融合多策略改进的白鲸优化算法 被引量：2

1

作者 柴岩 常晓萌 任生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期76-93,共18页

为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLC... 为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLCM混沌映射增加种群多样性以及准反向学习生成的反向解增强初始解的质量,为算法寻优性能奠定基础;构造一种动态限制局部扰动搜索机制,引入非线性收敛因子扰动个体增加求解精度与速度,为避免收敛因子在迭代后期过快收敛,利用动态平衡搜索策略以避免陷入局部最优;提出一种差异性种群进化策略对鲸鱼坠落阶段进行最优值位置扰动更新,有效提升收敛精度。理论分析和数值实验证明MIBWO算法具有较强的寻优性能,MIBWO算法在PV辨识问题体现了良好的寻优性能、收敛速度及鲁棒性并具有一定的实际工程应用前景。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 PWLCM混沌映射 准反向学习 非线性收敛因子 动态平衡搜索策略 差异性种群进化策略 PV辨识问题

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蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的白鲸优化算法 被引量：2

2

作者 张莉 张小庆 +3 位作者 孙民民 李娜 宋一佳 曾竣哲 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期96-110,共15页

针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡... 针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡算法的全局勘探和局部开发能力;在全局勘探阶段引入蝴蝶搜索机制,丰富种群多样性,提高最优解的搜索概率;在局部开发阶段融合动态反向学习和柯西变异策略,在扩大种群搜索范围的同时增强算法跳出局部最优的能力。通过选取寻优特征各异的CEC2005和CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明:与选取的几种对比算法相比,MYBWO算法寻优精度更高,收敛更快,有效解决了算法易停滞于局部最优的不足。为了验证改进算法的实用性,将MYBWO算法应用于优化LightGBM模型,建立新的空气质量预测模型,实验结果证明该模型的预测精度和稳定性得到了稳步提升。 展开更多

关键词 白鲸优化算法(bwo) 蝴蝶算法 柯西变异 动态反向学习 轻量梯度提升机(LightGBM)

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基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计

3

作者 柳博 吴松荣 +2 位作者 付聪 王少惟 张驰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期75-83,共9页

电池荷电状态(SOC)是电动汽车锂电池管理的核心参数之一,本文提出一种基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计模型。首先搭建双向时域卷积网络(BiTCN)和双向门循环单元(BiGRU)组合的SOC估计模型,然后使用白鲸算法(BWO)对BiTCN-... 电池荷电状态(SOC)是电动汽车锂电池管理的核心参数之一,本文提出一种基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计模型。首先搭建双向时域卷积网络(BiTCN)和双向门循环单元(BiGRU)组合的SOC估计模型,然后使用白鲸算法(BWO)对BiTCN-BiGRU模型超参数寻优以充分发挥组合网络模型的优势,并且分别在传统BWO的探索阶段和鲸落阶段引入改进策略以解决传统BWO容易陷入局部最优且收敛速度慢的问题。最后基于开源锂电池充放电数据集验证改进后SOC估计模型的性能,结果表明在3种温度的标准化城市循环工况下,改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU模型的SOC估计平均绝对误差为0.428%,均方根误差为0.38%,能很好的应用于锂电池SOC估计。 展开更多

关键词 锂电池 SOC估计 BiTCN网络 BiGRU网络 白鲸优化算法

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基于改进白鲸优化算法的三维DV-Hop定位算法

4

作者 陈悦 冯锋 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期798-806,共9页

为解决无线传感器网络中传统三维DV-Hop(Distance Vector Hop)算法在应对复杂环境时存在节点定位精度低、误差过大的问题,提出了一种基于改进白鲸优化算法(Improved Beluga Whale Optimization,IBWO)的三维定位算法(IBWO-DV-Hop)。首先... 为解决无线传感器网络中传统三维DV-Hop(Distance Vector Hop)算法在应对复杂环境时存在节点定位精度低、误差过大的问题,提出了一种基于改进白鲸优化算法(Improved Beluga Whale Optimization,IBWO)的三维定位算法(IBWO-DV-Hop)。首先,通过多通信半径并引入修正因子优化节点最小跳数,并利用跳距加权优化方法修正平均跳距,以降低通信半径不确定性和跳数误差对定位精度的影响。其次,引入IBWO代替最小二乘法估算未知节点的位置,所做改进包括在白鲸算法初始化阶段采用Sobol序列和反向学习结合的策略对初始种群实施改进,增加种群多样性。然后,在勘探阶段和开发阶段分别引入自适应t分布变异和自适应Levy飞行策略,增强算法的寻优能力。最后,在鲸落阶段引入透镜成像反向学习策略,提升算法的全局寻优能力。实验结果表明,与传统三维DV-hop算法以及其他同类算法相比,该算法具有更高的定位精度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 三维DV-Hop算法 白鲸优化算法 多通信半径 跳距加权优化 自适应t分布变异 透镜成像反向学习策略

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基于BWO优化VMD和TCN-BiGRU的短期风电功率预测

5

作者 逯静 张燕茹 王瑞 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期31-41,共11页

针对风力发电过程中出现的不平稳、波动性大等特点,为了更好地提高风力发电的预测精度,提出一种基于白鲸优化算法(BWO)的变分模态分解(VMD)和时序卷积网络(TCN)-双向门控循环单元(BiGRU)联合构建的短期风力发电功率预测模型。首先,由于... 针对风力发电过程中出现的不平稳、波动性大等特点,为了更好地提高风力发电的预测精度,提出一种基于白鲸优化算法(BWO)的变分模态分解(VMD)和时序卷积网络(TCN)-双向门控循环单元(BiGRU)联合构建的短期风力发电功率预测模型。首先,由于风电功率受多方面气象因素的共同影响,采用随机森林(RF)方法来确定气象因素特征的重要性,对特征进行排序并提取出最优的特征。其次,利用VMD将原始功率数据由不平稳序列分解成较平稳的子序列,为解决VMD的两个参数即模态数和惩罚因子难以人工确定的问题,使用BWO对VMD的参数进行寻优,利用优化后的VMD对非平稳电力信号进行有效分解。然后,将分解后的各平稳子序列加上提取出的最优特征进行TCN-BiGRU组合模型预测。最后,将各子序列的预测值进行叠加得到最终的结果。以中国的某风电场的实际数据为例,通过多种单一模型与组合模型对所提出的预测模型进行了仿真对比。仿真结果表明,所提出的基于BWO优化VMD和TCN-BiGRU联合预测方法具有较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差及平均百分比误差的指标精度均比其他模型有所提高。本文方法在风电功率预测中具有显著优势。 展开更多

关键词 短期风功率预测 变分模态分解 随机森林 时序卷积网络 双向门控循环单元 白鲸优化算法

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混合白鲸优化算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：8

6

作者 孟冠军 黄江涛 魏亚博 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期325-333,共9页

针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimiz... 针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO),加快其收敛速度;基于机器选择和工序排序问题设计双层编码方案,解决FJSP离散化问题;采用主动编码及种群初始化策略,提高求解质量;基于工序的开始和结束时间确定关键路径和关键块,注重各工序时间维度;引入贪心思想至基于关键路径的混合变邻域搜索策略中,加大勘测搜索空间及减少无效搜索;此外,引入遗传算子防止算法陷入局部最优;通过35个标准算例的仿真实验与分析,证明了算法在求解FJSP问题中具有有效性。 展开更多

关键词 柔性作业车间 白鲸优化算法 最大完工时间 离散位置转化 混合变邻域策略 贪心思想

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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题

7

作者 孟冠军 王同轩 +1 位作者 黄江涛 张威 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期189-195,共7页

针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多... 针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。 展开更多

关键词 多目标 柔性作业车间调度 白鲸优化算法 Tent混沌映射 混合变邻域搜索

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基于改进白鲸算法的太阳能与生物质互补CCHP系统多目标优化研究 被引量：3

8

作者 王耀臣 王锡 +3 位作者 刘琦 侯宏娟 徐宝萍 李安喆 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期735-744,共10页

为解决可再生能源不稳定及消纳问题,构建了一种涵盖太阳能光伏/光热、电解水制氢及生物质气化甲烷化在内的冷热电联供(CCHP)系统;针对联供系统在高维多目标下的容量匹配问题,提出并验证了一种适用于高维多目标的改进白鲸(MOBWO)算法,其... 为解决可再生能源不稳定及消纳问题,构建了一种涵盖太阳能光伏/光热、电解水制氢及生物质气化甲烷化在内的冷热电联供(CCHP)系统;针对联供系统在高维多目标下的容量匹配问题,提出并验证了一种适用于高维多目标的改进白鲸(MOBWO)算法,其在改善分布性的同时提高了算法的收敛速度。基于此方法开展的案例分析表明:容量配置方案相比分产系统,虽然年总成本提高了19.8%,但是化石燃料消耗量降低了56.8%,CO_(2)排放量降低了53.1%,灵活性达到51.6%;在该案例模型下,改进白鲸算法较非支配排序遗传(NSGA-2)算法和多目标粒子群(MOPSO)算法有着更好的求解效果。 展开更多

关键词 冷热电联供系统 白鲸算法 多目标优化 能流分析

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基于改进BWO算法的架桥机主梁轻量化设计

9

作者 陈毅 赵江锋 +3 位作者 孙军强 王刚锋 史妍妮 张程浩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第12期4986-4994,共9页

针对传统设计方案下架桥机主梁设计量冗余、耗材较多,从而降低生产效率,且现有智能优化方法存在收敛精度较低等问题,提出了一种基于二次插值策略的改进白鲸优化算法(enhanced beluga whale optimization,EBWO),将其应用于600 t架桥机主... 针对传统设计方案下架桥机主梁设计量冗余、耗材较多,从而降低生产效率,且现有智能优化方法存在收敛精度较低等问题,提出了一种基于二次插值策略的改进白鲸优化算法(enhanced beluga whale optimization,EBWO),将其应用于600 t架桥机主梁的轻量化研究。首先选取6项测试函数分别对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)、EBWO及其他3种常见优化算法进行对比,检验其收敛特性的优越性,并根据给定工况对架桥机主梁进行力学分析,结合架桥机主梁设计规范及力学性能要求建立优化模型,完成架桥机主梁的横截面积优化。结果表明:EBWO具有更强的稳定性及收敛特性,经验证优化后主梁减轻19.3%,且能满足安全要求。 展开更多

关键词 白鲸优化算法(bwo) 二次插值策略 架桥机 主梁 轻量化设计

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基于IBWO-TEB算法的移动机器人自主路径规划 被引量：2

10

作者 梁凯 韩西 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期49-55,共7页

为解决移动机器人自主进行路径规划时存在的规划效率低、动态性不足、环境适应力差等问题,提出一种结合改进白鲸优化算法(improved beluga whale optimization,IBWO)和时间弹性带(timed elastic band,TEB)的路径规划方法。首先,利用准... 为解决移动机器人自主进行路径规划时存在的规划效率低、动态性不足、环境适应力差等问题,提出一种结合改进白鲸优化算法(improved beluga whale optimization,IBWO)和时间弹性带(timed elastic band,TEB)的路径规划方法。首先,利用准对立学习机制和自适应螺旋捕食策略改进的IBWO算法进行全局规划,从而获取全局寻优阶段的最佳路径。其次,在局部规划阶段,采用改进的两阶段TEB算法,根据当前实时环境对全局最佳路径进行局部调整及优化。最后,在不同场景下进行仿真及试验,仿真结果表明IBWO-TEB算法较其他算法在行驶距离、规划时长方面均更短;试验验证了IBWO-TEB算法优良的真实性能,可有效帮助移动机器人完成自主路径规划。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 时间弹性带 移动机器人 路径规划

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基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法 被引量：18

11

作者 王亚辉 张虎晨 +2 位作者 王学兵 胡继明 李娅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期729-735,共7页

针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的... 针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的计算精度和收敛速度,增强全局搜索和跳出局部最优能力。结合混沌映射和反向学习策略提高种群的质量和多样性,加快收敛速度。引入水波算法(water wave optimization,WWO)的折射操作,避免寻优时轻易陷入局部最优,提高计算精度。实验结果表明,TWBWO算法较之原始算法和其他经典算法在收敛速度和求解精度以及稳定性方面更为优秀,性能和寻优能力更强。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 水波算法 混沌映射 反向学习 算法改进

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基于Fuch映射的改进白鲸优化算法及应用 被引量：8

12

作者 陈心怡 张孟健 王德光 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期1482-1492,共11页

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高... 针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高算法初始化种群的遍历性,从而提升算法寻优精度和收敛速度;在开发阶段,引入Fuch混沌映射对参数C 1进行动态调节,协调算法的全局搜索和局部搜索,有效提高算法自适应能力;基于上述2种改进方式,分别引入动态反向学习策略,丰富优质个体数量,提升算法整体抗停滞能力。根据8种基本测试函数仿真实验和Friedman秩检验结果可得,改进算法的收敛精度、自适应能力和抗停滞能力均得到了有效提升。与BWO和CIOEBWO相比,CPOEBWO显现出较为优异的性能。此外,从CPOEBWO与常见的6种对比算法的寻优结果可知,CPOEBWO算法有较强的寻优能力和鲁棒性。最后,为展示CPOEBWO算法的适用性和有效性,将其应用于工程优化问题。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 Fuch映射 动态反向学习 参数混沌策略 工程优化问题

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基于改进白鲸优化算法的低碳柔性工艺规划 被引量：8

13

作者 孔云 周学良 冷杰武 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期80-88,共9页

针对数控加工过程的低碳柔性工艺规划问题,建立了以加工过程中机床、刀具和装夹的转换次数和碳排放为目标的优化模型,提出了基于改进白鲸优化算法的求解方法。该算法通过引入变异操作增强其全局搜索能力,并在种群初始化中采用以加工资... 针对数控加工过程的低碳柔性工艺规划问题,建立了以加工过程中机床、刀具和装夹的转换次数和碳排放为目标的优化模型,提出了基于改进白鲸优化算法的求解方法。该算法通过引入变异操作增强其全局搜索能力,并在种群初始化中采用以加工资源为导向的启发式规则选择策略与随机生成相结合的方式,以提高初始种群的质量,加快算法的收敛速度。最后,以一个零件的加工信息为测试实例,验证所提模型的可行性,并与其他3种算法进行对比。试验结果表明,所提出的算法能够获得更优解,且具有更快的收敛速度。 展开更多

关键词 柔性工艺规划 碳排放 转换次数 白鲸优化算法

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额隆感知和围攻机制改进的白鲸优化算法 被引量：3

14

作者 文裕杰 张达敏 +1 位作者 邓佳欣 杨乐 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第12期2858-2866,共9页

白鲸优化算法(BWO)是一种有效的元启发式算法,但存在种群多样性低、全局搜索能力不足等问题.为此,提出一种额隆感知和围攻机制改进的白鲸优化算法(MSBWO).受麻雀算法的启发,设置安全区域和额隆感知机制,增强白鲸的判断能力并加快收敛速... 白鲸优化算法(BWO)是一种有效的元启发式算法,但存在种群多样性低、全局搜索能力不足等问题.为此,提出一种额隆感知和围攻机制改进的白鲸优化算法(MSBWO).受麻雀算法的启发,设置安全区域和额隆感知机制,增强白鲸的判断能力并加快收敛速度.然后引入多方式的围攻机制,丰富个体位置更新的多样性,增大全局搜索能力.同时加入了动态高斯变异进行扰动,以提高算法跳出局部极值的概率.通过14个基准函数和CEC2019进行算法有效性测试,并与其他优化算法进行了比较.结果表明,MSBWO取得更优的收敛速度和预测精度.最后,将该算法应用于2个工程设计问题.实验结果表明,所提出的MSBWO算法具有良好解决实际工程问题的能力. 展开更多

关键词 白鲸优化算法 额隆感知 围攻机制 动态高斯扰动 工程优化

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基于改进白鲸优化算法的多目标非置换流水车间调度方法

15

作者 丁祎 宋欣钢 皇涛 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2232-2242,共11页

针对传统的单一加工车间灵活度不高的问题,提出了一种多目标改进白鲸优化(IBWO)算法的车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间和最小化能耗为目标的多目标非置换流水车间调度问题模型,IBWO根据调度问题的特点,设计了双层实数编... 针对传统的单一加工车间灵活度不高的问题,提出了一种多目标改进白鲸优化(IBWO)算法的车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间和最小化能耗为目标的多目标非置换流水车间调度问题模型,IBWO根据调度问题的特点,设计了双层实数编码机制表示问题的解;然后,利用非支配关系和拥挤度排序算法评价了多目标解之间的优劣关系,使用实数交叉和变邻域搜索策略,对建立的模型进行了求解;最后,将IBWO分别与白鲸优化算法(BWO)、使用遗传交叉策略但未使用变邻域搜索策略算法(BWO-1)、使用变邻域搜索策略但未使用交叉策略算法(BWO-2)进行了对比,并进一步将其与非支配排序遗传算法2(NSGA2)、NSGA3和强度帕累托进化算法2(SPEA2)多目标优化算法进行了对比。研究结果表明:使用测试算例仿真对比后,可使用收敛性指标迭代距离(GD)、多样性指标、综合性指标反世代距离(IGD)对结果进行评判,改进白鲸优化算法指标可至少在60%的测试算例上取得优势地位;使用实数交叉策略和变邻域搜索策略的改进白鲸优化算法,可弥补原始白鲸算法局部搜索能力较差的缺点,有效增强算法的有效性和稳定性,提高改进算法的搜索能力,为实际生产提供一定的指导。 展开更多

关键词 车间调度模型 多目标优化 改进白鲸优化算法 实数交叉 变邻域搜索 迭代距离 反世代距离 白鲸优化算法

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求解工程优化问题的混合白鲸优化算法 被引量：2

16

作者 亓祥波 赵品威 +1 位作者 宋岩 王润 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第11期149-159,共11页

针对传统方法在解决带有复杂约束的工程优化问题时的不足,提出了一种基于交叉变异的混合白鲸优化算法(hybrid crossover variation beluga whale optimization,HCVBWO)。首先采用佳点集映射初始化种群从而增加种群的多样性;其次采用交... 针对传统方法在解决带有复杂约束的工程优化问题时的不足,提出了一种基于交叉变异的混合白鲸优化算法(hybrid crossover variation beluga whale optimization,HCVBWO)。首先采用佳点集映射初始化种群从而增加种群的多样性;其次采用交叉变异策略增强了算法中期的开发能力;最后采用自适应混合扰动策略平衡了算法后期的局部和全局搜索能力。将HCVBWO算法与其他6种算法在IEEE CEC2014进行仿真试验,结果证明了HCVBWO具有良好的寻优能力和鲁棒性,此外,将HCVBWO算法运用到2种机械工程设计问题以及1个生产调度问题中,验证了所提算法在工程优化问题中的优越性。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 佳点集 交叉变异 高斯分布 萤火虫算法 工程应用 置换流水车间调度

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基于改进白鲸算法的无人机航迹规划

17

作者 张然 李茂源 +1 位作者 陈晓 赵维 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第7期209-218,共10页

针对无人机航迹规划中涉及的大量计算和缓慢收敛等难题,提出了一种基于改进白鲸优化算法的航迹规划方法。在白鲸优化算法的初始化过程中引入Tent混沌映射,丰富了种群的多样性,加快收敛速度。引入正余弦算法改进白鲸优化算法的勘探过程,... 针对无人机航迹规划中涉及的大量计算和缓慢收敛等难题,提出了一种基于改进白鲸优化算法的航迹规划方法。在白鲸优化算法的初始化过程中引入Tent混沌映射,丰富了种群的多样性,加快收敛速度。引入正余弦算法改进白鲸优化算法的勘探过程,有效均衡了全局探寻能力与局部发掘能力,进一步加快收敛速率。利用基准函数对改进的白鲸优化算法进行测试,并与其他智能算法比较,验证了改进算法在收敛速度方面的优越性;建立三维任务空间模型,利用改进的白鲸优化算法求解航迹规划问题,通过比较其他算法在具体环境模型上的应用结果,仿真结果验证了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 Tent混沌映射 正余弦搜索策略 航迹规划

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基于BWO和WOA的VMD-LSTM短期风速预测

18

作者 贾世会 刘立夫 +1 位作者 迟晓妮 李高西 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期59-66,共8页

针对风电机组组网运行存在的功率波动性和随机性,为提高风速预测的精度和风电机组运行的稳定性,提出了一种基于白鲸优化算法和鲸鱼优化算法的VMD-LSTM短期风速预测模型。首先,利用白鲸优化算法对VMD中的模态数及惩罚因子进行优化,得到... 针对风电机组组网运行存在的功率波动性和随机性,为提高风速预测的精度和风电机组运行的稳定性,提出了一种基于白鲸优化算法和鲸鱼优化算法的VMD-LSTM短期风速预测模型。首先,利用白鲸优化算法对VMD中的模态数及惩罚因子进行优化,得到分解的子序列;其次,对于LSTM中的隐含层节点数、最大训练次数和初始学习率等参数,使用鲸鱼优化算法进行确定;最后,利用LSTM的非线性拟合能力对数据进行预测。结果表明:所提预测模型在测试集上的RMSE、MAE、MAPE分别为0.2234,0.1727,0.0837,均低于其他对比模型,验证了所提模型在短期风速预测问题上的有效性。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 鲸鱼优化算法 变分模态分解 LSTM 风速预测

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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法

19

作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页

针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多

关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰

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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究 被引量：2

20

作者 徐韧 李君宇 +3 位作者 周明 刘林波 张志富 黄其柏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1833-1843,共11页

针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优... 针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。 展开更多

关键词 多翼离心风机 变权重 基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型 白鲸优化算法 基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法 预测模型 风机全压 风机效率 风机噪声

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