基于Harris Hawks优化算法的介质波导滤波器优化设计 被引量：2

1

作者 舒佩文 麦健业 褚庆昕 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期787-796,共10页

Harris Hawks优化(Harris Hawks optimization, HHO)算法是一种模拟鸟群合作捕食行为的新型群智能算法.介质波导滤波器是当前5G移动通信设备急需的器件,因此如何利用新型优化算法高效且精确地对介质波导滤波器进行优化设计十分重要.文... Harris Hawks优化(Harris Hawks optimization, HHO)算法是一种模拟鸟群合作捕食行为的新型群智能算法.介质波导滤波器是当前5G移动通信设备急需的器件,因此如何利用新型优化算法高效且精确地对介质波导滤波器进行优化设计十分重要.文中首先描述了HHO算法流程,并结合滤波器优化问题提出了一种通用框架;然后基于稳态假设对HHO算法的更新方程进行了理论分析,依据所导出的方程分析了算法的动态特性及收敛行为;最后利用HHO算法实现了两款介质波导滤波器的优化设计.为验证算法性能,将本文算法与三个著名的群智能算法进行比较.实验结果表明,HHO算法的收敛速度、效率和精度都明显优于目前业内主流应用的自适应差分进化算法、花粉授粉优化算法和灰狼优化算法. 展开更多

关键词 群智能优化算法 5G移动通信 harris hawks优化(HHO)算法 滤波器优化设计 介质波导滤波器

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基于IHHO-Stacking集成模型的车辆驾驶性评估

2

作者 莫易敏 王相 +2 位作者 王哲 蒋华梁 李琼 《汽车技术》 北大核心 2025年第3期39-45,共7页

为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型... 为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型,并且使用改进的哈里斯鹰优化(IHHO)算法优化了Stacking集成模型,提高了预测性能。最后通过道路试验表明,IHHO-Stacking集成模型的性能均优于单个机器学习模型,IHHO-Stacking集成模型预测合格率达95%,能够更有效完成驾驶性评价。 展开更多

关键词 驾驶性 主观评价 改进的哈里斯鹰算法 STACKING 集成模型 客观评价

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基于改进HHO的水轮机空化信号降噪及特征提取

3

作者 刘忠 刘圳 +2 位作者 邹淑云 周泽华 乔帅程 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期70-75,111,共7页

为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异... 为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异互相关系数为适应度函数,利用IHHO对VMD进行参数寻优,对信号进行最优VMD分解和相关系数阈值重构从而实现降噪。最后,提取其能量和波动散布熵特征,分析其随空化系数变化的关系。结果表明:相较于灰狼-布谷鸟(GWO-CS)和HHO算法,IHHO对VMD寻优的降噪效果更好;随着空化系数减小,声发射信号能量呈现先增加、再减小、再增加、再减小的趋势,波动散布熵值呈现先减小后增大的趋势。 展开更多

关键词 声学 水轮机 空化 声发射 降噪 哈里斯鹰优化算法 秃鹰搜索算法

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基于改进哈里斯鹰优化算法的微电网多目标优化调度

4

作者 王鑫 李升 《分布式能源》 2025年第1期91-100,共10页

针对新能源发电接入以及考虑需求响应背景下的微电网优化调度问题,建立微电网模型;以考虑需求响应带来的用户用电不舒适度和系统的运行成本构建目标函数,调整用户可转移负荷。根据风光出力具有的随机性、波动性等特点,采用模糊K-means... 针对新能源发电接入以及考虑需求响应背景下的微电网优化调度问题,建立微电网模型;以考虑需求响应带来的用户用电不舒适度和系统的运行成本构建目标函数,调整用户可转移负荷。根据风光出力具有的随机性、波动性等特点,采用模糊K-means算法对风光出力数据进行聚类,得到典型的风光出力曲线。对哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization,HHO)算法种群分布不均以及易陷入局部最优的问题进行改进:首先,在初始化种群阶段引入Tent映射,使得初始种群覆盖更全面,避免在早期陷入局部最优解;然后,在搜索阶段引入Levy飞行函数,增强算法的全局搜索能力,再将改进哈里斯鹰优化(improved HHO,IHHO)算法应用于寻优,并将其与经典算法进行对比。最终结果验证了所提策略的有效性以及IHHO算法的优越性。 展开更多

关键词 微电网 需求响应 改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法 Levy飞行 优化调度

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基于改进哈里斯鹰算法的消防疏散系统路径规划研究

5

作者 何志祥 王立纲 董勤 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第3期347-355,共9页

针对大型公共建筑物发生火灾时疏散难度大的问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰算法的消防疏散路径规划方法。首先,通过栅格法对路径规划所需的数字地图进行建模,并以最短路径为目标构建路径规划评价的目标函数。其次,引入拉丁超立方抽样... 针对大型公共建筑物发生火灾时疏散难度大的问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰算法的消防疏散路径规划方法。首先,通过栅格法对路径规划所需的数字地图进行建模,并以最短路径为目标构建路径规划评价的目标函数。其次,引入拉丁超立方抽样、透镜逆学习策略以及自适应权重因子对传统哈里斯鹰算法进行改进,并采用B-spline曲线平滑方法对规划路径进行平滑处理。最后,在未发生火灾和发生火灾情况下与其他3种算法进行了比较分析,以验证所提算法的优良性能。试验结果表明:所提算法在未发生火灾情况下,平均路径长度为21.82 m,规划时间为20.4 s,比改进前分别减少5.9%和6.8%;在发生火灾时,平均路径长度为22.45 m,规划时间为21.5 s,较改进前减少39.0%和48.8%。与其他算法相比,所提算法在路径搜索速度、平均长度、稳定性等方面均具有良好优势,能够获得最优的路径规划综合性能。 展开更多

关键词 路径规划 哈里斯鹰算法 火灾 消防疏散 栅格法

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多策略集成的哈里斯鹰算法求解全局优化问题 被引量：1

6

作者 李煜 林笑笑 刘景森 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期28-34,共7页

为提高哈里斯鹰算法优化问题的性能,提出一种融合佳点集、非线性能量逃逸因子和Logistic-Cubic级联混沌扰动的多策略哈里斯鹰优化算法(Improve Harris Hawk Optimization,IHHO)。首先,引入佳点集策略代替随机初始种群,均匀初始种群分布... 为提高哈里斯鹰算法优化问题的性能,提出一种融合佳点集、非线性能量逃逸因子和Logistic-Cubic级联混沌扰动的多策略哈里斯鹰优化算法(Improve Harris Hawk Optimization,IHHO)。首先,引入佳点集策略代替随机初始种群,均匀初始种群分布性。其次,根据算法各个阶段不同特征提出一种非线性能量逃逸因子,平衡全局和局部勘探能力。最后,引入Logistic-Cubic级联混沌对搜索位置扰动,避免算法陷入局部最优。利用IHHO算法求解23个函数及三桁架工程设计问题,并利用目标收敛曲线、Wilcoxon秩和检验进行测试,结果表明,IHHO算法相比对比算法具有更强寻优性能、求解稳定性,在求解全局优化问题上具有一定竞争性。 展开更多

关键词 HHO算法 佳点集策略 非线性逃逸因子 级联混沌 工程问题

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基于HHO-FA的PEMFC电堆辨识建模 被引量：2

7

作者 陈永辉 苏建徽 +3 位作者 解宝 吴琼 黄赵军 黄诚 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期282-289,共8页

为解决质子交换膜燃料电池(PEMFC)模型参数难以确定的问题,该文提出一种基于哈里斯鹰算法(HHO)和萤火虫算法(FA)联合的优化算法,即HHO-FA算法,用于PEMFC模型的参数辨识。为提高PEMFC建模精确度,HHO-FA保留HHO中搜索效率和精度较高的全... 为解决质子交换膜燃料电池(PEMFC)模型参数难以确定的问题,该文提出一种基于哈里斯鹰算法(HHO)和萤火虫算法(FA)联合的优化算法,即HHO-FA算法,用于PEMFC模型的参数辨识。为提高PEMFC建模精确度,HHO-FA保留HHO中搜索效率和精度较高的全局搜索过程,局部寻优过程结合具有群体寻优特征的FA算法,同时优化负责全局搜索和局部搜索切换的转换因子,加入惯性权重因子,优化算法结构。该文使用燃料电池的商业仿真工具箱Thermolib获取算例数据,并通过与粒子群算法(PSO)、HHO算法、蚁群算法(ACO)和FA算法对比分析,对HHO-FA的PEMFC参数辨识性能进行研究。仿真结果表明,相较于PSO、HHO、ACO和FA,HHO-FA的辨识精确度和收敛效率均最高,证实所提出HHO-FA算法在PEMFC模型参数辨识方面的突出性能。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 辨识 哈里斯鹰算法 萤火虫算法

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应用多策略融合改进哈里斯鹰算法的移动 机器人路径规划方法

8

作者 胡万望 于丽娅 +4 位作者 张涛 李传江 蒲睿强 路辉 马靓 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第9期1-12,共12页

针对移动机器人在多障碍物室内环境中进行路径规划时存在的折点多、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多策略融合改进哈里斯鹰算法的移动机器人路径规划方法。首先,利用Tent混沌映射初始化和自适应正余弦算法,改善初始... 针对移动机器人在多障碍物室内环境中进行路径规划时存在的折点多、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多策略融合改进哈里斯鹰算法的移动机器人路径规划方法。首先,利用Tent混沌映射初始化和自适应正余弦算法,改善初始种群分布多样性并增强全局搜索能力;其次,使用模拟退火能量策略改善哈里斯鹰算法的行为选择,加强算法收敛速度;然后,使用柯西函数和改进莱维飞行优化算法位置更新行为,提升算法的寻优性能和效率;最后,使用消融实验和对比实验对移动机器人在不同复杂程度的地图场景中的路径规划性能进行验证。实验结果表明:多策略融合改进哈里斯鹰算法在移动机器人路径规划问题中,不仅可以有效减少折点数获得较好的路径平滑度,还可达到更快的收敛速度和更短的移动路径。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 多策略融合 哈里斯鹰算法

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基于哈里斯鹰优化算法的光伏储能容量配置优化 被引量：2

9

作者 丁伟 苏新凯 +2 位作者 廖圣瑄 唐起超 杨继盛 《电子设计工程》 2024年第1期96-101,共6页

在双碳目标下,高比例的光伏等新能源接入对电网造成了冲击。针对此问题,从电站侧出发,基于最低的光伏功率平均波动率和储能系统成本这两个优化目标,提出了一种基于哈里斯鹰优化算法的储能容量配置优化模型,通过聚类算法将天气类型分为... 在双碳目标下,高比例的光伏等新能源接入对电网造成了冲击。针对此问题,从电站侧出发,基于最低的光伏功率平均波动率和储能系统成本这两个优化目标,提出了一种基于哈里斯鹰优化算法的储能容量配置优化模型,通过聚类算法将天气类型分为四种并分别进行优化。结合算例分析,所提出的模型对储能配置问题在雨雪等较差的工况可将日均波动率从54.61%降低至13.60%,晴天等较好的工况日均波动率可下降约5%。通过双层优化,确定出最终储能配置方案为2.5 MW/4.59 MW·h,结合全年数据进行优化验证,此方案下全年平均波动率从19.41%下降至11.33%,全周期成本814.75万元。 展开更多

关键词 光储系统 容量配置 哈里斯鹰优化算法 优化

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一种基于疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法

10

作者 王振宇 王磊 刘茂晨 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1791-1799,共9页

针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷,本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。引入Tent混沌序列生成初始种群,丰富初始个体的种类特性;将疯狂算子添加到猎物源上,以获得多元丰富的种群;在猎物处获得新的公式代... 针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷,本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。引入Tent混沌序列生成初始种群,丰富初始个体的种类特性;将疯狂算子添加到猎物源上,以获得多元丰富的种群;在猎物处获得新的公式代进自适应惯性权重中,增强并平衡研究过程中关于搜索的问题,包括了全局搜索以及局部搜索。使用统计分析、收敛速度分析、经典基准函数评估改进哈里斯鹰优化算法的效率。结果表明:改进算法具有更好的全局搜索能力和求解鲁棒性,同时寻优精度和收敛速度也比原始算法有所增强。在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好的性能,适合推广至实际的优化问题中。 展开更多

关键词 混沌映射 疯狂算子 惯性权重 哈里斯鹰优化算法 函数优化

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基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法 被引量：1

11

作者 闫晓斌 方洋旺 彭维仕 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2636-2645,共10页

针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩,提出基于网格划分法的猎物位置定位方法;为提升... 针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩,提出基于网格划分法的猎物位置定位方法;为提升算法收敛性能,将超出区间的种群个体位置更新为猎物位置;采用自适应高斯变异策略提高算法多样性和Pareto前沿种群粒子的均匀性。仿真结果表明:所提算法在求解多目标优化问题时,与多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)、多目标粒子群算法(MOPSO)、多目标灰狼算法(MOGWO)和多目标哈里斯鹰优化算法(MOHHO)比较,寻优精度增加了8.02%~51.34%,收敛速度增加了16.67%~40.74%,显著提升了所提算法的收敛速度和精度。 展开更多

关键词 多目标优化 群智能 哈里斯鹰优化算法 高斯变异 网格划分

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基于G&L-HHO的光束指向精度优化算法

12

作者 王哲 胡奇 +2 位作者 耿辉 田嘉政 韦宇宁 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期919-928,共10页

指向精度是光束控制领域最核心的指标之一,指向精度的高低直接决定了光束控制器性能的优劣。为了解决液晶相控阵受制作工艺限制会造成较大光束偏转角度误差、指向精度下降等问题,本文提出一种基于改进哈里斯鹰(HHO)的光束指向精度优化... 指向精度是光束控制领域最核心的指标之一,指向精度的高低直接决定了光束控制器性能的优劣。为了解决液晶相控阵受制作工艺限制会造成较大光束偏转角度误差、指向精度下降等问题,本文提出一种基于改进哈里斯鹰(HHO)的光束指向精度优化算法。首先,对影响因素进行分析,选取合理的器件参数。随后,采用哈里斯鹰算法对液晶相控阵进行光束指向精度优化。最后,鉴于哈里斯鹰算法容易陷于局部最优值的难题,本文设计了兼顾全局与局部并优策略的哈里斯鹰算法(G&L-HHO)。在全局优化策略方面,选择柯西分布函数增加初始种群多样性,提高算法的全局搜索效率;在局部优化策略方面,采用自适应余弦加权因子,多方面增强哈里斯鹰算法的寻优性能。仿真实验对比结果表明,本研究提出的G&L-HHO算法将归一化精度误差由100数量级优化为10^(-4)数量级,并大幅降低了归一化精度误差波动幅值。本研究显著提高了光束指向精度,并具有收敛精度高、收敛速度快、鲁棒性强等优点。 展开更多

关键词 液晶相控阵 光束偏转 指向精度优化 哈里斯鹰优化算法

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基于HHO-QRNN模型的大坝变形预测方法

13

作者 李天翔 王峰 刘革瑞 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期117-120,116,共5页

为有效利用大坝位移数据集中的真实信息,提高预测模型精准度,缩减建模分析训练时间,提出基于卡尔曼滤波算法、完全噪声辅助聚合经验模态分解和准循环神经网络的大坝位移预测方法。首先,模型采用卡尔曼滤波算法对原始输入数据进行处理,... 为有效利用大坝位移数据集中的真实信息,提高预测模型精准度,缩减建模分析训练时间,提出基于卡尔曼滤波算法、完全噪声辅助聚合经验模态分解和准循环神经网络的大坝位移预测方法。首先,模型采用卡尔曼滤波算法对原始输入数据进行处理,提取行有效信息,消除观测噪声影响;其次,设计一种信号分解算法,从累计位移值提取出趋势项、周期项和随机项数据集,以分离不同诱发因素对于大坝位移量的影响;最后,提出一种基于改进哈里斯鹰算法优化准循环神经网络的位移预测算法,对不同数据集分别采用此算法建模预测,将预测结果对应叠加得到最终预测结果。以某水库大坝的历史位移观测数据集为例,将所提模型与其他传统预测模型进行对比分析,结果表明,该模型预测精度和训练速度等方面均有显著提升,验证了其可行性和先进性。 展开更多

关键词 大坝变形预测 哈里斯鹰优化算法 准循环神经网络 深度学习

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基于改进鲸鱼优化算法的风电功率预测

14

作者 库杨杨 王佐勋 刘健 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第5期11-17,共7页

准确的风电预测是保证风电并网稳定运行的基础,为了提高风电预测的精度,提出了一种新的预测模型。首先采用混沌策略初始化种群,并且利用哈里斯鹰策略与自适应权重策略对鲸鱼优化算法进行改进,然后用改进的鲸鱼优化算法对长短期记忆神经... 准确的风电预测是保证风电并网稳定运行的基础,为了提高风电预测的精度,提出了一种新的预测模型。首先采用混沌策略初始化种群,并且利用哈里斯鹰策略与自适应权重策略对鲸鱼优化算法进行改进,然后用改进的鲸鱼优化算法对长短期记忆神经网络的神经元数目和学习率进行优化,最后用该模型进行风电功率预测。该模型相较于其他对比模型具有较高的预测性能,并且具有更好的泛化能力与稳定性。 展开更多

关键词 长短期记忆神经网络 鲸鱼优化算法 哈里斯鹰算法 风电功率预测

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哈里斯鹰算法在广义非线性马斯京根参数优化中的应用——以洛河为例 被引量：1

15

作者 陈海涛 赵志杰 《人民珠江》 2024年第2期60-68,共9页

马斯京根模型在河道洪水演算中发挥着重要作用,其演算精度在于参数的优选。针对目前马斯京根参数率定中存在的求解复杂、精度不高等问题,提出利用哈里斯鹰算法对其参数进行优化,这种方法具有广泛的全局搜索能力,且需要调节的参数较少。... 马斯京根模型在河道洪水演算中发挥着重要作用,其演算精度在于参数的优选。针对目前马斯京根参数率定中存在的求解复杂、精度不高等问题,提出利用哈里斯鹰算法对其参数进行优化,这种方法具有广泛的全局搜索能力,且需要调节的参数较少。以黄河支流洛河为研究对象,利用广义非线性马斯京根模型对宜阳—白马寺段的河道进行洪水演算,且分别用哈里斯鹰算法、粒子群算法和蚁群算法对其参数进行优化。结果表明,基于哈里斯鹰算法的广义非线性马斯京根模型在洛河宜阳—白马寺段的演算精度较高,其Min.SSD为1237,洪峰误差DPO仅为5,均优于粒子群算法和蚁群算法优化后的结果,其成果适合应用于洛河宜阳—白马寺段的洪水预报工作。 展开更多

关键词 洪水预报 广义非线性马斯京根模型 哈里斯鹰算法 参数率定

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面向多保护功能配置的新能源送端系统紧急安控策略

16

作者 王海军 单睿 +2 位作者 白雪 张国政 蒙博 《能源与环保》 2024年第10期219-226,共8页

为了解决故障后新能源系统送端功率过剩以及受故障后安全稳定运行等问题,提出了一种面向多保护功能配置的新能源送端系统紧急安控策略。首先,在多保护功能配置的基础上提出紧急控制决策的安控指标,建立了紧急决策灵敏度;其次,考虑新能... 为了解决故障后新能源系统送端功率过剩以及受故障后安全稳定运行等问题,提出了一种面向多保护功能配置的新能源送端系统紧急安控策略。首先,在多保护功能配置的基础上提出紧急控制决策的安控指标,建立了紧急决策灵敏度;其次,考虑新能源送端系统综合运行风险和安控动作策略为目标,结合紧急决策灵敏度以及安全运行为约束建立新能源送端系统安控策略模型;然后,为了扩大搜索范围并提升局部搜索能力,在哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法的基础上引入了多种改进策略,以满足安控模型精确求解的需求;最后,在IEEE39节点系统中进行算例仿真。仿真结果表明,所提出的安控指标能够准确反映系统的稳定裕度,并且针对不同的失稳状况,提出的决策方法能够有效恢复系统的稳定性。 展开更多

关键词 安控策略 哈里斯鹰优化算法 新能源送端系统 切机策略

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新型群体智能优化算法综述 被引量：60

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作者 高岳林 杨钦文 +2 位作者 王晓峰 李嘉航 宋彦杰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期21-30,共10页

智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向... 智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。 展开更多

关键词 群体智能优化算法 蝙蝠算法 果蝇优化算法 鲸鱼优化算法 樽海鞘群体算法 哈里斯鹰优化算法

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基于改进XGBoost不平衡围岩超前分类方法的隧洞工程施工仿真研究 被引量：3

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作者 韩峰 余佳 +3 位作者 徐国鑫 张君 肖尧 王晓玲 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期150-157,共8页

为了在围岩类别不平衡的条件下实现围岩类别有效判断,进而提高隧洞工程施工仿真准确性,基于改进极限梯度提升(XGBoost)不平衡围岩超前分类方法进行隧洞工程施工仿真研究。采用自动邻域确定合成过采样(AND-SMOTE)方法优化围岩类别不平衡... 为了在围岩类别不平衡的条件下实现围岩类别有效判断,进而提高隧洞工程施工仿真准确性,基于改进极限梯度提升(XGBoost)不平衡围岩超前分类方法进行隧洞工程施工仿真研究。采用自动邻域确定合成过采样(AND-SMOTE)方法优化围岩类别不平衡性,并采用改进的XGBoost不平衡围岩超前分类模型进行围岩超前分类,进而优选仿真参数,提高仿真结果的准确性,其中,以模型交叉验证平均准确率为目标,采用哈里斯鹰优化(HHO)算法自动优化XGBoost超参数,以提高围岩分类精度。工程应用表明,相比未改进的XGBoost不平衡、KNN、SVC等6个模型,改进的XGBoost不平衡围岩超前分类模型分类精度更高;考虑围岩类别不平衡性后,改进的XGBoost不平衡围岩超前分类模型分类精度提高了8.6%;此外,基于围岩超前分类的隧洞工程施工仿真结果与实际进度的相对偏差相比传统仿真降低了11.3%,更符合工程实际。 展开更多

关键词 隧洞工程施工仿真 围岩超前分类 类别不平衡 XGBoost模型 哈里斯鹰优化算法 AND-SMOTE

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基于改进哈里斯鹰算法的梯级泵站优化调度 被引量：3

19

作者 张雷克 侯笑鹏 +1 位作者 刘小莲 田雨 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2501-2512,共12页

为了提高梯级泵站系统运行效率,节约工程运行成本,以梯级泵站运行效率最大化为目标,建立梯级泵站优化调度模型,提出基于改进哈里斯鹰算法(HUHHO)的梯级泵站优化调度方法.将饥饿率引入哈里斯鹰算法(HHO)以更好地实现探索与开发之间的平衡... 为了提高梯级泵站系统运行效率,节约工程运行成本,以梯级泵站运行效率最大化为目标,建立梯级泵站优化调度模型,提出基于改进哈里斯鹰算法(HUHHO)的梯级泵站优化调度方法.将饥饿率引入哈里斯鹰算法(HHO)以更好地实现探索与开发之间的平衡;在探索阶段添加1个偏移项以考虑哈里斯鹰饥饿感强弱对搜寻猎物能力的影响,提高算法的寻优能力、避免陷入局部最优.通过基准测试函数验证HUHHO寻优性能的优越性.将HUHHO应用于北京市某三级泵站优化调度中,对HUHHO求解梯级泵站优化调度问题的可行性与有效性进行验证.结果表明:相较于现状方案,基于HUHHO的优化方案可使梯级泵站运行效率提高0.11个百分点,年运行成本节约42 187元,优于利用粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)、HHO得到的运行效率及节约成本. 展开更多

关键词 梯级泵站 优化调度 经济运行 改进哈里斯鹰算法(HUHHO) 大系统 分解协调模型

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基于改进的哈里斯鹰优化算法的特征选择 被引量：3

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作者 赵小强 强睿儒 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期93-101,共9页

特征选择是一项旨在通过移除不相关、冗余的数据来减少特征数量,同时可以保持较高的分类精度的机器学习任务.针对哈里斯鹰优化算法(HHO)不能在离散的特征空间进行特征选择,以及算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出了基... 特征选择是一项旨在通过移除不相关、冗余的数据来减少特征数量,同时可以保持较高的分类精度的机器学习任务.针对哈里斯鹰优化算法(HHO)不能在离散的特征空间进行特征选择,以及算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出了基于改进的哈里斯鹰的特征选择算法.首先使用混沌映射初始种群多样化,以确保在种群质量较优的前提下能够均匀分布于搜索空间;其次,通过引入高斯变异算子对兔子的位置进行重新更新,以避免算法陷入局部最优;最后设计二次优化算法的二进制版本并将其应用于基于KNN分类器的包裹式特征选择问题中.通过在18个经典的UCI数据集进行特征选择仿真实验,结果显示该算法在适应度值、平均分类准确度以及平均特征选择数量上比其他主流算法都能获得更好的结果,从而表明该算法能够进行有效的提取特征子集和得到更准确的数据分类,并能够实现更高的寻优精度. 展开更多

关键词 包裹式特征选择 哈里斯鹰优化算法 混沌映射 高斯变异

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