基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法 被引量：68

1

作者 王凡 贺兴时 王燕 《西安工程大学学报》 CAS 2011年第4期566-569,共4页

在布谷鸟搜索算法(CS)的基础上,提出了一种在迭代过程中对鸟窝位置加入高斯扰动的方法,即基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法(GCS).它增加了鸟窝位置变化的活力,从而有效地提高了算法的收敛速度.仿真实验结果表明,该算法优于原始布谷鸟搜索算法.

关键词 布谷鸟搜索算法 高斯扰动 收敛速度

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基于模拟退火与高斯扰动的布谷鸟算法 被引量：14

2

作者 张毅 贺兴时 杨新社 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2015年第4期515-521,共7页

布谷鸟算法是一种新型的全局最优搜索算法,为了提高该算法的收敛速度与计算精度,将模拟退火思想引入布谷鸟算法,并对布谷鸟算法的个体进行高斯扰动,提出一种基于模拟退火与高斯扰动的布谷鸟算法(SAGCS).将SAGCS算法与布谷鸟算法和带有... 布谷鸟算法是一种新型的全局最优搜索算法,为了提高该算法的收敛速度与计算精度,将模拟退火思想引入布谷鸟算法,并对布谷鸟算法的个体进行高斯扰动,提出一种基于模拟退火与高斯扰动的布谷鸟算法(SAGCS).将SAGCS算法与布谷鸟算法和带有高斯扰动的布谷鸟算法在8个典型的基准测试函数中进行仿真对比,结果表明SAGCS算法在收敛速度和精度方面均优于其他两种算法. 展开更多

关键词 布谷鸟算法 模拟退火 高斯扰动 仿真

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基于萤火虫算法和高斯扰动的飞蛾优化算法 被引量：6

3

作者 李荣 贺兴时 杨新社 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2020年第4期101-110,共10页

针对飞蛾优化算法易陷入局部最优、寻优精度不高的缺点,提出一种基于萤火虫算法和高斯扰动的飞蛾优化算法。采用萤火虫算法改善飞蛾优化算法的初始种群质量,增强飞蛾种群的多样性;将指数递减策略引入飞蛾位置更新公式,使算法迅速进入全... 针对飞蛾优化算法易陷入局部最优、寻优精度不高的缺点,提出一种基于萤火虫算法和高斯扰动的飞蛾优化算法。采用萤火虫算法改善飞蛾优化算法的初始种群质量,增强飞蛾种群的多样性;将指数递减策略引入飞蛾位置更新公式,使算法迅速进入全局寻优并展开精确搜索;构造高斯扰动项加入到局部新解产生公式,防止陷入局部最优;设计扰动控制因子以控制高斯扰动的扰动范围,增强算法的稳定性。通过10个测试函数进行仿真实验。结果表明:改进的飞蛾优化算法的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,稳定性更强。 展开更多

关键词 飞蛾优化算法 萤火虫算法 指数递减策略 高斯扰动

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基于混沌高斯扰动布谷鸟算法的水资源优化配置 被引量：10

4

作者 王钰娟 罗健 +3 位作者 薛晴 杨晶晶 陈―静 杨侃 《水电能源科学》 北大核心 2021年第9期45-49,共5页

当前我国水资源面临的形势十分严峻,如何合理利用水资源显得尤为重要。为此,提出改进布谷鸟算法,以经济、社会、生态效益为目标函数,并基于现实生态环境情况建立水资源优化配置模型。同标准布谷鸟算法相比,引入混沌初始化条件增加了初... 当前我国水资源面临的形势十分严峻,如何合理利用水资源显得尤为重要。为此,提出改进布谷鸟算法,以经济、社会、生态效益为目标函数,并基于现实生态环境情况建立水资源优化配置模型。同标准布谷鸟算法相比,引入混沌初始化条件增加了初始种群多样性,加入高斯扰动使算法具有跳出局部最优的能力。最后采用改进后的布谷鸟算法,对晋中—长治供水区模型进行求解,预测了晋中—长治供水区16个子区在规划水平年不同保证率下水资源优化配置结果,从而验证了改进算法的可行性。 展开更多

关键词 水资源配置 多目标函数 基于混沌高斯扰动布谷鸟算法 供水区

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动态步长高斯扰动绯鲵鲣算法优化

5

作者 高栋 胡黄水 郭宇欣 《长春工业大学学报》 CAS 2023年第1期30-37,共8页

采用模糊控制得到基于个体适应度的动态步长来提高算法收敛速度。引入高斯扰动对陷入局部最优的个体进行扰动,提升算法逃离局部最优的能力。求解了多个单峰、多峰基准测试函数。

关键词 动态步长 高斯扰动 绯鲵鲣优化算法 收敛速度 寻优精度

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最小有理熵的非高斯批次过程控制性能评价

6

作者 马建飞 任密蜂 +1 位作者 阎高伟 程兰 《现代电子技术》 2022年第11期88-94,共7页

当前对于批次过程控制系统的性能评价方法都是在扰动服从高斯分布的假设条件下给出的,然而,在实际工业生产过程中,扰动不一定服从高斯分布。现有关于非高斯控制系统性能评价的方法主要适用于连续过程,不能直接应用于批次过程。针对非高... 当前对于批次过程控制系统的性能评价方法都是在扰动服从高斯分布的假设条件下给出的,然而,在实际工业生产过程中,扰动不一定服从高斯分布。现有关于非高斯控制系统性能评价的方法主要适用于连续过程,不能直接应用于批次过程。针对非高斯批次控制系统,提出一种最小有理熵控制性能评价(CPA)新基准。另外,针对实际工业过程中批次过程模型未知的问题,提出一种改进的有理熵分布估计算法(RE⁃EDA),用于估计系统模型参数和非高斯扰动的概率密度函数(PDF),进而实现控制性能评价的目的。最后,将提出的RE⁃EDA算法和有理熵控制性能评价方法应用于数值算例和批次反应器过程,证明所提方法的有效性。 展开更多

关键词 批次过程 非高斯扰动 控制性能评价 最小有理熵 收敛性分析 控制器设计 有理熵分布估计算法

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一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法研究 被引量：2

7

作者 刘红达 王福顺 +3 位作者 孙小华 张广辉 王斌 何振学 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期156-162,共7页

为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多... 为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多变异策略并引入权重系数,在算法的不同进化阶段发挥不同变异策略的优势,平衡算法的全局和局部搜索能力,加快算法的收敛速度;最后,提出一种基于当前种群最佳个体的高斯扰动交叉操作,为个体提供更优进化方向的同时保持种群在“维”上的多样性,避免算法陷入局部最优。将算法停止执行时输出的最优解作为初始聚类中心替代传统K-Means随机选取的聚类中心。将提出算法在UCI公共数据库中的Vowel、Iris、Glass数据集和合成数据集Jcdx上进行对比实验,误差平方和(SSE)相对于传统K-Means分别减小5.65%、19.59%、13.31%、6.1%,聚类时间分别减少83.03%、81.33%、77.47%、92.63%。实验结果表明,提出的改进算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,显著提升了聚类的效果、效率和稳定性。 展开更多

关键词 K-MEANS聚类算法 差分进化算法 多变异策略 高斯扰动 UCI数据库 聚类中心优化

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基于ACBO-GM联合方法的高维变量结构模型修正

8

作者 夏志远 王友 +2 位作者 唐柏鉴 周广东 史慧媛 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期8-14,21,共8页

工程结构模型修正常面临变量维度高、非线性程度强等现实问题,其模型修正的精度和效率受到严重影响,为改善这一不足,提出基于改进物体碰撞算法(Advanced Colliding Bodies Optimization,ACBO)和高斯白噪声扰动(Gaussian-white-noise Mut... 工程结构模型修正常面临变量维度高、非线性程度强等现实问题,其模型修正的精度和效率受到严重影响,为改善这一不足,提出基于改进物体碰撞算法(Advanced Colliding Bodies Optimization,ACBO)和高斯白噪声扰动(Gaussian-white-noise Mutation,GM)的联合修正方法。在联合方法中,ACBO实现从传统的“一对一”到“优对多”的碰撞模式的转变,GM则用于保证碰撞过程中种群的多样性,可有效提升结构模型修正效率。基于一系列测试函数,对比分析标准物体碰撞算法(Colliding Bodies Optimization,CBO)和联合优化方法的优化性能;给出基于ACBO-GM联合方法的修正流程,并将其应用于钢框架修正算例和悬臂梁修正实例,对比研究基于联合修正方法与基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的修正精度和效率。研究表明,ACBO-GM联合优化方法在精度和效率方面都明显优于传统的CBO方法,该优化方法的可行性得到验证;基于ACBO-GM联合方法在钢框架和悬臂梁两个工程结构修正案例中的应用,其修正精度均与基于GA方法的精度一致,但修正效率显著优于基于GA的修正方法。 展开更多

关键词 振动与波 改进物体碰撞算法 高斯白噪声扰动 模型修正 联合优化方法 遗传算法

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改进蝙蝠算法在多目标优化中的应用 被引量：5

9

作者 丁文静 贺兴时 +1 位作者 杨新社 盛孟龙 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2013年第4期537-542,共6页

在模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法(SAGBA)的基础上,结合解决多目标优化问题的算法技术,探讨了2种改进的多目标蝙蝠算法——基于动态加权的SAGBA算法(DWASAGBA)和基于向量估计的SAGBA算法(VESAGBA),并对算法进行了仿真实验.结果表明,SA... 在模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法(SAGBA)的基础上,结合解决多目标优化问题的算法技术,探讨了2种改进的多目标蝙蝠算法——基于动态加权的SAGBA算法(DWASAGBA)和基于向量估计的SAGBA算法(VESAGBA),并对算法进行了仿真实验.结果表明,SAGBA算法所得到的解集分布均匀,能够得到测试函数较为准确的Pareto曲线. 展开更多

关键词 高斯扰动蝙蝠优化算法 多目标优化 动态加权 向量估计

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基于GCS-SVM的大坝变形监测非线性预警模型 被引量：5

10

作者 屠立峰 王慧 顾微 《中国农村水利水电》 北大核心 2015年第5期114-116,120,共4页

惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度至关重要。为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,提出基于高斯扰动的混合布谷鸟搜索算法(GCS),用于SVM参数的优选,提出GCS-SVM模型用于大坝变形监测非线性... 惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度至关重要。为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,提出基于高斯扰动的混合布谷鸟搜索算法(GCS),用于SVM参数的优选,提出GCS-SVM模型用于大坝变形监测非线性预警。通过实例验证分析表明,与SVM模型相比,GCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高。 展开更多

关键词 高斯扰动 布谷鸟搜索算法 支持向量机 预警模型

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多目标优化问题的花授粉算法改进 被引量：4

11

作者 张迷 贺兴时 《西安工程大学学报》 CAS 2016年第3期393-399,共7页

针对多目标优化问题的花授粉算法(MOFPA)在迭代过程中花粉的迭代位置变化存在的不足,将模拟退火的思想引入多目标花授粉算法中,并在其迭代过程中进行高斯扰动,得到一种多目标花授粉算法的改进算法(SGMOFPA).将其与MOFPA和MOPSO在4个经... 针对多目标优化问题的花授粉算法(MOFPA)在迭代过程中花粉的迭代位置变化存在的不足,将模拟退火的思想引入多目标花授粉算法中,并在其迭代过程中进行高斯扰动,得到一种多目标花授粉算法的改进算法(SGMOFPA).将其与MOFPA和MOPSO在4个经典的测试函数中进行仿真对比,结果表明改进后的算法不仅提高了收敛速度,而且所得解分布的均匀性也优于其他算法. 展开更多

关键词 花授粉算法 模拟退火 高斯扰动 多目标优化

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基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型 被引量：6

12

作者 李涧鸣 包腾飞 +2 位作者 卢远富 孙鹏明 高瑾瑾 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第6期42-46,共5页

建立合理的安全监控模型对实测资料进行实时分析和处理对大坝的安全运行有着重要意义.近年来,支持向量机(SVM)在建立监控模型中得到了广泛应用.但参数的选取对SVM模型的精度有相当大的影响.为了提高参数选择的精度,在标准粒子群算法(PSO... 建立合理的安全监控模型对实测资料进行实时分析和处理对大坝的安全运行有着重要意义.近年来,支持向量机(SVM)在建立监控模型中得到了广泛应用.但参数的选取对SVM模型的精度有相当大的影响.为了提高参数选择的精度,在标准粒子群算法(PSO)的基础之上,提出了一种加入高斯扰动项的变异粒子群优化算法(GAMPSO),对支持向量机的参数进行寻优,建立了基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型,并进行工程实例验证.结果表明,该模型能有效避免陷入局部最优,具有更好的预测精度和泛化能力. 展开更多

关键词 大坝安全 变形预测 粒子群算法 支持向量机 高斯扰动

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用于网络安全态势预测的SAGPSO-SVM模型研究 被引量：6

13

作者 刘俊男 陈占芳 +1 位作者 姜晓明 朱利莞 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2019年第6期126-128,共3页

网络安全态势预测精度不足,导致主动防御不及时。本文提出一种基于模拟退火与高斯扰动的粒子群算法(SAGPSO)与支持向量机(SVM)结合的预测模型,首先在传统粒子群(PSO)算法基础上引入模拟退火的思想,避免局部极值,对较优个体进行高斯扰动... 网络安全态势预测精度不足,导致主动防御不及时。本文提出一种基于模拟退火与高斯扰动的粒子群算法(SAGPSO)与支持向量机(SVM)结合的预测模型,首先在传统粒子群(PSO)算法基础上引入模拟退火的思想,避免局部极值,对较优个体进行高斯扰动,然后利用该算法的全局收敛性强、收敛速度快和精确度高的特点对SVM参数进行优化,最后运用获取的模型参数进行预测,从而提高预测精度,并将此模型的预测结果与PSO-SVM和SAPSO-SVM预测模型的预测结果进行对比。结果表明,SAGPSO-SVM是一个预测精度高而且能够更加准确的描述网络安全态势变化趋势的预测模型。 展开更多

关键词 安全态势预测 粒子群算法 支持向量机 参数优化 高斯扰动

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改进分解进化算法的飞行器动态火力分配 被引量：1

14

作者 钟鸣 吴军 +2 位作者 杨任农 张欢 刘涛 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第5期7-11,共5页

为解决飞行器在一次性投放火力有限的情况下,如何动态分配多波次火力问题。将目标价值、目标威胁与火力分配相联系,建立动态火力分配多目标优化模型(DWTA)。在DWTA模型下包括数个子火力分配模型(SWTA),下一波次的SWTA由上一波次SWTA的... 为解决飞行器在一次性投放火力有限的情况下,如何动态分配多波次火力问题。将目标价值、目标威胁与火力分配相联系,建立动态火力分配多目标优化模型(DWTA)。在DWTA模型下包括数个子火力分配模型(SWTA),下一波次的SWTA由上一波次SWTA的打击效果作为输入来进行更新。改进了混合共轭梯度法的多目标分解进化算法(MOEA/D),提出加入高斯扰动来生成初始搜索点集合,并运用共轭梯度法进行搜索。运用算法对模型进行求解,仿真实验表明,算法在保留MOEA/D算法优点的同时,相比传统MOEA/D算法求解模型用时22s,改进MOEA/D算法仅用14s,提高了算法的收敛速度,并完成了对多波次火力的动态分配。 展开更多

关键词 动态火力分配 分解多目标优算法 共轭梯度算法 高斯扰动

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基于模拟退火的自适应正余弦算法 被引量：3

15

作者 张娜 贺兴时 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2021年第1期84-90,107,共8页

为克服正余弦算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于模拟退火的自适应正余弦算法。设置自适应参数r1,根据粒子自适应值的状态,动态调整参数r1,以增强算法的局部搜索能力;在简化的正余弦算法的位置更新公式中... 为克服正余弦算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于模拟退火的自适应正余弦算法。设置自适应参数r1,根据粒子自适应值的状态,动态调整参数r1,以增强算法的局部搜索能力;在简化的正余弦算法的位置更新公式中引入对数递减的惯性权重,更好的平衡算法局部搜索与全局搜索的能力;为增加种群多样性,对当前最优解添加高斯扰动,并根据模拟退火中的Metropolis准则接受新解,以避免算法后期陷入局部最优。10个标准测试函数仿真结果表明,改进后算法在收敛速度、寻优精度上更具优势。 展开更多

关键词 正余弦算法 高斯扰动 模拟退火算法 自适应 惯性权重

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基于改进布谷鸟搜索的测试用例生成算法研究 被引量：2

16

作者 何海鲜 冯静 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第3期4-8,13,共6页

测试用例的自动生成是实现测试自动化技术的核心环节,为了提高自动化生成测试用例的效率,提出了一种基于布谷鸟搜索的改进算法.该算法采用混沌立方映射初始化种群来增加种群的多样性,并对局部最优值引入高斯扰动增加种群变化活力,加快... 测试用例的自动生成是实现测试自动化技术的核心环节,为了提高自动化生成测试用例的效率,提出了一种基于布谷鸟搜索的改进算法.该算法采用混沌立方映射初始化种群来增加种群的多样性,并对局部最优值引入高斯扰动增加种群变化活力,加快收敛速度.另外,该算法还以分支函数插桩的方式构造适应度函数,以加快测试数据的优化.通过三个不同的开源测试程序,和基本布谷鸟算法、基本遗传算法进行实验分析.最终实验说明,该算法在自动化生成测试用例的效果和效率两方面均优于其他两种算法. 展开更多

关键词 软件测试 布谷鸟算法 混沌映射 高斯扰动 测试用例生成

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一种加权变异的粒子群算法 被引量：5

17

作者 徐灯 傅晶 +4 位作者 王文丰 章香 韩龙哲 方宗华 董健华 《南昌工程学院学报》 CAS 2021年第1期51-56,82,共7页

针对粒子群算法易于陷入早熟、收敛速度慢及收敛精度低的问题,提出了加权变异的WVPSO(Weighted Variation Particle Swarm Optimization)粒子群算法。根据自适应惯性权重和自适应学习因子,平衡了全局搜索和局部搜索能力;基于算术交叉的... 针对粒子群算法易于陷入早熟、收敛速度慢及收敛精度低的问题,提出了加权变异的WVPSO(Weighted Variation Particle Swarm Optimization)粒子群算法。根据自适应惯性权重和自适应学习因子,平衡了全局搜索和局部搜索能力;基于算术交叉的变异和自然选择机制的替换策略,增加了粒子的多样性,提高了算法的收敛精度;最后加入高斯扰动,使粒子产生震荡,更容易跳出局部最优。仿真实验表明,相比多个具有代表性的群智能进化算法,WVPSO算法在求解精度和收敛速度上效果更佳,并且在高维函数优化问题上具有更好的精度和稳定性。 展开更多

关键词 自适应学习因子 加权变异 自然选择 高斯扰动

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基于上下文人工蜂群的模糊C均值聚类算法 被引量：3

18

作者 赵阳 董芳 +4 位作者 周雨虹 周毅超 彭亮 韩龙哲 王文丰 《南昌工程学院学报》 CAS 2023年第4期73-78,共6页

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)过度依赖初始中心且易陷入局部最优等问题,提出一种基于上下文人工蜂群的模糊C均值聚类算法(CABCFCM)。首先,引入人工蜂群算法,用来确定FCM算法的初始聚类中心;其次,采用邻域半径和高斯扰动提升人工蜂群... 针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)过度依赖初始中心且易陷入局部最优等问题,提出一种基于上下文人工蜂群的模糊C均值聚类算法(CABCFCM)。首先,引入人工蜂群算法,用来确定FCM算法的初始聚类中心;其次,采用邻域半径和高斯扰动提升人工蜂群算法的局部搜索能力,并引入上下文多臂赌博机提升算法开发能力;最后,将CABCFCM应用到广告分发业务的推荐模型上。仿真实验结果表明,其准确率明显更高、聚类效果更佳。 展开更多

关键词 模糊C均值聚类 人工蜂群 邻域半径 高斯扰动 上下文多臂赌博机

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具有动态调节机制的多粒子群改进算法及应用 被引量：2

19

作者 安丽霞 张彩珍 +1 位作者 侯志伟 包理群 《兰州交通大学学报》 CAS 2015年第1期71-76,共6页

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正... 针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势. 展开更多

关键词 多组粒子群 分步协同进化 动态调节机制 混沌及高斯动态扰动 云自适应动态调整 FIR数字滤波器

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基于改进的布谷鸟算法求解流水车间调度问题 被引量：2

20

作者 高杨 云晓燕 《现代信息科技》 2019年第13期18-19,22,共3页

针对基本的布谷鸟算法在求解流水车间调度问题时存在搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种高斯扰动的布谷鸟搜索算法(GCS)。该算法不仅增加了鸟窝移动的活力,还改善了搜索能力差的情况。仿真实验结果表明,改进的布谷鸟算法在求解流... 针对基本的布谷鸟算法在求解流水车间调度问题时存在搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种高斯扰动的布谷鸟搜索算法(GCS)。该算法不仅增加了鸟窝移动的活力,还改善了搜索能力差的情况。仿真实验结果表明,改进的布谷鸟算法在求解流水车间调度问题上具有良好的优化性能,要优于基本的布谷鸟算法。 展开更多

关键词 流水车间调度问题 高斯扰动 搜索速度

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