基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法 被引量：14

1

作者 杜晓昕 张剑飞 孙明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1922-1925,1972,共5页

针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异... 针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异来增强种群的多样性,限制算法陷入局部最优;定义了变异控制因子对变异的运行进行控制,结合历史状态信息给出了自适应t分布混合变异描述。该变异方法能使算法同时提高全局探索能力和局部开发能力。通过典型函数算例和实际应用算例实验结果表明,该算法是可行有效的,比传统算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 自适应t分布变异 最优调教变异 变异控制因子 全局探索能力 局部开发能力

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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

2

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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基于自适应t分布混合变异的人工鱼群算法 被引量：16

3

作者 王波 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期120-124,共5页

针对人工鱼群算法在非全局极值点出现较严重聚集情况时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值,搜索性能劣化的问题,把变异操作加入到人工鱼群算法中,增加了种群的多样性,从而在一定程度上避免算法陷入局部最优。提出了一种基于自适应t分布混... 针对人工鱼群算法在非全局极值点出现较严重聚集情况时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值,搜索性能劣化的问题,把变异操作加入到人工鱼群算法中,增加了种群的多样性,从而在一定程度上避免算法陷入局部最优。提出了一种基于自适应t分布混合变异的人工鱼群算法。该算法对最优鱼进行高斯最优调教变异,对非最优鱼进行自适应t分布变异。引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,使得算法在进化初期具有良好的全局探索性,而在进化后期具有较优的局部开发性。四个典型函数算例、多个应用算例及大量的实验数据仿真结果表明,该算法是可行有效的,较ACM-AFSA和AGM-AFSA求解精度更高,算法更稳定。 展开更多

关键词 人工鱼群算法 自适应t分布变异 高斯最优调教变异

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基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划

4

作者 刘志华 张冉 +2 位作者 郝梦男 安凯晨 陈嘉兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3123-3134,共12页

针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorit... 针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%. 展开更多

关键词 自主水下机器人 全局路径规划 烟花算法 粒子群算法 自适应t分布变异 收敛性证明

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融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法 被引量：20

5

作者 毛清华 王迎港 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第11期2271-2277,共7页

针对基本海鸥算法存在的缺陷,提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法(ISOA).首先,采用改进Logistics混沌映射初始化种群,使海鸥更加均匀地分布于初始解空间;其次,在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来... 针对基本海鸥算法存在的缺陷,提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法(ISOA).首先,采用改进Logistics混沌映射初始化种群,使海鸥更加均匀地分布于初始解空间;其次,在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来协调算法的局部搜索和全局搜索,同时加入改进的参数A加快算法收敛速度;然后,引入自适应t分布变异策略,在最优解位置进行扰动变异产生新解,增强算法跳出局部最优的能力;最后,基于8个标准测试函数与3种基本算法进行对比仿真实验,结果表明ISOA与其余3种算法相比,有较强的跳出局部最优能力,收敛速度更快,精度更高. 展开更多

关键词 海鸥算法 改进Logistics混沌 正弦余弦算子 自适应t分布变异

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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：35

6

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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基于自适应变异蝙蝠优化BP神经网络的短期风电功率预测 被引量：13

7

作者 徐鹏超 李琰 赵艳雷 《电测与仪表》 北大核心 2021年第4期121-127,共7页

风电规模化并网技术的大力发展,进一步增大了对电力系统规划与运行的影响。现今,风电机组出力面临着波动的随机性以及不确定性的技术性问题,为了提高短期风电功率预测的精度,文中提出了一种结合基于群体适应度方差自适应变异的蝙蝠优化... 风电规模化并网技术的大力发展,进一步增大了对电力系统规划与运行的影响。现今,风电机组出力面临着波动的随机性以及不确定性的技术性问题,为了提高短期风电功率预测的精度,文中提出了一种结合基于群体适应度方差自适应变异的蝙蝠优化算法(AMBA)与BP神经网络算法,就短期风电功率进行精准预测。该模型根据群体适应度方差以及当前最优解的数值来定位当前最优个体的变异概率,并对全局最优个体进行t分布变异,对变异后的蝙蝠个体进行二次寻优。利用AMBA优化BP神经网络中包含的网络参数,进而提高了BP神经网络的预测精度。通过对实例进行分析,将AMBA-BP模型预测效果与其他模型预测结果相对比。结果表明,该模型能有效提高短期风电功率预测精度。 展开更多

关键词 自适应变异 BP神经网络 蝙蝠算法 t分布变异 短期风电功率预测

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融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用

8

作者 赵深 韦根原 +2 位作者 常耀华 陈亮 侯彦辰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期96-110,共15页

针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶... 针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶段融合减法平均优化器和最佳值引导策略更新种群位置;最后,采用自适应t分布小波变异策略对种群进行扰动,避免陷入局部最优。通过测试函数仿真实验并将改进后的算法与极限学习机相结合,用于预测光伏发电量的情况,同时应用于两种工程设计问题中,实验结果表明,改进后的算法对比其他改进算法在收敛精确度和鲁棒性方面有显著提升,并且有效提升了解决复杂问题的性能。 展开更多

关键词 北方苍鹰算法 混沌映射 动态反向学习 减法平均优化器 自适应t分布小波变异 光伏预测

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基于t-SSA-BP的煤矿噪声职业健康损害预测 被引量：1

9

作者 高晓旭 高璐 +2 位作者 潘相旭 高翔 麻昊 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期214-222,共9页

为精准预测煤矿接噪人员职业健康损害情况,基于分位图法选取健康损害数据影响因素,依据噪声职业健康损害评估方法,以自适应t分布变异因子和麻雀搜索算法(SSA)作为参数优化算法,建立t-SSA-BP煤矿噪声职业健康损害预测模型,利用基准函数... 为精准预测煤矿接噪人员职业健康损害情况,基于分位图法选取健康损害数据影响因素,依据噪声职业健康损害评估方法,以自适应t分布变异因子和麻雀搜索算法(SSA)作为参数优化算法,建立t-SSA-BP煤矿噪声职业健康损害预测模型,利用基准函数测试算法寻优性能,并以陕北地区10个煤矿为研究对象,采用现场调查、理论分析和Matlab仿真模拟方法验证煤矿噪声职业健康损害预测模型。结果表明:噪声暴露强度、个体年龄、接噪工龄和接噪岗位4个指标是煤矿噪声健康损害的影响因素;t-SSA较SSA在4种基准函数上整体精度提升660%,5种噪声健康损害神经网络预测模型预测精度从高到低依次为:t-SSA-BP>SSA-BP>PSO-BP>CFA-PSO-RBF>PSO-GRNN,t-SSA-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)相比SSA-BP分别降低681%、667%,决定系数(R2)达0999,预测精度明显提升,且收敛速度更快。 展开更多

关键词 自适应t分布变异因子 麻雀搜索算法(SSA) 煤矿噪声 健康损害预测 BP神经网络

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基于改进白鲸优化算法的三维DV-Hop定位算法

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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基于反向变异麻雀搜索算法的微电网优化调度 被引量：29

11

作者 宋扬 石勇 +1 位作者 刘宝泉 康家玉 《电力工程技术》 北大核心 2022年第2期163-170,共8页

微电网系统包括多种分布式电源,为了降低微电网发电成本,应用优化算法对微电网进行调度很有必要。传统优化算法在微电网调度求解时容易陷入局部最优,导致收敛速度下降,因此文中在麻雀搜索算法(SSA)的基础上,提出一种反向变异麻雀搜索算... 微电网系统包括多种分布式电源,为了降低微电网发电成本,应用优化算法对微电网进行调度很有必要。传统优化算法在微电网调度求解时容易陷入局部最优,导致收敛速度下降,因此文中在麻雀搜索算法(SSA)的基础上,提出一种反向变异麻雀搜索算法(RMSSA)。首先,利用反向学习策略和自适应t分布变异扩大SSA的寻优范围,提高种群多样性,改善SSA的搜索能力,然后建立以综合运行成本最低为目标的微电网优化调度模型,最后设定功率平衡、充放电速率、爬坡速率等约束条件,利用RMSSA对微电网优化调度模型进行求解。对比仿真结果表明此算法具有良好的全局搜索能力,其在收敛速度、寻优精度和稳定性上优于原SSA、灰狼算法、蝙蝠算法,微电网能获得更佳的综合效益。 展开更多

关键词 反向学习策略 自适应t分布变异 麻雀搜索算法(RMSSA) 微电网 优化调度 综合运行成本

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采用改进北方苍鹰算法的微电网优化调度研究 被引量：10

12

作者 陈将宏 王羲沐 +2 位作者 李伟亮 李雪莲 袁腾 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第1期281-289,共9页

微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度。智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍鹰算法(HNGO),... 微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度。智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍鹰算法(HNGO),利用反向学习、Metropolies准则以及自适应t分布变异提高求解精度,同时构建了考虑可再生能源出力特性的需求响应模型,使负荷曲线与可再生能源出力曲线更贴近,然后建立日运行成本最低的微电网优化调度模型,并利用HNGO求解。对比仿真结果显示所提算法具有更好的求解精度,且所提需求响应模型能显著降低燃料成本。 展开更多

关键词 北方苍鹰算法 反向学习 模拟退火算法 自适应t分布变异 需求响应

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改进天牛群搜索算法及其在船舶纵摇运动预测中的应用 被引量：5

13

作者 徐东星 《广东海洋大学学报》 CAS 北大核心 2021年第3期113-122,共10页

【目的】针对天牛群搜索算法易陷入局部最优及搜索精度较低等缺陷,提出一种基于二阶振荡自适应变异的天牛群搜索算法。【方法】该算法引入二阶振荡环节增加算法的全局探索能力和局部开发能力。采用正余弦搜索思想对天牛个体进行位置更新... 【目的】针对天牛群搜索算法易陷入局部最优及搜索精度较低等缺陷,提出一种基于二阶振荡自适应变异的天牛群搜索算法。【方法】该算法引入二阶振荡环节增加算法的全局探索能力和局部开发能力。采用正余弦搜索思想对天牛个体进行位置更新,使得天牛个体可充分的利用自身与最优位置的差值信息逐渐趋近最优解。同时引入自适应t分布变异算子来增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。【结果与讨论】对高维单峰函数、高维多峰函数的仿真实验结果表明,改进的算法有效地提高其搜索精度、收敛速度及鲁棒性,克服其易陷入局部最优的缺陷。将改进天牛群算法应用于BP神经网络权值及阈值优化对船舶纵摇运动姿态进行预测,并于BP网络、BSO-BP网络及PSO-BP网络的预测结果进行比较,精度分别提升85.7%、74.6%和77.2%。改进天牛群搜索算法在实际工程应用中具有一定的优越性。 展开更多

关键词 二阶振荡环节 正余弦搜索 自适应t分布变异 天牛群优化算法 基准函数 船舶纵摇预测

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