基于余弦控制因子和多项式变异的鲸鱼优化算法 被引量：34

1

作者 黄清宝 李俊兴 +2 位作者 宋春宁 徐辰华 林小峰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期559-568,共10页

针对基本鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)在求解最优解不在原点附近的目标函数时存在收敛精度低、易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于余弦控制因子和多项式变异的鲸鱼优化算法(CPWOA).所提算法中控制参数按照余弦曲... 针对基本鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)在求解最优解不在原点附近的目标函数时存在收敛精度低、易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于余弦控制因子和多项式变异的鲸鱼优化算法(CPWOA).所提算法中控制参数按照余弦曲线变化,并加入同步余弦惯性权值,使得在迭代前期减缓收敛速度以进行充分的全局探索,而在迭代后期加速收敛以提高算法精度;同时,对最佳鲸鱼位置引入多项式变异,以增强算法跳出局部最优解的能力.将所提算法对多个shifted单峰、多峰和固定维测试函数进行求解,实验结果表明,与基本WOA、EHO、GWO、SCA、MBO以及其他改进型WOA算法相比,CPWOA对绝大多数测试函数的求解有更高的精度和稳定性.用非参数估计方法对计算结果进行差异显著性统计检验,表明CPWOA算法的显著性更优. 展开更多

关键词 余弦因子 多项式变异 鲸鱼优化算法 全局优化 偏移型测试函数 统计检验

原文传递

基于调和A*算法在移动机器人中的研究 被引量：3

2

作者 杨光永 戈一航 +2 位作者 晏婷 于元滐 徐天奇 《现代电子技术》 2022年第4期171-176,共6页

为了提高复杂环境下移动机器人路径的安全性,缩短搜索时间和路径长度,文中提出一种调和A*算法与七次样条插值曲线融合的路径规划方法。首先进行避障设计,在栅格地图下通过消除对角线与障碍物碰撞的路径提高A*算法的安全性;其次引入余弦... 为了提高复杂环境下移动机器人路径的安全性,缩短搜索时间和路径长度,文中提出一种调和A*算法与七次样条插值曲线融合的路径规划方法。首先进行避障设计,在栅格地图下通过消除对角线与障碍物碰撞的路径提高A*算法的安全性;其次引入余弦方向因子改进启发式函数,通过约束搜索方向来减少搜索节点从而提高实时性;最后采用七次样条插值函数对路径进行平滑处理,形成一条连续的移动机器人行驶路径。经Matlab仿真验证,相较传统A*算法,文中算法有效地减少了27.05%的搜索节点,缩短了33.97%的搜索时间和3.63%的路径长度,提升了路径的搜寻效率,说明文中方法有效、可行。实验结果表明,改进的A*算法具有较快的收敛速度,能更快速地得到移动机器人最优路径,更符合实际的应用场景需求。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 A*算法 栅格地图 避障 余弦因子 启发式函数 七次样条插值

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一种基于余弦因子改进的混合聚类算法 被引量：2

3

作者 黄裕洋 金远平 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期496-499,共4页

为了解决传统的K-means聚类算法全局优化性差,容易陷入局部最优的问题,用具有全局自适应优化特点的遗传算法与K-means算法结合来改善聚类效果.在此基础上提出了基于余弦因子改进的混合聚类算法(SGKM),在交叉和变异操作时用基因余弦因子(... 为了解决传统的K-means聚类算法全局优化性差,容易陷入局部最优的问题,用具有全局自适应优化特点的遗传算法与K-means算法结合来改善聚类效果.在此基础上提出了基于余弦因子改进的混合聚类算法(SGKM),在交叉和变异操作时用基因余弦因子(GCOS)进行个体控制,确保差的个体不会被引入下一代,并采用交叉和变异概率的自适应控制,结合了K-means算法的高效局部搜索和遗传算法的全局优化能力.实验结果表明,与其他基于K-means算法改进的聚类算法相比,SGKM算法能获得更小的簇内距和更大的簇间距,且数据对象的分类准确率有一定的提高.应用SGKM算法进行聚类不易受到不良个体的干扰,可以有效地改善聚类效果. 展开更多

关键词 混合聚类 遗传算法 K-MEANS算法 余弦因子

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改进平衡优化器算法的WSN覆盖优化 被引量：14

4

作者 李守玉 何庆 陈俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期1168-1172,1189,共6页

针对无线传感器网络在节点部署过程中存在节点覆盖空白及重叠覆盖的问题,提出一种改进平衡优化器算法(IEO)的网络覆盖优化。首先,利用环绕反向学习提高初始化种群质量,增强算法的优化能力;其次,引入动态正余弦因子进一步平衡全局搜索与... 针对无线传感器网络在节点部署过程中存在节点覆盖空白及重叠覆盖的问题,提出一种改进平衡优化器算法(IEO)的网络覆盖优化。首先,利用环绕反向学习提高初始化种群质量,增强算法的优化能力;其次,引入动态正余弦因子进一步平衡全局搜索与局部开发能力,促使粒子种群对搜索空间中进行广泛搜索和深度挖掘;最后,通过在浓度更新阶段加入circle混沌映射增加种群多样性,提高算法逃离局部最优的能力。实验结果表明,将IEO算法应用于WSN的覆盖优化实验中,与标准平衡优化器算法及其他改进算法相比,其能有效降低部署成本,表现出了更高的网络覆盖率,改善了网络的监测质量。 展开更多

关键词 无线传感器网络 平衡优化器算法 环绕反向学习 动态正余弦因子 混沌浓度更新 覆盖优化

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引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法 被引量：6

5

作者 徐福强 邹德旋 +2 位作者 李灿 罗鸿赟 章猛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期80-90,共11页

针对粒子群算法在搜索寻优过程中存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优等问题,提出了引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法。采用引入Circle映射的种群初始化操作,能获得更加均匀和多样的初始种群,有利于提高算法的收敛速... 针对粒子群算法在搜索寻优过程中存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优等问题,提出了引入Circle映射和正弦余弦因子的改进粒子群算法。采用引入Circle映射的种群初始化操作,能获得更加均匀和多样的初始种群,有利于提高算法的收敛速度和精度。采用非线性递减的惯性权重并引入正弦余弦算法中的正弦余弦因子的策略,更好地平衡了算法全局探索能力和局部开发能力。受鲸鱼优化算法启发,提出并采用带有淘汰制的随机搜索策略,增强了算法跳出局部最优和全局探索的能力。在16个基准测试函数上对该算法进行了仿真实验,并与4种粒子群相关算法及其他4种群智能优化算法进行了比较和分析,验证了所提出的改进算法具有更强的收敛性能和稳定性。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 Circle映射 正弦余弦因子 随机搜索策略 正弦余弦算法 鲸鱼优化算法

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基于改进鹈鹕优化算法的土壤污染预测

6

作者 高玉超 王占刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2852-2858,共7页

针对传统污染扩散模型结构复杂、无法验证等问题,提出一种基于多策略改进鹈鹕优化算法的土壤污染扩散模型。引入拟蒙特卡罗序列优化鹈鹕优化算法初始种群位置,提出一种非线性收敛的e指数余弦因子改进位置更新方式,结合t-分布变异扰动策... 针对传统污染扩散模型结构复杂、无法验证等问题,提出一种基于多策略改进鹈鹕优化算法的土壤污染扩散模型。引入拟蒙特卡罗序列优化鹈鹕优化算法初始种群位置,提出一种非线性收敛的e指数余弦因子改进位置更新方式,结合t-分布变异扰动策略提升算法局部寻优能力。利用改进的鹈鹕优化算法优化高斯扩散模型,构建土壤污染扩散模型。选取某地为研究区域,所构建的土壤污染扩散模型的平均绝对误差与均方根误差最低,验证该模型可以有效应用于土壤污染预测。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 拟蒙特卡罗序列 e指数余弦因子 T-分布 高斯扩散模型 土壤污染预测 参数优化

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改进蜂群算法在传感器网络覆盖增强中的应用 被引量：2

7

作者 唐丽晴 罗云 胡云琴 《舰船电子工程》 2020年第7期120-125,共6页

传感器网络的覆盖增强是传感器网络建设中的重要问题。为了最大程度地提升网络覆盖率,需要合理分配网络的空间资源。论文提出了一种应用于传感器网络覆盖增强的改进蜂群算法。首先,结合遗传算法全局优化能力强,以及蜂群算法收敛速度快... 传感器网络的覆盖增强是传感器网络建设中的重要问题。为了最大程度地提升网络覆盖率,需要合理分配网络的空间资源。论文提出了一种应用于传感器网络覆盖增强的改进蜂群算法。首先,结合遗传算法全局优化能力强,以及蜂群算法收敛速度快的特点,构造了一种全局收敛性能更佳的混合优化算法;其次,为改善混合优化算法在迭代后期易于陷入局部最优的缺点,采用了正弦余弦因子以改善算法的全局收敛性能。其测试函数和传感器网络覆盖增强实际算例的仿真结果表明,论文提出的改进的蜂群算法具有更佳的优化性能。 展开更多

关键词 传感器网络 覆盖增强 蜂群算法 遗传算法 正余弦因子

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基于自适应参数调节和动态分组学习的水波优化算法 被引量：1

8

作者 林伟豪 何杰光 肖佳嘉 《广东石油化工学院学报》 2020年第3期50-55,共6页

针对浅水波理论易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出基于自适应参数调节和动态分组学习的水波优化算法。通过分析控制参数的变化,采取了参数自适应调节机制平衡算法的全局搜索和局部开发能力;设计基于正余弦因子的动态分组学习阶段,... 针对浅水波理论易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出基于自适应参数调节和动态分组学习的水波优化算法。通过分析控制参数的变化,采取了参数自适应调节机制平衡算法的全局搜索和局部开发能力;设计基于正余弦因子的动态分组学习阶段,有效增强了算法跳出局部最优的能力,从而提高了算法的收敛精度。仿真结果表明,与标准水波优化算法相比,改进的算法表现出了较好的竞争性。 展开更多

关键词 水波优化算法 动态分组学习 正余弦因子 自适应参数调节

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钢结构节点有限元模型的动力修改

9

作者 蔡东升 李建康 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第1期12-14,共3页

在传统相关分析指标—模态比例因子、置信因子以及模态保证因子矩阵进行结构动力修改的基础上,提出了改进的衡量有限元计算模型与试验模型相关关系的相关分析指标—计算模型和试验模型向量余弦因子矩阵。以某钢结构节点为研究对象,结合... 在传统相关分析指标—模态比例因子、置信因子以及模态保证因子矩阵进行结构动力修改的基础上,提出了改进的衡量有限元计算模型与试验模型相关关系的相关分析指标—计算模型和试验模型向量余弦因子矩阵。以某钢结构节点为研究对象,结合节点试验模态分析和有限元分析的结果,在计算模型和试验模型向量余弦因子矩阵相关分析指标的基础上,对该节点的有限元计算模型进行了结构动力修改。结果表明,利用计算模型和试验模型向量余弦因子矩阵能够较好地进行结构有限元动态分析模型的动力修改,进行结构动力修改后的有限元模型仿真度得到明显的改善,能更好地反映结构的动态特性。 展开更多

关键词 有限元模型 模态分析 向量余弦因子矩阵 相关分析指标 动力修改

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自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法 被引量：25

10

作者 郑婷婷 刘升 叶旭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1410-1414,共5页

针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提... 针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时通过引入余弦控制因子的动态边界策略优化AOA的寻优过程,从而协调AOA的全局勘探和局部开发能力。对10个单模态和多模态函数进行寻优实验,并与鲸鱼优化算法、灰狼优化算法等算法进行对比,实验结果表明,经过改进的算术优化算法具有更高的寻优精度和稳定性。进一步对t-CAOA进行求解大规模优化问题的实验,实验结果表明,改进过的t-CAOA可以有效地解决大规模优化问题。 展开更多

关键词 算术优化算法 余弦控制因子 自适应t分布变异 大规模优化问题

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基于多策略的改进花授粉算法 被引量：13

11

作者 肖辉辉 万常选 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期3151-3175,共25页

花授粉算法是近年来提出的一种新型的、简单高效的优化算法,已在各个领域得到广泛应用,但其搜索策略存在的不足,制约着其应用范围.为此,提出一种改进的基于多策略的花授粉算法.首先,新全局搜索策略通过利用两组随机个体差异矢量和莱维... 花授粉算法是近年来提出的一种新型的、简单高效的优化算法,已在各个领域得到广泛应用,但其搜索策略存在的不足,制约着其应用范围.为此,提出一种改进的基于多策略的花授粉算法.首先,新全局搜索策略通过利用两组随机个体差异矢量和莱维飞行机制来增加种群多样性并扩大搜索范围,使算法更易跳出局部最优,提升其开采能力;其次,在局部搜索部分引入精英变异策略,并与随机个体变异机制组合成一种新的局部授粉策略,利用精英个体对其他个体的演化方向进行引导,提高算法的搜索速度;通过随机个体变异策略来保持种群的多样性,增强算法的持续优化能力;同时,通过一种线性递减概率规则调节这两种变异策略,使其取长补短,以提高算法的优化能力;最后,对进化中没有得到改善的解,利用余弦函数搜索因子策略产生一个新解加以替换,从而提高算法解的质量.通过5类经典测试函数的仿真实验和采用统计学上的分析,证明了该算法的稳定性和有效性;与现有经典的和知名的改进算法进行了对比,实验结果表明,所提出的改进算法是一种富有竞争力的新算法.同时,利用改进算法对军事领域中的无人作战飞行器航线规划问题进行求解,测试结果表明,改进算法在解决实际工程问题时,同样具有一定的优势. 展开更多

关键词 花授粉算法 动态调整策略 余弦函数搜索因子 搜索方程 种群多样性

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基于鲸鱼优化改进算法的基站选址 被引量：7

12

作者 唐丽晴 应忠于 罗云 《计算机与现代化》 2020年第9期100-105,共6页

基站选址优化是网络通讯中的重要优化问题,对网络通讯质量有着极大的影响。本文基于基站选址优化问题的约束条件,以网络覆盖率作为优化指标,构建一种基站选址优化模型。传统优化算法有着收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,为此本文提... 基站选址优化是网络通讯中的重要优化问题,对网络通讯质量有着极大的影响。本文基于基站选址优化问题的约束条件,以网络覆盖率作为优化指标,构建一种基站选址优化模型。传统优化算法有着收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,为此本文提出一种鲸鱼优化改进算法。首先,引入收敛因子随着迭代次数非线性递减的自适应改变策略以提升算法收敛能力;然后,对部分个体施加服从正态分布的变异扰动,以避免算法早熟收敛。其测试函数和基站选址优化问题的测试算例的仿真结果表明,本文提出的改进算法能够获得更理想的优化解,且具有较快的收敛速度。 展开更多

关键词 基站选址 鲸鱼优化算法 收敛因子 余弦控制因子 变异扰动

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基于改进型柯西变异灰狼优化算法训练的多层感知器 被引量：7

13

作者 王栎桥 张达敏 +2 位作者 樊英 徐航 王依柔 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第6期1131-1140,共10页

多层感知器MLP是处理分类问题的一种方法,可实现非线性高维度分类,并有很好的扩展能力。但是,在传统MLP的训练过程中,MLP分类结果的好坏与参数选择关系密切,而且传统算法的参数选择有很多缺陷。使用群智能算法替代传统多层感知器训练器... 多层感知器MLP是处理分类问题的一种方法,可实现非线性高维度分类,并有很好的扩展能力。但是,在传统MLP的训练过程中,MLP分类结果的好坏与参数选择关系密切,而且传统算法的参数选择有很多缺陷。使用群智能算法替代传统多层感知器训练器是一种解决方案。灰狼优化算法GWO是其中一种兼顾高水平的探索和开发能力的算法。但是,GWO算法训练MLP时,依然存在开发和探索不平衡的问题,导致MLP分类准确率不理想。为了提升算法探索能力,将柯西变异算子引入灰狼优化算法,同时平衡开发能力,加入余弦收敛因子,提出一种改进的柯西变异灰狼优化算法IGWO。最后,将改进后的算法作为MLP的训练器,用于对3个不同复杂度分类问题进行分类实验,检验训练器在不同结构MLP下的性能表现。结果表明:相较于其他对比算法,IGWO训练MLP在分类准确率、陷入局部最优抗性、全局收敛速度和稳定性方面均具有较好的性能。 展开更多

关键词 灰狼优化算法 柯西变异算子 余弦收敛因子 多层感知器 分类问题

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基于三重动态调整的花授粉算法 被引量：6

14

作者 洪露 贺兴时 杨新社 《西安工程大学学报》 CAS 2021年第2期97-103,共7页

针对花授粉算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优及收敛精度低等缺点,提出了基于三重动态调整的改进花授粉算法。采用动态转换概率切换算法的搜索模式,在全局搜索更新机制中引入新型动态因子,并在局部开发更新机制中引入正余弦步长因... 针对花授粉算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优及收敛精度低等缺点,提出了基于三重动态调整的改进花授粉算法。采用动态转换概率切换算法的搜索模式,在全局搜索更新机制中引入新型动态因子,并在局部开发更新机制中引入正余弦步长因子。通过对7个测试函数的仿真实验结果和与FPA、CS、ASCSA等算法相比,表明改进的花授粉算法具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。 展开更多

关键词 花授粉算法 正余弦步长因子 动态因子 转化概率 收敛性

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一种考虑风电场并网的电力系统在线同调识别策略 被引量：7

15

作者 刘扬 唐飞 +4 位作者 施浩波 刘涤尘 张立波 刘佳乐 王飞飞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1236-1244,共9页

现有的大电网同调机组分群策略,大都仅针对功角轨迹之间的距离进行研究,忽略了风电场并网对电力系统固有振荡模式的影响。针对上述存在的同调分群不准确问题,提出了一种两阶段高风电渗透率下大电网受扰机群同调分群策略。在第1阶段,通... 现有的大电网同调机组分群策略,大都仅针对功角轨迹之间的距离进行研究,忽略了风电场并网对电力系统固有振荡模式的影响。针对上述存在的同调分群不准确问题,提出了一种两阶段高风电渗透率下大电网受扰机群同调分群策略。在第1阶段,通过修正系统的收缩导纳矩阵将风功率以电流的形式进行等值,并与其电气距离最近的同步机组进行联合分析,进而在不同潮流水平和典型工况下,离线计算其等效功角获得含风电场电力系统的改进发电机耦合程度拉普拉斯矩阵,求解其特征向量并得到离线的发电机耦合程度分类结果。在第2阶段,构建电力系统邻接图并将所得分类结果作为邻接图功角权值矩阵的约束,对高风电渗透率下大电网的改进功角拉普拉斯矩阵进行在线修正,通过特征映射算法提取其特征信息,进而通过修正的余弦相似度因子算法在线获得当前的同调分群结果。最后通过IEEE 39节点和118节点系统仿真,验证了所提策略的正确性和有效性。 展开更多

关键词 在线同调识别 含风电场电力系统 拉普拉斯特征映射 半监督算法 修正的余弦相似度因子

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基于RIME-IAOA的混合模型短期光伏功率预测

16

作者 王仁明 魏逸明 席磊 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期81-88,共8页

光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦... 光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦控制因子的动态边界策略来控制算数优化算法(AOA)数值的增长速率从而提升算法的精度和稳定性;利用自适应T分布变异策略来改进AOA的局部搜索能力和全局开发能力,更好地避免局部最优解.两种智能优化算法的加入使得整体模型的预测效率和速度都有很大提升,实验结果表明组合模型RIMEVMD-IAOA-LSTM相比于其他预测模型有较高的光伏功率预测精度. 展开更多

关键词 霜冰优化算法 变分模态分解 算术优化算法 余弦控制因子策略 自适应T分布策略 短期光伏功率预测

基于数据驱动的热连轧终轧温度预测 被引量：1

17

作者 张祥壮 张帅 +2 位作者 李爱莲 崔桂梅 杨培宏 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第3期152-159,共8页

终轧温度是热连轧生产过程中主要控制的工艺参数,是确保带钢质量的重要前提。带钢在精轧阶段经历复杂的换热过程,现场采用的半机理模型很难提高预测精度。针对此问题,从数据驱动角度出发,建立一种基于多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)与极... 终轧温度是热连轧生产过程中主要控制的工艺参数,是确保带钢质量的重要前提。带钢在精轧阶段经历复杂的换热过程,现场采用的半机理模型很难提高预测精度。针对此问题,从数据驱动角度出发,建立一种基于多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)与极限学习机(ELM)相结合的终轧温度预测模型。融入柯西变异提升鲸鱼算法跳出局部最优的能力;借助余弦控制因子平衡鲸鱼算法全局搜索与局部开发能力;引入翻身觅食策略降低鲸鱼算法陷入局部最优的概率和提升算法的收敛速度。实验结果表明:建立的IWOA-ELM终轧温度预测模型在预报精度方面优势明显,预测终轧温度在±6℃以内的命中率为94%,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 终轧温度预测 鲸鱼优化算法 柯西变异 翻身觅食 余弦控制因子

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多策略融合改进的斑马优化算法

18

作者 任庆欣 冯锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期46-52,共7页

为解决斑马优化算法易陷入局部寻优、收敛速度慢等一系列问题,提出一种多策略融合改进的斑马优化算法(MSI-ZOA)。首先,利用Tent混沌映射产生随机序列的方式初始化种群,提高初始化种群在搜索空间的分布质量,加强全局探索能力。其次,利用... 为解决斑马优化算法易陷入局部寻优、收敛速度慢等一系列问题,提出一种多策略融合改进的斑马优化算法(MSI-ZOA)。首先,利用Tent混沌映射产生随机序列的方式初始化种群,提高初始化种群在搜索空间的分布质量,加强全局探索能力。其次,利用莱维飞行的重尾特性,产生较大步长,增加搜索空间的覆盖率,加强在斑马优化算法(ZOA)的觅食阶段的全局探索能力。接着,使用一种双曲线余弦增强因子的正余弦优化算法,将其应用在ZOA算法的抵御捕食者攻击阶段,以有效挑出局部最优解,提高收敛速度。最后,使用8个基准函数对MSI-ZOA算法、ZOA算法、秃鹰优化算法(AVOA)、人工蜂鸟算法(AHA)、大猩猩部队优化算法(GTO)、算术优化算法(AOA)和北方苍鹰优化算法(NGO)进行测试,结果表明MSI-ZOA算法相比其他6种算法在收敛速度和全局搜索能力上更具优势。 展开更多

关键词 斑马优化算法 Tent混沌映射 莱维飞行 双曲线余弦增强因子 正余弦优化算法

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融合差分进化与多策略的阿基米德优化算法

19

作者 徐小平 张钰 +1 位作者 王峰 苏李君 《数学的实践与认识》 北大核心 2024年第4期128-140,共13页

鉴于阿基米德优化算法存在易早熟,收敛慢等缺点,提出一种融合差分进化与多策略的阿基米德优化算法.首先,通过位置参数,随机选择两种混沌映射初始化种群来增强种群的多样性;其次,通过余弦控制因子的动态边界策略改进密度因子,来平衡算法... 鉴于阿基米德优化算法存在易早熟,收敛慢等缺点,提出一种融合差分进化与多策略的阿基米德优化算法.首先,通过位置参数,随机选择两种混沌映射初始化种群来增强种群的多样性;其次,通过余弦控制因子的动态边界策略改进密度因子,来平衡算法的全局探索与局部开发能力;接着,融合差分进化算法,缩小最优位置的范围,以达到快速向最优位置靠拢的目的.最后,选取10个基准测试函数进行仿真实验,并对实验结果进行Wilcoxon秩和检验,结果表明所提算法性能优于对比算法. 展开更多

关键词 阿基米德优化算法 差分进化算法 混沌映射 余弦控制因子 动态边界

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基于改进鼠群优化算法的起重机主梁轻量化设计

20

作者 林伟 朱豪洋 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第4期131-139,共9页

为提高元启发式算法求解桥式起重机主梁优化问题的寻优精度与效率,文中提出一种改进的鼠群优化算法(IRSO)。该算法采用Hénon混沌随机反向学习初始化种群,提高算法的初始寻优性能;在追逐行为中,引入随机反向学习和高斯变异混合策略... 为提高元启发式算法求解桥式起重机主梁优化问题的寻优精度与效率,文中提出一种改进的鼠群优化算法(IRSO)。该算法采用Hénon混沌随机反向学习初始化种群,提高算法的初始寻优性能;在追逐行为中,引入随机反向学习和高斯变异混合策略对鼠群进行逐维学习,增强算法的全局搜索能力;在搏斗行为中,采用翻筋斗搏斗搜索策略更新鼠群位置,增强算法的局部搜索能力;在算法中引入自适应余弦控制因子,实现算法控制参数之间的动态平衡,提高算法的整体寻优能力。仿真结果表明:与其他算法相比,IRSO算法寻优能力更优、收敛精度更高、稳定性和鲁棒性更强;同时,IRSO算法可高效地解决桥式起重机主梁轻量化设计问题,减重效果可达20.72%,具有较好的工程实际应用能力。 展开更多

关键词 鼠群优化算法 Hénon混沌 随机反向学习 翻筋斗搏斗策略 自适应余弦控制因子 主梁轻量化设计

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