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融合多策略的改进鹈鹕优化算法 被引量：1
1
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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融合组织P系统的自适应t分布蜣螂算法 被引量：1
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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基于系统辨识的新能源电力系统惯性常数快速追踪方法 被引量：2
3
作者 张波 张成健 +2 位作者 张经 王磊 李铁成 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期163-170,共8页
针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证... 针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证分析。理论分析和实验结果表明,递推算法辨识精度高、辨识结果稳定、辨识速度快,适用于节点数量庞大、结构复杂的辨识对象,有利于实现新能源电力系统惯性常数的实时监测与快速感知。 展开更多
关键词 新能源 电力系统 惯性常数 系统辨识 量化评估 非递推算法 递推算法
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基于改进樽海鞘群算法的无人机山区巡航
4
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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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
5
作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量：2
6
作者 汪繁荣 汪筠涵 江俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入... 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 BP神经网络 变压器 故障诊断 非线性惯性权重 纵横交叉策略
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基于多策略改进的蜉蝣算法在WSN定位中的应用 被引量：2
7
作者 宋湘钰 任秀丽 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期348-355,共8页
针对无线传感器网络中使用到达时间差定位技术存在计算效率低和精度差的问题,提出一种将改进的蜉蝣算法(Improved Mayfly Algorithm,IMA)与Chan算法相结合的定位算法(Chan-IMA)。该算法主要利用Chan算法计算出待测节点的初始定位坐标,... 针对无线传感器网络中使用到达时间差定位技术存在计算效率低和精度差的问题,提出一种将改进的蜉蝣算法(Improved Mayfly Algorithm,IMA)与Chan算法相结合的定位算法(Chan-IMA)。该算法主要利用Chan算法计算出待测节点的初始定位坐标,以限制IMA算法的搜索区域,从而提高IMA算法的搜索效率。针对蜉蝣算法,首先,采用Tent映射和反向学习策略对种群进行初始化以增强初始种群的多样性;其次,设计了一种自适应惯性权重,用于均衡全局搜索能力与局部搜索能力;最后,提出了一种可变步长的莱维飞行策略,对全局最优位置进行扰动变异,使用贪婪算法择优保留全局最优解,从而提高算法跳出局部最优解的能力。通过仿真实验,Chan-IMA算法与Chan-ISSA、Chan-CPSO、Chan-IAGA算法相比,其定位精度分别提升了17.6%、30.7%和37.5%、收敛速度分别提升了22.5%、26.2%和31.1%。实验结果表明,所提出的算法具有更高的定位精度和更快地收敛速度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 到达时间差 蜉蝣算法 自适应惯性权重 莱维飞行
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一种改进的鲸鱼优化算法在机器人路径规划中的应用 被引量：1
8
作者 曾广财 叶军 +1 位作者 宋苏洋 孙清 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第5期7-14,共8页
鲸鱼优化算法(WOA)在处理高维度数据和含有多个局部最优解的问题时,存在着一定的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度慢和参数调整不够灵活。于是提出了一种改进的WOA算法,设计了一种非线性收敛因子用于替代原算法中的线性收敛因子,提高... 鲸鱼优化算法(WOA)在处理高维度数据和含有多个局部最优解的问题时,存在着一定的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度慢和参数调整不够灵活。于是提出了一种改进的WOA算法,设计了一种非线性收敛因子用于替代原算法中的线性收敛因子,提高算法的收敛速度;其次,引入一种自适应权重机制,避免单一惯性权重可能导致的过早收敛或振荡问题;然后,融合黄金分割算法提高鲸鱼群体的多样性和全局搜索能力。最后,将所提出算法在8个测试函数以及机器人路径规划等方面与其他算法进行实验对比,实验结果表明,所提出算法得到的效果更好。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 自适应惯性权重 非线性收敛因子 函数优化 路径规划
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多场景下户用热泵直流微电网系统优化调度
9
作者 党皓严 吴振奎 +1 位作者 张继红 刘鑫冉 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第31期13437-13445,共9页
为了提高户用热泵直流微电网运行时的经济性与蓄电池使用寿命,建立了户用热泵直流微电网多场景联合优化模型,综合考虑了发电成本、放电成本、购电成本、售电收入、功率平衡约束及充放电时间约束等因素。以成本最低与蓄电池最优荷电状态... 为了提高户用热泵直流微电网运行时的经济性与蓄电池使用寿命,建立了户用热泵直流微电网多场景联合优化模型,综合考虑了发电成本、放电成本、购电成本、售电收入、功率平衡约束及充放电时间约束等因素。以成本最低与蓄电池最优荷电状态为目标函数,利用改进的分群自适应粒子群优化算法平衡多目标优化的局部最优与全局最优问题。通过对比分析仿真结果,发现在不同场景下,改进粒子群算法的表现均优于其他算法。尤其在光伏发电量充足的晴天,该算法的运行成本比传统粒子群算法低8.8%,比遗传算法低24%,比线性规划算法低13.9%。结果验证了改进粒子群算法在降低户用热泵微电网并网模式下日常运行成本方面的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 微电网 优化调度策略 改进粒子群优化算法 惯性权重 学习因子
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基于虚拟同步发电机参数优化的模糊自适应控制策略 被引量：3
10
作者 冯云龙 希望·阿不都瓦依提 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第14期5877-5885,共9页
针对基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的并网逆变器存在的抗扰能力差和动态响应时间长的问题,提出了一种VSG的改进模糊自适应控制策略。首先,建立VSG小信号模型,分析虚拟惯量与阻尼系数对系统动态响应的影响... 针对基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的并网逆变器存在的抗扰能力差和动态响应时间长的问题,提出了一种VSG的改进模糊自适应控制策略。首先,建立VSG小信号模型,分析虚拟惯量与阻尼系数对系统动态响应的影响。确定两参数取值范围并利用麻雀搜索算法对自适应策略中惯量和阻尼的初始值寻优。其次,分析系统受扰动后的角频率变化曲线,细化设计模糊规则。最后,在MATLAB/Simulink中搭建单机VSG模型,将不同控制策略进行对比。结果表明:在指令功率和负载功率突变时,本文所提模糊自适应策略不仅提高了系统响应速度,且抗扰动能力强。证明了研究成果的有效性。 展开更多
关键词 虚拟同步发电机 麻雀搜索算法 虚拟惯量 阻尼系数 模糊自适应控制
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基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法
11
作者 彭庆媛 王晓峰 +3 位作者 唐傲 华盈盈 何飞 刘建平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期96-104,共9页
当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改... 当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法。改进的灰狼算法通过改变线性控制参数,以及在灰狼位置更新公式中加入反余切惯性权重策略,以扩展狼群的搜索范围,从而避免陷入局部最优解。利用改进的算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化的BP神经网络应用于入侵检测。实验结果表明,改进的灰狼算法具有更好的稳定性、寻优效率和寻优精度,改进的入侵检测方法不易陷入局部极小值,泛化能力强,预测精度高和可靠性好。 展开更多
关键词 非线性控制参数 惯性权重 灰狼优化算法 BP神经网络 入侵检测 网络安全
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基于改进MOPSO算法的钢铁行业多能源介质调配
12
作者 刘悦成 吴定会 +1 位作者 陆申鑫 汪晶 《控制工程》 北大核心 2025年第9期1556-1562,共7页
针对钢铁企业多介质能源调配模型存在变量较多以及粒子群优化算法存在易陷入局部最优的特点,提出了一种改进的多目标粒子群优化(multiple objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,用于实现多能源介质的调配优化。首先,基于... 针对钢铁企业多介质能源调配模型存在变量较多以及粒子群优化算法存在易陷入局部最优的特点,提出了一种改进的多目标粒子群优化(multiple objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,用于实现多能源介质的调配优化。首先,基于各设备实时运行效率的变化,以最小化成本和能耗为目标函数,建立针对煤气、蒸汽、电力3种介质的能源优化调配模型,该模型分别考虑了锅炉和汽轮机的波动惩罚成本;然后,在MOPSO算法的基础上,引入自适应惯性权重策略和高斯变异策略,以提高算法的收敛性和初始种群的多样性;最后,利用宝钢的生产数据进行了实例分析,实验结果表明,改进的MOPSO算法能够有效地实现钢铁能源计划的优化与能源调配,能源运行的成本和能耗分别降低了0.8%和0.5%。 展开更多
关键词 MOPSO算法 能源计划 自适应惯性权重 高斯变异
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量：2
13
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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改进鲸鱼算法构建反向传播神经网络粮食产量预测模型及效果分析
14
作者 赵晶晶 陈岩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2748-2759,共12页
为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线... 为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线性惯性权重和最优邻域扰动策略改进鲸鱼优化算法,再将其最优解赋值给BP神经网络的权值和阈值,最终提高IWOA-BP的收敛速度和收敛精度。选取全国近45年粮食总产量和7种影响因素(有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积、受灾面积和农村人均消费支出)作为数据集,构建基于改进鲸鱼算法的反向传播神经网络粮食产量预测模型。多次实验表明,IWOA-BP模型在测试集上的表现均优于其他预测模型,包括长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)预测模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测模型、基于鲸鱼优化算法的BP神经网络(WOA-BP)预测模型以及基于粒子群算法的BP神经网络(PSO-BP)预测模型。IWOA-BP模型和ELM模型相比,前者的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了77.12%、88.18%;和LSTM模型相比,前者的RMSE、MAPE分别降低了69.11%、47.36%;和WOA-BP模型相比,前者的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、RMSE和MAPE分别降低了43.78%、43.22%、45.96%。和PSO-BP模型相比,前者的MAE、RMSE、MAPE分别降低了89.67%、90.61%、90.82%。因此IWOA-BP预测模型的决定系数更高、预测误差更小且收敛速度更快,可有效地预测粮食产量,对于农业部门和相关政策制定者来说具有重要的技术参考价值。 展开更多
关键词 粮食产量 反向传播神经网络 鲸鱼优化算法 非线性惯性权重 随机扰动策略
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基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别研究
15
作者 程凤敏 卢山群 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期189-195,共7页
针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期... 针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期记忆网络中,从而构建光纤网络异常行为检测模型。为进一步提升模型性能,在粒子群优化算法中引入自适应惯性权重思想,迭代优化长短期记忆网络的时间窗大小和隐藏层单元数,将优化的参数更新至检测模型中,从而实现较为精确的光纤网络异常行为智能化识别。实验结果表明,该方法在多个数据集上的异常行为识别准确率均超过99.3%,显著提高了光纤网络异常行为识别的效率和可靠性,为光纤网络的稳定运行提供了有力保障。 展开更多
关键词 人工智能 光纤网络 异常行为识别 长短期记忆网络 粒子群优化算法 自适应惯性权重
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一种混合灰狼结构的麻雀搜索算法的收敛性分析及应用
16
作者 刘满强 张宏安 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期221-233,共13页
针对麻雀搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢,对初始解的依赖性等问题,提出了一种混合灰狼等级制度的自适应麻雀搜索算法。首先,采用佳点集策略对麻雀种群初始化,增加种群多样性,提高算法收敛速度和精度;其次,采用动态惯性权重优化发... 针对麻雀搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢,对初始解的依赖性等问题,提出了一种混合灰狼等级制度的自适应麻雀搜索算法。首先,采用佳点集策略对麻雀种群初始化,增加种群多样性,提高算法收敛速度和精度;其次,采用动态惯性权重优化发现者位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;接着,利用Levy飞行策略优化跟随者位置更新过程,扩大其搜索空间,降低陷入局部最优的可能性;最后,引入灰狼优化算法中的等级制度策略更新警戒者位置,降低麻雀搜索算法陷入局部最优的可能性,并对算法进行收敛性分析。为验证算法性能,与其他5种群智能优化算法进行基准函数测试,与二维静态栅格地图路径规划进行对比实验,进一步证明了改进后算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Levy飞行 动态惯性权重 灰狼等级制度 路径规划
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基于简化卡尔曼滤波的双惯量伺服系统测速算法
17
作者 冯煜焜 姚文熙 李武华 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期48-57,共10页
针对低精度位置传感器应用下传统速度测量方式难以均衡测量噪声与测量延迟的问题,设计一种针对双惯量伺服系统应用的简化卡尔曼滤波测速算法。通过状态量预估计将核心部分卡尔曼滤波的观测模型简化为一阶模型,给出了一阶模型构建方式以... 针对低精度位置传感器应用下传统速度测量方式难以均衡测量噪声与测量延迟的问题,设计一种针对双惯量伺服系统应用的简化卡尔曼滤波测速算法。通过状态量预估计将核心部分卡尔曼滤波的观测模型简化为一阶模型,给出了一阶模型构建方式以及额外所需的转速预测量以及轴转矩预估计设计方式,均衡测量误差与噪声的同时,相较于基于高阶模型的卡尔曼滤波测速大幅减小运算成本与调试复杂度。最后将本文所设计的测速算法与其他测速算法进行对比,仿真与试验结果表明相较于传统算法在相同的测量延迟下误差更小;与相同计算成本的卡尔曼滤波测速相比也具有更好的误差抑制能力。 展开更多
关键词 低精度位置传感器 卡尔曼滤波 测速算法 状态量预估计 双惯量伺服系统
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基于改进狮群算法的混合图像盲分离
18
作者 夏清雨 丁元明 +1 位作者 张然 杨阳 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期224-230,254,共8页
针对盲源分离传统独立分量分析方法存在分离性能不高的问题,该文提出一种基于改进狮群算法的盲源分离方法,并应用于图像盲分离中。该算法在原始狮群算法的基础上,结合蝴蝶算法较强的局部搜索能力和免疫浓度选择优秀的进化机制,并通过基... 针对盲源分离传统独立分量分析方法存在分离性能不高的问题,该文提出一种基于改进狮群算法的盲源分离方法,并应用于图像盲分离中。该算法在原始狮群算法的基础上,结合蝴蝶算法较强的局部搜索能力和免疫浓度选择优秀的进化机制,并通过基于矢量距的惯性权重调整算法的搜索平衡。算法分别以信号的负熵和峭度作为目标函数,通过求解目标函数,实现对混合信号的盲分离。仿真结果表明,所提算法可以有效地分离含噪混合图像,具有比对比算法更优异的分离性能,而且在基于峭度的目标函数下分离性能更好。 展开更多
关键词 盲源分离 独立分量分析 狮群算法 蝴蝶算法 免疫浓度选择 惯性权重
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基于三支决策的海洋捕食者算法
19
作者 房晶 万仁霞 苗夺谦 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期49-57,I0009,I0010,共11页
针对海洋捕食者算法(marine predator algorithm,MPA)收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于三支决策的海洋捕食者算法(TWD-MPA).算法根据个体间距离之比将猎物对象划分为正域、负域和边界域,并分别采取不同策略对... 针对海洋捕食者算法(marine predator algorithm,MPA)收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于三支决策的海洋捕食者算法(TWD-MPA).算法根据个体间距离之比将猎物对象划分为正域、负域和边界域,并分别采取不同策略对3个域中的猎物进行更新.引入的步长控制策略和惯性权重系数策略有效平衡算法的勘探与开发能力.在10个基准测试函数上,将TWD-MPA与其他7种优化算法进行实验对比,并通过收敛性分析、稳定性分析和统计性分析对算法进行性能评价.结果表明,相较于其他算法,TWD-MPA在求解精度、收敛速度和稳定性等方面具有明显优势. 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 三支决策 步长控制 惯性权重 边界域
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基于改进人工蜂群算法的配电系统储能优化控制策略
20
作者 肖俊阳 罗金阁 +2 位作者 马伟哲 程武平 曾通 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第6期2567-2574,共8页
为解决高比例间歇性新能源接入对电网造成的波动影响,提高配电网对新能源的接纳能力,本工作提出了基于改进人工蜂群算法的配电系统储能优化控制策略。首先,对储能系统结构解析,并构建包含功率-容量模型、能量转换效率模型、荷电状态(SOC... 为解决高比例间歇性新能源接入对电网造成的波动影响,提高配电网对新能源的接纳能力,本工作提出了基于改进人工蜂群算法的配电系统储能优化控制策略。首先,对储能系统结构解析,并构建包含功率-容量模型、能量转换效率模型、荷电状态(SOC)模型的储能系统数学模型;接着,提出分布式储能系统双层优化控制模型,上层以系统电压偏差最小、系统稳定为目标构建稳定控制模型,下层以新能源消纳、系统有功网损为目标构建优化控制模型,对分布式储能进行功率分配;然后,引入人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)求解模型,采用柯西变异增强算法全局搜索能力,结合动态惯性权重机制提升收敛速度,提高模型求解精度和速度。最后,以典型IEEE33节点配电网络为例,验证所提策略有效性。结果表明所提控制策略能有效提升新能源消纳,充分发挥储能系统的调节作用,有利于保障配电网灵活可靠运行。 展开更多
关键词 储能系统 控制策略 人工蜂群算法 柯西变异 惯性权重 新能源
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