基于VMD-LILGWO-LSSVM短期风电功率预测 被引量：2

1

作者 王瑞 李虹锐 +1 位作者 逯静 卜旭辉 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期128-136,共9页

目的为了减小风电功率并入国家电网时产生的频率波动,提高风电功率预测精度,方法提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进灰狼算法(LILGWO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率短期预测方法。首先通过VMD方法将风电功率序列分解重构成3... 目的为了减小风电功率并入国家电网时产生的频率波动,提高风电功率预测精度,方法提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进灰狼算法(LILGWO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率短期预测方法。首先通过VMD方法将风电功率序列分解重构成3个复杂程度性不同的模态分量,降低风电功率的波动性;其次使用LSSVM挖掘各分量的特征信息,对各分量分别进行预测,针对LSSVM模型中重要参数的选取对预测精度影响较大问题,引入LILGWO对参数进行寻优;最后将各分量预测结果叠加重构,得到最终预测风电功率。结果以宁夏回族自治区某地区风电站实际数据为例,对未来三天分别进行预测取平均值,本文方法的预测平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为2.7068 kW,均方根误差(root mean square error,RMSE)为2.0211,拟合程度决定系数(R-Square,R^(2))为0.9769,与对比方法3~6相比,RMSE分别降低了40.93%,25.21%,14.7%,6.24%;MAE分别降低了42.34%,28.04%,16.97%,7.77%;R^(2)分别提升了4.21%,1.78%,0.82%,0.28%。预测时长方面,BP和LSSVM平均训练时间分别是10,138 s,虽然LSSVM预测时间较长但效果最好,采用PSO、GWO、LILGWO对LSSVM进行寻优后训练时间分别平均缩短了39,44,58 s。结论仿真验证了所提方法在短期风电功率预测方面的有效性。 展开更多

关键词 风电功率 短期预测 变分模态分解 近似熵 改进灰狼算法 最小二乘支持向量机

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基于混沌映射与光学现象改进的黑翅鸢优化算法

2

作者 王伟 广家和 +2 位作者 徐兴国 孙渝景 夏毅强 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10800-10809,共10页

针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite optimization algorithm,BKA)在全局探索与局部开发能力之间存在的不平衡,以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的黑翅鸢优化算法(improved BKA,IBKA)。首先,采用Tent混沌映射策略对种群进... 针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite optimization algorithm,BKA)在全局探索与局部开发能力之间存在的不平衡,以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的黑翅鸢优化算法(improved BKA,IBKA)。首先,采用Tent混沌映射策略对种群进行初始化,提高种群的多样性。其次,在BKA的捕食行为中引入了一种动态透镜成像学习策略,以提高算法摆脱局部最优解的概率。最后,在BKA的迁移过程中集成了夫琅禾费衍射搜索策略,旨在提升算法的性能,实现快速寻优。实验结果表明,所提出的改进方法能够有效增强算法性能,经过改进后的IBKA具有更高的搜索精度、更快的收敛速度,并且展现出较强的实用性。 展开更多

关键词 黑翅鸢优化算法 Tent混沌映射策略 动态透镜成像学习策略 夫琅禾费衍射搜索策略

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混合策略改进的蜣螂优化算法 被引量：1

3

作者 高纪元 刘杰 +3 位作者 陈昌盛 李伟 刘影 杨靖 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第1期171-179,共9页

蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初... 蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初始化得到更加均匀分布的种群;其次,采用自适应最优引导策略加快算法的收敛速度,提升局部收缩能力;最后,增加透镜成像学习策略改善蜣螂偷窃环节以增强算法的局部逃逸能力。通过对14个经典测试函数和工程应用问题进行求解测试,表明引入的3种策略能有效提升蜣螂优化算法的性能。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 混沌映射 最优引导 透镜成像学习

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多策略改进蜣螂优化算法及其应用 被引量：1

4

作者 盛斌 张军 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期65-76,共12页

为了改善标准蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)的收敛精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,提出了多策略改进蜣螂优化(multi-strategy improved dung beetle optimization,MSIDBO)算法。首先,使用融合Fun混沌与逆向学... 为了改善标准蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)的收敛精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,提出了多策略改进蜣螂优化(multi-strategy improved dung beetle optimization,MSIDBO)算法。首先,使用融合Fun混沌与逆向学习策略初始化蜣螂种群,增加种群多样性和随机性;其次,引进鱼鹰算法的第一阶段的全局勘探策略替换蜣螂滚球阶段的位置更新,弥补蜣螂算法在滚球阶段依赖最差值,加快算法的求解速度和求解精度;再次,根据小蜣螂觅食位置更新引入自适应步长策略与凸透镜成像策略的集成,提高了算法全局开发和局部探索的能力;最后,对偷窃蜣螂的觅食行为进行自适应t分布扰动,使得算法更快跳出局部最优。将MSIDBO和其他算法在14个函数上进行测试,结果表明相对于其他群智能优化算法,MSIDBO的寻优能力、收敛能力等明显高于其他算法。将改进的算法用于压力弹簧设计优化问题,进一步证明改进后的算法具有较好的优化性能。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 逆向学习 自适应步长 凸透镜成像 T分布

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基于改进白鲸优化算法的三维DV-Hop定位算法 被引量：1

5

作者 陈悦 冯锋 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期798-806,共9页

为解决无线传感器网络中传统三维DV-Hop(Distance Vector Hop)算法在应对复杂环境时存在节点定位精度低、误差过大的问题,提出了一种基于改进白鲸优化算法(Improved Beluga Whale Optimization,IBWO)的三维定位算法(IBWO-DV-Hop)。首先... 为解决无线传感器网络中传统三维DV-Hop(Distance Vector Hop)算法在应对复杂环境时存在节点定位精度低、误差过大的问题,提出了一种基于改进白鲸优化算法(Improved Beluga Whale Optimization,IBWO)的三维定位算法(IBWO-DV-Hop)。首先,通过多通信半径并引入修正因子优化节点最小跳数,并利用跳距加权优化方法修正平均跳距,以降低通信半径不确定性和跳数误差对定位精度的影响。其次,引入IBWO代替最小二乘法估算未知节点的位置,所做改进包括在白鲸算法初始化阶段采用Sobol序列和反向学习结合的策略对初始种群实施改进,增加种群多样性。然后,在勘探阶段和开发阶段分别引入自适应t分布变异和自适应Levy飞行策略,增强算法的寻优能力。最后,在鲸落阶段引入透镜成像反向学习策略,提升算法的全局寻优能力。实验结果表明,与传统三维DV-hop算法以及其他同类算法相比,该算法具有更高的定位精度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 三维DV-Hop算法 白鲸优化算法 多通信半径 跳距加权优化 自适应t分布变异 透镜成像反向学习策略

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基于改进猎人猎物优化算法的煤矿开采沉陷预计模型参数反演研究

6

作者 朱慕谦 余庆 郭庆彪 《中国矿业》 北大核心 2025年第8期152-160,共9页

概率积分模型是分析煤炭开采引起地表变形规律的重要数学模型,通过概率积分模型可预计开采沉陷的关键参数,如何快速且准确地获取开采沉陷预计参数一直是学者关注的重点。为克服传统方法在这一领域的局限性,本文提出了一种基于改进猎人... 概率积分模型是分析煤炭开采引起地表变形规律的重要数学模型,通过概率积分模型可预计开采沉陷的关键参数,如何快速且准确地获取开采沉陷预计参数一直是学者关注的重点。为克服传统方法在这一领域的局限性,本文提出了一种基于改进猎人猎物算法(IHPO)的概率积分参数反演模型。IHPO是在标准猎人猎物算法(HPO)的基础上,引入Cubic映射初始化、透镜成像折射反向学习及强制切换策略等改进策略,显著增强了算法群体智能优化能力。将IHPO应用于概率积分参数反演,构建了基于IHPO的概率积分参数反演模型。模拟实验结果表明:IHPO反演概率积分预测参数相对误差控制在1.54%以内,参数拟合中误差不超过3.32,相较于HPO,其反演结果更为精确。此外,IHPO的参数反演模型具有良好的鲁棒性,能够抵御一定的粗差干扰、随机误差干扰及观测点缺失的影响,同时具有较强的全局搜索性能。在实际应用中,以顾桥煤矿1414(1)工作面为例,利用IHPO对其进行参数反演,反演结果的参数拟合中误差最大不超过8.92,其中,参数q、tanβ、b、θ的拟合中误差均小于0.50,体现了极高的准确性。基于IHPO预测的下沉值拟合中误差及水平移动值拟合中误差的平均值为93.99 mm,充分满足了实际工作面的精度需求,验证了该模型在煤炭开采沉陷预测中的有效性和实用性。 展开更多

关键词 开采沉陷 概率积分模型 猎人猎物优化算法 Cubic映射 透镜成像折射反向学习 强制切换策略

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基于改进SCHO算法的局部遮荫光伏MPPT研究 被引量：2

7

作者 方胜利 李鹏 +2 位作者 吴文欢 马春艳 朱晓亮 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第6期180-189,共10页

针对局部遮荫工况下光伏阵列最大功率点跟踪(MPPT)存在的易陷入局部功率峰值点、跟踪时间长、跟踪精度低等问题,提出一种基于改进双曲正余弦优化(SCHO)的控制算法.其采用立方混沌映射初始化,提高初始候选解集的遍历性,并利用贝塔分布的... 针对局部遮荫工况下光伏阵列最大功率点跟踪(MPPT)存在的易陷入局部功率峰值点、跟踪时间长、跟踪精度低等问题,提出一种基于改进双曲正余弦优化(SCHO)的控制算法.其采用立方混沌映射初始化,提高初始候选解集的遍历性,并利用贝塔分布的概率特性修正SCHO算法的切换标准,提高算法与候选解集寻优进程的适配性.同时,对SCHO算法中的全局最优解、个体当前解引入平衡权重更新策略,且采用透镜成像反向学习策略对寻优后期的候选解进行扰动,采用比例收缩法对寻优空间进行动态钳位,提高算法的全局勘探及局部开发能力.Matlab仿真结果表明,相比其他控制算法,本文提出的改进SCHO算法能缩短MPPT时间、提高MPPT精度,故具有更优的MPPT性能,可为进一步提升光伏发电效率提供参考. 展开更多

关键词 局部遮荫 最大功率点跟踪 双曲正余弦优化 立方混沌映射 贝塔分布 平衡权重更新策略 透镜成像反向学习 比例收缩法

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基于透镜成像对立学习TSO算法的无人机三维航迹规划 被引量：1

8

作者 孙曦 刘峰 薛晓 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期45-51,80,共8页

金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优... 金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优性能进行改进,提升算法逼近最优解的精度;然后,建立具有地貌约束和性能约束的障碍物威胁模型,将无人机三维航迹规划问题转换为代价函数优化问题,利用改进算法迭代求解航迹规划,搜索代价最小且安全避障的最优航迹。实验结果表明,改进算法有效解决了原有早熟收敛问题,其规划航程更短、代价更低,且航迹规划效率得到了有效提升。 展开更多

关键词 航迹规划 金枪鱼优化算法 对立学习 透镜成像 代价函数

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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

9

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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基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法 被引量：85

10

作者 龙文 伍铁斌 +2 位作者 唐明珠 徐明 蔡绍洪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2148-2164,共17页

在灰狼优化算法中,C是一个重要的参数,其功能是负责算法的勘探能力.目前,针对参数C的研究工作相对较少.另外,在算法进化过程中,群体中其他个体均向α、β和δ所在区域靠近以加快收敛速度.然而,算法易陷入局部最优.为解决以上问题,本文... 在灰狼优化算法中,C是一个重要的参数,其功能是负责算法的勘探能力.目前,针对参数C的研究工作相对较少.另外,在算法进化过程中,群体中其他个体均向α、β和δ所在区域靠近以加快收敛速度.然而,算法易陷入局部最优.为解决以上问题,本文提出一种改进的灰狼优化算法(Lens imaging learning grey wolf optimizer algorithm,LIL-GWO).该算法首先分析了参数C的作用,提出一种新的参数C策略以平衡算法的勘探和开采能力;同时,分析了灰狼优化算法后期个体均向决策层区域聚集,从而导致群体多样性较差,提出一种基于光学透镜成像原理的反向学习策略以避免算法陷入局部最优.对LIL-GWO算法的收敛性进行了证明.选取12个通用的标准测试函数和30个CEC 2014测试函数进行实验,在相同的适应度函数评价次数条件下,LIL-GWO算法在总体性能上优于基本GWO算法、改进GWO算法和其他比较算法.最后,将LIL-GWO算法应用于辨识光伏模型的参数,获得了满意的结果. 展开更多

关键词 灰狼优化算法 透镜成像学习 全局优化 光伏模型 参数辨识

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动态透镜成像学习人工兔优化算法及应用 被引量：3

11

作者 王伟 龙文 《广西科学》 CAS 北大核心 2023年第4期735-744,共10页

针对基本人工兔优化(Artificial Rabbits Optimization, ARO)算法在解决复杂优化问题时存在收敛慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺陷,本文提出一种改进的ARO算法(记为IARO算法)。IARO算法中的基于正弦函数的非线性递减能量因子能够帮... 针对基本人工兔优化(Artificial Rabbits Optimization, ARO)算法在解决复杂优化问题时存在收敛慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺陷,本文提出一种改进的ARO算法(记为IARO算法)。IARO算法中的基于正弦函数的非线性递减能量因子能够帮助算法实现从探索阶段到开发阶段的良好过渡,从而提高算法的收敛速度和解的质量。此外,为了提高算法跳出局部最优的概率,IARO算法引入了一种动态透镜成像学习策略。为了证明IARO算法的优越性,首先选取了6个基准测试函数进行数值实验,然后用其求解2个工程设计优化问题和1个包括15个数据集的特征选择问题,并与灰狼优化(GWO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、正弦余弦算法(SCA)和基本ARO算法进行对比。结果表明,IARO算法有着比其他对比算法更优越的性能。 展开更多

关键词 人工兔优化算法 动态透镜成像学习策略 工程优化 特征选择 函数优化

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瞬态搜索金枪鱼优化城市物流无人机路径规划 被引量：8

12

作者 谢继武 席建新 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第12期3745-3753,共9页

针对复杂城市物流无人机路径规划易收敛于局部最优的不足,提出一种自适应瞬态搜索金枪鱼优化算法的无人机路径规划方法。设计Kent混沌初始化丰富初始种群多样性,提出自适应瞬态搜索平衡全局搜索与局部开发,利用透镜成像对立学习和柯西... 针对复杂城市物流无人机路径规划易收敛于局部最优的不足,提出一种自适应瞬态搜索金枪鱼优化算法的无人机路径规划方法。设计Kent混沌初始化丰富初始种群多样性,提出自适应瞬态搜索平衡全局搜索与局部开发,利用透镜成像对立学习和柯西变异混合扰动防止算法陷入局部最优。利用改进金枪鱼优化算法求解城市物流无人机路径规划问题,结合城市飞行环境三维建模,设计评估路径规划的多目标代价函数,并对物流无人机路径规划方案迭代求解。实验结果表明,改进算法能够得到安全避障且代价更小的路径。 展开更多

关键词 物流无人机 路径规划 金枪鱼算法 瞬态搜索 透镜成像 对立学习 柯西分布

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透镜成像对立学习的SMA算法及舆情预测应用 被引量：1

13

作者 李菲 陈燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1547-1554,共8页

网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索... 网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索与局部开发;设计透镜成像对立学习机制对最优个体变异,扩展搜索空间并避免算法陷入局部最优。利用改进黏菌优化算法优化支持向量机模型,构建网络舆情预测模型。以若干舆情热点百度指数作为样本进行实证研究,结果表明,改进模型具有更高的数据拟合度,预测准确度更高。 展开更多

关键词 网络舆情 支持向量机 黏菌优化算法 混沌Circle映射 透镜成像 对立学习 新冠肺炎

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融合互利共生和透镜成像学习的HHO算法 被引量：25

14

作者 陈功 曾国辉 +1 位作者 黄勃 刘瑾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期76-86,共11页

针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶... 针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶段融入一种互利共生思想,并引入非线性惯性因子,以增强种群信息交流,加快算法收敛速度;提出一种透镜成像反向学习策略,对哈里斯鹰位置以一定概率进行扰动变异,提高算法跳出局部最优的能力。通过16个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,IHHO与其余5种算法相比,收敛速度更快,寻优精度更高;鲁棒性更强。同时,将IHHO应用于图像分割问题中,仿真实验验证了该算法在实际工程应用中的可行性。 展开更多

关键词 哈里斯鹰优化算法 Tent混沌映射 互利共生 透镜成像 反向学习 图像分割

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基于改进北方苍鹰优化算法的多阈值图像分割 被引量：31

15

作者 付雪 朱良宽 +2 位作者 黄建平 王璟瑀 ARYSTAN Ryspayev 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期232-241,共10页

多阈值图像分割是一种简单、准确、高效且普遍的图像分割方法,相比单阈值图像分割更适用于包含大量信息的彩色图像。在多阈值图像分割中,随着阈值数量的增加,传统的枚举法计算量增大,分割一幅彩色图像不仅需要更多的时间,而且分割精度... 多阈值图像分割是一种简单、准确、高效且普遍的图像分割方法,相比单阈值图像分割更适用于包含大量信息的彩色图像。在多阈值图像分割中,随着阈值数量的增加,传统的枚举法计算量增大,分割一幅彩色图像不仅需要更多的时间,而且分割精度也随之降低。提出一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法的多阈值图像分割方法。利用立方混沌优化与透镜成像反向学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时扩大种群搜索范围,使INGO算法尽可能搜索到潜在的最优解,增强算法的搜索能力。将最优最差反向与透镜成像反向学习策略相结合,避免INGO算法易陷入局部最优的情况,提高收敛精度。在对经典的伯克利测试图像进行多阈值彩色图像分割的实验结果表明,在GWO、PSO、ChOA等算法中,INGO算法取得峰值信噪比和特征相似度最优平均值的占比分别为100.000%和78.125%,在保证算法收敛效率的同时获得较优的图像分割结果,在多阈值图像分割领域具有较强的理论应用价值。 展开更多

关键词 北方苍鹰优化 多阈值分割 对称交叉熵 立方混沌 透镜成像反向学习策略

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基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法及其应用 被引量：11

16

作者 尹德鑫 张琳娜 +2 位作者 张达敏 蔡朋宸 秦维娜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1463-1474,共12页

针对哈里斯鹰算法(HHO)很难在探索和开发之间取得平衡,且易陷于局部最优和种群低多样性等问题,本文提出一种基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法(FLHHO)。首先,利用Fuch无限折叠混沌策略初始化种群,丰富种群多样性;其次,在探索阶段引入... 针对哈里斯鹰算法(HHO)很难在探索和开发之间取得平衡,且易陷于局部最优和种群低多样性等问题,本文提出一种基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法(FLHHO)。首先,利用Fuch无限折叠混沌策略初始化种群,丰富种群多样性;其次,在探索阶段引入黄金正弦策略,提高算法的求解精度;最后,利用混合透镜成像学习和柯西变异策略,对哈里斯鹰最佳位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力。将改进后的哈里斯鹰算法(FLHHO)在10个经典测试函数和29个CEC2017测试函数上进行求解精度,仿真结果表明,FLHHO算法优于HHO算法、其他改进HHO算法和其他最新算法。同时,将FLHHO应用到工业物联网中来优化频谱分配,将能量效率作为评价指标,实验结果表明基于FLHHO算法的能量效率优于其他算法,验证了FLHHO应用到实际中的可行性。 展开更多

关键词 工业物联网 哈里斯鹰算法 Fuch混沌策略 黄金正弦策略 透镜成像学习策略 柯西变异

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混合策略改进鲸鱼优化算法 被引量：30

17

作者 徐航 张达敏 +2 位作者 王依柔 宋婷婷 樊英 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第12期3397-3404,共8页

为使鲸鱼优化算法在具备摆脱局部最优区域能力的同时提升算法寻优能力,提出一种基于混合策略的改进鲸鱼优化算法。利用混沌的特性对初始种群位置进行优化,使种群个体更加丰富多样,位置分布更加合理;提出一种混合反向学习策略,将透镜成... 为使鲸鱼优化算法在具备摆脱局部最优区域能力的同时提升算法寻优能力,提出一种基于混合策略的改进鲸鱼优化算法。利用混沌的特性对初始种群位置进行优化,使种群个体更加丰富多样,位置分布更加合理;提出一种混合反向学习策略,将透镜成像反向学习策略和最优最差反向学习策略相结合,提高领导者跳出局部最优区域的能力,提高算法的求解精度;出于协调改进算法勘探能力的目的,将自适应概率阈值p′和权重ω融入到算法中。对6个单峰函数和4个多峰函数的仿真结果验证了所提优化算法在收敛速度和寻优精度等方面有较大的提高。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 Tent混沌映射 透镜成像反向学习 概率阈值 惯性权重

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透镜成像反向学习的精英池侏儒猫鼬优化算法 被引量：7

18

作者 贾鹤鸣 陈丽珍 +3 位作者 力尚龙 刘庆鑫 吴迪 卢程浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期131-139,共9页

侏儒猫鼬优化算法(dwarf mongoose optimization,DMO)是新提出的一种元启发式算法,该算法具有较强的全局探索能力和稳定性,但由于原始算法中仅依靠雌性首领带领整个猫鼬种群进行搜索,会产生收敛速度较慢、易陷入局部最优以及探索阶段与... 侏儒猫鼬优化算法(dwarf mongoose optimization,DMO)是新提出的一种元启发式算法,该算法具有较强的全局探索能力和稳定性,但由于原始算法中仅依靠雌性首领带领整个猫鼬种群进行搜索,会产生收敛速度较慢、易陷入局部最优以及探索阶段与开发阶段之间的平衡较差等问题。针对上述问题,提出一种融合透镜成像反向学习的精英池侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimization,IDMO),采用透镜成像反向学习策略,避免算法在迭代过程中陷入局部最优,增强算法的探索能力;在阿尔法组觅食时引入精英池策略,提高了算法的收敛精度,进一步增强算法探索能力。通过基准测试函数进行实验,表明IDMO算法具有良好的寻优性能和鲁棒性,且算法收敛速度得到显著提升。通过对汽车碰撞优化问题的求解,进一步验证了IDMO算法具有良好的适用性和有效性。 展开更多

关键词 侏儒猫鼬优化算法 元启发式算法 透镜成像反向学习策略 精英池策略

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