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融合多狩猎协调策略的爬行动物搜索算法 被引量：3
1
作者 力尚龙 刘建华 贾鹤鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2818-2828,共11页
爬行动物搜索算法(RSA)具有较强的全局探索能力,但开发能力相对薄弱,在迭代后期无法较好地收敛。针对上述问题,综合教与学优化(TLBO)算法、二次插值的天牛须搜索(BAS)算法和透镜成像反向学习策略,提出一种融合多狩猎协调策略的爬行动物... 爬行动物搜索算法(RSA)具有较强的全局探索能力,但开发能力相对薄弱,在迭代后期无法较好地收敛。针对上述问题,综合教与学优化(TLBO)算法、二次插值的天牛须搜索(BAS)算法和透镜成像反向学习策略,提出一种融合多狩猎协调策略的爬行动物搜索算法(MHCS-RSA)。MHCS-RSA保留了RSA包围阶段(全局探索)和狩猎阶段(局部开发)中狩猎合作的位置更新公式,在狩猎阶段,将狩猎协调融合TLBO算法的学习阶段和二次插值的BAS进行位置更新,以增强算法的开发能力和收敛能力;此外,引入透镜成像反向学习策略以增强算法跳出局部最优的能力。在CEC 2020测试函数上的实验结果表明,MHCS-RSA具有良好的寻优能力、收敛能力以及鲁棒性。最后通过对拉力/压力弹簧设计问题和减速器设计问题的求解,进一步验证了MHCS-RSA求解实际问题的有效性。 展开更多
关键词 爬行动物搜索算法 教与学优化算法 二次插值的天牛须搜索算法 透镜成像反向学习 工程问题求解
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改进爬行动物搜索算法优化ENN模型预测管道腐蚀速率 被引量：7
2
作者 卢鹏飞 王霄 +2 位作者 杨文博 陈卓 秦国伟 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第30期12942-12950,共9页
管道腐蚀的影响因素多而复杂,建立准确的管道腐蚀速率预测模型是评价管道安全状况的关键。针对传统Elman神经网络(Elman neural network,ENN)模型预测中易陷入极小值、泛化能力不强的缺陷,提出了一种基于改进爬行动物搜索算法(引入Circl... 管道腐蚀的影响因素多而复杂,建立准确的管道腐蚀速率预测模型是评价管道安全状况的关键。针对传统Elman神经网络(Elman neural network,ENN)模型预测中易陷入极小值、泛化能力不强的缺陷,提出了一种基于改进爬行动物搜索算法(引入Circle混沌映射并结合鲸鱼优化算法的狩猎策略)的ENN模型,并采用管道腐蚀速率实测结果验证了新模型的有效性。两个实例的预测结果表明,改进新模型的平均绝对百分比误差分别为0.547 6%、0.783 1%,其预测精度明显高于传统ENN模型。新模型在预测过程中可对权值和阀值进行寻优处理,因此有助于提升传统模型的预测精度。 展开更多
关键词 管道腐蚀速率 混沌映射 改进爬行动物搜索算法 ELMAN神经网络 预测精度
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基于IRSA优化轻量级梯度提升机的软件缺陷预测
3
作者 李丛 张晴 +1 位作者 姜枫 朱长水 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1717-1726,共10页
针对轻量级梯度提升机(LightGBM)应用于软件缺陷预测时预测性能欠佳的问题,提出一种基于改进爬行动物搜索(IRSA)优化LightGBM的软件缺陷预测算法(IRSA-LightGBM)。引入faure序列、混沌进化因子、两阶段自适应混合差分变异机制对RSA算法... 针对轻量级梯度提升机(LightGBM)应用于软件缺陷预测时预测性能欠佳的问题,提出一种基于改进爬行动物搜索(IRSA)优化LightGBM的软件缺陷预测算法(IRSA-LightGBM)。引入faure序列、混沌进化因子、两阶段自适应混合差分变异机制对RSA算法进行改进,提高算法寻优能力。在基准函数寻优实验中,IRSA取得更好的寻优效果。使用IRSA对LightGBM主要超参数进行混合优化。使用IRSA-LightGBM算法构建预测模型。软件缺陷预测实验结果表明,所提算法较对比算法具有更好的预测性能。非参数统计检验结果表明,所提算法具有显著性差异。 展开更多
关键词 轻量级梯度提升机 爬行动物搜索 faure序列 混沌进化因子 混合差分变异 软件缺陷预测 非参数统计检验
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基于优化极限学习机模型的边坡稳定性预测研究 被引量：1
4
作者 陈家豪 张燕 +3 位作者 杜明芳 黄海荣 徐志军 陈旭 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第6期191-198,共8页
边坡稳定性预测对工程安全及地质灾害防治极其重要,目前机器学习在边坡稳定性预测较广泛,例如BP神经网络、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等。但传统的ELM模型在预测边坡稳定性时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,针... 边坡稳定性预测对工程安全及地质灾害防治极其重要,目前机器学习在边坡稳定性预测较广泛,例如BP神经网络、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等。但传统的ELM模型在预测边坡稳定性时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,针对此问题,提出了一种基于主成分分析法(PCA)和爬行动物搜索法(RSA)并行优化极限学习机(ELM)的边坡稳定性预测模型。此模型利用PCA算法对数据进行降维,减少数据的冗余性,并利用RSA算法优化ELM模型的输入层权值和隐含层偏置,极大地提高了模型的预测精度和预测效率。将传统的ELM模型、RSA-ELM模型、PCA-SVM模型及PCA-RSA-ELM 4种模型进行对比,从而得到PCA-RSA-ELM模型在边坡稳定性预测这类问题上的精确性更高,为边坡稳定性预测分析提供新的思路,对防灾减灾及保护国民经济安全具有重大意义。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定性 极限学习机 PCA 降维 爬行动物搜索 混淆矩阵
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RL-RSA算法的移动机器人自主避障技术 被引量：4
5
作者 邵浩然 陈建松 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期1411-1417,共7页
为解决移动机器人在自主避障时存在的搜索效率低、缺乏动态避障能力等问题,提出一种融合强化学习(Reinforcement learning,RL)和爬行动物搜索算法(Reptile search algorithm,RSA)的避障方法。引入强化学习中的Q学习模型,以平衡RSA算法... 为解决移动机器人在自主避障时存在的搜索效率低、缺乏动态避障能力等问题,提出一种融合强化学习(Reinforcement learning,RL)和爬行动物搜索算法(Reptile search algorithm,RSA)的避障方法。引入强化学习中的Q学习模型,以平衡RSA算法的勘探与开发过程,从而提升算法搜索效率;引入混沌机制和随机对立学习策略,以增加种群的多样性,从而跳出局部极值。分别在静态与动态场景进行仿真,结果表明RL-RSA算法在路径长度、寻优耗时、运行时长等方面均优于对比算法。通过实际场景实验,验证了RL-RSA算法可行性及优良的综合避障性能。 展开更多
关键词 强化学习 爬行动物搜索算法 移动机器人 避障
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面向巡检任务的无人机三维航迹自适应规划算法
6
作者 赵召娜 李丽燕 +2 位作者 张云霞 范莹 冯笑 《广西科学》 北大核心 2024年第5期1025-1037,共13页
传统方法求解复杂环境下巡检无人机航迹规划问题,容易出现收敛于局部最优航迹、全局搜索精度差等不足。为此,本研究提出一种非线性威布尔飞行爬行动物搜索算法(Non-linear Weibull Flight Reptile Search Algorithm, NWFRSA),用于巡检... 传统方法求解复杂环境下巡检无人机航迹规划问题,容易出现收敛于局部最优航迹、全局搜索精度差等不足。为此,本研究提出一种非线性威布尔飞行爬行动物搜索算法(Non-linear Weibull Flight Reptile Search Algorithm, NWFRSA),用于巡检无人机航迹自适应规划。通过引入改进无限折叠迭代混沌映射(Iterative Chaotic Map with Infinite Collapses, ICMIC)初始化策略来提升初始航迹解的多样性和质量,利用S型特征函数非线性进化因子实现全局最优航迹的探采均衡,并设计威布尔飞行算子变异策略使算法能跳离局部最优航迹,丰富搜索空间并提高收敛精度。同时,本研究构建了巡检无人机的航迹规划模型,设计了考虑航迹总长度、飞行高度、飞行转角及威胁模型的权重目标函数,将三维空间内的航迹规划转换为约束条件下的多目标优化问题。研究结果表明,在不同复杂程度障碍物与威胁区域分布的飞行环境下,相比于粒子群优化算法(PSO)、蝴蝶优化算法(BOA)和爬行动物搜索算法(RSA),NWFRSA均能有效减小航迹代价(4.53%-34.47%),有助于提高巡检任务效率和安全性。 展开更多
关键词 巡检无人机 航迹规划 爬行动物搜索算法 混沌映射 威布尔飞行算子
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基于WPD-RSA-ELM模型的水文时间序列多步预测 被引量：17
7
作者 李新华 崔东文 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2022年第11期69-77,共9页
根据水文时间序列多尺度、非平稳特性,基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-爬行动物搜索算法(RSA)-极限学习机(ELM)组合多步预测模型,并应用于云南省革雷站月径流、月降水预测。首先介绍RSA原理,选取6个标准函数在不同维... 根据水文时间序列多尺度、非平稳特性,基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-爬行动物搜索算法(RSA)-极限学习机(ELM)组合多步预测模型,并应用于云南省革雷站月径流、月降水预测。首先介绍RSA原理,选取6个标准函数在不同维度条件下对RSA进行仿真测试,并与哈里斯鹰优化(HHO)、旗鱼优化(SFO)等4种算法的仿真结果进行比较;其次利用WPD对实例水文时序数据进行3层小波包分解,以降低水文序列数据的复杂度;并在延迟时间为1的情况下,采用改进的虚假邻近点法(Cao方法)确定各子序列分量的输入维度;最后通过各分量训练样本构建ELM适应度函数,采用RSA对适应度函数进行寻优,利用寻优获得的最佳ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPD-RSA-ELM模型,对各子序列分量进行超前一步至超前五步预测,将预测结果加和重构得到最终多步预测结果。结果表明:RSA具有较好的寻优精度和全局搜索能力,寻优精度优于HHO、GWO、SFO、PSO算法。WPD-RSA-ELM模型对实例月径流、月降水超前一步至超前五步预测的平均绝对百分比误差分别在0.23%~3.46%和0.60%~9.63%之间,具有较高的预测精度。WPD-RSA-ELM模型预测误差随着预测步数的增加而增大,超前预测步数越多,预测精度越低,预测效果越不理想。 展开更多
关键词 水文预测 小波包分解 爬行动物搜索算法 极限学习机 仿真测试 多步预测
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RSA-BP组合模型在GNSS高程拟合中的应用 被引量：5
8
作者 刘银涛 任超 +2 位作者 王俊男 张炎 何广焕 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第9期46-51,共6页
针对地形复杂区域构建GNSS高程异常拟合模型精度有限的问题,本文提出了一种基于爬行动物搜索算法(RSA)优化BP神经网络的方法。利用RSA对传统BP神经网络各层之间神经元的权值和阈值全局寻优,解决BP神经网络局部极值、梯度下降等问题;同时... 针对地形复杂区域构建GNSS高程异常拟合模型精度有限的问题,本文提出了一种基于爬行动物搜索算法(RSA)优化BP神经网络的方法。利用RSA对传统BP神经网络各层之间神经元的权值和阈值全局寻优,解决BP神经网络局部极值、梯度下降等问题;同时,选取三等水准测量精度以上的加密网点高程数据作为样本集,使用RSA-BP神经网络学习与训练。与最小二乘支持向量机、多面函数拟合性能对比,RSA-BP神经网络模型拟合精度最高,稳定性最好,与实际高程异常值最为吻合。 展开更多
关键词 爬行动物搜索算法 BP神经网络 高程异常拟合模型 大地高 正常高
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