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改进鲸鱼算法及其在乘员约束系统中的应用
被引量：
1
1
作者
黄岳竹
尹安东
+1 位作者
王笑乐
谷先广
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期165-170,230,共7页
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)“早熟收敛”的缺陷,文章提出一种改进的鲸鱼优化算法(modified whale optimization algorithm,MWOA)。该算法在WOA的基础上嵌入自适应权重来协调算法的全局搜索与局部开发,同时引...
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)“早熟收敛”的缺陷,文章提出一种改进的鲸鱼优化算法(modified whale optimization algorithm,MWOA)。该算法在WOA的基础上嵌入自适应权重来协调算法的全局搜索与局部开发,同时引入反向学习策略和相关性指标优化全局极值,指引种群向更有希望的区域运动,提高算法的开发效率;利用4个基准测试函数对MWOA性能进行测试,结果表明算法性能得到了有效提升;基于有限元仿真分析,运用MWOA算法优化汽车正面100%碰撞工况下乘员约束系统性能,结果表明,该算法极大地改善了乘员约束系统的性能。
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关键词
改进的鲸鱼优化算法(MWOA)
自适应权重
反向学习策略
相关性指标
乘员约束系统
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职称材料
题名
改进鲸鱼算法及其在乘员约束系统中的应用
被引量：
1
1
作者
黄岳竹
尹安东
王笑乐
谷先广
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
安徽农业大学工学院
太航常青汽车安全系统(苏州)股份有限公司
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期165-170,230,共7页
基金
中国博士后科学基金资助项目(2018M640524)
中国博士后基金特别资助项目(2019T120460l)。
文摘
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)“早熟收敛”的缺陷,文章提出一种改进的鲸鱼优化算法(modified whale optimization algorithm,MWOA)。该算法在WOA的基础上嵌入自适应权重来协调算法的全局搜索与局部开发,同时引入反向学习策略和相关性指标优化全局极值,指引种群向更有希望的区域运动,提高算法的开发效率;利用4个基准测试函数对MWOA性能进行测试,结果表明算法性能得到了有效提升;基于有限元仿真分析,运用MWOA算法优化汽车正面100%碰撞工况下乘员约束系统性能,结果表明,该算法极大地改善了乘员约束系统的性能。
关键词
改进的鲸鱼优化算法(MWOA)
自适应权重
反向学习策略
相关性指标
乘员约束系统
Keywords
modified whale optimization algorithm(MWOA)
adaptive weight
opposition-based learning(OBL)strategy
correlation index
occupant restraint system
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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作者
出处
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1
改进鲸鱼算法及其在乘员约束系统中的应用
黄岳竹
尹安东
王笑乐
谷先广
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
1
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