题名 基于自适应权重的黑翅鸢算法及其工程应用
1
作者
龙文 张洁 徐明
机构
贵州财经大学数学与统计学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第7期141-150,共10页
基金
国家自然科学基金项目(12361106) 贵州省科技计划重点项目(黔科合基础-ZK[2023]重点003) 贵州省高层次创新型人才项目(黔科合平台人才-GCC[2023]006)。
文摘
针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行为中加入自适应权重,更好地平衡局部寻优和全局搜索能力;最后,在黑翅鸢迁徙行为中引入莱维飞行,有效增强算法全局搜索能力。将IBKA对29个CEC2017测试函数进行求解,并与原始BKA算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)、正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以及蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)进行对比。结果表明,IBKA算法的收敛速度和精度优于对比算法。通过求解3个工程设计约束优化问题,验证了IBKA算法能有效解决实际工程优化问题。
关键词
黑翅鸢算法 Fuch混沌映射 自适应权重 莱维飞行 工程优化
Keywords
black-winged kite algorithm Fuch chaotic mapping adaptive weight Lévy flight engineering optimization
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划
被引量：1
2
作者
王兴旺 张清杨 姜守勇 董永权
机构
江苏师范大学计算机科学与技术学院 中南大学自动化学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第5期1401-1408,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62006103,62376288) 徐州基础研究青年科技人才资助项目(KC23025) +2 种基金 江苏师范大学2024年研究生科研与实践创新计划资助项目(2024XKT2642) 英国皇家学会国际交流计划资助项目(IEC\NSFC\211404) 国家留学基金委资助项目(202310090064)。
文摘
针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标,建立山体动态环境模型;其次,提出一种自适应攻击策略,加快算法前期收敛速度,平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力,设计线性锁优策略,获取优质个体,加速种群收敛;最后,通过设计可变缩放因子改进差分进化策略,并将其融入黑翅鸢算法中,以提高算法避免陷入局部最优的能力,同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提算法的性能,与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示,与标准黑翅鸢算法相比,所提算法的收敛精度提高了6.25%,标准差减少了54.6%。实验结果表明,所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势,能够有效处理动态无人机路径规划问题,提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。
关键词
黑翅鸢优化算法 自适应攻击策略 线性锁优策略 差分进化 动态响应机制 动态无人机路径规划
Keywords
black-winged kite optimization algorithm adaptive attack strategy linear lock optimization strategy differential evolution dynamic response mechanism dynamic UAV path planning
分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 融合信赖域与非线性单纯形法的黑翅鸢优化算法
3
作者
王玉芳 程培浩 闫明
机构
天津财经大学统计学院 天津财经大学管理科学与工程学院
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第7期1789-1807,共19页
基金
国家社会科学基金(19CGL002) 国家自然科学基金(12301610) 天津财经大学优秀青年教师支持计划。
文摘
针对黑翅鸢优化算法(BKA)因缺乏种群内信息交流而导致搜索力度受限以及迁徙阶段种群跟随最优个体迁徙的盲目性而导致种群多样性下降的问题,提出融合信赖域和非线性单纯形法的黑翅鸢优化算法(TDNSBKA)。对黑翅鸢初始种群利用精英动态反向学习策略进行初始化,提高初始解的质量;在算法的攻击阶段,引入信赖域变异策略,实现种群内的信息交流,提高算法的收敛精度并平衡算法的探索与开发能力;在算法的迁徙阶段,对适应度最差的个体采用非线性单纯形法的反射操作,减小种群跟随领导者迁徙的盲目性,提高种群的多样性。建立TDNSBKA算法的Markov链模型,证明了其具有全局收敛性。仿真实验基于30维与50维的CEC2017测试函数,验证了3种改进策略的有效性,将改进的算法TDNSBKA和对比算法进行收敛性分析、Wilcoxon秩和检验,证明了TDNSBKA具有更优秀的收敛性能以及鲁棒性。将TDNSBKA应用在齿轮系设计和压力容器设计的求解上,验证了其在实际应用中的有用性。
关键词
黑翅鸢优化算法 动态反向学习 信赖域变异 非线性单纯形法 MARKOV链
Keywords
black-winged kite optimization algorithm dynamic reverse learning trust domain variation nonlinear sim-plex method Markov chain
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于IBK-IPS的电驱车间空调系统节能优化方法
4
作者
龚小容 王鑫 熊维清 王溏靓 张洪铭
机构
重庆理工大学机械工程学院
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第7期80-92,共13页
基金
国家自然科学基金项目(52405532) 重庆市自然科学基金项目(CSTB2024NSCQ-MSX0425) +2 种基金 重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202401136) 重庆理工大学国家“两金”培育项目(2023PYZ022) 重庆理工大学科研启动项目(2023ZDZ046)。
文摘
针对电驱车间空调系统运行能耗高和工作效率低的问题,基于IBK-IPS算法提出了一种考虑空调系统各设备相互约束的动态节能优化方法。首先,分析空调系统各设备之间的影响机理,建立各设备的能耗和约束条件数学模型,构建系统运行能耗优化目标函数;接着,提出了一种基于改进黑翅鸢与粒子群(IBK-IPS)的算法,对空调系统各设备的水温、流量和风量等运行参数进行优化,以提高空调系统运行参数控制的精度和效果;然后,利用Simulink平台建立空调系统冷却水系统、冷冻水系统的能耗仿真模型,并通过仿真实验来验证运行参数优化的效果和准确性;最后,将该方法在某电驱车间进行实际应用,以验证所提方法的实际效果和可行性。仿真实验及实际应用测试结果表明:系统的运行能耗得到有效降低,节能率达到11.23%~34.68%;系统的运行能效得到有效优化,运行能效提升了11.53%~41.75%;相较于PS、BK、BK-PS算法,IBK-IPS算法的节能效果最优,且收敛速度分别提升了27.27%、61.90%、69.23%;在实际应用测试中,优化后系统在5种不同负荷下的节能率分别为22.61%、17.24%、7.48%、14.97%、12.64%。综上所述,该文提出的节能优化方法能够有效地解决电驱车间空调系统运行能耗高和工作效率低的问题,具有良好的节能效果和实用性,可为空调系统节能优化研究提供新的思路。
关键词
电驱车间 空调系统 相互约束 改进的黑翅鸢与粒子群算法 动态节能优化方法
Keywords
electric drive workshop air-conditioning system mutual constraint improved black-winged kite and particle swarm algorithm dynamic energy-saving optimization method
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU83
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
题名 融合多策略改进的黑翅鸢优化算法
被引量：1
5
作者
周建新 侯自川 李忠泽
机构
华北理工大学电气工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第22期104-110,共7页
基金
河北省自然科学基金(F2018209201)项目资助。
文摘
针对基本黑翅鸢算法(BKA)收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种融合多策略改进的黑翅鸢算法(EBKA)。首先引入了追踪猎物位置更新策略,提高算法全局搜索能力,加快收敛速度。其次在攻击阶段提出自适应t螺旋策略,防止算法陷入局部最优。最后在迁移阶段,当黑翅鸢领导者失去领导作用时,提出了Levy切线飞行策略,避免算法早熟收敛。为了验证算法的改进效果,选取8种测试函数进行测试,并与5种群智能算法进行对比。实验结果表明:EBKA与其他群智能算法对比,在单峰函数上均能快速寻到理论最优值0,在多峰函数F_(5)、F_(6)、F_(8)中30次左右就能收敛到最优值,并且F_(6)、F_(7)可以收敛到理论最优值0。证明了EBKA具有很好的收敛性能、稳定性和全局寻优能力。
关键词
黑翅鸢优化算法 追踪猎物策略 自适应t螺旋 Levy切线飞行
Keywords
black-winged kite optimization algorithm prey tracking strategy adaptive t-spiral Levy tangent flight
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TN2
[电子电信—物理电子学]
题名 基于IBKA优化的主动升沉补偿自抗扰控制系统
6
作者
李佑祺 何震 赵宇明 李智刚
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
出处
《舰船科学技术》
2025年第15期84-89,共6页
文摘
针对多变海况导致海上母船的吊放载荷产生升沉运动,进而影响水下作业安全的问题。基于主动式升沉补偿控制方法,以提高主动式升沉补偿系统的控制精度与稳定性为目标,提出一种基于混合策略改进的黑翅鸢算法(Improved Black Winged kite Algorithm,IBKA)用来优化主动升沉补偿自抗扰控制系统。首先,构建主动升沉补偿系统模型并设计线性自抗扰控制器(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC);然后,针对LADRC参数调优的困难性,利用IBKA实现LADRC参数自适应整定;最后,通过在不同工况下进行仿真实验,IBKA-LADRC控制器均表现出良好的升沉补偿控制效果,满足系统要求。
关键词
主动式升沉补偿 自抗扰控制 黑翅鸢优化算法
Keywords
active heave compensation ADRC black-winged kite optimization algorithm
分类号
U674.38
[交通运输工程]
P75
[交通运输工程—船舶及航道工程]
题名 基于混沌映射与光学现象改进的黑翅鸢优化算法
7
作者
王伟 广家和 徐兴国 孙渝景 夏毅强
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
2025年第25期10800-10809,共10页
基金
国家自然科学基金(52174188) 辽宁省教育厅基本科研项目(面上项目)(LJKZ0326) 2024年国家级大学生创新创业训练项目(202410147014)。
文摘
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。
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
Keywords
optimization algorithm of black-winged kite Tent chaotic mapping strategy learning strategy of dynamic lens imaging Fraunhofer diffraction search strategy
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术]
