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基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用 被引量:1
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作者 赵小强 顾鹏 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期78-87,共10页
针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动... 针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动,提高算法的全局搜索能力,同时结合动态选择概率来调节引入的t分布变异算子,平衡算法的全局搜索能力;最后,融合精英反向学习策略,在产生最优解的位置进行扰动,产生新解,促使算法跳出局部最优.仿真实验利用10个基准测试函数进行测试,结果表明ATSSA相较于SSA具有更好的寻优能力.将改进后的算法与深度极限学习机构建预测模型,选用辛烷值数据集进行实验,模型预测精度从87.31%提高到99.32%,验证了改进后的算法具有良好的工程应用前景. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 tent混沌映射 自适应t分布 动态选择策略 精英反向学习
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改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法
2
作者 高思慧 吴克晴 何斌 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期247-256,共10页
针对麻雀搜索算法在寻优过程中容易陷入局部最优、依赖种群初始化等缺陷,提出一种改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法(ATSSA)。引入Bernoulli混沌映射来获得高质量的初始种群;受鱼鹰优化算法中鱼鹰捕鱼方式的启发,改进发现者搜索机... 针对麻雀搜索算法在寻优过程中容易陷入局部最优、依赖种群初始化等缺陷,提出一种改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法(ATSSA)。引入Bernoulli混沌映射来获得高质量的初始种群;受鱼鹰优化算法中鱼鹰捕鱼方式的启发,改进发现者搜索机制,使发现者在寻优过程中表现出更大的灵活性,从而增强算法的勘探能力;根据概率引入自适应t分布算子进行扰动,以提升算法的收敛速度;采用黄金正弦策略来改变警觉者位置,提高算法的收敛能力。在14个基准函数上进行测试并进行Wilcoxon秩和检验来验证算法的性能。研究结果表明,ATSSA具有良好的寻优效果和鲁棒性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Bernoulli混沌映射 鱼鹰优化算法 自适应t分布 黄金正弦算法
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基于改进麻雀搜索算法的机械臂多目标轨迹优化方法
3
作者 李玲 侯玉龙 +2 位作者 李瑶 罗丹 解妙霞 《工程设计学报》 北大核心 2025年第5期664-674,共11页
针对传统机械臂在执行任务时存在工作效率低,以及易产生冲击和振动而造成机械疲劳损坏等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的机械臂多目标轨迹优化方法。以六自由度AR4机械臂为研究对象,采用分段式3-... 针对传统机械臂在执行任务时存在工作效率低,以及易产生冲击和振动而造成机械疲劳损坏等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的机械臂多目标轨迹优化方法。以六自由度AR4机械臂为研究对象,采用分段式3-5-3多项式插值法构建其运动学模型。然后,基于融合Tent-Logistic混沌映射、改良精英反向学习策略及柯西-高斯变异策略的新型改进SSA(newly improved SSA,NISSA),对机械臂各关节的运行时间和冲击进行多目标协同优化。最后,与其他优化算法进行对比实验,以验证NISSA的有效性。实验结果表明,应用NISSA优化后,机械臂的运行时间缩短了17.8%,运行中产生的冲击减小了12.9%。研究结果为机械臂的轨迹优化提供了高效的方法。 展开更多
关键词 机械臂 轨迹优化 麻雀搜索算法 tent-Logistic混沌映射 精英反向学习策略
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基于多策略改进的金豺优化算法
4
作者 杜晓昕 牛翔慧 +2 位作者 王波 郝田茹 王振飞 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期39-48,I0007,I0008,共12页
金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)作为一种新型的元启发算法,由于其收敛速度精度不佳,且在探索与开采阶段平衡上存在不足,陷入局部极值等算法弊端均有出现.因此,提出了改进金豺优化算法(IGJO).首先,采用改进型... 金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)作为一种新型的元启发算法,由于其收敛速度精度不佳,且在探索与开采阶段平衡上存在不足,陷入局部极值等算法弊端均有出现.因此,提出了改进金豺优化算法(IGJO).首先,采用改进型的多值Circle混沌映射,以增进种群多样性及初始解的品质;其次,基于特定的收缩指数函数,将能量方程优化为非线性形式,实现全局与局部搜寻的有效协调;然后,引入基于t-分布的变异策略增强搜索广度,提升全局搜索效能,有效避免局部最优问题;最后,通过调整Levy飞行参数进行细致优化,确立了一个优化值,从而显著提升了算法的收敛速度和精确度.通过9项测试函数的实验验证表明,改进后的IGJO算法在多个方面超越了若干现有的经典或新兴算法. 展开更多
关键词 群智能优化算法 金豺优化算法 多值Circle混沌映射 任意收缩指数函数 自适应t分布突变
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基于自适应t分布变异麻雀搜索算法的无人机航迹规划 被引量:20
5
作者 李楠 薛建凯 舒慧生 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第3期69-74,共6页
为使无人机可以在复杂环境中高效率地完成指定任务,提出一种基于自适应t分布变异的麻雀搜索算法的航迹规划方法。建立用于无人机航迹规划的三维空间模型和航迹代价模型,将航迹规划问题转化为多维函数优化问题,并对其进行优化求解。仿真... 为使无人机可以在复杂环境中高效率地完成指定任务,提出一种基于自适应t分布变异的麻雀搜索算法的航迹规划方法。建立用于无人机航迹规划的三维空间模型和航迹代价模型,将航迹规划问题转化为多维函数优化问题,并对其进行优化求解。仿真结果表明,相比传统的粒子群算法和麻雀搜索算法,改进后的算法能够得到一条避开障碍物和威胁区域的最优路径,证实该方法在无人机路径规划中具有更强的稳健性和可行性。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 麻雀搜索算法 自适应t分布变异
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基于GOTDBO算法的复杂约束条件下无人机航迹规划
6
作者 张越 张宁 +1 位作者 徐熙平 潘越 《兵工学报》 北大核心 2025年第8期43-65,共23页
针对传统蜣螂优化(Dung Beetle Optimization,DBO)算法在复杂环境下无人机航迹规划中表现出的稳定性差、寻优能力不足问题,提出一种融合复合种群策略与自适应t分布扰动的DBO算法(Group-based Optimization and adaptive t-Distribution ... 针对传统蜣螂优化(Dung Beetle Optimization,DBO)算法在复杂环境下无人机航迹规划中表现出的稳定性差、寻优能力不足问题,提出一种融合复合种群策略与自适应t分布扰动的DBO算法(Group-based Optimization and adaptive t-Distribution DBO optimization algorithm,GOTDBO)。GOTDBO在DBO算法的基础上,结合复合种群初始化策略、自适应扰动全局勘探策略和自适应t分布扰动策略,可有效提升算法的全局探索和局部开发能力,提高算法的收敛速度。通过构建综合考虑总飞行长度、转角弯度和最大飞行方向变化的目标函数,并引入惩罚函数法处理路径中的禁飞区和其他约束,进一步优化航迹的平滑性与安全性。实验结果表明,在航程上,在不同复杂环境的场景中应用GOTDBO算法规划航程时,该算法能规划出紧凑高效的航迹,在最大航程指标上表现出色,可有效提升续航经济性;在威胁规避方面,采用GOTDBO算法规划的航迹接近威胁区域的次数最少,飞行安全性更高;在高度控制上,高度偏离程度低,能稳定精准控高。虽在航迹平滑度上与其他算法相当,但GOTDBO算法在多核心指标上优势显著,在无人机航迹规划中节能高效、安全可靠,具有高应用价值与广阔前景。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 蜣螂优化算法 佳点集 自适应t分布
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基于t分布烟花算法的土石坝碾压参数多目标优化 被引量:8
7
作者 刘东海 吴优 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期243-250,共8页
通过碾压正交试验,在定量分析碾压参数对土石坝料压实质量影响的基础上,建立综合考虑土石坝施工效率、压实密度和质量保证的碾压参数多目标优化模型,提出用于求解该优化模型的t分布变异烟花算法,以确定经济合理的碾压参数。该算法可以... 通过碾压正交试验,在定量分析碾压参数对土石坝料压实质量影响的基础上,建立综合考虑土石坝施工效率、压实密度和质量保证的碾压参数多目标优化模型,提出用于求解该优化模型的t分布变异烟花算法,以确定经济合理的碾压参数。该算法可以减小开展碾压试验的工作量,有助于寻得合理的碾压参数组合方案。工程实例分析表明,改进烟花算法相较传统优化算法收敛速度更快,寻优效率和稳定性更好;采用改进烟花算法优化的碾压参数,堆石坝料的压实密度和孔隙率均满足设计要求。 展开更多
关键词 土石坝施工 碾压参数 多目标优化 烟花算法 t分布变异
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多策略改进蜣螂优化算法及其应用 被引量:1
8
作者 盛斌 张军 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期65-76,共12页
为了改善标准蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)的收敛精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,提出了多策略改进蜣螂优化(multi-strategy improved dung beetle optimization,MSIDBO)算法。首先,使用融合Fun混沌与逆向学... 为了改善标准蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)的收敛精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,提出了多策略改进蜣螂优化(multi-strategy improved dung beetle optimization,MSIDBO)算法。首先,使用融合Fun混沌与逆向学习策略初始化蜣螂种群,增加种群多样性和随机性;其次,引进鱼鹰算法的第一阶段的全局勘探策略替换蜣螂滚球阶段的位置更新,弥补蜣螂算法在滚球阶段依赖最差值,加快算法的求解速度和求解精度;再次,根据小蜣螂觅食位置更新引入自适应步长策略与凸透镜成像策略的集成,提高了算法全局开发和局部探索的能力;最后,对偷窃蜣螂的觅食行为进行自适应t分布扰动,使得算法更快跳出局部最优。将MSIDBO和其他算法在14个函数上进行测试,结果表明相对于其他群智能优化算法,MSIDBO的寻优能力、收敛能力等明显高于其他算法。将改进的算法用于压力弹簧设计优化问题,进一步证明改进后的算法具有较好的优化性能。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 逆向学习 自适应步长 凸透镜成像 t分布
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基于S型生长曲线的蝗虫优化算法求解机器人路径规划问题
9
作者 冉义 李永胜 蒋烨 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期178-185,共8页
针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低、搜索路径效率低且容易陷入局部最优等问题,提出一种基于S型生长曲线的蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先,引入Logistic混沌序列优化蝗虫初始种群,增强蝗虫种群在迭代初期的多样性;... 针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低、搜索路径效率低且容易陷入局部最优等问题,提出一种基于S型生长曲线的蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先,引入Logistic混沌序列优化蝗虫初始种群,增强蝗虫种群在迭代初期的多样性;其次,引入S型生长曲线特征的非线性惯性权重,对递减参数递减的方式进行了调整,从而提高算法的收敛速度和寻优精度;最后,在迭代过程中引入基于t分布的位置扰动机制,使算法能充分利用当前种群的有效信息,以更好地平衡全局搜索和局部开发,并降低算法陷入局部最优的概率。实验结果表明,相较于MOGOA (Multi-Objective Grasshopper Optimization Algorithm)、IGOA (Improved Grasshopper Optimization Algorithm)和IAACO (Improvement Adaptive Ant Colony Optimization)等10种对比算法,所提算法在简单环境下的最优路径长度平均缩短0~14.78%,平均迭代次数减少56.60%~90.00%;在复杂环境下的最优路径长度平均缩短0~11.58%,平均迭代次数减少45.00%~92.76%。可见,所提SGCIGOA是用于求解移动机器人路径规划的一种高效算法。 展开更多
关键词 蝗虫优化算法 LOGIStIC混沌映射 S型生长曲线 t分布 机器人路径规划
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基于改进白鲸优化算法的三维DV-Hop定位算法 被引量:1
10
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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基于灰狼算法优化DBN-SVM的入侵检测方法
11
作者 彭庆媛 王晓峰 +3 位作者 唐傲 王军霞 华盈盈 何飞 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期270-282,共13页
入侵检测技术作为一种可靠的网络安全防御手段,在保障网络安全方面具有重要意义.深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种具有良好泛化能力和分类性能的机器学习方法,在入侵检测领域有... 入侵检测技术作为一种可靠的网络安全防御手段,在保障网络安全方面具有重要意义.深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种具有良好泛化能力和分类性能的机器学习方法,在入侵检测领域有着广泛的应用.然而,该方法在处理高维数据时容易出现“维数灾难”问题,并且参数选择对分类性能有很大影响,针对以上不足,提出了一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimization,GWO)优化DBN-SVM的入侵检测方法.在GWO算法中,通过引入自适应狩猎权重系数和改进头狼位置更新公式来加快收敛速度和扩展狼群搜索范围,通过加入最优灰狼个体自适应扰动策略来避免陷入局部最优.进一步利用改进后的GWO算法优化DBN-SVM,并应用于入侵检测.实验结果表明,提出的方法在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的准确率比未改进的DBN-SVM分别提高6.5%和5.7%,满足入侵检测的应用需求. 展开更多
关键词 深度信念网络 支持向量机 灰狼优化算法 自适应狩猎权重系数 t分布扰动 入侵检测
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基于改进蜣螂优化算法的短期光伏发电功率预测研究
12
作者 刘娜 段钰锴 《高技术通讯》 北大核心 2025年第9期1024-1036,共13页
随着“双碳”战略的提出,提高光伏并网稳定性的短期光伏发电功率预测研究成为热点。本文提出了一种基于改进蜣螂优化算法的短期光伏发电功率预测组合模型,该模型以蜣螂优化算法为基础,针对整体搜索能力不足、算法易陷入局部极值等问题... 随着“双碳”战略的提出,提高光伏并网稳定性的短期光伏发电功率预测研究成为热点。本文提出了一种基于改进蜣螂优化算法的短期光伏发电功率预测组合模型,该模型以蜣螂优化算法为基础,针对整体搜索能力不足、算法易陷入局部极值等问题进行了多策略改进,其策略为混沌映射、螺旋搜索策略、Levy飞行、t分布变异策略,有效提升了原始蜣螂优化算法的性能;而长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、改进蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DDBO)组合后的VMD-DDBO-LSTM能有效避免分解过程中出现模态混叠现象,在收敛性、鲁棒性和精度方面远胜单一优化模型,实验证明了改进算法与组合模型优势互补的可行性和优越性。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 蜣螂优化算法 多策略改进 混沌映射 螺旋搜索策略 Levy飞行 t分布变异策略 变分模态分解
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自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法 被引量:37
13
作者 郑婷婷 刘升 叶旭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1410-1414,共5页
针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提... 针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时通过引入余弦控制因子的动态边界策略优化AOA的寻优过程,从而协调AOA的全局勘探和局部开发能力。对10个单模态和多模态函数进行寻优实验,并与鲸鱼优化算法、灰狼优化算法等算法进行对比,实验结果表明,经过改进的算术优化算法具有更高的寻优精度和稳定性。进一步对t-CAOA进行求解大规模优化问题的实验,实验结果表明,改进过的t-CAOA可以有效地解决大规模优化问题。 展开更多
关键词 算术优化算法 余弦控制因子 自适应t分布变异 大规模优化问题
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基于改进SCSO算法的光伏MPPT研究 被引量:2
14
作者 付光杰 王柏松 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期143-150,共8页
在解决光伏阵列在局部遮挡时发电效率降低的问题时,传统最大功率点追踪(MPPT)方法容易追踪失败。为此,提出一种改进沙猫群优化算法的最大功率点追踪方法。该算法在标准沙猫群算法的基础上,引入了精英反向学习和自适应t分布,同时优化沙... 在解决光伏阵列在局部遮挡时发电效率降低的问题时,传统最大功率点追踪(MPPT)方法容易追踪失败。为此,提出一种改进沙猫群优化算法的最大功率点追踪方法。该算法在标准沙猫群算法的基础上,引入了精英反向学习和自适应t分布,同时优化沙猫群算法(SCSO)的局部搜索并融合Jaya算法。通过对4种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法具有极高的收敛速度,容易跳出局部最优值。将算法应用于MPPT控制中,仿真结果表明:在静态遮荫情况下,所提方法的搜索最大功率点的时间更少;在动态遮荫条件下,重新搜寻到最大功率点的响应时间平均为0.2 s。实验表明所提算法可以适应动态变化的天气,解决了传统算法收敛速度和防止陷入局部最优等问题。 展开更多
关键词 光伏阵列 最大功率点追踪 沙猫群优化算法 精英反向学习 自适应t分布 Jaya算法
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基于混合策略改进的鹈鹕优化算法 被引量:2
15
作者 苏莹莹 任曼铜 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第3期85-93,共9页
针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,... 针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,改进鹈鹕搜索猎物的方式,增强算法的局部搜索与全局搜索能力;然后,采用Levy飞行机制对鹈鹕位置进行更新,从而提高算法的搜索能力以寻找最优值;最后,引入自适应t分布变异算子,使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数来增强鹈鹕种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过12个标准测试函数对改进算法与海鸥优化算法、黑猩猩优化算法、鲸鱼优化算法、蛇群优化算法和基本鹈鹕优化算法进行测试比较,结果表明,IPOA具有更好的收敛速度和稳定性。最后将改进鹈鹕算法应用于压力容器设计优化问题,进一步证实改进后的算法具有较好的求解性能。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 折射反向学习 Levy飞行 正余弦算法 t分布变异
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Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法在电力负荷预测中应用 被引量:57
16
作者 张淑清 段晓宁 +4 位作者 张立国 姜安琦 姚玉永 刘勇 穆勇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期3120-3129,共10页
电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统规划与可靠、经济运行方面具有十分重要的意义,影响着电力系统的诸多决策,如经济调度、自动发电控制、安全评估、维护调度和能源商业化等。该文针对电力负... 电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统规划与可靠、经济运行方面具有十分重要的意义,影响着电力系统的诸多决策,如经济调度、自动发电控制、安全评估、维护调度和能源商业化等。该文针对电力负荷预测的多种气象因素影响,提出一种基于Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法(MFOELM)的电力负荷预测新方法。针对影响电力负荷预测的高维气象数据,采用改进的SNE降维可视化分析方法Tsne,解决了数据拥挤造成可视化效果不佳且数据结构易发生改变的问题,通过与Kpca、SNE降维方法的对比实验,证明了Tsne可以更好地将高维气象数据向低维空间映射,较高地保持高维空间中的数据结构并改善数据可视化效果;针对ELM负荷预测模型的局限,利用MFO在求解具有约束和未知搜索空间的复杂问题时具有的优越性对ELM优化,更好地解决了ELM权值输出不稳定,易陷入局部最小值等问题。通过对SAELM、PSOELM、MFOELM三种预测算法进行寻优实验,结果表明MFO不但具有更快的求解速度,而且提高了ELM的预测精度。通过对国际公开的美国日气象数据降维,协同负荷数据进行预测进行对比实验,证明了该文方法的有效性和优越性。该文方法在唐山实际电网负荷预测中应用,为制定合理的电网运行方式提供依据。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 t分布随机邻接嵌入(tsne) 降维可视化分析 飞蛾火焰优化ELM算法(MFOELM)
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混合多策略改进的蜣螂优化算法 被引量:5
17
作者 娄革伟 郑永煌 +3 位作者 陈均 谌廷政 索相波 刘旭亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第24期97-109,共13页
针对原始蜣螂优化算法全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题,提出了一种混合多策略改进的蜣螂优化算法。采用混沌映射结合随机反向学习策略初始化种群提高多样性,扩大解空间搜索范围,增强全局寻优能力;通过黄金正... 针对原始蜣螂优化算法全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题,提出了一种混合多策略改进的蜣螂优化算法。采用混沌映射结合随机反向学习策略初始化种群提高多样性,扩大解空间搜索范围,增强全局寻优能力;通过黄金正弦策略实现个体动态搜索,提高算法遍历性;引入竞争机制增强信息交互,平衡全局探索与局部开发,加快算法收敛速度;最后在迭代后期利用自适应t分布变异对个体进行扰动,避免算法陷入局部最优。在23个基准测试函数中,将该算法与其他优化算法进行对比测试,结果表明,改进后的算法具有更强的寻优性能、更高的收敛精度和更好的稳定性。在具体工程设计实例中的应用验证了该算法在处理实际优化问题上的有效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 随机反向学习 混沌映射 黄金正弦策略 竞争机制 t分布变异 基准测试函数 工程设计实例
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一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识 被引量:4
18
作者 潘悦悦 吴立飞 杨晓忠 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期176-189,共14页
针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初... 针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。 展开更多
关键词 多策略改进鲸鱼优化算法 混沌系统 参数辨识 Chebyshev混沌映射 自适应t分布 蚁狮优化算法 基准函数 Wilcoxon秩和检验
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基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的短期光伏发电功率预测 被引量:40
19
作者 魏鹏飞 樊小朝 +2 位作者 史瑞静 王维庆 程志江 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期74-79,共6页
为了提高光伏发电功率预测的可靠性与准确率,提出一种基于改进麻雀搜索算法(tSSA)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先采用自适应t分布增强麻雀搜索算法的种群多样性,然后利用tSSA针对SVM中的惩罚参数和核函数参数进... 为了提高光伏发电功率预测的可靠性与准确率,提出一种基于改进麻雀搜索算法(tSSA)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先采用自适应t分布增强麻雀搜索算法的种群多样性,然后利用tSSA针对SVM中的惩罚参数和核函数参数进行优化,在得到最优惩罚参数和核函数参数的情况下对光伏发电功率进行预测。对澳大利亚某光伏电站一年内的数据分析发现,每个季节的光伏发电功率有明显的不同。为此,充分考虑外界环境参数如辐照度、湿度、温度、风速和风向的影响,基于tSSA-SVM模型对不同季节的某一天做光伏发电功率预测。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度,特别是对秋、冬季节的光伏发电功率预测更为准确,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 麻雀搜索算法 支持向量机 自适应t分布
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基于改进的秃鹰搜索算法的虚拟机调度优化方法 被引量:2
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作者 常岩 王勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3631-3638,共8页
针对OpenStack云计算平台默认调度算法存在资源利用率低和负载不均衡的问题,提出一种基于改进的秃鹰搜索的调度算法(PieceWise bald and t-distribution eagle search,PBES),旨在最大化云数据中心的资源利用率和负载均衡。采用PieceWis... 针对OpenStack云计算平台默认调度算法存在资源利用率低和负载不均衡的问题,提出一种基于改进的秃鹰搜索的调度算法(PieceWise bald and t-distribution eagle search,PBES),旨在最大化云数据中心的资源利用率和负载均衡。采用PieceWise混沌映射提高搜索算法的收敛速度和精度,引入t分布避免算法陷入局部最优解。综合考虑CPU、内存、磁盘和带宽等4种资源指标,采集真实环境下的数据并进行实验,其结果表明,相较OpenStack默认调度算法和粒子群算法,PBES算法在资源利用率和负载均衡方面都有显著提升。 展开更多
关键词 OPENStACK 资源利用率 负载不均衡 优化调度 秃鹰搜索算法 混沌映射 t分布
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