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Multi-objective optimization of operation loop recommendation for kill web 被引量:5
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作者 YANG Kewei XIA Boyuan +2 位作者 CHEN Gang YANG Zhiwei LI Minghao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第4期969-985,共17页
In order to improve our military ’s level of intelligent accusation decision-making in future intelligent joint warfare, this paper studies operation loop recommendation methods for kill web based on the fundamental ... In order to improve our military ’s level of intelligent accusation decision-making in future intelligent joint warfare, this paper studies operation loop recommendation methods for kill web based on the fundamental combat form of the future, i.e.,“web-based kill,” and the operation loop theory. Firstly, we pioneer the operation loop recommendation problem with operation ring quality as the objective and closed-loop time as the constraint, and construct the corresponding planning model.Secondly, considering the case where there are multiple decision objectives for the combat ring recommendation problem,we propose for the first time a multi-objective optimization algorithm, the multi-objective ant colony evolutionary algorithm based on decomposition(MOACEA/D), which integrates the multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D) with the ant colony algorithm. The MOACEA/D can converge the optimal solutions of multiple single objectives nondominated solution set for the multi-objective problem. Finally,compared with other classical multi-objective optimization algorithms, the MOACEA/D is superior to other algorithms superior in terms of the hyper volume(HV), which verifies the effectiveness of the method and greatly improves the quality and efficiency of commanders’ decision-making. 展开更多
关键词 multi-objective operation loop recommendation kill web ant colony evolutionary algorithm hyper volume(HV)
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基于改进VMD及ConvNeXt的小电流接地系统单相接地故障选线方法 被引量:1
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作者 张浩 张大海 +2 位作者 刘乃毓 吴奎忠 侍哲 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期730-741,I0021,共13页
对于小电流接地系统的单相接地故障选线,传统方法普遍采用基于一维信号的选线模型,存在选线准确率低、抗噪性弱等问题。为此提出一种改进的变分模态分解及Conv Ne Xt的小电流接地系统单相接地故障选线方法。首先引入蚁狮算法优化变分模... 对于小电流接地系统的单相接地故障选线,传统方法普遍采用基于一维信号的选线模型,存在选线准确率低、抗噪性弱等问题。为此提出一种改进的变分模态分解及Conv Ne Xt的小电流接地系统单相接地故障选线方法。首先引入蚁狮算法优化变分模态分解算法,通过蚁狮算法自动寻优选取合适的分解次数和惩罚因子,计算分解得到的各分量的分布熵,将其中的噪声分量筛选去除,将其余有效分量进行线性重构得到降噪后的零序电流信号;其次,将经过降噪处理后的一维零序电流信号经格拉姆角场转换为二维图像,制备故障选线数据集;然后,引入预训练的ConvNeXt模型,根据该研究数据模型特征,在其已有权重基础上对模型参数进行对应微调,从而提高模型精度并形成最终的选线模型;最后引入绝对平均误差、均方根误差作为评价指标验证所提降噪算法有效性。分别在加入噪声与否的前提下,将所提模型与3种选线模型相比较。实验结果表明该模型的准确率最高、抗噪性方面更好,其中该研究算法准确率达到了99.82%并且在不同噪声条件下都能维持91%以上的准确率,高于其他选线模型,克服了传统故障选线方法准确率低、抗噪性差的问题。 展开更多
关键词 故障选线 蚁狮优化算法 变分模态分解 分布熵 格拉姆角场 Conv Ne Xt
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基于改进蚁狮算法优化BP的轴承故障诊断
3
作者 王妍 于浩文 +2 位作者 凌丹 梁恩豪 王新发 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1259-1271,共13页
为了准确高效地对滚动轴承的健康状态进行诊断,提出一种基于改进蚁狮优化(IALO)算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型。在IALO算法中,采用变异算子,增强了种群的多样性;采用动态比例系数和非线性动态权重,平衡了迭代过程中不同时... 为了准确高效地对滚动轴承的健康状态进行诊断,提出一种基于改进蚁狮优化(IALO)算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型。在IALO算法中,采用变异算子,增强了种群的多样性;采用动态比例系数和非线性动态权重,平衡了迭代过程中不同时期游走的权重,降低了算法陷入局部极值的可能性。基准函数测试结果表明,与其他算法相比,IALO算法具有更好的优化性能。另外,为了改善BP神经网络的分类性能,利用IALO算法优化BP神经网络的权值和阈值,构建滚动轴承故障诊断模型。帕德伯恩轴承数据集的实验结果表明,采用IALO算法优化后的BP模型具有较好的故障诊断性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 蚁狮优化算法 动态比例系数 非线性动态权重 BP神经网络
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基于多目标蚁狮算法的Stewart平台优化设计
4
作者 史晓娟 王磊 +1 位作者 姚兵 程森林 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第11期79-84,共6页
针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多... 针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多目标蚁狮(MOALO)算法应用于Stewart平台的结构优化设计,以雅可比矩阵条件数以及可用操作度为优化目标,通过仿真软件得到多组优化解,即帕雷托优化解集;以用作运动模拟器的Stewart平台为例进行具体的优化设计分析,通过对灵活工作空间体积占比的求解,验证了该算法的有效性和可行性。在Stewart平台的结构优化设计中,MOALO算法相较进化遗传算法、多目标粒子群算法等,在多目标优化问题上具有更好的收敛性和覆盖性,更符合实际多目标优化工程设计。 展开更多
关键词 STEWART平台 运动学方程 结构优化 多目标蚁狮算法 工作空间
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基于视觉感知域的钢轨铣磨车人机界面布局优化方法 被引量:2
5
作者 刘伟军 刘新昊 +5 位作者 孙猛 魏喆 赵日铮 于沈弘 杨国哲 姜兴宇 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1694-1709,共16页
如何快速获取铣削作业参数信息与铣磨车车机作业状态是保证钢轨铣磨车钢轨修复作业效率、质量与安全的关键。基于此,提出一种基于灰狼-蚁狮算法的钢轨铣磨车人机交互界面优化方法。综合考虑钢轨修复过程中多维度信息、多流程、多功能、... 如何快速获取铣削作业参数信息与铣磨车车机作业状态是保证钢轨铣磨车钢轨修复作业效率、质量与安全的关键。基于此,提出一种基于灰狼-蚁狮算法的钢轨铣磨车人机交互界面优化方法。综合考虑钢轨修复过程中多维度信息、多流程、多功能、多对象等要求,建立以视觉感知强度为目标的钢轨铣磨车人机交互界面优化模型;提出一种基于灰狼-蚁狮的模型求解算法,解决多决策变量界面布局模型求解时陷入局部最优与极值点逼近问题,获得钢轨铣磨车人机交互界面优化方案。最后,对优化前后的钢轨铣磨车人机交互界面进行眼动实验,实验结果表明,优化后的人机界面布局在舒适性、安全性以及界面的合理性上都优于原装备的设计,验证了该模型与算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 钢轨铣磨车 视觉感知强度 人机界面优化 灰狼-蚁狮算法
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基于蚁狮优化高斯过程回归的锂电池剩余使用寿命预测 被引量:3
6
作者 冯娜娜 杨明 +2 位作者 惠周利 王瑞洁 宁弘扬 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1652,共10页
迅速获取精确的锂电池的剩余使用寿命和健康状态,对于维持锂电池的可靠性至关重要。针对锂电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度较低,传统的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型的超参数寻优结果不理想... 迅速获取精确的锂电池的剩余使用寿命和健康状态,对于维持锂电池的可靠性至关重要。针对锂电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度较低,传统的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型的超参数寻优结果不理想、预测效果差等问题,使用蚁狮优化算法(ant-lion optimization algorithm,ALO)对高斯过程回归的超参数进行寻优,实现锂电池剩余使用寿命的精确预测。首先,根据电池充电过程中电池电压的循环曲线,提取了6个参数作为电池的健康因子,然后采用Pearson相关系数验证健康因子与电池容量的相关关系,最终选出平均放电电压、恒流充电阶段电池存储的充电量、整个充电阶段电池存储的充电量以及时间积分中的放电温度这4个参数作为健康因子。最后,利用支持向量回归(support vector regression,SVR)、GPR和ALO-GPR对锂电池RUL进行预测,对各项指标进行比较分析。并将本工作所提出的模型与其他文献所提出的模型进行了比较。通过NASA锂电池数据集验证了模型的有效性,实验结果表明,所提出ALO-GPR的RUL预测模型误差小,均方根误差控制在1%以内,平均绝对误差控制在0.65%以内,泛化性强,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 锂电池 高斯过程回归 蚁狮优化算法 剩余使用寿命
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基于sigmoid-sinh分段函数的变步长FxLMS算法 被引量:3
7
作者 李飞 黄双 +2 位作者 郭辉 徐洋 傅伟 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期93-100,共8页
为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean squa... 为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号,采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真,对比分析这4种算法的性能。结果表明:与其他3种算法相比,采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时,误差信号的平均绝对值更小,平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知,SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。 展开更多
关键词 噪声主动控制 变步长 滤波-x最小均方算法 蚁狮算法
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一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识 被引量:4
8
作者 潘悦悦 吴立飞 杨晓忠 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期176-189,共14页
针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初... 针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。 展开更多
关键词 多策略改进鲸鱼优化算法 混沌系统 参数辨识 Chebyshev混沌映射 自适应t分布 蚁狮优化算法 基准函数 Wilcoxon秩和检验
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基于多目标蚁狮优化算法的月球InSAR卫星编队构型设计
9
作者 舒睿 贾庆贤 +1 位作者 于丹 杜耀珂 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3128-3138,共11页
本文研究了月球干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)卫星编队构型设计问题。首先,建立了基于相对偏心率/相对倾角(eccentricity/inclination,E/I)矢量的月球InSAR卫星相对动力学模型。然后,研究了月球轨... 本文研究了月球干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)卫星编队构型设计问题。首先,建立了基于相对偏心率/相对倾角(eccentricity/inclination,E/I)矢量的月球InSAR卫星相对动力学模型。然后,研究了月球轨道摄动环境下的编队飞行长期稳定飞行条件。进一步,以相对测高精度和模糊高度为优化指标,同时考虑星间安全性,给出了月球InSAR卫星编队构型优化的目标函数。针对现有的研究方法难以解决构型设计的多目标问题,应用改进多目标蚁狮优化算法实现了月球InSAR卫星编队构型设计。仿真结果表明,其在基线使用率方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。 展开更多
关键词 月球InSAR卫星编队 构型设计 蚁狮优化算法
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面向用户侧不同用电群体的低碳运行用电策略
10
作者 甘海庆 任禹丞 +1 位作者 杨子跃 马灵涓 《现代电力》 北大核心 2024年第5期963-970,共8页
“双碳”目标的持续推进对用户侧能源消费提出了新的要求,传统用电方式将逐渐向低碳化、清洁化发展。为了应对用户的低碳用电需求,提出一种面向用户侧不同用电群体的低碳运行用电策略。首先,分析用户用电行为特征,结合有损网络的碳排放... “双碳”目标的持续推进对用户侧能源消费提出了新的要求,传统用电方式将逐渐向低碳化、清洁化发展。为了应对用户的低碳用电需求,提出一种面向用户侧不同用电群体的低碳运行用电策略。首先,分析用户用电行为特征,结合有损网络的碳排放流理论,构建低碳运行用电策略模型,并制定经济性评价指标。其次,依据节点碳势变化特性,采用蚁狮优化算法对模型进行求解,准确获取不同用户的低碳用电策略。最后,采用IEEE14节点系统对所提模型及方法进行仿真分析,进一步验证所提低碳运行用电策略的有效性。 展开更多
关键词 用户侧 低碳运行 用户群划分 新能源消纳 碳排放流理论 蚁狮算法
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基于蚁狮算法的风电集群储能容量配置优化方法 被引量:36
11
作者 刘颖明 王瑛玮 +1 位作者 王晓东 韩云飞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期431-437,共7页
随着风电渗透率提高,风电并网对电网安全稳定运行影响更加显著。风电配备储能可有效改善风电出力波动性和不确定性,增强可调度性。该文建立以风电集群联合储能系统售电收益最高为优化目标的模型,采用蚁狮算法算法进行求解,得到风电集群... 随着风电渗透率提高,风电并网对电网安全稳定运行影响更加显著。风电配备储能可有效改善风电出力波动性和不确定性,增强可调度性。该文建立以风电集群联合储能系统售电收益最高为优化目标的模型,采用蚁狮算法算法进行求解,得到风电集群功率备用、储能功率和容量最优配置方案,对比蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法优化结果,分析储能电池单位成本和寿命对优化结果影响。最后以中国东北某风电集群作为算例,验证了所提算法与模型的有效性。 展开更多
关键词 电池储能 风电集群 调频 蚁狮算法 优化求解
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基于相似日选择与改进Stacking集成学习的短期负荷预测 被引量:14
12
作者 徐耀松 段彦强 +1 位作者 王雨虹 屠乃威 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期537-545,共9页
单一机器学习算法进行短期负荷预测存在着泛化能力受限的问题,本文将Stacking集成学习模型引入到短期负荷预测问题。对于在交叉验证下同一基学习器不同预测模型表现出预测准确度的差异性,根据预测精度对同一基学习器中不同预测结果进行... 单一机器学习算法进行短期负荷预测存在着泛化能力受限的问题,本文将Stacking集成学习模型引入到短期负荷预测问题。对于在交叉验证下同一基学习器不同预测模型表现出预测准确度的差异性,根据预测精度对同一基学习器中不同预测结果进行赋权。考虑到不同环境下各影响因子对日负荷值影响程度不同,引入蚁狮算法(ALO)自适应的调整各个影响因子的权值,提高相似日选取方法的准确性。通过相似日选取方法筛选出的相似日集合样本训练改进的Stacking算法预测模型,利用中国北方某地区的负荷数据进行实际算例分析,实验结果表明,在面对负荷影响因素复杂且训练样本较多的情况下,本文所提的方法具有良好的鲁棒性、稳定性和预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 Stacking集成学习 蚁狮算法 相似日 交叉验证
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利用新型群体智能优化算法研究微震震源定位 被引量:5
13
作者 庞聪 马武刚 +3 位作者 李查玮 江勇 廖成旺 陈国庆 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第7期708-714,共7页
引入并介绍6种新型群体智能优化算法(灰狼算法、鲸鱼优化算法、蝗虫优化算法、麻雀搜索算法、蚁狮算法、蜻蜓算法)的仿生原理、核心计算公式及优化特性,在经典到时差模型基础上设计一种新型微震震源反演数学模型,利用仿真的矿山微震震... 引入并介绍6种新型群体智能优化算法(灰狼算法、鲸鱼优化算法、蝗虫优化算法、麻雀搜索算法、蚁狮算法、蜻蜓算法)的仿生原理、核心计算公式及优化特性,在经典到时差模型基础上设计一种新型微震震源反演数学模型,利用仿真的矿山微震震源正反演数据对比分析6种方法的性能差异。结合实际矿山人工爆破数据,通过6个统计指标从精度、收敛速度、稳定性等多个角度测试这6种新型群体智能优化算法在微震震源定位中的有效性和可靠程度。 展开更多
关键词 微震震源定位 到时差模型 灰狼算法 鲸鱼优化算法 蝗虫优化算法 麻雀搜索算法 蚁狮算法 蜻蜓算法
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考虑风电不确定性的风电场参与调频市场投标策略 被引量:5
14
作者 杨锡运 刘雅欣 +2 位作者 马文兵 邢国通 高峰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期736-744,共9页
针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标(FRPI),提出调频性能指标的估值方法.分析... 针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标(FRPI),提出调频性能指标的估值方法.分析风电场参与2种市场的投标策略.利用核极限学习机(KELM)和核密度估计(KDE),建立风电功率概率预测模型KELM-PSO-KDE.基于功率概率密度的预测结果,以风电场收益最大为目标函数建立优化模型,利用蚁狮优化(ALO)算法求解该模型,得到风电场同时参与2种市场的日前最优投标功率.风电场真实数据的仿真表明,提出的风电场同时参与2种市场的投标策略,可以使风场侧获得更大收益,有助于缓解电网的调频压力,具有优越性和普适性. 展开更多
关键词 风电 能量市场 调频市场 风功率预测 投标策略 蚁狮优化算法 调频性能指标(FRPI)
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基于观测器的混沌电力系统PI固定时间自适应滑模控制 被引量:7
15
作者 徐敏 康哲 刘早富 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第19期146-157,共12页
为对九阶电力系统中的混沌现象进行控制,基于有限时间观测器将PI控制与固定时间终端滑模控制相结合,提出一种控制电力系统混沌的新方法。有限时间观测器可对外来干扰进行预估,积分的加入可消除系统稳态误差。同时对传统滑模的固定切换... 为对九阶电力系统中的混沌现象进行控制,基于有限时间观测器将PI控制与固定时间终端滑模控制相结合,提出一种控制电力系统混沌的新方法。有限时间观测器可对外来干扰进行预估,积分的加入可消除系统稳态误差。同时对传统滑模的固定切换控制项通过加入自适应律从而进行改进,进一步加强控制方法鲁棒性。利用tanh(x/τ)函数代替传统滑模的符号函数以及利用新的趋近律来解决滑模控制中的抖振现象。最后为缩减控制参数寻找时间,在构建一种新的目标函数基础上利用改进蚁狮算法对控制参数进行寻优。结果表明所提出的控制方法具有良好的控制性能。 展开更多
关键词 混沌控制 有限时间观测器 固定时间滑模 PI控制 蚁狮算法
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一种基于ALO-SVM算法的入侵检测方法 被引量:6
16
作者 陈卓 单欣欣 《现代电子技术》 北大核心 2020年第10期79-82,共4页
入侵检测一直是网络安全领域的热点研究方向,为了提高网络入侵检测的速度和准确性,提出一种在PCA降维的基础上,基于蚁狮优化算法(The Ant Lion Optimizer,ALO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的入侵检测方法。该算法首... 入侵检测一直是网络安全领域的热点研究方向,为了提高网络入侵检测的速度和准确性,提出一种在PCA降维的基础上,基于蚁狮优化算法(The Ant Lion Optimizer,ALO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的入侵检测方法。该算法首先利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对数据进行降维处理以去除冗余数据,并利用ALO算法优化SVM的参数,然后根据优化后的SVM建立入侵检测模型,最后利用由PCA处理过的KDDCUP99数据集验证检测模型。实验结果表明,所提方法相较于简单的ALO优化SVM和PSO-SVM算法,在提高正确率的基础上,检测速度有显著提高。 展开更多
关键词 入侵检测 数据处理 检测模型建立 蚁狮优化算法 支持向量机 分类测试
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基于改进蚁狮算法的光伏多峰值MPPT控制 被引量:34
17
作者 赵斌 袁清 +2 位作者 王力 谭恒 曾祥君 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期132-139,共8页
针对局部阴影下光伏阵列的多峰特性以及传统蚁狮算法的缺陷,提出一种基于改进蚁狮优化的MPPT控制算法。通过针对性的初始化蚁狮位置、将蚂蚁的位置更新公式引入自适应变权重系数调整策略、优化蚁狮陷阱范围大小的改进措施,运用仿真并通... 针对局部阴影下光伏阵列的多峰特性以及传统蚁狮算法的缺陷,提出一种基于改进蚁狮优化的MPPT控制算法。通过针对性的初始化蚁狮位置、将蚂蚁的位置更新公式引入自适应变权重系数调整策略、优化蚁狮陷阱范围大小的改进措施,运用仿真并通过统计分析将提出的算法与传统蚁狮、粒子群、鸡群、蛙跳、花粉授粉和扰动观察法、电导增量法等多种算法进行静态和动态MPPT控制性能对比。仿真和实验结果表明,该算法在静态和动态环境下均具备很好的跟踪精度与跟踪速度,可有效提高局部阴影下光伏阵列发电效率。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 优化算法 局部阴影 蚁狮算法
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改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略 被引量:11
18
作者 张浩 覃涛 +2 位作者 徐凌桦 王霄 杨靖 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期47-59,共13页
针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌... 针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性,同时引入自适应收缩边界因子改善算法易陷入局部最优的缺点;然后,利用时变策略对蚂蚁位置扰动以增强算法的寻优能力;再后,通过测试函数与其他多目标算法进行对比分析,结果表明改进后的算法在不同的测试函数上均能获得最小的世代距离与反向世代距离值,验证了所提策略的有效性;最后,将改进多目标蚁狮算法应用于无线传感器网络多目标节点部署中。仿真结果表明,相对于其他几种多目标算法,改进多目标蚁狮算法能有效解决无线传感器网络节点的多目标优化部署问题,提高了监测区域覆盖率与连通性,并为决策者提供更多可行解。 展开更多
关键词 无线传感网络 节点部署 多目标优化 蚁狮算法 Pareto原则
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基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置 被引量:16
19
作者 蔡浩 施凯 +1 位作者 唐静 冯霏 《电测与仪表》 北大核心 2022年第11期88-95,共8页
分布式电源的合理规划能够降低配电网的功率损耗,针对可再生能源分布式电源规划配置问题,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置方法。所提方法建立了以最小化实际功率损耗和改善配电网电压分布与电压稳定性为... 分布式电源的合理规划能够降低配电网的功率损耗,针对可再生能源分布式电源规划配置问题,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置方法。所提方法建立了以最小化实际功率损耗和改善配电网电压分布与电压稳定性为目标的多目标函数;利用改进蚁狮优化算法,通过模仿自然界中蚁狮的狩猎行为,统筹考虑损耗敏感系数和电压敏感系数,推导出不同类型的分布式电源单元的最佳总线位置和容量;以IEEE-33总线径向分布系统进行了仿真实验。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法在降低功率损耗和电压分布方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。 展开更多
关键词 可再生能源 分布式电源 蚁狮优化算法
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一种基于蚁狮优化的极限学习机 被引量:8
20
作者 尹洪红 杨晓文 +1 位作者 刘佳鸣 韩燮 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期230-234,共5页
极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种高效率的单隐层前馈神经网络,由于其训练速度快与泛化性能好,在各个领域中都有广泛的应用。但是极限学习机随机生成输入权值与隐含层偏置矩阵,随机性影响训练模型的泛化性能与稳定性,降... 极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种高效率的单隐层前馈神经网络,由于其训练速度快与泛化性能好,在各个领域中都有广泛的应用。但是极限学习机随机生成输入权值与隐含层偏置矩阵,随机性影响训练模型的泛化性能与稳定性,降低模型分类的精度。为了解决这一问题,借鉴蚁狮优化算法中利用蚁狮种群中的多个个体进行并行寻优的能力,改进优化极限学习机的输入权值与隐含层偏置矩阵,得到一个分类精度更高模型。以UCI标准数据库中数据进行分类实验分析验证,实验结果表明,在5类UCI数据集上基于蚁狮优化的极限学习机(ALO-ELM)相比于PSO-ELM和SaDE-ELM具有更高的分类精度。 展开更多
关键词 极限学习机 蚁狮优化 智能优化算法
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