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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
1
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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融合组织P系统的自适应t分布蜣螂算法
2
作者 许家昌 江琳 苏树智 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期99-113,共15页
针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计... 针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计自适应惯性因子改变繁育蜣螂和小偷蜣螂的步长,动态调节蜣螂个体的探索幅度,协调并优化算法的全局搜索和局部开发能力;引入鲸鱼算法改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法的计算精度;结合成功率和自适应t分布,提升算法跳出局部最优的能力;引入组织P系统与改进后的DBO算法结合,增强算法收敛效率。采用14个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,MC-TDBO算法和原始DBO算法等四种算法相比,寻优速度、求解精度和稳定性均得到了显著提升。将MC-TDBO算法在阈值分割中进行应用测试,进一步验证其有效性。 展开更多
关键词 组织P系统 蜣螂算法 自适应t分布 动态惯性权重
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基于动态联合加权的带钢表面缺陷分类方法
3
作者 王亚 甘青松 +4 位作者 沈琦 宋余庆 刘毅 韩凯 刘哲 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期286-296,共11页
带钢表面质量是衡量钢铁产品质量的重要指标之一,针对全流程表面缺陷进行分类研究,可以减少表面缺陷的发生,同时提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中,带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取,因此不依赖标签数据的无监督... 带钢表面质量是衡量钢铁产品质量的重要指标之一,针对全流程表面缺陷进行分类研究,可以减少表面缺陷的发生,同时提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中,带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取,因此不依赖标签数据的无监督分类方法逐渐成为研究热点。现有的传统机器学习无监督分类方法对噪声数据鲁棒性差,而基于深度学习的无监督方法对数据量依赖性较强。为此,将传统的机器学习算法和深度学习算法相结合,提出一种无监督动态加权联合的带钢表面缺陷分类(DWJC)方法。首先,根据纹理特征聚类算法为缺陷图像分配初始类别标签;然后,通过卷积神经网络(CNN)提取图像的深度特征;最后,基于KL散度提出一种动态加权重标注方法,联合初始类别标签、Softmax、约束聚类等多个分类方法,在模型训练过程中不断修正初始类别标签,以获取更加稳定且精准的缺陷分类结果。在NEU公共数据集和上海宝钢缺陷数据集上进行大量实验,结果表明,DWJC分别取得了99.5%和94.3%的平均精度。 展开更多
关键词 表面缺陷分类 无监督分类 纹理特征 聚类算法 动态权重
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融合改进A^(*)算法和人工势场法的机器鱼路径规划
4
作者 王慧锬 陈坤 +1 位作者 何丽 白康乐 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期58-72,共15页
为了解决传统路径规划算法在路径规划时效率较低、路径不平滑、动态避障效果较差等问题,本文提出了一种将A^(*)算法方法与人工势场法(APF)相结合的混合路径规划方法。针对A^(*)算法采用了动态加权法,根据机器鱼行进的位置及机器鱼与障... 为了解决传统路径规划算法在路径规划时效率较低、路径不平滑、动态避障效果较差等问题,本文提出了一种将A^(*)算法方法与人工势场法(APF)相结合的混合路径规划方法。针对A^(*)算法采用了动态加权法,根据机器鱼行进的位置及机器鱼与障碍物的距离为指标来调整启发函数的权重,同时采用搜索角度规则表,减少搜索领域以提高效率;另一方面,采用高斯滤波法对所获得的最佳路径进行曲线平滑。然后将改进后的A^(*)算法生成的路径最为APF算法的搜索路径,在实现最短路径规划的基础上实现了动态避障。最后进行了仿真实验,将改进的A^(*)算法应用在4种障碍物不同的地图和6种大小不同的地图上。实验结果表明,与原始A^(*)算法相比,改进后的A^(*)算法4种障碍物不同的地图中,搜索时间平均减少了52.32%,搜索节点数平均减少了56.60%,路径长度减少了6.33%;在6种不同尺寸的地图下,搜索节点数平均减少了49.60%,搜索时间平均减少了40.89%,路径长度平均减少了5.55%;融合算法可以在具有动态障碍物的地图下成功地进行动态避障及路径规划。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 机器鱼 动态加权 高斯滤波 人工势场法
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基于松弛工期的总加权误工单机双代理排序问题
5
作者 崔同欣 夏倩 张新功 《运筹学学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期31-40,共10页
本文研究了松弛工期下与总加权误工相关的单机双代理排序问题,这里工件的松弛工期等于工件的加工时间加上某个松弛变量。涉及的两个模型分别为:模型一是在第二个代理的误工工件个数不超过一个给定值的前提下,使得第一个代理的总权误工最... 本文研究了松弛工期下与总加权误工相关的单机双代理排序问题,这里工件的松弛工期等于工件的加工时间加上某个松弛变量。涉及的两个模型分别为:模型一是在第二个代理的误工工件个数不超过一个给定值的前提下,使得第一个代理的总权误工最小;模型二是在第二个代理的总完工时间不超过一个给定值的前提下,使得第一个代理的总权误工最小。利用动态规划的方法对于两类问题分别给出了最优性质、拟多项式时间算法、以及时间复杂度分析,并用算例实验来说明了算法的可行性。 展开更多
关键词 排序 双代理 总权误工 动态规划算法
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基于安全邻域和路径效率优化的融合路径规划算法
6
作者 郭守杰 田建艳 +1 位作者 王素钢 翟鑫鹏 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期110-118,共9页
提出了一种基于安全邻域和路径效率优化的融合路径规划算法。首先,采用安全邻域、偏差函数、动态权重的启发函数,改进A^(*)算法的代价函数,并在路径搜索过程中优化搜索方向策略,提高了路径安全性和搜索效率,减少了搜索节点数目;其次,对... 提出了一种基于安全邻域和路径效率优化的融合路径规划算法。首先,采用安全邻域、偏差函数、动态权重的启发函数,改进A^(*)算法的代价函数,并在路径搜索过程中优化搜索方向策略,提高了路径安全性和搜索效率,减少了搜索节点数目;其次,对得到的规划路径进行两次筛选,减少路径冗余;然后,改进动态窗口法的评价函数,并与改进的A^(*)算法进行融合,实现随机避障;最后,通过不同场景栅格地图进行仿真和机器人实验验证。实验结果表明,所提融合算法能够有效应对不同场景下的路径规划问题,完成随机避障,提高了规划路径的安全性和效率。 展开更多
关键词 A^(*)算法 安全邻域 偏差函数 动态权重 搜索方向 随机避障
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基于改进蚁狮算法优化BP的轴承故障诊断
7
作者 王妍 于浩文 +2 位作者 凌丹 梁恩豪 王新发 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1259-1271,共13页
为了准确高效地对滚动轴承的健康状态进行诊断,提出一种基于改进蚁狮优化(IALO)算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型。在IALO算法中,采用变异算子,增强了种群的多样性;采用动态比例系数和非线性动态权重,平衡了迭代过程中不同时... 为了准确高效地对滚动轴承的健康状态进行诊断,提出一种基于改进蚁狮优化(IALO)算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型。在IALO算法中,采用变异算子,增强了种群的多样性;采用动态比例系数和非线性动态权重,平衡了迭代过程中不同时期游走的权重,降低了算法陷入局部极值的可能性。基准函数测试结果表明,与其他算法相比,IALO算法具有更好的优化性能。另外,为了改善BP神经网络的分类性能,利用IALO算法优化BP神经网络的权值和阈值,构建滚动轴承故障诊断模型。帕德伯恩轴承数据集的实验结果表明,采用IALO算法优化后的BP模型具有较好的故障诊断性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 蚁狮优化算法 动态比例系数 非线性动态权重 BP神经网络
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求解矩形条带装箱问题的改进剩余矩形法
8
作者 刘志雄 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2605-2617,共13页
矩形条带装箱问题是一类具有NP-Complete求解复杂性的组合优化问题,提出一种基于加权匹配函数的改进剩余矩形法用于求解矩形条带装箱问题。设计一种多因素加权匹配函数,采用双向选择策略,在剩余矩形集合和待排放矩形件集合中,选择最合... 矩形条带装箱问题是一类具有NP-Complete求解复杂性的组合优化问题,提出一种基于加权匹配函数的改进剩余矩形法用于求解矩形条带装箱问题。设计一种多因素加权匹配函数,采用双向选择策略,在剩余矩形集合和待排放矩形件集合中,选择最合适的剩余矩形和矩形件实现最优匹配。基于加权匹配函数值,采用动态放置策略用于确定矩形件在剩余矩形中的放置位置。为了降低装箱高度,采用了旋转和平移后处理工艺对位于最高位置的矩形件进行调整。不同算例采用动态权重模式,利用粒子群算法用于搜索和确定最优权重值。针对典型算例的实验结果表明,相比传统剩余矩形法,改进剩余矩形法能够有效降低装箱高度。从测试算例装箱高度的平均误差看,计算结果也明显好于BF(Best Fit)算法及其改进算法,仅次于基于评分规则的启发式算法。 展开更多
关键词 矩形条带装箱问题 剩余矩形法 加权匹配 动态放置 后处理 粒子群算法
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融合动态权重系数与Levy飞行的黏菌优化算法 被引量：2
9
作者 滕志军 付雨珊 +2 位作者 谷梁岑 崔瑶瑶 王继红 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第4期191-198,共8页
为了克服黏菌算法在后期收敛速度缓慢、容易陷入局部极值的缺点,提出一种融合动态权重系数与Levy飞行的黏菌优化算法.首先利用Bernoulli混沌映射对黏菌种群进行初始化,可大幅度提高种群多样性;提出动态权重系数策略,即在位置更新公式中... 为了克服黏菌算法在后期收敛速度缓慢、容易陷入局部极值的缺点,提出一种融合动态权重系数与Levy飞行的黏菌优化算法.首先利用Bernoulli混沌映射对黏菌种群进行初始化,可大幅度提高种群多样性;提出动态权重系数策略,即在位置更新公式中引入一个非线性变化的权重系数ω,动态调整搜索步长,均衡算法的全局搜索能力;借助Levy飞行策略,增强算法后期局部探索能力,加快收敛速度.文中选用10个通用测试函数对改进黏菌算法与其他五种算法进行比较,实验结果显示,改进后的黏菌算法在单峰函数和多峰函数上的寻优效率更高,寻优效果理想,全局搜索和局部开发能力更平衡. 展开更多
关键词 黏菌算法 Bernoulli混沌映射 动态权重系数 Levy飞行策略
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基于改进A^(*)算法的西北航道多目标航路规划 被引量：1
10
作者 潘家财 陆蒙洁 +2 位作者 杨朝棚 魏凯 贾世灏 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期52-59,共8页
全球气候变暖导致北极海冰消融,西北航道进行商业运输活动的船舶数量越来越多。针对北极西北航道复杂冰情下船舶航行安全及经济性的需求,充分考虑了海冰特性、船舶破冰能力以及实际航行风险,以船舶燃油消耗和航时为优化目标,构建了基于... 全球气候变暖导致北极海冰消融,西北航道进行商业运输活动的船舶数量越来越多。针对北极西北航道复杂冰情下船舶航行安全及经济性的需求,充分考虑了海冰特性、船舶破冰能力以及实际航行风险,以船舶燃油消耗和航时为优化目标,构建了基于动态加权A^(*)算法的多目标冰区航路规划模型。提出了一种考虑安全距离的动态加权A^(*)算法,引入指数衰减因子调整A^(*)算法的搜索策略,减少不必要的搜索空间,并将其应用于冰区航路规划模型,进行西北航道航路规划仿真分析。仿真实验结果表明:该方法能够在确保船舶航行安全的基础上规划出燃油消耗及航时较优的航路,有效解决了船舶与海岸线、恶劣冰区边缘之间的安全距离问题,确保冰区航行的安全性。 展开更多
关键词 交通运输工程 北极海冰 西北航道 路径规划 多目标优化 动态加权A^(*)算法
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多策略融合改进的金豺优化算法及其在马斯京根模型参数估计中的应用 被引量：3
11
作者 王军 王文川 +1 位作者 邱林 胡小雪 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第2期1-7,共7页
针对金豺优化算法在解决复杂或高维优化问题时易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足,提出一种基于多策略融合改进的金豺优化算法(Multi strategy fusion improved Golden Jackal Optimization Algorithm,MGJO)。首先,通过引入... 针对金豺优化算法在解决复杂或高维优化问题时易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足,提出一种基于多策略融合改进的金豺优化算法(Multi strategy fusion improved Golden Jackal Optimization Algorithm,MGJO)。首先,通过引入混沌映射策略初始化种群代替随机参数,使得算法能够在搜索空间中生成具有良好多样性的初始解,避免初始种群分布偏离最优值;其次,提出一种非线性变化的动态惯性权重使搜索过程更加符合实际情况,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;最后,引入柯西变异的位置更新策略使其充分利用最优个体的引导作用提高种群多样性,以有效探索未知区域避免算法陷入局部最优。为了验证改进的金豺优化算法的寻优精度、收敛性能和稳定性,选择了8个不同特征的基准测试函数进行试验。结果表明,在8个基准测试函数中,改进的金豺优化算法的平均值、标准差、最优值都取得了最优的结果。此外,Wilcoxon符号秩检验的结果表明改进的金豺优化算法在统计学上是显著优越的。通过实例应用表明,基于多策略融合改进的金豺优化算法可以有效地估算出马斯京根模型的参数,优化效果明显优于粒子群优化算法、正弦余弦优化算法和金豺优化算法,进一步验证了多策略融合改进的有效性和改进算法在参数优化中的优越性,为更精确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种有效的新方法。 展开更多
关键词 金豺优化算法 混沌映射 动态惯性权重 柯西变异 马斯京根模型
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基于MIWOA优化SCN的变压器故障诊断研究 被引量：6
12
作者 丰胜成 张宗瑞 +1 位作者 付华 韩猛 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期79-89,共11页
针对变压器故障诊断精确度低的问题,本文提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MIWOA)优化随机配置网络(SCN)的变压器故障诊断模型。首先,对变压器冗杂繁多的原始故障数据进行核主成分分析(KPCA)降维处理,降低无效特征的影响;其次,利用T... 针对变压器故障诊断精确度低的问题,本文提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MIWOA)优化随机配置网络(SCN)的变压器故障诊断模型。首先,对变压器冗杂繁多的原始故障数据进行核主成分分析(KPCA)降维处理,降低无效特征的影响;其次,利用Tent混沌映射、动态自适应权重和初级知识获取共享算法对鲸鱼算法(WOA)进行改进,提高其优化能力;然后,在SCN中引入L2范数惩罚项进行正则化处理,并使用改进后的MIWOA算法对SCN惩罚项系数C进行寻优求解,提高SCN分类精度和泛化能力;最后,将降维的数据输入到MIWOA-SCN故障诊断模型中,提高模型收敛速度。结果表明,本文所提出的模型诊断精度为93.1%,与WOA-SCN、GWO-SCN和PSO-SCN诊断模型相比,分别提高了6.89%、9.48%、14.65%,证明MIWOA-SCN诊断模型在变压器故障诊断上具有良好的诊断效果。 展开更多
关键词 变压器 鲸鱼优化算法 核主成分分析 动态自适应权重 初级知识获取共享算法 随机配置网络
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分层平滑优化A*引导DWA用于机器人路径规划 被引量：5
13
作者 朱洪波 殷宏亮 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期155-168,共14页
针对A∗算法存在的搜索效率低,路径平滑性和安全性差,以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题,提出了一种分层平滑优化A∗引导DWA(HSA∗-G-DWA)的移动机器人路径规划方法。首先,在A∗算法的代价函数中引入双动态加权因子并构建碰... 针对A∗算法存在的搜索效率低,路径平滑性和安全性差,以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题,提出了一种分层平滑优化A∗引导DWA(HSA∗-G-DWA)的移动机器人路径规划方法。首先,在A∗算法的代价函数中引入双动态加权因子并构建碰撞约束函数剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,以提升路径搜索的效率和安全性。其次,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点,减少路径点数量和路径长度。之后,通过无障碍约束直线与有障碍约束圆弧插补分段优化生成初始全局路径,保证路径的安全性与平滑性。然后,若移动机器人跟踪全局路径过程中面临未知障碍物则利用全局路径引导DWA生成避障与返回全局路径的局部动态修正路径,减少了实时计算量。最后,仿真实验结果表明,静态环境下HSA∗-G-DWA算法路径搜索时间和路径点数较A∗算法分别平均减少了88.43%和86%,路径的平滑性和安全性更好;未知环境下HSA∗-G-DWA算法可以实时避开环境中出现的未知障碍物,路径长度较DWA算法、Dijkstra算法、RRT算法和现有融合算法分别平均减少了25.78%、18.65%、30.48%和14.59%,路径搜索时间较现有融合算法平均减少了67.39%。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A∗算法 碰撞约束 动态加权因子 分层平滑 动态避障
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基于改进GWO和贪婪算法的覆盖优化方法 被引量：3
14
作者 苟平章 郭保永 郭苗 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1602-1612,共11页
针对能量异构无线传感器网络中节点随机部署时,节点冗余造成覆盖率低的问题,提出一种基于改进灰狼优化和贪婪算法的两阶段覆盖优化方法IGWO-GA。首先,将静态节点和移动节点随机部署在目标区域内;其次,根据网络的覆盖率、节点的能量和虚... 针对能量异构无线传感器网络中节点随机部署时,节点冗余造成覆盖率低的问题,提出一种基于改进灰狼优化和贪婪算法的两阶段覆盖优化方法IGWO-GA。首先,将静态节点和移动节点随机部署在目标区域内;其次,根据网络的覆盖率、节点的能量和虚拟移动距离建立多因素协同适应度函数,将灰狼包围策略划分为内层包围和外层包围,并提出猎物权重因子动态分配策略,确定移动节点的初选位置序列;最后,在终选位置优化阶段,提出贪婪算法确定节点与初选位置的最优匹配,重新进行节点部署,从而完成覆盖优化。仿真结果表明,相较于DPSO、IPSO-IRCD、GWO、GRDSA,IGWO-GA能够有效提高网络覆盖率,降低节点能耗,延长网络生命周期。 展开更多
关键词 异构无线传感器网络 覆盖优化 灰狼优化算法 多因素协同 包围策略 动态权重 贪婪算法
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基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络动态任务调度 被引量：3
15
作者 翟羽婷 王欣 白蕾 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期704-708,共5页
无线传感器网络是一种处理感知信息的无线网络,在处理过程中因节点分配不均,导致网络资源利用率较低、任务调度中节点能量消耗较高。为此,提出了基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络动态任务调度方法。通过增加权值系数改进蝙蝠算法,降低... 无线传感器网络是一种处理感知信息的无线网络,在处理过程中因节点分配不均,导致网络资源利用率较低、任务调度中节点能量消耗较高。为此,提出了基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络动态任务调度方法。通过增加权值系数改进蝙蝠算法,降低无线传感器网络节点密度,定义二进制变量,确定任务分配节点。采用可分负载理论,计算两种分群结构网络环境下任务运行时间与传输时间,得到群内和群间阶段无线传感器网络节点动态任务调度方案。仿真结果表明:所提算法在迭代次数为200次时即可获取目标函数值,当虚拟机数量为1200时,所需无线传感器网络节点数量为38个,网络资源利用率始终高于68%,说明所提方法能够有效降低调度过程中节点的能量消耗,提高网络资源利用率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 动态任务调度 改进蝙蝠算法 二进制变量 可分负载理论 权值系数
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基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配
16
作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页
目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多
关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子群动态聚类算法
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融合多策略改进的灰狼优化算法及其在汽轮机转子应力监测上的应用 被引量：4
17
作者 丁先 李汪繁 +2 位作者 徐佳敏 臧剑南 吴何来 《汽轮机技术》 北大核心 2024年第2期138-144,共7页
针对灰狼优化算法求解精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)。首先采用混沌映射规则生成初始解,以增强初始种群的均匀性和遍历性;其次加入狼群交叉变... 针对灰狼优化算法求解精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)。首先采用混沌映射规则生成初始解,以增强初始种群的均匀性和遍历性;其次加入狼群交叉变异过程,以增加种群的多样性,避免陷入局部最优;最后引入动态惯性权重对灰狼位置进行更新,加快迭代过程的收敛。将IGWO与其它相似算法进行实验对比分析,结果表明:IGWO在6个标准函数的测试中优化性能表现最优,验证了其求解精度更高,泛化能力更强;将IGWO应用到某300MW级火电机组的汽轮机转子应力监测问题上,采用IGWO优化支持向量回归(support vector regression,SVR)建立的预测模型相对误差处于[-1.33%,1.88%],平均相对误差为0.64%;相较于其它预测方法,IGWO-SVR具有较高的求解精度和稳定性,验证了改进措施可有效提高IGWO的寻优性能,相关研究结论可为GWO的改进和汽轮机转子应力监测提供参考。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 多策略 混沌映射 交叉变异 动态惯性权重 应力监测
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基于STM32的牡蛎重量分级机控制系统设计
18
作者 杨进 王萌 +3 位作者 孙成波 王昊 冯博 刘长卿 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第5期111-115,共5页
为提高牡蛎自动化加工水平,基于STM32单片机设计牡蛎重量分级控制系统。该控制系统由数据采集模块、分级控制模块、驱动模块和人机交互模块组成,以牡蛎重量为分级标准,称重托盘重量和位置信息为主要控制条件,采用遗传算法优化神经网络(G... 为提高牡蛎自动化加工水平,基于STM32单片机设计牡蛎重量分级控制系统。该控制系统由数据采集模块、分级控制模块、驱动模块和人机交互模块组成,以牡蛎重量为分级标准,称重托盘重量和位置信息为主要控制条件,采用遗传算法优化神经网络(GA-BP)动态称重模型和动态追踪定位方式,准确获得牡蛎重量和称重托盘位置,使用触摸屏进行人机交互,可实现称重分级一体化。试验结果表明,该控制系统的称重误差最大为0.8 g,在最大运行速度下,分级准确率达到95%,较好地实现牡蛎快速称重分级。 展开更多
关键词 牡蛎 重量分级 GA-BP算法 动态称重 控制系统
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基于多特征检测与自适应权重调整的鲁棒联邦学习算法
19
作者 王春东 赵立扬 +1 位作者 张博宇 赵永新 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期894-903,共10页
联邦学习作为一种保护隐私的分布式机器学习范式,允许多个客户端在不泄露原始训练数据的情况下协同训练全局模型。然而,由于无法直接访问客户端本地训练数据和无法监控本地训练过程,联邦学习面临各种拜占庭攻击的威胁,如数据中毒和模型... 联邦学习作为一种保护隐私的分布式机器学习范式,允许多个客户端在不泄露原始训练数据的情况下协同训练全局模型。然而,由于无法直接访问客户端本地训练数据和无法监控本地训练过程,联邦学习面临各种拜占庭攻击的威胁,如数据中毒和模型篡改攻击。这些攻击旨在扰乱联邦学习模型训练过程,降低模型性能。针对此问题,尽管已有许多研究提出了不同的聚合算法,但这些方法主要聚焦于单一拜占庭攻击场景,而忽略了实际环境中可能出现的混合拜占庭攻击所带来的威胁。为应对这一难题,受净水器的原理启发,提出了一种基于多特征检测与自适应权重调整的新型拜占庭鲁棒聚合算法FL-Sieve,旨在通过多层次的筛查过滤恶意客户端。首先,算法通过角幅相似度和模型边界测度评估客户端间的特征相似性,生成相似度矩阵并计算相似性分数;接着,利用聚类算法将相似的节点归入同一簇,以确保相似的节点能够被正确分类;随后,根据预定义规则筛选潜在良性客户端;最后,根据每个客户端的信任度智能地分配权重,进一步增强防御效果和系统鲁棒性。为了验证FL-Sieve的性能,实验利用了MNIST,Fashion-MNIST和CIFAR-10这3种数据集,考虑了Non-IID数据分布情景和混合拜占庭攻击场景。混合拜占庭客户端的数量从20%递增到49%,以模拟大规模混合拜占庭客户端攻击的场景。同时也对FL-Sieve在IID和Non-IID数据分布以及单攻击场景下的性能进行了测试。实验结果表明,FL-Sieve能够有效抵御不同场景下的拜占庭攻击,即使在高达49%的混合拜占庭客户端攻击下,FL-Sieve依然能够维持较高的主任务准确率。相比之下,几种现有的经典算法存在不同程度的失效,凸显出FL-Sieve的优势。 展开更多
关键词 联邦学习 混合拜占庭攻击 多特征检测 动态分配权重 鲁棒聚合算法
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基于动态惯性权重的电子节气门改进PSO-BP优化控制 被引量：1
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作者 孙建民 杨世虎 +1 位作者 赵磊 姚德臣 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第2期45-52,共8页
针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最... 针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最小值的不足。利用模糊神经网络的自学习能力,对PID控制器参数进行整定。仿真结果表明,经过优化后的模糊神经网络PID控制器相比于模糊PID控制器在响应时间、超调量和振荡次数等方面都有显着提升。在模拟气流扰动工况施加扰动信号后,该控制器表现出良好的抗干扰性能。在电子节气门响应试验中,节气门响应曲线存在轻微超调,但稳态误差较小,表明该控制方法下电子节气门具有良好的动态响应特性。 展开更多
关键词 动态惯性权重 电子节气门 迟滞非线性 改进粒子群优化算法 模糊神经网络
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