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基于正余弦优化算子和Levy飞行机制的和声搜索算法
被引量：
6
1
作者
程翠娜
奉松绿
莫礼平
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第3期690-703,共14页
针对基本和声搜索(Harmony search,HS)算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调...
针对基本和声搜索(Harmony search,HS)算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作,充分利用最优个体和当前个体的位置信息,提高算法的计算精度和收敛速度;再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;在算法迭代过程中,对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整,以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明,本文提出的算法具有较强的全局搜索能力,较快的收敛速度和较高的计算精度。
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关键词
群智能优化算法
和声搜索算法
正余弦优化算子
levy飞行机制
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职称材料
基于改进沙猫群优化算法的无人机路径规划
被引量：
1
2
作者
邱少明
张博
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第3期173-181,共9页
为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,...
为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,提升算法的搜索范围与精度。再将一种消除和更新机制融入算法的选择阶段,提出了新型路径规划算法(MSCSO)。选择5种对比算法,使用了CEC2022测试函数、Wilcoxon秩和检测对算法性能进行测试。模拟了三维复杂环境,比较了路径规划能力。在真实环境的仿真中,验证了路径规划能力。实验结果表明,MSCSO具有更优秀的路径规划能力。
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关键词
无人机
路径规划
沙猫群优化算法
三角形游荡策略
levy飞行机制
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职称材料
贝叶斯网络推理学习的混合粒子群-差分算法
被引量：
4
3
作者
范瑞星
刘浩然
+2 位作者
张力悦
苏昭玉
刘彬
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第6期1156-1162,共7页
针对启发式算法应用于贝叶斯网络推理学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种基于混合粒子群-差分法的贝叶斯网络推理算法.该算法利用自适应的反向学习策略增加初始种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应...
针对启发式算法应用于贝叶斯网络推理学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种基于混合粒子群-差分法的贝叶斯网络推理算法.该算法利用自适应的反向学习策略增加初始种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应概率分层搜索策略平衡局部搜索与全局搜索,并根据levy飞行机制建立自适应的变异策略避免算法陷入局部最优.由算法的收敛性分析可知,通过迭代搜索可以找到贝叶斯网络的最大可能解释.实验结果表明与其他算法相比收敛精度与寻优效率均有提升.
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关键词
贝叶斯网络推理算法
粒子群算法
差分算法
levy飞行机制
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职称材料
题名
基于正余弦优化算子和Levy飞行机制的和声搜索算法
被引量：
6
1
作者
程翠娜
奉松绿
莫礼平
机构
吉首大学计算机科学与工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第3期690-703,共14页
基金
国家自然科学基金(62266019)
吉首大学校级科研创新项目(JGY2022070)
吉首大学校级科研创新项目(Jdy22027)。
文摘
针对基本和声搜索(Harmony search,HS)算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作,充分利用最优个体和当前个体的位置信息,提高算法的计算精度和收敛速度;再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;在算法迭代过程中,对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整,以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明,本文提出的算法具有较强的全局搜索能力,较快的收敛速度和较高的计算精度。
关键词
群智能优化算法
和声搜索算法
正余弦优化算子
levy飞行机制
Keywords
swarm intelligent optimization algorithm
harmony search algorithm
sine cosine algorithm
levy
flight mechanism
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进沙猫群优化算法的无人机路径规划
被引量：
1
2
作者
邱少明
张博
机构
大连大学通信与网络重点实验室
出处
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第3期173-181,共9页
基金
中央军委装备发展部领域基金项目(6140001030111)。
文摘
为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,提升算法的搜索范围与精度。再将一种消除和更新机制融入算法的选择阶段,提出了新型路径规划算法(MSCSO)。选择5种对比算法,使用了CEC2022测试函数、Wilcoxon秩和检测对算法性能进行测试。模拟了三维复杂环境,比较了路径规划能力。在真实环境的仿真中,验证了路径规划能力。实验结果表明,MSCSO具有更优秀的路径规划能力。
关键词
无人机
路径规划
沙猫群优化算法
三角形游荡策略
levy飞行机制
Keywords
UAV
path planning
sand cat swarm optimization algorithm
triangle wandering strategy
levy
flight strategy
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
贝叶斯网络推理学习的混合粒子群-差分算法
被引量：
4
3
作者
范瑞星
刘浩然
张力悦
苏昭玉
刘彬
机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学电气工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第6期1156-1162,共7页
基金
河北省人才工程培养资助项目(A201903005)资助
河北省自然科学基金项目(F2019203320)资助
国家自然科学基金项目(51641609)资助.
文摘
针对启发式算法应用于贝叶斯网络推理学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种基于混合粒子群-差分法的贝叶斯网络推理算法.该算法利用自适应的反向学习策略增加初始种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应概率分层搜索策略平衡局部搜索与全局搜索,并根据levy飞行机制建立自适应的变异策略避免算法陷入局部最优.由算法的收敛性分析可知,通过迭代搜索可以找到贝叶斯网络的最大可能解释.实验结果表明与其他算法相比收敛精度与寻优效率均有提升.
关键词
贝叶斯网络推理算法
粒子群算法
差分算法
levy飞行机制
Keywords
Bayesian network inference learning
particle swarm optimization
differential evolution
levy
flight
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正余弦优化算子和Levy飞行机制的和声搜索算法
程翠娜
奉松绿
莫礼平
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进沙猫群优化算法的无人机路径规划
邱少明
张博
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
3
贝叶斯网络推理学习的混合粒子群-差分算法
范瑞星
刘浩然
张力悦
苏昭玉
刘彬
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
已选择
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引证文献
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