针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序...针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因子和权重因子对于平衡算法勘探和开发能力的重要作用,引入改进的非线性收敛因子和自适应权重因子,平衡算法的搜索能力;结合黄金正弦算法相关思想,更新个体位置,提高算法对局部极值的处理能力.通过对23个基准测试函数的寻优对比分析和Wilcoxon秩和统计检验以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比可知,改进的算法具有更好的鲁棒性;最后,通过2个实际工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了IChOA在处理现实优化问题上的优越性.展开更多
针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题,文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy,MISMA).引入Halton序列,丰富初始种群的多样性,...针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题,文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy,MISMA).引入Halton序列,丰富初始种群的多样性,提升算法寻优的遍历性和收敛精度.融入差分变异思想,改进算法的全局位置更新公式,强化全局探索能力,增强算法的持续寻优性能.糅合改进收敛因子和精英选择机制的局部搜索策略,提升算法的局部开采能力,更好地平衡算法的全局探索与局部开发进程.基于动态边界的透镜成像学习策略改善个体的质量,加强算法反早熟及摆脱局部最优解的能力.在13个基准函数及部分CEC2014测试函数上的数值仿真实验表明,MISMA具有较强的鲁棒性.此外,在光伏电池组件模型参数优化实验上进一步验证MISMA在处理实际工程优化问题时的优越性及适用性.展开更多
针对标准快速扩展随机树(RRT)算法采用伪随机序列导致采样点分布不均、不合理,且移动机器人从起始点到目标点路径有冗余路段及冗余节点的问题,提出HDRRT(halton&dijkstra&rapidly exploring random tree)算法,该算法采用采样点...针对标准快速扩展随机树(RRT)算法采用伪随机序列导致采样点分布不均、不合理,且移动机器人从起始点到目标点路径有冗余路段及冗余节点的问题,提出HDRRT(halton&dijkstra&rapidly exploring random tree)算法,该算法采用采样点分布均匀性好的Halton序列进行采样,并利用候选点集策略对节点进行筛选,以剔除冗余节点;同时该算法采用改进的Dijkstra算法提取原始路径关键节点,以减少路径冗余路段;在此基础上采用3次B样条曲线对路径作平滑处理.经Matlab联合ROS系统仿真结果表明,HDRRT算法相对于Bias-RRT和标准RRT算法具有快速性,稳定规划出最短以及平滑路径等优点.展开更多
文摘针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因子和权重因子对于平衡算法勘探和开发能力的重要作用,引入改进的非线性收敛因子和自适应权重因子,平衡算法的搜索能力;结合黄金正弦算法相关思想,更新个体位置,提高算法对局部极值的处理能力.通过对23个基准测试函数的寻优对比分析和Wilcoxon秩和统计检验以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比可知,改进的算法具有更好的鲁棒性;最后,通过2个实际工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了IChOA在处理现实优化问题上的优越性.
文摘针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题,文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy,MISMA).引入Halton序列,丰富初始种群的多样性,提升算法寻优的遍历性和收敛精度.融入差分变异思想,改进算法的全局位置更新公式,强化全局探索能力,增强算法的持续寻优性能.糅合改进收敛因子和精英选择机制的局部搜索策略,提升算法的局部开采能力,更好地平衡算法的全局探索与局部开发进程.基于动态边界的透镜成像学习策略改善个体的质量,加强算法反早熟及摆脱局部最优解的能力.在13个基准函数及部分CEC2014测试函数上的数值仿真实验表明,MISMA具有较强的鲁棒性.此外,在光伏电池组件模型参数优化实验上进一步验证MISMA在处理实际工程优化问题时的优越性及适用性.
文摘针对标准快速扩展随机树(RRT)算法采用伪随机序列导致采样点分布不均、不合理,且移动机器人从起始点到目标点路径有冗余路段及冗余节点的问题,提出HDRRT(halton&dijkstra&rapidly exploring random tree)算法,该算法采用采样点分布均匀性好的Halton序列进行采样,并利用候选点集策略对节点进行筛选,以剔除冗余节点;同时该算法采用改进的Dijkstra算法提取原始路径关键节点,以减少路径冗余路段;在此基础上采用3次B样条曲线对路径作平滑处理.经Matlab联合ROS系统仿真结果表明,HDRRT算法相对于Bias-RRT和标准RRT算法具有快速性,稳定规划出最短以及平滑路径等优点.
