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改进多目标鮣鱼优化算法求解多容量养老院选址分配问题
被引量：
3
1
作者
朱亚明
张惠珍
+1 位作者
马良
许思创
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第7期2075-2081,2095,共8页
为应对未来老龄化时代的到来,完善养老服务体系,针对养老院的选址分配问题,在考虑用户满意度和覆盖率的情况下,构建多目标优化模型。首先,考虑老人对养老院的满意度、养老院相对于社区位置满意度以及养老院相对于大型医院位置满意度,构...
为应对未来老龄化时代的到来,完善养老服务体系,针对养老院的选址分配问题,在考虑用户满意度和覆盖率的情况下,构建多目标优化模型。首先,考虑老人对养老院的满意度、养老院相对于社区位置满意度以及养老院相对于大型医院位置满意度,构建了最大化平均满意度和覆盖率以及最小化建设成本的多目标选址分配模型。其次,针对模型的特点,融入两阶段思想,设计了一种改进鮣鱼优化算法对模型进行求解。实验结果表明,该算法能够快速且有效地获得一簇Pareto解,可权衡实际需求和对不同目标的偏好,考虑满意度或成本,在Pareto解中可选择恰当的养老院选址分配方案。最后,通过与其他三种算法的对比分析,验证了模型的可行性和算法的优越性。
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关键词
选址—分配问题
多容量
满意度
改进多目标
鮣鱼优化算法
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职称材料
融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法
被引量：
3
2
作者
贾鹤鸣
文昌盛
+3 位作者
吴迪
饶洪华
刘庆鑫
力尚龙
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第12期2896-2912,共17页
䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入...
䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。
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关键词
䲟
鱼
优化
算法
元启发式
优化
算法
联合反向学习
宿主切换机制
白鲸
优化
算法
基准函数测试
工程问题求解
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职称材料
基于小波包变换的ROA-ELM大坝变形多步预测模型
被引量：
9
3
作者
陈金红
崔东文
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第6期21-27,共7页
为提高大坝变形时间序列多步预测精度,引入小波包变换(WPT)、鮣鱼优化算法(ROA)和极限学习机(ELM),提出WPT-ROA-ELM大坝变形时间序列多步预测模型,并应用于岳城水库大坝变形多步预测.首先,介绍ROA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数...
为提高大坝变形时间序列多步预测精度,引入小波包变换(WPT)、鮣鱼优化算法(ROA)和极限学习机(ELM),提出WPT-ROA-ELM大坝变形时间序列多步预测模型,并应用于岳城水库大坝变形多步预测.首先,介绍ROA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对ROA进行仿真验证;其次,利用2层WPT将大坝变形时序数据分解为4个子序列分量,达到降低大坝变形时序数据复杂性和不平稳性的目的;最后利用ROA优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-ROA-ELM模型对各子序列分量进行多步预测,将预测结果加和重构得到最终大坝变形多步预测结果,同时构建WPT-ROA-SVM、WPT-ROA-BP作对比分析模型.结果表明:ROA具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-ROA-ELM模型对实例大坝变形超前1步~超前5步预测的平均绝对百分比误差在0.12%~3.10%之间,小于WPT-ROA-SVM模型的1.98%~6.13%和WPT-ROA-BP模型的0.87%~7.41%,尤以超前1步~超前3步的预测效果最好,其平均绝对百分比误差均≤0.58%;WPT-ROA-ELM模型能充分发挥WPT、ROA和ELM优势,表现出较好的预测精度和稳定性能,预测误差随着预测超前步数的增加而增大.
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关键词
变形预测
小波包变换
鮣鱼优化算法
极限学习机
多步预测
仿真测试
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职称材料
题名
改进多目标鮣鱼优化算法求解多容量养老院选址分配问题
被引量：
3
1
作者
朱亚明
张惠珍
马良
许思创
机构
上海理工大学管理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第7期2075-2081,2095,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(72101149)
教育部人文社会科学基金资助项目(21YJC630087)。
文摘
为应对未来老龄化时代的到来,完善养老服务体系,针对养老院的选址分配问题,在考虑用户满意度和覆盖率的情况下,构建多目标优化模型。首先,考虑老人对养老院的满意度、养老院相对于社区位置满意度以及养老院相对于大型医院位置满意度,构建了最大化平均满意度和覆盖率以及最小化建设成本的多目标选址分配模型。其次,针对模型的特点,融入两阶段思想,设计了一种改进鮣鱼优化算法对模型进行求解。实验结果表明,该算法能够快速且有效地获得一簇Pareto解,可权衡实际需求和对不同目标的偏好,考虑满意度或成本,在Pareto解中可选择恰当的养老院选址分配方案。最后,通过与其他三种算法的对比分析,验证了模型的可行性和算法的优越性。
关键词
选址—分配问题
多容量
满意度
改进多目标
鮣鱼优化算法
Keywords
location-allocation problem
multi capacity
satisfaction
improved multi-objective remora optimization algorithm
分类号
TP302 [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
融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法
被引量：
3
2
作者
贾鹤鸣
文昌盛
吴迪
饶洪华
刘庆鑫
力尚龙
机构
三明学院信息工程学院
三明学院教育与音乐学院
海南大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第12期2896-2912,共17页
基金
福建省本科高校教育教学改革研究项目(FBJG20210338)
福建省教育科学“十四五”规划课题(FJJKBK22-064)
全国教育科学规划教育部重点课题(DIA220374)。
文摘
䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。
关键词
䲟
鱼
优化
算法
元启发式
优化
算法
联合反向学习
宿主切换机制
白鲸
优化
算法
基准函数测试
工程问题求解
Keywords
remora optimization algorithm
meta heuristic optimization algorithm
joint opposite selection
host switching mechanism
beluga whale optimization
benchmark function test
engineering problem solving
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
基于小波包变换的ROA-ELM大坝变形多步预测模型
被引量：
9
3
作者
陈金红
崔东文
机构
云南省水利水电投资有限公司
云南省文山州水务局
出处
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第6期21-27,共7页
基金
国家自然科学基金(91547205)。
文摘
为提高大坝变形时间序列多步预测精度,引入小波包变换(WPT)、鮣鱼优化算法(ROA)和极限学习机(ELM),提出WPT-ROA-ELM大坝变形时间序列多步预测模型,并应用于岳城水库大坝变形多步预测.首先,介绍ROA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对ROA进行仿真验证;其次,利用2层WPT将大坝变形时序数据分解为4个子序列分量,达到降低大坝变形时序数据复杂性和不平稳性的目的;最后利用ROA优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-ROA-ELM模型对各子序列分量进行多步预测,将预测结果加和重构得到最终大坝变形多步预测结果,同时构建WPT-ROA-SVM、WPT-ROA-BP作对比分析模型.结果表明:ROA具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-ROA-ELM模型对实例大坝变形超前1步~超前5步预测的平均绝对百分比误差在0.12%~3.10%之间,小于WPT-ROA-SVM模型的1.98%~6.13%和WPT-ROA-BP模型的0.87%~7.41%,尤以超前1步~超前3步的预测效果最好,其平均绝对百分比误差均≤0.58%;WPT-ROA-ELM模型能充分发挥WPT、ROA和ELM优势,表现出较好的预测精度和稳定性能,预测误差随着预测超前步数的增加而增大.
关键词
变形预测
小波包变换
鮣鱼优化算法
极限学习机
多步预测
仿真测试
Keywords
deformation prediction
wavelet packet transform
remora optimization algorithm
extreme learning machine
multi-step forecast
simulation test
分类号
TV698 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进多目标鮣鱼优化算法求解多容量养老院选址分配问题
朱亚明
张惠珍
马良
许思创
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法
贾鹤鸣
文昌盛
吴迪
饶洪华
刘庆鑫
力尚龙
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于小波包变换的ROA-ELM大坝变形多步预测模型
陈金红
崔东文
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
2022
9
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职称材料
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