改进的松鼠搜索算法求解手术时间不确定的手术病例分配问题

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作者 朱磊 苏强 《运筹与管理》 北大核心 2025年第2期31-37,共7页

针对手术病例分配问题特点,本文结合医院实际运作情况,考虑手术时间的不确定性,通过引入三角模糊数,建立以最小化模糊运营成本为优化目标的手术病例分配问题模型,提出一种改进松鼠搜索算法用于该模型的求解。算法改进包括:设计了一种基... 针对手术病例分配问题特点,本文结合医院实际运作情况,考虑手术时间的不确定性,通过引入三角模糊数,建立以最小化模糊运营成本为优化目标的手术病例分配问题模型,提出一种改进松鼠搜索算法用于该模型的求解。算法改进包括:设计了一种基于手术编号的单列编码方案以及对应的解码策略;根据问题特点嵌入了有效的启发式策略进一步提高种群质量;改进了松鼠搜索操作使其适用于该模型的求解;采用了多种局部搜索策略提高算法收敛速度及效率。仿真实验和对比分析表明,所提算法在求解手术时间不确定的手术病例分配问题中表现出较强的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 手术病例分配 松鼠搜索算法 模糊手术时间 调度优化

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基于改进松鼠搜索算法的奇异摄动反应扩散方程系数反演问题

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作者 麦雄发 卞文贺 +1 位作者 刘利斌 毛志 《应用数学》 北大核心 2025年第2期595-606,共12页

本文提出一种新的数值算法,用于求解具有最终时间观测数据的奇异摄动反应扩散方程系数反演问题.对于正问题的数值离散,本文使用基于sinh变换的重心有理插值对空间导数进行离散,并使用Crank-Nicholson有限差分对时间导数进行近似.然后,... 本文提出一种新的数值算法,用于求解具有最终时间观测数据的奇异摄动反应扩散方程系数反演问题.对于正问题的数值离散,本文使用基于sinh变换的重心有理插值对空间导数进行离散,并使用Crank-Nicholson有限差分对时间导数进行近似.然后,将此反问题转换为一个最小化问题.为求解此最小化问题,本文通过结合最优邻域搜索策略、随机对立学习策略和自适应捕食者存在概率策略,提出了一种改进的松鼠搜索算法——NOISSA.最后,本文进行了一系列数值实验,以此说明本文提出的新算法在解决奇异摄动反应扩散方程系数反演问题方面的优势. 展开更多

关键词 松鼠搜索算法 反应扩散方程 反问题 重心有理插值 奇异摄动

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基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测 被引量：8

3

作者 杨赫然 李帅 +2 位作者 孙兴伟 董祉序 刘寅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期60-69,共10页

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。在进给速度为10 m/min、环境温度20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度,采用Tent混沌改进松鼠搜... 为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。在进给速度为10 m/min、环境温度20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度,采用Tent混沌改进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。利用热误差测量实验获得的数据进行验证,结果表明改进前的神经网络预测误差为12.23%,改进后的模型预测误差为8.92%,精度有较大提升。利用预测模型针对不同进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而增加。因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。 展开更多

关键词 进给系统 热误差 松鼠搜索算法 神经网络

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基于ISSA和IA^(*)的AGV集成作业调度及其路径规划 被引量：3

4

作者 张天瑞 刘悦 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期186-192,共7页

针对单一算法在求解车间调度和路径问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了优化飞鼠搜索算法ISSA(improved squirrel search algorithm)和优化A^(*)算法并建立集成作业调度和AGV路径规划的双层模型。首先,采用贪婪策略融合飞鼠搜索算法... 针对单一算法在求解车间调度和路径问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了优化飞鼠搜索算法ISSA(improved squirrel search algorithm)和优化A^(*)算法并建立集成作业调度和AGV路径规划的双层模型。首先,采用贪婪策略融合飞鼠搜索算法建立考虑能耗的AGV集成作业调度上层模型;其次,将安全距离因子引入A^(*)算法,构建AGV路径规划下层模型,并通过梯度下降法进行路径平滑;进而,运用6个测试函数和kacem实例验证ISSA的寻优能力,结果表明ISSA的其收敛速度较快,运行效率较高,且不容易陷入局部最优;最后,基于栅格法建模进行对比仿真实验,IA^(*)比A^(*)算法拐点数量降低了22%,同时节约了21%的行驶时间,ISSA和IA^(*)均得到了良好的验证。结果表明,ISSA和IA^(*)能够更有效求解AGV集成作业调度及其路径规划问题。 展开更多

关键词 A^(*)算法 飞鼠搜索算法 AGV集成作业调度 AGV路径规划 贪婪策略

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虚拟同步发电机参数设计及优化研究 被引量：2

5

作者 卢宇昊 潘庭龙 +2 位作者 许德智 周喜超 李建林 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期858-864,共7页

虚拟同步发电机的参数众多,参数设计较为复杂,常规方法难以保证设计效果。针对该问题,采用控制变量的方法改变阻尼系数、转动惯量、下垂系数和积分系数值大小,在分析比较不同参数值下虚拟同步发电机的有功、无功动态响应效果的基础上,... 虚拟同步发电机的参数众多,参数设计较为复杂,常规方法难以保证设计效果。针对该问题,采用控制变量的方法改变阻尼系数、转动惯量、下垂系数和积分系数值大小,在分析比较不同参数值下虚拟同步发电机的有功、无功动态响应效果的基础上,通过建立以系统动态响应稳定性能为目标的优化函数,提出了一种基于松鼠搜索算法的虚拟同步发电机参数优化设计方法。仿真结果表明,提出的参数优化设计方法能够更准确地选择出合理参数,有效提升了虚拟同步发电机的动态响应性能,具有较好实用性。 展开更多

关键词 虚拟同步发电机 控制变量法 参数优化设计 松鼠搜索算法 动态稳定

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基于自适应参数优化RSSD-CYCBD的行星齿轮箱复合故障诊断 被引量：4

6

作者 孙环宇 杨志鹏 +1 位作者 王艺玮 郭琦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3139-3150,共12页

针对行星齿轮箱多振源耦合导致故障源辨识困难、较弱故障特征容易被噪声和较强故障特征掩盖,以及由传播路径引起的信号衰减导致的故障特征微弱等问题,提出一种自适应参数优化的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的... 针对行星齿轮箱多振源耦合导致故障源辨识困难、较弱故障特征容易被噪声和较强故障特征掩盖,以及由传播路径引起的信号衰减导致的故障特征微弱等问题,提出一种自适应参数优化的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的行星齿轮箱多故障耦合信号分离及诊断算法。根据轴承和齿轮故障的不同共振属性,用RSSD算法将多故障耦合信号分解为包含齿轮故障特征的高共振分量和主要包含轴承故障特征的低共振分量后,通过CYCBD算法分别对高、低分量进行解卷积,消除传播路径影响和噪声干扰,实现微弱故障特征的增强和提取。特别地,针对RSSD和CYCBD中参数优化困难、依赖人工经验和自适应差等问题,使用基于松鼠算法(SSA)对参数进行自适应优化选取,设计了融合包络谱峭度、自相关函数最大值均方根和特征频率比在内的复合指标作为优化目标。对解卷积后的信号进行包络解调提取故障特征频率,识别不同故障源。通过行星齿轮箱多故障模拟信号和实测信号验证了所提算法的有效性和可行性,进一步地,将所提算法集成在边缘计算设备中,为行星齿轮箱等旋转机械的状态检测诊断及远程运维提供解决方案。 展开更多

关键词 多源故障分离 共振稀疏分解 最大二阶循环平稳盲解卷积 松鼠算法 行星齿轮箱

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改进松鼠搜索算法求解分布式节能柔性调度 被引量：1

7

作者 曾亮 石俊洋 +1 位作者 王珊珊 李维刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期848-853,共6页

为了优化同时考虑最大完工时间和机器能耗的双目标分布式柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的多目标松鼠搜索算法。引入了基于升序排列规则的转换机制,实现了松鼠位置向量与调度解之间的转换,并针对机器空闲时间设计了从半主动到主... 为了优化同时考虑最大完工时间和机器能耗的双目标分布式柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的多目标松鼠搜索算法。引入了基于升序排列规则的转换机制,实现了松鼠位置向量与调度解之间的转换,并针对机器空闲时间设计了从半主动到主动的解码策略。针对不同优化目标设计了三种种群初始化策略。同时提出了动态捕食者策略来更好地协调算法的全局探索和局部开发能力。设计了四种领域搜索策略用于增加种群多样。20个实例上的实验结果验证了改进后的算法求得解的质量和多样性更好,从而证明了其可有效求解分布式节能柔性调度问题。 展开更多

关键词 松鼠搜索算法 分布式柔性车间调度 节能调度 多目标优化 优化算法

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融合松鼠搜索策略的混沌飞蛾算法

8

作者 张帅 叶小华 黄建中 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期99-115,共17页

飞蛾算法是一种结构简单、配置参数少且适用范围广的群智能算法,但在收敛精度和收敛速度等方面还有待提高,且存在易收敛到局部最优的问题,为此提出一种融合松鼠搜索策略的混沌飞蛾算法。该策略采用sinusoidal混沌映射获取高质量初始种群... 飞蛾算法是一种结构简单、配置参数少且适用范围广的群智能算法,但在收敛精度和收敛速度等方面还有待提高,且存在易收敛到局部最优的问题,为此提出一种融合松鼠搜索策略的混沌飞蛾算法。该策略采用sinusoidal混沌映射获取高质量初始种群;在飞蛾寻优过程中引入松鼠算法中松鼠的寻优途径,设置高质量火焰个体与近距离火焰个体指导飞蛾高质量寻优,通过余弦控制因子触发的捕食者概率促使飞蛾跳出原始火焰对其的吸引,提高飞蛾算法全局搜索能力;改造自适应t分布因子与火焰自适应减少公式,控制适应度较差的种群通过列维飞行进行随机迁移,增加算法的局部搜索能力。通过CEC2017测试集、CEC2022测试集与两个工程应用实例分别与其他15种智能算法进行对比验证,结果表明改进算法在收敛速度、搜索能力和跳出局部最优等方面具有一定优势。 展开更多

关键词 飞蛾优化算法 松鼠优化算法 自适应控制因子 列维飞行

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Bézier函数协同改进松鼠搜索算法共同优化的光伏电池参数辨识 被引量：1

9

作者 朱显辉 崔世炜 鲁双峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期191-200,共10页

为解决智能搜索算法对于太阳电池参数辨识的精度低,收敛慢和实验数据获取困难的问题,提出了一种采用二阶Bézier曲线和改进松鼠搜索算法的太阳电池参数辨识方法。首先,在经过最大功率点并且和开路电压点和短路电流点连线平行的直线... 为解决智能搜索算法对于太阳电池参数辨识的精度低,收敛慢和实验数据获取困难的问题,提出了一种采用二阶Bézier曲线和改进松鼠搜索算法的太阳电池参数辨识方法。首先,在经过最大功率点并且和开路电压点和短路电流点连线平行的直线上寻找最佳Bézier控制点,然后根据控制点位置和电池填充因子之间的拟合规律,实现无需实验即可对伏安特性曲线进行简单精准建模的目的,在准确描述HIT电池的输出特性的同时,有效降低测量噪声对参数辨识的影响;其次,通过引入Sobol序列,反向学习和混沌理论对标准松鼠算法进行改进,在初始化过程中加入类随机采样中的Sobol序列,并采取反向学习策略,增强种群的多样性和搜索空间覆盖率,并融合tent混沌映射对最优解进行扰动,增强算法跳出局部最优的能力。将改进后的松鼠优化算法用于异质结太阳电池参数辨识中,并与其他智能优化算法进行对比,结果显示改进算法的均方根误差分别为0.028 25、0.017 458、0.023 61,具有最高的精度,证明了该算法在异质结太阳电池参数辨识中的有效性和准确性,为太阳电池参数辨识提供了一种可靠且准确的新方法。 展开更多

关键词 太阳电池 参数辨识 异质结电池 Bézier函数 改进松鼠搜索算法

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混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法 被引量：13

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作者 冯增喜 何鑫 +3 位作者 崔巍 赵锦彤 张茂强 杨芸芸 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期604-615,共12页

针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采... 针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采用非线性递减的捕食者概率策略,平衡SSA的全局搜索和局部开发能力;利用位置贪婪选择策略在迭代过程中不断保留种群中的优势个体,以提升算法收敛速度;引入随机反向学习和高斯变异策略,在增加种群多样性的同时提高算法跳出局部最优的能力。使用10个不同的基准测试函数进行仿真实验,并利用Wilcoxon符号秩检验验证所提算法的寻优性能,结果表明,RGCSSA算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均有极大提升。 展开更多

关键词 松鼠搜索算法 Tent混沌映射 随机反向学习 高斯变异 Wilcoxon符号秩检验

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基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测 被引量：69

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作者 商立群 李洪波 +3 位作者 侯亚东 黄辰浩 张建涛 杨雷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期138-148,共11页

针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进松鼠觅食算法优化核极限学习机(improved squirrel search algorithm optimization kernel extrem... 针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进松鼠觅食算法优化核极限学习机(improved squirrel search algorithm optimization kernel extreme learning machine,ISSA-KELM)的预测模型。首先,利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)将光伏发电功率数据进行聚类,得到不同天气类型下的相似日样本。其次,利用VMD对原始光伏发电功率序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列。然后,对不同子序列构建KELM预测模型,并使用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数。最后,将不同子序列的预测值进行重构,得到最终预测结果。结合实际算例,结果表明:所提出的VMD-ISSA-KELM模型在不同天气条件下均能得到满意的预测精度,且明显优于其他模型,验证了其有效性和优越性。 展开更多

关键词 光伏发电 短期功率预测 相似日 高斯混合模型 变分模态分解 改进松鼠觅食算法 核极限学习机

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基于自适应VMD-KPCA特征提取与SSA-SVM方法的滚动轴承故障诊断 被引量：19

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作者 张天瑞 李金洋 《机械设计》 CSCD 北大核心 2022年第7期63-73,共11页

为降低滚动轴承故障特征维度,更好地选取算法参数,提高故障诊断率,提出了自适应VMD-KPCA特征提取与SSA-SVM相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用飞鼠搜索算法(SSA)对VMD中分解层数k和惩罚因子α的最优组合进行寻优,形成自适应的VMD... 为降低滚动轴承故障特征维度,更好地选取算法参数,提高故障诊断率,提出了自适应VMD-KPCA特征提取与SSA-SVM相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用飞鼠搜索算法(SSA)对VMD中分解层数k和惩罚因子α的最优组合进行寻优,形成自适应的VMD对振动信号进行分解;其次,利用SSA对SVM中核函数参数g和惩罚因子c进行寻优,构建了SSA-SVM故障诊断模型;最后,对利用自适应VMD分解出的时域、频域、能量熵等IMF分量的故障特征进行计算,并经KPCA降维后输入SSA-SVM模型中,与多种故障诊断模型进行仿真对比分析。结果表明,SSA-SVM从适应度、准确率、运行时间上,都具有优越性;同时将用KPCA降维与未降维的SSA-SVM进行对比,证明用KPCA降维的SSA-SVM虽牺牲了少量准确率,却换取了运行时间上的大幅度提高。 展开更多

关键词 变分模态分解 飞鼠搜索算法 核主成分分析 支持向量机 故障诊断 多域故障特征

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基于多种群竞争松鼠搜索算法的机械臂时间最优轨迹规划 被引量：17

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作者 赵业和 刘达新 +1 位作者 刘振宇 谭建荣 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2321-2329,2402,共10页

针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法.在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的... 针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法.在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的关节点列,使用S形曲线估算时间的取值区间,对生成算法的所有个体进行多种群竞争迭代,得出机械臂关节空间轨迹规划的时间最优解.与不同算法的仿真对比试验结果表明,所提方法较传统的优化算法具有更高的寻优效率和更好的优化全局性;所提方法的稳定性好,其多次优化结果的方差相较单种群算法低3个数量级. 展开更多

关键词 关节空间 轨迹规划 松鼠搜索算法 多项式插值 机械臂

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基于共振稀疏分解和松鼠优化算法的滚动轴承故障诊断 被引量：14

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作者 夏俊 贾民平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期250-254,共5页

共振稀疏分解方法在滚动轴承故障诊断方面得到广泛应用,分解参数的选取对故障分离效果起决定性影响。为保证参数选择的准确性,提出基于松鼠算法的自适应共振稀疏分解多参数优化方法。以信号低共振分量峭度最大作为目标,使用松鼠算法同... 共振稀疏分解方法在滚动轴承故障诊断方面得到广泛应用,分解参数的选取对故障分离效果起决定性影响。为保证参数选择的准确性,提出基于松鼠算法的自适应共振稀疏分解多参数优化方法。以信号低共振分量峭度最大作为目标,使用松鼠算法同时优化共振稀疏分解的品质因子与权重系数;利用最优品质因子和权重系数对滚动轴承振动信号进行共振稀疏分解,得到高低共振分量;对低共振分量进行希尔伯特包络谱分析。通过仿真试验和应用实例证明,所提方法可以有效提取轴承的微弱故障信息,实现共振稀疏分解小波基函数库与耗散函数之间的最优匹配,具有较高的分离精度。 展开更多

关键词 共振稀疏分解 可调品质因子小波变换 松鼠算法 故障诊断

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基于SSA-VMD和BiLSTM的刀具磨损状态识别 被引量：6

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作者 刘子旭 刘德平 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第1期119-123,共5页

针对变分模态分解(VMD)参数选取和刀具磨损特征提取困难等问题,提出了基于松鼠觅食算法(SSA)、VMD和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态识别模型。首先,以包络熵为适应度函数,使用SSA优化VMD的参数,利用优化后的VMD分解刀具振动... 针对变分模态分解(VMD)参数选取和刀具磨损特征提取困难等问题,提出了基于松鼠觅食算法(SSA)、VMD和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态识别模型。首先,以包络熵为适应度函数,使用SSA优化VMD的参数,利用优化后的VMD分解刀具振动信号得到4组模态分量,并进行信号重构;其次,构建BiLSTM网络模型,并把信号模态分量、原始信号和重构信号一起构成特征矩阵输入模型当中,利用BiLSTM提取信号特征;最后,通过全连接层和Softmax层对刀具磨损状态进行识别。实验结果表明,SSA能够找到VMD最优参数组合,降低信号噪声,提出的SSA-VMD-BiLSTM模型在准确率和适应性方面优于传统的LSTM模型。 展开更多

关键词 刀具磨损预测 双向长短期记忆网络 松鼠搜索算法 变分模态分解

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采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法 被引量：2

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作者 李昀轩 秦亮曦 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期164-173,共10页

针对飞鼠搜索算法(SSA)求解精度不高、容易早熟等缺点,提出一种采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法(ODESSA)。首先对最初种群使用反向学习生成其反向种群,增加初始种群的多样性。其次,在SSA中利用差分进化算法中的变异、交叉、... 针对飞鼠搜索算法(SSA)求解精度不高、容易早熟等缺点,提出一种采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法(ODESSA)。首先对最初种群使用反向学习生成其反向种群,增加初始种群的多样性。其次,在SSA中利用差分进化算法中的变异、交叉、选择机制扩大飞鼠搜索范围,以此增强算法的全局勘探能力。最后再次利用反向学习生成所有搜索个体的反向解,进一步增强算法的全局勘探能力和算法的求解精度,并将ODESSA与其他3种智能算法在12个基准函数上进行性能比较。结果表明,ODESSA有着最佳的寻优结果,收敛速度也快于SSA。 展开更多

关键词 飞鼠搜索算法 差分进化 反向学习 智能算法

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