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基于磷虾群算法的汽轮机热耗率建模应用 被引量:8
1
作者 牛培峰 陈科 +2 位作者 马云鹏 赵庆冲 李国强 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期781-787,共7页
为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷... 为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷虾群算法优化的快速学习网模型的预测结果进行比较.结果表明:OAKH算法能够更好地优化FLN模型参数,使所建立的FLN汽轮机热耗率预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确、有效地预测热电厂的汽轮机热耗率. 展开更多
关键词 汽轮机 热耗率 磷虾群算法 快速学习网 反向学习算法
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基于磷虾群算法的汽轮机组最优初压研究 被引量:3
2
作者 牛培峰 陈科 +3 位作者 刘阿玲 马云鹏 赵振 李国强 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期615-621,648,共7页
为找到汽轮机变工况运行时的最优初压,利用改进的磷虾群算法(A-KH)和快速学习网(FLN)建立热耗率预测模型,然后利用A-KH算法的全局搜索能力,在可行的压力区间内对所建模型热耗率最低时对应的主蒸汽压力进行寻优,并将优化后的最优初压曲... 为找到汽轮机变工况运行时的最优初压,利用改进的磷虾群算法(A-KH)和快速学习网(FLN)建立热耗率预测模型,然后利用A-KH算法的全局搜索能力,在可行的压力区间内对所建模型热耗率最低时对应的主蒸汽压力进行寻优,并将优化后的最优初压曲线与厂家设计压力曲线进行对比.结果表明:优化后的最优初压曲线能有效降低汽轮机组的热耗率,对汽轮机的安全经济运行更具有指导意义. 展开更多
关键词 汽轮机 热耗率 最优初压 磷虾群算法 快速学习网
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基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法 被引量:7
3
作者 刘沛 高岳林 郭伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1845-1849,共5页
针对磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法.首先提出基于时变的非线性递减策略计算诱导权重和觅食权重,对磷虾群的诱导运动和觅食运动进行了改进;其次在产生新一... 针对磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法.首先提出基于时变的非线性递减策略计算诱导权重和觅食权重,对磷虾群的诱导运动和觅食运动进行了改进;其次在产生新一代磷虾种群时加入随机扰动因子,并且借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升磷虾种群中个体的质量,有效的提升了磷虾群算法的全局搜索和局部勘探能力.最后通过9个Benchmark标准测试函数的实验,将该算法与其他算法进行性能对比分析.实验表明,该算法能够有效地避免早熟收敛,在全局搜索和局部勘探能力上有着显著优势. 展开更多
关键词 磷虾群算法 时变非线性递减 随机扰动 自然选择
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一种自适应惯性权重的改进磷虾群算法 被引量:4
4
作者 郭伟 高岳林 刘沛 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第5期651-657,共7页
提出一种自适应惯性权重的磷虾群算法(AKH)。通过理论论证,得出在采用线性递减的磷虾群算法求解全局优化问题的迭代过程中,出现大量无效迭代是受到惯性权重的影响;进而提出相关改进策略:在以目标函数作为适应度值的基础上,将种群粒子动... 提出一种自适应惯性权重的磷虾群算法(AKH)。通过理论论证,得出在采用线性递减的磷虾群算法求解全局优化问题的迭代过程中,出现大量无效迭代是受到惯性权重的影响;进而提出相关改进策略:在以目标函数作为适应度值的基础上,将种群粒子动态分为适应度值变差粒子和适应度值变优粒子两类,令适应度值变差粒子的惯性权重重置为零,从而消除惯性权重对算法当前迭代的不良影响,适应度值变优粒子的惯性权重保持不变;对算法中的步长缩放因子作非线性递减处理,进一步提升算法的全局探索能力。通过9个具有代表性的测试函数进行实验,将该算法与线性递减的粒子群算法(LPSO)、标准磷虾群算法(KH)和线性递减的磷虾群算法(LKH)作性能对比分析。实验表明,该算法能够有效地减少无效迭代次数,在全局探索性能和收敛稳定性方面有着显著优势。 展开更多
关键词 磷虾群算法 全局优化 自适应 惯性权重
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基于DGA特征量优选与改进磷虾群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型 被引量:20
5
作者 张镱议 彭鸿博 +3 位作者 李昕 赵刘亮 郑含博 刘捷丰 《电测与仪表》 北大核心 2019年第21期110-116,共7页
针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)... 针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的变压器故障诊断模型对变压器进行故障诊断。将SVM的c和σ与11种候选特征量进行二进制编码,利用遗传算法结合支持向量机对DGA特征量进行优选,得到一组DGA新特征组合;利用IKH算法对SVM的参数进行优化,同时结合交叉验证原理构建IKH算法优化SVM的变压器故障诊断模型。基于IEC TC 10的诊断结果表明:与DGA全数据、三比值特征量相比,新DGA特征组合的故障诊断准确率分别高出10.14%和30.2%;IKHSVM准确率也要高于标准SVM和GASVM(分别为73.87%、81.13%和86.27%),说明该方法能有效诊断变压器故障。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 支持向量机 遗传算法 改进磷虾群算法 DGA特征量
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基于改进磷虾群算法的水电站频率控制 被引量:1
6
作者 周克良 曾光明 龚达欣 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第4期59-62,73,共5页
针对复杂的水电站调速系统难以确立精确数学模型导致传统比例-积分-微分(PID)控制器控制精度低、自适应能力差等问题,提出了一种改进磷虾群算法对其PID控制器参数进行优化。对磷虾群算法引入进化因子α以及优化算子β以增加算法自适应... 针对复杂的水电站调速系统难以确立精确数学模型导致传统比例-积分-微分(PID)控制器控制精度低、自适应能力差等问题,提出了一种改进磷虾群算法对其PID控制器参数进行优化。对磷虾群算法引入进化因子α以及优化算子β以增加算法自适应调节能力。首先将频率误差以及频率误差变化率代入到改进的磷虾群算法控制器中,通过算法迭代得到一组使目标函数最小的PID参数,将这组参数赋给PID控制器对系统进行控制。仿真结果表明:经过该算法优化后的控制器相较于传统PID控制器超调量明显减小、调解时间大大缩短。 展开更多
关键词 频率控制 水轮机调速系统 改进磷虾群算法 进化因子 优化算子
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基于磷虾群算法的无线传感器网络QoS任播路由算法
7
作者 徐昕 顾云丽 张嫣娟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1893-1898,共6页
无线传感器网络多约束QoS任播路由问题是一个NP难题,提出一种基于磷虾群算法的优化策略来解决该路由问题。该算法采用适应度函数和全局最优个体位置更新方法来寻找无线传感器网络中满足多QoS约束的最优任播路由,并加入遗传繁殖机制中的... 无线传感器网络多约束QoS任播路由问题是一个NP难题,提出一种基于磷虾群算法的优化策略来解决该路由问题。该算法采用适应度函数和全局最优个体位置更新方法来寻找无线传感器网络中满足多QoS约束的最优任播路由,并加入遗传繁殖机制中的交叉与变异操作以加快优化速度。实验验证了该算法的有效性,实验数据表明相比较粒子群优化算法,该算法在算法效率和可扩展性性能上具有较好的性能;具有较快的收敛速度,从而适用于对路由选择有时延敏感的网络。 展开更多
关键词 无线传感器网络 路由算法 磷虾群算法 任播
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基于磷虾群算法的并网电动汽车功率优化分配
8
作者 许刚 张丙旭 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第1期232-239,共8页
为提高并网电动汽车(EV)集群的功率优化分配效率,提出基于磷虾群算法的EV集群并网两阶段功率高效分配策略。考虑用户的需求差异,将并网EV细化为不可调度集及可调度集,分别建立充放电控制模型,提出可调度集EV的优先权评估指标。采用动态... 为提高并网电动汽车(EV)集群的功率优化分配效率,提出基于磷虾群算法的EV集群并网两阶段功率高效分配策略。考虑用户的需求差异,将并网EV细化为不可调度集及可调度集,分别建立充放电控制模型,提出可调度集EV的优先权评估指标。采用动态自适应权重策略及余弦递减步长演进策略改进磷虾群(KH)算法,将可调度集EV的优先权映射为迭代算法的演变步长,通过两阶段交互迭代实现并网EV集群的功率高效分配。仿真实验验证了模型的可行性以及所提策略的高效性。 展开更多
关键词 功率分配 需求差异 磷虾群算法 自适应权重 步长演进
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基于改进磷虾群算法优化Elman神经网络的PEMFC电堆建模 被引量:5
9
作者 张莹 苏建徽 +2 位作者 汪海宁 杜燕 施永 《电测与仪表》 北大核心 2021年第3期23-27,共5页
质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的优化控制需要有精确的电堆模型。现有的基于Elman神经网络建立的PEMFC电堆模型已具有较好的精度,但是此种电堆模型仍然存在容易陷入局部极值、结果无法重现等问题。考虑可以将自适应莱维飞行和偏好随机... 质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的优化控制需要有精确的电堆模型。现有的基于Elman神经网络建立的PEMFC电堆模型已具有较好的精度,但是此种电堆模型仍然存在容易陷入局部极值、结果无法重现等问题。考虑可以将自适应莱维飞行和偏好随机游动两种机制引入基本磷虾群(Krill Herd,KH)算法,得到一种改进的磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法用以优化神经网络的初始参数,进而建立基于IKH-Elman网络的PEMFC电堆模型。仿真结果表明,IKH算法用于优化神经网络可同时保证更高的寻优精度和更快的收敛速度;在预测的精度和稳定性上此种电堆模型也具有一定的优势。 展开更多
关键词 PEMFC电堆模型 ELMAN神经网络 磷虾群算法 改进 自适应莱维飞行 偏好随机游动
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基于广义反向学习的磷虾群算法及其在数据聚类中的应用 被引量:9
10
作者 丁成 王秋萍 王晓峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期336-342,共7页
针对磷虾群(KH)算法在寻优过程中因种群多样性降低而过早收敛的问题,提出基于广义反向学习的磷虾群算法GOBL-KH。首先,通过余弦递减策略确定步长因子平衡算法的探索与开发能力;然后,加入广义反向学习策略对每个磷虾进行广义反向搜索,增... 针对磷虾群(KH)算法在寻优过程中因种群多样性降低而过早收敛的问题,提出基于广义反向学习的磷虾群算法GOBL-KH。首先,通过余弦递减策略确定步长因子平衡算法的探索与开发能力;然后,加入广义反向学习策略对每个磷虾进行广义反向搜索,增强磷虾探索其周围邻域空间的能力。将改进的算法在15个经典测试函数上进行测试并与KH算法、步长线性递减的磷虾群(KHLD)算法和余弦递减步长的磷虾群(KHCD)算法比较,实验结果表明:GOBL-KH算法可有效避免早熟且具有较高的求解精度。为体现算法有效性,将GOBL-KH算法与K均值算法结合提出HK-KH算法用于解决数据聚类问题,即在每次迭代后用最优个体或经过K均值迭代一次后的新个体替换最差个体,使用UCI五个真实数据集进行测试并与K均值、遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法、蚁群算法(ACO)、KH算法、磷虾群聚类算法(KHCA)、改进磷虾群(IKH)算法进行比较,结果表明:HK-KH算法适用于解决数据聚类问题且具有较强的全局收敛性和较高的稳定性。 展开更多
关键词 磷虾群算法 余弦递减策略 广义反向学习 数据聚类 K均值聚类算法
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基于改进磷虾群算法的SVDD参数优化 被引量:8
11
作者 孔祥鑫 周炜 王晓丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第22期137-142,216,共7页
支持向量数据描述(SVDD)是构造单类数据描述的分类算法,惩罚参数C和核参数σ作为影响SVDD分类效果的关键,其合理选取一直是个难点。针对这一问题,提出了一种基于改进磷虾群算法的SVDD参数优化算法(IKH-SVDD)。依据仿真实验,分析参数C和... 支持向量数据描述(SVDD)是构造单类数据描述的分类算法,惩罚参数C和核参数σ作为影响SVDD分类效果的关键,其合理选取一直是个难点。针对这一问题,提出了一种基于改进磷虾群算法的SVDD参数优化算法(IKH-SVDD)。依据仿真实验,分析参数C和σ对描述边界的影响;引入磷虾群算法并分析其优劣,通过在随机扩散行为中定义扰动因子,增强算法的全局搜索能力;将一种新的精英选择和保留策略引入迭代过程,提高算法的收敛精度;将改进的磷虾群算法引入SVDD参数优化过程,构建了IKH-SVDD参数优化模型。基于UCI标准数据库进行实验并与其他几种参数优化算法进行比较,结果表明了IKH-SVDD算法具有更高的分类准确性。 展开更多
关键词 支持向量数据描述 改进磷虾群算法 参数优化 精英选择和保留策略
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改进磷虾群算法优化ELM的入侵检测 被引量:5
12
作者 刘唐 周炜 王晓丹 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第12期27-32,共6页
泛滥的网络攻击严重威胁网络信息安全。入侵检测系统的高效性、鲁棒性等则尤为重要。针对极限学习机ELM的性能过分依赖于众多隐层节点的单隐层前馈神经网络SLFN的问题,提出基于改进磷虾群算法的极限学习机(IKH-ELM)的入侵检测算法。此... 泛滥的网络攻击严重威胁网络信息安全。入侵检测系统的高效性、鲁棒性等则尤为重要。针对极限学习机ELM的性能过分依赖于众多隐层节点的单隐层前馈神经网络SLFN的问题,提出基于改进磷虾群算法的极限学习机(IKH-ELM)的入侵检测算法。此算法减少隐层节点数为类别数,并利用IKH优化节点的权值和偏置,使ELM的决策性能显著上升。KDD99数据集实验表明:与原始ELM相比,IKH-ELM构造的仅5个节点的SLFN的泛化性能优势明显。与BP、SVM等算法相比,IKH-ELM算法能快速训练并有更高的检测正确率。 展开更多
关键词 入侵检测 极限学习机(ELM) 单隐层前馈神经网络(SLFN) 磷虾群算法 泛化性能
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基于改进磷虾群算法的配电网PMU优化配置研究 被引量:13
13
作者 曹鹏 刘敏 杭鲁庆 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第4期61-67,共7页
随着大量分布式电源和随机负荷等引入,导致配电系统在越来越复杂及不确定的工况中运行,其状态估计结果与量测装置需要更多地考虑不确定性因素。虽然同步相量量测装置可以通过提供实时量测数据来提高状态估计结果,但考虑到配电网节点较... 随着大量分布式电源和随机负荷等引入,导致配电系统在越来越复杂及不确定的工况中运行,其状态估计结果与量测装置需要更多地考虑不确定性因素。虽然同步相量量测装置可以通过提供实时量测数据来提高状态估计结果,但考虑到配电网节点较多以及投资成本不足造成供需不平衡,所以在短时间内配电网不可能大规模配置。该文基于经济性的原则来配置PMU测量装置,对最大提高状态估计结果的精度进行研究。同时采用改进的磷虾群算法对IEEE-33节点模型进行测试,从而得到PMU最优配置Pareto非劣解集。该文对IEEE-33节点三相配电网系统进行仿真计算,与遗传算法和粒子群算法比较;仿真结果验证了该算法的可行性、有效性以及优越性。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 同步相量测量装置 改进磷虾群算法 优化配置
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基于动态压力控制算子的磷虾群算法 被引量:4
14
作者 沈莹 黄樟灿 +1 位作者 谈庆 刘宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期663-667,共5页
针对基础磷虾群(KH)算法在求解复杂函数优化问题时局部搜索能力差、求解精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于动态压力控制算子的磷虾群算法(DPCKH)。该算法将一种新的动态压力控制算子加入了标准磷虾群算法,使其... 针对基础磷虾群(KH)算法在求解复杂函数优化问题时局部搜索能力差、求解精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于动态压力控制算子的磷虾群算法(DPCKH)。该算法将一种新的动态压力控制算子加入了标准磷虾群算法,使其处理复杂函数优化问题更有效。动态压力控制算子通过欧氏距离量化了多个不同优秀个体对目标个体的诱导效应,进而在优秀个体附近加速产生新磷虾个体,提高了磷虾个体的局部探索能力。通过比较蚁群算法(ACO)、差分进化算法(DE)、磷虾群算法(KH)、改进的磷虾群算法(KHLD)和粒子群算法(PSO),DPCKH算法在7个测试函数上的结果表明,DPCKH算法与ACO算法、DE算法、KH算法、KHLD算法和PSO算法相比有着更强的局部勘测能力,其开采能力更强。 展开更多
关键词 磷虾群算法 动态压力控制算子 函数优化 开采能力 探索能力
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基于近邻套索算子的磷虾群算法 被引量:3
15
作者 谈庆 黄樟灿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期124-129,177,共7页
针对标准磷虾群算法(KH)在求解复杂函数优化问题时局部搜索能力差,开采能力不足的问题,提出了一种基于近邻套索算子的磷虾群算法(NLKH)。该算法将一种新的近邻套索算子加入了标准磷虾群算法,使得处理复杂函数优化问题更加有效。近邻套... 针对标准磷虾群算法(KH)在求解复杂函数优化问题时局部搜索能力差,开采能力不足的问题,提出了一种基于近邻套索算子的磷虾群算法(NLKH)。该算法将一种新的近邻套索算子加入了标准磷虾群算法,使得处理复杂函数优化问题更加有效。近邻套索算子通过比较磷虾个体之间的欧式距离来选取目标磷虾对,然后通过在优质个体附近加速操作产生新磷虾个体和剔除劣质磷虾个体的方式,提高了磷虾个体局部搜索的能力。通过比较PSO算法、KH算法、KHLD算法、NLKH算法在10个测试函数上的结果表明,NLKH算法相较于PSO算法、KH算法和KHLD算法有着更强全局搜索能力,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。并且NLKH算法相较于KH算法和KHLD算法有着更强的局部勘测能力,开采能力更强。 展开更多
关键词 磷虾群算法 近邻套索算子 函数优化 开采能力
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基于改进磷虾群算法的服务组合优化 被引量:2
16
作者 廖水聪 孙鹏 +1 位作者 刘星辰 钟贇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3652-3657,共6页
面向服务的架构(SOA)下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量(QoS)建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归... 面向服务的架构(SOA)下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量(QoS)建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法。然后在磷虾群(KH)算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动,从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡。最后通过仿真,把所提算法与KH算法、粒子群优化(PSO)算法、人工蜂群(ABC)算法和花朵授粉算法(FPA)进行对比,实验结果表明,PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务。 展开更多
关键词 面向服务的架构 服务组合 服务质量 服务组合优化 磷虾群算法
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基于互利共生和优胜劣汰的改进磷虾群算法 被引量:1
17
作者 王滔 高岳林 曹凯 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第1期127-132,共6页
针对解决标准磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时无法跳出局部最优,求解精度低的缺点,提出了一种基于互利共生和优胜劣汰的改进磷虾群算法。该算法首先对磷虾群(KH)算法采用互利共生策略,增强粒子间的信息交流,有效提高了信息传递效率... 针对解决标准磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时无法跳出局部最优,求解精度低的缺点,提出了一种基于互利共生和优胜劣汰的改进磷虾群算法。该算法首先对磷虾群(KH)算法采用互利共生策略,增强粒子间的信息交流,有效提高了信息传递效率,提高了磷虾个体的生存能力;并借优胜劣汰的进化机制提升了种群个体的质量,以此跳出局部最优寻找最优解。最后通过10个标准测试函数的对比实验,表明了该算法在全局搜索能力和求解精度上与其他2种算法相比都有着显著优势。 展开更多
关键词 磷虾群算法 互利共生 优胜劣汰
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基于改进磷虾群算法的K-means算法 被引量:4
18
作者 刘唐 周炜 +1 位作者 李志鹏 权文 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期76-81,共6页
针对磷虾群算法易陷入局部最优、搜索能力弱及K-means算法易受初始聚类中心选择影响等问题,提出一种基于改进磷虾群算法的K-means算法。该算法通过混沌初始化、动态分群、精英引领和随机变异等策略改进磷虾群算法,并引入最佳聚类数自适... 针对磷虾群算法易陷入局部最优、搜索能力弱及K-means算法易受初始聚类中心选择影响等问题,提出一种基于改进磷虾群算法的K-means算法。该算法通过混沌初始化、动态分群、精英引领和随机变异等策略改进磷虾群算法,并引入最佳聚类数自适应机制,提高了算法的综合寻优能力。实验通过6种基准函数检验了改进磷虾群算法的有效性,用UCI机器学习数据集及人造数据集测试验证了基于改进磷虾群算法的K-means算法的性能。验证结果表明,改进磷虾群算法在保证较快收敛速度的基础上提升了全局寻优能力,与其他算法相比,该算法各方面性能显著提升。 展开更多
关键词 磷虾群算法 聚类算法 精英引领 最佳聚类数 动态分
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基于改进磷虾群算法的多目标文本聚类方法 被引量:3
19
作者 菊花 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第6期1694-1703,共10页
提出融合K均值与改进磷虾群算法的多目标文本聚类算法。利用K均值的局部快速寻优和改进磷虾群的全局搜索能力,以K均值聚类解作为改进磷虾群的初始种群,引入遗传交叉和变异改善个体多样性,提升全局搜索能力;通过磷虾种群的诱导运动、觅... 提出融合K均值与改进磷虾群算法的多目标文本聚类算法。利用K均值的局部快速寻优和改进磷虾群的全局搜索能力,以K均值聚类解作为改进磷虾群的初始种群,引入遗传交叉和变异改善个体多样性,提升全局搜索能力;通过磷虾种群的诱导运动、觅食运动和随机扩散进行位置更新,引入余弦相似度和欧氏距离的多目标适应度函数评估磷虾位置优劣,搜索全局最优解。通过基准数据集实验确定磷虾群算法的关键参数,进行系统聚类测试,实验结果表明,该算法在聚类指标上表现更佳,聚类准确性更高,收敛速度更快。 展开更多
关键词 文本聚类 K均值算法 磷虾群算法 遗传算子 多目标聚类
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基于改进FCM和磷虾群算法的机场特种车辆调度优化(英文) 被引量:1
20
作者 张积洪 孟庆寿 《机床与液压》 北大核心 2018年第18期112-117,共6页
机场特种车辆的高效运行是保障航班正常运行中重要的一环。针对机场特种车辆任务多、时间要求高和能耗大的问题,提出了一种基于改进KCM和磷虾群算法的调度优化方法,建立了以最大任务数为首要目标,以运行时间最短和使用车辆数目最少为次... 机场特种车辆的高效运行是保障航班正常运行中重要的一环。针对机场特种车辆任务多、时间要求高和能耗大的问题,提出了一种基于改进KCM和磷虾群算法的调度优化方法,建立了以最大任务数为首要目标,以运行时间最短和使用车辆数目最少为次要目标的调度优化模型。仿真实验结果表明:该方法具有适应性好、求解速度快和求解质量高等优点,为提高航班正常率提供了一种有效可行的实现途径。 展开更多
关键词 特种车辆 精英保留策略 调度优化 FCM算法 磷虾群算法
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