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精英反向黄金正弦海洋捕食者算法 被引量:7
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作者 张磊 刘升 +1 位作者 高文欣 郭雨鑫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期355-362,共8页
由于基本的海洋捕食者算法在运行时存在求解准确度低和稳定性差等缺点,提出一种精英反向学习黄金正弦的海洋捕食者算法。加入精英反向学习机制,提升了海洋捕食者的种群质量,使得算法全面探索的范围得到了有效扩大;加入黄金正弦策略,改... 由于基本的海洋捕食者算法在运行时存在求解准确度低和稳定性差等缺点,提出一种精英反向学习黄金正弦的海洋捕食者算法。加入精英反向学习机制,提升了海洋捕食者的种群质量,使得算法全面探索的范围得到了有效扩大;加入黄金正弦策略,改进了海洋捕食者捕食猎物的方法,缩小了海洋捕食者的搜索空间,使得算法的局部开发性能得到了有效提高。对12个基准测试函数和12个CEC2017函数进行求解测试,测试结果显示,2种改进策略有助于提高海洋捕食者算法的性能。 展开更多
关键词 精英反向学习 黄金正弦 海洋捕食者算法
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基于CTGAN与GDMPA-RF算法的活立木含水率诊断方法优化研究
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作者 杨能飞 吴寅 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1025-1034,共10页
活立木含水率的精准实时诊断是智慧林业领域的重要研究内容,其可为植物生理状态分析、林区生态水文调控、林火预警防范等做出关键指征。基于无线声发射传感器网络(Wireless Acoustic Sensor Network,WASN)系统的含水率测定方法既可实现... 活立木含水率的精准实时诊断是智慧林业领域的重要研究内容,其可为植物生理状态分析、林区生态水文调控、林火预警防范等做出关键指征。基于无线声发射传感器网络(Wireless Acoustic Sensor Network,WASN)系统的含水率测定方法既可实现高效无损探测,又能长期野外部署,尤为适合林场实际需求。为了进一步提升WASN的辨识准确率,首先利用条件表格生成对抗网络(Conditional Tabular GAN,CTGAN)对所采集的AE特征进行数据增广,其次基于分布式梯度提升框架(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)对扩增后的混合数据集进行特征优选,然后提出了黄金正弦动态海洋捕食者算法优化的随机森林(Golden-Sine Dynamic Marine Predators Algorithm-Random Forests,GDMPA-RF)策略,并以此建立含水率精准反演模型。实验对比结果显示,基于优选特征子集构建的GDMPA-RF模型在立木含水率诊断性能强化方面效果最佳,其准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、F1分数(F1-Score)、加权平均(Weighted Average)和AUC分别为99.17%、99.52%、98.14%、0.9943和0.9850,均高于鲸鱼优化算法等结合RF模型的评估指标,说明方法具有优良的监测效能,较好地优化了活立木树干含水率的在线实时推演精度。 展开更多
关键词 无线声发射传感器网络 活立木 含水率 条件表格生成对抗网络 黄金正弦动态海洋捕食者算法 随机森林
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基于多策略改进的蜜獾优化算法 被引量:7
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作者 徐碧阳 覃涛 +2 位作者 魏巍 范圆成 杨靖 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期753-762,共10页
针对蜜獾算法(Honey Badger Algorithm,HBA)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多策略改进的蜜獾优化算法(IHBA).首先,引入Sobol序列初始化种群,增加种群的多样性;其次,引入动态自适应密度因子... 针对蜜獾算法(Honey Badger Algorithm,HBA)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多策略改进的蜜獾优化算法(IHBA).首先,引入Sobol序列初始化种群,增加种群的多样性;其次,引入动态自适应密度因子和黄金正弦策略,快速切割解空间,平衡全局搜索与局部搜索,提升寻优效率;然后,引入柯西变异策略,优化最优解,避免算法陷入局部最优.为验证算法的性能,选取7种智能算法与IHBA对比,对10个经典测试函数进行寻优对比和Wilcoxon秩和检验,仿真结果表明IHBA算法的收敛速度和寻优精度都得到了提升;最后,将IHBA用于求解2个实际的工程优化问题,仿真结果表明IHBA在解决工程优化问题时具有较好的鲁棒性和实用性. 展开更多
关键词 蜜獾算法 Sobol序列 动态自适应密度因子 黄金正弦策略 柯西变异策略
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基于改进蜣螂优化算法的搬运机器人路径规划
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作者 王海群 郭庆通 葛超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第11期87-95,共9页
针对基本蜣螂优化算法在路径规划方面存在的路径较长、迭代次数多以及局部最优等问题,提出一种改进蜣螂优化算法。首先利用Chebyshev混沌映射优化其初始群体,以提升个体质量;其次将黄金正弦算法引入觅食蜣螂位置更新策略中,以提升算法... 针对基本蜣螂优化算法在路径规划方面存在的路径较长、迭代次数多以及局部最优等问题,提出一种改进蜣螂优化算法。首先利用Chebyshev混沌映射优化其初始群体,以提升个体质量;其次将黄金正弦算法引入觅食蜣螂位置更新策略中,以提升算法的收敛速度,使得算法搜寻有效性得以提升;最后在偷窃蜣螂位置加入动态权重,以扩大算法的搜索范围,降低算法提前收敛的概率。利用栅格地图法建立环境地图,模拟搬运机器人的工作环境,利用MATLAB仿真软件,将改进蜣螂优化算法与基本蜣螂优化算法在不同的栅格地图中进行仿真。通过分析仿真数据得出在3种不同的栅格地图中改进蜣螂优化算法在平均路径长度上比基本蜣螂优化算法分别缩短了31.25%、10.31%和8.59%;在平均迭代次数上分别减少了22.26%、12.19%和26.24%;在平均拐点个数上分别减少了35.11%、9.52%和35.09%。仿真结果证明改进蜣螂优化算法在搬运机器人路径规划方面拥有更好的效果,验证了改进蜣螂优化算法的可行性。 展开更多
关键词 搬运机器人 蜣螂优化算法 路径规划 Chebyshev混沌映射 黄金正弦算法 动态权重 栅格地图
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多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用 被引量:13
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作者 罗仕杭 何庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1386-1394,共9页
针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的阿基米德优化算法(MAOA)。首先,采用随机高斯变异策略选取适应度优的多个个体引导种群向最优解区域寻优,增强全局搜索... 针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的阿基米德优化算法(MAOA)。首先,采用随机高斯变异策略选取适应度优的多个个体引导种群向最优解区域寻优,增强全局搜索能力;其次,利用多种混沌映射的随机性、遍历性和多样性,引入局部混沌搜索策略扩大混沌空间的搜索范围,提高算法的局部开发能力;同时,为了协调算法的全局勘探和局部开采能力,提出一种非线性动态密度降低因子;最后,利用Lévy飞行引导机制的黄金正弦策略对种群位置进行扰动更新,增加迭代过程中种群的多样性,提高算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数和部分CEC2014测试函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够改善AOA全局探索能力弱、易陷入局部最优等缺点,提高AOA的寻优精度和稳定性。另外,引入机械设计案例进行测试分析,进一步验证MAOA在处理实际问题上的适用性和可行性。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 随机高斯变异策略 非线性动态密度降低因子 Lévy飞行 黄金正弦 机械设计
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基于坠落机制的混沌麻雀算法AGV路径规划 被引量:6
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作者 李一铭 王跟成 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第1期102-108,共7页
针对麻雀搜索算法(SSA)在AGV路径规划中存在收敛速度慢、寻优精度差的缺点,提出一种基于坠落机制的混沌麻雀算法(SSA-CD)解决AGV路径规划算法。首先,引入Sinusoidal混沌映射和变尺度混沌策略对种群进行初始化,提高种群多样性使算法具备... 针对麻雀搜索算法(SSA)在AGV路径规划中存在收敛速度慢、寻优精度差的缺点,提出一种基于坠落机制的混沌麻雀算法(SSA-CD)解决AGV路径规划算法。首先,引入Sinusoidal混沌映射和变尺度混沌策略对种群进行初始化,提高种群多样性使算法具备跳出局部最优解的能力;其次,引入动态黄金正弦策略增强算法发现者位置更新方式;然后,提出一种坠落机制增强种群随机性;最后,通过埃尔米特插值进一步优化最优解,获得更短更平滑的路径。通过栅格地图进行仿真实验,证明了改进算法的有效性、可行性和鲁棒性。 展开更多
关键词 路径规划 混沌麻雀算法 坠落机制 变尺度混沌策略 动态黄金正弦策略 埃尔米特插值
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