基于改进鸽群算法和金字塔卷积的流量异常检测

1

作者 陈虹 卢健波 +2 位作者 金海波 武聪 程明佳 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期1107-1114,共8页

针对网络流量中存在大量冗余特征以及机器学习方法检测准确率低的问题,提出一种基于改进鸽群算法(improved pigeon inspired optimizer,IPIO)和金字塔卷积网络(pyramid convolution neural network,PyConv)的流量异常检测方法.首先设计... 针对网络流量中存在大量冗余特征以及机器学习方法检测准确率低的问题,提出一种基于改进鸽群算法(improved pigeon inspired optimizer,IPIO)和金字塔卷积网络(pyramid convolution neural network,PyConv)的流量异常检测方法.首先设计基于IPIO的特征选择方法,降低特征冗余性.通过计算特征集的信息增益率初始化鸽群提高种群质量,加快收敛速度;采用2阶段变异随机修改当前最优解的1个分量,在当前最优解的附近进行搜索,避免陷入局部最优.其次采用PyConv实现深度特征提取,PyConv设计以多尺度的卷积核提取不同大小的特征并进行融合得到新特征.最后通过Softmax分类器实现分类,提升流量异常检测的精度.在UNSW-NB15数据集上的实验结果表明,所提方法在提升准确率的同时显著地减少了冗余特征. 展开更多

关键词 异常检测 改进鸽群算法 金字塔卷积 特征选择 特征提取

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改进鸽群算法及在运动洗出中的优化研究

2

作者 王辉 徐逸飞 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第10期128-135,共8页

为提高洗出算法对飞行模拟器运动模拟的逼真度,需得到洗出滤波器自然截至频率最优参数,因此,文中提出一种基于改进人工鸽群算法的洗出参数优化方法。采用共轭搜索算法改进人工鸽群算法的局部寻优能力,以人体感知误差为适应度函数,将所... 为提高洗出算法对飞行模拟器运动模拟的逼真度,需得到洗出滤波器自然截至频率最优参数,因此,文中提出一种基于改进人工鸽群算法的洗出参数优化方法。采用共轭搜索算法改进人工鸽群算法的局部寻优能力,以人体感知误差为适应度函数,将所得结果作为洗出参数。为进一步验证优化成效,采用MATLAB及飞行模拟器运动实验平台,将不同的洗出参数输入模型,经过对比,改进人工鸽群优化的洗出算法空间利用率提高47.6%,稳定性提高16.6%,运动真实感得到显著增强。 展开更多

关键词 洗出算法 飞行模拟器 人工鸽群算法 参数优化 人体感知

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基于改进鸽群算法组合优化的入侵检测模型

3

作者 王春东 雷杰斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期904-910,共7页

入侵检测作为一种保护网络免受攻击的安全防御技术,在网络安全领域中扮演着重要的角色。研究人员利用机器学习技术提出了不同的网络入侵检测模型。然而,特征冗余和机器学习参数优化问题仍然是入侵检测系统面临的挑战。现有研究均将二者... 入侵检测作为一种保护网络免受攻击的安全防御技术,在网络安全领域中扮演着重要的角色。研究人员利用机器学习技术提出了不同的网络入侵检测模型。然而,特征冗余和机器学习参数优化问题仍然是入侵检测系统面临的挑战。现有研究均将二者视为独立问题,分别优化。但机器学习参数与训练数据中的特征密切相关,特征集的改变很可能引起最优机器学习参数的变化。针对这一问题,提出了一种基于改进鸽群算法组合优化的入侵检测方法(ICOPIO)。该方法可以同时实现特征筛选和机器学习参数优化,避免了人为参数设置的干扰,减少了冗余和无关特征的影响,进一步提高了入侵检测模型的性能。此外,还利用Spark对ICOPIO进行并行化处理,提高了ICOPIO的效率。最后,使用NSL-KDD和UNSW-NB15两个入侵检测标准数据集对模型进行了评估,与现有的几种相关方法相比,所提出的模型在TPR、FPR、平均准确率上都取得了最好的结果,且证明了ICOPIO具有良好的可扩展性。 展开更多

关键词 特征选择 参数优化 入侵检测 并行化 鸽群算法

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基于改进鸽群算法的光伏阵列MPPT方法 被引量：10

4

作者 陈忠华 刘博 +1 位作者 郭瑞 唐俊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期32-40,共9页

针对光伏系统最大功率点跟踪MPPT(maximum powerpointtracking)控制方法在多峰状态下易陷入局部最优,导致光伏系统输出效率较低的不足,提出一种基于学习因子改进鸽群算法的MPPT控制方法。首先对光伏阵列输出多峰值进行分析,在鸽群算法... 针对光伏系统最大功率点跟踪MPPT(maximum powerpointtracking)控制方法在多峰状态下易陷入局部最优,导致光伏系统输出效率较低的不足,提出一种基于学习因子改进鸽群算法的MPPT控制方法。首先对光伏阵列输出多峰值进行分析,在鸽群算法中引入学习因子,通过前后两阶段学习因子的相互交流,有效增强了全局寻优能力。然后提出改进鸽群算法光伏MPPT控制策略和算法重启策略,较好地改善了输出功率的稳态振荡。通过仿真结果表明,基于改进鸽群算法的MPPT控制方法在多峰状态下能够有效规避陷入局部最优,具有较好的追踪效果,有效地提高了光伏系统的输出效率。 展开更多

关键词 光伏系统 最大功率点跟踪控制 改进鸽群算法 多峰状态 学习因子

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基于改进鸽群算法的含分布式电源配电网故障定位 被引量：18

5

作者 任志玲 刘卫东 +2 位作者 杨柳 王诗翱 罗添元 《电源学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期171-178,共8页

分布式电源DGs(distributed generations)接入配电网中,使得配电网由传统的单电源辐射状网络变成多电源复杂网络,增加了配电网故障定位的难度。针对DG接入配电网定位问题,提出了一种基于改进鸽群算法的故障区段定位方法。首先,建立了适... 分布式电源DGs(distributed generations)接入配电网中,使得配电网由传统的单电源辐射状网络变成多电源复杂网络,增加了配电网故障定位的难度。针对DG接入配电网定位问题,提出了一种基于改进鸽群算法的故障区段定位方法。首先,建立了适用于含多个分布式电源的开关函数并对电流编码方式重新定义。其次,对基本鸽群算法中的指南针因子和地标算子进行改进,并通过结合模拟退火算法防止其陷入局部最优,提高了算法的容错性。仿真结果表明,该算法适用于含分布式电源配电网的单重和多重故障区段定位,且在相同故障情况下,改进鸽群算法分别比传统鸽群算法和遗传算法在迭代时间上分别降低了17.019%和43.763%,具有一定的实时性。 展开更多

关键词 分布式电源 配电网 故障定位 鸽群算法 模拟退火算法

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改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划 被引量：3

6

作者 刘昂 蒋近 徐克锋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3366-3372,共7页

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使... 针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 鸽群算法 模拟退火准则 平滑化 重规划

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改进鸽群算法的复杂信号盲源分离 被引量：1

7

作者 梁康博 杨瑞娟 +2 位作者 李晓柏 骆伟林 袁凯 《现代防御技术》 北大核心 2023年第2期100-108,共9页

由各类侦察、干扰、探测、通信信号构成的复杂信号盲源分离是侦干探通一体化系统接收信号处理的第一步,对盲源分离准确度要求更高。传统独立成分分析的盲源分离方法,存在容易求得局部最优解、分离性能较差等缺陷。针对这些问题,提出了... 由各类侦察、干扰、探测、通信信号构成的复杂信号盲源分离是侦干探通一体化系统接收信号处理的第一步,对盲源分离准确度要求更高。传统独立成分分析的盲源分离方法,存在容易求得局部最优解、分离性能较差等缺陷。针对这些问题,提出了一种改进鸽群算法的复杂信号盲源分离方法,通过在鸽群算法的地图和指南针算子中添加位置因子,以及在地标算子中添加压缩因子2种方式,平衡了算法前期全局探索能力以及后期局部搜索准确度,解决了易陷入局部最优以及早熟收敛的问题,提升了算法的寻优能力,同时该算法在收敛速度上也有所提升。仿真实验结果表明,该算法在低噪声和高噪声情况下均能较好地分离出复杂信号,对比传统独立成分分析的方法,具有更好的分离性能和收敛速度。 展开更多

关键词 盲源分离 侦干探通一体化 改进鸽群算法 位置因子 压缩因子

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基于改进鸽群算法的无线传感器网络定位方法 被引量：17

8

作者 崔焕庆 张娜 罗汉江 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期399-404,共6页

定位是无线传感器网络的关键技术之一,为了提高定位性能,提出了一种改进鸽群算法的定位方法。在鸽群算法中加入自适应调整机制以平衡局部搜索能力与全局搜索能力,然后通过种群分组并融入随机游走机制来增加种群多样性,增强了算法寻优能... 定位是无线传感器网络的关键技术之一,为了提高定位性能,提出了一种改进鸽群算法的定位方法。在鸽群算法中加入自适应调整机制以平衡局部搜索能力与全局搜索能力,然后通过种群分组并融入随机游走机制来增加种群多样性,增强了算法寻优能力。传感器节点使用接收信号强度估计距离,使用改进的鸽群算法来估计位置。仿真实验表明,所提出的定位算法具有较高的定位精度和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 定位 鸽群算法 接收信号强度 随机游走

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基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法 被引量：8

9

作者 尹德鑫 张达敏 +1 位作者 蔡朋宸 秦维娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2013-2017,共5页

针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改... 针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优。通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wilcoxon秩和检验的方法进行差异显著性统计检验的实验结果证明,改进后的算法性能更优,求解精度更高,显著性更好。 展开更多

关键词 蝗虫算法 鸽群算法 Fuch混沌映射 正弦余弦算法 非线性惯性权重

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基于参数知识鸽群算法的离散车间能效优化 被引量：7

10

作者 单鑫 王艳 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2140-2148,共9页

针对离散制造车间复杂性、约束性特点,以车间总能耗最小为优化目标,提出一种求解离散车间能效优化的离散型知识鸽群算法。该算法在优化过程中引入参数知识以平衡局部收索和全局收索,提高了算法收敛性和寻优能力。在算法中加入离散过程,... 针对离散制造车间复杂性、约束性特点,以车间总能耗最小为优化目标,提出一种求解离散车间能效优化的离散型知识鸽群算法。该算法在优化过程中引入参数知识以平衡局部收索和全局收索,提高了算法收敛性和寻优能力。在算法中加入离散过程,不仅保留算法收敛性和寻优能力的特点,而且具有处理离散问题的能力。通过实例测试,将粒子群,遗传算法与鸽群算法的结果进行比较分析,鸽群算法在收敛性和寻优能力方面明显优于另外两种算法,验证了算法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 离散制造车间 能效优化 鸽群算法 知识参数 二次离散

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基于改进鸽群算法与领航跟随法的无人车编队方法

11

作者 支奕琛 谷玉海 +1 位作者 龙伊娜 徐小力 《机床与液压》 北大核心 2022年第17期25-31,共7页

针对无人车编队方法的不足,提出一种基于改进鸽群算法与领航跟随法的无人车编队方法。采用传统鸽群算法编队时有一定的局限性,故在算法初期提供一个初始解以提高计算效率,并在算法的地磁算子中加入相应的权重指标,提高算法在整体路径中... 针对无人车编队方法的不足,提出一种基于改进鸽群算法与领航跟随法的无人车编队方法。采用传统鸽群算法编队时有一定的局限性,故在算法初期提供一个初始解以提高计算效率,并在算法的地磁算子中加入相应的权重指标,提高算法在整体路径中的规划效率。在编队过程中,先利用改进鸽群算法为领航者规划出一条最优的路径,再运用领航跟随法控制每一辆跟随者以一定的距离和角度跟随领航者,从而实现以设定的队形运动。通过建立栅格地图进行仿真并在真实无人车上进行实际应用,验证该编队方法的可行性。结果表明:与量子粒子群优化算法与粒子群优化算法相比,改进的鸽群算法主要优势是最优路径短、运行时间短、收敛速率高。 展开更多

关键词 多无人车 编队控制 改进鸽群算法 领航跟随法

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基于改进鸽群算法的台区三相负荷不平衡相序调整方法 被引量：12

12

作者 胡明月 张慧芬 +2 位作者 苗淑平 杨帆 曲振明 《中国电力》 CSCD 北大核心 2022年第9期121-128,共8页

针对低压配电台区三相负荷不平衡现象,研究了一种基于换相开关的负荷相序调整方法。运用负荷不平衡换相控制策略,建立以配电变压器低压侧三相电流不平衡度最小为目标的优化换相数学模型;引入自适应参数和柯西扰动对原始鸽群算法(pigeon-... 针对低压配电台区三相负荷不平衡现象,研究了一种基于换相开关的负荷相序调整方法。运用负荷不平衡换相控制策略,建立以配电变压器低压侧三相电流不平衡度最小为目标的优化换相数学模型;引入自适应参数和柯西扰动对原始鸽群算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,用改进鸽群算法求解最优换相方案。Matlab仿真验证了改进鸽群优化算法的优越性及其求解优化换相方案的有效性,可以显著降低台区三相负荷的不平衡程度。 展开更多

关键词 低压配电台区 三相负荷不平衡 换相开关 优化换相 改进鸽群优化算法

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基于混沌初始化和高斯变异的鸽群算法 被引量：5

13

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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改进鸽群和Morphin算法的混合路径规划算法研究 被引量：1

14

作者 支奕琛 谷玉海 +1 位作者 徐小力 龙伊娜 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第6期53-57,63,共6页

针对目前无人车在复杂环境例如同时存在静态和动态障碍物的环境下路径规划能力较弱的情况,提出了一种引入自适应权重系数的鸽群算法和Morphine算法的混合路径规划算法。(1)在栅格地图中确定起点和终点同时建立环境模型;(2)在鸽群算中加... 针对目前无人车在复杂环境例如同时存在静态和动态障碍物的环境下路径规划能力较弱的情况,提出了一种引入自适应权重系数的鸽群算法和Morphine算法的混合路径规划算法。(1)在栅格地图中确定起点和终点同时建立环境模型;(2)在鸽群算中加入自适应权重系数进行改进从而规划出一条全局最优路径,无人车按照全局路径行驶,当无人车的传感器探测到未知的静态或动态障碍物情况下,将会立刻运用Morphine算法进行相应的路线设计,从而实现对障碍物的躲避,无人车躲避障碍物后回到原来的路径上继续行驶至目标点。通过仿真实验和在无人车上的实际应用验证了该混合路径规划算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 无人车 障碍物 改进鸽群算法 Morphine算法

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联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制

15

作者 周阿连 于子茵 刘刚 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期69-74,共6页

为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛... 为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛精度。设计改进的RBF神经网络,采用改进核FCM聚类算法(improved KFCM,IKFCM)初始化RBF神经网络中心,利用改进的PIO(improved PIO,IPIO)优化RBF神经网络参数配置。最后,利用IPIO和IKFCM优化后的RBF神经网络对PID参数进行自适应调整。与其它车速控制方法相比,所提方法车速控制精度提高了约1.2%,能够精准实现对机器人车速的控制。 展开更多

关键词 机器人 鸽群优化算法 RBF神经网络 PID控制 精度

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优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法 被引量：9

16

作者 顾清华 孟倩倩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期46-52,共7页

针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法的种群多样性。将改进后的两种算法相结合,形成两阶段混合优化算法... 针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法的种群多样性。将改进后的两种算法相结合,形成两阶段混合优化算法,同时定义了一种多样性函数对种群进行实时监测,以保证种群的多样性。采用两组经典测试函数,对算法性能进行测试。结果表明,算法适用于求解复杂函数优化问题,且具有较好的收敛速度和收敛精度。 展开更多

关键词 复杂函数优化 粒子群算法 鸽群算法 两阶段混合优化算法

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模糊变异算子的改进鸽群优化算法 被引量：7

17

作者 夏小刚 罗建婷 王欣 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期39-44,M0005,共7页

针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法。改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来... 针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法。改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来增强算法的搜索能力。与其他3种算法在19个测试函数上进行比较,比较结果表明:改进算法在测试函数上寻优率从47.4%提高到94.7%,在旅行商问题(TSP)上相对误差从1.63%下降到0.19%,优于其他3种对比算法。 展开更多

关键词 鸽群优化算法 差分进化算法 模糊交叉变异算子 比例因子 模糊参数 旅行商问题

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多目标多时间窗车辆路径问题的鸽群-水滴算法 被引量：14

18

作者 马龙 王春嬉 +1 位作者 张正义 董睿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期237-250,共14页

针对智能水滴算法求解带时间窗车辆路径规划收敛速度慢、计算精度差的问题,根据带时间窗车辆路径问题的应用要求,利用整数线性规划方法,以配送车辆的最小运输总成本、最短运输距离和最少安排数量为目标,综合考虑了车辆出发点、服务点、... 针对智能水滴算法求解带时间窗车辆路径规划收敛速度慢、计算精度差的问题,根据带时间窗车辆路径问题的应用要求,利用整数线性规划方法,以配送车辆的最小运输总成本、最短运输距离和最少安排数量为目标,综合考虑了车辆出发点、服务点、装载量、行驶距离、服务时间窗等诸多约束条件,构建了多目标多时间窗车辆路径模型;为了精准快速求解多目标多时间窗车辆路径模型,提出一种鸽群-智能水滴互补改进优化算法,将河道水滴离散二进制变换后,采用地图罗盘算子和地标算子分别改进水滴的流动速度和方向,并利用自适应变邻域扰动策略干扰水滴携带的泥土量,提高水滴算法的开发和探索能力;利用理想点法和罚函数与多目标优化混合方法分别处理多目标函数与约束条件,并以两种经典的带时间窗车辆路径问题为实例,通过与遗传算法、智能水滴算法和鸽群-水滴算法的计算结果进行比较,结果表明:在相同的算法参数和经济指标下,鸽群-水滴算法相比于智能水滴算法求解模型中的运输路径缩短20 km左右、运输成本节约403元左右,且该算法的求解时间和迭代次数也明显优于其他两种人工智能算法。 展开更多

关键词 鸽群算法 智能水滴算法 多时间窗 车辆路径规划 多目标

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基于鸽群优化改进的粒子滤波算法 被引量：7

19

作者 韩锟 张赫 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第11期139-141,144,共4页

针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出基于鸽群优化(PIO)思想改进的粒子滤波算法。将鸽群不断从较远位置飞向适应度值高的地方的归巢过程引入到粒子滤波中,驱使粒子不断向高似然区域移动,并将自适应交叉操作加入到鸽群优化过... 针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出基于鸽群优化(PIO)思想改进的粒子滤波算法。将鸽群不断从较远位置飞向适应度值高的地方的归巢过程引入到粒子滤波中,驱使粒子不断向高似然区域移动,并将自适应交叉操作加入到鸽群优化过程当中,保障样本多样性。通过非线性模型仿真实验表明,所提算法相对于标准粒子滤波算法,精度提高了45%,稳定性提高了72%,同时降低了状态估计所需的粒子数量。 展开更多

关键词 粒子滤波 样本贫化 鸽群优化算法 自适应交叉 状态估计

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基于鸽群优化算法的支持向量机在电力需求总量预测中的应用 被引量：31

20

作者 田书欣 周全 +3 位作者 程浩忠 柳璐 路亮 江栗 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期173-179,共7页

电力需求总量的科学预测是经济转型阶段电力系统规划与运行的重要依据。引入融合分段二次Lagrange插值函数的新型灰色关联理论,从经济发展、产业结构、用电环境以及居民生活4个方面分析社会经济新常态指标与电力需求总量之间的相关程度... 电力需求总量的科学预测是经济转型阶段电力系统规划与运行的重要依据。引入融合分段二次Lagrange插值函数的新型灰色关联理论,从经济发展、产业结构、用电环境以及居民生活4个方面分析社会经济新常态指标与电力需求总量之间的相关程度,筛选出影响电力需求增长率波动的关键因素;进而以电力需求总量及相关因素为训练数据集,利用融合莱维飞行特征的改进鸽群优化算法对支持向量机的参数进行优化,建立具有最佳参数、强泛化能力的电力需求总量预测模型。基于我国某电网区域电力需求历史实测数据的算例结果表明,所建模型具有更好的优化效率和预测精度。 展开更多

关键词 电力需求总量 新常态指标 鸽群优化算法 支持向量机 灰色关联

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