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基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法 被引量：3
1
作者 薛健侗 马宏忠 +2 位作者 倪一铭 万可力 迮恒鹏 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3783-3792,共10页
为了更加准确有效地对变压器绕组状态进行分析,提出了一种基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法。首先,运用C-C法重构变压器振动信号的相空间,分析变压器振动信号的混沌特性,得到关联维数、Kolmogorov熵... 为了更加准确有效地对变压器绕组状态进行分析,提出了一种基于混沌理论与蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征分析方法。首先,运用C-C法重构变压器振动信号的相空间,分析变压器振动信号的混沌特性,得到关联维数、Kolmogorov熵作为混沌特征。然后,将蜉蝣优化算法引入K-means聚类分析中,对高维相空间轨迹的簇中心选取进行优化,得到相轨迹的簇中心矩之和、矢径偏移,并作为几何特征。实验结果表明:变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,适用于混沌特性分析;由变压器振动信号计算出的混沌特征能够表征变压器绕组的松紧程度;同时,经蜉蝣优化的K-means算法得到的簇中心能够作为特征点提取整个相空间轨迹的几何特征,也能够区分绕组的松动故障;将两种特征结合能够实现变压器绕组状态的准确监测,从而为变压器绕组在线检修提供了一种理论依据。 展开更多
关键词 变压器 绕组松动 混沌理论 蜉蝣优化k-means算法 混沌特征 几何特征
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基于改进平衡优化算法的K-means聚类及其应用
2
作者 朱学敏 刘升 +1 位作者 朱学林 游晓明 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期37-44,I0020-I0025,共8页
为解决传统的K-means聚类算法初始质心随机性大、易陷入局部最优的缺陷,提出基于改进的平衡优化算法的K-means聚类(IEO-K-means)。首先对平衡优化算法进行改进,引入多样性度量策略评估种群的多样性,若种群多样性超过阈值,则使用拟反射... 为解决传统的K-means聚类算法初始质心随机性大、易陷入局部最优的缺陷,提出基于改进的平衡优化算法的K-means聚类(IEO-K-means)。首先对平衡优化算法进行改进,引入多样性度量策略评估种群的多样性,若种群多样性超过阈值,则使用拟反射和拟反向的混合反向学习机制初始化种群,提升种群的多样性;进一步,引入非线性时间参数和黄金正弦策略更新平衡池内粒子浓度,以增强种群在迭代前期的全局搜索能力,且保证种群在迭代后期能够持续地开发。随后,将改进的平衡优化算法用以优化K-means聚类的初始质心,增强K-means跳出局部最优的能力。最后使用6个不同特点的UCI数据与超市顾客购物数据集进行了测试,并与一些著名算法进行了比较。实验结果表明IEO-K-means算法收敛速度更快,聚类效果更好,具有良好的寻优性能。 展开更多
关键词 k-means 聚类 平衡优化算法 混合反向学习 黄金正弦
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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究
3
作者 张红 巩蕾 +1 位作者 曹洁 张玺君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期764-771,796,共9页
针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性... 针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题,本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性,通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征,构建考虑动态时空特征的预测模型,并借助蜉蝣优化算法优化超参数。研究表明:在PeMSD7(M)数据集上,15、30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%、9.06%和10.72%,本文方法具有有效性与优越性。 展开更多
关键词 交通流预测 动态时空特性 超参数 蜉蝣优化算法 时间卷积网络 门控线性单元 注意力机制 图卷积网络
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基于BBO优化K-means算法的WSN分簇路由算法 被引量：2
4
作者 彭程 谭冲 +1 位作者 刘洪 郑敏 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期357-364,共8页
针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子... 针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子和距离因子设计了新的适应度函数选举最优簇首,完成分簇任务。数据传输阶段,则利用遗传算法为簇首节点搜寻到基站的最佳数据传输路径。仿真结果表明,相较于LEACH、LEACH-C、K-GA等算法,BBOK-GA降低了网络能耗,提高了网络吞吐量,延长了网络生存周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 生物地理学优化算法 遗传算法 k-means算法 分簇路由
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基于混沌理论与麻雀优化K-means算法的变压器铁心松动缺陷分析方法 被引量：1
5
作者 杨洪苏 马宏忠 薛健侗 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第25期10798-10807,共10页
为了更加有效地对变压器铁心状态进行分析,提出一种基于混沌理论与麻雀优化K-means算法的变压器铁心松动缺陷特征分析方法。首先,运用C-C法求解重构相空间的嵌入维数与延迟时间,重构变压器振动信号的相空间。其次,计算变压器振动信号的... 为了更加有效地对变压器铁心状态进行分析,提出一种基于混沌理论与麻雀优化K-means算法的变压器铁心松动缺陷特征分析方法。首先,运用C-C法求解重构相空间的嵌入维数与延迟时间,重构变压器振动信号的相空间。其次,计算变压器振动信号的最大Lyapunov指数来判断系统是否具有混沌特性,选取关联维数、Kolmogorov熵作为一组混沌特征以识别铁心的松动程度。再次,将麻雀搜索算法引入K-means聚类算法优化初始中心簇的选取并使用簇中心与簇类点的位移平均值作为描述变压器铁心松动状态的定量特征。最后,将两组特征结合起来形成变压器铁心松动故障的诊断指标,为变压器铁心的松动故障诊断提供理论依据,并投入分类器进行故障诊断,验证两组特征结合的优越性。 展开更多
关键词 变压器 铁心松动 故障诊断 混沌理论 麻雀优化k-means算法。
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基于改进K-means算法的分布式发电集群划分方法 被引量：5
6
作者 尉同正 杜红卫 +3 位作者 夏栋 韩韬 吴雪琼 徐政 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期49-57,共9页
随着大规模分布式电源的接入,采用集中式控制的传统配电网面临通信延时、计算量大与控制设备过多等问题,而基于集群划分的分布式发电群调群控技术能有效解决上述问题。而现有集群划分方法在集群划分指标与集群划分算法上均存在一定不足... 随着大规模分布式电源的接入,采用集中式控制的传统配电网面临通信延时、计算量大与控制设备过多等问题,而基于集群划分的分布式发电群调群控技术能有效解决上述问题。而现有集群划分方法在集群划分指标与集群划分算法上均存在一定不足,因此提出一种考虑集群规模的分布式发电集群划分方法。首先,提出考虑电气距离、集群功率平衡以及集群规模的综合性集群划分指标体系,在保证集群结构强度的基础上使集群具有一定电压调节能力。其次,采用嵌入莱维飞行优策略的灰狼优化算法,对K-means算法进行改进,并将其应用于集群划分。最后,以某地实际35 kV/10 kV配电网验证了所提方法的可行性与有效性,为分布式发电集群划分提供参考。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 莱维飞行 k-means算法 分布式电源 集群划分
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改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类 被引量：16
7
作者 潘成胜 张斌 +2 位作者 吕亚娜 杜秀丽 邱少明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期188-193,共6页
针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并... 针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。 展开更多
关键词 k-means算法 文本聚类 灰狼优化算法 免疫克隆 粒子群
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一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法研究 被引量：2
8
作者 刘红达 王福顺 +3 位作者 孙小华 张广辉 王斌 何振学 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期156-162,共7页
为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多... 为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多变异策略并引入权重系数,在算法的不同进化阶段发挥不同变异策略的优势,平衡算法的全局和局部搜索能力,加快算法的收敛速度;最后,提出一种基于当前种群最佳个体的高斯扰动交叉操作,为个体提供更优进化方向的同时保持种群在“维”上的多样性,避免算法陷入局部最优。将算法停止执行时输出的最优解作为初始聚类中心替代传统K-Means随机选取的聚类中心。将提出算法在UCI公共数据库中的Vowel、Iris、Glass数据集和合成数据集Jcdx上进行对比实验,误差平方和(SSE)相对于传统K-Means分别减小5.65%、19.59%、13.31%、6.1%,聚类时间分别减少83.03%、81.33%、77.47%、92.63%。实验结果表明,提出的改进算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,显著提升了聚类的效果、效率和稳定性。 展开更多
关键词 k-means聚类算法 差分进化算法 多变异策略 高斯扰动 UCI数据库 聚类中心优化
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基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化 被引量：4
9
作者 程诚 吴洪状 刘送永 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期269-279,共11页
实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基... 实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基于煤岩界面识别结果,对起伏变化的煤岩界面曲线进行截割路径优化,得到采煤机调高控制的目标轨迹。滚筒截割路径优化是基于煤岩界面估计曲线,在采煤工艺、煤质要求和设备的适应能力等限制条件的约束下,得到使回采最大化的平滑轨迹。针对上述采煤机截割路径约束优化问题,提出一种基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化方法。为了提高截割路径优化效果和降低计算复杂度,以B样条曲线节点系数作为设计变量,构建一种新型截割路径优化目标函数;考虑采煤机截割工艺、煤质要求等限制,使用多段赋值罚函数法处理约束,根据约束的不满足程度动态改变罚函数系数值,避免优化陷入局部最值和约束不能起到实际作用;为了进一步提高优化效果和收敛速度,使用修正蜉蝣算法寻找最优截割路径。最后,考虑实际煤岩界面中褶皱、陷落柱、断层等典型地质构造,进行仿真研究,结果表明,所提方法能在满足实际约束下快速得到平滑的截割优化路径,实时性好、适用性高。 展开更多
关键词 采煤机 记忆截割 约束优化 蜉蝣算法 B样条曲线
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基于改进k-means和遗传算法的油田特种车辆优化调度 被引量：2
10
作者 戴永寿 李韶光 +1 位作者 李立刚 于肖雯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第A01期86-89,共4页
针对采油厂特种车辆数目少、作业任务多、调度复杂且人工安排结果差的问题,提出了一种基于改进k-means和遗传算法的多目标分阶段求解的特车优化调度方法。该方法以最少车辆使用数目为主要目标,采用改进k-means算法完成对所有任务的最优... 针对采油厂特种车辆数目少、作业任务多、调度复杂且人工安排结果差的问题,提出了一种基于改进k-means和遗传算法的多目标分阶段求解的特车优化调度方法。该方法以最少车辆使用数目为主要目标,采用改进k-means算法完成对所有任务的最优分组;以最大任务完成数目为次要目标,利用基于贪婪修正策略和裂变策略的改进遗传算法调整最优分组方案;最后,以最短行驶距离为次要目标,利用穷举法优化行车路线。理论分析和仿真实验表明,k-means算法求得的任务分组结果要明显优于禁忌搜索算法、模拟退火算法,改进遗传算法求得的任务完成结果要比传统遗传算法好,故该方法可在现有车辆不足的情况下尽可能多地完成上报的需求不同的任务,并减少车辆的行驶距离,因此尤其适用于求解车载能力有限的需车型、需车数不确定的调度问题。 展开更多
关键词 特种车辆 优化调度 多目标 k-means算法 遗传算法
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基于时间因子的混沌粒子群优化K-means算法 被引量：3
11
作者 王建芳 郝丽静 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期539-544,共6页
针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中引入反映时间效应的动态调整时间因子,以避免粒子在最优解附... 针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中引入反映时间效应的动态调整时间因子,以避免粒子在最优解附近震荡,为保证粒子在规定范围内运动,采用边界缓冲墙对越界粒子进行处理;其次针对粒子群算法存在的全局搜索性能问题,通过改进的混沌技术对粒子群进行扰动,以混沌搜索替代随机搜索,确保种群的多样性,进而使粒子群向更优的方向移动;最后将改进后的粒子群算法结合K-means算法,以提高粒子的局部勘探能力,从而更快地找到全局最优位置。对UCI中的Iris数据集和Wine数据集仿真表明,该算法相比其他2种算法,聚类准确率分别增长了5.1%和1.3%,1.79%和1.09%。 展开更多
关键词 k-means 混沌技术 粒子群优化算法 时间因子
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基于改进遗传算法的绿色整车物流调度优化模型
12
作者 熊维清 李岩 +1 位作者 李孝康 石雨禾 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期230-237,共8页
面对庞大的市场需求,整车物流企业需要完善的调度网络来支持其销售活动。针对当前整车物流企业难以高效规划调度网络的难题,构建了一种绿色整车物流调度优化模型。该模型结合了直接配送经销商和经配送中心配送经销商2种模式,并考虑了二... 面对庞大的市场需求,整车物流企业需要完善的调度网络来支持其销售活动。针对当前整车物流企业难以高效规划调度网络的难题,构建了一种绿色整车物流调度优化模型。该模型结合了直接配送经销商和经配送中心配送经销商2种模式,并考虑了二氧化碳、甲烷和氧化亚氮3种碳排放。该模型以总成本最低为目标,总成本包括固定成本、运输成本、配送中心成本、通行成本、以及碳排放成本。为了提高求解性能,设计了改进遗传算法(GA-MA)以充分发挥遗传算法全局搜索能力强和蜉蝣算法局部搜索能力强的优势。通过一个真实案例验证提出模型和算法的有效性,并表明了模型在降低成本、减少碳排放量方面的积极作用。 展开更多
关键词 绿色整车物流 调度优化 碳排放 遗传算法 蜉蝣算法
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基于狮群优化的改进K-Means聚类算法研究 被引量：12
13
作者 胡啸 王玲燕 +2 位作者 张浩宇 常宇超 王银 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第11期1996-2002,共7页
针对K-Means聚类算法对初始聚类中心选择依赖性强的问题,利用狮群优化算法的快速收敛性及易于获取全局最优解的优势,提出了一种基于狮群优化的改进K-Means聚类算法。通过狮群优化算法对狮王不断迭代更新,优化狮王位置,将算法停止执行时... 针对K-Means聚类算法对初始聚类中心选择依赖性强的问题,利用狮群优化算法的快速收敛性及易于获取全局最优解的优势,提出了一种基于狮群优化的改进K-Means聚类算法。通过狮群优化算法对狮王不断迭代更新,优化狮王位置,将算法停止执行时的狮王最优解作为聚类中心,替代传统算法经过随机初始化得到具有不确定因素的聚类中心。选择UCI数据集进行验证,实验结果表明,改进算法的聚类效果较好,有效降低了K-Means对初始聚类中心的依赖。将改进的K-Means聚类算法应用于点云精简过程,获得了较好的点云精简效果。 展开更多
关键词 聚类分析 k-means聚类算法 狮群优化算法 聚类中心 点云精简
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K-means聚类中心的鲁棒优化算法 被引量：7
14
作者 罗倩 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第9期2395-2400,共6页
针对K-means算法对随机选择的初始聚类中心敏感且聚类结果不稳定、准确率不高的问题,提出一种基于邻域数据距离加权的聚类中心鲁棒优化算法。通过建立数据密度约束将聚类中心优化在数据密集区域,有效克服K-means算法聚类结果稳定性差等... 针对K-means算法对随机选择的初始聚类中心敏感且聚类结果不稳定、准确率不高的问题,提出一种基于邻域数据距离加权的聚类中心鲁棒优化算法。通过建立数据密度约束将聚类中心优化在数据密集区域,有效克服K-means算法聚类结果稳定性差等问题。通过对仿真数据和标准数据集的实验,验证了采用该算法收敛的聚类中心非常接近标准数据集的实际中心,具有较优的聚类准确性、鲁棒性和收敛速度。 展开更多
关键词 k-means聚类算法 初始聚类中心 邻域距离加权 聚类优化 鲁棒算法
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基于两阶段混合算法的四向穿梭式密集仓储系统货位分配优化
15
作者 吴自松 苌道方 盖宇春 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1234-1245,共12页
为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对... 为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对该模型设计了一种两阶段混合算法:第一阶段通过引入爬山算法改进非支配排序遗传算法的局部搜索策略,求解一组Pareto前沿集;第二阶段由K-means对Pareto前沿集进行剪枝。通过仿真实验对模型和算法的有效性进行分析,结果表明本方案与目标赋予权重的方案相比,设备使用均衡、货架稳定性、出入库效率目标分别优化了3.1%,4.5%和3.4%,所提出的两阶段混合算法的求解结果与速度均优于非支配排序遗传算法。 展开更多
关键词 货位分配 多目标优化 非支配排序遗传算法 爬山算法 k-means
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基于搜寻者优化算法的K-means聚类算法 被引量：6
16
作者 王盛慧 夏永丰 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2018年第5期422-426,433,共6页
针对K-means聚类算法易陷入局部最优的问题,提出一种改进的K-means算法,将搜寻者优化算法(SOA)和K-means聚类算法结合起来,利用SOA鲁棒性好、全局搜索能力强的特点,通过确定搜寻者的搜索方向和搜索步长,更新搜寻者的位置,进行全局寻优,... 针对K-means聚类算法易陷入局部最优的问题,提出一种改进的K-means算法,将搜寻者优化算法(SOA)和K-means聚类算法结合起来,利用SOA鲁棒性好、全局搜索能力强的特点,通过确定搜寻者的搜索方向和搜索步长,更新搜寻者的位置,进行全局寻优,提高K-means聚类算法的聚类精确度。在仿真实验过程中,首先,选取具有代表性的处于三种燃烧状态的水泥回转窑窑内视频图像为研究对象,分别采用K-means算法和改进后的算法进行仿真实验,实验结果表明,改进算法所获得的图像聚类效果更加精确;然后,分别用上述两种算法对数据集Iris和Wine进行相关测试,结果表明,改进算法的聚类精确度和运行效率都得到了有效提高。 展开更多
关键词 k-means聚类算法 搜寻者优化算法 全局寻优 聚类精确度
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基于蜉蝣算法的负荷传感器优化机理研究 被引量：1
17
作者 张振杰 程万胜 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期20-24,共5页
弹性体是负荷式传感器的核心部件,对其合理的设计是确保传感器性能优异的关键。为了研究负荷式传感器弹性体优化机理,首先,运用有限元法(FEM)分析不同结构参数对传感器灵敏度的影响,并用最小二乘法(LSM)将分析数据进行拟合,得到灵敏度... 弹性体是负荷式传感器的核心部件,对其合理的设计是确保传感器性能优异的关键。为了研究负荷式传感器弹性体优化机理,首先,运用有限元法(FEM)分析不同结构参数对传感器灵敏度的影响,并用最小二乘法(LSM)将分析数据进行拟合,得到灵敏度和结构参数的数学模型;其次,将弹性体许用应力和尺寸范围作为约束条件,运用惩罚函数(SUMT)法,将约束条件融合到数学模型中,得到具有约束限制的数学模型;最后,用蜉蝣优化算法(MOA)对模型函数进行寻优,确定了弹性体最佳结构。将本文方法优化后的结果与FEM的优化结果进行对比,发现应用该方法优化后的弹性体灵敏度比FEM优化的灵敏度高6.83%,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 板环式负荷传感器 寻优分析 惩罚函数 蜉蝣优化算法
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基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法 被引量：4
18
作者 闫少强 刘卫东 +2 位作者 杨萍 吴丰轩 阎哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期508-518,共11页
为改善麻雀搜索算法(SSA)在单种群搜索中收敛速度过快导致其收敛速度出现冗余,易忽略优质解而陷入局部最优的缺陷,提出一种基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法(KSSA)。将多种群机制引入SSA,减弱单种群的收敛能力,并减小陷入局部最优... 为改善麻雀搜索算法(SSA)在单种群搜索中收敛速度过快导致其收敛速度出现冗余,易忽略优质解而陷入局部最优的缺陷,提出一种基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法(KSSA)。将多种群机制引入SSA,减弱单种群的收敛能力,并减小陷入局部最优的概率;采用K-means聚类划分子种群,增加子种群间的差异性,同时使子种群内个体在小范围内专注搜索,提升前期搜索效率;借助加权重心交流策略改善种群间交流的质量,减少自身种群的干扰,同时消减因某一子种群陷入局部最优而导致所有子种群陷入局部最优的风险;引入动态反向学习到警戒者中,增强其反捕食行为,改善因子种群数量增加而带来的收敛速度变慢和收敛精度不足的缺陷。经测试函数仿真实验表明:较SSA等算法,KSSA具有更优的寻优性能。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 优化算法 多种群 k-means聚类 种群交流
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基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割 被引量：4
19
作者 贺航 许连杰 +2 位作者 李高源 吕容飞 王喜良 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期5059-5068,共10页
针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性... 针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明:该改进算法在分割准确性、计算时间、结构衡量指标(structure similarity index measure,SSIM)和峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 多阈值图像分割 蜉蝣算法 Sobol序列 惯性权重 指数熵 智能优化算法
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蜉蝣算法在供应链库存优化中的应用 被引量：3
20
作者 赵文丹 韩雪 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第1期274-280,共7页
针对蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)全局搜索能力差、搜索精度不高和自适应能力弱等问题,提出一种多策略融合的蜉蝣算法。首先,提出吸引力增强因子,同时引入自适应动态调节的重力系数,来平衡搜索和开发能力;其次,提出中值位置作为群体... 针对蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)全局搜索能力差、搜索精度不高和自适应能力弱等问题,提出一种多策略融合的蜉蝣算法。首先,提出吸引力增强因子,同时引入自适应动态调节的重力系数,来平衡搜索和开发能力;其次,提出中值位置作为群体位置的一部分,加强种群交流,避免陷入局部最优;最后,引入正弦余弦策略,增强全局搜索能力,提高收敛精度并增强稳定性。8种典型功能函数的仿真结果证明改进后的算法收敛能力提高、收敛精度加强。将改进后的蜉蝣算法应用于工程中,在供应链库存系统中调节比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)参数,与其他算法相比,成本下降9.5%,证明该算法在工程上具有适用性。 展开更多
关键词 蜉蝣算法 正弦余弦策略 中值位置 供应链库存 参数优化
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