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基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法
被引量：
2
1
作者
石克翔
保利勇
+2 位作者
丁洪伟
官铮
赵雷
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第7期270-280,共11页
为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法。针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic...
为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法。针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic混沌映射进行均匀化优化,并运用熵谱分析以及NIST随机性测试的方法验证其随机程度,使得由其生成的初始蜜源可以随机且均匀地分布在整个解空间,为算法的全局寻优奠定基础;其次,依据由近及远的搜索策略,改进邻域搜索方式,利用均匀化时间序列查找蜜源最优位置,提高算法的遍历速度和收敛精度;最后,所提算法对9个标准测试函数进行了实验仿真,并与其他改进人工蜂群算法和优化算法从收敛曲线和寻优结果上进行了综合比较,进而将6种算法合理引入到物流配送问题中以寻找最短路径。实验结果表明,所提优化算法不仅加强了初始蜜源的均匀性,而且优化效果更为显著,能跳出局部最优且能准确快速地找到全局最优解。
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关键词
混沌人工蜂群算法
Logistic均匀化
熵谱分析
蜜源分布优化
邻域重构
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职称材料
基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测的研究
被引量：
6
2
作者
李文江
陈阳
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013年第5期57-59,63,共4页
为了解决电力负荷的非线性等问题和帮助电力企业迅速地制定电力的预计交易量,提出一种建立在最小二乘支持向量机算法基础上的电力负荷预测方法。采用改进的ABC算法优化惩罚因子C和核系数σ,再将最优解赋给LS-SVM用以预测。仿真结果证明...
为了解决电力负荷的非线性等问题和帮助电力企业迅速地制定电力的预计交易量,提出一种建立在最小二乘支持向量机算法基础上的电力负荷预测方法。采用改进的ABC算法优化惩罚因子C和核系数σ,再将最优解赋给LS-SVM用以预测。仿真结果证明:基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测方法具有较高的预测精度,更小的误差,是一种有效的预测方法。
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关键词
电力负荷
预测
混沌人工蜂群算法
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法
被引量：
2
1
作者
石克翔
保利勇
丁洪伟
官铮
赵雷
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第7期270-280,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61461053,61761045)。
文摘
为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法。针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic混沌映射进行均匀化优化,并运用熵谱分析以及NIST随机性测试的方法验证其随机程度,使得由其生成的初始蜜源可以随机且均匀地分布在整个解空间,为算法的全局寻优奠定基础;其次,依据由近及远的搜索策略,改进邻域搜索方式,利用均匀化时间序列查找蜜源最优位置,提高算法的遍历速度和收敛精度;最后,所提算法对9个标准测试函数进行了实验仿真,并与其他改进人工蜂群算法和优化算法从收敛曲线和寻优结果上进行了综合比较,进而将6种算法合理引入到物流配送问题中以寻找最短路径。实验结果表明,所提优化算法不仅加强了初始蜜源的均匀性,而且优化效果更为显著,能跳出局部最优且能准确快速地找到全局最优解。
关键词
混沌人工蜂群算法
Logistic均匀化
熵谱分析
蜜源分布优化
邻域重构
Keywords
Chaos artificial bee colony algorithm
Logistic homogenization
Entropy spectrum analysis
Optimization of honey source distribution
Neighborhood reconstruction
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测的研究
被引量：
6
2
作者
李文江
陈阳
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013年第5期57-59,63,共4页
文摘
为了解决电力负荷的非线性等问题和帮助电力企业迅速地制定电力的预计交易量,提出一种建立在最小二乘支持向量机算法基础上的电力负荷预测方法。采用改进的ABC算法优化惩罚因子C和核系数σ,再将最优解赋给LS-SVM用以预测。仿真结果证明:基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测方法具有较高的预测精度,更小的误差,是一种有效的预测方法。
关键词
电力负荷
预测
混沌人工蜂群算法
最小二乘支持向量机
Keywords
electric power load
forecast
chaos artificial bee colony （CABC） algorithm
least squares supportvector machine（LS-SVM）
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法
石克翔
保利勇
丁洪伟
官铮
赵雷
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测的研究
李文江
陈阳
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013
6
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职称材料
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