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基于改进TLBO的DV-Hop定位算法 被引量：3
1
作者 陈慧琴 王振飞 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第2期152-157,共6页
提出了一种基于改进教与学优化(TLBO)的DV-Hop定位算法。通过添加修正因子来修正锚节点的平均每跳距离,减小距离估计的误差;然后引入共线性概念,减少由锚节点共线引起的定位误差;接着通过自适应选取教学因子,并且引入学员自学习策略,以... 提出了一种基于改进教与学优化(TLBO)的DV-Hop定位算法。通过添加修正因子来修正锚节点的平均每跳距离,减小距离估计的误差;然后引入共线性概念,减少由锚节点共线引起的定位误差;接着通过自适应选取教学因子,并且引入学员自学习策略,以加快TLBO算法的收敛速度,增强局部检测能力;将Levy飞行行为融入到TLBO中,增强种群多样性,避免TLBO算法陷入局部最优,计算出精确的定位坐标。仿真结果表明:与同类型算法相比,该文提出的算法能够得到更加精确的定位结果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 DV-HOP算法 修正因子 改进教与学优化算法 共线性
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改进TLBO算法优化灰色神经网络的ORP预测 被引量：1
2
作者 刘烨 南新元 李志南 《自动化与仪表》 2016年第7期12-16,共5页
在生物氧化提金预处理过程中,由于传统的氧化还原电位预测方法精度不高,该文提出一种改进教与学优化算法(ATLBO)优化灰色神经网络的预测方法。在ATLBO算法中,采用多种群协同学习策略,有效地提高了算法的收敛速度和寻优精度。同时,对各... 在生物氧化提金预处理过程中,由于传统的氧化还原电位预测方法精度不高,该文提出一种改进教与学优化算法(ATLBO)优化灰色神经网络的预测方法。在ATLBO算法中,采用多种群协同学习策略,有效地提高了算法的收敛速度和寻优精度。同时,对各个子种群进行随机交叉操作,大大降低算法陷入局部最优的可能性。运用ATLBO算法优化灰色神经网络(GNN)的参数,并将最优解作为灰色神经网络的输入,对氧化还原电位进行预测。仿真结果表明,与其他预测方法相比,该预测模型能达到较好的预测精度,并且优于其他预测模型。 展开更多
关键词 改进教与学优化算法 随机交叉 多种群协同学习 灰色神经网络 氧化还原电位预测
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改进的教与学优化算法求解多工艺路线的炼钢连铸生产调度问题
3
作者 吴玲 唐秋华 +1 位作者 李玲 张利平 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第12期23-27,共5页
针对多工艺路线、多并行机和有限缓冲单元的炼钢连铸生产调度问题,用连续时间表示法建立混合整数线性规划优化模型,并提出增加自学习阶段的改进教与学优化算法求解该问题。在算法中,采用了随机键的编码和两阶段解码方法,有效保证了解空... 针对多工艺路线、多并行机和有限缓冲单元的炼钢连铸生产调度问题,用连续时间表示法建立混合整数线性规划优化模型,并提出增加自学习阶段的改进教与学优化算法求解该问题。在算法中,采用了随机键的编码和两阶段解码方法,有效保证了解空间的多样性;同时,对具有有限缓冲约束的生产调度问题,针对有限缓冲不满足的情况,提出了基于最小移动距离的有限缓冲消解机制,并将其用于解码过程中。最后,根据实际生产数据,验证了该算法对单一工艺路线和复杂工艺路线生产的适用性,并产生多组不同规模的算例验证了算法的适用性和优越性。 展开更多
关键词 多工艺路线 有限缓冲 多并行机 改进教与学优化算法
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一种优化神经网络的教与学优化算法 被引量：14
4
作者 拓守恒 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期327-332,共6页
为了提高BP神经网络的输出精度,提出一种改进的教与学优化算法进行神经网络中的权值和阈值的优化调整.算法对基本的教与学优化算法的"教"阶段和"学"阶段分别进行改进,并提出一种"自学"机制来增强算法的... 为了提高BP神经网络的输出精度,提出一种改进的教与学优化算法进行神经网络中的权值和阈值的优化调整.算法对基本的教与学优化算法的"教"阶段和"学"阶段分别进行改进,并提出一种"自学"机制来增强算法的学习能力.通过函数拟合实验和拖拉机齿轮箱故障诊断实验进行算法性能测试,结果表明,与遗传算法和基本的教与学优化算法相比,该算法具有收敛速度快、求解精度高等优势. 展开更多
关键词 改进的教与学优化算法 “自学”机制 神经网络 函数拟合 齿轮箱故障诊断
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面向高维复杂多模态问题的教与学优化求解算法 被引量：3
5
作者 拓守恒 雍龙泉 +1 位作者 黎延海 邓方安 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期1939-1945,1956,共8页
针对教与学优化算法(teaching-learning-based optimization,TLBO)在求解一些高维多模态复杂优化问题时,存在种群容易过早陷入局部搜索,导致丢失全局最优解的问题,提出一种改进的TLBO优化算法(MTLBO)。该算法以更接近人类的学习方式,对... 针对教与学优化算法(teaching-learning-based optimization,TLBO)在求解一些高维多模态复杂优化问题时,存在种群容易过早陷入局部搜索,导致丢失全局最优解的问题,提出一种改进的TLBO优化算法(MTLBO)。该算法以更接近人类的学习方式,对标准TLBO中的"教"和"学"过程进行了改进,并引入了新的"自学"机制来加强学员的创新学习能力,从而有效提高了算法的全局探索能力。通过10个复杂的多模态优化问题测试表明,在求解复杂多模态问题方面,与五种具有优异性能的TLBO算法和三种经典的群智能计算方法(如Sa DE、CLPSO、NGHS)相比,MTLBO算法具有全局搜索能力强、稳定性好等明显优势。 展开更多
关键词 改进的教与学优化算法 “自学”机制 复杂多模态优化问题
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教与学优化算法在梯级水库优化调度中的应用 被引量：2
6
作者 何红 拓守恒 《计算机与数字工程》 2013年第7期1057-1059,1077,共4页
针对梯级水库发电优化调度模型存在多约束,求解难度大,传统算法易陷入局部搜索,提出一种改进的教与学优化算法进行优化求解。通过具体案例进行测试验证,并和遗传算法与粒子群算法比较。结果表明,该算法具有求解速度快,求解精度高等优势。
关键词 梯级水库 发电优化调度 改进的教与学优化算法
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考虑阀点效应的电力系统经济分配算法 被引量：2
7
作者 何湘竹 黄继达 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期227-233,共7页
经济分配(ED)对于电力系统的节能至关重要,适当的分配方法可以为电厂节约巨额生产成本,然而阀点效应使得实际ED问题呈现出不光滑和非凸的特性,导致一些经典的优化算法和启发式算法无法在合理时间内发现最优解。提出一种新的改进教与学... 经济分配(ED)对于电力系统的节能至关重要,适当的分配方法可以为电厂节约巨额生产成本,然而阀点效应使得实际ED问题呈现出不光滑和非凸的特性,导致一些经典的优化算法和启发式算法无法在合理时间内发现最优解。提出一种新的改进教与学优化算法来求解计及阀点效应的经济分配问题,并采用一种新的修正策略取代罚函数法来处理约束条件。为了验证新算法的有效性和鲁棒性,选取典型的benchmark函数和ED实例进行仿真计算,结果表明与其他代表性算法相比,该方法求解精度高、收敛速度快,为计及阀点效应的经济分配问题求解提供了一条新途径。 展开更多
关键词 电力系统 经济分配 阀点效应 改进的教与学优化算法 MODIFIED Teaching-Learning-Based Optimization algo-rithm(CTLBO)
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