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题名基于社会情感优化算法的船舶转向避碰决策
被引量：7
- 1
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作者
于家根
刘正江
卜仁祥
李伟峰
高孝日
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机构
大连海事大学航海学院
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出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2018年第3期81-86,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51379026)
工信部高新技术船舶项目(80116003)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(3132016002)
辽宁省自然科学基金指导计划项目(20170540089)
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文摘
针对多船会遇时转向避碰决策的难题,提出一种运用社会情感优化算法(Social Emotional Optimization Algorithm,SEOA)求取最佳转向避碰幅度的决策方法。基于国际海上避碰规则和良好船艺对转向行动的要求,分别对互见和不在互见两种情况,建立船舶转向避碰行动矩阵,根据目标船的相对方位和船舶类型确定转向避碰的行动向量,限定问题的求解空间。将船舶碰撞危险度和航程损失作为目标函数,在个体情绪值控制下迭代进化,求取全局范围内的最优转向避碰幅度。仿真结果表明,将社会情感优化算法用于船舶转向避碰决策是可行且有效的,能为船舶驾驶人员的决策提供支持。
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关键词
水路运输
社会情感优化算法
多船会遇
转向
避碰决策
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Keywords
waterway transportation
seoa
multi-ship encounter
course changing
collision avoidance
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分类号
U675.96
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于社会情感优化算法的支持向量机参数选择
被引量：1
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作者
程彩凤
孙祥娥
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机构
长江大学电子信息学院
长江大学工程技术学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第12期108-111,116,共5页
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基金
湖北省教育厅科学技术研究项目(B2017438)~~
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文摘
支持向量机(SVM)是广泛应用于分类和回归问题的机器学习方法。SVM做分类预测时的分类精度主要取决于参数的选择,参数选择不当将出现“过学习”或“欠学习”的情况,且容易陷入局部最优解。社会情感优化算法(SEOA)加入了人类情感因素,是一种新颖的智能优化算法,有着良好的全局优化能力。提出基于SEOA的SVM参数选择方法,同时优化核函数参数和惩罚参数。实验采用4组UCI数据集进行测试,并将SEOA算法与遗传算法、粒子群优化算法进行仿真测试结果对比。试验结果表明,SEOA较大地提高了SVM算法的寻优能力,收敛性较好,具有更高的分类精度和更少的搜索时间。
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关键词
支持向量机
社会情感优化算法
参数选择
分类精度
机器学习
遗传算法
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Keywords
support vector machine
social emotion optimization algorithm
parameter selection
classification accuracy
machine learning
genetic algorithm
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分类号
TN911.34
[电子电信—通信与信息系统]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于SEOA算法的水库调度优化配置模型应用研究
被引量：5
- 3
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作者
陈哲
杨侃
吴云
汤梓杰
张天衍
赵友成
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机构
河海大学水文水资源学院
山西水利职业技术学院
句容水利农机局
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出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
2019年第5期170-175,共6页
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基金
山西省水利科学技术研究与推广项目
云南省水利厅科技项目
+1 种基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2012CB417006)
“十一五”国家科技支撑计划项目(2009BAC56B03)
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文摘
针对水库调度配置中求解最小缺水量的问题,采用社会情感优化算法(SEOA算法),并在生成初始种群和算法收敛速度两方面进行改进,最后将改进后的算法运用到东榆林水库。结果表明:改进后的SEOA算法在水库调度最小缺水量问题中具有效率高、计算量少、寻优能力强的优点,有着一定的实用价值。
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关键词
水库调度
最小缺水量
社会情感优化算法(seoa)
直线优化
动态情绪阈值
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Keywords
reservoir scheduling
minimum water shortage
social sentiment optimization algorithm(seoa)
straight line optimization
dynamic emotional threshold
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分类号
TV697.12
[水利工程—水利水电工程]
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