期刊文献+
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于自适应权重的黑翅鸢算法及其工程应用
1
作者 龙文 张洁 徐明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页
针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行... 针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行为中加入自适应权重,更好地平衡局部寻优和全局搜索能力;最后,在黑翅鸢迁徙行为中引入莱维飞行,有效增强算法全局搜索能力。将IBKA对29个CEC2017测试函数进行求解,并与原始BKA算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)、正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以及蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)进行对比。结果表明,IBKA算法的收敛速度和精度优于对比算法。通过求解3个工程设计约束优化问题,验证了IBKA算法能有效解决实际工程优化问题。 展开更多
关键词 翅鸢算法 Fuch混沌映射 自适应权重 莱维飞行 工程优化
在线阅读 下载PDF
基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划 被引量:1
2
作者 王兴旺 张清杨 +1 位作者 姜守勇 董永权 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1401-1408,共8页
针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目... 针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标,建立山体动态环境模型;其次,提出一种自适应攻击策略,加快算法前期收敛速度,平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力,设计线性锁优策略,获取优质个体,加速种群收敛;最后,通过设计可变缩放因子改进差分进化策略,并将其融入黑翅鸢算法中,以提高算法避免陷入局部最优的能力,同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提算法的性能,与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示,与标准黑翅鸢算法相比,所提算法的收敛精度提高了6.25%,标准差减少了54.6%。实验结果表明,所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势,能够有效处理动态无人机路径规划问题,提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。 展开更多
关键词 翅鸢优化算法 自适应攻击策略 线性锁优策略 差分进化 动态响应机制 动态无人机路径规划
在线阅读 下载PDF
基于ABWO的并行DCNN优化算法 被引量:1
3
作者 毛伊敏 刘映兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。 展开更多
关键词 大数据 并行深度卷积神经网络算法 密度峰值聚类 自适应黑寡妇优化算法 并行训练 基准测试 负载均衡
在线阅读 下载PDF
角逐和信息素引导的多目标黑寡妇优化算法 被引量:1
4
作者 傅彦铭 许励强 +2 位作者 祁康恒 沈煜鸣 屈迟文 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2913-2927,共15页
黑寡妇优化算法(BWOA)是一种群体智能优化算法,具有收敛速度快、收敛精度高等优点。但BWOA所采用的更新策略过于简单,容易陷入局部最优解;其次在多维空间中搜索能力欠缺,种群结构单一,算法的收敛性和多样性有待改善。为提高BWOA的综合性... 黑寡妇优化算法(BWOA)是一种群体智能优化算法,具有收敛速度快、收敛精度高等优点。但BWOA所采用的更新策略过于简单,容易陷入局部最优解;其次在多维空间中搜索能力欠缺,种群结构单一,算法的收敛性和多样性有待改善。为提高BWOA的综合性能,并使其能够应用于多目标优化问题,提出一种角逐机制和改进信息素机制引导的多目标黑寡妇优化算法(MBWOA)。MBWOA采用动态分配种群的方法,在迭代过程中将种群一分为二,分别使用不同的角逐机制,增强迭代过程中种群的多样性,提升算法的收敛性;同时,使用改进的信息素机制对经过角逐的子代个体进行更新,引导个体向种群间隙方向优化,改善种群的分布,增强算法的收敛能力。MBWOA与四个对比算法在IGD、HV、Spread三个指标上分别进行对比实验,结果表明MBWOA具有更好的收敛精度、收敛速度和多样性。最后,通过在三个指标上对MBWOA所用机制的对比实验,证实了所用机制的有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 寡妇优化算法(BWOA) 角逐机制 改进信息素机制
在线阅读 下载PDF
融合多策略改进的黑翅鸢优化算法 被引量:1
5
作者 周建新 侯自川 李忠泽 《电子测量技术》 北大核心 2024年第22期104-110,共7页
针对基本黑翅鸢算法(BKA)收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种融合多策略改进的黑翅鸢算法(EBKA)。首先引入了追踪猎物位置更新策略,提高算法全局搜索能力,加快收敛速度。其次在攻击阶段提出自适应t螺旋策略,防止算法陷入局部... 针对基本黑翅鸢算法(BKA)收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种融合多策略改进的黑翅鸢算法(EBKA)。首先引入了追踪猎物位置更新策略,提高算法全局搜索能力,加快收敛速度。其次在攻击阶段提出自适应t螺旋策略,防止算法陷入局部最优。最后在迁移阶段,当黑翅鸢领导者失去领导作用时,提出了Levy切线飞行策略,避免算法早熟收敛。为了验证算法的改进效果,选取8种测试函数进行测试,并与5种群智能算法进行对比。实验结果表明:EBKA与其他群智能算法对比,在单峰函数上均能快速寻到理论最优值0,在多峰函数F_(5)、F_(6)、F_(8)中30次左右就能收敛到最优值,并且F_(6)、F_(7)可以收敛到理论最优值0。证明了EBKA具有很好的收敛性能、稳定性和全局寻优能力。 展开更多
关键词 翅鸢优化算法 追踪猎物策略 自适应t螺旋 Levy切线飞行
在线阅读 下载PDF
基于多策略黑寡妇算法的断路器全寿命周期成本优化
6
作者 李维希 何晋 +3 位作者 杨凡 李智轩 吴富磊 李潇雨 《陕西科技大学学报》 北大核心 2023年第1期159-165,173,共8页
合理的电力设备运维方案对降低全寿命周期成本、提高设备可靠性具有重要意义.为制定合理的预防性检修方案降低断路器全寿命周期成本,本文提出一种基于多策略黑寡妇算法(Multi-strategey Black Window Optimization Algorithm,MBWO)的断... 合理的电力设备运维方案对降低全寿命周期成本、提高设备可靠性具有重要意义.为制定合理的预防性检修方案降低断路器全寿命周期成本,本文提出一种基于多策略黑寡妇算法(Multi-strategey Black Window Optimization Algorithm,MBWO)的断路器全寿命周期成本优化方法.首先,考虑不同检修方式对中断成本的影响,建立全寿命周期成本模型.其次,以断路器可靠性、预防性检修程度为约束条件构建年均成本最小目标函数.最后利用多策略黑寡妇算法对目标函数进行求解并将结果同其他算法进行比较.通过实例验证,MBWO具备较好的收敛速度,能进一步降低断路器全寿命周期成本,提高设备可靠性,可以为断路器预防性检修方案的制定提供一定的参考. 展开更多
关键词 断路器 全寿命周期成本 多策略寡妇算法 优化
在线阅读 下载PDF
基于改进蛇优化算法的WSN覆盖优化研究 被引量:1
7
作者 张勇 唐睿哲 +1 位作者 刘畅 刘登志 《电子测量技术》 北大核心 2024年第16期24-32,共9页
为解决无线传感器网络中节点随机部署易出现分散不均、低覆盖率等问题,提出一种改进蛇优化算法的WSN覆盖优化算法。首先,使用Circle映射种群初始化增强种群的多样性,并在蛇的探索阶段使用自适应螺旋搜索算法增大搜索范围。其次,通过引... 为解决无线传感器网络中节点随机部署易出现分散不均、低覆盖率等问题,提出一种改进蛇优化算法的WSN覆盖优化算法。首先,使用Circle映射种群初始化增强种群的多样性,并在蛇的探索阶段使用自适应螺旋搜索算法增大搜索范围。其次,通过引入黑寡妇算法中的信息素解决蛇的开发阶段易陷入局部最优解,并使用差分进化策略提高寻优的能力。最后,将改进蛇优化算法应用到传感器节点的部署中,利用传感器的覆盖模型确定最大的覆盖率。实验表明,改进后的算法能有效提升节点覆盖率,扩大WSN覆盖范围,从而减少节点能耗并延长网络寿命。 展开更多
关键词 无限传感器网络覆盖 优化算法 Circle映射 自适应螺旋搜策略 寡妇算法 差分进化策略
在线阅读 下载PDF
基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别算法 被引量:4
8
作者 陈晓 曾昭优 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-126,共8页
为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。... 为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。利用黑寡妇算法通过测试集对支持向量机模型的核参数和损失值进行优化得到B-SVM模型。利用Xeno-canto鸟鸣声数据集对本文算法进行了测试,结果表明该方法的识别准确率为93.23%。算法维度参数的大小和融合特征维度的高低是影响算法识别效果的重要因素。在相同条件下,文中所提的基于特征融合和B-SVM模型的鸟鸣声识别算法相较于其他特征参数和模型,识别的准确率更高,为野外鸟类识别提供了参考。 展开更多
关键词 鸟鸣声识别 梅尔频率倒谱系数 线性判别算法 寡妇优化算法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
黑启动中考虑动态过程的负荷最优恢复 被引量:12
9
作者 杨可 刘俊勇 +2 位作者 贺星棋 谢连芳 朱康 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期88-92,共5页
针对黑启动过程中的薄弱电网下如何最大限度地恢复负荷进行了研究。考虑到投入大量负荷后的系统过渡过程中电压、频率变化巨大,稳态潮流合格并不代表在暂态过程中的频率和电压一定合格,针对此动态阶段存在的潜在不确定性,将负荷恢复归... 针对黑启动过程中的薄弱电网下如何最大限度地恢复负荷进行了研究。考虑到投入大量负荷后的系统过渡过程中电压、频率变化巨大,稳态潮流合格并不代表在暂态过程中的频率和电压一定合格,针对此动态阶段存在的潜在不确定性,将负荷恢复归结为包含大扰动动态过程的频率、电压、功角等约束的最优控制问题,利用自适应遗传算法对问题进行求解,在保持系统动态过程稳定的要求下,使总的负荷恢复量最大。算例求解结果表明了该算法在负荷恢复问题中的有效性。 展开更多
关键词 恢复控制 自适应遗传算法 负荷恢复 动态约束 优化 启动
在线阅读 下载PDF
基于BWO-SVM算法的广陈皮陈化年份高光谱鉴别模型 被引量:5
10
作者 吕石磊 王宏炜 +2 位作者 李震 周旭 赵静 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2894-2901,共8页
针对市场中存在广陈皮年份造假、以次充好等问题,提出一种基于黑寡妇优化算法(BWO)和支持向量机模型(SVM)的广陈皮陈化年份高光谱鉴别方法。以四类陈化年份(5~20年)的广陈皮作为实验对象,采集样本的高光谱图像数据(385~1014 nm波长),通... 针对市场中存在广陈皮年份造假、以次充好等问题,提出一种基于黑寡妇优化算法(BWO)和支持向量机模型(SVM)的广陈皮陈化年份高光谱鉴别方法。以四类陈化年份(5~20年)的广陈皮作为实验对象,采集样本的高光谱图像数据(385~1014 nm波长),通过镜头校准和反射率校准后提取样本感兴趣区域的平均光谱数据。首先,采用多项式平滑算法(SG),结合多元散射校正算法(MSC)和去趋势算法(detrend)对数据进行降噪处理;然后,分别采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权与逐步回归混合算法(CARS_SR)筛选出特征波段;最后,提出以均方根误差(RMSE)为适应度函数,分别使用偏最小二乘判别分析模型(PLS)、粒子群算法优化SVM模型(PSO-SVM)和蝗虫算法优化SVM模型(GOA-SVM)对广陈皮的陈化年份进行鉴别,并通过采用BWO算法优化SVM模型(BWO-SVM)来得到鉴别模型的最优参数。结果发现:SG_detrend算法对广陈皮高光谱数据具有较好的降噪能力,CARS_SR算法具有较好的特征信息提取能力;与PLS、PSO-SVM和GOA-SVM相比,BWO-SVM算法可以得到更好的鉴别模型控制参数;SG_detrend-CARS_SR-BWO-SVM模型对广陈皮陈化年份的鉴别准确率达到97.59%,RMSE为0.0602R^(2)为0.9529。该工作为实现广陈皮陈化年份的快速无损鉴别提供了新方法,也为便携式鉴别仪器或在线生产设备研发提供了理论依据。 展开更多
关键词 高光谱 广陈皮 陈化年份 支持向量机 寡妇优化算法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部