基于改进布谷鸟搜索算法的压气机特性曲线预测

1

作者 王巍 李哲 +3 位作者 刘祎阳 姜孝谟 刘朋 李士龙 《推进技术》 北大核心 2025年第1期219-227,共9页

为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化... 为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化BP(CS-BP)、径向基函数神经网络(RBF)、极限学习机(ELM)、自优化支持向量机(MSVM)和ICS-BP模型的预测结果。分析显示,ICS-BP模型整体预测结果的相对误差最小,普遍在±1%以内,评价指标展现出最高的精度和鲁棒性,预测结果具有最佳的泛化能力,且优化后的模型解决BP易陷入局部最优的问题;ELM和RBF模型运行速度较快的情况下依然具有良好的整体预测精度,但对于边界工况点预测效果欠佳,适用于对时间成本要求高的场景。针对7F重型燃气轮机和NASA74A型号压气机特性曲线,通过ICS-BP模型预测的压比特性精度较高,整体预测结果的平均绝对百分误差分别为1.129%和0.590%,进一步验证了其在特性预测方面的优势。 展开更多

关键词 压气机特性 曲线预测 改进布谷鸟搜索算法 神经网络 泛化能力

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逐维改进的布谷鸟搜索算法 被引量：92

2

作者 王李进 尹义龙 钟一文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2687-2698,共12页

布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进... 布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进的布谷鸟搜索算法.在改进算法的迭代过程中,针对解采用逐维更新评价策略.该策略将各维的更新值与其他维的值组合成新的解,并采用贪婪方式接受能够改善解质量的更新值.实验结果说明,改进策略能够有效地提高CS算法的收敛速度并改善解的质量.与相关的改进布谷鸟搜索算法以及其他演化算法的比较结果表明,改进算法在求解连续函数优化问题上是具有竞争力的. 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 逐维改进 函数优化 多维函数 干扰现象

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具有动态惯性权重的布谷鸟搜索算法 被引量：31

3

作者 周欢 李煜 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期645-651,共7页

为提高布谷鸟搜索算法的搜索能力和寻优精度,提出一种具有动态惯性权重的布谷鸟搜索算法。该算法引入动态惯性权重改进鸟窝位置的更新方式,依据动态惯性权重值保留上代鸟窝的最优位置并进行下一代位置更新,从而有效平衡种群探索能力和... 为提高布谷鸟搜索算法的搜索能力和寻优精度,提出一种具有动态惯性权重的布谷鸟搜索算法。该算法引入动态惯性权重改进鸟窝位置的更新方式,依据动态惯性权重值保留上代鸟窝的最优位置并进行下一代位置更新,从而有效平衡种群探索能力和开发能力之间的关系。并利用特征方程对改进算法进行了收敛性分析。仿真实验结果表明,与基本布谷鸟搜索算法、粒子群算法和蚁群算法相比,改进后的布谷鸟搜索算法能显著减少迭代次数和运行时间,有效提高算法的收敛速度和收敛精度。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 函数优化 莱维飞行 动态惯性权重 种群规模 收敛性 复杂度 参数选取

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求解无约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法 被引量：2

4

作者 苏芙华 刘云连 伍铁斌 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期224-227,233,共5页

布谷鸟搜索算法是一种基于种群迭代搜索的全局优化算法。为求解无约束优化问题,提出一种改进的布谷鸟搜索算法。利用混沌序列构造初始种群以增加群体的多样性,引入动态随机局部搜索技术对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。... 布谷鸟搜索算法是一种基于种群迭代搜索的全局优化算法。为求解无约束优化问题,提出一种改进的布谷鸟搜索算法。利用混沌序列构造初始种群以增加群体的多样性,引入动态随机局部搜索技术对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。对4个标准测试函数进行仿真实验,并与其他6种算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 无约束优化问题 混沌 动态随机局部搜索 惯性权重 多样性

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基于动态平衡因子自适应步长的布谷鸟搜索算法 被引量：3

5

作者 张烈平 于滟琳 +2 位作者 杨振宇 何佳洁 骆颖雄 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第32期44-50,共7页

针对标准布谷鸟搜索算法依赖Lévy飞行的游走导致整个搜索过程步长具有随机性的问题,提出一种基于动态平衡因子自适应步长的布谷鸟搜索算法。通过对标准布谷鸟搜索算法中参数偏度动态自适应取值来实现算法对步长的动态自适应,同时... 针对标准布谷鸟搜索算法依赖Lévy飞行的游走导致整个搜索过程步长具有随机性的问题,提出一种基于动态平衡因子自适应步长的布谷鸟搜索算法。通过对标准布谷鸟搜索算法中参数偏度动态自适应取值来实现算法对步长的动态自适应,同时引入动态平衡因子以调节全局适应度和当前迭代次数所占的比重,从而实现布谷鸟搜索算法收敛速度和搜索精度的平衡。测试仿真实验结果表明,与标准布谷鸟搜索算法相比,提出的算法收敛速度显著提升;与单纯依赖迭代次数自适应步长的布谷鸟算法相比,提出的算法避免了为追求收敛速度而造成的算法早熟现象。 展开更多

关键词 Lévy飞行 布谷鸟搜索算法 动态平衡因子 自适应步长 测试函数 实验仿真

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基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法 被引量：1

6

作者 任璐 李海洋 贺兴时 《河北科技大学学报》 CAS 2015年第5期511-516,共6页

步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步... 步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步长让其更新;其次,将逐维更新评价策略引入修正后的自适应步长布谷鸟搜索算法。实验结果表明,该算法不仅平衡了全局寻优能力和寻优精度之间的矛盾而且具有较好的收敛速度。 展开更多

关键词 算法理论 布谷鸟搜索算法 逐维改进 自适应步长 进化曲线

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采用改进最优模糊C均值聚类和改进和声搜索算法的配电网动态重构 被引量：15

7

作者 周洁洁 阙凌燕 +2 位作者 王良毅 卢敏 郭创新 《机电工程》 CAS 2015年第4期531-536,543,共7页

针对配电网络动态重构中的开关操作次数约束难以处理与和声搜索算法寻优效率低的问题,分别提出了改进的最优模糊C均值聚类法和改进的和声搜索算法,利用前者对研究时间区间的负荷进行聚类从而将配电网动态重构转为以聚类中心代表各分段... 针对配电网络动态重构中的开关操作次数约束难以处理与和声搜索算法寻优效率低的问题,分别提出了改进的最优模糊C均值聚类法和改进的和声搜索算法,利用前者对研究时间区间的负荷进行聚类从而将配电网动态重构转为以聚类中心代表各分段负荷的多个静态重构子问题,利用后者对各静态重构问题进行求解。每个时间点的优化网络结构由相应的聚类中心的重构结果决定,由此得到配电网络重构的操作时间点和操作开关。在IEEE 33节点配电系统负荷数据的基础上构建1天的负荷数据并对该系统进行动态重构。研究结果表明,该方法能够控制开关操作次数,提高静态重构算法的寻优效率。 展开更多

关键词 配电网 动态重构 改进的最优模糊聚类 改进的和声搜索算法

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自适应步长布谷鸟搜索算法 被引量：39

8

作者 李荣雨 戴睿闻 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期235-240,共6页

布谷鸟搜索算法(CSA)是一种新颖且简单、高效的生物启发式算法。针对标准算法存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCSA)。通过自适应调整莱维飞行步长使算法在前期拥有较大的寻优空间,... 布谷鸟搜索算法(CSA)是一种新颖且简单、高效的生物启发式算法。针对标准算法存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCSA)。通过自适应调整莱维飞行步长使算法在前期拥有较大的寻优空间,提高全局搜索能力;步长随迭代自适应减小,算法的局部开发能力增强。针对偏好随机游动,引入动态惯性权重和记忆策略后,算法能够充分利用历史经验,稳定性得到提高。实验结果表明,改进后的布谷鸟搜索算法的各方面性能较标准算法及相关改进版本都有显著提高。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 莱维飞行 自适应步长 动态惯性权重 记忆策略

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交互式学习的布谷鸟搜索算法 被引量：8

9

作者 张海南 游晓明 +1 位作者 刘升 刘中强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期147-154,共8页

针对布谷鸟搜索算法在求解旅行商问题时,存在初期信息缺乏严重和收敛速度慢等问题,提出一种交互式学习的布谷鸟搜索算法(Interactive Learning Cuckoo Search Algorithm,ILCSA)。为提高布谷鸟搜索算法的搜索效率,结合蚁群优化算法构建... 针对布谷鸟搜索算法在求解旅行商问题时,存在初期信息缺乏严重和收敛速度慢等问题,提出一种交互式学习的布谷鸟搜索算法(Interactive Learning Cuckoo Search Algorithm,ILCSA)。为提高布谷鸟搜索算法的搜索效率,结合蚁群优化算法构建双层交互学习模型,将蚁群作为底层种群,布谷鸟作为高层种群,双种群互相学习,合作寻优,提高搜索速度;此外,在布谷鸟搜索算法中引入强化学习策略,自适应更新步长,并对发现概率进行动态调整,深度优化最优解,进一步提高解的质量。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB算例与其他优化算法进行对比,结果表明ILCSA算法在求解精度和稳定性方面表现更优。 展开更多

关键词 交互学习模型 强化学习策略 自适应步长 动态调整机制 布谷鸟搜索算法 蚁群优化算法

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改进的自适应大规模邻域搜索算法求解动态需求的混合车辆路径问题 被引量：27

10

作者 南丽君 陈彦如 张宗成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第10期2926-2934,共9页

为了给物流企业在车辆配送方案制定上提供决策支持,针对电动物流车与燃油物流车混合配送的模式,研究了带时间窗的动态需求车辆路径问题,建立了以配送总成本最小化为目标的两阶段整数规划模型。针对模型特点,设计了改进的自适应大规模邻... 为了给物流企业在车辆配送方案制定上提供决策支持,针对电动物流车与燃油物流车混合配送的模式,研究了带时间窗的动态需求车辆路径问题,建立了以配送总成本最小化为目标的两阶段整数规划模型。针对模型特点,设计了改进的自适应大规模邻域搜索(improved adaptive large neighborhood search,IALNS)算法,提出新的删除、修复算子及动态阶段加速策略,分别针对大规模的静态算例与动态算例进行算法性能测试。结果表明,与无改进策略的IALNS(IALNS-ND)相比,静态问题中在相同的求解时间内75%的算例(12个算例中9个)IALNS得到的最小值和平均值优于IALNS-ND,动态问题中95%(60个算例中57个算例)的算例可以得到成本和时间均优于IALNS-ND的解;与三种算法——自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)、大规模邻域搜索算法(LNS)以及变邻域搜索算法(VNS)相比,静态问题中所有算例IALNS获得的总成本的最小值和平均值均优于三个对比算法,动态问题中58%(60个算例中35个算例)的算例IALNS能够以少于三个对比算法1.5倍甚至10倍的时间获得更优的解。同时随着问题动态度的提高,IALNS的速度更快,质量更好,证明了该算法在求解时效性要求高的动态需求车辆路径问题的优越性。 展开更多

关键词 动态需求 电动车车辆路径问题 混合车队 改进的自适应大规模邻域搜索算法

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基于逐维策略的布谷鸟搜索增强算法 被引量：3

11

作者 林要华 王维 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期165-172,共8页

布谷鸟搜索算法迭代运用Lévy Flights随机走动和Biased随机走动发现新个体的各维信息。当个体所有维信息生成后,算法将这些信息合成为个体并评价。在这种情况下,由于个体各维之间存在相互干扰,一些部分维进化的个体可能被放弃,从... 布谷鸟搜索算法迭代运用Lévy Flights随机走动和Biased随机走动发现新个体的各维信息。当个体所有维信息生成后,算法将这些信息合成为个体并评价。在这种情况下,由于个体各维之间存在相互干扰,一些部分维进化的个体可能被放弃,从而影响算法的收敛速度以及求精能力。提出的布谷鸟搜索增强算法采用逐维评价策略接收一些部分进化的个体,可进一步增强算法的收敛速度和求精能力。在算法中,逐维评价策略作为局部搜索技术镶嵌在两个随机走动部件之后,并随机选择一些个体进行逐维更新后进行评价。实验结果说明逐维评价策略总体上能够有效且较好地改善算法的求解性能和收敛速度。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 逐维评价 逐维改进 局部搜索

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自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解TSP问题 被引量：4

12

作者 陈雷 张红梅 张向利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第23期42-50,共9页

针对离散布谷鸟算法求解旅行商问题时邻域搜索效率低和易陷入局部最优解等问题,提出了一种自适应动态邻域布谷鸟混合算法(Adaptive Dynamic Neighborhood Hybrid Cuckoo Search algorithm,ADNHCS)。为了提升邻域搜索效率,设计了一种圆... 针对离散布谷鸟算法求解旅行商问题时邻域搜索效率低和易陷入局部最优解等问题,提出了一种自适应动态邻域布谷鸟混合算法(Adaptive Dynamic Neighborhood Hybrid Cuckoo Search algorithm,ADNHCS)。为了提升邻域搜索效率,设计了一种圆限定突变的动态邻域结构来降低经典算法的随机性;此外,提出了可根据迭代过程进行自适应参数调整的策略,并结合禁忌搜索算法来提升全局寻优的能力。使用MATLAB和标准TSPLIB数据库中的若干经典算例对算法性能进行了实验仿真,结果表明与其他基于布谷鸟算法、经典和新型群智能优化算法相比,ADNHCS算法在全局寻优能力以及稳定性方面表现更优。 展开更多

关键词 布谷鸟算法 旅行商问题 禁忌搜索算法 动态邻域

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改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题 被引量：3

13

作者 姜贵山 江志斌 刘树军 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1171-1175,共5页

在引导式邻域搜索算法静态惩罚策略的基础上,提出动态惩罚策略,设计改进的引导式邻域搜索算法,将其用于求解周期性车辆路径问题,采用标准算例进行数据实验,对动态与静态的惩罚策略进行对比.结果表明,采用改进的引导式邻域搜索算法求解... 在引导式邻域搜索算法静态惩罚策略的基础上,提出动态惩罚策略,设计改进的引导式邻域搜索算法,将其用于求解周期性车辆路径问题,采用标准算例进行数据实验,对动态与静态的惩罚策略进行对比.结果表明,采用改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题可行有效. 展开更多

关键词 周期性车辆路径问题 改进引导式邻域搜索算法 动态惩罚策略

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基于逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法 被引量：13

14

作者 黄闽茗 何庆 文熙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1015-1019,共5页

为了解决布谷鸟搜索算法寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷,提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法。首先,对选择更新后的解进行逐维反向学习,减少维间干扰,扩大种群多样性;然... 为了解决布谷鸟搜索算法寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷,提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法。首先,对选择更新后的解进行逐维反向学习,减少维间干扰,扩大种群多样性;然后,使用精英保留方式评价该结果,提高算法寻优能力;最后,充分利用当前解的信息进行动态适应的缩放因子控制,引导解快速收敛,提升算法搜索活力。实验结果表明,该算法相比较于标准布谷鸟搜索算法,寻优精度、收敛速度以及后期搜索活力有所提高,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 反向学习 函数优化 维间干扰 动态适应

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发现概率参数自适应调节的布谷鸟改进算法 被引量：10

15

作者 贾涵 连晓峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第22期16-22,共7页

布谷鸟搜索算法(CS)是一种受生物启发的新型群智能优化算法。针对CS算法在搜索后期收敛速度慢并且寻优能力弱的问题,提出一种发现概率参数自适应调节的布谷鸟改进算法(APCS)。首先利用Pareto最优解计算出状态判别参数P_s,其次通过探索-... 布谷鸟搜索算法(CS)是一种受生物启发的新型群智能优化算法。针对CS算法在搜索后期收敛速度慢并且寻优能力弱的问题,提出一种发现概率参数自适应调节的布谷鸟改进算法(APCS)。首先利用Pareto最优解计算出状态判别参数P_s,其次通过探索-开发平衡状态计算出平衡参数P_(eb),最终实现鸟蛋的被发现概率P_a的自适应动态调整。最后通过8个基准函数对两种算法的性能在10维和30维的情况下分别进行了对比与分析,结果表明,APCS算法的收敛速度、寻优能力、稳定性和计算时间都优于CS算法。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 收敛性 动态参数 全局搜索 基准测试

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自适应调整的布谷鸟搜索K-均值聚类算法 被引量：10

16

作者 王日宏 崔兴梅 李永珺 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3593-3597,共5页

针对布谷鸟搜索(CS)算法后期收敛速度慢,传统K-均值算法对初始簇中心选择比较敏感,提出了一种自适应调整的布谷鸟搜索及优化初始K-均值聚类算法(CSSA-OIKM)。首先,由集群度与距离均衡优化选择初始簇中心;其次,融合粒子群算法思想,遵循... 针对布谷鸟搜索(CS)算法后期收敛速度慢,传统K-均值算法对初始簇中心选择比较敏感,提出了一种自适应调整的布谷鸟搜索及优化初始K-均值聚类算法(CSSA-OIKM)。首先,由集群度与距离均衡优化选择初始簇中心;其次,融合粒子群算法思想,遵循自适应优化学习策略以均衡CS算法全局与局部精细搜索能力;最后,在改进CS算法的基础上引入自适应度调节步长因子与动态变化发现概率,增强算法收敛性能。通过对经典数据集的仿真实验分析,相比K-均值算法、PSO-K-均值算法及CS-K-均值算法来说,提出的CSSA-OIKM算法能有效提高聚类精确性,且算法稳定性好。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 自适应优化学习 步长调节 动态变化发现概率 初始簇中心 K-均值聚类

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含风电场的可用输电能力改进布谷鸟算法 被引量：2

17

作者 李辉 朱军飞 +3 位作者 陈浩 蒋东荣 曹天蓝 张昭阳 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第5期211-218,共8页

随着风电渗透率的提高,电网不确定性因素急剧增加,传统可用输电能力计算方法已难以满足现有电网对安全、稳定、经济、实时运行等方面的要求。为此,利用拉丁超立方采样生成具有相关性的风速样本,建立可用输电能力的概率最优潮流模型。为... 随着风电渗透率的提高,电网不确定性因素急剧增加,传统可用输电能力计算方法已难以满足现有电网对安全、稳定、经济、实时运行等方面的要求。为此,利用拉丁超立方采样生成具有相关性的风速样本,建立可用输电能力的概率最优潮流模型。为保证计算精度和速度,构建基于混沌初始化、变异算子和动态发现概率的改进布谷鸟搜索算法。通过IEEE-30节点系统仿真分析,评估风速相关性对可用输电能力的影响,证明了改进算法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 可用输电能力 改进布谷鸟搜索算法 相关性 概率最优潮流 混沌初始化 变异算子

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基于改进麻雀算法机械臂时间最优轨迹规划 被引量：2

18

作者 许艳涛 邹光明 +3 位作者 王众玄 顾浩文 李陈佳瑞 李婷 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期86-90,97,共6页

为了提高机械臂的工作效率和稳定性,采用改进麻雀搜索算法的机械臂时间最优多项式插值轨迹规划方法。通过改进Sin混沌初始化种群、发现者和跟随者比例动态调整,并加入了柯西高斯变异,优化了算法局部搜索和全局寻优的能力。以实验室的AUB... 为了提高机械臂的工作效率和稳定性,采用改进麻雀搜索算法的机械臂时间最优多项式插值轨迹规划方法。通过改进Sin混沌初始化种群、发现者和跟随者比例动态调整,并加入了柯西高斯变异,优化了算法局部搜索和全局寻优的能力。以实验室的AUBO-i10机器人为研究对象,首先利用逆运动学求出给定机械臂末端路径点各个关节的位置信息,采用分段多项式拟合关节空间下运动轨迹。在限制机械臂的关节角度、运动速度和加速度的条件下,通过改进麻雀搜索算法对机械臂末端运行轨迹进行时间最短优化。使用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,改进麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有了明显的提升,有效减少了机械臂在工作中运行的时间。 展开更多

关键词 机械臂 改进麻雀搜索算法 轨迹规划 动态调整 时间优化

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一种求解多品种小批量单元划分的布谷鸟算法 被引量：4

19

作者 何星 张利平 +1 位作者 唐秋华 张子凯 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第1期142-146,共5页

当前社会需求逐渐向多元化,个性化转变,制造单元成为当前多品种小批量类型企业的主要生产模式。深入探讨了该类型企业的制造单元划分问题,构建了以最小化AGV小车搬运次数为目标的制造单元划分数学规划模型。基于此,采用一种改进的布谷... 当前社会需求逐渐向多元化,个性化转变,制造单元成为当前多品种小批量类型企业的主要生产模式。深入探讨了该类型企业的制造单元划分问题,构建了以最小化AGV小车搬运次数为目标的制造单元划分数学规划模型。基于此,采用一种改进的布谷鸟算法求解数学规划模型,该算法在标准布谷鸟算法基础上采用动态发现概率以提高全局搜索能力;其次,初始化过程通过规则筛选机制约束解的有效性,保证解码过程的可行性。最后,结合某汽车零配件加工车间生产实例,验证了改进布谷鸟算法的有效性;标准测试案例集验证了改进布谷鸟算法的高效性与稳定性。同时,对比传统流水线生产模式,优化后的制造单元具有更好的柔性和效率。 展开更多

关键词 改进布谷鸟算法 制造单元 动态发现概率 规则筛选 多品种小批量

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铁路应急资源动态多阶段调度决策模型及算法研究 被引量：8

20

作者 郑云水 穆然 +1 位作者 林俊亭 成利刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期213-219,233,共8页

近年来,铁路突发事件时有发生,严重影响铁路的正常运营,合理地进行应急资源的调度是提高铁路整体应急救援能力,减少突发事件所造成损失的有效途径。以博弈论为理论基础,将各应急点看作博弈局中人,考虑救援点到应急点的运力限制以及不同... 近年来,铁路突发事件时有发生,严重影响铁路的正常运营,合理地进行应急资源的调度是提高铁路整体应急救援能力,减少突发事件所造成损失的有效途径。以博弈论为理论基础,将各应急点看作博弈局中人,考虑救援点到应急点的运力限制以及不同资源在不同应急点的重要度等因素,构建了资源动态需求函数,并用应急点对资源缺少量的时间累积来刻画系统损失。将多应急点的资源调度描述为一个多阶段非合作博弈过程,以系统总损失最小为目标,建立多应急点—多救援点—多种资源的动态多阶段资源调度模型,并设计了求解该模型Nash均衡的改进布谷鸟算法,从而得到最优的铁路应急资源调度方案。通过具体算例验证了模型的可行性与算法的优越性。结果表明该模型较为切近实际、适用性较强且改进后的算法更具高效性,可为铁路应急资源调度决策提供依据和支持。 展开更多

关键词 铁路应急资源调度 博弈理论 动态需求 多阶段调度模型 NASH均衡 改进布谷鸟搜索算法

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