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题名全局扰动和互利因子作用的飞蛾扑火优化算法
被引量：2
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作者
靳储蔚
李姗鸿
张琳娜
张达敏
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学机械工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2297-2304,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62062021、61872034)
贵州省科学技术基金项目(黔科合基础[2020]1Y254)。
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文摘
为解决飞蛾扑火优化(moth-flame optimization, MFO)算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种飞蛾扑火优化(DBMFO)算法。使用Bernoulli混沌映射,提高初始种群的多样性;引入全局扰动因子,提高算法的全局搜索能力;使用互利因子对全局扰动后的位置再次进行更新,避免新的算法陷入局部最优,使得算法更快收敛。通过对10个基准函数进行仿真实验,确定迭代系数的取值,通过Wilcoxon秩和检验来验证算法性能,其结果表明,改进的DBMFO算法在求解的精确度以及收敛速度上均有明显提升。
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关键词
群智能算法
飞蛾扑火优化
伯努利混沌映射
全局扰动因子
互利因子
10个基准测试函数
秩和检验
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Keywords
swarm intelligence algorithm
moth-flame optimization
Bernoulli chaotic map
global disturbance factor
mutually beneficial factor
10 benchmark functions
rank sum test
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于VI-MFO的智慧乡村平台智能培养系统研究
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作者
商竞
万珊
苟文博
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机构
西安航空职业技术学院
航空工业西安飞机工业(集团)有限责任公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2024年第8期144-149,共6页
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基金
西安航空职业技术学院校级智库,团队名称:航空城数字文旅与数字乡村研究中心(ZK23-01)
陕西省教育科学“十四五”规划2022年度一般课题《新职教法背景下陕西高职电子商务专业助力乡村振兴路径研究与实践》(SGH22Y1628)。
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文摘
为了提高智慧乡村平台智能培养系统信息传输的效率,提出一种基于VI–MFO算法的信息传输网络节点部署优化方法。研究首先从通信网络的全连通、通信能耗两个方面,建立网络节点最优部署的多目标评价模型。之后针对模型求解,提出一种改进的MFO算法,一方面通过引入全局扰动因子和互利因子,解决算法后期全局搜索能力下降且易陷入局部最优的问题;另一方面使用三维维诺图对网络节点的空间分布进行划分,将维诺图中各节点的权重引入改进MFO算法,设计了一种基于三维维诺图的引导式搜索算法,解决传统智能算法种群生成随机与搜索过程中无序的问题。结果表明,相较于原始MFO算法、SSA算法和BOA算法等经典群智能优化算法,改进MFO算法的性能得到了显著提高,在5个测试函数上的收敛结果都是最佳,寻优精度和寻优稳定性优越。基于VI-MFO算法对智慧乡村平台智能培养系统通信网络节点部署的仿真结果表明,相较于未结合三维维诺图的改进MFO算法,VI-MFO算法在实现通信节点的全连通的基础上,能耗成本得到了降低,求解耗时减少了3.04 s,证明了所提改进方法的有效性。
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关键词
智慧乡村
智能培养
维诺图
飞蛾扑火算法
全局扰动因子
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Keywords
smart village
intelligence training
venot diagram
moth extinguishing algorithm
global disturbance factor
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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