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基于改进海洋捕食者算法的输电塔结构优化
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作者 周庆丰 余宗斌 +2 位作者 张树林 鲁杭 周焕林 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期539-547,共9页
为确保输电塔架线施工时取消临时拉线工况下输电塔架线施工安全,需对其结构进行优化设计。文章建立输电塔结构的计算模型,采用罚函数法确定海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的目标函数;考虑到MPA易陷入局部最优、收敛速... 为确保输电塔架线施工时取消临时拉线工况下输电塔架线施工安全,需对其结构进行优化设计。文章建立输电塔结构的计算模型,采用罚函数法确定海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的目标函数;考虑到MPA易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种融合折射反向学习策略和黄金正弦算法的改进海洋捕食者算法(improved marine predators algorithm,IMPA),并将其在6个基准测试函数数值实验中与其他算法进行比较,结果表明IMPA具有更好的收敛性和求解精度。利用IMPA对输电塔结构在特殊工况下进行优化,结果表明IMPA可以对三维杆系结构进行优化设计,优化后的输电塔具有较好的力学性能。 展开更多
关键词 输电塔 海洋捕食者算法(mpa) 结构优化 离散化变量 极限承载力
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基于GWO-BP模型与MOMPA算法的插秧机车架轻量化设计 被引量:1
2
作者 陈岁繁 侯万森 +3 位作者 张浩南 李其朋 夏琪玮 陈问池 《机电工程》 北大核心 2025年第5期933-944,共12页
为实现水稻插秧机车架的轻量化目标,提出了基于灰狼优化反向传播神经网络(GWO-BP)模型与多目标海洋捕食者算法(MOMPA)的联合优化方法。首先,对GWO-BP模型与MOMPA优化算法的构建进行了理论分析,建立了车架的三维模型和有限元模型,并对其... 为实现水稻插秧机车架的轻量化目标,提出了基于灰狼优化反向传播神经网络(GWO-BP)模型与多目标海洋捕食者算法(MOMPA)的联合优化方法。首先,对GWO-BP模型与MOMPA优化算法的构建进行了理论分析,建立了车架的三维模型和有限元模型,并对其性能进行了仿真;然后,采用灵敏度分析确定了可作为优化设计变量的8个主要结构参数,并利用实验设计的方法计算出设计变量与目标参数之间响应关系的数据,从而建立了GWO-BP近似模型,联合近似模型与MOMPA优化算法,以车架质量、最大变形最小为优化目标,求出了轻量化车架的最优结构参数组合;最后,对车架优化结果进行了验证,同时,分析了车架模态性能,并建立了车架样机,通过试验验证了车架轻量化结果。研究结果表明:车架质量、车架最大变形和最大等效应力的拟合精度分别为0.998 8、0.987 8、0.986 7,建立的近似模型具有较高精度;优化后车架质量比原车架降低了9.26%;优化结果与仿真结果误差在2%以内,且优化后车架固有频率可以有效避开外界激励,通过对比优化前后车架质量及性能,确定了优化结果的准确性与有效性;根据优化结果制造了轻量化车架的样机,其整体质量较原车架减轻了10.3%,达到了良好的轻量化效果,为农机车架轻量化研究提供了一定的借鉴。 展开更多
关键词 水稻插秧机 轻量化 灰狼优化反向传播神经网络 多目标海洋捕食者优化算法 车架模态分析
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基于MPA的含电动汽车的配电网电压优化研究
3
作者 张龙辉 任丽佳 《现代电子技术》 北大核心 2025年第20期165-170,共6页
针对分布式光伏接入配电网造成的电压越限问题,提出一种计及光伏和电动汽车的配电网电压优化模型,并利用海洋捕食者算法(MPA)进行求解。首先考虑电动汽车用户需求响应及电压偏差指标,建立以配电网电压偏移最小与光伏和电动汽车的调控成... 针对分布式光伏接入配电网造成的电压越限问题,提出一种计及光伏和电动汽车的配电网电压优化模型,并利用海洋捕食者算法(MPA)进行求解。首先考虑电动汽车用户需求响应及电压偏差指标,建立以配电网电压偏移最小与光伏和电动汽车的调控成本最小为目标的配电网电压优化模型;然后通过海洋捕食者算法求解模型,得到光伏的无功功率和电动汽车有功功率的最优配置;最后通过IEEE 33节点系统进行算例分析。结果显示,采用海洋捕食者算法可以有效地求解出在最优调控成本下使配电网电压波动最小的光伏无功功率和电动汽车有功功率配置方案,证明了海洋捕食者算法在求解配电网电压优化模型上具有更快的收敛速度和更优的分布特性。 展开更多
关键词 光伏电源 电动汽车 海洋捕食者算法 配电网电压 电压优化 需求响应 IEEE 33节点系统
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基于差分海洋捕食者优化算法的FBG重叠谱解调方法
4
作者 郭敬东 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第6期1317-1323,共7页
随着光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)传感网络应用越来越广泛,对其复用性的要求也日益提高,但FBG复用可能会导致光谱重叠。针对重叠光谱影响FBG解调精度问题,提出了一种基于差分海洋捕食者优化算法的重叠谱解调方法。采用差分... 随着光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)传感网络应用越来越广泛,对其复用性的要求也日益提高,但FBG复用可能会导致光谱重叠。针对重叠光谱影响FBG解调精度问题,提出了一种基于差分海洋捕食者优化算法的重叠谱解调方法。采用差分进化算法优化海洋捕食者个体更新位置策略,增强了其跳出局部最优解的能力。对2~4个FBG重叠谱进行了仿真研究,并对2个FBG重叠谱解调进行了实验验证。将所提方法与粒子群算法和海洋捕食者算法进行了性能比较,结果表明:本文方法可以有效降低陷入局部最优的概率,提高了算法的稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 光纤布拉格光栅 光纤传感 差分优化 海洋捕食者算法 重叠谱
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基于改进海洋捕食者算法的配电网储能多目标优化配置 被引量:12
5
作者 肖小龙 史明明 +2 位作者 周琦 魏于凯 赵波 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2565-2574,共10页
分布式电源(distributed generation,DG)的大量接入是配电网重要发展趋势之一,而储能系统的合理配置是提升配电网接纳DG能力的重要手段。本工作考虑高比例DG接入配电网造成电能质量下降问题,建立使配电网电压偏移最小、线损率最低、储... 分布式电源(distributed generation,DG)的大量接入是配电网重要发展趋势之一,而储能系统的合理配置是提升配电网接纳DG能力的重要手段。本工作考虑高比例DG接入配电网造成电能质量下降问题,建立使配电网电压偏移最小、线损率最低、储能规划成本最优三个指标的储能多目标优化配置模型;针对目前侧重改进传统优化算法求解储能配置多目标优化问题性能不足方面,采用一种基于快速非支配排序和边界交叉构造权重设置参考点的方法对海洋捕食者算法改进,进而求解配电网储能多目标优化模型,得出储能在配电网中的最佳并网位置、额定容量和储能电池调度周期内的充放电功率。通过在IEEE-33节点系统上进行算例分析,结果显示:采用改进的多目标海洋捕食者算法能够有效地求解出在最优储能规划成本下使配电网经济、稳定运行的储能配置方案,及储能电池运行周期内最佳的充放电策略;并且通过对比多种智能优化算法,证明了所提改进海洋捕食者算法在求解储能多目标优化配置问题上具有良好的收敛性能、分布性能。 展开更多
关键词 改进海洋捕食者算法 多目标算法优化 配电网 分布式电源 储能配置
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基于海洋捕食者算法优化的长短期记忆神经网络径流预测 被引量:27
6
作者 胡顺强 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第2期78-82,90,共6页
为提高径流预测精度,研究提出海洋捕食者算法(MPA)与长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的径流预测方法。通过6个仿真函数对MPA、粒子群优化(PSO)算法进行测试,利用MPA优化LSTM隐藏层神经元数、训练次数等关键参数,基于主成分分析(PCA)降... 为提高径流预测精度,研究提出海洋捕食者算法(MPA)与长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的径流预测方法。通过6个仿真函数对MPA、粒子群优化(PSO)算法进行测试,利用MPA优化LSTM隐藏层神经元数、训练次数等关键参数,基于主成分分析(PCA)降维和不降维处理分别建立PCA-MPA-LSTM、MPA-LSTM径流预测模型,利用云南省落却站实测数据对PCA-MPA-LSTM、MPA-LSTM模型进行训练及预测,结果与PCA-LSTM、LSTM、PCA-MPA-SVM、MPA-SVM、PCA-MPA-BP、MPA-BP模型的训练、预测结果进行比较。结果表明:①MPA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。②PCA-MPA-LSTM、MPA-LSTM模型对实例拟合、预测的平均相对误差分别为1.18%、2.35%和1.94%、1.96%,预测效果优于其他6种模型,具有较好的预测精度和泛化能力。③采用MPA优化LSTM关键参数能有效提高LSTM泛化能力和预测精度;数据降维模型的预测精度优于对应未降维模型的预测精度,数据降维处理能有效改善模型的预测效果。 展开更多
关键词 径流预测 长短期记忆神经网络 海洋捕食者算法 仿真验证 数据降维 参数优化
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基于平面镜反射成像学习的海洋捕食者算法及特征选择 被引量:1
7
作者 徐明 龙文 羊洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期394-398,444,共6页
针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度... 针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度;另一方面,在迭代后期引入平面镜反射成像学习策略,从而帮助群体逃离局部最优和提高求解精度。将改进算法应用于12个基准测试函数的寻优,结果表明,该算法比在求解精度和收敛速度方面均获得了显著提高。再将改进算法应用于求解21个特征选择问题,结果表明,该算法能有效去除冗余特征,提高数据分类的准确度。通过以上对比实验,显示出该改进算法的性能具有较强竞争力。 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 平面镜反射成像学习 函数优化 特征选择
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基于MPA算法的螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度逆辨识
8
作者 刘鑫 张月 杨建 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期164-172,共9页
针对螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度的逆辨识问题,如何在提高逆辨识精度及效率的基础上有效降低振动测试和时间成本仍面临挑战。为此,提出了一种基于海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)和模态振型识别的螺栓连接硬涂层... 针对螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度的逆辨识问题,如何在提高逆辨识精度及效率的基础上有效降低振动测试和时间成本仍面临挑战。为此,提出了一种基于海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)和模态振型识别的螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度逆辨识方法,该方法通过建立螺栓连接硬涂层圆柱壳动力学虚拟样机和弹性约束硬涂层圆柱壳动力学有限元模型,利用ANSYS-MATLAB联合仿真技术对不同预紧力条件下的约束刚度进行迭代辨识,数值试验结果表明该方法具有较好的逆辨识综合性能且成本较低。同时,以NiCoCrAlY+YSZ硬涂层圆柱壳为例,着重从单变量和多变量约束刚度影响分析方面进一步完善螺栓连接条件下约束刚度对硬涂层圆柱壳结构振动特性的作用规律。结果表明,随着各向约束刚度的增大,结构固有频率呈现先快速增加后逐渐稳定的变化趋势,当较大的刚度数值将使螺栓连接弹性约束转变为固支约束,且低周向波数固有频率对约束刚度变化较为敏感;轴向约束刚度k u对结构固有频率影响较为显著,而径向约束刚度k_(w)和扭转约束刚度k t影响相对较小,且影响幅度取决于其周向波数n,当扭转约束刚度k t≥1×10^(4)N·m/rad时对结构固有频率影响可忽略不计。 展开更多
关键词 硬涂层圆柱壳 逆辨识 螺栓连接 弹性约束 海洋捕食者算法(mpa)优化
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基于改进海洋捕食者算法的无人船避碰方法 被引量:3
9
作者 张荣翔 戴永寿 +1 位作者 李立刚 金久才 《现代电子技术》 2023年第5期119-125,共7页
为提高无人船局部动态避障的规范性、安全性和经济性,提出一种基于改进海洋捕食者算法的无人船避碰决策方法。首先,根据无人船运动约束、避免碰撞约束与避碰规则约束限定避碰决策的搜索空间;其次,以船舶碰撞的危险程度和航程损失为指标... 为提高无人船局部动态避障的规范性、安全性和经济性,提出一种基于改进海洋捕食者算法的无人船避碰决策方法。首先,根据无人船运动约束、避免碰撞约束与避碰规则约束限定避碰决策的搜索空间;其次,以船舶碰撞的危险程度和航程损失为指标建立避碰目标函数;最后,提出基于种群更新成功率的改进海洋捕食者算法,求取约束范围内的最优避碰决策。仿真实验结果表明:所提方法最优个体适应度曲线在30次迭代内都能稳定收敛,且其最优值最小,优于其余智能算法,具有一定有效性。 展开更多
关键词 无人船 船舶避碰 避碰规划 海洋捕食者算法 全局优化算法 航行规则 仿真验证
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改进海洋捕食者算法和插值平滑的机器人路径规划 被引量:6
10
作者 张贝 闵华松 张新明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期2082-2089,共8页
鉴于传统的智能优化算法(intelligent optimization algorithm,IOA)不能很好解决插值平滑的机器人路径规划(robot path planning,RPP)问题,以及最近提出的海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的优势和不足,提出了一种改进的... 鉴于传统的智能优化算法(intelligent optimization algorithm,IOA)不能很好解决插值平滑的机器人路径规划(robot path planning,RPP)问题,以及最近提出的海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的优势和不足,提出了一种改进的MPA,即提升信息交流的MPA(interchange enhanced MPA,IEMPA),用于解决RPP。首先提出一种融合趋向全局最优的反向学习策略用于随机选择一个捕食者的位置更新,以便降低陷于局部最优的概率;然后提出了一种三阶段最优引导最差策略来强化最差个体以便提升整个群体和提高搜索能力;随后,提出一种信息共享策略用于捕食前期以进一步提高算法的搜索能力;最后将IEMPA用于插值平滑的RPP中。大量的多场景RPP问题的优化实验结果表明,与MPA等优秀算法相比,IEMPA搜索能力更强、精度更高、收敛速度更快,能更好地处理RPP,可应用到在其他复杂优化问题上。 展开更多
关键词 优化方法 智能优化算法 海洋捕食者算法 插值 机器人路径规划
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改进海洋捕食者算法的特征选择 被引量:7
11
作者 李守玉 何庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期168-179,共12页
针对传统K近邻(K-nearest neighbor)方法用于数据分类存在分类精度低的问题,将特征选择与KNN分类方法结合,并利用改进海洋捕食者算法对数据特征进行优化研究。使用领域学习提供丰富邻域位置信息扩大海洋捕食者的搜索范围,引入维度变异... 针对传统K近邻(K-nearest neighbor)方法用于数据分类存在分类精度低的问题,将特征选择与KNN分类方法结合,并利用改进海洋捕食者算法对数据特征进行优化研究。使用领域学习提供丰富邻域位置信息扩大海洋捕食者的搜索范围,引入维度变异机制增加种群多样性避免过早陷入局部最优,利用正余弦扰动算子和跳跃步长控制因子更新捕食者位置,加强全局搜索和局部搜索能力。将特征选择对象作为优化目标,获得所选的最优特征子集。通过对14个经典测试函数优化测试和14组经典数据集的分类研究,在优化性能、平均特征子集数和平均分类精度进行对比研究,实验结果表明所提算法能够有效降低冗余特征干扰,实现特征提纯,在数据挖掘中具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 多策略优化 K近邻 特征选择
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基于MPA-BPNN和ARIMA的港口货物吞吐量预测
12
作者 戴红伟 王博文 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第3期95-103,共9页
为提高港口货物吞吐量预测的准确性,分别构建由海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)优化的反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)预测模型(记为MPA-BPNN模型)和自回归综合移动平均(autoregressive integr... 为提高港口货物吞吐量预测的准确性,分别构建由海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)优化的反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)预测模型(记为MPA-BPNN模型)和自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测模型。在灰色关联分析和Spearman相关分析的基础上,利用MPA-BPNN模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。对时间序列进行平稳性检验和自相关检验后,利用ARIMA模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。分别以2021—2022年、2015—2022年为预测区间,比较BPNN、MPA-BPNN和ARIMA模型的预测效果。结果表明:地区生产总值等因素对宁波港港口货物吞吐量具有重要显著影响;MPA-BPNN模型具有一定的寻优能力,其预测准确性比BPNN的高;在数据序列整体波动不剧烈的情况下,短期预测更适用ARIMA模型,中长期预测更适用神经网络模型。 展开更多
关键词 港口货物吞吐量预测 反向传播神经网络(BPNN) 海洋捕食者算法(mpa) 自回归综合移动平均(ARIMA)
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基于MPA优化MKL-FSVDD模型的聚合釜设备故障诊断 被引量:1
13
作者 李国友 才士文 +3 位作者 李东朔 张新魁 贾曜宇 宁泽 《高技术通讯》 CAS 2022年第4期379-391,共13页
针对化工流程工业数据具有强非线性、易受噪声影响和故障为多分类的问题,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)优化多核学习-模糊支持向量机数据描述(MKL-FSVDD)的故障诊断方法。利用MKL构建的多核函数,弥补单核函数的局限性,对非线性故障... 针对化工流程工业数据具有强非线性、易受噪声影响和故障为多分类的问题,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)优化多核学习-模糊支持向量机数据描述(MKL-FSVDD)的故障诊断方法。利用MKL构建的多核函数,弥补单核函数的局限性,对非线性故障数据分类具有较强的适应性;引入MPA对MKL-FSVDD模型的核参数进行高效寻优,解决核参数选择难题。通过在TE数据平台上的对照实验,验证MPA-MKL-FSVDD模型故障诊断的有效性能;最后将故障诊断模型应用于聚氯乙烯(PVC)聚合反应中,利用70m^(3)的聚合釜设备历史数据集进行仿真验证。结果表明该方法充分利用复杂样本集的数据信息,并在参数寻优阶段快速、稳定获得最优解,保证了故障分类的效率和准确度。 展开更多
关键词 故障诊断 海洋捕食者算法(mpa) 多核学习(MKL) 模糊隶属度 聚合釜
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基于VMD-IMPA-SVM的超短期风电功率预测 被引量:12
14
作者 刘金朋 邓嘉明 +2 位作者 高鹏宇 刘胡诗涵 孙思源 《智慧电力》 北大核心 2024年第7期24-31,79,共9页
针对风力发电强波动性带来的预测精度不高问题,构建一种基于变模态分解(VMD)、灰狼优化算法(GWO)、海洋捕食者算法(MPA)和支持向量机(SVM)的组合预测模型。采用GWO对VMD的模态数和惩罚因子进行寻优,将原始功率序列分解为子序列进行降噪... 针对风力发电强波动性带来的预测精度不高问题,构建一种基于变模态分解(VMD)、灰狼优化算法(GWO)、海洋捕食者算法(MPA)和支持向量机(SVM)的组合预测模型。采用GWO对VMD的模态数和惩罚因子进行寻优,将原始功率序列分解为子序列进行降噪处理;运用对立学习和柯西变异等方法改进MPA的种群生成与变异方式,得到改进MPA(IMPA)并优化SVM中的核参数与惩罚参数,进而构建VMD-IMPA-SVM组合预测模型,对各子序列进行预测并叠加得到最终预测值。实际算例分析表明,所提组合预测模型具有较高的预测精度,同时具备强鲁棒性。 展开更多
关键词 风电功率预测 变模态分解 海洋捕食者算法 支持向量机 灰狼优化算法
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求解工程约束问题的新型智能优化算法及展望 被引量:7
15
作者 张孟健 王德光 +1 位作者 汪敏 杨靖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期534-541,共8页
为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约... 为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约束的工程优化问题上的应用进行对比分析。首先,对6种优化算法的基本原理进行介绍;然后,用6种优化算法对10个基准测试函数进行寻优测试;接着,将6种优化算法用于求解3种带约束的工程优化问题。实验结果表明,对于单峰和多峰测试函数的寻优,PO的收敛精度最佳,能够多次达到理论最优值0,且收敛速度较快;对于求解工程约束问题,EO和MPA较好,因为的标准差的数量级较小,且寻优速度较快,稳定性高。最后,分析了6种优化算法的改进方法及其发展潜力。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 平衡优化算法 海洋捕食者算法 政治优化算法 黏液霉菌算法 堆阵优化算法 工程约束问题
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基于改进MPA的分层无线传感器网络优化部署 被引量:10
16
作者 陈龙 金可仲 +1 位作者 蔡雪冰 唐震洲 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期109-117,共9页
分层的无线传感器网络中,汇聚层节点的部署位置,对感知层节点的发射功率起到决定性影响。因此,本文对3D环境下的分层无线传感器网络的优化部署进行研究。以感知层节点与汇聚层节点的全连接以及感知层节点发射功率的平衡为前提,对汇聚层... 分层的无线传感器网络中,汇聚层节点的部署位置,对感知层节点的发射功率起到决定性影响。因此,本文对3D环境下的分层无线传感器网络的优化部署进行研究。以感知层节点与汇聚层节点的全连接以及感知层节点发射功率的平衡为前提,对汇聚层节点的部署位置和感知层节点的发射功率进行联合优化。为了求解上述优化问题,本文提出了一种结合Tent混沌序列的海洋捕食者(MPA)改进算法:TMPA。多个测试函数的数值计算结果表明,TMPA比MPA具有更好的收敛性能。在此基础上,本文提出了一种基于TMPA的分层无线传感器网络的优化部署机制。仿真结果表明,本文的优化部署机制能够在保证感知层节点全连接的前提下,极大地降低并平衡感知层节点的能耗,从而延长了网络的寿命。 展开更多
关键词 分层无线传感器网络 优化部署 海洋捕食者算法 网络能耗优化 能耗平衡
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考虑充电策略的冷链物流配送路径优化研究 被引量:4
17
作者 王嘉宁 初良勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第17期282-292,共11页
随着绿色与可持续发展要求的提出,使用电动物流车进行冷链物流配送逐渐成为热点,在考虑充电策略、车辆载重和客户时间窗等约束下,构建了配送总成本最小化为目标的电动车辆在冷链物流配送中的路径优化模型。根据设计的模型特点,提出了一... 随着绿色与可持续发展要求的提出,使用电动物流车进行冷链物流配送逐渐成为热点,在考虑充电策略、车辆载重和客户时间窗等约束下,构建了配送总成本最小化为目标的电动车辆在冷链物流配送中的路径优化模型。根据设计的模型特点,提出了一种结合海洋捕食者和蚁群算法的混合算法进行求解,该算法有效提高了搜索能力和全局信息捕捉。根据算例分析对比可知,与完全充电策略相比,采用部分充电策略可以提高配送效率,有效降低了17.34%物流成本。通过设置车辆最大载重和不同充电站排队时间,分析车辆最大载重和充电站排队时间对物流总成本的影响,从而为企业提供不同车辆的选择。用实际案例和具体数据进行实验,验证了构建模型的有效性,证明了算法的高效性。 展开更多
关键词 城市交通 车辆路径问题(VRP) 蚁群算法(ACO) 海洋捕食者算法(mpa) 充电策略
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基于IMPA-RELM的旅游景点客流量预测研究
18
作者 占贻畅 秦喜文 +2 位作者 陈冬雪 董小刚 徐定鑫 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1133-1143,共11页
旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多... 旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多样性和群体聚集度的海洋捕食者算法,充分发挥MPA算法探索与开发性能。其次,将改进的海洋捕食者算法用于优化正则化极限学习机(IMPA-RELM)的权重与偏置,以归一化均方根误差作为适应度函数,确定最佳权重和偏置参数。最后,将所构建的IMPA-RELM模型应用于九寨沟和查干湖景区单日客流量预测研究。实验结果表明,所提出的IMPA-RELM模型不仅显著提升了RELM的模型性能,相比于LS-SVM、BPNN和LSTM等基线模型,也具有更强的预测性能与泛化能力,能够为景区运营管理和旅游政策制定提供重要参考。 展开更多
关键词 景点客流量预测 海洋捕食者算法 机器学习 正则化极限学习机 参数优化
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基于PCA-MPA-ANFIS模型的年径流预测研究 被引量:25
19
作者 李代华 崔东文 《水电能源科学》 北大核心 2020年第7期24-29,共6页
为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入... 为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入数据简洁且更具代表性;利用MPA优化ANFIS条件参数和结论参数,建立PCA-MPA-ANFIS径流预测模型,并构建PCA-MPA-支持向量机(SVM)、PCA-MPA-BP作对比模型;基于云南省革雷站、新疆伊梨河雅马渡站年径流预测实例对PCA-MPA-ANFIS、PCA-MPASVM、PCA-MPA-BP模型进行验证。结果表明,MPA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;PCA-MPA-ANFIS模型对两个实例年径流预测的平均相对误差分别为1.08%、4.49%,平均相对误差较PCA-MPA-SVM模型分别降低了32.5%、37.1%,较PCA-MPA-BP模型分别降低了58.2%、37.6%,具有较好的预测精度和泛化能力。可见将PCA-MPA-ANFIS模型用于径流预测是可行和有效的。 展开更多
关键词 径流预测 自适应神经模糊推理系统 海洋捕食者算法 仿真验证 数据降维 参数优化
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MPA-MMD方法在变转速齿轮箱振动信号特征提取中的应用 被引量:3
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作者 张亢 麻云娇 +2 位作者 袁志文 陈向民 田泽宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期127-135,共9页
变转速工况下齿轮箱振动信号的分量通常具有时频重叠和跨频带特征,分量直接分离非常困难。对此,引入一种新的多通道多分量分解(multichannel multipoint distribution, MMD)方法,并利用新型群体智能优化算法——海洋捕食者算法(marine p... 变转速工况下齿轮箱振动信号的分量通常具有时频重叠和跨频带特征,分量直接分离非常困难。对此,引入一种新的多通道多分量分解(multichannel multipoint distribution, MMD)方法,并利用新型群体智能优化算法——海洋捕食者算法(marine predators algorithm, MPA)求解MMD方法中的关键优化问题,进而提出了基于MPA优化的MMD(MPA-MMD)方法。MPA-MMD方法将每一个分量表示为一组加权特征向量的线性组合,因为不依赖时间尺度特征,所以特别适合分解具有时频重叠或跨频带特征的复杂信号。通过设置具有分量重叠、跨频带和波动性特征的加噪仿真信号,将MPA-MMD与基于其他优化算法的MMD,以及多通道变分模态分解进行了对比分析,结果表明MPA-MMD在分解效果、收敛性和抑噪性方面的优势;在此基础上,针对变转速工况下齿轮箱振动信号具有分量重叠和跨频带的复杂特征,将MPA-MMD应用于变转速工况下齿轮箱振动信号的特征提取,具有针对性的试验信号分析结果表明,MPA-MMD可直接准确地获得受转速影响的故障分量。 展开更多
关键词 多通道多分量分解(MMD) 优化问题求解 海洋捕食者算法(mpa) 变转速工况 齿轮箱 故障特征提取
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