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基于多目标蚁狮算法的Stewart平台优化设计: 1; 作者史晓娟王磊 +1 位作者姚兵程森林《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第11期79-84,共6页; 针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多... 展开更多; 关键词 STEWART平台运动学方程结构优化多目标蚁狮算法工作空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

蚁狮算法在第二类多目标装配线平衡问题中的应用被引量：1: 2; 作者陈帅晁永生江韩《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2021年第12期136-139,共4页; 针对第二类装配线平衡问题,以最小化生产节拍、占地面积均衡指标、学习成本为优化目标,建立多目标优化数学模型,在单目标蚁狮算法基础上提出一种多目标蚁狮算法求解。引入解码、基于牛顿二分法的解码装配任务方法保证种群中的个体都满... 展开更多; 关键词装配线平衡问题占地面积均衡指标学习成本多目标蚁狮算法牛顿二分法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混沌多目标蚁狮优化算法和核极限学习机的冲击性负荷预测模型被引量：2: 3; 作者黄裕春贾巍 +3 位作者雷才嘉方兵华刘涌李洋洋《现代电力》北大核心 2023年第6期1043-1051,共9页; 针对冲击性负荷预测问题,提出了一种基于混沌多目标蚁狮优化算法(chaotic multi-objective antlion optimization algorithm,CMOALO)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的冲击性负荷预测模型。首先,为了降低预测难度... 展开更多; 关键词冲击性负荷预测集合经验模式分解混沌多目标蚁狮优化算法核极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

微震震源定位中的多目标计算方法研究与应用: 4; 作者陈国庆庞聪 +2 位作者宋莹莹彭海洋李忠亚《大地测量与地球动力学》北大核心 2025年第7期688-694,共7页; 通过引入第二代和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ)、多目标蝗虫优化算法(MOGOA)、多目标灰狼优化算法(MOGWO)、多目标蚁狮优化算法(MOALO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)等6种多目标智能计算方法,利用2个不同的经典微... 展开更多; 关键词微震震源定位多目标智能计算多目标进化分解算法非支配排序遗传算法多目标蚁狮优化算法多目标蝗虫优化算法多目标灰狼优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多目标蚁狮算法的Stewart平台优化设计: 1; 作者史晓娟王磊姚兵程森林; 机构西安科技大学机械工程学院; 出处《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第11期79-84,共6页; 基金西安市科技计划资助项目(22GXFW0065)。; 文摘针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多目标蚁狮(MOALO)算法应用于Stewart平台的结构优化设计,以雅可比矩阵条件数以及可用操作度为优化目标,通过仿真软件得到多组优化解,即帕雷托优化解集;以用作运动模拟器的Stewart平台为例进行具体的优化设计分析,通过对灵活工作空间体积占比的求解,验证了该算法的有效性和可行性。在Stewart平台的结构优化设计中,MOALO算法相较进化遗传算法、多目标粒子群算法等,在多目标优化问题上具有更好的收敛性和覆盖性,更符合实际多目标优化工程设计。; 关键词 STEWART平台运动学方程结构优化多目标蚁狮算法工作空间; Keywords Stewart parallel mechanism kinematics equation structure optimization multi-objective ant lion(MOALO)algorithm workspace; 分类号 TH112 [机械工程—机械设计及理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名蚁狮算法在第二类多目标装配线平衡问题中的应用被引量：1: 2; 作者陈帅晁永生江韩; 机构新疆大学机械工程学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2021年第12期136-139,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(51565058)。; 文摘针对第二类装配线平衡问题,以最小化生产节拍、占地面积均衡指标、学习成本为优化目标,建立多目标优化数学模型,在单目标蚁狮算法基础上提出一种多目标蚁狮算法求解。引入解码、基于牛顿二分法的解码装配任务方法保证种群中的个体都满足装配线平衡的基本约束;引入Pareto支配规则确保得到的精英蚁狮群为最优解集;以基于非支配排序和拥挤度的精英保留策略替代单目标蚁狮算法中的蚁狮捕食规则,从而获得多个目标值较优、多角度综合的解。通过对实例算例求解并与改进多目标粒子群算法对比分析,验证了该算法的有效性和优越性。; 关键词装配线平衡问题占地面积均衡指标学习成本多目标蚁狮算法牛顿二分法; Keywords assembly line balance problem floor space balance index learning cost multi-objective ant lion algorithm newton dichotomy; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混沌多目标蚁狮优化算法和核极限学习机的冲击性负荷预测模型被引量：2: 3; 作者黄裕春贾巍雷才嘉方兵华刘涌李洋洋; 机构广东电网有限责任公司广州供电局上海博英信息科技有限公司; 出处《现代电力》北大核心 2023年第6期1043-1051,共9页; 基金中国南方电网有限责任公司科技研发项目(GZHKJXM20180011); 文摘针对冲击性负荷预测问题,提出了一种基于混沌多目标蚁狮优化算法(chaotic multi-objective antlion optimization algorithm,CMOALO)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的冲击性负荷预测模型。首先,为了降低预测难度,使用集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将原始冲击性负荷分解为一系列更为平稳的子序列。为了同时提升模型的预测精度和稳定性,提出了一种MOALO;其次,为进一步提高算法的解搜索能力,将MOALO与混沌运算融合,提出了CMOALO算法,将其用于优化KELM。最后通过某地区真实采集的冲击性负荷数据对所提出的EEMD-CMOALOKELM模型进行验证。通过案例分析可知,所提出的冲击性负荷预测模型,无论是在预测精度还是预测稳定性方面,性能最好。; 关键词冲击性负荷预测集合经验模式分解混沌多目标蚁狮优化算法核极限学习机; Keywords impact load forecasting ensemble empirical mode decomposition chaotic multi-objective antlion optimization algorithm kernel extreme learning machine; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名微震震源定位中的多目标计算方法研究与应用: 4; 作者陈国庆庞聪宋莹莹彭海洋李忠亚; 机构成都锦城学院数学建模研究中心中国地震局地震研究所武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站广州理工学院计算机科学与工程学院闽南师范大学数学与统计学院; 出处《大地测量与地球动力学》北大核心 2025年第7期688-694,共7页; 基金四川省科技厅软科学项目(2023JDR0271) 广东省哲社学科共建项目(GD24XGL031) +2 种基金中国地震局地震科技星火计划(XH24025YC)。; 文摘通过引入第二代和第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ)、多目标蝗虫优化算法(MOGOA)、多目标灰狼优化算法(MOGWO)、多目标蚁狮优化算法(MOALO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)等6种多目标智能计算方法,利用2个不同的经典微震震源反演数学模型设计多目标定位优化函数,在深部开采矿井微震事件数据和人工仿真实验数据对比测试基础上,探索和分析6种多目标定位算法的真实效能与可靠性。结果表明,6种多目标定位模型性能不一,MOALO基于多面体台阵仿真的100轮微震震源定位误差均值可达到1.2425 m,NSGA-Ⅱ基于深部开采矿井的微震震源定位误差均值为162.5691 m,MOGOA基于柿竹园矿微震事件的模型鲁棒性优于MOALO。综合考虑定位精度和模型可靠性等多个性能指标认为,MOGOA具有较强的工程物探和微震监测应用前景。; 关键词微震震源定位多目标智能计算多目标进化分解算法非支配排序遗传算法多目标蚁狮优化算法多目标蝗虫优化算法多目标灰狼优化算法; Keywords microseismic source localization multi-objective intelligent computation MOEA/D NSGA MOALO MOGOA MOGWO; 分类号 P315 [天文地球—地震学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多目标蚁狮算法的Stewart平台优化设计	史晓娟王磊姚兵程森林	《现代雷达》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	蚁狮算法在第二类多目标装配线平衡问题中的应用	陈帅晁永生江韩	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于混沌多目标蚁狮优化算法和核极限学习机的冲击性负荷预测模型	黄裕春贾巍雷才嘉方兵华刘涌李洋洋	《现代电力》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	微震震源定位中的多目标计算方法研究与应用	陈国庆庞聪宋莹莹彭海洋李忠亚	《大地测量与地球动力学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料