一种混合多策略改进的麻雀搜索算法 被引量：18

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作者 李江华 王鹏晖 李伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期303-315,共13页

针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精... 针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精度,引入精英反向学习策略,扩大算法的搜索区域,提升初始种群的质量和多样性;对步长进行分阶段控制,以提高算法的求解精度;通过在跟随者的位置中加入Circle映射参数与余弦因子,提高算法的遍历性与搜索能力;采用自适应选择机制在麻雀个体位置更新中加入Lévy飞行,增强算法寻优和跳出局部最优的能力。将改进后的算法与麻雀搜索算法及其他算法在13个测试函数上进行对比,并进行Friedman检验。实验结果表明,改进后的麻雀搜索算法能够有效提高寻优精度与收敛速度,并在高维问题中也具备较高的稳定性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 反向学习 步长控制 混沌参数 自适应

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新能源汽车电池回收网点竞争选址模型及算法 被引量：3

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作者 刘勇 杨锟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期595-603,共9页

针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题... 针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题,针对人类学习优化(HLO)算法前期收敛速度较慢、寻优精度不够高、求解稳定性不够高的不足,通过引入精英种群反向学习策略、团队互助学习算子和调和参数自适应策略提出IHLO算法;最后,以上海市和长江三角洲为例进行数值实验,并将IHLO算法和改进二进制灰狼(IBGWO)算法、改进二进制粒子群(IBPSO)算法、HLO算法和融合学习心理学的人类学习优化(LPHLO)算法进行比较。大、中、小三种不同规模的实验结果表明,IHLO算法在15个指标中的14个指标上表现最优,IHLO算法比IBGWO算法求解精度至少提高了0.13%,求解稳定性至少提高了10.05%,求解速度至少提高了17.48%。所提算法具有较高的计算精度和优化速度,可有效解决竞争设施选址问题。 展开更多

关键词 竞争设施选址 人类学习优化算法 排队论 团队互助学习算子 调和参数自适应策略

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基于混合优化算法和深度神经网络模型结合的致密砂岩气藏裂缝参数优化 被引量：4

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作者 罗山贵 赵玉龙 +4 位作者 肖红林 陈伟华 贺戈 张烈辉 杜诚 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期140-151,共12页

水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且... 水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且依靠现场工程师经验和正交实验等传统方法难以获得最佳的裂缝参数设计。为此,建立了一种新的基于混合优化算法和自适应深度神经网络(DNN)结合的致密气藏裂缝参数优化方法。首先,混合优化算法采用遗传算法(GA)和贝叶斯自适应直接搜索(BADS)之间循环迭代的混合策略。在自适应学习过程中,提出了以“最大平均距离点”作为最不确定解,同时辅以最有希望解和少量拉丁超立方采样解共同更新优化过程中的DNN代理模型。随后,将建立的优化方法用于非均质致密砂岩气藏裂缝参数优化。研究结果表明:(1)在标准测试函数和低维裂缝参数优化问题上,GA+BADS混合优化算法表现出了显著优于GA的寻优速度;(2)针对高维裂缝参数优化问题,GA+BADS混合优化算法在约1/2的GA总数值模拟次数下提高了131万元的经济净现值(NPV),收敛速度和寻优精度都明显增加;(3)相比于GA+BADS混合优化算法,在获得相同NPV时,自适应DNN代理加速优化可再减少24.54%的数值模拟运算次数。结论认为,该优化方法显著提升了优化效率,为解决非常规油气藏中水力压裂裂缝参数设计问题提供了一套可行且高效的智能优化方法,将有力促进非常规油气的规模效益开发。 展开更多

关键词 致密气 沙溪庙组 裂缝参数优化 混合优化算法 深度神经网络 自适应学习 代理模型

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多策略改进的被囊群算法在入侵检测中的应用 被引量：4

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作者 汪杰 汪祖民 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期684-690,共7页

针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策... 针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策略增强个体的路径扰动帮助算法更好跳出局部最优解。仿真结果表明,改进后优化算法收敛速度更快,更加稳定,寻优精度更高,在XGBoost上的应用相较于其它机器学习算法,取得了更好的检测结果,有效提高了网络入侵检测的性能。 展开更多

关键词 被囊群算法 混沌映射 自适应步长 莱维飞行 参数寻优 机器学习 入侵检测

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基于和声搜索算法的无线传感器网络多重连通覆盖 被引量：7

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作者 李明 胡江平 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期272-278,共7页

连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署... 连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署策略。算法以放置节点的数量、监测目标的多重覆盖和节点的多重连通为优化目标,在和声搜索算法中一方面加入学习自动机增强算法参数的自适应性,另一方面通过对算法求解过程中优秀解的再利用,增强了算法的优化效率。为了对比算法性能,提出了一种基于贪婪算法的节点部署策略。仿真结果显示,提出的改进和声搜索算法优于提出的贪婪算法和原始和声搜索算法,证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 覆盖连通 和声搜索算法 参数自适应 学习自动机

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模糊逻辑系统的一种自适应参数学习算法

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作者 祖家奎 赵淳生 戴冠中 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第5期1108-1110,共3页

根据自适应模糊逻辑理论以及基于导数的参数优化方法,分析了模糊逻辑系统常规参数优化算法存在的不足,从改善模糊系统的参数训练步长的角度着手,对其常规的最速下降算法进行了改进,提出了一种新的自适应模糊逻辑系统参数学习算法,并对... 根据自适应模糊逻辑理论以及基于导数的参数优化方法,分析了模糊逻辑系统常规参数优化算法存在的不足,从改善模糊系统的参数训练步长的角度着手,对其常规的最速下降算法进行了改进,提出了一种新的自适应模糊逻辑系统参数学习算法,并对该算法的推导过程进行了具体的分析和描述。最后,针对一非线性函数逼近问题,对该算法进行了验证,仿真的逼近精度和收敛速度都获得了提高,表明本文提出的模糊逻辑系统自适应参数学习算法是可行和有效性的,且能够克服常规参数优化算法中存在的某些不足。 展开更多

关键词 模糊逻辑系统 自适应 训练步长 参数学习算法

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基于改进粒子群优化极限学习机的弹丸参数辨识 被引量：8

7

作者 夏悠然 管军 易文俊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期521-529,共9页

针对随机产生输入权重和隐含层神经元阈值导致利用极限学习机辨识弹丸气动参数时会出现辨识结果发散问题,本文将粒子群算法与极限学习机结合,并且引入自适应更新策略以及粒子变异策略,提出了一种自适应变异粒子群优化极限学习机算法。... 针对随机产生输入权重和隐含层神经元阈值导致利用极限学习机辨识弹丸气动参数时会出现辨识结果发散问题,本文将粒子群算法与极限学习机结合,并且引入自适应更新策略以及粒子变异策略,提出了一种自适应变异粒子群优化极限学习机算法。该算法利用自适应变异粒子群算法寻优产生极限学习机的输入权重和隐含层阈值,有效改善算法性能。仿真实验表明,利用自适应变异粒子群优化极限学习机算法辨识弹丸气动参数,精度高、收敛速度快,能够充分满足实际工程需要。 展开更多

关键词 弹丸 气动参数辨识 极限学习机 粒子群优化算法 自适应更新策略 粒子变异策略

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基于改进教与学算法的离散制造车间能效优化 被引量：6

8

作者 徐军辉 王艳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期3019-3026,共8页

针对离散制造车间多目标性、多约束性的特点,以车间总耗能最小为优化目标,构建离散制造车间能效优化模型;针对上述模型提出了一种基于改进教与学算法的离散车间能效优化方法,该改进算法在教阶段引入自适应参数,提高算法的学习效率和适应... 针对离散制造车间多目标性、多约束性的特点,以车间总耗能最小为优化目标,构建离散制造车间能效优化模型;针对上述模型提出了一种基于改进教与学算法的离散车间能效优化方法,该改进算法在教阶段引入自适应参数,提高算法的学习效率和适应性,同时在教和学两个阶段加入二次离散过程,在保证算法的收敛性快速和寻优能力强的特点的前提下,使该算法能够应用于离散制造车间优化中。对具体实例进行测试,将基本教与学算法、粒子群算法、鸡群算法与改进教与学算法的结果进行比较,通过分析该改进算法优化的能效明显优于另外两种算法,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 离散制造车间 能效优化 教与学优化算法 自适应参数 二次离散

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基于遗传神经网络的舰船磁场等效源重构方法 被引量：1

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作者 王毅 周国华 +1 位作者 武晓康 朱雪莲 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1313-1318,共6页

针对传统等效源模型的磁场预测精度和稳定性易受等效源参数设置(数量和位置)影响的问题,本文提出了利用遗传神经网络重构等效源的舰船磁场预测算法。以传统的等效源理论为基础,利用人工神经网络的非线性学习能力和遗传算法的自适应寻优... 针对传统等效源模型的磁场预测精度和稳定性易受等效源参数设置(数量和位置)影响的问题,本文提出了利用遗传神经网络重构等效源的舰船磁场预测算法。以传统的等效源理论为基础,利用人工神经网络的非线性学习能力和遗传算法的自适应寻优功能,通过多次网络训练,得到一个隐性的等效源模型;设计了数值仿真试验和船模试验,把包含场点和源点信息的系数向量作为神经网络的输入,把近场平面的磁场测量值作为输出,代入隐性等效源模型。结果表明:该方法的磁场预测精度优于传统等效源模型,对船模磁场垂向分量的预测误差小于5%,具有工程应用价值。 展开更多

关键词 等效源 舰船磁场 参数设置 人工神经网络 非线性学习 遗传算法 自适应寻优 垂向分量

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基于随机邻域策略和广义反向学习的自适应差分进化算法 被引量：10

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作者 吴文海 郭晓峰 +1 位作者 周思羽 高丽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1928-1942,共15页

全局探索和局部开发能力之间的平衡以及对控制参数的整定是影响差分进化(differential evolution,DE)算法性能的主要因素。针对这两个问题,提出一种基于随机邻域策略和广义反向学习的自适应DE算法。首先,在每一代进化过程中,算法从当前... 全局探索和局部开发能力之间的平衡以及对控制参数的整定是影响差分进化(differential evolution,DE)算法性能的主要因素。针对这两个问题,提出一种基于随机邻域策略和广义反向学习的自适应DE算法。首先,在每一代进化过程中,算法从当前种群为每一个体随机选择相应的邻域,其中最优个体作为基向量执行变异操作,邻域中个体数量随进化动态更新。其次,采用基于历史存档的自适应参数整定方法,进化进程中根据“精英”信息动态更新算法各参数。最后,在初始化和每一代进化结束阶段,执行基于广义反向学习策略的种群初始化和种群“代跳”操作。通过基于27个标准测试函数的3组仿真实验,验证了所提算法具有寻优精度高、收敛速度快、鲁棒性强的优点。 展开更多

关键词 差分进化算法 随机邻域 自适应参数 广义反向学习

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基于海洋捕食者算法的武器-目标分配问题研究 被引量：6

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作者 张青 曾庆华 +1 位作者 张宗宇 叶宵宇 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期158-163,共6页

为了提高武器-目标分配问题的求解效率和质量,给出一种基于改进海洋捕食者算法的求解策略。首先,给出基于反向学习策略的种群初始化改进方案,初始种群中一半的个体随机生成,另一半个体基于反向学习策略给出,提高了算法的收敛速度;其次,... 为了提高武器-目标分配问题的求解效率和质量,给出一种基于改进海洋捕食者算法的求解策略。首先,给出基于反向学习策略的种群初始化改进方案,初始种群中一半的个体随机生成,另一半个体基于反向学习策略给出,提高了算法的收敛速度;其次,应用基于自适应参数的轮盘赌法对猎物更新方式进行了改进以增强其随机性,以及协调算法全局与局部搜索能力。最后,将其与遗传算法、粒子群算法、蜻蜓算法与鲸鱼优化算法之仿真值进行对比,结果表明:改进海洋捕食者算法具有更快收敛速度、更强的全局搜索能力及更高的稳定性,有望应用于未来战争的指挥决策中。 展开更多

关键词 武器-目标分配 海洋捕食者算法 反向学习 自适应参数 轮盘赌

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有限规划水平部分可观Markov自适应决策过程的参数决策

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作者 李江红 韩正之 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第12期1653-1657,共5页

提出了一种有限规划水平部分可观、不确定 Markov决策过程自适应决策算法 .算法的基本思想是运用 Bayes理论对未知系统进行“学习”,通过最小决策失误概率的参数决策实现参数估计 ,在参数估计的基础上进行控制决策从而以最大概率实现最... 提出了一种有限规划水平部分可观、不确定 Markov决策过程自适应决策算法 .算法的基本思想是运用 Bayes理论对未知系统进行“学习”,通过最小决策失误概率的参数决策实现参数估计 ,在参数估计的基础上进行控制决策从而以最大概率实现最优决策 .文中证明了决策算法的收敛性 .仿真结果表明了决策算法的有效性 . 展开更多

关键词 部分可观Markov决策过程 自适应控制 贝叶斯原理

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基于规则提取的决策粗糙集阈值自适应算法

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作者 范兵兵 李进 陈玉金 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第3期10-15,20,共7页

为了消除或者抑制由不合理先验知识带来的分类不精确问题,提出了一种基于规则提取的阈值自适应方法。以约简结果中属性的数量最小和相应决策规则的可信度最大为目标,给出一种自适应求阈值的算法。结合引力搜索算法,并利用决策粗糙集中... 为了消除或者抑制由不合理先验知识带来的分类不精确问题,提出了一种基于规则提取的阈值自适应方法。以约简结果中属性的数量最小和相应决策规则的可信度最大为目标,给出一种自适应求阈值的算法。结合引力搜索算法,并利用决策粗糙集中的阈值为一特定离散取值时不会改变等价类的划分结果这一性质,对搜索空间离散化处理,然后给出基于智能算法的自适应求阈值算法,求得的阈值能够使得用户做出决策的属性约简结果最优。最后,通过UCI数据集验证方法的可行性。 展开更多

关键词 决策粗糙集 决策规则提取 阈值自适应 引力搜索算法

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基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法 被引量：8

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作者 韩红桂 郐晓丹 +1 位作者 张璐 乔俊飞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1033-1040,共8页

针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关... 针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关键特征变量.其次,建立了基于FNN的价值评估模型,实现了回收价值与关键特征变量之间的非线性关系描述.最后,提出了一种自适应二阶参数学习算法(adaptive second-order parameter learning algorithm,ASOPLA),实现了价值评估模型自适应调整.将提出的价值评估方法应用于实际交易过程,结果表明,基于FNN的价值评估方法能够实现对废旧手机的准确定价. 展开更多

关键词 废旧手机回收 价值评估 模糊神经网络(FNN) 主成分分析法 自适应二阶参数学习算法

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