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改进樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化问题 被引量:1
1
作者 齐琳 马良 张惠珍 《包装工程》 北大核心 2025年第9期196-202,共7页
目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解... 目的设计一种改进的樽海鞘算法求解所构建的模型,并验证该模型和算法的有效性和可行性。方法建立最小化总运输成本、碳排放成本和最小化风险多目标模型,设计融合混沌映射、信息共享机制、多种群策略的樽海鞘算法求解该模型,并用其求解临沂—沈阳多式联运路径问题。结果通过随机算例、实际案例验证以及与基本樽海鞘算法对比可知,改进的樽海鞘算法展现出优越的优化性能。结论采用改进的樽海鞘算法求解低碳冷链多式联运路径优化模型,能够提供高效的解决方案,为决策者在处理多目标决策问题时提供一个有效的解决策略,有助于在实际应用中提供更优的运输路径规划方案。 展开更多
关键词 多式联运 低碳 樽海鞘算法 路径优化问题
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基于改进樽海鞘算法的含电动汽车微电网经济优化调度 被引量:3
2
作者 赵超 付斌 林立 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期167-180,共14页
电动汽车接入可再生能源微电网有利于减少环境污染,改善能源结构.但是电动汽车充电负荷的随机波动性为微电网运行优化调度带来很大的困难.为了实现微电网的高效稳定运行,本文提出一种基于改进樽海鞘算法(ISSA)的含电动汽车的可再生能源... 电动汽车接入可再生能源微电网有利于减少环境污染,改善能源结构.但是电动汽车充电负荷的随机波动性为微电网运行优化调度带来很大的困难.为了实现微电网的高效稳定运行,本文提出一种基于改进樽海鞘算法(ISSA)的含电动汽车的可再生能源微电网优化调度方法.针对基本樽海鞘算法在进化后期由于种群多样性的缺失而易出现局部收敛或算法早熟的问题,改进算法首先利用Tent混沌序列产生初始种群,以增强种群的多样性;其次,通过设置动态控制参数来调节算法的全局探索与局部开发之间的平衡,提高算法的收敛性;同时,引入正交重心反向学习策略改进樽海鞘个体的位置信息更新,从而,强化算法的全局寻优能力以克服算法早熟收敛,以避免陷入局部极值,从而全面提高算法的优化性能;最后,将该算法用于求解含电动汽车微电网经济优化问题,在孤岛和并网两种模式下分别进行仿真实验,并与其他算法的优化结果进行比较.仿真结果表明,基于ISSA算法的优化结果均优于其他方法,两种模式下运行成本最大降幅分别为29.1%和20.0%,证明了所提算法的可行性和实用性. 展开更多
关键词 电动汽车 微电网 经济调度 樽海鞘算法 Tent混沌映射 重心反向学习
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同时取送货的双层级选址路径问题建模与樽海鞘算法求解研究
3
作者 张文妹 张惠珍 海舍舍 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期345-356,共12页
在双层级物流网络中,为了同时满足每个客户取货和送货需求,建立了一个以最小化配送中心选址成本、车辆启用成本以及运输成本为目标的混合整数规划模型。针对该模型的具体特征,设计了一种改进的樽海鞘优化算法进行求解,采用贪心聚类算法... 在双层级物流网络中,为了同时满足每个客户取货和送货需求,建立了一个以最小化配送中心选址成本、车辆启用成本以及运输成本为目标的混合整数规划模型。针对该模型的具体特征,设计了一种改进的樽海鞘优化算法进行求解,采用贪心聚类算法生成初始解,并引入自适应权重策略、调整食物源数量策略、精英保留策略和多种搜索算子。通过测试不同客户规模的算例对构建的模型及算法进行验证,并使用原始樽海鞘算法、遗传算法、免疫算法、灰狼优化算法以及鲸鱼优化算法进行求解,对比分析各算法的运行结果,验证了构建模型的可行性和改进算法的有效性。 展开更多
关键词 选址路径问题 双层级 同时取送货 改进樽海鞘算法
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改进樽海鞘算法求解带时间窗的应急选址路径问题 被引量:2
4
作者 徐帆 马良 +1 位作者 张惠珍 陈曦 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期220-229,共10页
目的为使应急物资及时高效地送到灾区,针对多目标应急选址-路径问题,在考虑灾区的时间窗及物资运输过程中道路安全的情况下,以最小化经济成本、最小化时间惩罚成本及最大化道路安全性为目标,构建多目标优化模型。同时,设计改进的樽海鞘... 目的为使应急物资及时高效地送到灾区,针对多目标应急选址-路径问题,在考虑灾区的时间窗及物资运输过程中道路安全的情况下,以最小化经济成本、最小化时间惩罚成本及最大化道路安全性为目标,构建多目标优化模型。同时,设计改进的樽海鞘算法求解问题,以验证模型的可行性和算法的有效性。方法根据模型的特征对樽海鞘算法进行改进,运用随机生成和贪心算法相结合的方式生成初始解,利用交叉算子和邻域搜索算子改进原始算法的位置更新操作,引入非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略,以提高算法的性能。结果经过多个算例测试,该算法能快速获得一簇Pareto解,与基本樽海鞘算法进行对比后可知,改进后的算法性能更优越。结论对于灾后及时响应的应急选址路径问题,采用改进的樽海鞘算法具有一定优越性,并在多个目标权衡的情况下,可供决策者根据目标的偏好找到较满意的解,对于研究应急选址路径问题具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 选址-路径问题 应急物资 时间窗 改进樽海鞘算法
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基于改进樽海鞘算法的舰载机舰面保障作业流程优化方法 被引量:1
5
作者 邓建辉 田程程 +3 位作者 王岩磊 刘鹏鹏 彭辉 黄婧柠 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第S02期1-10,共10页
[目的]为保障舰载机持续高效出动的作业效率,需优化舰载机舰面保障作业流程。[方法]考虑到舰载机保障作业调度复杂且舰面保障设备易受未知因素的影响,以舰载机舰面保障作业流程为研究对象,研究舰面保障作业流程调度优化模型的建立及优... [目的]为保障舰载机持续高效出动的作业效率,需优化舰载机舰面保障作业流程。[方法]考虑到舰载机保障作业调度复杂且舰面保障设备易受未知因素的影响,以舰载机舰面保障作业流程为研究对象,研究舰面保障作业流程调度优化模型的建立及优化算法。以美军“福特”级航母为例,从舰载机“一站式”保障模式入手,针对舰载机保障作业调度问题展开研究,建立能同时处理串行、并行及柔性约束的保障作业流程调度模型。此外,通过对樽海鞘算法及遗传算法进行分析,提出在樽海鞘算法基础上引入遗传算法交叉、变异操作的舰载机保障作业流程调度算法。[结果]通过算例验证,所提算法能够获得近似全局最优解,在保障时间上与遗传算法相比缩短了16.8%。[结论]该方法能有效地提高资源利用率,从而合理配置航母的保障资源,使得舰载机能够高效出动,提高航空母舰作战能力。 展开更多
关键词 舰面保障系统 “一站式”保障 作业流程 樽海鞘算法
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改进樽海鞘算法的多目标电镀调度问题优化 被引量:1
6
作者 陈晓雪 杨波 +3 位作者 黄青青 杨再风 张成丽 尤航 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期187-192,共6页
针对多目标电镀生产系统未能同时最小化能源消耗和最大完工时间的问题,建立了双目标模型,并提出增强型樽海鞘优化算法(MC-SSA)求解该模型。MC-SSA将樽海鞘优化算法(SSA)分为两个不同的追随者组别,嵌入局部飞蛾火焰算法(MFO)用于更新“... 针对多目标电镀生产系统未能同时最小化能源消耗和最大完工时间的问题,建立了双目标模型,并提出增强型樽海鞘优化算法(MC-SSA)求解该模型。MC-SSA将樽海鞘优化算法(SSA)分为两个不同的追随者组别,嵌入局部飞蛾火焰算法(MFO)用于更新“追随者A组”的位置以提高全局探索,引入通信机制(CM)策略用于更新“追随者B组”的位置以提高局部勘探能力。通过算法性能对比和实际生产案例验证,MC-SSA的优化精度和收敛速度优于其他算法,且经算法优化后目标值明显降低,表明MC-SSA具有更好的寻优能力且双目标模型能生成更优的生产方案。 展开更多
关键词 电镀调度 能源消耗 海鞘优化算法 多目标优化
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樽海鞘算法优化支持向量机的RC柱抗侧移承载力预测 被引量:3
7
作者 欧阳谦 骆欢 《地震研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期350-358,共9页
现有钢筋混凝土(RC)柱抗侧移承载力预测模型缺乏泛化性能,延性柱抗弯承载力的预测模型不能用于非延性柱的抗剪承载力,反之亦然。机器学习(ML)方法能够解决这一问题,但由于无法自动剔除冗余和不相关特征,使得ML模型复杂度高且容易过拟合... 现有钢筋混凝土(RC)柱抗侧移承载力预测模型缺乏泛化性能,延性柱抗弯承载力的预测模型不能用于非延性柱的抗剪承载力,反之亦然。机器学习(ML)方法能够解决这一问题,但由于无法自动剔除冗余和不相关特征,使得ML模型复杂度高且容易过拟合。为此,提出一种樽海鞘算法优化支持向量机(SSALS-SVM)方法,基于给定的数据集,SSALS-SVM能利用樽海鞘优化算法(SSA)自动剔除冗余和不相关的特征,筛选最具代表性且各特征之间相关性弱的特征子集形成最优特征组合,同时对控制模型非线性拟合能力的超参数进行优化。优化后的模型既能识别出影响延性和非延性RC柱抗侧移承载力的设计变量,又能反映最优特征组合与抗侧移承载力间的非线性映射关系。为了验证SSALS-SVM方法的泛化性能,基于248个RC柱抗侧移承载力试验数据,分别与现有的RC柱抗侧移承载力预测模型进行对比,结果表明,SSALS-SVM比现有预测模型的泛化性能最高提升了83%。 展开更多
关键词 钢筋混凝土柱 抗侧移承载力 支持向量机 海鞘优化算法 特征选择
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基于改进樽海鞘算法的锅炉NOx排放模型优化研究 被引量:3
8
作者 牛培峰 苗孔号 +2 位作者 尚士新 常玲芳 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1146-1151,共6页
为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更... 为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NO x排放质量浓度。 展开更多
关键词 计量学 NO x排放 质量浓度 樽海鞘算法 快速学习网
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基于樽海鞘算法优化的帕金森病早期诊断模型研究与并行优化 被引量:4
9
作者 马超 谭旭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第9期2726-2731,共6页
帕金森病是一种常见的神经性慢性疾病,由于其病因尚不明确,导致早期诊断精度低的问题,提出一种改进的优化核极限学习机方法用于帕金森病的早期诊断。研究利用混沌理论和高斯变异方法改进樽海鞘算法(salp swarm algorithm,SSA),提出一种... 帕金森病是一种常见的神经性慢性疾病,由于其病因尚不明确,导致早期诊断精度低的问题,提出一种改进的优化核极限学习机方法用于帕金森病的早期诊断。研究利用混沌理论和高斯变异方法改进樽海鞘算法(salp swarm algorithm,SSA),提出一种基于进化机制的智能诊断模型ISSA-KELM。改进的SSA算法同步实现特征选择和KELM核函数的参数优化,有效地解决了模型的参数设定和最优特征选择问题,并基于OpenMP平台多线程调度处理模型,在保证模型分类精度最大化的同时进一步提高计算效率。实验结果表明,提出模型在分类精度上高于已有方法,计算效率也得到极大提高,具有较好的综合性能,验证了本模型有着很好的应用前景,有助于辅助临床医生在诊断中作出更准确的决策。 展开更多
关键词 特征选择 樽海鞘算法 帕金森病早期诊断 核极限学习机 并行优化
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基于自适应樽海鞘算法优化BP的风光互补并网发电功率预测 被引量:26
10
作者 梁恩豪 孙军伟 王延峰 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第24期114-120,共7页
为解决风光互补并网发电功率预测问题,针对前馈(BP)神经网络容易陷入局部最优而导致预测精度降低的问题,提出了一种自适应樽海鞘算法(ASSA)优化BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。首先,在标准的樽海鞘算法(SSA)中引入动态权重... 为解决风光互补并网发电功率预测问题,针对前馈(BP)神经网络容易陷入局部最优而导致预测精度降低的问题,提出了一种自适应樽海鞘算法(ASSA)优化BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。首先,在标准的樽海鞘算法(SSA)中引入动态权重策略和变异算子构建ASSA。其次,引入BP神经网络算法,构建BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。最后,通过ASSA算法优化BP神经网络的权值和阈值,提出ASSA-BP的风光互补并网发电功率预测模型。仿真结果表明,利用ASSA-BP模型预测发电功率数据的相对误差小于BP模型预测数据的相对误差。ASSA-BP和SSA-BP的模型平均绝对误差数值更小,ASSA-BP模型的平均绝对误差最小,ASSA-BP模型的预测稳定性最强。该预测模型较传统风光互补并网发电功率预测方法有更高的精确度。 展开更多
关键词 风光互补并网发电 BP神经网络 樽海鞘算法(SSA) 自适应樽海鞘算法(ASSA) ASSA-BP预测模型
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基于樽海鞘算法的井下3D定位方法研究
11
作者 王端义 李艾民 《煤炭工程》 北大核心 2021年第1期139-143,共5页
针对井下工作人员定位的计算方法展开研究,引入樽海鞘算法进行位置估计。该算法结构简单,便于计算,能够有效地改进初始随机解,快速向最优解收敛。在对由四个UWB基站的测量数据得到的非线性方程组处理时,樽海鞘算法并没有像最小二乘法那... 针对井下工作人员定位的计算方法展开研究,引入樽海鞘算法进行位置估计。该算法结构简单,便于计算,能够有效地改进初始随机解,快速向最优解收敛。在对由四个UWB基站的测量数据得到的非线性方程组处理时,樽海鞘算法并没有像最小二乘法那样消除公共二次项变量,而是以原超定方程组寻优解算,这也是樽海鞘算法解算精度高于最小二乘法的重要原因。仿真结果表明,以目标的距离和方位角为对比参量,樽海鞘算法在3D位置解算方面相比最小二乘法表现更优。 展开更多
关键词 樽海鞘算法 3D定位 TOA 最小二乘法
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考虑公众风险的多目标医疗废物选址路径问题及樽海鞘算法求解 被引量:8
12
作者 鲍秀麟 张惠珍 +1 位作者 马良 张博 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期710-716,共7页
针对医疗废物处理中心的选址路径问题,在考虑公众风险的情况下,构建多目标优化模型。首先,分别从政府、公众和处理中心承包商角度出发,构建了以运营成本、风险成本以及运输成本最小化的多目标选址路径模型;其次,针对所构建模型的特点,... 针对医疗废物处理中心的选址路径问题,在考虑公众风险的情况下,构建多目标优化模型。首先,分别从政府、公众和处理中心承包商角度出发,构建了以运营成本、风险成本以及运输成本最小化的多目标选址路径模型;其次,针对所构建模型的特点,设计了一种改进的多目标樽海鞘算法对模型进行求解;最后,以四川省成都市的医疗废物处理中心的规划项目为例,对构建的模型和算法进行验证,通过优化结果的对比分析,验证了模型的可行性和算法的有效性。 展开更多
关键词 选址路径 医疗废物 公众风险 樽海鞘算法
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基于改进樽海鞘算法优化支持向量机的岩爆预测模型 被引量:6
13
作者 田睿 李燕卿 +5 位作者 刘占宁 王创业 陈世江 陈丽林 张志宏 郭振东 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2023年第2期5-9,共5页
采用文献调研法建立了1个包括336组工程实例样本的岩爆预测数据库,采用改进的樽海鞘算法(ISSA)优化支持向量机(SVM),构建了岩爆烈度等级预测模型(ISSA⁃SVM),并对其模型有效性进行了验证。结果表明,ISSA⁃SVM岩爆预测模型的预测准确率可达... 采用文献调研法建立了1个包括336组工程实例样本的岩爆预测数据库,采用改进的樽海鞘算法(ISSA)优化支持向量机(SVM),构建了岩爆烈度等级预测模型(ISSA⁃SVM),并对其模型有效性进行了验证。结果表明,ISSA⁃SVM岩爆预测模型的预测准确率可达94.0%,相对于其他模型具有更高的准确性,可为岩爆防控提供一定的科学依据。 展开更多
关键词 岩爆 岩爆烈度 预测模型 樽海鞘算法 支持向量机
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一种基于改进樽海鞘算法的云仿真任务调度的研究 被引量:2
14
作者 贺少婕 杜松泽 卜立平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第5期897-901,共5页
云平台通常允许多个任务在云环境中同时执行,而任务调度是实现更好云计算性能的重要部分,其调度的效率直接影响到云平台计算资源利用率以及用户服务质量.针对云计算任务调度的核心寻求解的最优化问题,本文提出了一种混合算法,称为樽海... 云平台通常允许多个任务在云环境中同时执行,而任务调度是实现更好云计算性能的重要部分,其调度的效率直接影响到云平台计算资源利用率以及用户服务质量.针对云计算任务调度的核心寻求解的最优化问题,本文提出了一种混合算法,称为樽海鞘改进算法.此算法融合了反向学习原理扩大搜索空间,能够自适应的改变领导者的位置,并使得追随者根据几位领导者的位置更新自己,避免解陷入局部最优.本文采用CEC常用的23组测试函数进行测试,将结果与多个经典算法进行比较,证明了樽海鞘改进算法的优越性.同时在云仿真平台上进行模拟在云平台上进行任务调度的过程,通过与其他的几种算法的比较,证明了樽海鞘优化算法在任务调度方面应用的可行性,且有效缩短了云任务的完成时间,降低了完成成本. 展开更多
关键词 反向学习策略 樽海鞘算法 云仿真平台 任务调度 云计算
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基于自适应樽海鞘算法的多无人机任务分配 被引量:2
15
作者 张森悦 隋学梅 李一波 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2022年第5期1123-1132,共10页
针对多无人机的任务分配问题,提出一种基于自适应樽海鞘算法的多无人机任务分配方法.在经典樽海鞘算法的基础上,重新设计领导者的位置更新公式,以改善樽海鞘算法易陷入局部最优的缺陷,同时在算法迭代过程中加入自适应算子,对领导者和跟... 针对多无人机的任务分配问题,提出一种基于自适应樽海鞘算法的多无人机任务分配方法.在经典樽海鞘算法的基础上,重新设计领导者的位置更新公式,以改善樽海鞘算法易陷入局部最优的缺陷,同时在算法迭代过程中加入自适应算子,对领导者和跟随者的数量进行动态调整,以提高算法前期的全局搜索和后期跳出局部极值的能力.通过与遗传算法、粒子群优化算法、经典樽海鞘算法进行对比实验,实验结果表明,该算法对解决多无人机任务分配问题效果较好,具有更优的适应度和收敛性. 展开更多
关键词 多无人机 任务分配 自适应樽海鞘算法 遗传算法
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基于改进樽海鞘算法的共享单车分布密度优化 被引量:1
16
作者 周川 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S02期106-110,共5页
针对城市共享单车分布密度优化问题,提出了一种改进樽海鞘算法。首先,将共享单车分布密度优化问题转换成函数优化问题,以等待时间、花费时间、费用及安全代价为评价指标,建立目标函数。其次,引入一维正态云模型和非线性递减控制策略来... 针对城市共享单车分布密度优化问题,提出了一种改进樽海鞘算法。首先,将共享单车分布密度优化问题转换成函数优化问题,以等待时间、花费时间、费用及安全代价为评价指标,建立目标函数。其次,引入一维正态云模型和非线性递减控制策略来改进樽海鞘算法中引领者的搜索机制,增强对局部数据的挖掘能力;引入自适应策略来改进原算法跟随者搜索机制,避免算法陷入局部最优值。最后,通过标准测试函数以及共享单车分布密度优化仿真对所提优化算法的有效性进行了验证,结果表明:相比原樽海鞘算法、萤火虫算法及人工蜂群算法,改进的樽海鞘算法具有更好的稳定性和全局搜索能力,能够更好地实现对共享单车分布密度的优化,提升共享单车的区域利用率,对智慧交通的发展有一定的参考价值。 展开更多
关键词 共享单车 分布密度优化 樽海鞘算法 自适应策略 云模型
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基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法 被引量:1
17
作者 钱谦 翟豪 +2 位作者 潘家文 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优... 由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优解的可能性.此外,在折射反向学习中引入概率扰动机制,通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优,从而增强算法的全局搜索能力.最后,通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较,实验结果有效证明了本文改进算法的有效性. 展开更多
关键词 海鞘算法 搜索性能 折射反向学习 概率扰动
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基于改进樽海鞘群算法的无人机山区巡航
18
作者 谢小正 杜敏 +1 位作者 张子健 赵维吉 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期43-50,共8页
针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入... 针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入自适应惯性权重,从而增强种群的多样性;最后,对食物源进行Gauss变异操作,使算法跳出局部最优,提升搜索精度.针对改进的樽海鞘群算法进行收敛曲线分析、函数测试结果对比和算法排名评估.结果表明,基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法搜索精度更高、收敛速度更快、寻优能力更强且稳定性更佳.在复杂山区巡航规划最优路径的仿真实验表明,与樽海鞘群算法相比,改进算法规划质量更高、路径更短且求解更稳定,更适用于山区环境中无人机的路径规划. 展开更多
关键词 海鞘算法 混沌映射 自适应惯性权重 路径规划 无人机
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求解无人机三维路径规划问题的动态多子群樽海鞘群算法
19
作者 巫光福 王小林 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5501-5514,共14页
无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述... 无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述问题。首先,在三维环境模型中结合高度成本提出新的成本函数,将路径规划问题转化为多维函数优化问题。其次,采用K-means++聚类算法对种群进行分群,并设计动态多子群机制均衡算法的全局搜索与局部开发;各子群结合多策略协同改进,在避免算法陷入局部最优的同时提高全局寻优能力。最后,在12个CEC2017基准测试函数中验证了该算法对比其他5种算法(ISSA、MSNSSA、IBSO、MBFPA、SSA)的性能后,将其应用于三维环境中对最优路径规划问题进行求解。在不同的环境模型下的仿真实验结果表明,该算法的平均有效路径率相较于其他5种算法分别提高了15.5%、11%、23%、20.5%和18%,这证实了该算法在复杂环境下具有优秀的寻优能力。 展开更多
关键词 三维路径规划 成本函数 海鞘算法 K-means++聚类算法 动态多子群 协同改进
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多策略混合改进樽海鞘群算法的光伏MPPT控制研究 被引量:1
20
作者 罗善峰 陈芳芳 +2 位作者 徐天奇 李华鑫 程三榜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期109-114,共6页
针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进... 针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进型Logistic混沌映射对樽海鞘种群进行初始化,提高了樽海鞘种群的多样性。同时,利用麻雀搜索算法发现者行为代替樽海鞘领导者行为,提升了算法的全局探索能力,避免了算法陷入局部最优解。Matlab/Simulink仿真实验表明,所提方法在静态局部遮阴和动态局部遮阴两种情况下都具有较好的收敛性,并且相较于粒子群算法和樽海鞘群算法,其在收敛速度和寻优精度等方面都有明显提升。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 海鞘算法 光伏阵列 改进Logistic混沌映射 局部遮阴 麻雀搜索算法
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