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基于改进型蜣螂算法Fuzzy-Smith-LADRC混凝投药 被引量：1
1
作者 王文成 余智科 郑诗翰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第3期10-17,共8页
二十届三中全会强调全面落实深化改革水利任务,其中居民饮用水是重点民生任务,混凝工艺是饮用水处理的关键环节。由于混凝过程具有大时滞特性,故对于原水水质频繁变化的控制系统,常规的PID控制不能达到满意的效果。为此,将一种不依赖系... 二十届三中全会强调全面落实深化改革水利任务,其中居民饮用水是重点民生任务,混凝工艺是饮用水处理的关键环节。由于混凝过程具有大时滞特性,故对于原水水质频繁变化的控制系统,常规的PID控制不能达到满意的效果。为此,将一种不依赖系统精确模型的线性自抗扰控制器(LADRC)应用于系统中,利用扩张观测器对混凝控制系统中出现的扰动进行估计并补偿,同时设计史密斯预估器(Smith)与模糊控制器(Fuzzy)相结合的自适应史密斯控制器来消除大时滞对控制效果的影响,提出Fuzzy-Smith-LADRC控制器。针对控制器参数调节困难而引入改进型蜣螂算法(MSIDBO)进行参数整定。改进型算法对DBO算法中初始种群分布不均匀、易陷入局部最优解等问题进行优化,使得MSIDBO能快速收敛并更好平衡全局探索与局部开发能力。系统模型精确时,该控制方法比PID控制的调节时间减少279 s和超调量降低8%,比DMC控制的调节时间减少40 s,系统模型变化时,相比LADRC具有更好的抗干扰性与鲁棒性。 展开更多
关键词 混凝工艺 模糊史密斯预估-线性自抗扰 改进蜣螂算法 参数优化
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融合组织P系统的自适应t分布蜣螂算法
2
作者 许家昌 江琳 苏树智 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期99-113,共15页
针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计... 针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计自适应惯性因子改变繁育蜣螂和小偷蜣螂的步长,动态调节蜣螂个体的探索幅度,协调并优化算法的全局搜索和局部开发能力;引入鲸鱼算法改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法的计算精度;结合成功率和自适应t分布,提升算法跳出局部最优的能力;引入组织P系统与改进后的DBO算法结合,增强算法收敛效率。采用14个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,MC-TDBO算法和原始DBO算法等四种算法相比,寻优速度、求解精度和稳定性均得到了显著提升。将MC-TDBO算法在阈值分割中进行应用测试,进一步验证其有效性。 展开更多
关键词 组织P系统 蜣螂算法 自适应t分布 动态惯性权重
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基于改进蜣螂算法的电动汽车有序充电研究
3
作者 杜志坚 廖道争 +1 位作者 程俊 席磊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期115-123,共9页
为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力,提出一种改进蜣螂算法(LBDBO)的电动汽车有序充电方法。首先,建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数;其次,针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问... 为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力,提出一种改进蜣螂算法(LBDBO)的电动汽车有序充电方法。首先,建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数;其次,针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问题,利用Logistic混沌映射对种群进行初始化,使蜣螂群体分布更均匀;然后,引入鱼鹰优化算法、透镜成像反向学习策略和局部搜索策略来更新蜣螂的位置,避免在迭代过程中陷入局部最优,同时提高寻优精度;最后,通过与标准蜣螂算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、北方苍鹰优化算法(NGO)、鲸鱼优化算法(WOA)和基于减法平均的优化器算法(SABO)在基准测试函数中进行性能评估对比,验证策略改进的有效性。将LBDBO算法应用于电动汽车有序充电问题求解上,结果表明,改进算法可以显著降低峰谷差和充电成本,进一步验证了该算法的优越性和实用性。 展开更多
关键词 电动汽车 有序充电 改进蜣螂算法 LOGISTIC混沌映射 电网负荷 充电费用
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基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识
4
作者 夏天 刘代飞 +2 位作者 岳家辉 陈来恩 李亦梁 《中国电力》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
锂离子电池参数辨识结果是电池状态预测的重要基础,提出了一种基于蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的方法,用以在线辨识电池模型参数。该方法利用DBO快速全局寻找最优解特点,在KF算法中优化过... 锂离子电池参数辨识结果是电池状态预测的重要基础,提出了一种基于蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的方法,用以在线辨识电池模型参数。该方法利用DBO快速全局寻找最优解特点,在KF算法中优化过程噪声和观测噪声的协方差矩阵,提高了识别电池模型参数的准确性。仿真实验数据表明,相较于未优化的KF参数辨识的结果,所提方法辨识误差有明显减少,预测的参数值更加接近真实值。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 卡尔曼滤波器 蜣螂算法 协方差矩阵
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基于改进蜣螂算法的光伏发电多峰值MPPT研究
5
作者 王旭辉 侯涛 牛宏侠 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第3期158-165,共8页
针对目前光伏发电的MPPT控制极易陷入局部最优问题,提出了一种基于改进蜣螂算法的光伏发电多峰值MPPT方法.首先,对光伏电池进行建模和数学分析;然后,在蜣螂算法种群初始化中引入Circle映射,在滚球行为中引入变螺旋搜索策略,提高算法的... 针对目前光伏发电的MPPT控制极易陷入局部最优问题,提出了一种基于改进蜣螂算法的光伏发电多峰值MPPT方法.首先,对光伏电池进行建模和数学分析;然后,在蜣螂算法种群初始化中引入Circle映射,在滚球行为中引入变螺旋搜索策略,提高算法的处理精度;在小偷蜣螂迭代过程中引入凸透镜反向学习策略,克服算法的“早熟”现象.其次,根据光伏阵列功率输出特性确定光伏阵列模型以及算法重启机制.最后,通过Matlab/Simulink仿真,验证了所提方法在处理光伏发电MPPT问题时能够避免陷入局部最优,并提高了MPPT的效果.同时,在局部遮挡和光照突变情况下,追踪精度均达到了99.4%以上. 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 改进蜣螂算法 局部遮挡
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基于强化蜣螂算法优化CNN-BiLSTM的刀具磨损状态监测模型
6
作者 赵文博 黄民 《工具技术》 北大核心 2025年第4期138-143,共6页
针对铣削加工过程中铣刀磨损状态监测准确率较低这一问题,提出一种基于强化蜣螂算法(OTDBO)优化卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态监测模型。对于蜣螂算法自身收敛精度低且易于陷入局部最优解的问题,提出一... 针对铣削加工过程中铣刀磨损状态监测准确率较低这一问题,提出一种基于强化蜣螂算法(OTDBO)优化卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态监测模型。对于蜣螂算法自身收敛精度低且易于陷入局部最优解的问题,提出一种融合鱼鹰优化算法与自适应t分布的OTDBO算法,通过对比蜣螂算法(DBO)、减法优化器算法(SABO)、北方苍鹰算法(NGO)、鲸鱼算法(WOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、灰狼优化算法(GWO)等几种主流寻优算法,得出OTDBO算法的优越性。再与CNN-BiLSTM模型结合搭建OTDBO-CNN-BiLSTM刀具故障诊断模型。为进一步挖掘故障特征,利用多域分析提取信号中蕴含的深层次故障特征分量,作为OTDBO-CNN-BiLSTM模型的输入量。实验表明,该方法对于刀具磨损值的预测更为准确,与其他模型相比结果更优,证明所提方法的准确性和可行性。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 卷积神经网络 双向门控循环神经网络 蜣螂算法
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基于改进蜣螂算法的机械臂轨迹规划
7
作者 梁坤 易承修 +1 位作者 李荆澳 梁科 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第6期43-48,共6页
为了解决机械臂时间最优轨迹规划效率低和稳定性差的问题,提出了一种基于改进蜣螂算法的时间最优轨迹规划方法。首先,通过拉丁超立方采样来初始化蜣螂种群,保证初始种群的多样性;其次,在蜣螂繁殖阶段引入可变螺旋策略,加速算法的收敛速... 为了解决机械臂时间最优轨迹规划效率低和稳定性差的问题,提出了一种基于改进蜣螂算法的时间最优轨迹规划方法。首先,通过拉丁超立方采样来初始化蜣螂种群,保证初始种群的多样性;其次,在蜣螂繁殖阶段引入可变螺旋策略,加速算法的收敛速度;最后,使用自适应t分布扰动策略对蜣螂最优个体进行扰动,避免算法陷入局部最优解。为了验证改进蜣螂算法的优越性,以UR5e机械臂为研究对象,分别利用改进蜣螂算法、标准蜣螂算法、灰狼算法以及粒子群算法对机械臂轨迹运行时间进行优化。实验结果表明,改进蜣螂算法能在满足机械臂运动学约束的前提下,有效减少机械臂的运行时间,且相较于其它算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。 展开更多
关键词 机械臂 多项式插值 蜣螂算法 轨迹规划 时间最优
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基于多策略改进蜣螂算法的三维无人机路径规划
8
作者 王紫益 王雷 +2 位作者 徐浩然 张桐彬 夏强强 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期475-486,共12页
针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算... 针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算法首先采用空间金字塔匹配(Spatial pyramid matching,SPM)混沌映射与反向学习策略进行种群初始化,以提高初始种群的多样性和质量。其次,引入改进后的边界收敛因子,以实现算法全局探索与局部搜索能力的平衡。然后,融合海鸥优化算法的攻击机制,以提升收敛速度和求解精度。最后,采用t-distribution差分变异策略,以提高算法跳出局部最优解的能力。将改进的蜣螂算法与其他的启发式算法和相关的改进算法进行基准函数测试,MSIDBO算法相较于其他启发式算法和改进算法,在收敛速度与精度方面表现突出;此外,将改进的蜣螂算法应用于三维无人机路径规划仿真,实验仿真结果表明在不同的场景下MSIDBO算法生成的路径代价函数值更小,路径质量更高,平稳性更佳。 展开更多
关键词 蜣螂算法 空间金字塔匹配混沌映射 反向学习 海鸥优化算法 t-distribution差分变异
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多策略改进蜣螂算法的无人机航迹规划
9
作者 谢涛 谭飞 李苗苗 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第6期132-137,共6页
针对复杂环境下的无人机(UAV)航迹规划问题,提出了一种多策略改进蜣螂优化(MSDBO)算法的无人机航迹规划方法。首先,构建无人机三维任务环境与航迹代价函数;其次,采用Circle混沌映射策略初始化种群,使得蜣螂个体更好地遍历解空间;引入动... 针对复杂环境下的无人机(UAV)航迹规划问题,提出了一种多策略改进蜣螂优化(MSDBO)算法的无人机航迹规划方法。首先,构建无人机三维任务环境与航迹代价函数;其次,采用Circle混沌映射策略初始化种群,使得蜣螂个体更好地遍历解空间;引入动态随机邻域探索策略改进滚球蜣螂位置更新公式,提高算法的全局搜索能力;引入随机方向自适应变步长探索策略,引导繁殖蜣螂的位置更新,有效平衡全局探索和局部搜索之间的关系,提高算法的收敛速度;最后,采用变异策略,对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。利用6个标准测试函数和无人机航迹规划进行仿真实验,实验结果表明:MSDBO算法相较于其他对比算法收敛速度更快,寻优能力更好,规划的航迹质量更优。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 蜣螂算法 动态随机邻域探索策略 随机方向自适应变步长探索策略
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改进蜣螂算法优化机器学习模型
10
作者 费敏学 黄东岩 郭晓新 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1117-1121,共5页
针对传统支持向量机(SVM)准确率较低的问题,提出一个LDBO-SVM模型.首先,为解决原始蜣螂优化(DBO)算法初始解分布不均匀的问题,在算法中引入Logistic混沌映射,构建LDBO算法;其次,用LDBO算法优化传统支持向量机内部惩罚因子和核参数,构建L... 针对传统支持向量机(SVM)准确率较低的问题,提出一个LDBO-SVM模型.首先,为解决原始蜣螂优化(DBO)算法初始解分布不均匀的问题,在算法中引入Logistic混沌映射,构建LDBO算法;其次,用LDBO算法优化传统支持向量机内部惩罚因子和核参数,构建LDBO-SVM模型;最后,为验证LDBO-SVM模型的性能,将LDBO-SVM模型与经过其他5种群智能优化算法改进的SVM进行比较.实验结果表明,LDBO-SVM模型准确率达94.53%,可准确预测学生成绩,为教师改善教学计划提供帮助. 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 蜣螂优化算法 参数优化
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基于改进蜣螂算法优化模糊PID的纤维缠绕机张力控制研究
11
作者 杜昊霏 梁建国 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1170-1184,共15页
针对当前纤维缠绕机恒张力控制效果不佳的问题,深入分析了摆杆对缠绕张力控制系统的影响,建立了包含张力负反馈调节的摆杆动力学模型,并提出了一种基于改进蜣螂算法优化(IDBOA)的模糊PID(FPID)控制方法。首先,在蜣螂算法中通过Bernoull... 针对当前纤维缠绕机恒张力控制效果不佳的问题,深入分析了摆杆对缠绕张力控制系统的影响,建立了包含张力负反馈调节的摆杆动力学模型,并提出了一种基于改进蜣螂算法优化(IDBOA)的模糊PID(FPID)控制方法。首先,在蜣螂算法中通过Bernoulli混沌映射初始化种群,实现了种群位置的均匀分布目的,提高了算法的全局寻优能力;引入了黄金正弦策略,使种群在迭代寻优过程中具备周期性变化特性,增强了种群的搜索能力;然后,为了平衡算法全局搜索与局部收敛能力,自主设计了权重因子,动态改变了种群全局最佳位置对蜣螂位置更新的影响,使得搜索过程更加高效与精准;最终,为了评估该方法的性能,将改进后的蜣螂算法用于优化模糊PID控制器的初始参数,进行了仿真分析,并开展了实验,进一步验证了该方法的控制效果。研究结果表明:改进后的蜣螂算法相较于其他8种算法,具有更快的收敛速度和更高的精度;与传统PID、模糊PID控制器相比,基于改进蜣螂算法优化的模糊PID控制器在调节时间方面分别减少了76.7%和74.7%,在超调量方面分别减小了88.6%和84.9%,响应速度更快、超调量更小,克服了传统模糊PID控制器依赖人工经验、缺乏自适应性和精度不足的问题;基于改进蜣螂算法优化的模糊PID控制器相较于工业常用的传统PID控制器,纤维缠绕机张力控制精度提高了30.2%,响应速度提高了41.7%。实验结果与仿真结果一致,表明该控制方法具有优异的综合控制性能。 展开更多
关键词 纤维缠绕机 张力控制系统 蜣螂优化算法 模糊PID控制 超调量 响应速度
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改进蜣螂算法优化LSTM的光伏阵列故障诊断 被引量：13
12
作者 李斌 高鹏 郭自强 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期70-78,共9页
为提高光伏阵列故障诊断精度,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)和改进蜣螂算法IDBO(improved dung beetle optimizer)优化长短期记忆LSTM(long short-term memory)网络的光伏阵列故障诊断方法。首先,针对... 为提高光伏阵列故障诊断精度,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)和改进蜣螂算法IDBO(improved dung beetle optimizer)优化长短期记忆LSTM(long short-term memory)网络的光伏阵列故障诊断方法。首先,针对蜣螂算法DBO(dung beetle optimizer)收敛精度低且易陷入局部最优的问题,提出一种融合Levy飞行策略、T分布扰动策略及多种群机制的IDBO算法,通过与DBO、麻雀搜索算法、鲸鱼优化算法寻优测试对比,证明IDBO算法的优越性,再与LSTM结合搭建IDBO-LSTM故障诊断模型。其次,为充分挖掘故障特征,利用VMD提取故障数据多个层面的特征分量,作为IDBO-LSTM模型输入量。最后,实验对比结果表明,该方法的故障诊断准确率达到98.34%,优于其他5种模型,证明了所提方法的可行性及优越性。 展开更多
关键词 光伏阵列 改进蜣螂算法 变分模态分解 长短期记忆 故障诊断
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蜣螂算法优化概率神经网络的变压器故障诊断 被引量：12
13
作者 宗琳 周晓华 +3 位作者 罗文广 刘胜永 张银 吴雪颖 《智慧电力》 北大核心 2024年第5期98-104,共7页
针对仅靠人工经验选取平滑因子的概率神经网络(PNN)变压器故障诊断模型存在诊断正确率偏低的问题,提出1种采用蜣螂算法(DBO)优化PNN平滑因子的变压器故障诊断模型。选取测试函数对DBO算法进行寻优测试,并与粒子群算法(PSO)、人工蜂群算... 针对仅靠人工经验选取平滑因子的概率神经网络(PNN)变压器故障诊断模型存在诊断正确率偏低的问题,提出1种采用蜣螂算法(DBO)优化PNN平滑因子的变压器故障诊断模型。选取测试函数对DBO算法进行寻优测试,并与粒子群算法(PSO)、人工蜂群算法(ABC)、灰狼优化算法(GWO)对比,DBO在寻优精度、收敛速度和避免局部最优方面更具优势;采用DBO对PNN平滑因子寻优以建立DBO-PNN诊断模型,并与PSO-PNN、ABC-PNN和GWO-PNN模型进行诊断对比,结果表明DBO-PNN模型的诊断效果更好,正确率达96%。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 蜣螂算法 概率神经网络 油中溶解气体分析
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基于多策略改进蜣螂算法优化的变压器故障诊断 被引量：24
14
作者 赵鑫 王东丽 +2 位作者 彭泓 于洪侠 李石林 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期120-130,共11页
为了保证油浸式变压器故障诊断的可靠性,提出了一种基于多策略改进蜣螂算法(multi-strategyimproved dung beetle optimizer, MIDBO)优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)的变压器故障诊断方法。由... 为了保证油浸式变压器故障诊断的可靠性,提出了一种基于多策略改进蜣螂算法(multi-strategyimproved dung beetle optimizer, MIDBO)优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)的变压器故障诊断方法。由于蜣螂算法存在全局搜索能力较差、容易陷入局部最优解的缺点,首先通过Bernoulli混沌映射、引入自适应因子和Levy飞行策略融合动态权重系数进行改进,并对其性能进行评估。然后针对Bi LSTM的诸多超参数利用MIDBO进行优化,形成MIDBO-Bi LSTM故障诊断模型。通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取特征值,进而深入分析特征值与故障类型之间的关联性,提高模型的收敛速度。最终实验结果表明所提出的MIDBO-Bi LSTM变压器故障诊断方法准确率高、泛化能力强。其准确率高达94.67%,适用于变压器的故障诊断。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 改进蜣螂算法 双向长短时记忆网络 KPCA
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基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化含清洁能源的微电网调度 被引量：1
15
作者 刘国权王会峰 温夏露 +3 位作者 黄鹤 茹锋 刘国权 王会峰 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1015-1027,共13页
含有清洁能源的微网电力资源网内分配需要协调优化经济成本与低碳节能,而现有的多目标蜣螂优化算法寻优能力不足。针对这一问题,提出一种基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化的微电网调度方法NSIDBO。1)构建含风光柴燃蓄的微电网系... 含有清洁能源的微网电力资源网内分配需要协调优化经济成本与低碳节能,而现有的多目标蜣螂优化算法寻优能力不足。针对这一问题,提出一种基于非支配排序的改进多目标蜣螂算法优化的微电网调度方法NSIDBO。1)构建含风光柴燃蓄的微电网系统及各单元自身约束模型,建立基于经济与环保的多目标代价函数;2)设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,增大映射分布范围,提高初始化种群多样性;3)引入新型非支配排序,找到最优pareto前沿;4)设计一种翻滚跟踪优化策略,以动态步长更新“滚球者”,增加DBO的全局勘探能力和寻优精度;5)设计一种自适应种群内部划分机制,更新“滚球”和“偷窃蜣螂”的比重,进一步提升了算法收敛性。选取IEEE-RTS提供的典型日24小时负荷数据进行仿真实验,结果表明,所提NSIDBO算法优化含清洁能源微电网调度规划得到的解,比5种对比算法的综合性能更优,可以实现微电网的安全与稳定控制。 展开更多
关键词 微电网调度 非支配排序 多目标优化 改进的蜣螂算法
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混合多策略改进蜣螂算法的避障路径规划 被引量：13
16
作者 万怡华 张雪梅 《电子测量技术》 北大核心 2024年第2期69-78,共10页
为了实现移动机器人在复杂环境中路径规划的高效搜索能力,提出了一种混合多策略的改进蜣螂算法。首先,引入改进ISPM混沌策略用于初始化蜣螂的初始种群,使初始总体分布更均匀,并降低算法落入局部最优解的可能性。然后,将贪婪选择策略与... 为了实现移动机器人在复杂环境中路径规划的高效搜索能力,提出了一种混合多策略的改进蜣螂算法。首先,引入改进ISPM混沌策略用于初始化蜣螂的初始种群,使初始总体分布更均匀,并降低算法落入局部最优解的可能性。然后,将贪婪选择策略与改进透镜成像反向学习策略相结合,改进蜣螂觅食行为的位置更新,平衡算法的局部开发和全局搜索能力,提高算法的收敛能力;最后,利用莱维飞行策略并加入改进动态权重更新方式,改进蜣螂偷窃行为的位置更新,改变最优全局解,防止算法陷入局部最优。为了验证改进算法的性能,采用基本测试函数和路径优化方面仿真,将改进后算法与其他四种群体智能算法进行了比较。实验结果表明,改进的蜣螂优化算法显著提高了收敛速度和优化精度,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 蜣螂算法 路径规划 混沌映射 莱维飞行
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改进蜣螂算法优化混合核极限学习机的系统谐波阻抗估计 被引量：2
17
作者 夏焰坤 黄鹏 +2 位作者 任俊杰 朱赵晴 王宛婷 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期69-78,共10页
为准确估计系统谐波阻抗,提出一种改进蜣螂算法IDBO(improved dung beetle optimizer)优化混合核极限学习机HKELM(hybrid kernel extreme learning machine)的系统谐波阻抗估计方法。首先,在传统蜣螂算法基础上引入Cubic混沌映射、t分... 为准确估计系统谐波阻抗,提出一种改进蜣螂算法IDBO(improved dung beetle optimizer)优化混合核极限学习机HKELM(hybrid kernel extreme learning machine)的系统谐波阻抗估计方法。首先,在传统蜣螂算法基础上引入Cubic混沌映射、t分布扰动和高斯柯西变异扰动等方法,通过使用IDBO算法对HKELM进行多参数寻优;其次,将公共连接点处谐波电压和电流数据代入IDBO-HKELM,实现对系统谐波阻抗的精确估计;最后通过仿真和实例分析并对比多种方法,结果表明,所提方法在不同背景谐波波动条件和两侧阻抗差异场景下具有更好的估计精度。 展开更多
关键词 谐波阻抗估计 蜣螂算法 混合核极限学习机 谐波责任划分
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基于蜣螂算法优化深度极限学习机的中介轴承故障诊断方法 被引量：1
18
作者 栾孝驰 汤捷中 沙云东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期96-106,127,共12页
针对中介轴承故障信号传递路径复杂、受背景噪声干扰大、故障特征提取难,且传统诊断模型准确率受限于测点位置的问题,提出了一种基于自适应噪声完全经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,C... 针对中介轴承故障信号传递路径复杂、受背景噪声干扰大、故障特征提取难,且传统诊断模型准确率受限于测点位置的问题,提出了一种基于自适应噪声完全经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)结合的中介轴承故障诊断方法。首先,使用CEEMDAN和由能量比-相关系数-峭度值组成的固有模态分量筛选准则对原始信号进行分解、筛选、重构,在重构信号的时域与频域中提取特征组成特征矩阵;其次,将诊断准确率作为DBO的适应度值,对DELM模型的初始权重进行优化构建出全新的DELM;最后,将特征矩阵输入DELM完成故障诊断。以中介轴承故障数据为例,经DBO优化后的DELM诊断准确率取得了较大提升,在诊断较为困难的45°方向上诊断准确率仍达到了98.75%。结果表明,该诊断方法有效识别了中介轴承故障类型,展现了较强的鲁棒性与泛化能力。 展开更多
关键词 中介轴承 故障诊断 模态分解 蜣螂算法(DBO) 深度极限学习机(DELM)
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基于蜣螂算法和DWA算法的机器人动态路径规划
19
作者 王海群 宋国章 +2 位作者 晁帅 谭全伟 葛超 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第12期21-29,共9页
为解决机器人在复杂动态环境中的路径规划问题,提出一种融合改进蜣螂算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)和改进动态窗口法(improved dynamic window algorithm,IDWA)的动态路径规划方法。首先,使用改进的蜣螂算法生成全局最优... 为解决机器人在复杂动态环境中的路径规划问题,提出一种融合改进蜣螂算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)和改进动态窗口法(improved dynamic window algorithm,IDWA)的动态路径规划方法。首先,使用改进的蜣螂算法生成全局最优路径。针对蜣螂算法容易陷入局部最优解的问题,提出了混沌映射初始化种群、融合自适应t分布扰动策略以及螺旋搜索策略,提高算法的性能。其次,使用改进的动态窗口法跟踪全局最优路径,进行动态避障。针对动态窗口法容易发生碰撞、线速度波动频繁等问题,提出了3种改进方法,即结合全局路径规划算法,防止陷入局部最优;设置机器人初始航向角,减少路径冗余;增加线速度变化评估函数,解决线速度频繁改变问题。最后,将两种改进后的算法进行融合,设置动、静态路径规划试验。试验结果表明,融合算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,规划的路径长度更短,安全性更高,线速度序列更加平滑。 展开更多
关键词 路径规划 蜣螂算法 动态窗口法 动态避障 机器人
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基于蜣螂算法优化BP的冬夏生菜根区温度预测模型 被引量：14
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作者 刘艺梦 丁小明 +4 位作者 王会强 李恺 张观山 尹义蕾 潘守江 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期231-238,共8页
为解决生菜应用营养液膜技术(nutrient film technique,NFT)在冬夏季根区温度控制的问题,该研究基于机器学习方法,结合温室内外历史环境数据,构建BP神经网络根区温度预测模型。为提高模型精度,采用蜣螂算法(dung beetle optimizer, DBO... 为解决生菜应用营养液膜技术(nutrient film technique,NFT)在冬夏季根区温度控制的问题,该研究基于机器学习方法,结合温室内外历史环境数据,构建BP神经网络根区温度预测模型。为提高模型精度,采用蜣螂算法(dung beetle optimizer, DBO)优化BP神经网络模型的输入权重和阈值,构建了冬夏两个季节的基于DBO-BP神经网络的栽培槽内根区温度预测模型,并与GA-BP、BP神经网络模型进行对比。结果表明,根区温度预测值与真实值变化趋势较为一致,DBO-BP模型温度预测最大误差为2.21°C,决定系数为0.943,而GA-BP与BP模型决定系数分别为0.928、0.892;DBO-BP模型评价指标的均方根误差、平均绝对误差分别为0.707、0.549°C,均小于其他模型评价指标。DBO-BP神经网络可满足在NFT栽培中根区温度预测精度的需求,能够为生菜栽培根区快速控温提供有效方法。 展开更多
关键词 温室 温度 营养液膜技术 蜣螂优化算法 BP神经网络 根区温度预测
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