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混合多策略改进的海鸥优化算法
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作者 杨聪聪 姜金华 蒋志成 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1970-1980,共11页
针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-S... 针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-SOA)。首先,采用Chebyshev混沌序列进行了海鸥种群的初始化处理,解决了海鸥种群随机初始化导致的解空间覆盖不均匀问题。调整了线性惯性权重因子A的搜索步长,优化了算法在迭代前期全局和迭代后期局部的搜索能力。引入了Levy飞行策略,扩大了算法在迭代过程中的搜索空间,解决了传统算法在迭代过程中种群搜索空间收缩导致的种群多样性下降的问题。采用同步扰动随机逼近算法对种群个体进行了局部搜索,有效提升了算法跳出局部最优的能力;然后,研究了CLS-SOA算法时间复杂度;最后,设计了CLS-SOA与5种群智能优化算法在5个标准测试函数上的仿真实验。研究结果表明:CLS-SOA未增加算法时间复杂度,同时CLS-SOA在测试函数上的最优值、最差值、平均值和标准差方面均更接近全局最优值0,其收敛曲线呈现出大斜率的指数收敛特性。该结果验证了CLS-SOA在寻优精度、稳定性、收敛速度及跳出局部最优值方面具有显著优势;并且CLS-SOA在水表数字与背景分割任务中表现出色。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 Chebyshev混沌序列 非线性权重因子A Levy飞行策略 同步扰动随机逼近算法 改进的海鸥优化算法
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融合海鸥算法及LSTM的燃料电池城市客车车速预测研究
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作者 何锋 陈鹏 +2 位作者 刘勇 边东生 龚成平 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期29-35,共7页
针对燃料电池城市客车车速预测精度低的问题,提出改进海鸥优化算法(ISOA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的车速预测模型。以标准工况驾驶循环数据库为训练集,以中国典型城市公交循环工况为测试集,使用引入莱维飞行、柯西变异等策略... 针对燃料电池城市客车车速预测精度低的问题,提出改进海鸥优化算法(ISOA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的车速预测模型。以标准工况驾驶循环数据库为训练集,以中国典型城市公交循环工况为测试集,使用引入莱维飞行、柯西变异等策略改进后的海鸥优化算法,确定LSTM最优参数,建立基于城市道路的ISOA-LSTM燃料电池城市客车车速预测模型,与LSTM模型、SOA-LSTM模型和GWO-LSTM模型进行对比。结果表明:基于ISOA-LSTM的车速预测模型的均方根误差为1.965,平均绝对误差为1.570,决定系数为0.983,预测精度更高。 展开更多
关键词 燃料电池城市客车 车速预测 改进海鸥优化算法 LSTM神经网络
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基于改进海鸥优化算法的BP神经网络及其应用 被引量:1
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作者 闫向彤 张健 +2 位作者 乔煜哲 董鹏辉 熊友锟 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期165-168,共4页
针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题,提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先,为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力,使用Sine混... 针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题,提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先,为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力,使用Sine混沌映射初始化种群,引入非线性参数A,在海鸥攻击时引入乘除策略进行扰动,同时在攻击阶段后引入反向学习策略。然后,使用ISOA优化BP神经网络初始权值、阈值,解决对初值敏感和易陷入局部最优的问题。最后,在冻结裂隙砂岩动态冲击试验中进行峰值应力预测,结果表明:对比原始BP、粒子群优化(PSO)-BP和SOA-BP,ISOA优化后的BP神经网络对峰值应力预测精度更高。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 海鸥优化算法 混沌映射 乘除策略 反向个体
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基于改进海鸥算法优化SVM的变压器故障诊断方法 被引量:5
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作者 时宇辉 袁至 +1 位作者 王维庆 孙汝羿 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第28期12169-12176,共8页
变压器故障诊断率不足一直是制约着电网运行安全和效率低下的关键问题。为解决这一问题,提出基于改进海鸥算法优化支持向量机(improved seagull optimization algorithm support vector machine,ISOA-SVM)的变压器故障诊断方法。首先开... 变压器故障诊断率不足一直是制约着电网运行安全和效率低下的关键问题。为解决这一问题,提出基于改进海鸥算法优化支持向量机(improved seagull optimization algorithm support vector machine,ISOA-SVM)的变压器故障诊断方法。首先开始构建SVM的油中溶解气体分析的故障诊断模型并通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对油中数据处理;其次通过ISOA寻找到SVM的最优核函数参数和惩罚系数;最后将数据归一化输入ISOA-SVM模型进行诊断,判断变压器的运行状态,并将结果与其他算法优化模型进行比较,仿真结果显示,该模型故障检测方法在识别故障速度以及识别精度上明显优于其他模型,有助于保证变压器的稳定运行。 展开更多
关键词 变压器 核主成分分析(KPCA) 支持向量机(SVM) 优化海鸥算法 故障诊断
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基于量子海鸥优化和双向记忆的波浪能发电平台运动预报方法研究
5
作者 李明伟 徐瑞喆 +2 位作者 盛其虎 耿敬 张启昭 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期383-389,共7页
针对波浪能发电平台运动因风、浪、流的耦合作用从而难以预报的问题,本文提出了一种新的基于量子海鸥优化算法和双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动预报方法。引入双向长短期记忆网络模拟波浪能发电平台运动非线性动力系统;建... 针对波浪能发电平台运动因风、浪、流的耦合作用从而难以预报的问题,本文提出了一种新的基于量子海鸥优化算法和双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动预报方法。引入双向长短期记忆网络模拟波浪能发电平台运动非线性动力系统;建立了基于量子海鸥优化算法的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动网络超参优选方法;构建一种新的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动与量子海鸥优化算法相结合的波浪能发电平台运动深度学习组合预报方法。试验结果表明:与本文选择的模型相比,本文建立的预测网络具有更高的预测精度,并且量子海鸥优化算法在选择双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动的超参数时与选取的算法相比,获得了更合适的超参组合。 展开更多
关键词 波浪能发电平台运动 非线性动力系统 深度学习模型 双向长短期记忆网络 网络超参优选 智能优化算法 海鸥优化算法 量子计算
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基于改进海鸥优化算法的热连轧板带轧制规程优化 被引量:1
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作者 赵晏淇 李伯群 +1 位作者 张春宇 李芳 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期97-104,共8页
为提高热连轧板带产品质量及生产效率,提出一种改进的多目标海鸥算法来优化热连轧负荷分配。采用非线性衰减与余弦递减策略以改善海鸥算法中种群个体的越界问题;采用Sobol序列映射初始化种群来增加海鸥算法的全局搜索能力,从而使初始值... 为提高热连轧板带产品质量及生产效率,提出一种改进的多目标海鸥算法来优化热连轧负荷分配。采用非线性衰减与余弦递减策略以改善海鸥算法中种群个体的越界问题;采用Sobol序列映射初始化种群来增加海鸥算法的全局搜索能力,从而使初始值尽可能均匀地分布在解空间内。将改进后的海鸥算法与NSGA-II、MOEA/D和MOSOA通过测试函数进行对比,结果表明,该算法的求解精度更高且具有良好的收敛性和多样性。最后,将该算法应用到热连轧负荷分配优化计算中,得出的解集在多目标空间中获得了较好的Pareto前沿,同时由该方法获得的负荷分配数据优于经验法,能更好地控制板形,为现场工程技术人员提供了多样化的选择。 展开更多
关键词 多目标优化 海鸥优化算法 负荷分配 热连轧
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基于反向变异海鸥优化算法的最优潮流计算
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作者 陈将宏 李伟亮 王羲沐 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期396-407,共12页
针对海鸥优化算法的全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,引入反向变异策略对海鸥初始种群进行选择;结合非线性收敛因子和粒子群算法速度优化,平衡算法全局搜索与局部开发能力,提出了一种反向变异海鸥优化算法,并将其引入最优潮流问题求... 针对海鸥优化算法的全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,引入反向变异策略对海鸥初始种群进行选择;结合非线性收敛因子和粒子群算法速度优化,平衡算法全局搜索与局部开发能力,提出了一种反向变异海鸥优化算法,并将其引入最优潮流问题求解。以发电成本、有功网损和节点电压偏移为目标函数进行单目标最优潮流计算,以发电成本分别和有功网损、节点电压偏移的加权和作为多目标函数进行多目标最优潮流计算,并与基于其他智能算法的最优潮流计算结果进行对比分析。IEEE 30节点系统及IEEE 118节点系统仿真结果表明,采用该算法求解最优潮流问题具有搜索精度高、收敛速度快、稳健性强等优势。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 飞行速度优化 算法性能评估 反向变异策略 最优潮流
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混沌映射与t-分布变异策略改进的海鸥优化算法 被引量:31
8
作者 王娟 秦江涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期170-176,182,共8页
针对海鸥优化算法(SOA)求解精度较低、迭代后期收敛速度慢、易陷入早熟收敛的缺点,提出一种基于混沌映射和t-分布变异改进的海鸥优化算法(CtSOA),采用tent映射策略使初始海鸥种群均匀分布在搜索空间中,采用t-分布变异策略平衡算法的探... 针对海鸥优化算法(SOA)求解精度较低、迭代后期收敛速度慢、易陷入早熟收敛的缺点,提出一种基于混沌映射和t-分布变异改进的海鸥优化算法(CtSOA),采用tent映射策略使初始海鸥种群均匀分布在搜索空间中,采用t-分布变异策略平衡算法的探索和开发能力,综合两种改进策略提高了算法的全局搜索精度和跳出局部极值的能力。在14个测试函数上分别与SOA、其他五种元启发式算法、单一策略改进的SOA以及其他学者改进的SOA进行对比,实验结果表明,综合两种改进策略的CtSOA具有更优的收敛精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 元启发式算法 TENT映射 T-分布 全局搜索 局部寻优 测试函数
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基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识 被引量:14
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作者 盛四清 关皓闻 +4 位作者 雷业涛 张文朝 潘晓杰 邵冲 王逾桐 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期64-72,共9页
针对分布式光伏发电系统广泛接入配电网,导致电力系统潮流计算速度和精度较低的问题,提出一种基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识模型。首先,在综合负荷模型的虚拟母线上接入等效光伏发电系统的负荷模型,从而建立配... 针对分布式光伏发电系统广泛接入配电网,导致电力系统潮流计算速度和精度较低的问题,提出一种基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识模型。首先,在综合负荷模型的虚拟母线上接入等效光伏发电系统的负荷模型,从而建立配电网广义负荷模型;之后,提出一种将混沌优化与海鸥优化相结合的优化算法,基于该算法完成配电网的等值,并在此基础上进行含光伏发电的综合负荷模型参数辨识。最后,通过仿真表明该文提出的算法,相比于传统的粒子群算法和单一海鸥优化算法,在计算精度和收敛速度等方面具有优越性,并可应用于负荷模型的参数优化。 展开更多
关键词 光伏发电 负荷模型 参数辨识 海鸥优化算法
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多网络环境下基于爬山聚类算法的SOA性能优化 被引量:2
10
作者 杨小虎 李珏峰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期738-742,共5页
为了提升多网络环境下面向服务的架构(SOA)的性能,提出基于频度权重连接强度(CSWPF)和部署空间的网络性能模型,并给出对应的爬山聚类算法完成部署优化.CSWPF以单位时间内网络服务间的数据交互量作为系统性能度量;部署空间则根据业务规... 为了提升多网络环境下面向服务的架构(SOA)的性能,提出基于频度权重连接强度(CSWPF)和部署空间的网络性能模型,并给出对应的爬山聚类算法完成部署优化.CSWPF以单位时间内网络服务间的数据交互量作为系统性能度量;部署空间则根据业务规则确定每个网络服务在不同子网内部署的灵活性.在部署空间的约束下,爬山聚类算法以CSWPF作为度量尺度,通过不断尝试各种网络服务的部署方案,降低网络间流量,应用现有技术提升性能.仿真实验表明,算法在获得或者逼近最优解方面有较高的效率.项目实践表明,该方法可以明显降低系统负荷,提升性能. 展开更多
关键词 soa 性能优化 爬山聚类算法
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SOA结合模拟退火算法优化电容器配置研究 被引量:5
11
作者 郭红霞 张晓博 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期983-986,共4页
为了应对近年来不断增加的电力系统负荷,对配电网的电容器进行配置优化是十分必要和重要的,提出了一种SOA结合模拟退火算法运用到IEEE 33节点配电系统,并对电容器进行优化配置,建立相应的电容器优化配置模型。仿真结果表明,SOA结合模拟... 为了应对近年来不断增加的电力系统负荷,对配电网的电容器进行配置优化是十分必要和重要的,提出了一种SOA结合模拟退火算法运用到IEEE 33节点配电系统,并对电容器进行优化配置,建立相应的电容器优化配置模型。仿真结果表明,SOA结合模拟退火算法对于此类问题的求解具有一定的可行性及有效性,为电容器的优化配置以及缓解电力负荷提供了理论基础。 展开更多
关键词 模拟退火算法 soa 电容器 配电网 优化配置
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基于IMLZC和SOA-ELM的轴承损伤识别方法 被引量:1
12
作者 龙有强 姜峰 《机电工程》 北大核心 2025年第4期726-734,共9页
现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测... 现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测量指标对信号复杂度变化敏感的特点,将其用于提取滚动轴承振动信号的故障特征以构造特征矩阵;然后,利用海鸥优化算法对极限学习机(ELM)的关键参数进行了优化,建立了参数自适应优化的ELM分类模型;最后,将故障特征输入至SOA-ELM分类模型中进行了训练和测试,完成了滚动轴承不同故障状态的智能诊断和故障程度评估,利用滚动轴承和自吸式离心泵损伤振动信号对IMLZC-SOA-ELM模型的实用性和泛化性开展了研究,并将其与其他特征提取模型开展了对比。研究结果表明:基于IMLZC-SOA-ELM的故障诊断方法不仅能够准确识别滚动轴承的故障,而且能判断故障的严重程度,该故障诊断模型在诊断滚动轴承的故障时分别取得了100%和98.4%的识别准确率,平均识别准确率达到了99.9%,能够有效识别滚动轴承的故障类型和故障程度。与其他特征提取方法相比,IMLZC-SOA-ELM模型具有更高的识别准确率,更适合于滚动轴承的故障识别。 展开更多
关键词 滚动轴承 自吸式离心泵 故障诊断 故障程度和损伤程度 改进多尺度Lempel-Ziv复杂度 海鸥优化算法 参数最优极限学习机
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融合黄金正弦与sigmoid连续化的海鸥优化算法 被引量:17
13
作者 王宁 何庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期157-162,169,共7页
针对海鸥算法(SOA)在迭代寻优过程中容易陷入局部最优、收敛速度慢以及寻优精度低等缺陷,提出一种黄金正弦引导与sigmoid连续化的海鸥优化算法(GSCSOA)。在海鸥迁徙阶段,使用sigmoid函数作为非线性收敛因子引导海鸥搜寻过程,使得算法前... 针对海鸥算法(SOA)在迭代寻优过程中容易陷入局部最优、收敛速度慢以及寻优精度低等缺陷,提出一种黄金正弦引导与sigmoid连续化的海鸥优化算法(GSCSOA)。在海鸥迁徙阶段,使用sigmoid函数作为非线性收敛因子引导海鸥搜寻过程,使得算法前期保持更强的全局寻优能力,后期更快收敛。在海鸥扑食阶段,引入禁忌搜索的思想,使得海鸥始终向着置信度更高的区域移动,并且在一次迭代中最优位置持续变化,从而提高寻优精度。之后使用黄金正弦机制指引种群位置更新,缩小搜索范围,提高局部寻优能力。最后,用12个测试函数和CEC2014函数集对改进算法进行测试,并与原算法以及其他算法的实验结果进行对比,结果证明改进的海鸥算法在收敛速度和精度上的表现更优。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 黄金正弦 SIGMOID函数 搜索连续化
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用于函数优化和特征选择的翻筋斗觅食海鸥优化算法 被引量:10
14
作者 徐明 龙文 羊洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第12期3639-3643,3650,共6页
针对基本海鸥优化算法(SOA)在处理复杂优化问题中存在低精度、慢收敛和易陷入局部最优的不足,提出了一种基于翻筋斗觅食策略的SOA算法(SFSOA)。该算法首先采用基于倒S型函数的控制参数A非线性递减策略更新海鸥个体的位置,以改善个体的... 针对基本海鸥优化算法(SOA)在处理复杂优化问题中存在低精度、慢收敛和易陷入局部最优的不足,提出了一种基于翻筋斗觅食策略的SOA算法(SFSOA)。该算法首先采用基于倒S型函数的控制参数A非线性递减策略更新海鸥个体的位置,以改善个体的质量和加快收敛速度;引入一种基于翻筋斗觅食策略的学习机制以增加海鸥个体位置的多样性,避免算法在搜索后期陷入局部最优值。选取八个基准函数优化问题进行数值实验,并与基本SOA、灰狼优化算法和改进SOA进行比较,结果表明,所提算法具有较高的解精度、较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,能有效地处理复杂函数优化问题。最后,将SFSOA用于求解特征选择问题,获得了满意的结果。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 翻筋斗觅食策略 函数优化 特征选择
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融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法 被引量:13
15
作者 陈超泉 王宇涵 +2 位作者 谢晓兰 王佳明 肖博怀 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第10期4259-4271,共13页
针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism,PSSOA)。使用分段... 针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism,PSSOA)。使用分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map,PWLCM)对种群进行初始化,使海鸥个体更为均匀地分布在给定空间内;改进非线性搜索因子和随机因子,加快算法收敛速度,更好地平衡算法全局搜索和局部搜索;融合麻雀算法中的麻雀飞行机制,在后期局部搜索阶段扩大个体局部寻优范围,对海鸥位置进行二次更新,帮助个体跳出局部最优,提高寻优精度。使用16个基准测试函数进行仿真实验,将PSSOA与海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)和海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)4种元启发式算法及其他学者改进的SOA算法多角度进行比较,并通过Wilcoxon秩和检验来验证算法的有效性和稳定性。实验结果表明PSSOA和其他对比算法相比,在约80%的测试函数上有着更好的算法的收敛速度和求解精度,并且在Wilcoxon秩和检验中,PSSOA和其他对比算法存在显著性差异的比例达到了98%,证明了算法具有更显著的差异性。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 分段线性混沌映射 非线性搜索因子 麻雀飞行机制 寻优精度
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基于海鸥优化改进采样过程的RBPF-SLAM算法 被引量:7
16
作者 施振稳 张志安 +2 位作者 黄学功 华洪 陈冠星 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期210-214,279,共6页
为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法。在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的... 为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法。在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的最优解,从而避免因陷入局部极值导致的粒子退化。在PRBF-SLAM的重采样过程中,采用最小方差重采样方法替换原先的重采样方法,充分使用辅助粒子,尽可能保证重采样后粒子的多样性。利用Intel Research Lab和ACES Building公开数据集进行SLAM仿真,结果表明优化后的算法相比Gmapping算法总体的平移误差分别降低了36.36%和41.67%,总体的旋转误差分别降低了33.33%和40%。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器 海鸥优化算法 最小方差重采样
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多方向螺旋搜索的混沌海鸥优化算法 被引量:11
17
作者 张冰洁 何庆 +1 位作者 戴松利 杜逆索 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第3期536-543,共8页
针对海鸥优化算法(SOA)寻优路径单一、寻优精度较低、易陷入局部最优等问题,提出新的多方向螺旋搜索的混沌海鸥优化算法(Multi-directional Exploring Seagull Optimization Algorithm Based On Chaotic Map MESOA).首先,利用混沌序列... 针对海鸥优化算法(SOA)寻优路径单一、寻优精度较低、易陷入局部最优等问题,提出新的多方向螺旋搜索的混沌海鸥优化算法(Multi-directional Exploring Seagull Optimization Algorithm Based On Chaotic Map MESOA).首先,利用混沌序列对海鸥种群进行初始化,令海鸥个体分布更加均匀,能够更加准确地接近目标;其次,让海鸥选择不同方向的螺旋飞行路径,使海鸥飞行路径不再单一,增加算法多样性;最后,根据算法收敛情况进行围绕目标的小范围搜索,避免算法过早收敛,提高算法跳出局部最优的能力.本文选取了8个基准测试函数对算法进行了实验,以不同角度对于算法的性能进行测试,并使用Wilcoxon秩和检验来证明算法的性能,结果表明了MESOA算法改进在寻优能力、稳定性、鲁棒性等方面均有提升. 展开更多
关键词 海鸥优化算法 混沌映射 螺旋搜索 元启发算法
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基于改进海鸥算法优化支持向量机的斜拉桥索力优化研究 被引量:9
18
作者 覃木宝 王华 王龙林 《森林工程》 北大核心 2023年第4期160-169,共10页
针对大跨度斜拉桥斜拉索的索力优化问题,提出一种基于混合策略改进海鸥优化算法联合支持向量机的索力优化模型。融合折射反向学习、多方向螺旋攻击和非线性收敛等策略对标准海鸥优化算法进行改进,基于改进的海鸥优化算法(Improve Seagul... 针对大跨度斜拉桥斜拉索的索力优化问题,提出一种基于混合策略改进海鸥优化算法联合支持向量机的索力优化模型。融合折射反向学习、多方向螺旋攻击和非线性收敛等策略对标准海鸥优化算法进行改进,基于改进的海鸥优化算法(Improve Seagull optimization algorithm,ISOA)对支持向量机(Support vector machine,SVM)的惩罚因子和核函数参数进行优化,构建大跨度斜拉桥的索力组合-结构响应的预测模型,设计ISOA-SVM的索力优化流程并对考虑主梁线形控制下的斜拉索索力进行优化。结果表明,混合策略显著提高海鸥优化算法的收敛速度和收敛精度;采用ISOA参数优化后的SVM对数据样本具有良好的学习泛化能力,其测试集的平均相对误差(MRE)仅为1.08%,均方根误差(RMSE)仅为0.0122;基于ISOA-SVM优化的索力组合有效改善了主梁线形和内力,主梁竖向挠度峰值降幅为36%,弯曲应力峰值降幅为11.94%,验证了该索力优化方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 海鸥优化算法 非线性收敛 斜拉桥 索力优化
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具有记忆功能的海鸥优化算法求解方程组 被引量:9
19
作者 许乐 莫愿斌 卢彦越 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第12期3428-3437,共10页
对方程组的求解问题进行研究,提出一种具有记忆功能的海鸥优化算法(MSOA)求解方程组。通过引入记忆功能提高算法的求解能力,避免算法陷入局部最优。为测试MSOA的性能,引入10个标准测试函数进行测试,测试结果表明MSOA算法性能优越。利用M... 对方程组的求解问题进行研究,提出一种具有记忆功能的海鸥优化算法(MSOA)求解方程组。通过引入记忆功能提高算法的求解能力,避免算法陷入局部最优。为测试MSOA的性能,引入10个标准测试函数进行测试,测试结果表明MSOA算法性能优越。利用MSOA分别对5个线性方程组和10个非线性方程组进行仿真实验,并与其它算法进行对比,MSOA算法的求解精度较高。实验结果表明,该算法在解的数量和质量上都具有优势,进一步验证了MSOA的寻优能力。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 局部最优 记忆功能 方程组 寻优能力
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化工动态优化问题的混合海鸥优化算法研究 被引量:6
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作者 许乐 莫愿斌 卢彦越 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期74-78,共5页
化工动态优化问题的求解具有重要的理论与现实意义,但是求其最优解具有一定的难度,因此,提出了一种混合海鸥优化算法(HSOA)用于求此问题。首先在海鸥群体产生攻击行为的过程中引入认知部分,避免算法陷入局部最优;其次,引入自然选择的机... 化工动态优化问题的求解具有重要的理论与现实意义,但是求其最优解具有一定的难度,因此,提出了一种混合海鸥优化算法(HSOA)用于求此问题。首先在海鸥群体产生攻击行为的过程中引入认知部分,避免算法陷入局部最优;其次,引入自然选择的机理,利用适应度值对群体进行排序,用最好的一半个体代替最差的一半个体,同时保留群体的历史最优值,从而找出最优解;最后将改进的算法应用到3个经典的化工问题中,通过实验仿真以及不同的化工方法进行对比和分析,实验结果表明:HSOA算法在一定程度上优于文献解,进一步证明了HSOA算法具有较好的寻优能力。 展开更多
关键词 混合海鸥优化算法 化工动态优化 认知部分 局部最优 自然选择
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