融合混沌反向学习与分数阶微分的矿石细粒度分类算法

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作者 李聪 张训平 李英强 《金属矿山》 北大核心 2025年第2期167-171,共5页

矿石细粒度分类有助于提高矿石品位和回收率,降低能耗和环境污染。然而传统的矿石细粒度分类算法通常基于经验模型或统计学习方法,缺乏对矿石颗粒物理特性和动力学行为的深入理解,导致分类效果不理想。因而提出了一种融合混沌反向学习... 矿石细粒度分类有助于提高矿石品位和回收率,降低能耗和环境污染。然而传统的矿石细粒度分类算法通常基于经验模型或统计学习方法,缺乏对矿石颗粒物理特性和动力学行为的深入理解,导致分类效果不理想。因而提出了一种融合混沌反向学习与分数阶微分的矿石细粒度分类算法,该算法首先利用混沌反向学习方法从矿石颗粒的运动轨迹中提取其物理特征(如形状、密度、硬度等);然后使用分数阶微分方程建立矿石颗粒的动力学模型,描述其在分类器中的运动状态;最后根据矿石颗粒的物理特征和动力学状态进行分类。研究表明:该算法不仅能够有效顾及矿石颗粒的非线性、非平稳和多尺度特性,而且能够实现对矿石颗粒的在线、实时和自适应分类,提高了矿石细粒度分类精度和效率。 展开更多

关键词 矿石细粒度分类 混沌反向学习 分数阶微分 分类精度

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基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法 被引量：4

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作者 余昕越 张艺镨 +3 位作者 张勇 杨林 高卫东 郭岩 《电信科学》 2023年第8期82-90,共9页

为了提高移动网络调度运行信息的效用程度,提出了基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法。在研究信息内部网/省调隔离区(demilitarized zone,DMZ)、网/省调III区之间的信息共享结构的基础上,通过包含共享任务层... 为了提高移动网络调度运行信息的效用程度,提出了基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法。在研究信息内部网/省调隔离区(demilitarized zone,DMZ)、网/省调III区之间的信息共享结构的基础上,通过包含共享任务层、信息层以及用户层的三层调度网络模型实现信息共享,并确定信息效用最大化的信息调度优化目标函数,通过灰狼算法求解该目标函数,获取信息调度结果;为获取更佳的目标函数求解结果,创新性地引入混沌反向学习和信息共享搜索策略,优化灰狼算法的初始种群和交流能力,以此获取更佳的求解结果,实现信息最优共享。测试结果显示:该方法具有较好的应用性能,信息效用值均达到20以上,偏差率低于0.12、拟合优度高于0.92,能够完成不同传输模式下的信息共享,并且呈现共享信息详情。 展开更多

关键词 混沌反向学习 改进灰狼算法 移动网络 调度运行 信息共享 共享搜索策略

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融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法 被引量：15

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作者 罗仕杭 何庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第14期63-72,共10页

针对阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm,AOA)存在全局搜索能力弱、收敛精度低,易陷入局部最优等问题,提出融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法(SAOA)。采用无限折叠迭代的Sin混沌反向学习策略初始化种群,提高初... 针对阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm,AOA)存在全局搜索能力弱、收敛精度低,易陷入局部最优等问题,提出融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法(SAOA)。采用无限折叠迭代的Sin混沌反向学习策略初始化种群,提高初始阶段解的质量,为全局搜索多样性奠定基础;引入算数交叉算子,将当前个体向与全局最优个体进行交叉,引导种群向最优解区域寻优,提高全局搜索能力;引入分段权值策略,平衡算法的全局勘探与局部开发能力,降低算法陷入局部最优的概率;通过对8个测试函数和部分CEC2014函数进行仿真实验及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优性能,实验结果表明改进算法在搜索精度、收敛速度和稳定性等方面均有较大提升。另外,引入优化机械设计案例进行测试分析,进一步验证SAOA在工程优化问题上的可行性和适用性。 展开更多

关键词 阿基米德优化算法 Sin混沌反向学习 算数交叉操算子 分段权值 机械优化设计

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基于IWOA算法的矿井风量智能优化研究 被引量：2

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作者 张景钢 何鑫 林桂玲 《矿业安全与环保》 北大核心 2024年第6期177-184,191,共9页

为解决复杂矿井通风网络中存在的风量分配不合理、通风调节设施设置不当,以及通风功耗高等问题,基于图论与通风网络理论,构建以矿井通风网络风量分配基本定律、通风巷道风量风压、主要通风机运行工况为约束条件,以矿井通风网络运行功耗... 为解决复杂矿井通风网络中存在的风量分配不合理、通风调节设施设置不当,以及通风功耗高等问题,基于图论与通风网络理论,构建以矿井通风网络风量分配基本定律、通风巷道风量风压、主要通风机运行工况为约束条件,以矿井通风网络运行功耗最低为目标函数的矿井通风网络非线性优化数学模型,并运用罚函数法将约束条件转换为目标函数的惩罚项。在标准鲸鱼群优化算法的基础上,提出一种融合混沌反向学习、Beta分布、非线性自适应惯性权重的多策略改进方法,通过提高算法的求解精度与收敛速度,增强算法的局部开发与全局寻优能力。采用改进鲸鱼群(IWOA)算法对模型进行求解,并将冀中能源股份有限公司邢东煤矿通风系统作为研究对象进行模拟,结果表明:该煤矿的矿井通风网络运行总功耗下降13.43%,矿井各用风巷道风量分布合理,符合矿井实际通风需求,证明所采用算法的可行性与优异性。 展开更多

关键词 矿井通风 风量智能优化 改进鲸鱼群算法 非线性自适应权重 混沌反向学习 BETA分布

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多策略改进的蜣螂优化算法 被引量：5

5

作者 匡鑫 阳波 +3 位作者 马华 唐文胜 肖宏峰 陈灵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期119-136,共18页

针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正... 针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正弦策略改进滚球行为,协调算法的全局搜索与局部挖掘能力;借鉴麻雀搜索算法的加入者位置更新策略改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法收敛速度与收敛精度;以分段函数形式改进偷窃行为,利于种群在迭代前期对全局充分探索,避免算法过早收敛;采用非线性权重的柯西-高斯变异策略对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。将所提算法与5种优化算法在23个基准函数、12个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上进行实验对比,结果表明,所提算法至少在21个基准函数、10个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上的性能指标优于其他算法,且排名第1,相比于原始蜣螂优化算法,在收敛精度、收敛速度、全局搜索能力以及稳定性上都有较大提升。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 混沌反向学习 黄金正弦 麻雀搜索算法 柯西-高斯变异

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风-光-储和需求响应协同的虚拟电厂日前经济调度优化 被引量：10

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作者 苟凯杰 吕鸣阳 +3 位作者 高悦 陈衡 张国强 雷兢 《广东电力》 北大核心 2024年第2期18-24,共7页

目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学... 目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学习的混沌映射自适应粒子群算法对风-光-储能和需求响应不同组合搭配的5种调度方案进行探讨,与原始粒子群算法相比,所提算法可以跳出局部最优解而找到全局最优解。计算结果表明,风-光-储和需求响应都参与供电相比风-光-储供电可以将运行成本降低4.47%,用户舒适度提高3.51%。 展开更多

关键词 虚拟电厂 风-光-储 需求响应 经济调度 反向学习的混沌映射自适应粒子群算法

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基于IFWA-ABC的云计算资源任务调度算法的研究 被引量：9

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作者 陈暄 王大伟 +1 位作者 王常亮 龙丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3022-3026,共5页

针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分... 针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分别进行优化,将FWA中最优个体通过改进的ABC算法进行获得;最后,将IFWA-ABC算法用于云计算任务调度。仿真实验中,通过与FWA、ABC在执行时间、消耗成本、能量消耗指标对比中,IFWA-ABC具有明显的优势能够有效地提高云计算资源分配效率。 展开更多

关键词 烟花算法 人工蜂群算法 云计算 混沌反向学习

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基于IPPA优化PNN的变压器故障诊断研究 被引量：12

8

作者 徐耀松 包力铭 +2 位作者 管智峰 王雨虹 阎馨 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期138-145,共8页

针对变压器故障诊断精度低的问题,本文提出一种改进寄生捕食算法(IPPA)优化概率神经网络(PNN)的电力变压器故障诊断模型,首先利用主成分分析(PCA)对故障数据进行数据降维减少无效特征,然后利用混沌反向学习,柯西变异算子和融合贝塔分布... 针对变压器故障诊断精度低的问题,本文提出一种改进寄生捕食算法(IPPA)优化概率神经网络(PNN)的电力变压器故障诊断模型,首先利用主成分分析(PCA)对故障数据进行数据降维减少无效特征,然后利用混沌反向学习,柯西变异算子和融合贝塔分布的线性递减函数的权重等多策略改进寄生捕食算法(IPPA),提高其优化能力,并使用改进后的IPPA算法优化PNN网络的平滑因子,以提高PNN的分类精度和鲁棒性。最后将PCA处理后的数据输入到IPPA-PNN模型中进行故障诊断并以变压器数据为依据进行测试,测试结果表明,IPPA-PNN模型准确率达到93%相比于PPA-PNN和PSO-PNN模型提高了7%和10%能够有效地提高变压器的故障诊断性能。 展开更多

关键词 电力变压器 寄生捕食算法 混沌反向学习 柯西变异算子 自适应惯性权重 故障诊断

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基于改进粒子群优化的移动界面模式聚类算法 被引量：2

9

作者 贾伟 华庆一 +3 位作者 张敏军 陈锐 姬翔 王博 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期220-226,共7页

聚类是一种非常有效的信息分析方法。针对现有基于粒子群优化的模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的聚类效果不佳的问题,提出一种基于改进粒子群优化的模糊C均值聚类算法,并将该聚类算法应用到移动界面模式的聚类中。首先,利用直觉... 聚类是一种非常有效的信息分析方法。针对现有基于粒子群优化的模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的聚类效果不佳的问题,提出一种基于改进粒子群优化的模糊C均值聚类算法,并将该聚类算法应用到移动界面模式的聚类中。首先,利用直觉模糊熵的几何解释和约束构造合理的直觉模糊熵;然后,在粒子群优化中使用直觉模糊熵判断种群的多样性程度,并引入混沌反向学习策略来提高全局搜索能力;最后,为了增强聚类算法的非线性处理能力,在聚类算法中加入高斯核函数,并将该聚类算法应用到移动界面模式的聚类中。移动界面模式聚类的实验表明,与现有聚类算法相比,文中所提聚类算法具有更好的聚类效果。 展开更多

关键词 粒子群优化 移动界面模式 聚类 直觉模糊熵 混沌反向学习

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融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法

10

作者 侯新宇 鲁海燕 +2 位作者 卢梦蝶 徐杰 赵金金 《计算机科学》 北大核心 2023年第11期248-258,共11页

针对平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)求解精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法。首先,给出了基于麻雀搜索算法的自适应种群划分策略,以平衡算法的全局探索和局部勘探,从而提高... 针对平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)求解精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法。首先,给出了基于麻雀搜索算法的自适应种群划分策略,以平衡算法的全局探索和局部勘探,从而提高算法的收敛精度和收敛速度。其次,引入随机差分策略来重建平衡池,增加个体之间的信息交流,以利于算法跳出局部最优。最后,设计了一种双向混沌反向学习策略并将其应用到更新后的种群,以增加种群多样性,从而进一步提高算法的收敛精度。通过14个测试函数进行仿真实验,使用Wilcoxon秩和检验以及平均绝对误差来评价算法性能,并将改进算法应用到两个工程设计问题,实验结果验证了3种改进策略的有效性,且改进算法的收敛精度、收敛速度和鲁棒性都有显著提高。 展开更多

关键词 平衡优化器算法 双向混沌反向学习 算法融合 随机差分 群智能优化算法

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基于ISO的随钻磁力计误差补偿 被引量：1

11

作者 杨金显 袁旭瑶 +2 位作者 王赛飞 蔡纪鹏 尹凤帅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期196-203,共8页

针对随钻测量(MWD)中,微机电系统(MEMS)磁力计测量地磁数据误差大,导致磁方位角解算精确度低的问题,提出改进技能优化(improved skill optimization,ISO)的磁力计误差参数估计方法。首先根据磁力计输出特性建立多参数误差模型,根据当地... 针对随钻测量(MWD)中,微机电系统(MEMS)磁力计测量地磁数据误差大,导致磁方位角解算精确度低的问题,提出改进技能优化(improved skill optimization,ISO)的磁力计误差参数估计方法。首先根据磁力计输出特性建立多参数误差模型,根据当地地磁矢量与磁力计输出矢量的模值关系,通过最小化原则构造非线性误差目标函数,重力矢量和磁场矢量之间的点积值为固定值作为约束函数,采用SO算法进行寻优。由于磁误差源多估计难度大,在SO基础上提出ISO算法,采用Tent混沌反向学习初始化策略改善初始种群的随机性,保留最优解的同时增加磁误差参数解空间的多样性。引入自适应技能强度因子,并增加成员间技能交叉规避局部最优,改善ISO磁误差参数寻优技能步长,减小算法运行时间,优化全局搜索能力,提高磁力计误差补偿精度。最后通过转台实验和模拟钻进实验验证ISO方法补偿性能,通过与SO算法和PSO算法对比,实验结果表明该算法对磁力计误差参数优化效果显著,计算出的地磁模值误差范围减小至±0.2μT,方位角绝对误差均值降至2.1°,说明了参数优化后磁力计输出误差明显减小,该方法可以有效提高MEMS磁力计量测精度,可以获得可靠的方位角,验证了ISO的有效性。 展开更多

关键词 磁力计 ISO算法 Tent混沌反向学习 自适应技能强度因子 技能交叉 方位角

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改进差分进化算法下的无线传感器网络覆盖优化 被引量：31

12

作者 王振东 刘燔桃 +2 位作者 胡中栋 李大海 温卫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第5期1041-1046,共6页

为了提升无线传感器网络节点的有效覆盖率,设计了一种改进差分进化算法下的网络节点部署优化策略.使用节点的有效覆盖率作为优化因子构造目标函数优化模型,在优化阶段,采用混沌反向学习初始化策略,设置精英群体引导变异向量、参数自适... 为了提升无线传感器网络节点的有效覆盖率,设计了一种改进差分进化算法下的网络节点部署优化策略.使用节点的有效覆盖率作为优化因子构造目标函数优化模型,在优化阶段,采用混沌反向学习初始化策略,设置精英群体引导变异向量、参数自适应等机制改进差分进化算法以加快收敛速度、提升节点的网络覆盖率.将该算法在6个基准测试函数上与其他文献的3种算法进行不同维度的实验对比,并应用到无线传感器网络节点的覆盖优化中,仿真结果表明,改进后的差分进化算法能有效加快收敛速度,提高计算精度,提升无线传感器网络的覆盖率. 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点部署 混沌反向学习 覆盖优化

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微阵列高维特征选择的多策略混合人工蜂群算法

13

作者 秦传东 李宝胜 韩宝乐 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期515-524,共10页

传统的特征选择方法对于高维微阵列具有较大的局限性,难以准确高效地提出最佳特征子集。针对该问题,提出了基于wrapper的多策略混合人工蜂群算法,该算法混合了混沌反向学习策略、精英引导策略、Mantegna Lévy分布策略,分别在雇佣... 传统的特征选择方法对于高维微阵列具有较大的局限性,难以准确高效地提出最佳特征子集。针对该问题,提出了基于wrapper的多策略混合人工蜂群算法,该算法混合了混沌反向学习策略、精英引导策略、Mantegna Lévy分布策略,分别在雇佣蜂与观察蜂阶段提出了两种新的搜索策略。针对于微阵列高维特征选择问题,提出新的平衡模型性能最优与特征子集规模最小化目标函数。实验结果表明:该算法能够达到较高的分类准确率,可在一定程度上取得特征子集规模最小化的目标,且优于GABC等改进算法与樽海鞘群等六种新型智能算法。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 高维特征选择 混沌反向学习策略 精英引导策略 Mantegna Lévy分布

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基于改进灰狼算法的自动导航小车控制策略 被引量：6

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作者 石雅凯 陈晓静 荣峰 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第23期9965-9972,共8页

针对灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,通过引入改进Tent混沌映射反向学习策略和非线性收敛因子,并加入差分进化的变异、交叉、选择操作,提出一种改进的差分灰狼优化算法(improved differential ... 针对灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,通过引入改进Tent混沌映射反向学习策略和非线性收敛因子,并加入差分进化的变异、交叉、选择操作,提出一种改进的差分灰狼优化算法(improved differential evolution grey wolf optimizer,IDE-GWO)。将改进算法应用于优化自动导航小车(automated guided vehicle,AGV)的比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制参数,并与其他几种算法进行对比。Simulink仿真实验结果表明:该改进算法优化PID参数的控制效果明显优于其他智能优化算法,能够有效地提升AGV轨迹跟踪性能,使得AGV实际轨迹能较好拟合目标轨迹。 展开更多

关键词 Tent混沌映射反向学习策略 差分进化灰狼优化 非线性收敛因子 PID控制

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基于含水率补偿模型的柔性温度传感器设计 被引量：1

15

作者 白圆 朱良宽 +3 位作者 徐浩琰 孙壮志 付雪 Arystan Ryspayev 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第12期1-9,共9页

文中针对柔性温度传感器的测量精度受含水率影响较大的问题,提出一种带有含水率补偿模型的柔性温度传感器设计方案。首先,以石墨烯为导热填料,以聚乙烯醇和丙烯酰胺为基体制备了柔性温度传感器。其次,根据多组含水率条件下柔性温度传感... 文中针对柔性温度传感器的测量精度受含水率影响较大的问题,提出一种带有含水率补偿模型的柔性温度传感器设计方案。首先,以石墨烯为导热填料,以聚乙烯醇和丙烯酰胺为基体制备了柔性温度传感器。其次,根据多组含水率条件下柔性温度传感器的实测数据,采用一种改进鹰栖息优化BP神经网络模型对含水率变化引起的误差进行补偿,以提高传感器测量精度。最后,基于STM32单片机及LabVIEW给出测量系统的设计方案,并对整个系统进行调试。结果表明:所提方案可以较显著地降低柔性温度传感器的测量误差,具有准确、可靠、可持续监控等优点。 展开更多

关键词 柔性温度传感器 鹰栖息优化算法 混沌精英反向学习策略 STM32 LABVIEW

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