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路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法
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作者 张庭溢 汪弘健 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1491-1512,共22页
为提高黑猩猩优化算法(ChOA)的求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法(SSR-ChOA)。首先,采用SPM混沌序列初始化种群,增加初始种群分布均匀性。其次,由夜间路灯下人影变化的物理现象设计一种新的... 为提高黑猩猩优化算法(ChOA)的求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法(SSR-ChOA)。首先,采用SPM混沌序列初始化种群,增加初始种群分布均匀性。其次,由夜间路灯下人影变化的物理现象设计一种新的光学类改进方式——路灯人影,用于优化原有ChOA算法开发精度不高问题。同时设计一种名为离家出走的全局优化策略,使普通黑猩猩个体拥有更强的主动探索能力,避免因领导者判断错误陷入局部极值而导致整个种群搜索停滞、过早收敛。测试了25个基准测试函数和CEC2014测试函数,对比了ChOA算法、4种不同类型改进ChOA算法以及粒子群等算法,分析了改进策略有效性。最后,对航拍无人机飞行路径中存在高耸电塔、信号塔的应用情景进行了研究,验证了SSR-ChOA有效性。实验结果表明,SSR-ChOA与ChOA和4种改进ChOA对比不仅具有显著性差异,而且在寻优精度和稳定性上表现更佳。无人机3D路径规划上,SSR-ChOA平均总开销相比ChOA减少3.06%。 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法(choa) SPM混沌序列 路灯人影策略 离家出走策略 无人机3D路径规划
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基于自适应VMD和DD-cCycleGAN的滚动轴承剩余寿命预测
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作者 于军 赵坤 +1 位作者 张帅 邓四二 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期45-52,共8页
为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGA... 为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGAN, DD-cCycleGAN)的滚动轴承RUL预测方法。将黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm, ChOA)与VMD相结合,给出一种基于ChOA的自适应VMD算法,选取有效模态分量进行重构,降低强背景噪声的干扰;开发一种DD-cCycleGAN生成新样本,这些生成的新样本不但保留了源域的样本信息,还与目标域的样本相似;将训练样本的重构样本和生成的新样本作为输入,训练长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,用训练后的LSTM网络预测测试样本中滚动轴承的RUL。通过采用XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集验证该方法的有效性,试验结果表明该方法具有较强的抗噪能力和较高的轴承RUL预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命(RUL)预测 自适应变分模态分解(VMD) 双判别器条件循环一致对抗网络 黑猩猩优化算法(choa)
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