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融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法 被引量:1
1
作者 杨志龙 邹德旋 +2 位作者 李灿 邵莹莹 马乐杰 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2304-2316,共13页
针对蜣螂优化(DBO)算法中存在的收敛速度慢、精度不高以及容易陷入局部最优的问题,提出一种融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法(SI-DBO)。首先,用Circle映射初始化种群,以使种群的分布更加均匀和具有多样性,从而提升算法的... 针对蜣螂优化(DBO)算法中存在的收敛速度慢、精度不高以及容易陷入局部最优的问题,提出一种融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法(SI-DBO)。首先,用Circle映射初始化种群,以使种群的分布更加均匀和具有多样性,从而提升算法的收敛速度和寻优精度;其次,使用限制反向学习对蜣螂的位置进行更新,以提升蜣螂的搜索能力;最后,使用柯西-高斯变异策略帮助种群逃逸出局部最佳位置并寻找全局最佳位置。为了验证SI-DBO的性能,在测试函数上进行仿真实验并对实验结果进行Wilcoxon秩和检验,而且将该算法用于求解机器人夹持器问题。实验结果表明,与黑寡妇-蜣螂优化算法(BWDBO)和麻雀搜索算法(SSA)相比,SI-DBO在测试函数上均获得了较高的寻优精度和收敛速度,同时,SI-DBO在求解机器人夹持器问题时的效果优于粒子群优化(PSO)算法,验证了SIDBO具有更好的寻优性能和工程实用性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 限制反向学习 柯西-高斯变异 Wilcoxon秩和检验 机器人夹持器问题
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基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法 被引量:42
2
作者 徐辰华 李成县 +1 位作者 喻昕 黄清宝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1-9,50,共10页
针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置,为算法全局搜索过程的种群多... 针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置,为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础;同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度;最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。对13个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比,该算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 混沌cat映射 灰狼优化算法 函数优化 高斯变异 优胜劣汰选择
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融合高斯变异和Powell法的花朵授粉优化算法 被引量:19
3
作者 肖辉辉 万常选 +1 位作者 段艳明 喻聪 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第3期478-490,共13页
花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)是最近提出的一种新型群智能优化算法,由于其较好地解决了全局搜索和局部搜索的平衡性问题,且具有参数少,易实现等特点,已得到广泛应用和研究,但现有研究对其参数的研究较少,同时该算法... 花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)是最近提出的一种新型群智能优化算法,由于其较好地解决了全局搜索和局部搜索的平衡性问题,且具有参数少,易实现等特点,已得到广泛应用和研究,但现有研究对其参数的研究较少,同时该算法也存在演化后期收敛速度慢且易陷入局部极小等缺陷,使其应用范围受到制约。为了提升FPA算法的整体性能,对其控制步长的缩放因子的取值进行了修正;提出了把高斯变异和Powell法融入到花朵授粉算法中的混合算法GMPFPA(flower pollination algorithm combination with Gauss mutation and Powell search method)。改进算法首先利用高斯变异对全局搜索进行扰动,增强种群的多样性,提高全局探测能力,然后引入局部寻优能力强大的Powell法提升其局部开发能力。通过12个高维经典测试函数对比实验,验证了改进算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 高斯变异 花朵授粉算法(FPA) Powell法 最优值 寻优能力
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带高斯变异的人工萤火虫优化算法 被引量:26
4
作者 莫愿斌 刘付永 张宇楠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期121-123,共3页
针对基本萤火虫优化算法在求解函数全局最优值时的不足,提出了一种带高斯变异的人工萤火虫优化算法。该算法在萤火虫的移动过程中,应用了高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,且能获得精度更高的解。通过对六个标准测... 针对基本萤火虫优化算法在求解函数全局最优值时的不足,提出了一种带高斯变异的人工萤火虫优化算法。该算法在萤火虫的移动过程中,应用了高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,且能获得精度更高的解。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的人工萤火虫算法比基本萤火虫优化算法有更高的收敛速度、求解精度和收敛成功率。 展开更多
关键词 人工萤火虫算法 高斯变异 函数优化
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高斯变异差分进化算法及其应用研究 被引量:8
5
作者 卢青波 张学良 +2 位作者 温淑花 兰国生 刘丽琴 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期372-378,共7页
为平衡算法收敛速度和全局搜索能力,克服差分进化算法易"早熟"的缺陷,在分析引起种群多样性下降及个体进化停滞原因的基础上,通过引入高斯变异操作,提出了基于高斯变异改进的差分进化算法(modified differ-ential evolution b... 为平衡算法收敛速度和全局搜索能力,克服差分进化算法易"早熟"的缺陷,在分析引起种群多样性下降及个体进化停滞原因的基础上,通过引入高斯变异操作,提出了基于高斯变异改进的差分进化算法(modified differ-ential evolution base on Gauss mutation,GMDE).数值仿真及2个工程优化问题的求解结果表明本文算法能有效避免"早熟"收敛,且在算法收敛速度和全局搜索能力上取得了较好的平衡. 展开更多
关键词 差分进化算法 高斯变异 交叉率
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均匀局部搜索和高斯变异的布谷鸟搜索算法 被引量:6
6
作者 黄海燕 彭虎 +3 位作者 邓长寿 王晓静 张艳 谭旭杰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第7期1451-1458,共8页
布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法是一种简单易实现的全局优化算法,但也存在局部搜索能力弱,求解精度不高的问题.为了克服这些问题,提出一种新的均匀局部搜索和高斯变异的布谷鸟搜索算法.该算法在基于Levy飞行产生新解后执行均匀局部搜... 布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法是一种简单易实现的全局优化算法,但也存在局部搜索能力弱,求解精度不高的问题.为了克服这些问题,提出一种新的均匀局部搜索和高斯变异的布谷鸟搜索算法.该算法在基于Levy飞行产生新解后执行均匀局部搜索,从而提高算法的局部开采能力,并对被宿主发现的鸟巢采用高斯变异进行重新更新,从而提高算法的寻优精度以及收敛能力.通过对包括单峰函数、多峰函数的13个基准测试函数的仿真实验和分析,验证了新算法的有效性和可靠性,实验结果表明新算法具有较好的收敛速度和收敛精度,是一种具有竞争力的算法. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 莱维飞行 均匀局部搜索 高斯变异
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基于自适应高斯变异的人工鱼群算法 被引量:30
7
作者 曲良东 何登旭 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期182-184,189,共4页
针对基本人工鱼群算法存在的不足,根据高斯变异和历史最优鱼个体状态,提出自适应高斯变异人工鱼群算法。该算法能克服人工鱼漫无目的随机游动从而求得全局极值,提高求解质量和运行效率。典型测试函数测试、应用实例验证和理论分析表明,... 针对基本人工鱼群算法存在的不足,根据高斯变异和历史最优鱼个体状态,提出自适应高斯变异人工鱼群算法。该算法能克服人工鱼漫无目的随机游动从而求得全局极值,提高求解质量和运行效率。典型测试函数测试、应用实例验证和理论分析表明,该算法是可行、有效的。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 高斯变异 优化
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引入高斯变异和最速下降算子的人口迁移算法 被引量:12
8
作者 王晓慧 刘雪英 白梅花 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第20期57-60,62,共5页
人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了... 人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了证明。通过对函数的数值实验测试结果表明,改进的人口迁移算法的全局寻优能力和收敛速度较人口迁移算法均有所提高。 展开更多
关键词 人口迁移算法 高斯变异 最速下降算法 全局优化
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基于高斯变异的人工萤火虫算法在云计算资源调度中的研究 被引量:8
9
作者 刘运 程家兴 林京 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第3期834-837,共4页
如何合理地分配云计算资源一直都是研究的热点。建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在算法中引入高斯变异算法,通过与经典函数比较,优化后的算法在搜索精度上以及收敛速度上有了... 如何合理地分配云计算资源一直都是研究的热点。建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在算法中引入高斯变异算法,通过与经典函数比较,优化后的算法在搜索精度上以及收敛速度上有了很大的提高。通过在Cloud Sim平台上与经典智能算法的比较,该算法能够有效地提高云计算中的资源调度性能,缩短任务完成的时间,提高系统整体处理能力。 展开更多
关键词 云计算 高斯变异 人工萤火虫算法
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焊接机器人路径规划的高斯变异蝗虫优化算法 被引量:11
10
作者 邵长春 胡国明 李水明 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第4期276-280,共5页
为提高焊接机器人的工作效率,提出一种基于高斯变异蝗虫优化算法(GMGOA)的焊接机器人路径规划新方法。GMGOA在蝗虫优化算法(GOA)的基础上,引入了高斯变异操作,有效地减少了劣质解的个数,实现了算法跳出局部最优能力的增强。3个典型旅行... 为提高焊接机器人的工作效率,提出一种基于高斯变异蝗虫优化算法(GMGOA)的焊接机器人路径规划新方法。GMGOA在蝗虫优化算法(GOA)的基础上,引入了高斯变异操作,有效地减少了劣质解的个数,实现了算法跳出局部最优能力的增强。3个典型旅行商问题(TSP)算例的测试结果表明,GMGOA性能比GOA有了很大程度的提升;焊接机器人路径规划实例结果表明,GMGOA在焊接机器人路径规划中是有效可行的,获较其他几种方法获得的焊接路径更短、计算稳定性更强。 展开更多
关键词 蝗虫优化算法 高斯变异 焊接机器人 路径规划
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混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法 被引量:13
11
作者 冯增喜 何鑫 +3 位作者 崔巍 赵锦彤 张茂强 杨芸芸 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期604-615,共12页
针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采... 针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采用非线性递减的捕食者概率策略,平衡SSA的全局搜索和局部开发能力;利用位置贪婪选择策略在迭代过程中不断保留种群中的优势个体,以提升算法收敛速度;引入随机反向学习和高斯变异策略,在增加种群多样性的同时提高算法跳出局部最优的能力。使用10个不同的基准测试函数进行仿真实验,并利用Wilcoxon符号秩检验验证所提算法的寻优性能,结果表明,RGCSSA算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均有极大提升。 展开更多
关键词 松鼠搜索算法 Tent混沌映射 随机反向学习 高斯变异 Wilcoxon符号秩检验
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带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法 被引量:10
12
作者 郑云水 岳小雪 林俊亭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3629-3633,共5页
为了解决基本蝙蝠算法(BA)局部深度搜索能力弱、寻优精度低及易陷入局部最优的问题,提出一种带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法(SFLBAWGM)用于求解复杂函数问题。利用混合蛙跳算法(SFLA)的更新方式对蝙蝠个体进行局部深度搜索,使得SFLBAWG... 为了解决基本蝙蝠算法(BA)局部深度搜索能力弱、寻优精度低及易陷入局部最优的问题,提出一种带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法(SFLBAWGM)用于求解复杂函数问题。利用混合蛙跳算法(SFLA)的更新方式对蝙蝠个体进行局部深度搜索,使得SFLBAWGM既保持了BA本就具有的较强的全局搜索能力及快速收敛能力,又增强了算法的局部深度搜索性能;且当算法满足变异条件时,对当前全局最优个体执行高斯变异操作,以增强个体跳出局部极值点的束缚能力。选取几个典型函数进行测试,结果显示,SFLBAWGM的优化性能有了显著提高,即具有较快的收敛速度、较高的寻优精度、收敛稳定性和收敛可靠性,验证了SFLBAWGM的有效性和优越性,并且在高维函数上的优势更为明显,适合工程应用中各种高维多极值的复杂函数优化问题。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 混合蛙跳算法 高斯变异 局部深度搜索 局部最优
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动态高斯变异和随机变异融合的自适应细菌觅食优化算法 被引量:7
13
作者 张新明 尹欣欣 冯梦清 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期101-106,共6页
针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法在高维函数优化上性能较差和普适性不强的问题,提出一种动态高斯变异和随机变异融合的自适应细菌觅食优化算法。首先,将原随机迁徙方案修改为动态高斯变异与随机变异融合的... 针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法在高维函数优化上性能较差和普适性不强的问题,提出一种动态高斯变异和随机变异融合的自适应细菌觅食优化算法。首先,将原随机迁徙方案修改为动态高斯变异与随机变异融合的迁徙方法,即搜索前期利用随机迁徙有利于增加解的多样性,获得全局最优解,搜索后期改用动态的高斯变异来提高算法的收敛速度;然后,对趋化操作中的步长参数使用动态调整和自适应调整来增强算法的普适性;最后,构建全局极值感应机制使优化更有效,从而获得了一种高性能的自适应BFO算法,以便能够高效解决高维函数的优化问题。14个高维函数优化的仿真结果表明,提出的算法不仅优化效果好、普适性强,而且能以更快的速度找到全局最优解,性能优于SBFO、POLBBO、BFAVP和RABC算法。 展开更多
关键词 优化方法 细菌觅食优化算法 高斯变异 高维函数优化 动态调整
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基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法 被引量:9
14
作者 李永恒 赵志刚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期144-152,共9页
针对蝙蝠算法个体越界、易早熟收敛的问题,提出一种基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法。新算法将飞越解空间边界的个体拉回解空间内,利用越界重置策略重新分配位置。通过高斯变异策略控制个体的搜索范围,使种群以最优解为中心向四... 针对蝙蝠算法个体越界、易早熟收敛的问题,提出一种基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法。新算法将飞越解空间边界的个体拉回解空间内,利用越界重置策略重新分配位置。通过高斯变异策略控制个体的搜索范围,使种群以最优解为中心向四周呈放射状搜索,增强了算法的局部搜索和全局寻优能力。蝙蝠算法在靠近目标解时响度和脉冲发射频率更新不协调,影响了算法的持续进化能力,通过线性渐变策略保证响度和脉冲发射频率的变化与算法持续进化相适应。研究了在解空间不同位置关系的情况下新算法和对比算法的优化能力,并结合实验数据对算法收敛稳定性进行分析。实验结果表明,提出的新算法具有较好的收敛速度和精度,其全局寻优能力和高维问题优化能力体现了很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 越界重置 高斯变异 搜索范围
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反向自适应高斯变异的人工鱼群算法 被引量:13
15
作者 姚凌波 戴月明 王艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期179-185,共7页
针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群... 针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能。同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 自适应 高斯变异 反向解
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基于高斯变异的智能单粒子算法 被引量:1
16
作者 夏伟 程慕鑫 刘漫丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期986-988,992,共4页
针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象,提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO)。当粒子陷入局部最优值,每一维速度会降到一定的阈值,整个粒子进化处于缓慢阶段;此时给予搜索到的历史最优极值一个自... 针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象,提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO)。当粒子陷入局部最优值,每一维速度会降到一定的阈值,整个粒子进化处于缓慢阶段;此时给予搜索到的历史最优极值一个自适应的高斯变异扰动,会大大提高粒子的逃逸能力,帮助粒子快速地跳出局部极值点,不断地向全局最优解靠近。通过几个标准测试函数进行实验,结果表明该算法的收敛速度、搜索精度和稳定性均优于ISPO算法。 展开更多
关键词 粒子群优化 智能单粒子算法 高斯变异
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基于混沌初始化和高斯变异的鸽群算法 被引量:6
17
作者 魏超 韦修喜 黄华娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第4期1112-1121,共10页
针对鸽群优化算法在求解非线性优化问题中,容易陷入局部最优,收敛精度不高的问题,提出改进的鸽群优化算法。采用混沌映射中的立方映射方法对鸽群位置进行初始化,增加种群的多样性;引入高斯变异算子,弥补鸽群算法容易陷入局部最优的不足... 针对鸽群优化算法在求解非线性优化问题中,容易陷入局部最优,收敛精度不高的问题,提出改进的鸽群优化算法。采用混沌映射中的立方映射方法对鸽群位置进行初始化,增加种群的多样性;引入高斯变异算子,弥补鸽群算法容易陷入局部最优的不足,提高算法的全局搜索能力和搜索效率;在地标算子中添加递减因子,能够有效避免算法由于过早收敛而陷入局部最优,提高算法的收敛精度。测试19个基准函数和电力系统经济调度工程应用实验的结果表明,改进后算法与其它群智能算法相比,拥有更好的寻优能力。 展开更多
关键词 鸽群优化算法 非线性优化 混沌映射 立方映射 高斯变异算子 递减因子 电力经济调度
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基于高斯变异的引力搜索算法 被引量:3
18
作者 隋永霞 孙合明 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第5期596-600,共5页
在深入研究基本的万有引力搜索算法基础上,将进化计算过程中的高斯变异引入引力搜索算法的位置更新中,增强引力搜索算法跳出局部最优解的能力。经典的测试函数验证了该算法的性能,并与基本的万有引力搜索算法及基于权值的引力搜索算法... 在深入研究基本的万有引力搜索算法基础上,将进化计算过程中的高斯变异引入引力搜索算法的位置更新中,增强引力搜索算法跳出局部最优解的能力。经典的测试函数验证了该算法的性能,并与基本的万有引力搜索算法及基于权值的引力搜索算法作比较,结果表明基于高斯变异的引力搜索算法更容易跳出局部最优,在求解函数的优化问题中表现出更好的性能。 展开更多
关键词 引力搜索算法 局部搜索 高斯变异 收敛速度
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高斯变异粒子群优化径向基神经网络铣削力预测 被引量:2
19
作者 匡佳维 周细枝 +2 位作者 付渝彬 余中全 黎仕 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期149-154,共6页
针对传统电流-切削力神经网络预测模型精度不高且神经网络参数难以确定的问题,将主轴电流与驱动轴电流同时考虑作为输入样本,提出帐篷映射下高斯变异粒子群优化径向基神经网络算法。算法在改进收缩粒子群径向基神经网络(改进CFA PSO-RBF... 针对传统电流-切削力神经网络预测模型精度不高且神经网络参数难以确定的问题,将主轴电流与驱动轴电流同时考虑作为输入样本,提出帐篷映射下高斯变异粒子群优化径向基神经网络算法。算法在改进收缩粒子群径向基神经网络(改进CFA PSO-RBF)的基础上,对粒子位置初始化采用帐篷映射(Tent Map),同时提出粒子动态高斯变异。该算法能够均匀化粒子初始位置,控制变异过程,并有效避免算法陷入局部最优的早熟问题。基于此方法进行算法对比分析实验,结果表明:同时考虑主轴与驱动轴电流,较单一考虑主轴电流,铣削力预测精度更高;在该算法下,随机15次训练结果平均均方根误差低于BP、RBF、改进CFA PSO-RBF神经网络,能够有效提高铣削力预测精度。 展开更多
关键词 切削力预测 RBF神经网络 CFA PSO算法 TENT映射 高斯变异
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多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法 被引量:24
20
作者 陈忠云 张达敏 辛梓芸 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1307-1317,共11页
针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法.根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群,各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作.使... 针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法.根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群,各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作.使用统计分析、收敛速度分析、Wilcoxon检验、经典基准函数和CEC 2014函数的标准差来评估改进樽海鞘群算法的效率.结果表明,改进算法具有更好的寻优精度和收敛速度.尤其在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好性能. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 多子群 共生策略 非均匀高斯变异 函数优化
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