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采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
被引量：
2
1
作者
付小朋
王勇
冯爱武
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第10期3026-3032,共7页
针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体...
针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优的能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。
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关键词
阿奎拉优化算法
动态调整
混沌自适应权重
改进型差分变异
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职称材料
基于混合策略改进阿奎拉鹰优化算法的多目标红外WSN节点覆盖优化
被引量：
1
2
作者
黄华
张苗
《广西科学》
北大核心
2024年第5期1049-1061,共13页
为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)节点对目标区域的覆盖率,提出一种多目标红外WSN节点覆盖优化算法——混合策略改进阿奎拉鹰优化算法(Hybrid Strategy Improved Aquila Optimizer, HSIAO)。为提高节点目标位置的...
为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)节点对目标区域的覆盖率,提出一种多目标红外WSN节点覆盖优化算法——混合策略改进阿奎拉鹰优化算法(Hybrid Strategy Improved Aquila Optimizer, HSIAO)。为提高节点目标位置的搜索精度,引入准对立学习机制提升初始种群多样性和个体质量,设计伯努利(Bernoulli)混沌映射高空飞行机制提升算法全局搜索能力,并利用瞬态搜索低空飞行机制丰富个体攻击行为的多样性,同时采用自适应随机无迹sigma点变异避免迭代后期的搜索盲区,避免位置搜索出现停滞钝化,提高收敛精度。综合考虑WSN节点的覆盖率、覆盖冗余及节点移动能耗,建立网络覆盖的多目标适应度函数,通过改进的阿奎拉鹰优化算法对多目标红外WSN节点覆盖问题迭代求解。实验结果表明,该改进算法能有效降低节点冗余率和提高网络覆盖率,生成的自组网能延长传感器网络的有效工作时间。
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关键词
无线传感器网络(WSN)
网络覆盖
阿奎拉
鹰
优化
算法
(AO)
瞬态搜索
无迹sigma点变异
准对立学习
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职称材料
融合动态反向学习的阿奎拉鹰与哈里斯鹰混合优化算法
被引量：
25
3
作者
贾鹤鸣
刘庆鑫
+2 位作者
刘宇翔
王爽
吴迪
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期104-116,共13页
阿奎拉鹰优化算法(Aquila optimizer, AO)和哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization, HHO)是近年提出的优化算法。AO算法全局寻优能力强,但收敛精度低,容易陷入局部最优,而HHO算法具有较强的局部开发能力,但存在全局探索能力弱,收...
阿奎拉鹰优化算法(Aquila optimizer, AO)和哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization, HHO)是近年提出的优化算法。AO算法全局寻优能力强,但收敛精度低,容易陷入局部最优,而HHO算法具有较强的局部开发能力,但存在全局探索能力弱,收敛速度慢的缺陷。针对原始算法存在的局限性,本文将两种算法混合并引入动态反向学习策略,提出一种融合动态反向学习的阿奎拉鹰与哈里斯鹰混合优化算法。首先,在初始化阶段引入动态反向学习策略提升混合算法初始化性能与收敛速度。此外,混合算法分别保留了AO的探索机制与HHO的开发机制,提高算法的寻优能力。仿真实验采用23个基准测试函数和2个工程设计问题测试混合算法优化性能,并对比了几种经典反向学习策略,结果表明引入动态反向学习的混合算法收敛性能更佳,能够有效求解工程设计问题。
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关键词
阿奎拉
鹰
优化
算法
哈里斯鹰
优化
算法
动态反向学习
混合
优化
基准函数
管柱设计问题
汽车碰撞设计问题
Wilcoxon秩和检验
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职称材料
题名
采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
被引量：
2
1
作者
付小朋
王勇
冯爱武
机构
广西民族大学人工智能学院
广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第10期3026-3032,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61662005)
广西自然科学基金资助项目(2021GXNSFAA220068)。
文摘
针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优的能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。
关键词
阿奎拉优化算法
动态调整
混沌自适应权重
改进型差分变异
Keywords
Aquila optimization algorithm
dynamic adjustment
chaotic adaptive weights
improved differential mutation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于混合策略改进阿奎拉鹰优化算法的多目标红外WSN节点覆盖优化
被引量：
1
2
作者
黄华
张苗
机构
河南财政金融学院计算机与人工智能学院
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《广西科学》
北大核心
2024年第5期1049-1061,共13页
基金
河南省高等教育教学改革研究与实践项目(研究生教育类,2023SJGLX365Y)资助。
文摘
为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)节点对目标区域的覆盖率,提出一种多目标红外WSN节点覆盖优化算法——混合策略改进阿奎拉鹰优化算法(Hybrid Strategy Improved Aquila Optimizer, HSIAO)。为提高节点目标位置的搜索精度,引入准对立学习机制提升初始种群多样性和个体质量,设计伯努利(Bernoulli)混沌映射高空飞行机制提升算法全局搜索能力,并利用瞬态搜索低空飞行机制丰富个体攻击行为的多样性,同时采用自适应随机无迹sigma点变异避免迭代后期的搜索盲区,避免位置搜索出现停滞钝化,提高收敛精度。综合考虑WSN节点的覆盖率、覆盖冗余及节点移动能耗,建立网络覆盖的多目标适应度函数,通过改进的阿奎拉鹰优化算法对多目标红外WSN节点覆盖问题迭代求解。实验结果表明,该改进算法能有效降低节点冗余率和提高网络覆盖率,生成的自组网能延长传感器网络的有效工作时间。
关键词
无线传感器网络(WSN)
网络覆盖
阿奎拉
鹰
优化
算法
(AO)
瞬态搜索
无迹sigma点变异
准对立学习
Keywords
Wireless Sensor Network(WSN)
network coverage
Aquila Optimizer(AO)
transient search
traceless sigma point variation
quasi-opposition-based learning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合动态反向学习的阿奎拉鹰与哈里斯鹰混合优化算法
被引量：
25
3
作者
贾鹤鸣
刘庆鑫
刘宇翔
王爽
吴迪
机构
三明学院信息工程学院
海南大学计算机科学与技术学院
福州大学物理与信息工程学院
三明学院教育与音乐学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期104-116,共13页
基金
福建省自然科学基金面上项目(2021J011128)
福建省本科高校教育教学改革研究项目(FBJG20210338)
+3 种基金
三明市科技计划引导性项目(2021-S-8)
三明学院教育教学改革重点项目(J2010305)
三明学院高教研究课题(SHE2013)
福建省农业物联网应用重点实验室开放研究基金项目(ZD2101)。
文摘
阿奎拉鹰优化算法(Aquila optimizer, AO)和哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization, HHO)是近年提出的优化算法。AO算法全局寻优能力强,但收敛精度低,容易陷入局部最优,而HHO算法具有较强的局部开发能力,但存在全局探索能力弱,收敛速度慢的缺陷。针对原始算法存在的局限性,本文将两种算法混合并引入动态反向学习策略,提出一种融合动态反向学习的阿奎拉鹰与哈里斯鹰混合优化算法。首先,在初始化阶段引入动态反向学习策略提升混合算法初始化性能与收敛速度。此外,混合算法分别保留了AO的探索机制与HHO的开发机制,提高算法的寻优能力。仿真实验采用23个基准测试函数和2个工程设计问题测试混合算法优化性能,并对比了几种经典反向学习策略,结果表明引入动态反向学习的混合算法收敛性能更佳,能够有效求解工程设计问题。
关键词
阿奎拉
鹰
优化
算法
哈里斯鹰
优化
算法
动态反向学习
混合
优化
基准函数
管柱设计问题
汽车碰撞设计问题
Wilcoxon秩和检验
Keywords
Aquila optimizer
Harris Hawk optimization
dynamic opposition-based learning
hybrid optimization
benchmark function
tubular column design problem
car crash design problem
Wilcoxon rank-sum test
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
付小朋
王勇
冯爱武
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于混合策略改进阿奎拉鹰优化算法的多目标红外WSN节点覆盖优化
黄华
张苗
《广西科学》
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合动态反向学习的阿奎拉鹰与哈里斯鹰混合优化算法
贾鹤鸣
刘庆鑫
刘宇翔
王爽
吴迪
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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