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基于γ随机搜索策略的无人机集群海上任务分配: 1; 作者吴秋实郭杰 +3 位作者康振亮张宝超王浩凝唐胜景《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3872-3883,共12页; 针对无人机(UAV)集群海上作战态势复杂、作战任务多样、作战单元异构的特点,建立了海上无人机集群多目标任务分配优化模型,并针对该模型提出了一种基于γ随机搜索策略的改进离散粒子群算法(γ-DPSO)。将作战态势细节与复杂作战需求等引... 展开更多; 关键词无人机协同任务分配离散粒子群算法随机搜索策略均衡搜索策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机搜索两阶段规划模型算法的未知海域水下全覆盖路径规划研究: 2; 作者王兆杰茆明 +6 位作者李丁山孙牧熊进辉高峰翟桥柱张赫刘浩《中国舰船研究》北大核心 2025年第4期286-294,共9页; [目的]针对水下航行器在目标海域执行先期驱潜、阵地游猎等搜索任务的典型应用场景,探讨在无先验信息且受探测能力约束的条件下,实现未知海域高效无死角覆盖搜索的方法。[方法]通过建立未知海域搜索路径规划数学模型,并针对随机搜索策... 展开更多; 关键词水下航行器运动规划全覆盖搜索随机搜索策略路径规划两阶段规划模型算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法被引量：10: 3; 作者马乐杰邹德旋 +2 位作者李灿邵莹莹杨志龙《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期80-96,共17页; 将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分... 展开更多; 关键词粒子群优化算法 Sine映射差分进化算法交叉操作随机搜索策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

多交互式人工蜂群算法及其收敛性分析被引量：9: 4; 作者林凯陈国初张鑫《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期760-765,共6页; 针对人工蜂群(ABC)算法不易跳出局部最优解的缺点,提出了多交互式人工蜂群(MIABC)算法。该算法在基本人工蜂群算法的基础上引入随机邻域搜索策略,结合跨维搜索策略,且改进蜜蜂越限处理方式,使得算法搜索方式多样化,从而使得算法搜索更... 展开更多; 关键词人工蜂群算法跨维度搜索策略随机邻域搜索策略搜索精度收敛性分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法被引量：18: 5; 作者徐福强邹德旋 +2 位作者李灿罗鸿赟章猛《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期80-90,共11页; 针对粒子群算法在搜索寻优过程中存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优等问题,提出了引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法。采用引入Circle映射的种群初始化操作,能获得更加均匀和多样的初始种群,有利于提高算法的收敛速... 展开更多; 关键词粒子群优化算法 Circle映射正弦余弦因子随机搜索策略正弦余弦算法鲸鱼优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于向量整体扰动的快速收敛人工蜂群算法被引量：4: 6; 作者向万里马寿峰《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期1329-1333,共5页; 针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题,提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量,并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索;然后为了跳出局部最优,... 展开更多; 关键词人工蜂群算法向量整体扰动反向学习随机更新搜索策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于γ随机搜索策略的无人机集群海上任务分配: 1; 作者吴秋实郭杰康振亮张宝超王浩凝唐胜景; 机构北京理工大学宇航学院上海机电工程研究所; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3872-3883,共12页; 基金上海航天科技创新基金(SAST201711)。; 文摘针对无人机(UAV)集群海上作战态势复杂、作战任务多样、作战单元异构的特点,建立了海上无人机集群多目标任务分配优化模型,并针对该模型提出了一种基于γ随机搜索策略的改进离散粒子群算法(γ-DPSO)。将作战态势细节与复杂作战需求等引入无人机集群任务分配问题,建立契合作战场景的无人机集群任务分配作战模型;基于粒子编码矩阵,设计均衡搜索策略、γ随机搜索策略、分阶段自适应参数,提出基于γ随机搜索策略的改进离散粒子群算法,解决离散粒子群算法易陷入局部最优造成未成熟收敛的问题。仿真结果表明:针对所建立的符合海上作战特点的无人机集群多目标任务分配优化模型,所提算法可有效解决无人机集群多目标任务分配问题,所提改进策略提高了算法的收敛速度与算法精度。; 关键词无人机协同任务分配离散粒子群算法随机搜索策略均衡搜索策略; Keywords unmanned aerial vehicle cooperative mission assignment discrete particle swarm optimization algorithm random search strategy equilibrium search strategy; 分类号 V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机搜索两阶段规划模型算法的未知海域水下全覆盖路径规划研究: 2; 作者王兆杰茆明李丁山孙牧熊进辉高峰翟桥柱张赫刘浩; 机构中国舰船研究院中国船舶集团未来发展研究中心中国人民解放军海军士官学校西安交通大学电子与信息学部; 出处《中国舰船研究》北大核心 2025年第4期286-294,共9页; 基金国家部委基金资助项目中国科协青年人才托举工程资助项目(2022QNRC001)。; 文摘 [目的]针对水下航行器在目标海域执行先期驱潜、阵地游猎等搜索任务的典型应用场景,探讨在无先验信息且受探测能力约束的条件下,实现未知海域高效无死角覆盖搜索的方法。[方法]通过建立未知海域搜索路径规划数学模型,并针对随机搜索策略设计基于两阶段规划的启发式求解方法,得出不同形状海域中各类搜索策略的效率结果。[结果]矩形海域中,平行搜索或螺旋搜索效率最高,之字搜索策略效率最低;圆形海域中,螺旋搜索效率最高;不规则海域中,平行搜索、之字搜索和螺旋搜索均无法直接应用,随机搜索可不经海域近似处理找到近优解。[结论]所建立的数学模型满足“全面覆盖未知海域”及“最短时间完成搜索”等条件,设计的随机搜索两阶段规划模型算法,能在不离散化战场物理空间、约束条件和决策变量的前提下,为任意不规则连通海域规划出满足全覆盖要求的随机搜索航路。; 关键词水下航行器运动规划全覆盖搜索随机搜索策略路径规划两阶段规划模型算法; Keywords underwater vehicles motion planning full coverage search random search strategy path planning two-stage planning model algorithm; 分类号 U675.57 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法被引量：10: 3; 作者马乐杰邹德旋李灿邵莹莹杨志龙; 机构江苏师范大学电气工程及自动化学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期80-96,共17页; 基金徐州市科技计划项目(KC22024)。; 文摘将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分进化算法中的交叉操作,采用淘汰机制随机搜索策略,提高算法的全局搜索能力,提高算法收敛速度。为了验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)的性能,与基于压缩学习因子的粒子群算法(yield-based particle swarm optimization,YPSO)、自适应加权粒子群算法(self-adaptive particle swarm optimization,SPSO)等PSO相关算法以及蜘蛛蜂优化算法(spider wasp optimization,SWO)、能量谷算法(energy valley algorithm,EVA)等2023年最新算法相比较,验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(IPSO)的有效性。在不同维度下解决12个常用基准函数,对12个测试函数进行实验,并与其他的几种算法进行比较,实验结果表明,改进后的PSO算法收敛速度快,收敛精度高。; 关键词粒子群优化算法 Sine映射差分进化算法交叉操作随机搜索策略; Keywords particle swarm optimization algorithm Sine mapping differential evolution algorithm cross operation random search strategy; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多交互式人工蜂群算法及其收敛性分析被引量：9: 4; 作者林凯陈国初张鑫; 机构上海电机学院电气学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期760-765,共6页; 基金上海市教委科研创新项目(13YZ140)~~; 文摘针对人工蜂群(ABC)算法不易跳出局部最优解的缺点,提出了多交互式人工蜂群(MIABC)算法。该算法在基本人工蜂群算法的基础上引入随机邻域搜索策略,结合跨维搜索策略,且改进蜜蜂越限处理方式,使得算法搜索方式多样化,从而使得算法搜索更具跳跃性,不易陷入局部最优解,同时,对其进行收敛性分析和性能测试。在五种经典基准测试函数和时间复杂度实验上的仿真结果表明,相对于标准人工蜂群算法和基本粒子群优化(PSO)算法,该算法在1E-2精度下收敛速度提高了约30%和65%,搜索精度更优,且在高维求解问题方面有明显优势。; 关键词人工蜂群算法跨维度搜索策略随机邻域搜索策略搜索精度收敛性分析; Keywords Artificial Bee Colony （ABC） algorithm cross-dimensional search strategy stochastic neighborhood search strategy search precision convergence analysis; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法被引量：18: 5; 作者徐福强邹德旋李灿罗鸿赟章猛; 机构江苏师范大学电气工程及自动化学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期80-90,共11页; 基金国家自然科学基金(62103173) 江苏省高等学校自然科学研究项目(20KJB510048)。; 文摘针对粒子群算法在搜索寻优过程中存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优等问题,提出了引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法。采用引入Circle映射的种群初始化操作,能获得更加均匀和多样的初始种群,有利于提高算法的收敛速度和精度。采用非线性递减的惯性权重并引入正弦余弦算法中的正弦余弦因子的策略,更好地平衡了算法全局探索能力和局部开发能力。受鲸鱼优化算法启发,提出并采用带有淘汰制的随机搜索策略,增强了算法跳出局部最优和全局探索的能力。在16个基准测试函数上对该算法进行了仿真实验,并与4种粒子群相关算法及其他4种群智能优化算法进行了比较和分析,验证了所提出的改进算法具有更强的收敛性能和稳定性。; 关键词粒子群优化算法 Circle映射正弦余弦因子随机搜索策略正弦余弦算法鲸鱼优化算法; Keywords particle swarm optimization Circle map sine cosine factor random search strategy sine cosine algorithm whale optimization algorithm; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于向量整体扰动的快速收敛人工蜂群算法被引量：4: 6; 作者向万里马寿峰; 机构兰州交通大学交通运输学院天津大学系统工程研究所; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期1329-1333,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(70971094) 天津市科技支撑计划基金重点资助项目(08ZCKFSF01000) +1 种基金兰州交通大学青年科学基金资助项目(2012029); 文摘针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题,提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量,并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索;然后为了跳出局部最优,采用一种随机更新搜索策略来增加蜂群多样性以平衡全局探索和局部利用能力;最后通过八个标准测试函数的仿真实验,发现所提出的算法与几个改进的人工蜂群算法相比,具有更快的收敛速度且获得了更高的求解精度,验证了算法的优越性。; 关键词人工蜂群算法向量整体扰动反向学习随机更新搜索策略; Keywords artificial bee colony algorithm full vector perturbation opposition-based learning random update search; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于γ随机搜索策略的无人机集群海上任务分配	吴秋实郭杰康振亮张宝超王浩凝唐胜景	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于随机搜索两阶段规划模型算法的未知海域水下全覆盖路径规划研究	王兆杰茆明李丁山孙牧熊进辉高峰翟桥柱张赫刘浩	《中国舰船研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法	马乐杰邹德旋李灿邵莹莹杨志龙	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多交互式人工蜂群算法及其收敛性分析	林凯陈国初张鑫	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法	徐福强邹德旋李灿罗鸿赟章猛	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2023	18	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于向量整体扰动的快速收敛人工蜂群算法	向万里马寿峰	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料