多策略改进麻雀搜索算法及工程应用

1

作者 匡振宇 张俊 +1 位作者 王艳红 谭园园 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第11期58-64,共7页

针对麻雀搜索算法容易陷入局部最优、迭代后期种群多样性单一等缺点,提出一种多策略结合的麻雀搜索算法。首先利用低差异序列、混沌映射对种群精英化,提高初始种群的质量,加快算法的收敛速率并提高跳出局部最优值的能力。对于经典麻雀... 针对麻雀搜索算法容易陷入局部最优、迭代后期种群多样性单一等缺点,提出一种多策略结合的麻雀搜索算法。首先利用低差异序列、混沌映射对种群精英化,提高初始种群的质量,加快算法的收敛速率并提高跳出局部最优值的能力。对于经典麻雀搜索算法探索者探索能力不足的问题,利用种群之间的距离平衡搜索的精度和广度,引入d维超球面均匀分布的随机单位向量,提高种群的游走性;引入精英化思想对最优点实行保留,提高收敛速度和精度;引入遗传算法的轮盘赌思想改进跟随者的跟随策略。此外,利用改进高斯变异和改进逐维反向学习在最优解的位置进行扰动和精确搜索,以提高算法性能。与9种算法在24个基准测试函数、CEC2017测试函数的仿真对比实验、经典压力容器设计问题的实际工程应用以及Wilcoxon秩和检验结果表明,多策略改进的麻雀搜索算法有更好的寻优能力。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 低差异序列 高斯变异 逐维反向学习策略 函数优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于井下参数的SCNGO-SVM卡钻预警方法研究

2

作者 张涛 夏鹏 +2 位作者 李军 王彪 詹家豪 《石油机械》 北大核心 2025年第1期20-27,36,共9页

针对卡钻风险预测的问题,提出了一种融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰优化算法(SCNGO)和支持向量机(SVM)的卡钻预警模型。针对北方苍鹰优化算法(NGO)容易陷入局部最优以及初始解的分布具有随机性和非均匀性的特性,引入折射反向学习... 针对卡钻风险预测的问题,提出了一种融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰优化算法(SCNGO)和支持向量机(SVM)的卡钻预警模型。针对北方苍鹰优化算法(NGO)容易陷入局部最优以及初始解的分布具有随机性和非均匀性的特性,引入折射反向学习策略初始化北方苍鹰算法个体、正余弦策略替换原始苍鹰算法的勘察阶段的位置更新公式和正余弦策略的步长搜索因子进行改进,将SCNGO用于SVM寻参,并将模型SCNGO-SVM应用于卡钻预警。研究结果表明:SCNGO在收敛速度、寻优精度等方面明显优于NGO、WOA(鲸鱼优化算法)及SSA(麻雀优化算法);该卡钻预警模型对于卡钻的预测准确率高达97.33%,相较于WOA-SVM、NGO-SVM、SSA-SVM卡钻预警模型,在预测准确率和运算速度上均有较大的提升。该模型为卡钻的预测及其工程应用提供了理论指导。 展开更多

关键词 卡钻预警模型 北方苍鹰优化算法 性能测试 折射反向学习策略 正余弦策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进蜘蛛黄蜂优化算法的无人机三维路径规划

3

作者 贾鹤鸣 陈丽珍 +2 位作者 吴佳琪 蒲锐茜 卢程浩 《青岛理工大学学报》 2025年第1期132-140,共9页

针对无人机三维路径规划问题提出一种改进的蜘蛛黄蜂优化算法(Improved spider wasp optimization, ISWO)。在捕猎和筑巢阶段之后引入透镜成像反向学习策略扩大了种群搜索的范围,增强了算法探索能力以及提高了算法收敛精度。通过地形代... 针对无人机三维路径规划问题提出一种改进的蜘蛛黄蜂优化算法(Improved spider wasp optimization, ISWO)。在捕猎和筑巢阶段之后引入透镜成像反向学习策略扩大了种群搜索的范围,增强了算法探索能力以及提高了算法收敛精度。通过地形代价、航程代价和边界代价等约束条件模拟真实的三维地形环境进行建模。通过无人机三维路径规划仿真实验,表明改进的蜘蛛黄蜂优化算法规划的路径长度较原始的蜘蛛黄蜂算法减少了7.4%,有效提升了算法的寻优性能。验证了改进的蜘蛛黄蜂优化算法在无人机三维路径规划问题中的适用性和有效性。 展开更多

关键词 无人机三维路径规划 蜘蛛黄蜂优化算法 透镜成像反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进贝叶斯网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：2

4

作者 仝兆景 兰孟月 荆利菲 《电子科技》 2024年第5期47-53,70,共8页

针对变压器故障诊断精度低的问题,文中提出一种基于改进黏菌优化算法(Improved Slime Mould Algorithm,ISMA)优化贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的变压器故障诊断方法。通过爬山算法对定向最大支撑树搜索得到贝叶斯网络初始结构即初... 针对变压器故障诊断精度低的问题,文中提出一种基于改进黏菌优化算法(Improved Slime Mould Algorithm,ISMA)优化贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的变压器故障诊断方法。通过爬山算法对定向最大支撑树搜索得到贝叶斯网络初始结构即初始种群,在改进黏菌优化算法中引入反向学习策略,增加种群多样性。添加正弦-余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA),更新解的位置以避免种群陷入局部最优。根据改良的无编码比值法选取变压器故障状态的特征,利用改进黏菌优化算法优化贝叶斯网络结构,提高基于贝叶斯网络的变压器故障诊断的准确率,并利用不同种类的测试函数验证了改进黏菌优化算法具有收敛速度快、收敛精度高的优良性能。仿真结果表明,ISMA-BN诊断模型的训练集和测试集准确率分别为98.2%和97.14%,具有一定的研究价值。 展开更多

关键词 故障诊断 改进黏菌优化算法 贝叶斯网络 结构学习 变压器 反向学习策略 正弦-余弦算法 测试函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进鲸鱼算法优化PID的转速控制

5

作者 朱正林 王尊弘 +2 位作者 张冕 张欢 熊永旭 《信息技术》 2024年第10期75-79,共5页

当汽轮机转速发生偏差时,需要操作员手动整定PID参数使转速达到稳定,但控制效果不佳且调节时间长,针对这一问题提出了一种改进的鲸鱼优化算法优化PID参数控制转速,通过引入反向学习策略和非线性收敛因子,在一台3MW的汽轮机的组态仿真中... 当汽轮机转速发生偏差时,需要操作员手动整定PID参数使转速达到稳定,但控制效果不佳且调节时间长,针对这一问题提出了一种改进的鲸鱼优化算法优化PID参数控制转速,通过引入反向学习策略和非线性收敛因子,在一台3MW的汽轮机的组态仿真中进行实验对比。结果表明:与鲸鱼算法、粒子群算法相比,改进鲸鱼算法寻优效果更好,进而有效地达到对汽轮机转速的控制。 展开更多

关键词 汽轮机转速 改进鲸鱼优化算法 PID 反向学习策略 非线性收敛因子

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于差分进化算法的瞬变电磁一维反演 被引量：1

6

作者 王少杰 周磊 +3 位作者 谢兴兵 毛玉蓉 程见中 严良俊 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期343-351,共9页

实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性... 实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性源瞬变电磁一维反演方法。然后,在传统差分进化算法的基础上引入反向学习策略及控制参数自适应调节,加快反演的收敛速度,同时在目标函数中引入约束条件,构成最小构造反演,降低反演的多解性。最后,基于典型的三层地电模型和复杂多层模型进行理论模型测试,反演结果可有效恢复模型的电阻率和极化率。利用实测资料进行反演,反演得到的电阻率与OCCAM反演电阻率基本一致。在此电阻率约束的基础上,进一步反演得到极化率信息。反演结果准确地提取了实测数据中的电阻率信息,得到了地下介质的极化率分布,证明了算法的准确性和适用性。 展开更多

关键词 一维反演 自适应差分进化算法 反向学习策略 电阻率 极化率 瞬变电磁

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进麻雀搜索算法的PID参数整定系统设计 被引量：1

7

作者 杨开明 王艺霖 +3 位作者 徐文光 幸响云 谭建所 王洪亮 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期21-25,共5页

PID参数整定是PID控制中的一个关键步骤,常规的PID控制在一定程度上已被淘汰。为改善PID控制的效果和精度,文中将黄金正弦策略与精英反向学习策略相结合,提出一种改进的麻雀搜索算法。用23个标准函数对所提出的新方法进行了验证,实验结... PID参数整定是PID控制中的一个关键步骤,常规的PID控制在一定程度上已被淘汰。为改善PID控制的效果和精度,文中将黄金正弦策略与精英反向学习策略相结合,提出一种改进的麻雀搜索算法。用23个标准函数对所提出的新方法进行了验证,实验结果证明了新方法的有效性。利用改进的麻雀搜索算法对PID控制参数进行了优化,并对该方法进行了仿真分析。结果表明,采用该方法进行PID参数整定时,其具有更好的稳定性、更高的精度和更好的性能。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 PID控制 参数整定 黄金正弦策略 精英反向学习策略 群智能算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多项优化哈里斯鹰算法的同步电机参数辨识

8

作者 廖正霖 沈艳霞 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1868-1875,共8页

针对永磁同步电机(PMSM)参数辨识领域的传统方法存在难以同时辨识多参数、辨识精度不够高等问题,提出一种参数辨识算法。该算法中采用了哈里斯鹰优化算法。为了提高参数辨识的准确度和稳定性,从3个方面对哈里斯鹰算法进行改进:首先,从... 针对永磁同步电机(PMSM)参数辨识领域的传统方法存在难以同时辨识多参数、辨识精度不够高等问题,提出一种参数辨识算法。该算法中采用了哈里斯鹰优化算法。为了提高参数辨识的准确度和稳定性,从3个方面对哈里斯鹰算法进行改进:首先,从种群的初始化方向引入Logistic混沌映射来初始化鹰群的位置,增加种群的多样性,加快辨识算法的收敛速度;其次,从鹰群位置更新的角度考虑,通过随机反向学习策略优化鹰群中位置最差个体,使算法的模糊性和随机性提高,增强全局搜索性能,使辨识结果更精确;最后,为了防止过早收敛,将目前的最佳个体位置保留进入下一次迭代,改善传统哈里斯鹰算法易陷入局部最优和精度下降的问题。在基于PMSM电压方程建立的数学模型基础上,将多项优化的哈里斯鹰算法(MIHHO)和标准哈里斯鹰算法(HHO)、粒子群算法(PSO)以及麻雀搜索算法(SSA)进行测试。经过仿真和实验证明,MIHHO对于PMSM参数辨识具有更加优秀的稳定性、收敛速度以及更高的辨识精度。 展开更多

关键词 电学测量 永磁同步电机 哈里斯鹰算法 参数辨识 LOGISTIC混沌映射 随机反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进樽海鞘算法的微电网优化调度运行 被引量：3

9

作者 王壮 杨弘平 尹常永 《沈阳工程学院学报（自然科学版）》 2024年第1期55-61,共7页

微电网系统中包括多种微电源,需要满足大量的约束条件,传统的优化算法求解易陷入局部最优,难以得到最优解。针对此类问题,提出一种多策略协同优化樽海鞘算法(MSSSA),在同时考虑运行与环境污染的情况下,以综合成本为目标函数,设定功率平... 微电网系统中包括多种微电源,需要满足大量的约束条件,传统的优化算法求解易陷入局部最优,难以得到最优解。针对此类问题,提出一种多策略协同优化樽海鞘算法(MSSSA),在同时考虑运行与环境污染的情况下,以综合成本为目标函数,设定功率平衡、爬坡率、联络线交互功率极值等约束条件,然后利用MSSSA对微电网调度模型进行求解。通过对比仿真结果,验证了MSSSA较其他算法的优越性和对微电网系统优化的合理性。 展开更多

关键词 微电网 优化调度 樽海鞘算法 混沌映射 反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种改进麻雀搜索算法及其在天线设计中的应用

10

作者 王一茗 单志勇 《信息技术与信息化》 2024年第11期118-122,共5页

天线设计中通常需要进行大量的参数优化,但常用的HFSS优化方法计算量大且效率低下,因而提出了一种改进的麻雀搜索算法。为使初始种群分布均匀,引入混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化;为平衡算法的探索能力和开发能力,引入一个... 天线设计中通常需要进行大量的参数优化,但常用的HFSS优化方法计算量大且效率低下,因而提出了一种改进的麻雀搜索算法。为使初始种群分布均匀,引入混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化;为平衡算法的探索能力和开发能力,引入一个非线性收敛因子动态调整生产者占比;为增强算法初期的全局搜索能力,将花斑翠鸟的栖息盘旋行为抽象为数学模型改进生产者位置更新公式;为提高算法后期跳出局部最优解的能力并提高收敛速度,提出了一种自适应步长用于更新警戒者位置。经以上策略改进后的算法具有优异且均衡的全局搜索能力和局部搜索能力,函数测试实验表明算法是正确有效的。最后,将改进后的麻雀搜索算法应用于一款SIW毫米波天线的尺寸参数设计中,将其带宽优化到37.85%,相较HFSS优化提高了8.95%。优化后天线的频带覆盖52.48~75.19 GHz,相较HFSS优化增加了5.37 GHz,验证了改进后的麻雀搜索算法在最优天线尺寸设计中的优越性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 混沌映射 精英反向学习策略 花斑翠鸟优化算法 自适应步长 SIW 毫米波天线 MATLAB、HFSS联合仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进秃鹰搜索算法的汽车零部件生产车间调度优化

11

作者 石庆升 石成钰 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期177-186,共10页

汽车是现代社会不可或缺的交通工具,为了实现其零部件的高效生产,建立了以最小化最大完工时间为目标的智能排产调度模型,提出了一种混合优化策略的秃鹰搜索算法(MOBES)。首先,通过ROV编码方式与FAMFR和FCFS的正反向解码方式将算法离散化... 汽车是现代社会不可或缺的交通工具,为了实现其零部件的高效生产,建立了以最小化最大完工时间为目标的智能排产调度模型,提出了一种混合优化策略的秃鹰搜索算法(MOBES)。首先,通过ROV编码方式与FAMFR和FCFS的正反向解码方式将算法离散化;其次,在种群初始化中引入启发式规则和反向学习策略,在算法迭代的过程中加入最优插入和最优交换策略、邻域搜索策略和多点位交叉策略,并对最优解进行局部搜索,使算法能更好地应对局部最优、全局搜索与局部开发不协调等问题;最后,通过Carlier测试集和某汽车零件制造厂的实际案例进行数据测试,并与其他算法进行比较。实验结果验证了秃鹰搜索算法在车间调度问题上的有效性和其混合优化策略的优越性。 展开更多

关键词 车间调度 秃鹰搜索算法 汽车零部件 启发式规则 反向学习策略 邻域搜索策略 局部搜索策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进蜜獾优化算法的地铁避障机器人路径规划

12

作者 胡义飞 潘菁菁 《郑州铁路职业技术学院学报》 2024年第3期40-42,共3页

提出一种改进蜜獾优化算法(IHBA),用来解决地铁避障机器人的路径规划问题。首先,引入精英反向学习策略,增加算法的全局搜索能力,提高算法跳出局部最优的能力和收敛性;其次,采用栅格法对环境建模,设置起点和终点,模拟构建简单的地铁站局... 提出一种改进蜜獾优化算法(IHBA),用来解决地铁避障机器人的路径规划问题。首先,引入精英反向学习策略,增加算法的全局搜索能力,提高算法跳出局部最优的能力和收敛性;其次,采用栅格法对环境建模,设置起点和终点,模拟构建简单的地铁站局部环境地图;再次,实验对比多种智能算法,证实改进算法能用最短的时间获得最短路径,避障效果良好。 展开更多

关键词 路径规划 蜜獾优化算法 精英反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于迭代融合优化算法和WPHM的牵引电机轴承可靠性评估 被引量：2

13

作者 廖爱华 杨俭 +2 位作者 齐美义 胡定玉 丁亚琦 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期32-40,共9页

为了评估列车牵引电机轴承的运行可靠性,提出一种基于反向指数鲸鱼群(OEWOA)与粒子群(PSO)迭代融合的优化算法和威布尔比例故障率模型(WPHM)的评估方法。提取振动信号的时域、频域特征指标,利用主成分分析法(PCA)进行特征信息的融合,将... 为了评估列车牵引电机轴承的运行可靠性,提出一种基于反向指数鲸鱼群(OEWOA)与粒子群(PSO)迭代融合的优化算法和威布尔比例故障率模型(WPHM)的评估方法。提取振动信号的时域、频域特征指标,利用主成分分析法(PCA)进行特征信息的融合,将融合后的特征指标作为WPHM的响应协变量进行可靠性评估。针对模型中多个参数直接求解困难的问题,利用反向学习策略(OBL)和指数收敛因子提高鲸鱼算法(WOA)的搜索能力,迭代融合PSO算法良好的收敛能力;通过OEWOA的探索指导PSO的迭代,避免PSO陷入局部最优,从而彻底探索搜索空间,同时使用PSO限制OEWOA的搜索,以便更快地将解收敛到全局最优值。应用该优化算法对WPHM中多个参数进行求解,实现牵引电机轴承运行可靠性的评估。结果表明,该方法与PSO、WOA等优化算法比较,具有更快的收敛速度和寻优能力。 展开更多

关键词 牵引电机轴承 反向学习策略 威布尔比例故障率模型 可靠性评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进PSO的水火电短期发电优化调度 被引量：4

14

作者 方娜 万畅 余俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2020年第6期119-123,128,共6页

针对水火电力系统短期发电调度决策变量多、维数高、规模大、非凸、非线性及求解困难等特点,提出改进的粒子群算法并进行求解。该算法采用反向学习策略提高初始解的质量,建立参数自适应动态调整机制控制群体进化过程,引入混沌局部搜索... 针对水火电力系统短期发电调度决策变量多、维数高、规模大、非凸、非线性及求解困难等特点,提出改进的粒子群算法并进行求解。该算法采用反向学习策略提高初始解的质量,建立参数自适应动态调整机制控制群体进化过程,引入混沌局部搜索增强算法局部寻优能力。同时,根据不同类型的约束条件,采用能有效处理多重复杂约束的方法。仿真结果验证了算法和约束处理方法的可行性和有效性,为水火电力系统联合调度问题的求解提供了高效、实用的新方法。 展开更多

关键词 水火电力系统 发电调度 粒子群优化算法 反向学习策略 约束处理 仿真分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于绿色生产的混合流水车间调度问题研究 被引量：3

15

作者 唐红涛 张缓 《工业工程》 北大核心 2022年第3期115-123,共9页

针对绿色可持续发展问题,通过量化绿色指标评价方法,构建最小化最大完工时间、碳排放和噪声的多目标混合流水车间调度模型,并提出一种混合离散多目标帝国竞争算法(hybrid discrete multi-objective imperial competition algorithm,HDMI... 针对绿色可持续发展问题,通过量化绿色指标评价方法,构建最小化最大完工时间、碳排放和噪声的多目标混合流水车间调度模型,并提出一种混合离散多目标帝国竞争算法(hybrid discrete multi-objective imperial competition algorithm,HDMICA)对模型进行求解。采用基于混沌反向学习策略的种群初始化方式提高初始化种群的多样性;基于本文模型设计3种有效的局部搜索策略以提升算法局部搜索能力;通过实验验证所提算法的有效性及优越性。 展开更多

关键词 量化绿色指标 混合流水车间调度 混合离散多目标帝国竞争算法 混沌反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于灰狼算法与小波神经网络的目标威胁评估 被引量：15

16

作者 傅蔚阳 刘以安 薛松 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期680-686,共7页

为了提高目标威胁度评估的精确度,建立反向学习灰狼算法(OGWO)优化小波神经网络的目标威胁评估模型(OGWO-WNN),提出基于该模型的算法.该模型使用反向学习策略(OBL)优化灰狼算法(GWO),通过改进后的灰狼算法优化小波神经网络的各权值和小... 为了提高目标威胁度评估的精确度,建立反向学习灰狼算法(OGWO)优化小波神经网络的目标威胁评估模型(OGWO-WNN),提出基于该模型的算法.该模型使用反向学习策略(OBL)优化灰狼算法(GWO),通过改进后的灰狼算法优化小波神经网络的各权值和小波基函数的平移因子与伸缩因子,使优化后的小波神经网络能够对威胁度测试样本集作更好的预测.实验结果显示,采用反向学习灰狼算法能够更好地优化小波神经网络的权值与平移、伸缩因子,使建立的小波神经网络目标威胁评估模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够精准、有效地实现目标威胁评估. 展开更多

关键词 目标威胁评估 灰狼优化算法(GWO) 小波神经网络 反向学习策略(obl) 神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

RFID网络中基于PSO算法的网络部署的研究

17

作者 彭华 王用鑫 《科技通报》 北大核心 2016年第12期184-187,共4页

如何能够让RFID阅读器进行更好的覆盖而提高信息传输的准确性一直以来都是研究的方向,本文将RFID阅读器个体与PSO中粒子进行对应,首先将RFID网络中的信号干扰,读写器分布密度和数据传输负载作为优化目标,建立优化函数。其次针对PSO算法... 如何能够让RFID阅读器进行更好的覆盖而提高信息传输的准确性一直以来都是研究的方向,本文将RFID阅读器个体与PSO中粒子进行对应,首先将RFID网络中的信号干扰,读写器分布密度和数据传输负载作为优化目标,建立优化函数。其次针对PSO算法的不足同时引入蒙特卡罗模拟和反向学习策略,使得PSO算法粒子跳出局部最优,提高算法的效率,最后仿真实验表明本文算法与QPSO在信号干扰,读写器分布密度和数据传输负载方面有了明显的提高,能够有效的提高RFID网络部署的效率。 展开更多

关键词 RFID 覆盖 反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法

18

作者 刘庆利 乔晨昊 +1 位作者 杨国强 张振亚 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期84-91,98,共9页

针对空战中机动决策速度慢、准确性低问题,提出基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法,该方法分别考虑角度、距离、高度等因素构造相应的态势函数,将几种态势函数结合起来并加权得到态势评估函数,利用神经网络的黑盒部分计算各个... 针对空战中机动决策速度慢、准确性低问题,提出基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法,该方法分别考虑角度、距离、高度等因素构造相应的态势函数,将几种态势函数结合起来并加权得到态势评估函数,利用神经网络的黑盒部分计算各个态势函数的权值,利用混沌初始化和小孔成像反向学习策略强化麻雀搜索算法,再利用其特性去优化神经网络,将麻雀的适应度函数与神经网络的权值和阈值建立直接的映射关系,从而获得准确的态势评估函数,再将得到的态势评估函数结合博弈论模型得到博弈态势值,并由此来进行空战机动决策。仿真表明,该方法在与粒子群和遗传算法优化的神经网络模型相比之下,决策速度更快、准确性高,从而能获得空战优势,以获得最终的空战胜利。 展开更多

关键词 空战 神经网络 强化麻雀搜索算法 机动决策 反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种改进Otsu与人工蜂群优化的图像分割算法 被引量：6

19

作者 黄翠玲 孔韦韦 +1 位作者 呼亚萍 李萌 《现代电子技术》 2021年第11期51-55,共5页

针对图像分割过程中处理图像计算复杂度高、实时性差等特点,提出一种分割二维Otsu图像的新算法。首先,针对传统二维Otsu算法提出一种新的判别函数;其次,将人工蜂群算法进行优化,反向学习策略产生新蜜源;最后将改进的二维Otsu算法与优化... 针对图像分割过程中处理图像计算复杂度高、实时性差等特点,提出一种分割二维Otsu图像的新算法。首先,针对传统二维Otsu算法提出一种新的判别函数;其次,将人工蜂群算法进行优化,反向学习策略产生新蜜源;最后将改进的二维Otsu算法与优化后的人工蜂群算法相结合,通过引领蜂、侦察蜂以及跟随蜂之间的信息共享和分工合作寻找到最佳阈值。仿真实验结果表明,所提算法相较于传统二维Otsu分割算法,能够达到理想的分割效果,且分割速度较快。 展开更多

关键词 图像分割 人工蜂群算法 Otsu算法改进 判别函数 阈值分割 反向学习策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进麻雀算法的深度信念网络短期光伏功率预测 被引量：6

20

作者 常东峰 南新元 《现代电子技术》 2022年第17期135-140,共6页

为进一步提高光伏发电预测精度,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)优化深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,为提高麻雀算法的收敛速度和避免陷入局部最优,将精英反向学习策略和Metropolis准则引入麻雀算法用于初始化SSA种群和改进SSA更新策... 为进一步提高光伏发电预测精度,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)优化深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,为提高麻雀算法的收敛速度和避免陷入局部最优,将精英反向学习策略和Metropolis准则引入麻雀算法用于初始化SSA种群和改进SSA更新策略。其次为提高DBN模型的性能,运用ISSA对DBN模型的权值进行优化选择,同时为避免冗余的气象因子影响光伏输出,采用最大相关信息系数的特征选择法(NFCBF),选择与光伏输出相关性最好的气象特征向量作为模型输入;基于NFCBF法选好的特征向量,采用一种结合欧氏距离和灰色关联度的综合相似指数法,选择相似日作为训练集。最后建立ISSA-DBN预测模型,并利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析。结果表明在训练集的选择方法相同的情况下,与DBN模型、PSO-DBN模型、SSA-DBN模型相比,ISSA-DBN的平均绝对百分比误差指标在晴天仅为3.69%,晴转多云天为5.23%,雨天为9.53%,预测精度均高于其他三种模型。由此验证了ISSA-DBN模型良好的预测精度。 展开更多

关键词 DBN模型 NFCBF法 改进麻雀算法 综合相似指数 光伏发电 功率预测 精英反向学习策略 METROPOLIS准则

在线阅读 下载PDF 职称材料