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题名改进鸽群算法及在运动洗出中的优化研究
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作者
王辉
徐逸飞
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机构
中国民航大学航空工程学院
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出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第10期128-135,共8页
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基金
国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1733128)
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文摘
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。
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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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Keywords
washout algorithm
flight simulator
artificial pigeon swarm algorithm
parameter optimization
human perception
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V323
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
V216.7
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名离散型制造车间AGV小车自主避障路径选择研究
被引量:1
- 2
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作者
付涛
景兴淇
李正雄
任涛
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机构
机械工业第六设计研究院有限公司
合肥工业大学
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第4期238-243,共6页
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基金
国家重点研发计划“网络协同制造和智能工厂”重点专项2020年度项目—基于数字孪生的智能生产过程精确建模理论与方法(2022YFB1708400)”下的子课题——基于数字孪生数据的生产过程数据动态建模(2022YFB1708402)。
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文摘
离散型制造车间分工区域多,导致工件运输环境复杂,自动导向车(Automated Guided Vehicle,简称AGV小车)极易发生碰撞事故,提出离散型制造车间AGV小车自主避障路径选择方法。采用栅格地图法将离散型制造车间划分为若干栅格,构建路径长度、转角和、危险率、避障等待时间等目标函数,建立AGV小车多目标路径规划评价函数。利用熵权法确定各目标的权重系数,设置动态环境中AGV小车避障约束条件。通过粒子群优化算法和鸽群优化算法进行AGV小车运行路径联合寻优,得到最优路径集合。将评价值最低的路径作为AGV小车运行路径,实现AGV小车自主避障路径选择。实验结果表明,所提方法选择出来的AGV小车运行路径更为平滑、长度更短且规划用时更少。
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关键词
离散型制造车间
AGV小车
自主避障
路径选择
鸽群优化算法
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Keywords
Discrete Manufacturing Workshop
AGV
Autonomous Obstacle Avoidance
Path Selection
pigeon swarm Optimization algorithm
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进鸽群算法组合优化的入侵检测模型
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作者
王春东
雷杰斌
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机构
天津理工大学计算机科学与工程学院
计算机病毒防治技术国家工程实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期904-910,共7页
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基金
国家自然科学基金联合基金(U1536122)
天津市科委重大专项(15ZXDSGX00030)。
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文摘
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。
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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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Keywords
Feature selection
Parameter optimization
Intrusion detection
Parallelization
pigeon swarm algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法
被引量:9
- 4
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作者
顾清华
孟倩倩
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机构
西安建筑科技大学管理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第22期46-52,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.51774228)
陕西省自然科学基金(No.2017JM5043)
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文摘
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。
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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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Keywords
complex function optimization
particle swarm optimization
pigeon-inspired optimization
two-stage hybrid optimization algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名无线可充电传感器网络中的充电路径优化
被引量:5
- 5
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作者
王茜
崔志华
王丽芳
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机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第10期2167-2172,共6页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61806138)资助
山西省重点研发计划项目(201903D421048)资助。
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文摘
在无线可充电传感器网络中,多充电小车路径规划是根据成本目标规划出最优充电路径的全局优化问题.针对该问题,仅仅考虑路径距离是不全面的.因此,本文提出将路径距离、充电时间和车辆成本组合为新的成本目标模型.同时,对于求解路径问题,采用改进的鸽群算法和遗传算法混合的方式求解.在鸽群算法中引入遗传算法的交叉变异操作,改善了最优解的质量,并且提出了基于自适应惯性权重的速度更新公式,以加快全局搜索的收敛速度.仿真实验表明,算法的混合克服了自身算法的不足.并且,改进后的混合算法实际充电成本更低.
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关键词
无线可充电传感器网络
遗传算法
改进的鸽群算法
算法混合
路线规划
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Keywords
wireless rechargeable sensor network
genetic algorithm
improved pigeon swarm algorithm
hybrid algorithm
route planning
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混沌初始化和高斯变异的鸽群算法
被引量:5
- 6
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作者
魏超
韦修喜
黄华娟
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机构
广西民族大学电子信息学院
广西民族大学人工智能学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1112-1121,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61662005)
广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA294068、2021GXNSFAA220068)
广西民族大学科研基金项目(2019KJYB006)。
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文摘
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。
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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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Keywords
pigeon swarm optimization algorithm
nonlinear optimization
chaotic mapping
cube mapping
Gaussian mutation operator
reduced factor
economic dispatch of electric power
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法
被引量:8
- 7
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作者
尹德鑫
张达敏
蔡朋宸
秦维娜
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第7期2013-2017,共5页
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基金
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合基础[2020]1Y254)。
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文摘
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。
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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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Keywords
grasshopper algorithm
pigeon swarm algorithm
Fuch chaotic map
sine-cosine algorithm
nonlinear inertia weight
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分类号
TN18
[电子电信—物理电子学]
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