带混沌侦查机制的蚁狮优化算法优化SVM参数 被引量：24

1

作者 赵世杰 高雷阜 +1 位作者 于冬梅 徒君 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第5期722-731,共10页

蚁狮优化算法作为一种新的仿生智能算法,有许多有待完善和发展的方面。由于在算法迭代过程中蚁狮种群存在适应度相对较差的个体,若蚂蚁选定该蚁狮进行随机游走将会增加算法陷入局部极值的可能性,同时会影响算法的寻优性能。针对该问题,... 蚁狮优化算法作为一种新的仿生智能算法,有许多有待完善和发展的方面。由于在算法迭代过程中蚁狮种群存在适应度相对较差的个体,若蚂蚁选定该蚁狮进行随机游走将会增加算法陷入局部极值的可能性,同时会影响算法的寻优性能。针对该问题,借鉴人工蜂群算法的侦查思想,在蚁狮原有信息的基础上引进混沌搜索机制,提出了一种带混沌侦查机制的蚁狮优化算法。该算法首先将排序蚁狮种群中适应度较差的个体定义为侦查蚁狮,并将其原始位置信息作为Fuch混沌映射的初始值,然后通过一定次数的混沌搜索迭代获得一个适应度值更优的位置再重新赋值给侦查蚁狮,以提高蚁狮种群的优良性和算法的寻优性能。最后将改进蚁狮优化算法用于支持向量机参数的优化中,以UCI标准数据库中的数据进行数值实验,结果表明改进算法具有较强的寻优性能和较好的算法稳定性。 展开更多

关键词 蚁狮优化算法 混沌 侦查机制 支持向量机 参数优化

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人工蜂群算法优化SVR的预测模型 被引量：20

2

作者 高雷阜 高晶 赵世杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期55-59,76,共6页

针对人工蜂群算法存在的易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,引入当前最优食物源和惯性权重函数,对该算法的食物源更新方式进行改进;针对支持向量回归机的参数优化问题,将其转化为组合优化问题,并使用改进的人工蜂群算法进行优化求解,进... 针对人工蜂群算法存在的易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,引入当前最优食物源和惯性权重函数,对该算法的食物源更新方式进行改进;针对支持向量回归机的参数优化问题,将其转化为组合优化问题,并使用改进的人工蜂群算法进行优化求解,进而得到人工蜂群算法优化SVR的预测模型。以短期交通流量数据为例,将该模型的预测结果与蚁群算法优化的支持向量回归机(ACO-SVR)、粒子群算法优化的支持向量回归机(PSO-SVR)和未改进的蜂群算法优化的支持向量回归机(ABC-SVR)进行对比分析,结果表明该模型的预测效果最优且运行时间最短,具有更好的学习能力和推广能力。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 支持向量回归机 交通流量预测 蚁群算法 粒子群算法

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不确定需求下应急物资储备库选址鲁棒优化模型 被引量：14

3

作者 高雷阜 于冬梅 赵世杰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期170-176,共7页

为加强应急物资储备工作,提高预防和处置突发事件的能力,研究不确定因素对应急物资储备库选址决策的影响,建立应急物资储备库选址优化模型。用不同矩形需求区域描述物资需求点。用块范数度量图中距离。将人工蜂群算法(ABC)应用于模型的... 为加强应急物资储备工作,提高预防和处置突发事件的能力,研究不确定因素对应急物资储备库选址决策的影响,建立应急物资储备库选址优化模型。用不同矩形需求区域描述物资需求点。用块范数度量图中距离。将人工蜂群算法(ABC)应用于模型的求解中,得到不确定需求下的最优选址方案。试验结果表明,模型具有良好的鲁棒性,便于决策者积极应对不确定因素带来的不利影响。 展开更多

关键词 应急物资储备库 鲁棒优化 不确定需求 选址 人工蜂群算法(ABC)

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考虑应急设施中断风险与防御的可靠性选址模型研究 被引量：9

4

作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第9期53-61,共9页

为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力,研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型,从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型,以应急设施的建立... 为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力,研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型,从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型,以应急设施的建立成本和抵御设施中断的加固成本最小为目标,以最大化覆盖服务质量水平为目标,在加固预算有限及最大最小容量限制约束下,构建中断情境下应急设施的可靠性选址决策优化模型。针对所构建模型的特性利用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型,得到多目标的Pareto前沿解集。以不同的算例分析和验证模型和算法的可行性。在获得Pareto前沿的同时对不同中断概率进行灵敏度分析,给出Pareto最优解集的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构。 展开更多

关键词 设施选址 中断风险 服务质量 双目标优化 NSGA-Ⅱ

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耦合人工鱼群算法在支持向量机参数优化中的应用 被引量：4

5

作者 高雷阜 赵世杰 高鼎 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第1期172-176,共5页

针对支持向量机的参数寻优到目前为止仍无一套系统的、完整的理论,同时如采用网格搜索法寻找最优参数又较为费时,单独使用人工鱼群算法寻优时需要反复调用预测数据集的情况下,提出了耦合人工鱼群算法用于支持向量机参数的优化选择.该模... 针对支持向量机的参数寻优到目前为止仍无一套系统的、完整的理论,同时如采用网格搜索法寻找最优参数又较为费时,单独使用人工鱼群算法寻优时需要反复调用预测数据集的情况下,提出了耦合人工鱼群算法用于支持向量机参数的优化选择.该模型利用训练好的神经网络来拟合人工鱼的食物浓度值,避免了反复调用预测数据集的麻烦;该模型既具有神经网络算法的较强非线性拟合能力,又具有鱼群算法的并行搜索能力和全局寻优性能等优点.数值试验的结果表明:耦合人工鱼群算法在支持向量机的参数寻优中具有较好的预测效果和较高的预测准确率. 展开更多

关键词 支持向量机 人工鱼群算法 参数优化 神经网络算法

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SVM参数优化的AFMC算法 被引量：3

6

作者 高雷阜 赵世杰 +1 位作者 于冬梅 徒君 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第7期1304-1310,共7页

支持向量机的参数选择仍未有系统的理论指导,其优化选择一直是支持向量机的一个重要研究方向。考虑到人工鱼群算法优化支持向量机参数往往易陷入最优参数组合微小邻域的问题,构造了用于支持向量机参数优化的AFMC算法。该算法前期利用鱼... 支持向量机的参数选择仍未有系统的理论指导,其优化选择一直是支持向量机的一个重要研究方向。考虑到人工鱼群算法优化支持向量机参数往往易陷入最优参数组合微小邻域的问题,构造了用于支持向量机参数优化的AFMC算法。该算法前期利用鱼群算法较好的并行寻优性能,能快速寻得问题的近似最优解,而后利用MonteCarlo法进行局部寻优,以实现快速、有效地获取强近优解。数值实验结果表明,该算法具有较好的分类性能和较快的寻优速度,验证了在支持向量机参数寻优中的有效性和可行性。 展开更多

关键词 支持向量机 参数优化 人工鱼群算法 蒙特卡罗法 近似最优解

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基于混沌更新策略的蜂群算法在SVM参数优化中的应用 被引量：8

7

作者 高雷阜 王飞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期199-205,共7页

针对支持向量机的参数寻优缺乏数学理论指导,传统人工蜂群算法易陷入长期停滞的不足,而混沌搜索算法具有很好的随机性和遍历性,提出了基于混沌更新策略人工蜂群支持向量机参数选择模型(IABC-SVM)。该模型利用混沌搜索对侦察蜂搜索方式... 针对支持向量机的参数寻优缺乏数学理论指导,传统人工蜂群算法易陷入长期停滞的不足,而混沌搜索算法具有很好的随机性和遍历性,提出了基于混沌更新策略人工蜂群支持向量机参数选择模型(IABC-SVM)。该模型利用混沌搜索对侦察蜂搜索方式进行改进,有效提高蜂群算法搜索效率。以UCI标准数据库中的数据进行数值实验,采用ACO-SVM、PSO-SVM、ABC-SVM作为对比模型,实验表明了IABC在SVM参数优化中的可行性和有效性,具有较高的预测准确率和较好的算法稳定性。 展开更多

关键词 支持向量机 参数寻优 人工蜂群算法 混沌搜索 预测准确率

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动态搜索半径的果蝇优化算法 被引量：2

8

作者 高雷阜 赵世杰 +1 位作者 徒君 于冬梅 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第11期221-225,共5页

针对传统果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)固定搜索半径导致后期局部寻优性能弱、收敛缓慢的问题,提出一种动态搜索半径的果蝇优化算法DSR-FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm With Dynamic Search Radius)。该算... 针对传统果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)固定搜索半径导致后期局部寻优性能弱、收敛缓慢的问题,提出一种动态搜索半径的果蝇优化算法DSR-FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm With Dynamic Search Radius)。该算法前期以较大搜索半径保证全局寻优性能,而后期搜索半径随迭代次数动态递减以保证局部寻优性能,有效地实现算法全局与局部寻优性能的均衡。其次,针对传统果蝇优化算法不适于优化变量的区间设定问题,通过初始搜索半径设定和平移变换等技术提出一种有效的区间限定方法。数值实验结果表明:改进算法具有较好的寻优精度和预测标准差等指标,验证了算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 果蝇优化算法 搜索半径 平移变换 基准测试函数

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果蝇耦合均匀设计算法及其优化SVM参数 被引量：1

9

作者 高雷阜 赵世杰 +1 位作者 于冬梅 徒君 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期954-959,共6页

支持向量机的参数选择仍无系统的理论指导,且参数优化一直是支持向量机的一个重要研究方向。传统果蝇优化算法能够较快寻得一个较优的近似最优解,随后在该解的邻域继续迭代而造成寻优时间的严重增加。针对该问题构建了果蝇优化算法与均... 支持向量机的参数选择仍无系统的理论指导,且参数优化一直是支持向量机的一个重要研究方向。传统果蝇优化算法能够较快寻得一个较优的近似最优解,随后在该解的邻域继续迭代而造成寻优时间的严重增加。针对该问题构建了果蝇优化算法与均匀设计相耦合的果蝇耦合均匀设计算法,并将其用于支持向量机的参数优化。该算法首先利用果蝇优化算法并行寻优以快速得到所研究问题的一个较优近似最优解,然后跳转执行均匀设计的局部寻优,以获得一个更优的近似最优解。数值实验结果表明:该算法具有较快的寻优效率和较高的分类精度,验证了其在支持向量机参数优化中的有效性和可行性。 展开更多

关键词 果蝇优化算法 支持向量机 均匀设计 参数优化 近似最优解

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基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进CSA算法 被引量：19

10

作者 赵世杰 高雷阜 +1 位作者 于冬梅 徒君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期40-48,共9页

针对乌鸦搜索算法(CSA)优化高维问题时存在寻优精度低、局部极值逃逸能力弱等问题,提出一种耦合多个体变因子加权学习机制与最优个体邻代维度交叉策略的改进乌鸦搜索算法(ICSA).该算法随迭代进程动态修正模型控制参数(感知概率和飞行长... 针对乌鸦搜索算法(CSA)优化高维问题时存在寻优精度低、局部极值逃逸能力弱等问题,提出一种耦合多个体变因子加权学习机制与最优个体邻代维度交叉策略的改进乌鸦搜索算法(ICSA).该算法随迭代进程动态修正模型控制参数(感知概率和飞行长度),利用多个体的变因子加权学习机制保证子代个体同时继承跟随乌鸦与上代最优个体的位置信息以避免单个体继承的过快种群同化并减小陷入局部极值的风险;同时构建历史最优个体的邻代维度交叉策略,并按维度绝对差异大的优先替换原则更新最优个体位置,以保留历代最优维度信息并提高算法的局部极值逃逸能力.数值实验结果分别验证了模型参数对CSA算法性能的一定影响,加权学习因子不同递变形式对ICSA算法性能改善的有效性与差异性以及改进算法的优越寻优性能. 展开更多

关键词 智能优化算法 乌鸦搜索算法 变因子加权学习机制 邻代维度交叉策略 基准测试函数

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给定需求区域应急物资储备库选址模型及其解法 被引量：12

11

作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期170-176,共7页

为确保应急方案的合理制定和灾后应急物资的高效调度与使用,提高应急物资储备库选址决策的科学性,引入非线性时间满意度函数,构建基于时间满意度的需求区域下应急物资储备库选址优化模型。考虑储备库选址中时间因素的重要性和需求区域... 为确保应急方案的合理制定和灾后应急物资的高效调度与使用,提高应急物资储备库选址决策的科学性,引入非线性时间满意度函数,构建基于时间满意度的需求区域下应急物资储备库选址优化模型。考虑储备库选址中时间因素的重要性和需求区域的差异,从需求区域的角度定义时间满意水平。同时,考虑受灾规模和受灾程度的不同,用不同矩形需求区域描述物资需求点。利用蝙蝠算法(BA)求解模型,得到最优的选址分配方案和各个需求区域的时间满意度。结果表明,用BA算法能有效求得应急物资储备库选址模型的最优解,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,选址方案达到了较高的时间满意度。 展开更多

关键词 应急物资储备库 选址 需求区域 时间满意度 蝙蝠算法(BA)

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基于多元非线性回归分析的露天煤矿涌水量预测 被引量：14

12

作者 何保 李振南 赵世杰 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2018年第5期125-129,共5页

为准确预测元宝山露天煤矿涌水量,提高煤矿生产安全系数,基于矿区多降雨量和煤炭产量实测数据,以降雨量和煤炭产量为涌水量影响因子,运用水文地质比拟法和多元非线性回归分析法,分别建立矿区涌水量预测模型,通过对比分析,确定更精确的... 为准确预测元宝山露天煤矿涌水量,提高煤矿生产安全系数,基于矿区多降雨量和煤炭产量实测数据,以降雨量和煤炭产量为涌水量影响因子,运用水文地质比拟法和多元非线性回归分析法,分别建立矿区涌水量预测模型,通过对比分析,确定更精确的预测方法。研究结果表明:水文地质比拟法的比拟值与涌水量实测值相差较大,二者相关系数为-0.719,呈负相关,预测精度低;而多元非线性回归分析法的涌水量预测值与实测值相关系数达0.946,显著性水平检验R^2为0.894,能解释涌水量89.4%的变异,预测更精确,可作为今后矿区涌水量预测的依据,指导矿山安全生产。 展开更多

关键词 元宝山露天煤矿 涌水量 水文地质比拟法 多元非线性回归分析法

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考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址模型 被引量：11

13

作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第12期43-50,共8页

为提升应急设施的服务质量和抵御中断风险的能力,研究应急设施最大覆盖选址-分配决策问题。扩展无容量限制的固定费用的可靠性选址决策模型,建立考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址优化模型,通过在目标和约束中引入budget不确定... 为提升应急设施的服务质量和抵御中断风险的能力,研究应急设施最大覆盖选址-分配决策问题。扩展无容量限制的固定费用的可靠性选址决策模型,建立考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址优化模型,通过在目标和约束中引入budget不确定集刻画共享不确定因素,基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法建立混合整数规划模型,并将非线性问题转化为易于求解的鲁棒等价模型,利用带混沌搜索策略的改进灰狼优化算法求解模型,并对不确定鲁棒水平和中断概率进行敏感性分析。最后通过案例及数据仿真结果的对比分析,验证了模型的合理性和有效性,并给出最优的选址分配布局。 展开更多

关键词 覆盖选址 共享不确定因素 鲁棒优化 混沌搜索 改进灰狼算法

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耦合负类样本裁剪与非对称错分惩罚的非均衡SVM算法 被引量：3

14

作者 高雷阜 赵世杰 +1 位作者 于冬梅 徒君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2978-2986,共9页

针对标准支持向量机(SVM)识别非均衡数据往往会出现最优超平面倾向性和正类样本大量错分的现象,探讨SVM识别非均衡数据失效的原因及对策;考虑到SVM最优超平面仅由少量支持向量完全决定的特性,提出一种基于负类边界样本裁剪策略的SVM数... 针对标准支持向量机(SVM)识别非均衡数据往往会出现最优超平面倾向性和正类样本大量错分的现象,探讨SVM识别非均衡数据失效的原因及对策;考虑到SVM最优超平面仅由少量支持向量完全决定的特性,提出一种基于负类边界样本裁剪策略的SVM数学模型.鉴于该模型需经多次负类数据的"训练-裁剪"过程才能较好地识别正类样本且较为费时,以等效的一次性裁掉更多样本的裁截面技术作为替代,提出一种耦合负类样本裁剪与非对称错分惩罚的非均衡SVM算法,并利用改进正余弦优化算法优化裁剪偏移量以提高算法的非均衡数据处理能力.数值实验结果验证了裁剪偏移量的优化必要性、改进正余弦优化算法的较强优化性能和改进SVM算法对非均衡数据的较好识别性能. 展开更多

关键词 非均衡数据 支持向量机 边界样本 裁截超平面 非对称错分惩罚 正余弦优化算法

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基于稀疏表示与字典学习的彩色图像去噪算法 被引量：4

15

作者 杨培 高雷阜 +1 位作者 王江 訾玲玲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第5期842-848,共7页

针对彩色图像在去噪时易产生模糊现象和伪色彩的问题,提出多信息结合字典算法。首先提出了基于RGB颜色空间各通道模值的加权梯度定义,并在此基础上建立了由彩色图像的亮度、加权梯度、颜色信息结合的一种过完备结构字典。其次利用噪声... 针对彩色图像在去噪时易产生模糊现象和伪色彩的问题,提出多信息结合字典算法。首先提出了基于RGB颜色空间各通道模值的加权梯度定义,并在此基础上建立了由彩色图像的亮度、加权梯度、颜色信息结合的一种过完备结构字典。其次利用噪声图像的稀疏性,通过不断更新迭代的字典训练过程,找到最优稀疏系数和最优学习字典,从而将噪声信息和图像有用信息分离开,精确重构图像并单求其颜色,进而得到去噪后的彩色图像。实验结果显示,与已有算法相比,本文提出的算法在不同的噪声强度下都取得了更好的视觉效果和更高的客观评价指标值,表明该算法具有良好的去噪性能。 展开更多

关键词 稀疏表示 过完备结构字典 加权梯度 图像去噪

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融合簇边界移动与自适应合成的混合采样算法 被引量：6

16

作者 高雷阜 张梦瑶 赵世杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2517-2529,共13页

针对伪负采样算法(Pseudo-Negative Sampling,PNS)存在的类内子聚集和类别重叠问题,提出一种融合簇边界负样本移动策略(Cluster Boundary Negative Movement Strategy,CBNMS)与自适应正样本合成技术(Adaptive Pos⁃itive Synthesis Techn... 针对伪负采样算法(Pseudo-Negative Sampling,PNS)存在的类内子聚集和类别重叠问题,提出一种融合簇边界负样本移动策略(Cluster Boundary Negative Movement Strategy,CBNMS)与自适应正样本合成技术(Adaptive Pos⁃itive Synthesis Technology,ADPST)的改进混合采样算法(Improved Cluster Boundary Negative Movement Strategy,ICB⁃NMS),以提升非均衡数据的整体分类性能和正类识别精度.CBNMS策略采用凝聚层次聚类对正负类样本进行划分,并通过各局部样本间相似关系识别潜在负类中且与正类相关性较大的簇边界负样本,提高采样的局部精确性和时效性.为进一步加强CBNMS策略对正样本重叠区域的识别性能,ICBNMS算法在簇边界负样本移动均衡化基础上,引入ADPST技术,利用稀疏度与距离复合因子组合加权以自适应确定最优样本生成区域,从而有效削弱样本的重叠性且丰富样本的多样性.实验结果表明,相比其他采样算法,ICBNMS算法在10个非均衡数据集的多组实验中G-mean和Fmeasure等指标获得最优值,且时间效率比CDSMOTE和PNS算法分别提升了32.27%和27.88%,凸显出更优越的鲁棒性和泛化性. 展开更多

关键词 非均衡数据分类 凝聚层次聚类 簇边界负样本移动 自适应正样本合成 混合采样

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融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法 被引量：5

17

作者 高雷阜 荣雪娇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第3期564-576,共13页

为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模... 为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善。该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡。最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性。 展开更多

关键词 智能优化算法(IOA) 绯鲵鲣优化算法(YSGA) 步长因子递减策略 混沌增强机制 Fuch映射

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簇中心初始选择策略与更新异权机制相耦合的MDBA算法 被引量：1

18

作者 吴涛 高雷阜 +1 位作者 荣雪娇 高金鑫 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期317-326,共10页

在聚类任务中,初始簇中心的选取和更新方式影响聚类结果的准确性.针对现有DBA算法初始簇中心选择的不确定性、簇中心更新序列的差异性以及算法复杂度高、收敛性差等问题,提出了一种融合簇中心初始选择策略与更新异权机制的MDBA算法. MDB... 在聚类任务中,初始簇中心的选取和更新方式影响聚类结果的准确性.针对现有DBA算法初始簇中心选择的不确定性、簇中心更新序列的差异性以及算法复杂度高、收敛性差等问题,提出了一种融合簇中心初始选择策略与更新异权机制的MDBA算法. MDBA算法针对DBA算法中初始簇中心选取的不确定性问题,通过选取数据集中惯性最小的时间序列作为初始簇中心以消除其随机性;同时,利用更新异权机制更新簇中心以改善DBA算法中簇中心更新时数据集中序列存在差异性问题.数值实验结果表明,相比于原算法,簇中心初始选择策略迭代的最终惯性值接近多次随机的惯性均值;簇中心更新异权机制能够有效提高算法惯性收敛性,减少算法迭代次数,降低算法复杂度;MDBA算法降低原算法复杂度的同时提高簇中心的质量. 展开更多

关键词 时间序列 DBA算法 初始选择策略 更新异权机制 收敛性分析

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多约束下智能飞行器航迹规划的误差校正方法 被引量：1

19

作者 高雷阜 荣雪娇 +1 位作者 吴涛 高金鑫 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期558-566,共9页

针对复杂环境下智能飞行器在飞行区域内的航迹误差校正问题,利用动态规划方法设计一种能够满足多约束多阶段的动态航迹规划模型.通过设置飞行区域、区域内的校正点位置,及各校正点的状态等多种约束条件,建立以最短可行航迹和最少校正点... 针对复杂环境下智能飞行器在飞行区域内的航迹误差校正问题,利用动态规划方法设计一种能够满足多约束多阶段的动态航迹规划模型.通过设置飞行区域、区域内的校正点位置,及各校正点的状态等多种约束条件,建立以最短可行航迹和最少校正点数目为优化目标函数的随机性动态航迹规划模型;再采用可行校正点集合中距离球心最短的校正点构建唯一性动态航迹规划模型,以便消除模型运行时校正点的随机性问题,最后经过数值仿真实验验证两种动态航迹规划模型的可行性与有效性.研究结果表明:随机性和唯一性两种动态航迹规划模型均有效解决了复杂环境下智能飞行器在飞行区域内的航迹规划误差校正问题,且唯一性动态航迹规划模型表现更为优越. 展开更多

关键词 智能飞行器 动态航迹规划 多目标优化 多阶段决策 误差校正

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基于GA-Chebyshev神经网络的一类分数阶微分方程的数值解 被引量：1

20

作者 胡行华 秦艳杰 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期370-377,共8页

针对一类分数阶微分方程求数值解的问题,在切比雪夫神经网络的基础上,提出一种利用遗传算法优化切比雪夫神经网络的新方法,并通过2个算例验证了该方法的可行性和有效性。研究结果表明:与现有数值方法相比,采用改进的切比雪夫神经网络方... 针对一类分数阶微分方程求数值解的问题,在切比雪夫神经网络的基础上,提出一种利用遗传算法优化切比雪夫神经网络的新方法,并通过2个算例验证了该方法的可行性和有效性。研究结果表明:与现有数值方法相比,采用改进的切比雪夫神经网络方法计算微分方程的数值解与准确解更为接近,误差较小。研究结论为分数阶微分方程中类似问题的求解提供了新思路。 展开更多

关键词 切比雪夫神经网络 遗传算法 泰勒展开思想 分数阶微分方程 数值解

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