页
针对经典数学方法求解广义Nash均衡问题依赖初始点选择、可微性条件较高、问题转换有信息损耗以及元启发式算法性能不足的问题,利用Nikaido-Isoda函数提出增强型差分进化算法直接对广义Nash均衡问题进行求解。首先,为改善差分进化算法... 针对经典数学方法求解广义Nash均衡问题依赖初始点选择、可微性条件较高、问题转换有信息损耗以及元启发式算法性能不足的问题,利用Nikaido-Isoda函数提出增强型差分进化算法直接对广义Nash均衡问题进行求解。首先,为改善差分进化算法多样性和收敛速度的不足,引入Tent混沌映射、自适应系数以及黏菌算法的思想设计一种增强型差分进化算法,并给出了算法收敛性的理论证明。其次,利用Nikaido-Isoda函数定义了一种占优策略和相对适应度函数,从而实现差分进化算法中种群变异和选择的改进。最后,不同维度的算例结果显示,算法成功求解出问题的广义Nash均衡。因此,该方法求解广义Nash均衡问题不依赖初始点选择和可微性,不存在问题转换损耗问题信息,具有一定的优势和有效性。 展开更多
关键词 广义Nash均衡 Nikaido-Isoda函数 双模式变异 占优策略 元启发式算法
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多目标优化基坑双边耦合变形控制设计建模及求解方法
5
作者 丁小文 龙思桦 +3 位作者 叶快 万琪伟 丁海滨 徐长节 《土木与环境工程学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期126-133,共8页
在城市建设中,基坑工程的安全性和经济性至关重要。由于传统的基坑围护结构设计方法通常依赖保守策略并主要关注强度控制,导致其在精确控制变形方面效率低下,无法满足现代城市建设的复杂需求。为解决这些问题,提出一种新的逆向设计多目... 在城市建设中,基坑工程的安全性和经济性至关重要。由于传统的基坑围护结构设计方法通常依赖保守策略并主要关注强度控制,导致其在精确控制变形方面效率低下,无法满足现代城市建设的复杂需求。为解决这些问题,提出一种新的逆向设计多目标优化模型,该模型融合了变形控制与经济性,旨在提高基坑围护结构设计的效率和经济效益。该模型包含一个双边耦合的基坑围护变形计算模型、一个整合变形控制和成本优化的多目标框架、一个基于元启发式算法的求解策略。与四种元启发式算法的比较和结合实际工程案例的深入分析表明,该方法不仅能实现基坑围护结构的精确变形控制,同时优化了成本效益,特别是半经验半随机的启发式算法在处理复杂优化问题时表现出的更高效率和广泛适用性。 展开更多
关键词 多目标优化模型 逆向设计 结构优化 元启发式算法 基坑 围护结构
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求解PFSP的布谷鸟搜索算法研究进展
6
作者 亓祥波 王浩毅 +1 位作者 王宏伟 张浩 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期178-182,共5页
置换流水车间调度问题是很多实际制造型企业排产过程的代表性模型,当工件数量超过3时该问题属于NP难问题。布谷鸟搜索算法是一种基于布谷鸟繁殖的自然启发式优化算法。首先对布谷鸟算法原理以及置换流水车间调度问题进行介绍;其次,综述... 置换流水车间调度问题是很多实际制造型企业排产过程的代表性模型,当工件数量超过3时该问题属于NP难问题。布谷鸟搜索算法是一种基于布谷鸟繁殖的自然启发式优化算法。首先对布谷鸟算法原理以及置换流水车间调度问题进行介绍;其次,综述了近年来运用布谷鸟搜索算法求解置换流水车间调度问题的最新成果,总结了连续解向量向离散的工件排序常用的映射规则以及局部搜索常用的算子。最后,探讨了布谷鸟搜索算法求解置换流水车间调度问题进一步研究的方向。 展开更多
关键词 置换流水车间调度问题 布谷鸟搜索算法 元启发式算法
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增强型斑马优化算法及其在SDWN功率分配中的应用
7
作者 李佳佳 董黎刚 蒋献 《电信科学》 北大核心 2025年第1期148-163,共16页
为解决多用户通信中共享软件定义无线网络(software defined wireless network,SDWN)资源导致的互扰问题,提出一种增强型斑马优化算法(enhanced zebra optimization algorithm,EZOA),实现保密率最大化的功率分配。在斑马优化算法中引入... 为解决多用户通信中共享软件定义无线网络(software defined wireless network,SDWN)资源导致的互扰问题,提出一种增强型斑马优化算法(enhanced zebra optimization algorithm,EZOA),实现保密率最大化的功率分配。在斑马优化算法中引入探索因子和扰动参数,增强其全局搜索和局部开发能力,并改进觅食策略以提升算法多样性。实验结果表明,相较于其他6种成熟算法,EZOA在IEEE CEC 2014基准函数集上,表现出优异的竞争力,并在SDWN功率分配问题中,与其他5种算法相比,EZOA的用户保密率平均提高5.46%,且收敛速度最快。 展开更多
关键词 软件定义无线网络 元启发式算法 功率分配 保密率 收敛速度
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集成多种改进方法的增强灰狼优化算法
8
作者 费敏学 黄东岩 +1 位作者 卢祎琳 乔建磊 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期829-834,共6页
针对传统灰狼优化算法存在初始解分布不均匀的问题,提出一种增强灰狼优化(EGWO)算法.首先,引入非线性收敛因子改进灰狼优化算法.其次,将Sobel序列集成到改进灰狼优化算法中,以增加种群多样性.为验证该算法的有效性,将EGWO算法应用于无... 针对传统灰狼优化算法存在初始解分布不均匀的问题,提出一种增强灰狼优化(EGWO)算法.首先,引入非线性收敛因子改进灰狼优化算法.其次,将Sobel序列集成到改进灰狼优化算法中,以增加种群多样性.为验证该算法的有效性,将EGWO算法应用于无人机路径规划,并与传统灰狼优化算法基于多个评价指标进行对比.实验结果表明,EGWO算法性能更好,可快速准确地规划与控制无人机在复杂环境中的飞行路径,也可以提升集群控制中无人机的飞行效率. 展开更多
关键词 人工智能 元启发式算法 灰狼优化算法 路径规划
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用于编制热轧生产流程的新型Meta-heuristic算法 被引量：1
9
作者 张健欣 童朝南 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期767-770,共4页
带钢热轧具有特殊的生产工艺约束,其生产流程的编制是钢铁企业生产的关键,因此提出采用并行策略的基于多旅行商问题(MTSP)热轧轧制模型.该模型不但考虑了板坯在宽度、厚度和硬度跳变时的约束,还考虑了同一轧制单元内轧制板坯数量的约束... 带钢热轧具有特殊的生产工艺约束,其生产流程的编制是钢铁企业生产的关键,因此提出采用并行策略的基于多旅行商问题(MTSP)热轧轧制模型.该模型不但考虑了板坯在宽度、厚度和硬度跳变时的约束,还考虑了同一轧制单元内轧制板坯数量的约束.并设计了新的Meta-heuristics算法求解此模型.通过对某热轧带钢厂生产数据的仿真实验,表明模型和算法能有效地给出满意的排产结果,并且具有较高的执行效率. 展开更多
关键词 调度 轧制计划 多旅行商问题 meta—heuristics算法
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基于meta-种群理论的免疫遗传算法 被引量：3
10
作者 吴芸 吴清锋 周昌乐 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1312-1314,共3页
自然meta-种群中局部种群之间存在相对隔离和种群个体冒险迁徙的机制,提出了一种基于meta-种群理论的免疫遗传算法。该算法模拟了自然meta-种群中局部种群克隆、生殖、变异和自然灭绝等自然过程。其主要步骤包括初始种群,种群及其个体... 自然meta-种群中局部种群之间存在相对隔离和种群个体冒险迁徙的机制,提出了一种基于meta-种群理论的免疫遗传算法。该算法模拟了自然meta-种群中局部种群克隆、生殖、变异和自然灭绝等自然过程。其主要步骤包括初始种群,种群及其个体适应度计算,选择,克隆变异、交叉生殖、含记忆B细胞个体克隆和局部种群灭绝及其最优个体的冒险迁徙等。该算法的特点是模拟了meta-种群的自然机制,具有并行性,能够产生高适应能力的个体并不断地更新,直到最优个体的出现。对两种问题进行了模拟实验,并与普通遗传算法IMA进行了比较,结果表明所提出的算法能以较少的迭代次数完成最优解的寻找。 展开更多
关键词 meta-种群 免疫遗传算法 记忆B细胞 优化
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最小冲突启发式辅助离散的海洋捕食者求解RB模型
11
作者 杨易 王晓峰 +2 位作者 华盈盈 杨澜 庞立超 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期71-79,共9页
修正的B(revised B,RB)模型是一种在约束可满足问题中具备精确相变增长域的随机实例模型,提出一种基于元启发式与局部搜索相结合的求解算法用于解决RB模型实例。以海洋捕食者算法为基础,对初始解空间进行编码离散化,并对海洋捕食者算法... 修正的B(revised B,RB)模型是一种在约束可满足问题中具备精确相变增长域的随机实例模型,提出一种基于元启发式与局部搜索相结合的求解算法用于解决RB模型实例。以海洋捕食者算法为基础,对初始解空间进行编码离散化,并对海洋捕食者算法的三个核心阶段进行优化。有针对性地将当前候选解向最优解方向引导搜索,最终阶段借助局部搜索方法,当所得当前最优解无法满足RB模型实例解时,传递至退火策略的最小冲突启发式,进一步提升算法求解效能。实验证明,与多种启发式算法相比,所提算法在精度与时间效率方面均呈现明显提升,即便在接近可满足性相变点的情形下仍展现出高概率求解的潜力。 展开更多
关键词 RB模型 约束可满足问题 海洋捕食者算法 元启发式 最小冲突启发式
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基于元学习的数控车床切削能耗预测研究
12
作者 赵华通 王宇钢 +1 位作者 陆宗浩 王涛 《机床与液压》 北大核心 2025年第10期23-29,共7页
针对样本不足导致数据驱动能耗模型预测精度低、泛化性差的问题,提出一种基于元学习的数控车削能耗预测方法。根据元学习训练策略设计试验方案,采集能耗数据,生成能耗训练元任务。然后针对已知工况元任务,通过模型无关元学习(MAML)算法... 针对样本不足导致数据驱动能耗模型预测精度低、泛化性差的问题,提出一种基于元学习的数控车削能耗预测方法。根据元学习训练策略设计试验方案,采集能耗数据,生成能耗训练元任务。然后针对已知工况元任务,通过模型无关元学习(MAML)算法对基于BP神经网络的基模型进行参数寻优;通过添加损失权重梯度函数,对元任务进行梯度归一化处理,最终构建了基于改进的MAML-BP车削能耗预测模型。结果表明:改进的MAML-BP模型在多工况下的车削加工能耗预测中能够获得较高的预测准确度和良好的泛化性。 展开更多
关键词 车削 能耗预测 元学习 BP神经网络 MAML算法
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良构图类上的模型检测问题
13
作者 刘国航 陈翌佳 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1107-1130,共24页
图上的诸多计算问题都是NP难问题,因此经常会将问题限定在一些特定的图类上.这类方法在过去的几十年间收获了大量特定图类(如度有界图类、树宽有界图类、平面图类等)上的高效算法,其中很大一部分都能统一到算法元定理的框架下.算法元定... 图上的诸多计算问题都是NP难问题,因此经常会将问题限定在一些特定的图类上.这类方法在过去的几十年间收获了大量特定图类(如度有界图类、树宽有界图类、平面图类等)上的高效算法,其中很大一部分都能统一到算法元定理的框架下.算法元定理是一类通用的结论,主要描述模型检测问题(即判定结构的逻辑性质)的高效算法.现有的算法元定理主要基于现代结构图论,并且大多研究固定参数易解算法,即参数复杂性意义下的高效算法.在许多良构的图类上,一些常见逻辑(如一阶逻辑和一元二阶逻辑)的模型检测问题是固定参数易解的.由于不同逻辑的表达能力不同,不同图类上的模型检测问题的易解性也有显著的区别,因此探索易解的最大范围也是算法元定理研究的重要课题.研究表明,一阶逻辑模型检测问题的易解性与图的稀疏性密切关联.经过数十年的努力,目前学界对于稀疏图类的认识已经较为成熟,近年的研究重心逐渐转向一些良构的稠密图类,研究也面临着更多的挑战.目前在稠密图类上已经得到了若干深刻的算法元定理,相关的探索仍在继续.将全局性地介绍算法元定理领域的发展,旨在为国内的相关研究提供一些线索和助力. 展开更多
关键词 模型检测 算法元定理 稀疏性 结构图论 参数复杂性
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多策略融合改进的海洋捕食者算法及其工程应用
14
作者 王逸文 王维莉 +1 位作者 杨宇鸽 周辉 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2591-2604,共14页
针对海洋捕食者算法寻优精度较低、收敛速度较慢等缺陷,提出一种多策略融合改进的海洋捕食者算法。首先,在迭代前通过反向差分变异对初始种群进行更新;其次,在高速比阶段提出一种双种群机制,分别以布朗运动和威布尔分布生成的步长进行... 针对海洋捕食者算法寻优精度较低、收敛速度较慢等缺陷,提出一种多策略融合改进的海洋捕食者算法。首先,在迭代前通过反向差分变异对初始种群进行更新;其次,在高速比阶段提出一种双种群机制,分别以布朗运动和威布尔分布生成的步长进行全局搜索,并根据适应度大小选取优势种群更新位置;然后,在最优个体确定阶段引入t分布自适应扰动策略,同时基于贪婪选择更新海洋记忆。基于10个基准测试函数以及部分CEC2017函数,通过收敛性分析、Wilcoxon秩和检验进行性能评价,实验结果表明,相较于原始海洋捕食者算法,该算法在不同维度下的寻优精度与收敛速度均有明显改进,且显著优于其他对比算法。最后,通过压力容器设计与汽车侧面碰撞设计两个工程约束实例进一步验证了该算法的可靠性与有效性。 展开更多
关键词 元启发式算法 反向差分变异 威布尔分布 自适应扰动策略 海洋捕食者算法 压力容器设计问题 汽车侧面碰撞设计问题
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基于记忆策略的元解释学习
15
作者 王榕 田聪 +2 位作者 孙军 于斌 段振华 《软件学报》 北大核心 2025年第8期3477-3493,共17页
元解释学习(meta-interpretive learning,MIL)是一种归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)方法,旨在从一组实例、元规则和其他背景知识中学习一个程序.MIL采用深度优先和失败驱动策略在程序空间中搜索适当的子句以生成程... 元解释学习(meta-interpretive learning,MIL)是一种归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)方法,旨在从一组实例、元规则和其他背景知识中学习一个程序.MIL采用深度优先和失败驱动策略在程序空间中搜索适当的子句以生成程序.事实上,这种机制不可避免地引发了对相同目标重复证明的问题.提出一种剪枝策略,该策略利用Prolog内置的数据库机制来存储未能达成的目标及其对应的错误信息,从而有效避免冗余的证明过程.此后,这些累积的错误信息能够作为指导,帮助MIL系统在未来的学习过程中进行优化和调整.证明剪枝算法的正确性,并在理论上计算程序空间的缩减比例.将所提出的方法应用于两个现有的MIL系统Metagol和Metagol_(AI),从而产生了两个新的MIL系统MetagolF和Metagol_(AI_F).在4个不同任务上的实证结果表明,所提出的策略可以显著减少学习相同程序的时间消耗. 展开更多
关键词 元解释学习 冗余证明 记忆策略 剪枝算法 归纳逻辑程序设计
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混合匹配模型下自适应紧凑进化算法
16
作者 许诏云 吕青 乔钰博 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2149-2156,共8页
为了解决本体匹配模型在集成多种相似度量方法的同时无法查找匹配对之间语义关系的问题,提出了一种新的本体混合模型,通过建立一种新的相似度量方法,将模型的元匹配参数和实体匹配参数进行关联。此外,利用紧凑进化算法的思想,设置了一... 为了解决本体匹配模型在集成多种相似度量方法的同时无法查找匹配对之间语义关系的问题,提出了一种新的本体混合模型,通过建立一种新的相似度量方法,将模型的元匹配参数和实体匹配参数进行关联。此外,利用紧凑进化算法的思想,设置了一个自适应步长调整策略。通过种群历史信息和个体适应度值自适应增减步长以确定当前最优步长。算法运行了Ontology Alignment Evaluation Initiative的benchmark测试集,并将实验结果与其它算法进行比较,验证了算法的运行速度与优化质量均优于其它算法。 展开更多
关键词 本体匹配 本体元匹配 本体实体匹配 紧凑进化算法 自适应步长 相似度量 混合模型
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基于元启发式算法优化的新乡市洪水风险评价 被引量：3
17
作者 李红艳 郝景开 +3 位作者 刘大为 张峰 毛立波 王有理 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期104-112,164,共10页
为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位... 为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位置的洪水清单图。选择9个洪水影响因子,采用方差膨胀因子分析了洪水影响因子与洪水发生的相关性。利用混淆矩阵和受试者工作特性曲线对比6种洪水风险评估方法的评估能力,最后获得6种方法的洪水风险分布图。结果表明:PSO-RF、PSO-BP模型的评估效果优于单一算法,受试者工作特性曲线下面积分别为0.953、0.947;根据得到的洪水风险分布图,新乡市至少36.5%的地区被列为高度易受洪水影响的地区,耦合元启发式算法后的洪水风险评价模型具有更高精度。 展开更多
关键词 洪水风险评价模型 元启发式算法 洪水风险分布图 受试者工作特性曲线 新乡市
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多策略改进的麻雀搜索算法及其应用 被引量：3
18
作者 周军 孔菁菁 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期81-88,共8页
针对麻雀搜索算法解决复杂问题时存在收敛过早、全局寻优能力不足等问题,提出一种改进的麻雀搜索算法(ISSA).首先,引入麻雀个体方向信息和种群方向信息对追随者位置更新,提高算法全局搜索能力;其次,动态调整警戒者数量来扩大麻雀搜索范... 针对麻雀搜索算法解决复杂问题时存在收敛过早、全局寻优能力不足等问题,提出一种改进的麻雀搜索算法(ISSA).首先,引入麻雀个体方向信息和种群方向信息对追随者位置更新,提高算法全局搜索能力;其次,动态调整警戒者数量来扩大麻雀搜索范围,采用二元锦标赛选择策略选择警戒者个体,增加麻雀种群多样性;最后,加入固定扰动项,为其提供跳出局部最优的机会.在CEC2013测试集中,将ISSA与其他5种优化算法在相同维度上进行仿真实验,比较各算法的Friedman检验和Wilcoxon秩和检验.结果表明,ISSA在收敛性能和稳定性等方面均具有显著优势,适用于解决复杂问题. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 元启发式算法 锦标赛选择策略 消防疏散路径
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基于Meta-face Learning的工件定位算法
19
作者 朱丽敏 丁伯慧 俞冠珉 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第10期1543-1546,共4页
提出了一种包含自由曲面特征的工件定位的Meta-face Learning(MFL)算法。利用基于字典学习的图像稀疏表示方法,在交替迭代优化的基础上,通过逐次修正Euclidean变换矩阵的列向量更新测量点到名义工件模型的位姿变换,确定工件坐标系相对... 提出了一种包含自由曲面特征的工件定位的Meta-face Learning(MFL)算法。利用基于字典学习的图像稀疏表示方法,在交替迭代优化的基础上,通过逐次修正Euclidean变换矩阵的列向量更新测量点到名义工件模型的位姿变换,确定工件坐标系相对于测量坐标系的位姿。设计了两个自由曲面验证了本文算法,并通过与现有算法的比较说明了其具有较高的计算效率和定位精度。 展开更多
关键词 工件定位 meta-face Learning算法 迭代优化 Euclidean变换
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基于病毒溯源优化思想的元启发式优化算法
20
作者 汪勇 白雪 +1 位作者 艾学轶 蒲秋梅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第3期40-45,共6页
为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式... 为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式更新算法,建立具有目标偏好的感染度函数,由此设计具有快速精准搜索能力的启发式追踪算子和筛查算子。通过17个单目标和多目标测试函数优化实验验证了所提算法在优化精度、优化速度和平均误差上均优于参与比较的其他6个元启发式算法,为复杂优化问题的求解提供了一种新的有效方法。 展开更多
关键词 多目标优化 元启发式算法 病毒溯源 追踪与筛查 误差最优解
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