基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法 被引量：19

1

作者 赵青杰 李捷 +1 位作者 于俊洋 吉宏远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期89-92,共4页

为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数... 为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数方法,在每次迭代时,能有效提高蝙蝠算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。对12个典型的测试函数进行仿真实验,结果表明,改进后的算法显著提高了寻优性能,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。 展开更多

关键词 蝙蝠算法 柯西变异 动态自适应权重 收敛对比

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基于动态自适应权重与动态服务级别协议的EPON带宽分配算法研究 被引量：2

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作者 张牧 陶中平 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第3期273-276,共4页

针对当前EPON带宽分配算法无法实时分析网络性能,且没有考虑每个用户所提供业务的最终行为等不足。对此,提出一种基于动态服务级别协议的EPON带宽分配算法,其根据动态变化的一组权重来分配带宽,并不断分析平均包延迟以确保最高优先级业... 针对当前EPON带宽分配算法无法实时分析网络性能,且没有考虑每个用户所提供业务的最终行为等不足。对此,提出一种基于动态服务级别协议的EPON带宽分配算法,其根据动态变化的一组权重来分配带宽,并不断分析平均包延迟以确保最高优先级业务满足接入网中每一类客户的平均包延迟要求;通过将动态自适应权重引入动态服务级别协议中,克服因采用固定权重分配所带来的不足。仿真结果表明所提算法能够显著提高带宽利用率,大幅度降低其丢包率以及平均包延迟,且能够使平均包延迟以及丢包率始终低于每类优先级用户的最敏感业务所允许的最高上限。 展开更多

关键词 动态自适应权重 动态服务级别协议 带宽分配 用户差异化 加权因子

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一种新的带有动态自适应惯性权重和混合变异的粒子群优化算法 被引量：3

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作者 王苗苗 高岳林 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第6期70-72,110,共4页

提出一种新的带有混合变异算子的自适应粒子群优化算法。该算法使用了动态自适应惯性权重,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应... 提出一种新的带有混合变异算子的自适应粒子群优化算法。该算法使用了动态自适应惯性权重,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。在每次迭代过程中,对符合变异条件的粒子进行混合变异。通过对六个典型的测试函数的试验,表明该方法具有较强的全局寻优能力,克服了基本PSO易陷入早熟收敛的现象,并进一步提高了计算精度。 展开更多

关键词 粒子群优化 动态自适应惯性权重 混合变异算子

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基于MIWOA优化SCN的变压器故障诊断研究 被引量：6

4

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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基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用 被引量：13

5

作者 李荣 贺兴时 杨新社 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第13期258-268,共11页

针对基本MFO算法存在后期收敛速度较慢、收敛精度低等缺点,提出了一种基于差分进化的改进飞蛾优化算法(DEMFO)。该算法首先将差分进化算法融合到MFO算法中,使得飞蛾种群个体之间具有变异、交叉、选择机制,DEMFO算法拥有更强的全局和局... 针对基本MFO算法存在后期收敛速度较慢、收敛精度低等缺点,提出了一种基于差分进化的改进飞蛾优化算法(DEMFO)。该算法首先将差分进化算法融合到MFO算法中,使得飞蛾种群个体之间具有变异、交叉、选择机制,DEMFO算法拥有更强的全局和局部搜索能力;运用柯西变异算子对飞蛾最优位置进行变异更新产生新解,保持飞蛾种群的多样性,帮助算法跳出局部最优;再引入动态自适应权重因子,使飞蛾的更新方式更具灵活性,引导算法朝着正确的搜索方向进行,从而有效地提高了算法的收敛性和精度;对该算法用8个测试函数进行仿真实验,从实验结果可以看出DEMFO算法在收敛速度和收敛精度上有了显著提高。将该算法成功应用于求解电力系统负荷经济调度(Economic Dispatch,ED)模型,在Matlab平台对140台机组算例进行了仿真,相比基本MFO算法,提出的DEMFO算法能够获得更高质量的优化解,提供更好的负荷经济调度方案,从而有效降低发电成本,产生巨大的经济效益。 展开更多

关键词 DEMFO算法 差分进化算法 柯西变异算子 动态自适应权重因子 电力系统负荷经济调度

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混合策略改进的哈里斯鹰优化算法及其应用 被引量：9

6

作者 展广涵 王雨虹 刘昊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1394-1403,共10页

针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易陷入局部最优空间等局限性,提出一种混合策略改进的哈里斯鹰优化算法。采用精英混沌反向学习策略初始化种群,增加初始种群多样性和精英个体数量,提高算法收敛性能;利用引入动态自适应权重的逃逸能量... 针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易陷入局部最优空间等局限性,提出一种混合策略改进的哈里斯鹰优化算法。采用精英混沌反向学习策略初始化种群,增加初始种群多样性和精英个体数量,提高算法收敛性能;利用引入动态自适应权重的逃逸能量非线性递减策略替代哈里斯鹰算法的线性递减机制,提高算法全局探索和局部开发行为的平衡能力;采用拉普拉斯交叉算子策略生成适应度更高的新个体,提高算法抗停滞能力。对10个测试函数进行求解,结果表明改进算法的收敛精度、寻优性能及鲁棒性明显高于对比算法。通过对比改进前后算法的种群分布均匀性和收敛能力,验证了改进策略的有效性。利用改进算法优化长短时记忆网络参数,并应用于瓦斯涌出量预测,实验结果进一步验证改进算法的优越性和适用性。 展开更多

关键词 哈里斯鹰优化算法 瓦斯涌出量 动态自适应权重 拉普拉斯交叉算子

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改进粒子群优化算法在GM(1,1,λ)模型上的应用 被引量：3

7

作者 朱晓曦 张潜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第32期44-47,共4页

提出了一种带有动态自适应惯性权重和随机变异策略的粒子群优化算法.在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。当用早熟判断机制判断算法陷入早熟收敛时,采用随机变异策略使其跳出局部最... 提出了一种带有动态自适应惯性权重和随机变异策略的粒子群优化算法.在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。当用早熟判断机制判断算法陷入早熟收敛时,采用随机变异策略使其跳出局部最优。将改进的算法应用于GM(1,1,λ)模型的求解,具体实例表明改进的粒子群优化算法能够显著提高GM(11,λ)模型的精度。 展开更多

关键词 GM(1 1 λ)模型 粒子群优化 动态自适应惯性权重 随机变异算子

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基于改进蝙蝠算法优化LSTM网络的短时客流预测 被引量：20

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作者 段中兴 温倩 +2 位作者 周孟 宋婕菲 王剑 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2833-2840,共8页

准确地预测地铁站短时客流量,对地铁站通风空调系统的节能优化具有重要意义。充分考虑地铁客流量非线性、随机性、周期性等特点,提出一种基于改进蝙蝠算法(IBA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短时客流量预测模型(IBALSTM)。引入反向学... 准确地预测地铁站短时客流量,对地铁站通风空调系统的节能优化具有重要意义。充分考虑地铁客流量非线性、随机性、周期性等特点,提出一种基于改进蝙蝠算法(IBA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短时客流量预测模型(IBALSTM)。引入反向学习、动态自适应惯性权重与拉格朗日插值法等方法改进蝙蝠的全局搜索与局部寻优能力,克服标准蝙蝠算法易早熟、易陷入局部最优值的问题;利用改进的蝙蝠算法对LSTM网络的隐含层节点数、迭代次数、初始学习率、学习率下降因子4个参数进行优化;利用西安某地铁站自动检票系统(AFC)采集的客流数据,对模型的有效性进行检验。实验结果表明:该预测模型在均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差等方面均优于标准蝙蝠-LSTM模型、LSTM预测模型、BP预测模型及BP-Adaboost预测模型,所提出的方法可有效应用于短时客流量预测。 展开更多

关键词 短时客流量预测 改进蝙蝠算法 LSTM网络 反向学习 动态惯性自适应权重 拉格朗日插值法

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基于灰色关联的LS-SVM道路交通事故预测 被引量：11

9

作者 戢小辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期806-809,共4页

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变... 为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变量,简化LS-SVM模型结构;然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取;最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率,并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明,相较其他预测模型,该模型具有较快的收敛速度,并能明显提高道路交通事故预测的精度。 展开更多

关键词 道路交通事故 预测 灰色关联分析 最小二乘支持向量机 动态改变惯性权重自适应粒子群算法

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融合经验反思机制的教与学优化算法 被引量：2

10

作者 吴迪 贾鹤鸣 +2 位作者 刘庆鑫 齐琦 王爽 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期629-641,共13页

针对传统教与学算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种融合经验反思机制的教与学优化算法(empirical reflection teaching learning based optimization,ERTLBO)。首先在教学阶段引入经验反思机制,遴选精英个... 针对传统教与学算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种融合经验反思机制的教与学优化算法(empirical reflection teaching learning based optimization,ERTLBO)。首先在教学阶段引入经验反思机制,遴选精英个体引导普通个体向教师靠近,提高班级整体水平,从而提高算法全局探索能力。其次在学习阶段引入动态自适应权重,能够根据学生的适应度值对位置进行自适应扰动,进而实现个体位置的动态更新,提高算法跳出局部最优的能力。仿真实验选取23个基准测试函数对ERTLBO同其他变体和流行算法进行性能测试。实验结果表明,ERTLBO算法具有更好的寻优性能和求解稳定性。最后,通过2个工程设计问题进一步验证ERTLBO解决实际问题的有效性和优越性。 展开更多

关键词 教与学优化算法 经验反思机制 动态自适应权重 元启发式算法 基准函数 压力容器设计问题 焊接梁设计问题 Wilcoxon秩和检验

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基于改进粒子群优化算法的永磁球形电机驱动策略研究 被引量：8

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作者 周嗣理 李国丽 +2 位作者 王群京 郑常宝 文彦 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期166-176,189,共12页

永磁球形电机(PMSpM)是一种结构紧凑、可多自由运动的单关节传动装置。该文提出一种适用于PMSpM驱动策略优化的改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法可实时计算PMSpM期望转矩所对应的线圈驱动电流。首先,通过圆环函数建立PMSpM转矩解析模型... 永磁球形电机(PMSpM)是一种结构紧凑、可多自由运动的单关节传动装置。该文提出一种适用于PMSpM驱动策略优化的改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法可实时计算PMSpM期望转矩所对应的线圈驱动电流。首先,通过圆环函数建立PMSpM转矩解析模型,并构建转矩Map图;然后,在确定种群数量后为标准粒子群优化(PSO)算法引入自适应动态惯性权重和自适应学习因子,将所提IPSO算法与PSO算法进行仿真对比,仿真结果表明,在同样的精度下采用IPSO算法计算驱动电流比采用PSO算法有更快的计算速度;最后,通过PMSpM控制试验进一步证明了该仿真结论的正确性。 展开更多

关键词 永磁球形电机 改进粒子群优化 自适应动态惯性权重 自适应学习因子 驱动电流

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基于多种群多模型协同进化的粒子群优化算法 被引量：6

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作者 徐冰纯 葛洪伟 王燕燕 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期200-203,208,共5页

为克服标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部极值和优化精度较低的缺点,提出一种多种群多模型协同进化的粒子群优化(MSM-PSO)算法。将整个粒子群分成大小相等的3个分群,各分群采用不同的进化模型,分群间相互影响促进。同时采用自适应动态... 为克服标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部极值和优化精度较低的缺点,提出一种多种群多模型协同进化的粒子群优化(MSM-PSO)算法。将整个粒子群分成大小相等的3个分群,各分群采用不同的进化模型,分群间相互影响促进。同时采用自适应动态惯性权重,以保持种群多样性,降低陷入局部极值的概率。测试结果表明,该算法全局性能好、寻优精度高。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 多种群 多模型 自适应动态惯性权重 协同进化

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改进的人体运动检测方法 被引量：3

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作者 吕金泽 张元 韩燮 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2460-2465,共6页

为改善Kinect采集到的用户运动时骨骼节点位置的跳变随机性以及平滑用户动作过程中各骨骼关节的角度,对运动数据的采集和计算算法进行研究,提出改进的中位值平均滤波算法和改进的EWMA算法。改进的中位值平均滤波算法在滤波输出节点位置... 为改善Kinect采集到的用户运动时骨骼节点位置的跳变随机性以及平滑用户动作过程中各骨骼关节的角度,对运动数据的采集和计算算法进行研究,提出改进的中位值平均滤波算法和改进的EWMA算法。改进的中位值平均滤波算法在滤波输出节点位置计算中引入自适应滤波因子和偏移预测量,改进的EWMA算法在角度平滑计算中引入自适应权重动态分配函数。在算法的数据仿真测试中,分别用改进后的两个算法和各自的原算法进行测试和比较分析,实验结果表明,改进算法保证了节点基本静止时滤波和平滑的稳定性,兼顾用户动作变化时节点滤波预测位置的实时性和角度平滑值输出的实时性,优于同类其它算法。 展开更多

关键词 骨骼节点滤波 角度平滑 自适应滤波因子 偏移预测量 自适应权重动态分配函数

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