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题名多策略增强型蜣螂优化算法求解路径规划问题
- 1
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作者
陈慧丽
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机构
郑州科技学院电子与电气工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第5期242-250,257,共10页
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基金
河南省科技攻关项目(222102310222)。
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文摘
针对蜣螂优化算法在路径规划时寻优效率慢、稳定性差和易早熟等问题,提出一种多策略增强型蜣螂优化(EDBO)算法。首先,在算法蜣螂滚球行为、蜣螂繁育行为和小蜣螂移动行为中引入随机小孔成像反向学习(Random Keyhole Imaging Reverse Learning,RKRL)策略对蜣螂个体进行逐维学习,增强算法全局寻优能力;同时,设计了Sin混沌-RKRL策略初始化蜣螂种群,增强了算法初始种群质量,提高了算法的初始寻优能力;进一步设计了多方向正余弦自适应偷窃策略对蜣螂偷窃行为进行改进,实现算法在搜索区域内精细开发;最后,嵌入非线性正弦衰减-余弦递增动态平衡协调因子,实现了算法全局与局部搜索之间的动态平衡,提高了算法的寻优性能。测试函数和路径规划实验结果表明:EDBO算法的寻优性能和路径规划性能均优于其算法,可适用于求解复杂环境下移动机器人路径规划问题。
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关键词
蜣螂优化算法
随机小孔成像反向学习
多方向正余弦自适应
动态平衡因子
路径规划
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Keywords
Dung Beetle Optimizer
Random Keyhole Imaging Reverse Learning
Multi-Direction Sine-Cosine Adaptive
Dynamic Balance Factor
Path Planning
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多方向跳跃翻筋斗鼠群算法的UAV三维路径规划
- 2
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作者
解瑞云
海本斋
郭祖华
李萍
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机构
河南工学院电缆工程学院
河南省线缆结构与材料重点实验室
河南师范大学教育学部
河南工学院计算机科学与技术学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第1期88-94,98,共8页
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基金
河南省科技攻关项目(242102210119,242102210029)
河南省高等学校重点科研项目(23A520020)
+4 种基金
河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2024SJGLX0559)、2023年度河南省普通本科高等学校智慧教学研究专项项目—基于智慧教学平台的“新工科”混合教学模式构建与应用研究
横向课题—高密度人群课堂环境下的学生学习行为识别技术开发
2024年度新乡市软科学研究计划项目(RKX2024015)
2023年校级科研反哺教学专项课题(XJ2023002402,XJ2023001702)
河南工学院校级教改项目(2024JGZD009,2024JG-YB035)。
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文摘
针对鼠群搜索算法(Rat Swarm Optimizer,RSO)在求解无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)三维路径规划问题时的收敛精度低,易早熟等问题,提出了一种基于多方向跳跃翻筋斗鼠群算法(Multi-Direction Jump and Somersault RSO,MJSRSO)的UAV三维路径规划方法。首先,建立了UAV三维路径规划优化模型;其次,在MJSRSO算法中,引入It⁃erative混沌自适应小孔成像学习策略初始化种群以增强种群多样性;同时融入了多方向跳跃型捕食和莱维翻筋斗追逐策略,并利用双平衡自适应对称锥形因子更好地控制算法局部开发和全局探索,提高算法的寻优能力。最后,利用MJSRSO算法求解了不同的UAV三维路径规划问题。仿真结果表明,这里提出的MJSRSO算法能够规划出代价最小的安全飞行路径,其寻优性能优于其他算法,证明了所提出的无人机三维路径规划方法的有效性和优越性。
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关键词
无人机
鼠群优化算法
三维路径规划
自适应小孔成像学习
多方向跳跃策略
莱维翻筋斗策略
双平衡自适应对称锥形因子
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Keywords
Unmanned Aerial Vehicle
3D Path Planning
Rat Swarm Optimizer
Adaptive Keyhole Imaging Learning
Multi-Direction Jump Strategy
Levy Somersault Strategy
Double-Balance Adaptive Symmetric Taper Factor
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进白鲸优化算法的三维DV-Hop定位算法
- 3
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作者
陈悦
冯锋
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机构
宁夏大学信息工程学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期798-806,共9页
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基金
宁夏重点研发计划重点项目(2022BEG02016)
宁夏自然科学基金(2023AAC03031)。
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文摘
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。
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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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Keywords
Wireless sensor networks
Three dimensional DV-Hop algorithms
Beluga whale optimization algorithms
Multiple communication radius
Hop distance weighted optimization
Adaptive t-distribution mutation
Lens imaging reverse learning strategy
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名多策略鼠群优化算法的无人机三维航迹规划
被引量：3
- 4
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作者
解瑞云
海本斋
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机构
河南工学院电缆工程学院
河南省线缆结构与材料重点实验室
河南师范大学教育学部
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第9期112-119,共8页
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基金
河南省科技攻关项目(242102210119,242102230175,242102230167)
河南省高等学校重点科研项目(23A520020)
+4 种基金
河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2024SJGLX0559)
2023年度河南省普通本科高等学校智慧教学研究专项项目—基于智慧教学平台的“新工科”混合教学模式构建与应用研究
横向课题:高密度人群课堂环境下的学生学习行为识别技术开发
2023年校级科研反哺教学专项课题(XJ2023002402,XJ2023001702)
河南工学院校级教改项目(2024JG-ZD009)。
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文摘
针对在复杂电力检测环境中无人机三维航迹规划问题,提出一种基于跳跃式自适应小孔成像反向学习鼠群优化(JAPRSO)算法的无人机三维航迹规划方法。JAPRSO算法引入了Sobol序列初始化种群以增强种群多样性;引入了非线性自适应因子实现动态权衡局部开发和全局搜索能力;嵌入了跳跃式围捕猎物机制以避免算法陷入局部最优;同时,引入跳跃式自适应小孔成像反向学习追赶猎物机制以提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明:所提出的路径规划方法寻优性能优于RSO算法、灰狼优化(GWO)算法,金枪鱼群优化(TSO)算法和海鸥优化(SOA)算法,能够有效地躲避威胁区,快速获得航迹代价最小的安全可行航迹,可适用于求解电力检测方面的无人机三维航迹规划问题。
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关键词
鼠群优化算法
无人机三维航迹规划
非线性自适应因子
跳跃式围捕机制
自适应小孔成像反向学习
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Keywords
Rat Swarm Optimizer
Unmanned Aerial Vehicle Three-Dimensional Path Planning
Nonlinear Adap⁃tive Factor
Jumping Attacked Prey Mechanism
Adaptive Pin-Hole Imaging Opposition-Based Learning Mechanism
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割
被引量：1
- 5
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作者
刘庆鑫
李霓
贾鹤鸣
齐琦
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机构
海南大学计算机科学与技术学院
海南师范大学数学与统计学院
海南师范大学数据科学与智慧教育教育部重点实验室
三明学院信息工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期381-391,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(11861030)
海南省自然科学基金项目(621RC511,2019RC176)
海南省研究生创新科研课题(Qhys2021-190)。
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文摘
针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。
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关键词
图像处理
多阈值分割
?鱼优化算法
最小交叉熵
透镜成像反向学习
自适应权重因子
全局优化
遥感图像
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Keywords
image processing
multilevel thresholding segmentation
remora optimization algorithm
minimum cross entropy
lens opposite learning
adaptive weight factor
global optimization
remote sensing image
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于多策略改进鼠群算法的机器人路径规划
被引量：2
- 6
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作者
解瑞云
海本斋
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机构
河南工学院电缆工程学院
河南师范大学教育学部
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2022年第10期50-54,共5页
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基金
河南省高等学校重点科研项目(22B520006)
新乡市软科学研究计划项目(RKX2019013,RKX2021018)
+2 种基金
河南省教师教育课程改革重点项目(2019-JSJYZD-013)
河南省本科高等学校智慧教学专项研究项目
河南工学院教学改革项目(2021-YB026)。
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文摘
鼠群优化(RSO)算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时易出现早熟现象导致求解精度不足,针对此问题,提出一种多策略改进鼠群优化(MRSO)算法。首先,提出一种旋转小孔成像反向学习搜索策略,将其嵌入算法攻击猎物过程中对种群进行反向学习,提高算法全局搜索能力;其次,引入Iterative混沌RPOBL反向学习策略保证了算法的初始种群多样性,提高了算法初始寻优效率与收敛精度;最后,在算法追逐猎物过程中,采用“双平滑”和“双碗式”非线性自适应因子动态平衡了算法的全局搜索与局部探索,增强了算法局部和全局寻优能力。结果表明,在不同地图环境中,MRSO算法的路径寻优结果优于RSO、TSO和GWO算法,MRSO算法可快速和高效地解决复杂环境中移动机器人路径规划问题。
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关键词
鼠群优化算法
旋转小孔成像反向学习
Iterative混沌
双平滑非线性自适应因子
双碗式非线性自适应因子
移动机器人路径规划
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Keywords
rat swarm optimizer
rotating pin-hole imaging opposition-based learning
Iterative chaos map
double-smooth nonlinear adaptive factors
double-bowl nonlinear adaptive factors
mobile robot path planning
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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