HASKSM-MOSTOA算法求解烟组推手多目标优化问题

1

作者 郑维 林玉红 +1 位作者 慎龙舞 朱文魁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期219-225,共7页

针对卷烟包装机中烟组推手结构优化设计存在效率低、设计成本高、建模误差大等问题,提出一种基于自适应混合加点Kriging-MOSTOA的多目标优化方法。首先,为提高烟组推手优化代理模型的精度,引入了一种自适应混合加点Kriging代理模型(HASK... 针对卷烟包装机中烟组推手结构优化设计存在效率低、设计成本高、建模误差大等问题,提出一种基于自适应混合加点Kriging-MOSTOA的多目标优化方法。首先,为提高烟组推手优化代理模型的精度,引入了一种自适应混合加点Kriging代理模型(HASKSM)来构建烟组推手设计参数与性能之间的映射关系;其次,融合快速非支配排序策略、多项式变异算子和新的拥挤度距离计算策略,提出一种多目标乌燕鸥优化算法(MOSTOA),用于求解烟组推手多目标优化设计问题。最后,构建基于HASKSM-MOSTOA的烟组多目标优化设计流程,以测试函数和烟组推手工程案例验证了所提方法的可行性。结果表明:MOSTOA算法具有良好的寻优性能;同时,采用HASKSM-MOSTOA方法能够有效提高烟组推手多目标优化设计精度和效率,为提高卷烟包装设备优化设计提供了理论指导。 展开更多

关键词 烟组推手 自适应混合加点 多目标乌燕鸥算法 Kriging代理模型 多目标优化设计

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基于改进乌燕鸥算法同步优化SVM的特征选择

2

作者 赵小强 缐文霞 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第3期89-98,共10页

针对支持向量机(SVM)中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响的问题,提出了一种基于改进乌燕鸥算法同步优化SVM的特征选择算法.首先利用Tent混沌映射对乌燕鸥种群初始化,增加种群多样性,在此基础上引入余弦自适应并结合模拟退火算法... 针对支持向量机(SVM)中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响的问题,提出了一种基于改进乌燕鸥算法同步优化SVM的特征选择算法.首先利用Tent混沌映射对乌燕鸥种群初始化,增加种群多样性,在此基础上引入余弦自适应并结合模拟退火算法,避免乌燕鸥算法陷入局部最优的缺陷,增强算法全局搜索能力,提高收敛精度;其次将改进算法同特征选择和支持向量机相结合,同步优化二进制特征选择和SVM的参数;最后在10个标准数据集上进行特征选择仿真对比实验,实验结果表明相比原始算法及其他对比优化算法,所提算法能有效降低数据维度,提高分类准确率. 展开更多

关键词 乌燕鸥优化算法 余弦自适应 模拟退火算法 支持向量机 特征选择

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基于ISTOA-SVM的发动机故障诊断方法研究 被引量：1

3

作者 李耀华 缑应祺 +1 位作者 潘成 宋凯歌 《机械设计》 北大核心 2025年第6期154-164,共11页

针对传统分类器难以处理发动机大量监控数据的缺陷,提出了一种基于领域搜索策略的改进乌燕鸥算法(improved sooty tern optimization algorithm,ISTOA)与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的发动机故障诊断方法。通过引入... 针对传统分类器难以处理发动机大量监控数据的缺陷,提出了一种基于领域搜索策略的改进乌燕鸥算法(improved sooty tern optimization algorithm,ISTOA)与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的发动机故障诊断方法。通过引入自适应变螺旋搜索策略与混沌映射以改进乌燕鸥算法,提高全局搜索能力及收敛速度,将其应用于支持向量机参数寻优,从而构建诊断模型进行故障诊断。利用实际故障数据和指印图的增补数据对所提出模型进行试验,结果表明:ISTOA-SVM模型能有效提升分类精度与速度且不易受正常数据影响,而指印图数据的嵌入可进一步提高模型诊断精度。使用实际故障案例,验证了所提出的模型可以有效应用于实际发动机故障诊断中。 展开更多

关键词 航空工程 航空发动机 乌燕鸥算法 支持向量机 指印图 故障诊断

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疯狂自适应的正余弦乌燕鸥算法及应用

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作者 苏开拓 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第7期65-71,共7页

桥式起重机主梁优化是一个非线性的复杂约束优化问题,现有方法求解此问题时存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题。为克服此问题,提出一种疯狂自适应的正余弦乌燕鸥混合优化算法(CCASSTOA)。在乌燕鸥算法(STOA)中,引入Logistics混... 桥式起重机主梁优化是一个非线性的复杂约束优化问题,现有方法求解此问题时存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题。为克服此问题,提出一种疯狂自适应的正余弦乌燕鸥混合优化算法(CCASSTOA)。在乌燕鸥算法(STOA)中,引入Logistics混沌映射对STOA算法种群初始化,增加种群个体的多样性和迭代初期收敛速度;将惯性自适应权重和正余弦算法混合搜索策略引入到乌燕鸥位置更新公式中,增强了算法的全局搜索与局部搜索之间的平衡能力。将疯狂算子引入到乌燕鸥最优位置进行扰动,增强迭代后期种群的多样性,避免算法陷入局部最优。采用6个测试函数对CCASSTOA算法性能进行验证,结果表明:CCASSTOA算法优于其他五种元启发式优化算法,收敛精度高,稳定性好和鲁棒性强。将CCASSTOA算法应用在32t/22.5m的桥式起重机主梁轻量化设计中,可实现主梁截面面积减小约为31.45%。因此,CCASSTOA算法可有效地处理此类非线性的约束优化问题。 展开更多

关键词 乌燕鸥算法 Logistics混沌映射 惯性自适应权重 正余弦算法 疯狂算子 桥式起重机主梁

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Lévy飞行的正余弦乌燕鸥混合算法及应用 被引量：5

5

作者 孙珂琪 陈永峰 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第1期212-217,共6页

为解决标准乌燕鸥算法(STOA)易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,提出一种混合正余弦算法(SCA)和Lévy飞行的自适应乌燕鸥算法(SLSTOA)。采用正余弦算法的搜索方式,同时采用非线性递减自适应正弦因子,改进乌燕鸥算法的攻击搜索方式,... 为解决标准乌燕鸥算法(STOA)易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,提出一种混合正余弦算法(SCA)和Lévy飞行的自适应乌燕鸥算法(SLSTOA)。采用正余弦算法的搜索方式,同时采用非线性递减自适应正弦因子,改进乌燕鸥算法的攻击搜索方式,来增强STOA算法的全局与局部探索能力。乌燕鸥个体和最优个体通过Lévy飞行策略进行变异,来增加种群多样性和扩大搜索空间,以达到提高跳出局部最优和全局探索能力。与四种先进的元启发式算法比较,SLSTOA算法性能通过6个基准测试函数进行评价,结果表明,相比其他四种元启发式算法,SLSTOA算法精度高、稳定性好和鲁棒性强。同时为验证SLSTOA算法的科学性与实用性,将其应用于解决32t/22.5m桥式起重机主梁结构优化设计中。 展开更多

关键词 乌燕鸥算法 正余弦算法 自适应正弦因子 Lévy飞行 桥式起重机主梁

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基于多机制优化螺旋飞行特征的乌燕鸥算法 被引量：3

6

作者 李光泉 刘欣宇 +1 位作者 王龙飞 邵鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第26期11299-11308,共10页

乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA)是近年来出现的一种新兴的群智能优化算法,因其独特的螺旋式寻优方式和在实际工程问题中显著的优化效果而备受研究与关注。然而,STOA算法本身也存在着收敛速度较慢,搜索精度较低... 乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA)是近年来出现的一种新兴的群智能优化算法,因其独特的螺旋式寻优方式和在实际工程问题中显著的优化效果而备受研究与关注。然而,STOA算法本身也存在着收敛速度较慢,搜索精度较低,并且容易陷入局部最优等缺点。因此,提出了一种融合混沌映射、自适应惯性权重与高斯变异的多机制乌燕鸥优化算法(multi-mechanism sooty tern optimization algorithm incorporating chaotic mapping,adaptive inertia weight and gaussian mutation,GT-STOA),以促进群体多样性并增强算法全局搜索和局部寻优的能力。同时,为验证算法寻优效果的显著性,基于12个具有不同特征的测试函数,选取9种典型的优秀元启发式算法进行对比验证。实验结果表明GT-STOA相较于其他9种算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度,并且易跳出局部最优找到全局最优解。此外,为了研究GT-STOA解决实际问题的能力,对压力容器设计问题进行优化求解,所得实验数据显示GT-STOA较传统STOA算法在求解精度上提升了42.54%。 展开更多

关键词 乌燕鸥优化算法 混沌映射 自适应惯性权重 高斯变异

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基于改进乌燕鸥算法的移动机器人路径规划 被引量：4

7

作者 李月英 《机床与液压》 北大核心 2023年第3期64-70,共7页

为克服传统智能算法在解决复杂环境下移动机器人路径规划问题中存在的搜索效率慢和寻优精度低等不足,提出改进乌燕鸥优化算法(ISTOA)。以乌燕鸥算法(STOA)为基础,引入Circle混沌映射机制保证初始种群的质量,提升算法初期搜索效率。同时... 为克服传统智能算法在解决复杂环境下移动机器人路径规划问题中存在的搜索效率慢和寻优精度低等不足,提出改进乌燕鸥优化算法(ISTOA)。以乌燕鸥算法(STOA)为基础,引入Circle混沌映射机制保证初始种群的质量,提升算法初期搜索效率。同时,提出旋转式翻筋斗搜索策略,对算法的扑食位置进行更新,提高了算法的局部寻优能力。在迁徙过程中,混合正弦控制非碰撞因子和自适应Lévy飞行策略平衡了算法的全局搜索和局部搜索。通过3种不同环境下移动机器人路径规划案例验证了改进乌燕鸥优化算法的有效性。结果表明:改进乌燕鸥优化算法可快速且稳定获得全局最优路径,整体寻优能力优于其他算法,有效地解决了移动机器人在复杂环境中的最优路径规划问题。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 改进乌燕鸥算法 旋转式翻筋斗搜索策略 正弦控制非碰撞因子 自适应Lévy飞行

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基于STOA-VMD的串补输电线路故障测距

8

作者 商立群 裴超 《广东电力》 2022年第8期104-112,共9页

由于串补电容的存在,串补输电线路中发生故障时,故障行波过程十分复杂,行波波头检测困难;故障行波信号中存在较大噪声时,传统的故障特征提取方法无法准确提取故障行波的特征信号。为此在串补线路中故障行波信号存在噪声条件下,提出一种... 由于串补电容的存在,串补输电线路中发生故障时,故障行波过程十分复杂,行波波头检测困难;故障行波信号中存在较大噪声时,传统的故障特征提取方法无法准确提取故障行波的特征信号。为此在串补线路中故障行波信号存在噪声条件下,提出一种基于乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA)对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)优化的故障行波特征提取方法。该方法利用最大峭度准则对STOA的目标函数不断优化,从而选取VMD中更合适的模态量和惩罚因子值,避免人为设定模态量和惩罚因子值时,VMD对故障行波信号的分解不足或分解过剩造成的故障定位误差。通过对称差分能量算子(symmetric differential energy operator,SDEO)提取VMD后最佳的模态分量的能量突变点,结合双端行波测距方法,实现故障测距。仿真结果表明,所提方法能够实现串补输电线路的故障测距,测距精度高,且不受故障类型、过渡电阻的影响。 展开更多

关键词 变分模态分解 峭度 乌燕鸥优化算法 对称差分能量算子 行波故障测距

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基于遗传乌燕鸥算法的同步优化特征选择 被引量：32

9

作者 贾鹤鸣 李瑶 孙康健 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1601-1615,共15页

针对传统支持向量机方法用于数据分类存在分类精度低的不足问题,将支持向量机分类方法与特征选择同步结合,并利用智能优化算法对算法参数进行优化研究.首先将遗传算法(Genetic algorithm,GA)和乌燕鸥优化算法(Sooty tern optimization a... 针对传统支持向量机方法用于数据分类存在分类精度低的不足问题,将支持向量机分类方法与特征选择同步结合,并利用智能优化算法对算法参数进行优化研究.首先将遗传算法(Genetic algorithm,GA)和乌燕鸥优化算法(Sooty tern optimization algorithm,STOA)进行混合,先通过对平均适应度值进行评估,当个体的适应度函数值小于平均值时采用遗传算法对其进行局部搜索的加强,否则进行乌燕鸥本体优化过程,同时将支持向量机内核函数和特征选择目标共同作为优化对象,利用改进后的STOA-GA寻找最适应解,获得所选的特征分类结果.其次,通过16组经典UCI数据集和实际乳腺癌数据集进行数据分类研究,在最佳适应度值、所选特征个数、特异性、敏感性和算法耗时方面进行对比研究,实验结果表明,该算法可以更加准确地处理数据,避免冗余特征干扰,在数据挖掘领域具有更广阔的工程应用前景. 展开更多

关键词 乌燕鸥优化算法 混合优化 特征选择 支持向量机 数据分类

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基于混沌反馈乌燕鸥优化算法的随机配置网络参数优化 被引量：3

10

作者 严爱军 于小 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期746-757,共12页

为了解决随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)隐含层参数的选择与分配会影响其预测精度的问题,提出一种基于混沌反馈乌燕鸥优化算法(chaotic feedback sooty tern optimization algorithm,CFSTOA)的SCN参数优化方法。首... 为了解决随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)隐含层参数的选择与分配会影响其预测精度的问题,提出一种基于混沌反馈乌燕鸥优化算法(chaotic feedback sooty tern optimization algorithm,CFSTOA)的SCN参数优化方法。首先,利用Tent映射、线性因子调节策略、劣势种群反馈原则来改进乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA),以增强算法的局部搜索能力,得到一种具备更快收敛速度和更高收敛精度的CFSTOA;然后,将CFSTOA用于优化SCN的正则化参数和权重偏差的尺度因子,从而得到最优的隐含层参数;最后,利用10个基准函数和4个标准回归数据集分别对CFSTOA的性能进行了测试。结果表明,CFSTOA具有更快的收敛速度且不易陷入局部最优,可以提高SCN算法的预测精度和训练速度。 展开更多

关键词 随机配置网络(stochastic configuration network SCN) 乌燕鸥优化算法 反馈机制 TENT映射 参数优化 回归预测

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基于改进乌燕鸥算法的分布式电源优化配置 被引量：16

11

作者 肖永江 于永进 张桂林 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2022年第3期148-155,共8页

对分布式电源(DG)接入配电网进行合理规划配置,能够在兼顾运营商和用户利益的同时,提高系统电压稳定性。在考虑经济指标的情况下,提出了一种新的系统电压增强指标,改善了系统整体电压分布。建立了多目标优化模型,利用层次分析法确定各... 对分布式电源(DG)接入配电网进行合理规划配置,能够在兼顾运营商和用户利益的同时,提高系统电压稳定性。在考虑经济指标的情况下,提出了一种新的系统电压增强指标,改善了系统整体电压分布。建立了多目标优化模型,利用层次分析法确定各目标函数的权重,进而转化成单目标函数规划问题。针对乌燕鸥算法全局搜索能力较强和局部搜索能力较弱的缺点,提出了一种新颖的改进乌燕鸥算法。将遗传算法的变异思想融入其中,进行DG的优化配置,提高了收敛速度和收敛精度。通过算例验证了改进的乌燕鸥算法对改善系统电压分布效果明显,所建立的模型有很好的实际意义。 展开更多

关键词 分布式电源 配电网 多目标优化 层次分析法 改进乌燕鸥算法

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Lévy飞行和热交换的混沌乌燕鸥算法及应用 被引量：1

12

作者 雒珊 李娟娟 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第6期20-26,共7页

为解决乌燕鸥算法对抗局部最优能力和寻优能力较低的问题,提出了一种混合Lévy飞行和热交换混沌乌燕鸥算法(LTCSTOA)。首先,采用Hénon混沌映射对算法种群初始化,保证算法种群多样性。其次,采用混合Lévy飞行和热交换算法... 为解决乌燕鸥算法对抗局部最优能力和寻优能力较低的问题,提出了一种混合Lévy飞行和热交换混沌乌燕鸥算法(LTCSTOA)。首先,采用Hénon混沌映射对算法种群初始化,保证算法种群多样性。其次,采用混合Lévy飞行和热交换算法的搜索策略,并在不同算法搜索阶段,引入自适应因子γ和自适应惯性权重,提高了算法的跳出局部区域的能力和收敛精度。最后,采用热交换算法对最优乌燕鸥个体进行扰动,提高算法的全局寻优能力。选用7个测试函数验证了不同改进策略的算法有效性,仿真结果表明:与其他算法相比,LTCSTOA算法收敛性能更优,具有较高的收敛精度、稳定性和鲁棒性。将LTCSTOA算法应用于二级斜齿圆柱齿轮传动机构可靠性轻量化设计,优化结果表明:与原设计相比,LTCSTOA算法获得的体积和重合度分别降低了约为51.86%和18.6%,实现了齿轮传动机构轻量化设计的目的。 展开更多

关键词 乌燕鸥算法 Hénon混沌 Lévy飞行 热交换算法 齿轮传动 可靠性轻量化设计

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多策略改进的乌燕鸥算法及应用 被引量：1

13

作者 王国柱 周强 陈慧波 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第3期28-34,共7页

乌燕鸥算法(STOA)存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题,鉴于此,提出一种多策略改进的乌燕鸥算法(MISTOA)。首先,为增强初始种群的多样性,采用Cat混沌映射对STOA算法种群进行初始化。其次,将自适应权重因子和高斯函数改进了算法的... 乌燕鸥算法(STOA)存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题,鉴于此,提出一种多策略改进的乌燕鸥算法(MISTOA)。首先,为增强初始种群的多样性,采用Cat混沌映射对STOA算法种群进行初始化。其次,将自适应权重因子和高斯函数改进了算法的迁徙位置更新方式,增强了算法的全局搜索能力。同时,结合自适应权重因子和邻代交叉学习策略改进了算法的攻击位置的更新方式,增强了算法跳出局部最优的能力。最后,采用高斯变异策略对乌燕鸥最优个体进行扰动,提高算法的全局搜索与局部搜索之间的平衡能力。利用7个测试函数和主梁轻量化设计对MISTOA算法收敛性能和工程实际应用能力进行了验证。结果表明:与其他5种先进的算法,MISTOA算法收敛性能更优,稳定性较好和鲁棒性较强。MISTOA算法可实现桥式起重机主梁质量减重率约为20.76%,优化结果优于已有的方法,因此,MISTOA算法可以高效地处理复杂的非线性约束的现实问题。 展开更多

关键词 乌燕鸥算法 Cat混沌映射 自适应权重因子 高斯变异 邻代交叉学习 主梁

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