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基于PROA-BP的激光3D投影振镜偏转电压预测模型 被引量:2
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作者 林雪竹 王海 +4 位作者 郭丽丽 闫东明 李丽娟 刘悦 孙静 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期49-61,共13页
为减小激光3D投影系统振镜偏转角偏差与根据振镜偏转角标定的转轴公垂线长度e误差引起的投影系统综合非线性误差,实现激光3D投影系统高精度辅助装配,提出一种基于改进的?鱼优化算法-BP神经网络的激光3D投影振镜偏转电压预测模型,以激光... 为减小激光3D投影系统振镜偏转角偏差与根据振镜偏转角标定的转轴公垂线长度e误差引起的投影系统综合非线性误差,实现激光3D投影系统高精度辅助装配,提出一种基于改进的?鱼优化算法-BP神经网络的激光3D投影振镜偏转电压预测模型,以激光出射方向单位矢量作为输入预测振镜偏转电压数值。将改进的?鱼算法与BP神经网络相结合,解决BP神经网络容易陷入局部最优解问题,并通过BP神经网络实现激光3D投影系统综合非线性误差的耦合与补偿。结果表明,改进的?鱼算法-BP神经网络训练10 000次后均方差误差和平均绝对误差均值分别是粒子群算法-BP神经网络的41.2%、62.4%,是BP神经网络的22.2%、50.7%。基于改进的?鱼算法-BP激光3D投影振镜偏转电压模型的投影定位精度为0.35 mm,与激光3D投影传统模型相比,投影定位精度提升了30%,可实现更高精度投影定位。 展开更多
关键词 激光3D投影系统 非线性误差 ?鱼优化算法 BP神经网络 投影定位精度
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基于小波包变换的ROA-ELM大坝变形多步预测模型 被引量:9
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作者 陈金红 崔东文 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第6期21-27,共7页
为提高大坝变形时间序列多步预测精度,引入小波包变换(WPT)、鮣鱼优化算法(ROA)和极限学习机(ELM),提出WPT-ROA-ELM大坝变形时间序列多步预测模型,并应用于岳城水库大坝变形多步预测.首先,介绍ROA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数... 为提高大坝变形时间序列多步预测精度,引入小波包变换(WPT)、鮣鱼优化算法(ROA)和极限学习机(ELM),提出WPT-ROA-ELM大坝变形时间序列多步预测模型,并应用于岳城水库大坝变形多步预测.首先,介绍ROA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对ROA进行仿真验证;其次,利用2层WPT将大坝变形时序数据分解为4个子序列分量,达到降低大坝变形时序数据复杂性和不平稳性的目的;最后利用ROA优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-ROA-ELM模型对各子序列分量进行多步预测,将预测结果加和重构得到最终大坝变形多步预测结果,同时构建WPT-ROA-SVM、WPT-ROA-BP作对比分析模型.结果表明:ROA具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-ROA-ELM模型对实例大坝变形超前1步~超前5步预测的平均绝对百分比误差在0.12%~3.10%之间,小于WPT-ROA-SVM模型的1.98%~6.13%和WPT-ROA-BP模型的0.87%~7.41%,尤以超前1步~超前3步的预测效果最好,其平均绝对百分比误差均≤0.58%;WPT-ROA-ELM模型能充分发挥WPT、ROA和ELM优势,表现出较好的预测精度和稳定性能,预测误差随着预测超前步数的增加而增大. 展开更多
关键词 变形预测 小波包变换 鮣鱼优化算法 极限学习机 多步预测 仿真测试
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改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割 被引量:1
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作者 刘庆鑫 李霓 +1 位作者 贾鹤鸣 齐琦 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期381-391,共11页
针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学... 针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。 展开更多
关键词 图像处理 多阈值分割 ?鱼优化算法 最小交叉熵 透镜成像反向学习 自适应权重因子 全局优化 遥感图像
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改进多目标鮣鱼优化算法求解多容量养老院选址分配问题 被引量:3
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作者 朱亚明 张惠珍 +1 位作者 马良 许思创 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期2075-2081,2095,共8页
为应对未来老龄化时代的到来,完善养老服务体系,针对养老院的选址分配问题,在考虑用户满意度和覆盖率的情况下,构建多目标优化模型。首先,考虑老人对养老院的满意度、养老院相对于社区位置满意度以及养老院相对于大型医院位置满意度,构... 为应对未来老龄化时代的到来,完善养老服务体系,针对养老院的选址分配问题,在考虑用户满意度和覆盖率的情况下,构建多目标优化模型。首先,考虑老人对养老院的满意度、养老院相对于社区位置满意度以及养老院相对于大型医院位置满意度,构建了最大化平均满意度和覆盖率以及最小化建设成本的多目标选址分配模型。其次,针对模型的特点,融入两阶段思想,设计了一种改进鮣鱼优化算法对模型进行求解。实验结果表明,该算法能够快速且有效地获得一簇Pareto解,可权衡实际需求和对不同目标的偏好,考虑满意度或成本,在Pareto解中可选择恰当的养老院选址分配方案。最后,通过与其他三种算法的对比分析,验证了模型的可行性和算法的优越性。 展开更多
关键词 选址—分配问题 多容量 满意度 改进多目标鮣鱼优化算法
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融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法 被引量:3
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作者 贾鹤鸣 文昌盛 +3 位作者 吴迪 饶洪华 刘庆鑫 力尚龙 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2896-2912,共17页
䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入... 䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。 展开更多
关键词 䲟鱼优化算法 元启发式优化算法 联合反向学习 宿主切换机制 白鲸优化算法 基准函数测试 工程问题求解
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基于功率损失指数的配电网无功补偿装置两阶段多目标优化配置方法研究 被引量:3
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作者 郭挺 陈中豪 +1 位作者 徐良德 杨帆 《电气工程学报》 CSCD 2023年第4期239-250,共12页
开展了计及功率损失指数的两阶段无功补偿多目标优化配置方法的研究,以解决目前配网无功优化问题求解时效不佳,且容易陷入局部最优解的问题。以有功损耗、无功补偿装置购买费用、安装费用以及运行费用最小化为综合目标函数,引入罚函数... 开展了计及功率损失指数的两阶段无功补偿多目标优化配置方法的研究,以解决目前配网无功优化问题求解时效不佳,且容易陷入局部最优解的问题。以有功损耗、无功补偿装置购买费用、安装费用以及运行费用最小化为综合目标函数,引入罚函数建立基于功率损失指数的两阶段无功补偿装置配置多目标优化模型,应用鱼优化算法求解带约束条件优化问题,获得无功补偿装置的最佳安装位置和容量,通过在IEEE-34和PG-69系统中的仿真算例验证了所提方法的性能。仿真结果表明,考虑功率损失指数,可进一步有效降低网络损耗、提高节点电压分布水平、降低设备成本费用,同时缩短优化问题求解时间。此外,所采用的鱼优化算法具有更强的全局最优解搜索能力,可以更好地适应配电网负荷水平的变化及分布式电源的接入。 展开更多
关键词 无功补偿 优化配置 功率损失指数 罚函数 鱼优化算法
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基于混沌宿主切换机制的?鱼优化算法
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作者 贾鹤鸣 力尚龙 +3 位作者 陈丽珍 刘庆鑫 吴迪 郑荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期1759-1767,共9页
鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主... 鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主切换机制的改进鱼优化算法(MROA)。首先,设计一种新的宿主切换机制,以更好地平衡探索和开发的能力;然后,为了使鱼初始宿主多样化,引入Tent混沌映射进行种群初始化,进一步优化算法的性能;最后,将MROA与原始ROA和爬行动物搜索算法(RSA)等6种算法在CEC2020测试函数上进行对比实验。分析实验结果可知,MROA求得的最优适应度值、平均适应度值和适应度值标准差分别比ROA、RSA、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化(HHO)算法、精子群优化(SSO)算法、正余弦算法(SCA)和乌燕鸥优化算法(STOA)平均提高了28%、33%和12%。基于CEC2020的测试结果表明,MROA具有良好的寻优能力、收敛能力和鲁棒性;同时,通过求解焊接梁设计问题和多片式离合器制动器设计问题,进一步验证了MROA在工程问题中的有效性。 展开更多
关键词 鱼优化算法 宿主切换机制 Tent混沌映射 基准函数测试 工程问题求解
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