基于改进高斯-牛顿优化算法的频率域海洋可控源电磁二维反演

1

作者 李刚 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4806-4820,共15页

稳定、高效的反演算法是开展海洋可控源电磁(CSEM)数据解释的基础.本文实现了基于改进的高斯-牛顿优化算法的频率域海洋CSEM二维反演.基于交错网格有限差分法实现可控源电磁场2.5维正演模拟,使用直接矩阵分解算法求解差分离散方程组以... 稳定、高效的反演算法是开展海洋可控源电磁(CSEM)数据解释的基础.本文实现了基于改进的高斯-牛顿优化算法的频率域海洋CSEM二维反演.基于交错网格有限差分法实现可控源电磁场2.5维正演模拟,使用直接矩阵分解算法求解差分离散方程组以实现多场源电磁响应的快速计算,并采用改进的接收点插值算法实现海底任意接收点处电磁场快速高精度计算.使用伴随法隐式求取灵敏度矩阵并基于近似二次收敛的高斯-牛顿优化算法实现反演,同时提出了一种基于灵敏度矩阵特征的正则化参数自动优化选取方法以保证反演的稳定收敛.反演算例验证了本文提出的频率域海洋CSEM二维反演算法的有效性. 展开更多

关键词 海洋可控源电磁法 二维反演 高斯-牛顿优化算法 正则化参数

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基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型 被引量：11

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作者 张乐 刘忠 +1 位作者 张建强 任雄伟 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期154-160,共7页

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样... 高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 改进高斯过程 人工蜂群算法 超参数 参数优化

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基于改进NSGA-Ⅱ算法的含分布式电源配电网无功优化 被引量：36

3

作者 张晓英 张艺 +3 位作者 王琨 张蜡宝 陈伟 王晓兰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期55-64,共10页

针对含分布式电源(DG)的配电网无功优化的问题,为更准确地描述DG出力的不确定性,基于加权高斯混合分布(WGMD)和Beta分布分别构建风电DG和光伏DG的出力模型。采用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。建立以系统有... 针对含分布式电源(DG)的配电网无功优化的问题,为更准确地描述DG出力的不确定性,基于加权高斯混合分布(WGMD)和Beta分布分别构建风电DG和光伏DG的出力模型。采用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。建立以系统有功网损最小、节点电压总偏差最小为目标函数的多目标无功优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对该优化模型进行求解。通过改进的IEEE 33节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 分布式电源 配电网无功优化 加权高斯混合分布 切片采样算法 改进的NSGA-II算法

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混合改进蚁群算法的函数优化 被引量：6

4

作者 陈明杰 黄佰川 张旻 《智能系统学报》 北大核心 2012年第4期370-376,共7页

针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于... 针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能. 展开更多

关键词 混合改进蚁群算法 函数优化 自适应 高斯变异 蚁群算法

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基于CCEA和改进郭涛算法的函数优化问题求解

5

作者 张萍 张良 +1 位作者 李涛 李振华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第10期2578-2580,共3页

在合作式协同演化(CCEA)的基础上,引入了使用高斯变异算子的郭涛算法,设计了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。通过求解复杂高维的函数优化问题的多个实例,并将该算法和CCEA与基本郭涛算法结合的方法——CCGT进行了对比。实验... 在合作式协同演化(CCEA)的基础上,引入了使用高斯变异算子的郭涛算法,设计了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。通过求解复杂高维的函数优化问题的多个实例,并将该算法和CCEA与基本郭涛算法结合的方法——CCGT进行了对比。实验结果表明,新算法是高效的,其结果优于现存文献中的其它模型,但不及CCGT优秀。证明在该算法中引入的高斯变异算子的作用不大。 展开更多

关键词 郭涛算法 改进郭涛算法 高斯变异算子 合作式协同演化算法 函数优化

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基于改进灰狼算法的热电联供系统负荷优化分配策略研究 被引量：9

6

作者 丁衡 胡慧 +2 位作者 曹越 孙健 司风琪 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1515-1522,共8页

为了研究热电联供系统中机组的热电负荷优化分配策略,针对传统灰狼优化算法中繁琐的更新机制导致的时效性差等问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化(MOGGWO)算法,直接利用前三等级狼的位置和高斯采样完成进化过程,最后将该算法应用于某6... 为了研究热电联供系统中机组的热电负荷优化分配策略,针对传统灰狼优化算法中繁琐的更新机制导致的时效性差等问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化(MOGGWO)算法,直接利用前三等级狼的位置和高斯采样完成进化过程,最后将该算法应用于某600 MW双机热电联供系统的多目标热电负荷优化分配中。结果表明:MOGGWO算法能极大缩短负荷分配的求解时间,且在多目标优化下提升系统经济性的同时其可再生能源消纳能力将会减弱,应根据现场实际情况权衡,进而选择热电负荷最优分配策略。 展开更多

关键词 热电联供系统 可再生能源消纳 改进的多目标灰狼算法 高斯采样 运行优化

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基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法 被引量：4

7

作者 宋一民 李煜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1384-1389,共6页

针对基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、收敛精度不高、稳定性不强等问题,提出基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法(GDEDBA)。将指数递减策略引入速度更新公式,使算法迅速进入局部寻优并展开精确搜索;构造高斯扰动项加入到局部新解产... 针对基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、收敛精度不高、稳定性不强等问题,提出基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法(GDEDBA)。将指数递减策略引入速度更新公式,使算法迅速进入局部寻优并展开精确搜索;构造高斯扰动项加入到局部新解产生公式,使局部新解中所有粒子与当前全局最优粒子产生信息交流与学习,防止陷入局部最优,增加种群多样性;设计扰动控制因子来控制高斯扰动的扰动范围,增强算法的稳定性。15个测试函数的仿真结果表明,改进算法的寻优性能显著提高,收敛速度更快,求解精度更高,稳定性更强。 展开更多

关键词 蝙蝠算法 高斯扰动 指数递减策略 算法改进 函数优化

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基于改进差分进化算法的配电网无功优化 被引量：7

8

作者 肖冰 陈国伟 +2 位作者 安国军 刘长树 吴兰旭 《电测与仪表》 北大核心 2015年第17期63-67,共5页

采用改进差分进化算法(Improved Differential Evolution Algorithm,IDEA)求解配电网无功优化问题。该算法引入基于反学习的种群初始化方法,使算法得到的初始种群具有多样性,能够充分提取搜索空间的信息;引入高斯扰动机制到交叉操作中,... 采用改进差分进化算法(Improved Differential Evolution Algorithm,IDEA)求解配电网无功优化问题。该算法引入基于反学习的种群初始化方法,使算法得到的初始种群具有多样性,能够充分提取搜索空间的信息;引入高斯扰动机制到交叉操作中,提高了在维尺度上的种群多样性;在进化过程中融入人工蜂群搜索思想,引入蜂群加速进化与侦查操作策略,使算法能快速跳出局部最优,避免了早熟问题。建立了配电网无功优化数学模型,并采用IDE算法对IEEE30节点系统求解该模型,并与基本DE算法进行对比,仿真结果证明了所提IDE算法具有更佳的性能,能够有效的求解配电网无功优化的问题。 展开更多

关键词 改进差分进化算法 无功优化 反学习 高斯扰动 人工蜂群

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一种改进的BFGS算法及其全局收敛性分析 被引量：2

9

作者 王安平 马烁 赵天玉 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第1期8-10,共3页

针对无约束最优化问题,提出了一个基于新拟牛顿方程Bk+1sk=yk*的新改进BFGS算法,并在目标函数一致凸的假设条件下证明了该算法的全局收敛性。

关键词 无约束最优化 新拟牛顿方程 新改进算法 全局收敛性

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无约束优化的一个全局收敛算法及其收敛速度 被引量：2

10

作者 张英平 薛庆平 朱传超 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 2004年第4期19-22,共4页

对最速下降法与拟牛顿法的结合算法进行了改进 ,证明了改进算法的全局收敛性 ,而且给出了局部超线性收敛性 .初步的数值计算结果也表明了改进的算法比原算法有更好的收敛效果 .

关键词 无约束优化 全局收敛性 收敛速度 局部超线性收敛性 改进算法 拟牛顿法 证明 最速下降法 数值计算

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基于矩阵填充与改进PSO算法的多标准协同过滤 被引量：1

11

作者 叶莉 吴春明 +1 位作者 强保华 谢武 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期176-181,200,共7页

在多标准协同过滤中,存在稀疏性处理方法单一以及传统粒子群优化(PSO)算法早熟、易陷入局部最优等问题。为此,基于矩阵填充及改进PSO算法,提出一种多标准协同过滤模型。采用矩阵填充方法对稀疏数据的缺失部分进行估算,以避免降维方法对... 在多标准协同过滤中,存在稀疏性处理方法单一以及传统粒子群优化(PSO)算法早熟、易陷入局部最优等问题。为此,基于矩阵填充及改进PSO算法,提出一种多标准协同过滤模型。采用矩阵填充方法对稀疏数据的缺失部分进行估算,以避免降维方法对原始数据信息造成损失,同时结合高斯算子快速收敛的优势以及遗传算子对生物进化模拟的有效性对PSO算法进行改进,聚合多标准评分生成TopN推荐列表。实验结果表明,与基于标准PSO算法以及基于遗传算子改进PSO算法的模型相比,该模型的评分预测准确度较优,能为个性化推荐提供有效的支持。 展开更多

关键词 多标准协同过滤 矩阵填充 改进粒子群优化算法 高斯算子 遗传算子

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基于群智能算法的土壤水分特征曲线模型参数优化 被引量：3

12

作者 李宇 刘玲 薛铸 《节水灌溉》 北大核心 2023年第12期57-65,共9页

土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型(以下简称VG模型),因其拟合精度高、适应性广被广泛应用,但VG模型的参数多(θ,θr,θs,h,α,n,m),其参数拟合属于非线性问题。为提高参数拟合的精度,引入高斯混沌变异理论将蜣螂优化算法(DBO)进行改进... 土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型(以下简称VG模型),因其拟合精度高、适应性广被广泛应用,但VG模型的参数多(θ,θr,θs,h,α,n,m),其参数拟合属于非线性问题。为提高参数拟合的精度,引入高斯混沌变异理论将蜣螂优化算法(DBO)进行改进,使用Circle混沌序列增加种群多样性,提高初始解质量,形成CDBO优化算法。将DBO,CDBO算法分别应用于VG模型参数优化并计算模拟含水量,使用MATLAB R2021a仿真软件和SPSS26软件进行仿真模拟以及数据分析。结果表明使用CDBO优化后的VG模型含水量模拟值与实测值的误差范围在(0,0.8),而DBO在(0,3.0);最后结合HYDRUS-2D软件进行土壤水分运移模拟,采用SPSS26软件对模拟结果进行曲线估算分析,优化前后均方根误差值(RMSE)分别是0.051、0.039,决定系数(R^(2))分别是0.733,0.859。结果表明CDBO算法优化后的VG模型在含水量模拟及土壤水分特征描述中有更高的精确度和更强的适用性。 展开更多

关键词 Van-Genuchten模型 参数优化 高斯混沌变异 改进蜣螂算法(CDBO)

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基于多策略融合算法的无刷直流电机控制研究 被引量：2

13

作者 王雷 崔玉鑫 +1 位作者 高亨 吴建昆 《农业装备与车辆工程》 2024年第8期118-123,共6页

为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于... 为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于无刷直流电机调速系统并进行仿真实验。结果表明,优化模糊规则后的模糊PID控制具有更好的控制性能,验证了所提模糊规则寻优方法的有效性。 展开更多

关键词 模糊规则优化 改进沙猫群算法 无刷直流电机 混沌映射 高斯随机游走策略

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三维传感器极大似然配准算法 被引量：1

14

作者 王琦 冯新喜 +1 位作者 杜钦峰 孙鹏 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第11期54-56,共3页

基于测量噪声的影响,提出一种精确极大似然法(EML)。配准估计是通过求最大似然函数获得的。说明了EML准则包含两类部分可分变量(实际目标位置和传感器配准误差),提供了两步递归优化算法,并通过计算机仿真证明了极大似然算法用于多传感... 基于测量噪声的影响,提出一种精确极大似然法(EML)。配准估计是通过求最大似然函数获得的。说明了EML准则包含两类部分可分变量(实际目标位置和传感器配准误差),提供了两步递归优化算法,并通过计算机仿真证明了极大似然算法用于多传感器配准处理的估计精度高,适用的范围广,解决了最小二乘配准算法中存在的局限性;当多个传感器相距较远时,该算法明显优于传统的最小二乘配准算法。 展开更多

关键词 多传感器校准 最大似然函数 改进高斯牛顿优化算法

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一种大规模传感器网络节点分布式定位算法 被引量：24

15

作者 蒋俊正 李杨剑 +1 位作者 赵海兵 欧阳缮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期3022-3028,共7页

针对大规模无线传感器网络(WSN)中节点难以定位的问题,该文提出一种基于改进牛顿法的分布式定位算法。该算法包括网络划分和分布式算法。首先,根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息,将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域,并... 针对大规模无线传感器网络(WSN)中节点难以定位的问题,该文提出一种基于改进牛顿法的分布式定位算法。该算法包括网络划分和分布式算法。首先,根据节点位置和节点之间直接相连的距离信息,将无线传感器网络划分为若干个重叠的子区域,并将子区域的定位问题归结为无约束优化问题,每个子区域可以独立计算;然后,使用分布式算法估计子区域中的节点位置并进行局部融合。实验结果表明,与已有算法相比,该算法具有良好的扩展性,在大规模网络中定位精度更高,能满足大规模无线传感器网络中节点定位需求。 展开更多

关键词 无线传感器网络 定位 分布式算法 凸优化 改进牛顿法

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一种混合算法下单个磁通门定位运动磁性目标研究 被引量：5

16

作者 高翔 严胜刚 李斌 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期292-298,共7页

运动磁性目标定位可归结为一类非线性规划问题的求解.针对其目标函数计算过程极为烦琐,不利于磁性目标实时定位的特点,提出了一种混合算法:首先利用粒子群优化算法获得初略解,再利用高斯-牛顿算法进行精确求解,在不知道目标初始位置的... 运动磁性目标定位可归结为一类非线性规划问题的求解.针对其目标函数计算过程极为烦琐,不利于磁性目标实时定位的特点,提出了一种混合算法:首先利用粒子群优化算法获得初略解,再利用高斯-牛顿算法进行精确求解,在不知道目标初始位置的情况下,利用单个磁通门磁传感器采集的磁场数据准确快速地实现了目标的定位.理论仿真和汽车实验,验证了算法的合理性和可行性,为工程中磁性目标的检测与定位提供了新思路. 展开更多

关键词 磁性目标定位 非线性规划问题 粒子群优化算法 高斯-牛顿算法

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基于最大似然估计和混合梯度优化的射手模型辨识 被引量：4

17

作者 吴骏雄 林德福 +1 位作者 王辉 袁亦方 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期2399-2409,共11页

光纤制导过程中射手对于光电显示的响应及其控制行为将直接影响弹药的制导控制性能。针对此问题,将最大似然估计法应用于射手模型辨识研究中。为解决辨识过程中遇到的非线性优化问题,采用遗传算法和高斯-牛顿优化算法混合策略提高寻找... 光纤制导过程中射手对于光电显示的响应及其控制行为将直接影响弹药的制导控制性能。针对此问题,将最大似然估计法应用于射手模型辨识研究中。为解决辨识过程中遇到的非线性优化问题,采用遗传算法和高斯-牛顿优化算法混合策略提高寻找全局最优解的概率,并使用单纯形法提高算法鲁棒性。基于交叉原理提出适用于导引头回路的精确模型,设计仿真实验平台并进行了多轮次人在回路实验,将输出误差框架下的最大似然估计方法成功应用于实验数据中。结果表明:混合梯度优化算法能够找到全局最优值,辨识模型能够准确反映射手本身的动态特性,辨识方法和辨识的射手模型对于光纤寻的弹药制导控制系统设计具有一定的实际意义。 展开更多

关键词 光纤图像制导武器 射手模型 交叉模型 最大似然估计 混合梯度优化 输出误差法 遗传算法 高斯-牛顿优化

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基于CGSOA-BPNN优化AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数 被引量：1

18

作者 李赞 张长胜 +1 位作者 马涛 王卓 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期311-324,共14页

目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进lo... 目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进logistic混沌序列实现网络参数初始化种群的全局搜索,提高权值和阈值初始质量。引入改进logistic映射跳出局部最优,通过加强局部搜索能力,以提高算法收敛精度。引入高斯变异增加种群多样性,提高全局搜索能力。选取6个基准函数,对BAS、PSO、ACO、SOA及CGSOA算法进行测试,仿真结果表明,所提算法具有较快收敛速度、较高寻优精度和稳定性。结果CGSOA算法优化BP神经网络得出最佳控制量为:喷涂距离99.7 mm,喷涂电流649.6 A,喷涂电压56.3 V,送粉载气203.1 L/h,送粉电压5.1 V。以其进行喷涂试验,涂层结合强度和显微硬度分别为25.2 MPa和616.8HV,与模型预测值的相对误差分别为3.02%和2.91%,验证了CGSOA-BPNN应用到实际喷涂过程的可行性。结论CGSOA-BPNN对AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数进行优化,进而提高涂层力学性能,具有一定的现实指导意义。 展开更多

关键词 等离子喷涂 高熵合金涂层 工艺参数优化 BP神经网络 海鸥优化算法 改进logistic混沌 高斯变异

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基于t分布变异的飞蛾加权质心定位算法 被引量：3

19

作者 毛永毅 张旸 王晓甜 《现代电子技术》 北大核心 2019年第21期1-5,共5页

针对现有无线传感器网络中基于RSSI定位算法受外部环境影响,在恶劣环境下定位精度低的问题,提出一种基于t分布混合变异飞蛾加权质心定位算法。首先对接收到的信号值进行RSSI测距,然后对RSSI测距的值利用改进后的四点加权质心定位算法得... 针对现有无线传感器网络中基于RSSI定位算法受外部环境影响,在恶劣环境下定位精度低的问题,提出一种基于t分布混合变异飞蛾加权质心定位算法。首先对接收到的信号值进行RSSI测距,然后对RSSI测距的值利用改进后的四点加权质心定位算法得到预估计的坐标值,最后利用t分布混合变异的飞蛾扑火算法对预估计坐标的值和损耗模型参数进行优化并得到最终定位坐标。仿真结果表明,该算法比传统的RSSI定位算法、RR WCL算法和PSO GSA算法有更高的定位精度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 算法改进 权值构造 参数优化 t分布变异 高斯变异

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基于ACBO-GM联合方法的高维变量结构模型修正

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作者 夏志远 王友 +2 位作者 唐柏鉴 周广东 史慧媛 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期8-14,21,共8页

工程结构模型修正常面临变量维度高、非线性程度强等现实问题,其模型修正的精度和效率受到严重影响,为改善这一不足,提出基于改进物体碰撞算法(Advanced Colliding Bodies Optimization,ACBO)和高斯白噪声扰动(Gaussian-white-noise Mut... 工程结构模型修正常面临变量维度高、非线性程度强等现实问题,其模型修正的精度和效率受到严重影响,为改善这一不足,提出基于改进物体碰撞算法(Advanced Colliding Bodies Optimization,ACBO)和高斯白噪声扰动(Gaussian-white-noise Mutation,GM)的联合修正方法。在联合方法中,ACBO实现从传统的“一对一”到“优对多”的碰撞模式的转变,GM则用于保证碰撞过程中种群的多样性,可有效提升结构模型修正效率。基于一系列测试函数,对比分析标准物体碰撞算法(Colliding Bodies Optimization,CBO)和联合优化方法的优化性能;给出基于ACBO-GM联合方法的修正流程,并将其应用于钢框架修正算例和悬臂梁修正实例,对比研究基于联合修正方法与基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的修正精度和效率。研究表明,ACBO-GM联合优化方法在精度和效率方面都明显优于传统的CBO方法,该优化方法的可行性得到验证;基于ACBO-GM联合方法在钢框架和悬臂梁两个工程结构修正案例中的应用,其修正精度均与基于GA方法的精度一致,但修正效率显著优于基于GA的修正方法。 展开更多

关键词 振动与波 改进物体碰撞算法 高斯白噪声扰动 模型修正 联合优化方法 遗传算法

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