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混合多策略改进的海鸥优化算法
1
作者
杨聪聪
姜金华
蒋志成
《机电工程》
北大核心
2025年第10期1970-1980,共11页
针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-S...
针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-SOA)。首先,采用Chebyshev混沌序列进行了海鸥种群的初始化处理,解决了海鸥种群随机初始化导致的解空间覆盖不均匀问题。调整了线性惯性权重因子A的搜索步长,优化了算法在迭代前期全局和迭代后期局部的搜索能力。引入了Levy飞行策略,扩大了算法在迭代过程中的搜索空间,解决了传统算法在迭代过程中种群搜索空间收缩导致的种群多样性下降的问题。采用同步扰动随机逼近算法对种群个体进行了局部搜索,有效提升了算法跳出局部最优的能力;然后,研究了CLS-SOA算法时间复杂度;最后,设计了CLS-SOA与5种群智能优化算法在5个标准测试函数上的仿真实验。研究结果表明:CLS-SOA未增加算法时间复杂度,同时CLS-SOA在测试函数上的最优值、最差值、平均值和标准差方面均更接近全局最优值0,其收敛曲线呈现出大斜率的指数收敛特性。该结果验证了CLS-SOA在寻优精度、稳定性、收敛速度及跳出局部最优值方面具有显著优势;并且CLS-SOA在水表数字与背景分割任务中表现出色。
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关键词
海鸥优化算法
Chebyshev混沌序列
非线性权重因子a
Levy飞行策略
同步扰动随机逼近算法
改进的海鸥优化算法
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职称材料
融合多策略的改进鹈鹕优化算法
被引量：
1
2
作者
李智杰
赵铁柱
+3 位作者
李昌华
介军
石昊琦
杨辉
《控制工程》
北大核心
2025年第7期1184-1197,1206,共15页
针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反...
针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群,在增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础;然后,在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度;最后,引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验测试了单一改进策略的改进效果,并将IPOA与其他9种优化算法进行了对比。实验结果证明了各改进策略的有效性和IPOA的优越性和鲁棒性。
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关键词
鹈鹕优化算法
帐篷混沌映射
折射反向学习
非线性
惯性
权
重
因子
樽海鞘群算法
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职称材料
基于Voting机制的IMA-BP不平衡数据分类算法
被引量：
5
3
作者
黄富幸
韩文花
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第27期11698-11705,共8页
针对传统分类模型在实际应用中对提取到的不平衡数据特征进行分类时分类结果精度低的问题,提出使用蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)优化的反向传播(back propogation,BP)神经网络分类模型。同时为了提升算法前期全局搜索能力和后期局部...
针对传统分类模型在实际应用中对提取到的不平衡数据特征进行分类时分类结果精度低的问题,提出使用蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)优化的反向传播(back propogation,BP)神经网络分类模型。同时为了提升算法前期全局搜索能力和后期局部搜索能力,引入阻尼比系数和非线性惯性权重因子,构建出改进蜉蝣算法(improved mayfly algorithm,IMA)优化的BP神经网络(IMA-BP)分类器。根据该分类器分类具有随机的特点,引入集成学习中的投票(Voting)机制,将IMA-BP作为弱分类器,将各弱分类器的分类结果通过软投票方法融合,构成了一个Voting机制的IMA-BP分类模型。为验证分类模型的性能,使用UCI数据库中的数据集将该模型与其他的模型进行比较,结果表明Voting机制的IMA-BP分类模型对4个数据集的分类准确率分别为88.67%、96.67%、91.25%、93.52%,都要高于其他模型,说明该分类模型具有较好准确性和可行性,对一些分类任务具有较强的指导作用和应用价值。
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关键词
神经网络
蜉蝣算法
阻尼比系数
非线性
惯性
权
重
因子
投票机制
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职称材料
题名
混合多策略改进的海鸥优化算法
1
作者
杨聪聪
姜金华
蒋志成
机构
上海第二工业大学智能制造与控制工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第10期1970-1980,共11页
基金
上海第二工业大学电子信息学位点专项建设项目(A30DB218802-0402)。
文摘
针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-SOA)。首先,采用Chebyshev混沌序列进行了海鸥种群的初始化处理,解决了海鸥种群随机初始化导致的解空间覆盖不均匀问题。调整了线性惯性权重因子A的搜索步长,优化了算法在迭代前期全局和迭代后期局部的搜索能力。引入了Levy飞行策略,扩大了算法在迭代过程中的搜索空间,解决了传统算法在迭代过程中种群搜索空间收缩导致的种群多样性下降的问题。采用同步扰动随机逼近算法对种群个体进行了局部搜索,有效提升了算法跳出局部最优的能力;然后,研究了CLS-SOA算法时间复杂度;最后,设计了CLS-SOA与5种群智能优化算法在5个标准测试函数上的仿真实验。研究结果表明:CLS-SOA未增加算法时间复杂度,同时CLS-SOA在测试函数上的最优值、最差值、平均值和标准差方面均更接近全局最优值0,其收敛曲线呈现出大斜率的指数收敛特性。该结果验证了CLS-SOA在寻优精度、稳定性、收敛速度及跳出局部最优值方面具有显著优势;并且CLS-SOA在水表数字与背景分割任务中表现出色。
关键词
海鸥优化算法
Chebyshev混沌序列
非线性权重因子a
Levy飞行策略
同步扰动随机逼近算法
改进的海鸥优化算法
Keywords
seagull optimization algorithm(SOA)
Chebyshev chaotic sequence
nonlinear weight factor A
Levy flight strategy
simultaneous perturbation stochastic approximation(SPSA)
improved seagull optimization algorithm
分类号
TH-39 [机械工程]
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
融合多策略的改进鹈鹕优化算法
被引量：
1
2
作者
李智杰
赵铁柱
李昌华
介军
石昊琦
杨辉
机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
胜利油田德利实业有限责任公司
出处
《控制工程》
北大核心
2025年第7期1184-1197,1206,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(61373112,51878536)
陕西省自然科学基金资助项目(2020JQ-687)
陕西省住房城乡建设科技计划项目(2020-K09)。
文摘
针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群,在增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础;然后,在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度;最后,引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验测试了单一改进策略的改进效果,并将IPOA与其他9种优化算法进行了对比。实验结果证明了各改进策略的有效性和IPOA的优越性和鲁棒性。
关键词
鹈鹕优化算法
帐篷混沌映射
折射反向学习
非线性
惯性
权
重
因子
樽海鞘群算法
Keywords
Pelican optimization algorithm
tent chaos map
refracted opposition-based learning
nonlinear inertia weight factor
salp swarm algorithm
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Voting机制的IMA-BP不平衡数据分类算法
被引量：
5
3
作者
黄富幸
韩文花
机构
上海电力大学自动化工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第27期11698-11705,共8页
基金
国家自然科学基金(51906133)。
文摘
针对传统分类模型在实际应用中对提取到的不平衡数据特征进行分类时分类结果精度低的问题,提出使用蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)优化的反向传播(back propogation,BP)神经网络分类模型。同时为了提升算法前期全局搜索能力和后期局部搜索能力,引入阻尼比系数和非线性惯性权重因子,构建出改进蜉蝣算法(improved mayfly algorithm,IMA)优化的BP神经网络(IMA-BP)分类器。根据该分类器分类具有随机的特点,引入集成学习中的投票(Voting)机制,将IMA-BP作为弱分类器,将各弱分类器的分类结果通过软投票方法融合,构成了一个Voting机制的IMA-BP分类模型。为验证分类模型的性能,使用UCI数据库中的数据集将该模型与其他的模型进行比较,结果表明Voting机制的IMA-BP分类模型对4个数据集的分类准确率分别为88.67%、96.67%、91.25%、93.52%,都要高于其他模型,说明该分类模型具有较好准确性和可行性,对一些分类任务具有较强的指导作用和应用价值。
关键词
神经网络
蜉蝣算法
阻尼比系数
非线性
惯性
权
重
因子
投票机制
Keywords
neural network
mayfly algorithm
damping ratio coefficient
nonlinear inertia weight factor
Voting mechanism
分类号
TP183 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合多策略改进的海鸥优化算法
杨聪聪
姜金华
蒋志成
《机电工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
融合多策略的改进鹈鹕优化算法
李智杰
赵铁柱
李昌华
介军
石昊琦
杨辉
《控制工程》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Voting机制的IMA-BP不平衡数据分类算法
黄富幸
韩文花
《科学技术与工程》
北大核心
2023
5
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职称材料
已选择
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