基于机器视觉和改进BOA的食品分拣机器人轨迹规划方法研究

1

作者 崔嵬 袁瑞 +1 位作者 孙立涛 王巍 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第10期80-85,共6页

[目的]降低食品分拣过程中并联机器人的轨迹运行时间、能耗和运行冲击等。[方法]在分析Delta并联机器人食品分拣系统的基础上,提出一种用于Delta并联机器人轨迹优化的改进4-3-3-4插值法。以运行时间、能耗和冲击综合最优为目标构建模型... [目的]降低食品分拣过程中并联机器人的轨迹运行时间、能耗和运行冲击等。[方法]在分析Delta并联机器人食品分拣系统的基础上,提出一种用于Delta并联机器人轨迹优化的改进4-3-3-4插值法。以运行时间、能耗和冲击综合最优为目标构建模型优化4-3-3-4插值多项式关节系数,通过改进蝴蝶优化算法求解得到并联机器人运动轨迹的最优解,并验证其优越性。[结果]与常规方法相比,所提轨迹优化方法具有更好的运行效率和控制效果,规划轨迹更加平滑。在实际分拣中,分拣误差均小于0.5 mm,分拣成功率为99.60%,平均分拣时间为0.620 s。[结论]通过对多项式插值法进行优化可以有效提高并联机器人轨迹规划的效率和稳定性。 展开更多

关键词 并联机器人 轨迹规划 蝴蝶优化算法 4-3-3-4插值法 食品分拣

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BOA-SSA-BP神经网络的充电桩故障诊断方法 被引量：5

2

作者 茆敏 窦真兰 +2 位作者 陈良亮 杨凤坤 刘鸿鹏 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第2期269-276,共8页

针对电动汽车直流充电桩故障多发且难以精准诊断的问题,提出一种基于改进反向传播神经网络(BP:Back Propagation)的充电桩故障诊断方法。首先,对充电桩的运行数据集归一化、缺失值填充等预处理,将处理后的数据集输入BP模型中进行训练;其... 针对电动汽车直流充电桩故障多发且难以精准诊断的问题,提出一种基于改进反向传播神经网络(BP:Back Propagation)的充电桩故障诊断方法。首先,对充电桩的运行数据集归一化、缺失值填充等预处理,将处理后的数据集输入BP模型中进行训练;其次,引入基于蝴蝶优化算法改进的麻雀搜索算法,对BP模型的权值和阈值进行寻优,得到最优化模型;最后,基于优化后的BP模型对充电桩的故障状态进行诊断。仿真结果表明,在平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差等方面均具有良好的计算优势,相比传统BP算法的诊断精度,所提出的改进BP方法提升了14.85%,能较为准确地诊断充电桩的状态,为电动汽车故障诊断提供有力保障。 展开更多

关键词 充电桩 故障诊断 神经网络 麻雀搜索算法 蝴蝶优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于IBOA-ERF的风力发电机齿轮箱故障检测

3

作者 刘国旭 周广凯 赵竞一 《沈阳工程学院学报（自然科学版）》 2024年第2期15-25,37,共12页

针对风力发电机齿轮箱故障检测模型参数优化难度大的问题,提出一种基于改进的蝶形优化算法的极端随机森林故障检测模型。将故障检测模型虚警率与漏警率的代数和构造为适应度函数,改进个体初始位置和位置更新策略。引入混沌映射策略代替... 针对风力发电机齿轮箱故障检测模型参数优化难度大的问题,提出一种基于改进的蝶形优化算法的极端随机森林故障检测模型。将故障检测模型虚警率与漏警率的代数和构造为适应度函数,改进个体初始位置和位置更新策略。引入混沌映射策略代替原有的种群初始化方法,增强初始种群分布的随机性。提出一种自适应惯性权重因子,结合鸽群优化算法的地标算子更新种群位置迭代方程,加快收敛速度,提高蝴蝶优化算法的多样性和鲁棒性。采用局部搜索阶段和全局搜索阶段的动态切换方法,实现全局搜索与局部搜索的动态平衡,避免陷入局部最优。建立极端随机森林故障检测模型,利用改进的蝶形优化算法获取最优参数,实现所提模型在高维数据下具有良好的鲁棒性和泛化性的快速响应。与其他优化算法相比,所提风力发电机组齿轮箱故障检测方法具有较低的误报率和漏报率。 展开更多

关键词 故障检测 蝴蝶优化算法 极端随机森林 风力发电机 齿轮箱

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Butterfly算法的大容量储能系统成组技术

4

作者 韩晓娟 赵泽昆 +1 位作者 谢志佳 李建林 《储能科学与技术》 CAS 2016年第4期551-557,共7页

大容量储能系统(large capacity storage system,LCSS)的不同成组方式直接影响LCSS的内阻特性,目前针对LCSS成组方式的研究还处于起步阶段,本工作基于大容量液流电池储能系统(large capacity vanadium redox battery storage system,LCV... 大容量储能系统(large capacity storage system,LCSS)的不同成组方式直接影响LCSS的内阻特性,目前针对LCSS成组方式的研究还处于起步阶段,本工作基于大容量液流电池储能系统(large capacity vanadium redox battery storage system,LCVRBSS)进行研究,通过分析单电堆不同成组方式的内阻特性,选择蝴蝶算法(butterfly algorithm)对不同成组方式在不同荷电状态(state of charge,SOC)下的内阻特性进行曲面拟合,内阻的最大拟合误差控制在3.6%以内。并且以单电堆内阻最小为优化目标,使用粒子群算法进行寻优,得到单电堆最佳成组方式。 展开更多

关键词 储能 液流电池 butterfly算法 成组技术 粒子群优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究

5

作者 王应武 华春莉 茶建帮 《人民长江》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页

针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO... 针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO)算法-加权极限学习机(WELM)月径流时间序列预测模型。首先,将月径流时间序列划分为训练集和预测集,利用WPT分别对训练集和预测集进行分解处理,避免在训练过程中提前使用“预测集信息”;其次,通过6个典型函数验证IBOA/ISHO的寻优能力,利用IBOA/ISHO优化WELM输入层权值和隐含层偏差(简称“超参数”),建立WPT-IBOA/ISHO-WELM模型对各分解分量进行预测和重构;同时构建基于整个时间序列分解的WPT-IBOA/ISHO-WELM(全)模型,与其他4种优化算法和未经分解、未经优化的IBOA/ISHO-WELM、WPT-WELM模型作对比分析;最后,通过云南省李仙江流域把边、景东水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:①WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型对把边、景东站月径流预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.649%~1.897%,预测精度优于其他对比模型,具有更好的预测效果。②WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型的预测精度基本不受“未来信息”的影响,能客观真实反映出月径流预测效果,具有较好的实用意义。③IBOA/ISHO仿真精度和WELM超参数优化效果均优于其他优化算法,表明通过logistic映射等策略可以显著提升IBOA/ISHO优化性能。 展开更多

关键词 月径流预测 小波包变换 改进蝴蝶优化算法 改进海马优化算法 加权极限学习机 超参数优化 把边水文站 景东水文站 李仙江流域

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于BOA-SAE-EELM的光伏阵列故障诊断方法 被引量：6

6

作者 陈世群 杨耿杰 高伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期154-161,共8页

光伏阵列非线性输出的特性以及最大功率点跟踪算法,会影响光伏阵列保护设备的工作。为了正确辨识光伏阵列的运行状态,本研究提出一种基于贝叶斯优化算法(BOA)、堆栈自动编码器(SAE)以及集成极限学习机(EELM)相结合的故障诊断方法。首先... 光伏阵列非线性输出的特性以及最大功率点跟踪算法,会影响光伏阵列保护设备的工作。为了正确辨识光伏阵列的运行状态,本研究提出一种基于贝叶斯优化算法(BOA)、堆栈自动编码器(SAE)以及集成极限学习机(EELM)相结合的故障诊断方法。首先,将光伏阵列的时序波形进行标准化处理;接着,使用SAE对标准化后的时序波形进行特征自动提取,并训练一个EELM的故障分类模型;最后,利用BOA对诊断模型的超参数进行优化。实验结果表明所提方法对仿真和实验的故障诊断准确率分别达到了98.40%和98.10%,优于反向传播(BP)神经网络、支持向量机、随机森林等方法。 展开更多

关键词 光伏阵列 故障诊断 堆栈自动编码器 极限学习机 贝叶斯优化算法 时序波形

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BOA-LSSVM的电力推进船舶负荷预测 被引量：1

7

作者 舒方舟 王莹 +1 位作者 戴晓强 刘维亭 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第20期159-166,共8页

船舶电力系统容量小,负荷波动性强,船舶电力负荷预测对于船舶电力系统的稳定性和安全性意义重大。本文提出一种能够对船舶电力负荷进行有效且准确的负荷预测方法,在传统的以最小二乘支持向量机作为船舶电力负荷预测方法的基础上,将变种... 船舶电力系统容量小,负荷波动性强,船舶电力负荷预测对于船舶电力系统的稳定性和安全性意义重大。本文提出一种能够对船舶电力负荷进行有效且准确的负荷预测方法,在传统的以最小二乘支持向量机作为船舶电力负荷预测方法的基础上,将变种卡方核函数与RBF核函数相结合,同时支持向量机的正则化参数C和标准化参数σ的取值对预测精度影响较大,故使用改进的蝴蝶优化算法对预测模型中的参数以及变种卡方核函数的权重系数进行寻优。仿真结果表明,本文提出的预测方法将负荷预测精度提升至97.5119%,因变种卡方核函数的引入,算法能够对特征向量分量权重进行自动调节,并且经蝴蝶优化算法进行参数寻优后的预测模型更为准确,船舶电力负荷预测精度得到进一步提升。 展开更多

关键词 电力推进船舶 负荷预测 支持向量机 组合核函数 蝴蝶优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于levy飞行优化BOA-BP网络的电池SOC估计 被引量：2

8

作者 李畅 王琪 姜佳怡 《电子技术应用》 2023年第4期88-91,共4页

目前电动汽车动力输出的来源主要是动力电池,其荷电状态(State of Charge,SOC)表示电池的剩余电量情况,精确估算SOC对于电池的使用安全有重要意义。将蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)进行改进并用于优化BP神经网络... 目前电动汽车动力输出的来源主要是动力电池,其荷电状态(State of Charge,SOC)表示电池的剩余电量情况,精确估算SOC对于电池的使用安全有重要意义。将蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)进行改进并用于优化BP神经网络估算动力电池SOC,解决了普通BP网络估计SOC时遇到的训练时间长、收敛慢、精度较低、易陷入局部最优解的问题;同时提升了全局搜索速度,选取电压和电流为输入变量、SOC为输出变量,根据误差的大小调整神经网络的权值和阈值。仿真结果表明,优化后得到的SOC估计结果误差率控制在1.1%以内,该方法寻优速度快,具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 荷电状态估计 蝴蝶优化算法 BP神经网络 Levy飞行

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于IBOA-PF的锂电池健康状态预测 被引量：9

9

作者 李鹏 李立伟 杨玉新 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期705-713,共9页

应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,... 应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,用混沌数替代固定的切换概率,并引入共生生物搜索的互生阶段,弥补了蝴蝶算法易陷入局部最优和开发能力差的局限性,提高了BOA的收敛速度,再用蝴蝶表示粒子,用蝴蝶向食物移动的过程表示粒子变化为更符合真实后验分布的新采样值。然后基于双指数经验模型和时间指标(TI)构建了非线性系统的状态空间模型,用单纯形法改进高斯牛顿法进行参数拟合,提出了一种基于IBOA-PF的锂电池SOH估计方法。仿真实验结果表明,该方法优于传统PF方法,具有较高的精确度和较好的适应性。 展开更多

关键词 电池健康状态 粒子滤波 改进蝴蝶优化算法 改进高斯牛顿法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算 被引量：1

10

作者 尚俊娜 罗照旺 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期139-145,共7页

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA... 为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。 展开更多

关键词 差分全球定位系统 整周模糊度 改进蝴蝶搜索算法 自适应权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进ELM和计算机视觉的核桃缺陷检测

11

作者 徐杰 刘畅 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第5期122-127,共6页

目的:解决现有食品生产企业在核桃缺陷检测中存在的准确性低和效率差等问题。方法:提出一种结合改进极限学习机和计算机视觉的核桃缺陷快速无损检测方法。通过计算机视觉采集核桃大部分表面图像信息,通过高斯滤波对图像进行预处理,通过... 目的:解决现有食品生产企业在核桃缺陷检测中存在的准确性低和效率差等问题。方法:提出一种结合改进极限学习机和计算机视觉的核桃缺陷快速无损检测方法。通过计算机视觉采集核桃大部分表面图像信息,通过高斯滤波对图像进行预处理,通过迭代和保留信息变量法对颜色和纹理特征进行优化,最后,通过改进蝴蝶算法对极限学习机参数(随机权重和偏差)进行优化,实现核桃缺陷快速无损检测,并对所提缺陷检测方法的性能进行验证。结果:试验方法可以实现核桃多种缺陷的有效判别。与常规方法相比,试验方法在核桃缺陷检测中具有更优的检测准确率和效率,检测准确率>98.00%,平均检测时间<9.00 ms。结论:将智能算法和机器视觉技术相结合可以实现核桃缺陷的快速无损检测。 展开更多

关键词 食品生产 核桃缺陷 计算机视觉 极限学习机 蝴蝶优化算法 快速无损检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进雁群算法的Otsu多阈值图像分割

12

作者 郭业才 赵涵优 《中国电子科学研究院学报》 2024年第7期622-633,646,共13页

阈值分割是一种被广泛应用的图像分割技术。然而,传统的最大类间方差法(Otsu算法)在多阈值图像分割中面临着计算复杂度高、执行时间长及分割准确性不够等挑战。针对这些现象,提出一种基于改进雁群优化算法(CBLSGSO)的Otsu多阈值图像分... 阈值分割是一种被广泛应用的图像分割技术。然而,传统的最大类间方差法(Otsu算法)在多阈值图像分割中面临着计算复杂度高、执行时间长及分割准确性不够等挑战。针对这些现象,提出一种基于改进雁群优化算法(CBLSGSO)的Otsu多阈值图像分割算法,该算法将Cubic混沌映射模型嵌入雁群算法初始化过程中,提高种群的多样性;提出多区域引导式结构,对种群动态切分并设计不同的进化机制,扩大种群寻优范围;引入自适应正余弦策略和蝴蝶算法搜索策略,提高算法的收敛精度,有效地平衡了算法的全局寻优能力和局部寻优能力。为验证改进后Otsu算法性能,选取ACC、Jaccard、Specificity、F1-score、FSIM、SSIM和PSNR等指标作为评价指标,并与近年来不同学者提出的图像分割算法进行实验对比,验证了算法的有效性。实验结果表明,基于改进雁群算法的Otsu图像分割法能更快速精确地解决复杂图像分割问题。 展开更多

关键词 多阈值图像分割 雁群算法 OTSU算法 混沌映射 蝴蝶优化算法 竞争机制 正余弦算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进NURBS和Delta并联机器人的食品分拣轨迹优化

13

作者 陈广东 邵健 +1 位作者 王菲妮 赵学成 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第10期73-79,共7页

[目的]降低Delta机器人在食品分拣轨迹中的运行时间和冲击,提高Delta机器人运行效率和稳定性。[方法]在分析食品分拣系统(应用Delta机器人)的基础上,提出了一种结合NURBS算法、麻雀搜索算法和蝴蝶优化算法的Delta机器人食品分拣轨迹优... [目的]降低Delta机器人在食品分拣轨迹中的运行时间和冲击,提高Delta机器人运行效率和稳定性。[方法]在分析食品分拣系统(应用Delta机器人)的基础上,提出了一种结合NURBS算法、麻雀搜索算法和蝴蝶优化算法的Delta机器人食品分拣轨迹优化方法。以运行时间和冲击最小化为目标对NURBS曲线规划的Delta机器人运行轨迹进行优化,结合麻雀搜索算法和蝴蝶优化算法求解模型,实现Delta机器人分拣轨迹优化。通过试验对Delta机器人分拣轨迹的运行时间和冲击进行分析。[结果]所提Delta机器人分拣轨迹优化方法可以兼顾运行时间和冲击,运行时间降低6.00%以上,运行冲击降低80.00%以上,系统的动态抓取成功率在99.00%以上,可满足食品分选要求。[结论]通过运行时间和冲击综合最优对NURBS曲线进行优化,可以有效提高Delta机器人食品分拣性能。 展开更多

关键词 食品分拣 规划优化 Delta机器人 麻雀搜索算法 NURBS算法 蝴蝶优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进的蝴蝶优化算法在精准灌溉中的应用 被引量：1

14

作者 崔瑜 李怀胜 田敏 《农机化研究》 北大核心 2024年第9期216-221,共6页

土壤湿度无线传感器网络(SMWSNs)应用在精准化的农田灌溉信息监测领域中,面临的主要挑战之一是在监测区域一定的条件下,节点覆盖面积达到最大的同时减少部署节点数量。针对这一问题,设计了一种新的自适应柯西变异蝴蝶优化算法(ACBOA),... 土壤湿度无线传感器网络(SMWSNs)应用在精准化的农田灌溉信息监测领域中,面临的主要挑战之一是在监测区域一定的条件下,节点覆盖面积达到最大的同时减少部署节点数量。针对这一问题,设计了一种新的自适应柯西变异蝴蝶优化算法(ACBOA),自适应权重因子提升了算法的局部寻优能力,柯西变异提高算法的全局搜索能力并增加其搜索空间。将所提出的算法与其他群智能优化算法进行比较,即蝴蝶优化算法(BOA)、人工蜂群算法(ABC)、果蝇优化算法(FOA)、粒子群优化算法(PSO),仿真结果表明:经过ACBOA优化后SMWSNs的覆盖率最高。最后,在台架测试平台上进行灌溉控制实验,验证了ACBOA优化覆盖后的SMWSNs采集土壤湿度信息的准确性,为农作物精准灌溉提供了科学依据。 展开更多

关键词 精准灌溉 土壤湿度无线传感器 覆盖优化 蝴蝶优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BVMD-Attention-GRU的中长期干旱预测

15

作者 谢颂扬 马廷淮 《水电能源科学》 北大核心 2024年第4期25-29,共5页

干旱是一种由长期缺水导致的现象,及早发现干旱现象并预测其程度,对于科学防旱抗旱至关重要。为此,提出一种基于变分模态分解算法(VMD)和融合注意力机制(Attention)的门控循环单元(GRU)的干旱指数预测方法。首先使用蝴蝶优化算法(BOA)对... 干旱是一种由长期缺水导致的现象,及早发现干旱现象并预测其程度,对于科学防旱抗旱至关重要。为此,提出一种基于变分模态分解算法(VMD)和融合注意力机制(Attention)的门控循环单元(GRU)的干旱指数预测方法。首先使用蝴蝶优化算法(BOA)对VMD进行参数寻优,将标准化降水蒸散发指数(SPEI)数据分解为一组波动性较小的子序列;然后将注意力机制引入GRU模型,对各子序列进行预测;最后将各子序列预测结果加和得到SPEI预测值。使用BVMD-Attention-GRU模型对乌鲁木齐市SPEI进行预见期为6个月的中长期预测,并构建GRU、VMD-GRU、BVMD-GRU模型进行对比试验。试验结果表明,BVMDAttention-GRU模型具有更高的预测精度,适用于中长期干旱预测。 展开更多

关键词 干旱预测 蝴蝶优化算法 变分模态分解 注意力机制 门控循环单元

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于蝴蝶优化算法的电力系统故障诊断应用研究

16

作者 王致诚 李致远 邵长春 《红水河》 2024年第1期91-95,115,共6页

针对电力系统故障诊断的不确定性,以及保护开关和断路器动作信息中常出现的误动、拒动等问题,笔者提出一种基于蝴蝶优化算法的电力系统故障诊断方法,重点分析了该方法在解析大数据模型中对目标问题快速求解的特点,给出了数据引入时的预... 针对电力系统故障诊断的不确定性,以及保护开关和断路器动作信息中常出现的误动、拒动等问题,笔者提出一种基于蝴蝶优化算法的电力系统故障诊断方法,重点分析了该方法在解析大数据模型中对目标问题快速求解的特点,给出了数据引入时的预处理过程,充分利用蝴蝶优化算法在寻迹方面的推理能力,根据报警信息搜索电网数据库,提出故障假设及诊断结果。采用IEEE-39节点进行验证,并与人工神经网络方法进行比较。结果表明,该方法目标更加明确,且收敛速度更快,适用于网络规模大的电力系统故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 电力系统 蝴蝶优化算法 故障识别 机器学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种混合算子改进帝王蝶优化算法

17

作者 郭德龙 周锦程 罗晓宾 《安阳师范学院学报》 2024年第2期13-18,共6页

帝王蝶优化算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优、求解精度不高等问题,基于此提出一种基于柯西-高斯混合算子帝王蝶优化算法,该改进算法是在标准帝王蝶算法的迁移操作和调整操作中引入柯西-高斯混合算子,并发挥柯西算子全局搜索能力... 帝王蝶优化算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优、求解精度不高等问题,基于此提出一种基于柯西-高斯混合算子帝王蝶优化算法,该改进算法是在标准帝王蝶算法的迁移操作和调整操作中引入柯西-高斯混合算子,并发挥柯西算子全局搜索能力强和高斯算子的局部搜索能力强来改善算法性能,同时也对调整操作中调整率做改进。最后通过数值仿真实验对4个单峰、多峰、混合、复合测函数进行测试,同时与其他算法进行对比,结果表明改进帝王蝶优化算法收敛性、求解精度等性能有所提高,该改进算法适应性、鲁棒性好于其他算法。 展开更多

关键词 帝王蝶优化算法 迁移操作 调整操作 柯西算子 混合操作

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对地攻击协同任务分配 被引量：8

18

作者 张安 史志富 +1 位作者 刘海燕 何艳萍 《电光与控制》 北大核心 2009年第1期1-5,共5页

针对UCAV编队对地攻击协同控制决策优化问题,首先构建了UCAV编队对地攻击任务分配的自主价值优势矩阵。在此基础上依据多人冲突理论分别对双方以及本机编队进行权重分配;建立了UCAV编队对地攻击协同任务分配的整体价值优势矩阵,由此根... 针对UCAV编队对地攻击协同控制决策优化问题,首先构建了UCAV编队对地攻击任务分配的自主价值优势矩阵。在此基础上依据多人冲突理论分别对双方以及本机编队进行权重分配;建立了UCAV编队对地攻击协同任务分配的整体价值优势矩阵,由此根据决策变量与约束条件构建了任务分配问题的数学模型。然后应用贝叶斯优化算法对该模型进行了优化分析。仿真实例表明,所建协同任务分配模型能够反映编队协同控制决策的重要性,而且应用贝叶斯优化算法能够很快收敛到全局最优解,能有效地解决UCAV编队对地攻击的协同任务分配问题。 展开更多

关键词 UCAV编队 对地攻击 任务分配 贝叶斯优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进蝴蝶算法求解多维复杂函数优化问题 被引量：15

19

作者 刘景森 马义想 李煜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1068-1076,共9页

针对蝴蝶优化算法存在的问题,提出一种融合差分变异策略并根据进化代数自适应调整权重的蝴蝶优化算法.首先,在全局搜索阶段引入非线性惯性权重改善蝴蝶位置更新公式,自适应调节算法在不同进化时期的搜索范围和粒度,提高算法的收敛速度... 针对蝴蝶优化算法存在的问题,提出一种融合差分变异策略并根据进化代数自适应调整权重的蝴蝶优化算法.首先,在全局搜索阶段引入非线性惯性权重改善蝴蝶位置更新公式,自适应调节算法在不同进化时期的搜索范围和粒度,提高算法的收敛速度与寻优精度;然后通过加入F分布全局自适应随机变异对全局公式进一步改进,提升算法的全局探索遍历性,防止出现低精度早熟现象;最后在局部搜索阶段融入具有判定系数和扰动因子的双向差分变异策略,在不减损种群多样性的同时使蝴蝶个体的探索更具方向性,有利于算法摆脱局部极值点,加快收敛速度.理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本蝴蝶优化算法一致,6种代表性对比算法在CEC 2017基准函数上进行的多种维度测试结果表明,改进算法在求解高维复杂函数优化问题时收敛速度和寻优精度明显优于其它对比算法,维度变化对求解性能的影响更小,寻优性能更好更稳定. 展开更多

关键词 蝴蝶优化算法 高维复杂函数 差分变异 非线性惯性权重 扰动因子

在线阅读 下载PDF 职称材料

相控阵天线非对称方向图波束赋形研究 被引量：1

20

作者 张华美 徐诚 王芳芳 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第2期49-53,共5页

在相控阵天线的实际应用中,通过智能优化算法可以快速得到所需方向图以及天线阵列中各天线单元的幅度值和相位值,实现波束赋形的效果。针对粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法后期搜索能力弱的问题,在粒子群算法的基础上引... 在相控阵天线的实际应用中,通过智能优化算法可以快速得到所需方向图以及天线阵列中各天线单元的幅度值和相位值,实现波束赋形的效果。针对粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法后期搜索能力弱的问题,在粒子群算法的基础上引入了蝴蝶算法(Butterfly Optimization Algorithm, BOA)中的局部搜索机制与莱维飞行因子,采用“精英”粒子筛选模式,提出了一种新的改进粒子群优化算法BPSO(Butterfly Particle Swarm Optimization Algorithm)。计算结果验证该优化方法与粒子群算法相比,在迭代后期也具有很强的收敛能力,并且收敛速度也优于其他基础算法。 展开更多

关键词 相控阵天线 粒子群优化算法 蝴蝶算法 莱维飞行因子

在线阅读 下载PDF 职称材料