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改进的蝗虫优化算法及其应用
被引量：
1
1
作者
乔亚茹
吴怀宇
+1 位作者
陈志环
陈晨
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3621-3627,共7页
针对蝗虫优化算法(GOA)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种非线性自适应模拟退火的蝗虫优化算法(SA-NGOA)。利用非线性自适应更新GOA的关键参数,更好地协调算法的全局探索和局部开发;利用模拟退火算法,以一定概率接收GOA的劣...
针对蝗虫优化算法(GOA)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种非线性自适应模拟退火的蝗虫优化算法(SA-NGOA)。利用非线性自适应更新GOA的关键参数,更好地协调算法的全局探索和局部开发;利用模拟退火算法,以一定概率接收GOA的劣势解,提高算法的收敛精度。实验结果表明,SA-NGOA算法具有良好的优化性能。同时,将SA-NGOA算法用于扩展同步参数观测器(ESPO)参数优化,其结果表明,该算法优化后的ESPO具有更快的辨识速度和更稳定的精度。
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关键词
蝗虫优化算法
非线性自适应
模拟退火算法
混合算法
混沌系统
观测器
参数优化
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职称材料
题名
改进的蝗虫优化算法及其应用
被引量：
1
1
作者
乔亚茹
吴怀宇
陈志环
陈晨
机构
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
水电水利规划设计总院规划处
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3621-3627,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62073250、62003249、62173262)
湖北省重点研发计划基金项目(2020BAB021)。
文摘
针对蝗虫优化算法(GOA)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种非线性自适应模拟退火的蝗虫优化算法(SA-NGOA)。利用非线性自适应更新GOA的关键参数,更好地协调算法的全局探索和局部开发;利用模拟退火算法,以一定概率接收GOA的劣势解,提高算法的收敛精度。实验结果表明,SA-NGOA算法具有良好的优化性能。同时,将SA-NGOA算法用于扩展同步参数观测器(ESPO)参数优化,其结果表明,该算法优化后的ESPO具有更快的辨识速度和更稳定的精度。
关键词
蝗虫优化算法
非线性自适应
模拟退火算法
混合算法
混沌系统
观测器
参数优化
Keywords
grasshopper optimization algorithm
nonlinear adaptation
simulated annealing algorithm
hybrid algorithm
chaotic system
observer
parameter optimization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的蝗虫优化算法及其应用
乔亚茹
吴怀宇
陈志环
陈晨
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
1
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