用于函数优化的层次结构萤火虫群算法 被引量：16

1

作者 李咏梅 周永权 韦军 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期391-396,共6页

基于人工萤火虫群优化算法,参考人类社会商业组织中的分层管理模式,将人工萤火虫群随机地分布在一个层次结构中,并在过程中加入变异因子,改进基本人工萤火虫群优化算法,提出用于函数优化的层次结构人工萤火虫群优化算法.对4个标准函数... 基于人工萤火虫群优化算法,参考人类社会商业组织中的分层管理模式,将人工萤火虫群随机地分布在一个层次结构中,并在过程中加入变异因子,改进基本人工萤火虫群优化算法,提出用于函数优化的层次结构人工萤火虫群优化算法.对4个标准函数的测试表明,层次结构萤火虫群算法在高维函数优化方面比基本人工萤火虫群优化算法性能更优. 展开更多

关键词 人工萤火虫群算法 层次结构 变异因子 函数优化

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基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断 被引量：6

2

作者 徐强 刘永前 +2 位作者 田德 张晋华 龙泉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期8-12,共5页

滚动轴承故障诊断是提高设备利用率、降低运行及维护成本关键。最小二乘支持向量回归机为有效的故障诊断方法,为解决其参数选取受限于主观经验问题,将萤火虫群算法用于惩罚系数C与核参数σ寻优,提出基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向... 滚动轴承故障诊断是提高设备利用率、降低运行及维护成本关键。最小二乘支持向量回归机为有效的故障诊断方法,为解决其参数选取受限于主观经验问题,将萤火虫群算法用于惩罚系数C与核参数σ寻优,提出基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明,该方法能对滚动轴承故障位置及程度进行准确诊断,与常规最小二乘支持向量回归机、BP神经网络相比精度更高,由此验证该方法的可靠性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 最小二乘支持向量回归机 萤火虫群算法

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阶段变异萤火虫群算法及在DR图像增强中应用

3

作者 杜晓昕 张剑飞 王波 《电视技术》 北大核心 2013年第15期7-10,共4页

针对基本萤火虫群算法收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出一种阶段变异方法来改进基本萤火虫群算法,即阶段变异萤火虫群算法。医学DR图像存在对比度低、边缘模糊等问题,对其增强以分段灰度变换为模型,6个分段控制参数为寻优变量,提出一... 针对基本萤火虫群算法收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出一种阶段变异方法来改进基本萤火虫群算法,即阶段变异萤火虫群算法。医学DR图像存在对比度低、边缘模糊等问题,对其增强以分段灰度变换为模型,6个分段控制参数为寻优变量,提出一种递归Otsu分割算法对寻优变量进行预设修正,采用阶段变异萤火虫群算法求解寻优变量值。实验结果表明,该增强方法具有自适应性,可以提高图像的分辨率和对比度,使图像细节更加丰富、清晰。 展开更多

关键词 萤火虫群算法 阶段变异 图像增强 预设修正 自适应

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基于萤火虫群算法的网络入侵优化检测算法 被引量：6

4

作者 周丽娟 于雪晶 魏卓 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2015年第3期338-343,共6页

针对模糊C-均值聚类法因对初始聚类中心敏感且容易陷入局部极小值而导致无法在网络入侵检测中获得精确分类结果的问题,提出了基于萤火虫群优化(GSO:Glowworm Swarm Optimization)算法的网络入侵检测方法。采用标记样本得到初始聚类中心... 针对模糊C-均值聚类法因对初始聚类中心敏感且容易陷入局部极小值而导致无法在网络入侵检测中获得精确分类结果的问题,提出了基于萤火虫群优化(GSO:Glowworm Swarm Optimization)算法的网络入侵检测方法。采用标记样本得到初始聚类中心,运用萤火虫群优化实现对聚类中心的优化。结果显示该方法有效。 展开更多

关键词 萤火虫群优化算法 网络入侵 模糊C-均值聚类 半监督

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求解TSP问题的离散型萤火虫群优化算法 被引量：80

5

作者 周永权 黄正新 刘洪霞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1164-1170,共7页

基于求解TSP问题,提出一种离散型萤火虫群优化(DGSO)算法,该算法结合TSP问题特点,给出一种有效编码和解码方法,并定义适合编码的个体间距离计算公式和编码更新公式.同时,为增强算法求解TSP问题的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,算法... 基于求解TSP问题,提出一种离散型萤火虫群优化(DGSO)算法,该算法结合TSP问题特点,给出一种有效编码和解码方法,并定义适合编码的个体间距离计算公式和编码更新公式.同时,为增强算法求解TSP问题的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,算法使用了操作简单的2-Opt优化算子.最后,通过对10个TSP问题进行仿真实验,实验结果表明本文提出的算法是在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到已知最优解.在大规模TSP算例中算法获得的最优值与理论最优值的误差也在1%以下. 展开更多

关键词 萤火虫群优化算法 离散萤火虫群算法 TSP问题 2-Opt

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基于粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉

6

作者 陈明亮 章军辉 +2 位作者 丁羽璇 刘禹希 刘俊泽 《棉纺织技术》 CAS 2024年第10期47-53,共7页

为促进棉纺企业精细化管理水平和生产效益的提升,提出一种粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉方法。首先,构造混和棉成本最小和混和棉综合质量指标最优的多目标优化函数,建立库存、总重量、原棉种类及质量指标边界等多约束条件,按照... 为促进棉纺企业精细化管理水平和生产效益的提升,提出一种粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉方法。首先,构造混和棉成本最小和混和棉综合质量指标最优的多目标优化函数,建立库存、总重量、原棉种类及质量指标边界等多约束条件,按照线性加权方式将多目标模型转化为单目标模型。其次,对粒子群和萤火虫群进行分阶段初始化,设计一种学习因子动态调整和非线性递减惯性权重策略用以提高粒子群算法的综合寻优能力,并采用自适应移动步长更新萤火虫个体位置。最后,使用粒子群、萤火虫及粒子群萤火虫混合算法对配棉模型进行求解。试验结果表明:3种配棉算法均展现出良好的求解可行性,所得混和棉质量指标的综合绝对误差分别为0.0268、0.0240、0.0281,皆处于较低水平;并且粒子群萤火虫混合算法在成本节约方面更具优势,其配棉的总成本相比粒子群算法、萤火虫算法分别降低了1.20%、2.27%。 展开更多

关键词 计算机辅助配棉 混合算法 粒子群优化算法 萤火虫群优化算法 线性加权法

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萤火虫群优化算法多阈值的脑CT图像分割 被引量：2

7

作者 何毅 葛延治 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期64-67,71,共5页

在基于多阈值的脑,CT图像分割算法中,最佳阈值选取是脑CT图像中的关键,针对传统多阈值法的阈值选择难题为了提高脑。CT图像的分割准确率,提出一种萤火虫群算法优化多阈值的脑CT图像分割方法首先建立了基于多阈值法的脑图像分割数学模型... 在基于多阈值的脑,CT图像分割算法中,最佳阈值选取是脑CT图像中的关键,针对传统多阈值法的阈值选择难题为了提高脑。CT图像的分割准确率,提出一种萤火虫群算法优化多阈值的脑CT图像分割方法首先建立了基于多阈值法的脑图像分割数学模型,然后通过萤火虫群算法数学模型进行求解,搜索到脑CT图像分割的最佳阈值,CT最后采用最佳阈值完成脑CT图像的分割。仿真结果表明,萤火虫群算法提高了脑CT图像的精度,获得了更加理想的脑CT图像结果。 展开更多

关键词 脑CT图像 最佳阈值 多阈值法 萤火虫群算法

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求解无人机ISR任务分配问题的离散萤火虫算法 被引量：4

8

作者 康旭超 何广军 +1 位作者 陈峰 李兴格 《弹箭与制导学报》 北大核心 2019年第5期131-134,138,共5页

针对解决存在多个情报侦察监视ISR任务地点的无人机任务分配问题,提出了一种离散萤火虫算法。对每个任务地点进行编码并重新定义萤火虫移动机制,通过引入交换子将多目标函数的寻优转化为编码序列的交换过程。采用变步长移动和多邻域搜... 针对解决存在多个情报侦察监视ISR任务地点的无人机任务分配问题,提出了一种离散萤火虫算法。对每个任务地点进行编码并重新定义萤火虫移动机制,通过引入交换子将多目标函数的寻优转化为编码序列的交换过程。采用变步长移动和多邻域搜索的方法,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力。仿真结果表明,对于多目标离散问题,文中算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下能够找到满意解。 展开更多

关键词 多目标 无人机任务分配 离散萤火虫群算法 变步长移动 多邻域搜索词

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平面选址问题的萤火虫算法 被引量：6

9

作者 程魁 马良 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期205-208,共4页

平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索... 平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力. 展开更多

关键词 平面选址 萤火虫群优化算法 优化算法

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基于量子萤火虫和增益Beta的医学DR图像自适应增强 被引量：7

10

作者 张剑飞 杜晓昕 王波 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第5期135-139,共5页

为了解决医学DR图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰和缺乏自适应增强的问题,提出一种基于量子萤火虫和增益Beta的医学DR图像自适应增强方法.该方法针对传统Beta变换的不足,提出了增益Beta变换方法,提出了应用于增益Beta变换的二分类别... 为了解决医学DR图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰和缺乏自适应增强的问题,提出一种基于量子萤火虫和增益Beta的医学DR图像自适应增强方法.该方法针对传统Beta变换的不足,提出了增益Beta变换方法,提出了应用于增益Beta变换的二分类别判定方法和参数约束修正方法.为实现自适应的增强,将量子计算和萤火虫群算法结合提出一种量子萤火虫群算法,提出一种FHCE图像增强质量评价标准作为算法的适应度函数,该算法可快速精确求解应用于医学DR图像自适应增强的增益Beta变换的最优增强参数值.实验结果表明这种方法提高了医学DR图像的对比度,边缘和细节更加的清晰,能够自适应增强各类型医学DR图像. 展开更多

关键词 量子萤火虫群算法 增益Beta变换 医学DR图像 图像增强

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基于混合算法的点云配准方法研究 被引量：7

11

作者 任伟建 高梦宇 +2 位作者 高铭泽 张鹏 刘丹 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第4期408-416,共9页

为解决ICP(Iterative Closest Point)算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法(AAGPSO:Adaptive Artificia... 为解决ICP(Iterative Closest Point)算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法(AAGPSO:Adaptive Artificial Glowworm-Particle Swarm Optimization),以使算法的收敛速度变快,解的精度得到提高;其次优化迭代最近点算法(ICP),将已改进的AAGPSO算法引入ICP配准算法中进行点云配准,解决ICP算法因点云的初始位置相差较大而陷入局部最优问题,加快整体的配准效率。通过实验对比原始ICP配准方法和改进的配准方法并对其进行误差分析,结果验证了AAGPSO算法在传统ICP算法的基础上提高了配准精度,并且加快了算法收敛速度,改进的配准方法具有明显优越性。 展开更多

关键词 人工萤火虫-粒子群优化算法 点云配准 ICP算法

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基于改进GSO算法的变电站蓄电池组监测网络优化方法

12

作者 安颖坤 《通信电源技术》 2023年第16期1-3,共3页

针对当前现有变电站蓄电池组监测网络在运行中存在监测精度低、监测运行能耗大的问题,引入改进萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法,开展变电站蓄电池组监测网络优化方法研究。针对监测网络中的各个节点,计算运行能耗。... 针对当前现有变电站蓄电池组监测网络在运行中存在监测精度低、监测运行能耗大的问题,引入改进萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法,开展变电站蓄电池组监测网络优化方法研究。针对监测网络中的各个节点,计算运行能耗。在变电站蓄电池组监测过程中,以网络运行消耗能量最小为优化目标,完成蓄电池组监测网络优化目标函数与约束条件设计。利用改进GSO算法,对监测网络拓扑结构进行优化。实验证明,利用新优化方法优化后的监测网络的监测精度更高,且网络运行能耗得到显著降低,具有极高的应用价值。 展开更多

关键词 改进萤火虫群优化(GSO)算法 蓄电池组 网络优化 监测 变电站

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基于数据传输成功率的光纤传感器物联网节点部署研究 被引量：3

13

作者 栾学德 段翠翠 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第4期135-139,共5页

合理部署光纤传感器物联网节点,可以提升物联网感知效果,解决物联网节点覆盖死角问题,延长其使用寿命,为此研究基于数据传输成功率的光纤传感器物联网节点部署方法。利用证据理论融合数据传输感知概率模型中光纤传感器物联网节点附近区... 合理部署光纤传感器物联网节点,可以提升物联网感知效果,解决物联网节点覆盖死角问题,延长其使用寿命,为此研究基于数据传输成功率的光纤传感器物联网节点部署方法。利用证据理论融合数据传输感知概率模型中光纤传感器物联网节点附近区域的综合感知概率;依据综合感知概率构建光纤传感器物联网节点区域覆盖模型,获取节点覆盖强度;利用萤火虫群算法移动覆盖强度即荧光素浓度较小的节点,计算其移动概率,判断其移动方向,最终完成部署;通过混合机制优化萤火虫群算法,提升部署性能。实验证明:所研究方法可有效部署光纤传感器物联网节点,且分布均匀;可以有效缩短节点移动距离,降低能耗;平均数据传输成功率与节点覆盖率高达99.6%与100%。 展开更多

关键词 数据传输 传输成功率 光纤传感器 物联网 节点部署 萤火虫群算法

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大型网络异常数据库的快速数据定位模型仿真 被引量：10

14

作者 朱保锋 苏小玲 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第2期140-143,共4页

在对大型网络异常数据库快速数据定位的研究过程中,采用当前的算法进行快速数据定位时无法精确地提取特定的异常数据特征,存在数据定位精确度低的问题.对此提出基于改进多子群萤火虫算法的大型网络异常数据库的快速数据定位建模方法.先... 在对大型网络异常数据库快速数据定位的研究过程中,采用当前的算法进行快速数据定位时无法精确地提取特定的异常数据特征,存在数据定位精确度低的问题.对此提出基于改进多子群萤火虫算法的大型网络异常数据库的快速数据定位建模方法.先组建大型网络异常数据库的实体模型,并以组建的模型为依据详细地分析异常数据形成的原因,同时提取网络异常数据库中异常数据的特征,融入多子群萤火虫算法,获得大型网络异常数据库中特定异常数据特征,并根据其特征建立大型网络异常数据库的快速数据定位模型.实验仿真证明,基于改进多子群萤火虫算法的大型网络异常数据库的快速数据定位建模方法定位精确度高,适应性强. 展开更多

关键词 数据库 定位 多子群萤火虫算法

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