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基于改进人工蜂群算法的矿井风量按需调控智能决策
1
作者 张浪 雷爽 +1 位作者 李伟 刘彦青 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期131-137,共7页
针对现有元启发式算法求解矿井风量调控无约束优化数学模型存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法(ABC)的矿井风量按需调控智能决策方法。以矿井调节分支风阻为决策变量、各分支实际风量与需风量相符合为约束条件,以... 针对现有元启发式算法求解矿井风量调控无约束优化数学模型存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法(ABC)的矿井风量按需调控智能决策方法。以矿井调节分支风阻为决策变量、各分支实际风量与需风量相符合为约束条件,以目标用风分支风量与理想风量差距最小为目标,建立了矿井风量按需调控智能决策模型;运用拉格朗日松弛方法优化模型的约束条件,采用冲突数方法优化模型的目标函数,利用随机搜索方法和启发式算法优化模型的搜索策略。针对人工蜂群算法(ABC)利用能力不足的问题,提出了一种改进ABC算法,并将其用于求解矿井风量按需调控智能决策模型。该算法在采蜜蜂局部寻优时引入群体历史最优解引导采蜜行为,并利用一般反向学习策略保存侦查蜂的搜索经验,良好地平衡了算法的探索和利用能力。实验结果表明:与粒子群优化(PSO)算法、ABC算法、基于全局最优的人工蜂群(GABC)算法和基于一般反向学习的人工蜂群(GABC-GOBL)算法相比,改进ABC算法能更加快速、稳定地求解出矿井风量按需调控最优方案,且风量调控精度可达0.49 m^(3)/s。 展开更多
关键词 矿井通风 风量按需调控 风量智能决策 人工蜂群算法 风阻
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基于强化学习的多策略自寻优人工蜂群算法
2
作者 倪红梅 王梅 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第1期83-89,共7页
针对人工蜂群算法局部搜索能力不足的缺点,借鉴强化学习的寻优思想,提出了一种基于强化学习的多策略自寻优人工蜂群算法。该算法将强化学习中的Q学习方法与人工蜂群算法相融合,利用种群最好值与个体适应值的距离和种群多样性两个指标作... 针对人工蜂群算法局部搜索能力不足的缺点,借鉴强化学习的寻优思想,提出了一种基于强化学习的多策略自寻优人工蜂群算法。该算法将强化学习中的Q学习方法与人工蜂群算法相融合,利用种群最好值与个体适应值的距离和种群多样性两个指标作为划分状态的依据,建立包含多种搜索策略的动作集,采用ε-贪心策略选择最优,产生高质量的后代,实现了ABC(Artificial Bee Colony)算法更新策略的智能选择。通过20个测试函数和在股票预测方面的应用,结果显示所提算法表现出较优性能,能更好地平衡勘探和开发之间的关系,具有较快的收敛速度和较好的自寻优能力。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 强化学习 多策略 Q学习 自寻优
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基于混合人工蜂群算法的容量约束车辆路径优化
3
作者 李阳 谷雯雯 《供应链管理》 2025年第4期97-112,共16页
针对容量约束车辆路径问题,文章构建了以路径成本最低为目标的混合整数规划模型,结合模型及CVRP问题特征设计了混合启发式算法进行求解。混合启发式算法集合人工蜂群算法及变邻域搜索算法,在人工蜂群局部搜索环节嵌入多变邻域算子展开迭... 针对容量约束车辆路径问题,文章构建了以路径成本最低为目标的混合整数规划模型,结合模型及CVRP问题特征设计了混合启发式算法进行求解。混合启发式算法集合人工蜂群算法及变邻域搜索算法,在人工蜂群局部搜索环节嵌入多变邻域算子展开迭代,算子中包含对路径节点、字符串及子路径的针对性变换操作,保证蜂群种群多样性,设计侦察蜂变邻域算子扰动策略强化算法跳出局部最优的能力。文献算例集及其算法求解的对比分析表明,混合变邻域人工蜂群算法参数及局部搜索策略设置合理有效,全局搜索能力强,能求得74个算例中47个最优解,求解精度高,最优解平均最小偏差为0.34%,尤其在求解稳定性方面表现良好,平均算例集平均值偏差为0.57%,整体性能优于所对比文献算法。 展开更多
关键词 组合优化 车辆路径问题 人工蜂群算法 变邻域搜索算子 容量约束 路径优化
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基于改进人工蜂群算法的无人机三维航迹规划
4
作者 韩子硕 张莉 +1 位作者 范喜全 郝齐 《无线电工程》 2025年第1期196-203,共8页
针对无人机三维航迹规划寻优问题,提出一种改进的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法。通过引入淘汰策略提升采蜜蜂全局搜索能力;结合粒子群算法自我认知和社会认知思想优化新蜜源产生方式,提升算法局部开发能力;将无效开采数量... 针对无人机三维航迹规划寻优问题,提出一种改进的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法。通过引入淘汰策略提升采蜜蜂全局搜索能力;结合粒子群算法自我认知和社会认知思想优化新蜜源产生方式,提升算法局部开发能力;将无效开采数量作为新的影响因素更新跟随蜂蜜源选择概率,进一步提升算法效率。在构建的三维任务场景数字地图上的多项实验结果表明,所提算法精度高、收敛速度快,具有良好的航迹规划寻优效果。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 航迹规划 三维模型 无人机
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基于改进蜂群算法的物联网网络节点流量快速预测方法
5
作者 王星星 魏晓梦 《长江信息通信》 2025年第2期46-48,共3页
针对物联网网络节点流量预测的挑战,提出了基于改进蜂群算法的快速预测方法。该方法通过计算初始流量时序长度、构建流量时序权重矩阵,并引入全局最优解和自适应惯性参数的改进蜂群算法。实验结果显示,该方法在MAE、RMSE上表现最优(分别... 针对物联网网络节点流量预测的挑战,提出了基于改进蜂群算法的快速预测方法。该方法通过计算初始流量时序长度、构建流量时序权重矩阵,并引入全局最优解和自适应惯性参数的改进蜂群算法。实验结果显示,该方法在MAE、RMSE上表现最优(分别为65.2490和73.6583),且R2值最接近1(0.9969),验证了其预测的高准确性。该方法有效应对了网络流量动态性和复杂性,提升了预测精度。 展开更多
关键词 改进蜂群算法 物联网 网络节点 预测方法 权重矩阵
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融合蜂群算法框架下的资源优化调度技术
6
作者 吕小宁 《信息技术》 2025年第1期74-79,共6页
为了实现在应急情况下医疗资源的优化调度,文中提出了一种融合蜂群算法框架的资源优化调度算法。该算法利用莱维飞行机制改进人工蜂群算法,解决了原算法优化速度较慢的问题。同时,还将改进后的蜂群算法与深度神经网络进行融合,优化深度... 为了实现在应急情况下医疗资源的优化调度,文中提出了一种融合蜂群算法框架的资源优化调度算法。该算法利用莱维飞行机制改进人工蜂群算法,解决了原算法优化速度较慢的问题。同时,还将改进后的蜂群算法与深度神经网络进行融合,优化深度神经网络的权重参数,从而提高网络的全局优化效率和预测性能。以人力资源数据集为样本进行的实验结果表明,利用改进后的蜂群算法能够对深度神经网络进行有效优化,通过与其他多种算法的对比实验证明了所提资源优化调度算法具备一定的优越性,其相关系数R 2相比于表现最优的SVR提升了0.187。 展开更多
关键词 资源调度 人工蜂群算法 莱维飞行 深度神经网络 机器学习
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基于改进人工蜂群算法的船舶管路路径寻优算法分析 被引量:5
7
作者 李铁骊 王文双 +2 位作者 刘海洋 杨远松 林焰 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-12,共12页
[目的]人工蜂群(ABC)算法具有控制参数少、局部寻优能力强、收敛速度快的特点,但在解决路径寻优问题方面,存在容易陷入局部最优的缺陷。为解决船舶管路系统中的管路路径规划问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。[方法]在传统人工蜂... [目的]人工蜂群(ABC)算法具有控制参数少、局部寻优能力强、收敛速度快的特点,但在解决路径寻优问题方面,存在容易陷入局部最优的缺陷。为解决船舶管路系统中的管路路径规划问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。[方法]在传统人工蜂群算法的基础上,在跟随蜂的更新机制中引入遗传算子中的交叉操作,并对交叉算子的交叉概率采用自适应的策略;通过对种群进行的交叉操作寻找全局范围内的新解,并改进侦察蜂寻找新路径的方式,由原来的对路径经过的点进行更新改为对路径中的“路段”进行更新;随后,提出一种适应于解决分支管路路径寻优的改进人工蜂群协同进化算法。[结果]实例验证表明,改进后的人工蜂群算法相比标准人工蜂群算法其路径布置效果能够提升32.3%~37.4%,收敛速度能够提升17.7%~29.9%。[结论]无论是解决单管路还是分支管路,改进后的人工蜂群算法相比传统的人工蜂群算法求解质量更高、收敛速度更快、稳定性更好。 展开更多
关键词 船舶管路 人工蜂群算法 路径规划 协同进化
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基于人工蜂群算法的温差发电阵列最优重构方法
8
作者 杨博 胡袁炜骥 +3 位作者 郭正勋 束洪春 曹璞璘 李子林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期111-126,共16页
在新能源发电技术快速发展的背景下,温差发电(TEG)技术能够很好地利用新能源发电中产生的废热.然而,温度分布的变化会使得TEG阵列的输出特性恶化、发电效率降低.提出基于人工蜂群(ABC)算法的TEG阵列重构方法,在3种不同温度分布情况下,利... 在新能源发电技术快速发展的背景下,温差发电(TEG)技术能够很好地利用新能源发电中产生的废热.然而,温度分布的变化会使得TEG阵列的输出特性恶化、发电效率降低.提出基于人工蜂群(ABC)算法的TEG阵列重构方法,在3种不同温度分布情况下,利用ABC在对称9×9和不对称10×15两种TEG阵列进行动态重构.将所提算法与遗传算法、粒子群优化算法和秃鹰搜索优化算法3种启发式算法作对比,并给出由ABC重构后的TEG阵列温度分布图.结果表明:ABC能够提高TEG阵列的输出功率,输出功率-电压曲线均趋向呈现出单个峰值.此外,利用基于RTLAB平台上的硬件在环实验验证了硬件可行性. 展开更多
关键词 温差发电 人工蜂群算法 动态重构 硬件在环实验
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基于多元信息引导的人工蜂群算法
9
作者 周新宇 刘颖 +1 位作者 吴艳林 郭京蕾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1349-1363,共15页
利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度... 利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 优秀个体 多元信息 解搜索方程 邻域搜索
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基于改进人工蜂群算法的绿色冷链物流优化
10
作者 张天瑞 吴铁铮 于海跃 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期497-506,共10页
针对目前冷链物流存在的运输成本高、腐败率高以及污染物排放量高等问题,建立了考虑冷链配送过程中所产生的车辆运营成本以及碳排放的绿色冷链配送路径的优化模型。为了避免求解过程陷入局部最优,在人工蜂群算法的基础上,加入细菌觅食... 针对目前冷链物流存在的运输成本高、腐败率高以及污染物排放量高等问题,建立了考虑冷链配送过程中所产生的车辆运营成本以及碳排放的绿色冷链配送路径的优化模型。为了避免求解过程陷入局部最优,在人工蜂群算法的基础上,加入细菌觅食行为和烟花爆炸算子对其进行改进,以加快算法收敛速度和提高计算精度;将改进算法应用于生鲜产品冷链物流配送路径优化模型中,并进行实验仿真。结果显示,与传统人工蜂群算法、蚁群算法等相比较,改进后的人工蜂群算法所得的配送路径规划方案更优,可以更好地平衡配送及污染物排放等成本。 展开更多
关键词 冷链物流 绿色物流 路径优化 改进人工蜂群算法 碳排放
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基于改进人工蜂群算法的高校自动排课问题的研究
11
作者 赵广复 李凯 《长江信息通信》 2024年第7期162-164,168,共4页
为了解决人工蜂群算法在排课问题上无法跳出局部最优的问题,提出一种基于混沌算法的混合人工蜂群算法(HABC算法)。HABC算法在寻优过程中重视食物源对蜂群的影响,增加邻近区域内对新食物的最优求解,利用两个进化因子来加快算法寻优的速度... 为了解决人工蜂群算法在排课问题上无法跳出局部最优的问题,提出一种基于混沌算法的混合人工蜂群算法(HABC算法)。HABC算法在寻优过程中重视食物源对蜂群的影响,增加邻近区域内对新食物的最优求解,利用两个进化因子来加快算法寻优的速度,在观察蜂后期利用混沌算法防止陷入局部最优。根据高校实际排课约束情况,构建数学模型。应用结果表明,混合人工蜂群算法与传统的人工蜂群算法相比,在相同条件下进行自动排课测试,HABC算法在寻优性能和收敛速度上都有显著的优势。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 排课 混沌算法 HABC算法
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基于人工蜂群算法的大规模武器目标分配研究 被引量:1
12
作者 周玉虎 王桐 +2 位作者 陈立伟 付李悦 韦正现 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1187-1195,共9页
针对大规模武器目标分配问题,本文提出一种改进的多目标武器目标分配模型,该模型将武器平台泛化为武器,并将武器平均飞行时间作为第2个优化目标。为有效解决这类问题,本文还提出了改进的自适应离散多目标人工蜂群算法。该算法基于人工... 针对大规模武器目标分配问题,本文提出一种改进的多目标武器目标分配模型,该模型将武器平台泛化为武器,并将武器平均飞行时间作为第2个优化目标。为有效解决这类问题,本文还提出了改进的自适应离散多目标人工蜂群算法。该算法基于人工蜂群算法和非支配排序策略,引入了自适应算子操作数、重用蜜源探索信息的变异概率策略,并通过蜜源之间、蜜源与外部解集之间的交互以提高算法的收敛性,通过算子的随机选择保持种群多样性。最后通过不同规模武器目标分配的对比实验,证明了所提自适应算子操作数与重用蜜源探索次数的变异概率策略的有效性,并与MOABC、MOPSO、NSGA-II算法在反向世代距离、超体积、时间3个方面进行比较,本文算法能够在保证时效性的前提下得到质量更好的Pareto解集。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 大规模 武器目标分配 多目标优化 自适应 算子操作数 非支配排序
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基于简化人工蜂群算法的地面防空火力拦截设备部署方法 被引量:2
13
作者 刘涛 刘宇畅 +2 位作者 赵桂毅 卿朝进 宋建军 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期52-58,共7页
针对地面防空火力拦截设备部署问题中部署方案产生速度慢、不符合战场实际环境问题,提出了一种基于简化人工蜂群算法的地面防空火力拦截设备部署方法。本方法在地面防空火力拦截设备部署方案制定过程中,将人工蜂群算法分为初始化阶段和... 针对地面防空火力拦截设备部署问题中部署方案产生速度慢、不符合战场实际环境问题,提出了一种基于简化人工蜂群算法的地面防空火力拦截设备部署方法。本方法在地面防空火力拦截设备部署方案制定过程中,将人工蜂群算法分为初始化阶段和优化阶段。从专家知识辅助的视角出发,初始化阶段利用专家知识对可部署位置进行了寻优处理并结合随机初始化,优化阶段利用简化型邻域优化对初始化阶段产生的方案进行优化。2个阶段均对产生的部署方案进行校验,若方案达到给定突防概率指标则直接保存输出,大大提高了收敛速度,且产生的部署方案符合实际。仿真结果表明:提出的方法相比于传统蜂群算法在收敛速度方面具有明显优势。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 火力拦截设备部署 地面防空 突防概率
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基于协同优化策略和人工蜂群算法的轨道电路邻线干扰防护研究 被引量:2
14
作者 代萌 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期178-189,共12页
高速铁路车站运营场景复杂,易引发轨道电路邻线干扰,造成信号误解码和误显示,影响列车安全高效运行。基于空间耦合和传导耦合原理,根据高速铁路轨道电路特点和结构,分别建立传输线路阻抗平衡和不平衡条件下的复杂场景邻线干扰计算模型;... 高速铁路车站运营场景复杂,易引发轨道电路邻线干扰,造成信号误解码和误显示,影响列车安全高效运行。基于空间耦合和传导耦合原理,根据高速铁路轨道电路特点和结构,分别建立传输线路阻抗平衡和不平衡条件下的复杂场景邻线干扰计算模型;考虑机车动态运行条件,完成最不利情况下邻线干扰量值的定量计算,并利用ANSYS平台完成计算结果的有限元仿真验证;针对邻线干扰还受到发送电平等级、补偿电容数量和容值、线路并行长度、道床电阻、分路电阻、线路间距等参数叠加和相互制约的影响,采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)智能算法,提出基于多参数协同优化策略的邻线干扰防护对策,给出各参数相应最优取值及其对信干比(Signal-to-Interference Ratio,SIR)影响重要度。结果表明:邻线干扰量值超过车载机车信号灵敏度将导致解码错误;应用提出的防护对策对现场邻线干扰工程案例中线路并行长度和发送电平等参数进行优化,SIR可提升14.6 dB。研究结论可用于高速铁路轨道电路配置及优化实践,为防护邻线干扰提供工程参考和分析验证。 展开更多
关键词 高速铁路 轨道电路 邻线干扰 人工蜂群算法 干扰防护 协同优化
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基于自适应的改进人工蜂群算法
15
作者 徐洁 朱晶晶 +1 位作者 牛思杰 汪志锋 《现代电子技术》 北大核心 2024年第21期183-186,共4页
针对人工蜂群算法在处理复杂问题时易陷入局部最优的不足,提出一种自适应人工蜂群算法(APABC)。通过蜂群寻蜜的加速度系数随搜索过程而动态适应变化来提高算法的局部搜索性能,引入搜索蜜源能力较差的观察蜂向能够寻觅到更多蜜源的引领... 针对人工蜂群算法在处理复杂问题时易陷入局部最优的不足,提出一种自适应人工蜂群算法(APABC)。通过蜂群寻蜜的加速度系数随搜索过程而动态适应变化来提高算法的局部搜索性能,引入搜索蜜源能力较差的观察蜂向能够寻觅到更多蜜源的引领蜂学习交互策略,来进一步提高算法的全局搜索性能。将APABC算法与ABC算法进行性能对比测试,测试结果表明文中算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度,计算结果优于传统的ABC算法。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 自适应 局部搜索 和声微调幅度 加速度系数 差分学习 收敛速度 寻优
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基于人工蜂群算法优化随机森林的变压器故障诊断
16
作者 曹玉飞 刘为国 朱洪波 《兰州工业学院学报》 2024年第5期29-34,共6页
针对目前变压器故障诊断数据复杂度高、算法学习参数较多且缺乏高效准确的参数寻优方法的问题,以油浸式变压器为研究对象,提出了人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)优化随机森林(Random Forest, RF)的诊断方法。首先根据油中溶... 针对目前变压器故障诊断数据复杂度高、算法学习参数较多且缺乏高效准确的参数寻优方法的问题,以油浸式变压器为研究对象,提出了人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)优化随机森林(Random Forest, RF)的诊断方法。首先根据油中溶解气体构建无编码比值作为故障诊断模型的特征输入,接着通过ABC算法对随机森林的2个参数(决策树数量以及决策树深度)进行寻优,建立了基于ABC-RF的变压器故障诊断模型,并使用不同特征量以及模型进行仿真分析。结果表明:使用无编码比值作为特征量输入相比于原始气体数据以及IEC三比值能够提高诊断精度,并且ABC-RF模型相比于ELM、CNN-LSTM、RF以及WOA-RF模型具有显著优势。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 随机森林 人工蜂群算法
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一种基于人工蜂群算法的干扰方案决策方法
17
作者 裴立冠 刘华军 刘可 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第7期70-74,79,共6页
针对多个无人干扰平台协同有源干扰多个主动雷达制导威胁目标问题,综合考虑无人机与无人艇异同和干扰双方性能,构建干扰效果评估定量化模型。针对干扰方干扰效益评估,确立干扰压制概率、干扰工作频段、干扰样式数量和干扰有效空间4类评... 针对多个无人干扰平台协同有源干扰多个主动雷达制导威胁目标问题,综合考虑无人机与无人艇异同和干扰双方性能,构建干扰效果评估定量化模型。针对干扰方干扰效益评估,确立干扰压制概率、干扰工作频段、干扰样式数量和干扰有效空间4类评估指标,针对导弹目标威胁度评估,确立目标速度、距离、俯仰角和高度4类评估指标,进一步通过混沌映射策略改进传统的人工蜂群算法,以对干扰方案决策模型进行优化求解。仿真结果表明,所提出的干扰决策方法能够有效进行干扰资源分配,相较传统人工蜂群算法而言,采用改进的人工蜂群算法能够有效提升寻优速率。 展开更多
关键词 干扰方案 无人平台 人工蜂群算法 混沌映射
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基于改进蜂群算法的资源实时均衡策略
18
作者 宋亚欣 陆潇 +2 位作者 卢碧 王媛 鲁敏 《现代电子技术》 北大核心 2024年第4期182-186,共5页
针对传统人力资源调度算法在复杂场景下分配效率低的问题,文中基于改进蜂群算法提出一种面向人力资源的实时均衡调配策略。对于传统蜂群算法存在的实时性差、易陷入最优解的缺点,在算法的首阶段引入最佳蜜源位置算法来提升收敛速度,在... 针对传统人力资源调度算法在复杂场景下分配效率低的问题,文中基于改进蜂群算法提出一种面向人力资源的实时均衡调配策略。对于传统蜂群算法存在的实时性差、易陷入最优解的缺点,在算法的首阶段引入最佳蜜源位置算法来提升收敛速度,在次阶段使用排序策略增加算法全局能力,在末阶段提出一种基于蜜源浓度的全局更新策略,以提升算法实时性,进而改进原算法的缺陷。实验测试结果表明:所提算法的迭代次数约为120次,相较于原算法有明显提升;对目标函数的求解值在对比算法中为最优,表明所提算法求解质量高、收敛速度快,能够有效提升资源管理水平。 展开更多
关键词 人力资源调度 改进蜂群算法 资源均衡 最佳蜜源位置优化 排序策略 蜜源浓度更新
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基于优化蜂群算法的隐蔽性网络攻击行为自适应辨识模型
19
作者 李伯恺 《电子设计工程》 2024年第16期97-101,共5页
为了提高隐蔽性网络攻击行为的自适应辨识性能,有效地防范隐蔽性网络攻击威胁,保护网络系统的安全,提出一种基于优化蜂群算法的隐蔽性网络攻击行为自适应辨识模型。通过分析网络节点接收信号的能量变化,引入优化蜂群算法,定位隐蔽性网... 为了提高隐蔽性网络攻击行为的自适应辨识性能,有效地防范隐蔽性网络攻击威胁,保护网络系统的安全,提出一种基于优化蜂群算法的隐蔽性网络攻击行为自适应辨识模型。通过分析网络节点接收信号的能量变化,引入优化蜂群算法,定位隐蔽性网络攻击节点;利用小波变换计算网络攻击行为数据的信息熵,提取隐蔽性网络攻击行为特征;通过网络攻击行为的干扰抑制,分析隐蔽性网络遭到攻击的振荡衰减情况,判断攻击行为数据的噪声是否属于高斯噪声,实现隐蔽性网络攻击行为的自适应辨识。实验结果表明,文中模型能够辨识隐蔽性网络的攻击行为,对网络攻击行为的误识率均在5%以内,可以有效确定隐蔽性网络攻击节点的位置,降低网络攻击行为的误识率,提高网络安全性能。 展开更多
关键词 优化蜂群算法 攻击行为 特征提取 辨识模型 隐蔽性网络 自适应
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基于改进人工蜂群算法与随掘超前探测的地震去噪技术研究
20
作者 杨志刚 马世忠 田欢 《能源与环保》 2024年第11期81-87,共7页
针对随掘地震信号中噪声的分离问题,研究提出了一种结合改进的人工蜂群算法和独立分量分析的地震去噪模型。该模型通过分组引导结构增加算法的多样性,并引入比例因子与程度系数增加模型的泛化能力。在实验结果中,模型在Sphere函数上的... 针对随掘地震信号中噪声的分离问题,研究提出了一种结合改进的人工蜂群算法和独立分量分析的地震去噪模型。该模型通过分组引导结构增加算法的多样性,并引入比例因子与程度系数增加模型的泛化能力。在实验结果中,模型在Sphere函数上的最佳函数值从5000次评估的7降至15万次评估的-205,在Quartic函数上的最佳函数值收敛于-6;经改进人工蜂群去噪后的信号X分量、Y分量以及Z分量,其中分量信号的能量特征超前探测的震源特征相符合,表明经分离后的信号与震源信号相接近。研究提出的模型能更有效地分离和去除地震信号中的噪声,特别是在处理复杂信号和提高噪声抑制能力方面显示了更加优越的性能。结果表明,研究方法在复杂信号的处理和噪声抑制方面具有明显优势,通过引入分组引导式搜索策略和动态更新比例因子及程度系数的策略,以此方式提升算法在面临复杂地质场景时的适应性和优化性能,为信号去噪带来了新的研究思路。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 超前探测 独立分量分析 信号去噪
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