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具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法 被引量：45
1
作者 张前图 房立清 赵玉龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1348-1352,共5页
针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA)。在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心... 针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA)。在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心的较差子群和以当代最优个体为中心的较优子群;较差子群在最优个体指导下进行全局搜索,较优子群则围绕最优个体做Levy飞行进行局部搜索,这样既平衡了种群的全局和局部搜索能力,同时又可以利用Levy飞行偶尔的长跳跃来跳出局部最优;两个子群的信息通过最优个体的改变和子群的重组进行交换。对6个典型测试函数的仿真实验表明,LFOA具有全局收敛的能力,相比FOA具有更好的收敛精度、收敛速度和收敛可靠性。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 levy飞行 子群 全局收敛 适应度
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基于精英反向学习和Lévy飞行的鲸鱼优化算法 被引量：24
2
作者 孟宪猛 蔡翠翠 《电子测量技术》 北大核心 2021年第20期82-87,共6页
针对鲸鱼优化算法在优化复杂工程时易陷入局部最优、收敛精度低等问题,提出一种基于精英反向学习和Levy飞行的鲸鱼优化算法(ELWOA),该算法首先通过精英反向学习优化初始化种群,提高种群的多样性;然后增加自适应权重因子,有利于平衡算法... 针对鲸鱼优化算法在优化复杂工程时易陷入局部最优、收敛精度低等问题,提出一种基于精英反向学习和Levy飞行的鲸鱼优化算法(ELWOA),该算法首先通过精英反向学习优化初始化种群,提高种群的多样性;然后增加自适应权重因子,有利于平衡算法的全局和局部搜索能力;最后将Levy飞行策略应用到鲸鱼优化算法,在最优位置附近进行小范围搜索,有利于算法后期跳出局部最优,提升算法的局部搜索能力。通过对多个测试函数的仿真优化分析,结果表明,ELWOA算法比WOA、MWOA算法具有较快收敛速度和较好的收敛精度。 展开更多
关键词 智能优化算法 鲸鱼优化算法 精英反向学习 自适应权重 levy飞行
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基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法 被引量：24
3
作者 李娜 贺兴时 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2014年第3期374-379,384,共7页
为进一步提高布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search)的收敛速度和计算精度,将PSO算法用于CS算法的位置更新过程,提出了基于PSO算法的布谷鸟搜索算法(CSPSO).最后,通过6个典型测试函数进行仿真实验.结果表明,CSPSO算法比CS算法和自适应步长布谷... 为进一步提高布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search)的收敛速度和计算精度,将PSO算法用于CS算法的位置更新过程,提出了基于PSO算法的布谷鸟搜索算法(CSPSO).最后,通过6个典型测试函数进行仿真实验.结果表明,CSPSO算法比CS算法和自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCS)具有更快的收敛速度,更高的收敛精度和稳定性. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索 levy飞行 粒子群优化算法
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基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法 被引量：23
4
作者 杜利敏 阮奇 冯登科 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期406-410,共5页
布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)是基于群体智能的新型随机全局优化算法,具有控制参数少、搜索路径优和全局寻优能力强等优点,但也存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和收敛精度不够高等缺点。为了克服CS算法的缺点,提出一种基于共... 布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)是基于群体智能的新型随机全局优化算法,具有控制参数少、搜索路径优和全局寻优能力强等优点,但也存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和收敛精度不够高等缺点。为了克服CS算法的缺点,提出一种基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法(CGCS),使经过Levy飞行机制和淘汰机制进化后的布谷鸟种群沿着相互共轭的方向迅速下降.从而在保持算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力。用4个典型测试函数分别对CGCS算法和CS算法进行性能测试,结果表明,CGCS算法比CS算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更稳定的优化结果。CGCS算法同时具有很强的全局寻优能力、收敛能力和鲁棒性,特别适合多峰及高维函数的优化。 展开更多
关键词 布谷鸟搜索 levy飞行 共轭梯度 全局寻优 收敛能力
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改进麻雀搜索算法在分布式电源配置中的应用 被引量：20
5
作者 王海瑞 鲜于建川 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第20期245-252,共8页
针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)在解决高维、非线性的分布式电源(Distributed Generation,DG)优化配置问题中求解精度与稳定性不足的问题,提出一种改进麻雀搜索算法进行求解。通过引入Tent混沌提高初始解的质量,利用L... 针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)在解决高维、非线性的分布式电源(Distributed Generation,DG)优化配置问题中求解精度与稳定性不足的问题,提出一种改进麻雀搜索算法进行求解。通过引入Tent混沌提高初始解的质量,利用Levy飞行策略和柯西高斯变异,增强算法搜索方向的多元性以及跳出局部最优的能力,针对算法在工程应用中产生大量无效麻雀的问题,优化了麻雀位置更新公式,以提高SSA的工程实用性。分别用标准SSA、ISSA、蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)测试基准函数,对比验证ISSA的有效性,并将ISSA应用于IEEE33节点系统的DG化配置模型求解,所求的DG配置方案能更大程度地降低配电网有功损耗与电压偏差。 展开更多
关键词 分布式电源 改进麻雀搜索算法 Tent混沌 levy飞行 柯西高斯扰动
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基于Levy飞行改进蝴蝶优化算法 被引量：15
6
作者 郭德龙 周锦程 周永权 《数学的实践与认识》 2021年第12期130-137,共8页
蝴蝶优化算法是一种模仿蝴蝶觅食行为群智能优化算法,充分利用蝴蝶的嗅觉来确定食物源的位置上,但是该算法与其他智能算法一样,也存在一些缺点和不足如收敛速度和求解精度等方面的问题,蝴蝶优化算法原理主要主要模仿蝴蝶种群寻找食物,... 蝴蝶优化算法是一种模仿蝴蝶觅食行为群智能优化算法,充分利用蝴蝶的嗅觉来确定食物源的位置上,但是该算法与其他智能算法一样,也存在一些缺点和不足如收敛速度和求解精度等方面的问题,蝴蝶优化算法原理主要主要模仿蝴蝶种群寻找食物,每只蝴蝶都散发出一定浓度的香气,每只蝴蝶都会感受到周围其它蝴蝶的味道,并朝着那些散发更多香味的蝴蝶移动而进行搜索.本文提出一种基于Levy飞行改进蝴蝶优化算法,因为levy飞行就是随机游走并且可以在任意维度的空间中,在一个点随机地向任意方向前进任意长度的距离,该算法通过蝴蝶在搜索的过程引进Levy飞行搜索算子来改进原算法局部搜索和全局搜索的能力,最后通过标准测试函数,结果表明收敛速度和求解精度都有所提高. 展开更多
关键词 蝴蝶优化算法 levy飞行 标准测试函数 刺激强度
原文传递
基于改进蜂群算法优化支持向量机的故障诊断 被引量：14
7
作者 吴印华 徐琼燕 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期287-292,共6页
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断性能受参数选择影响较大的问题,提出了基于改进蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,IABC)优化SVM的故障诊断方法。为提高ABC算法的寻优能力,引入Levy飞行策略,对原始蜂群算... 针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断性能受参数选择影响较大的问题,提出了基于改进蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,IABC)优化SVM的故障诊断方法。为提高ABC算法的寻优能力,引入Levy飞行策略,对原始蜂群算法进行了改进。利用改进的ABC算法进行SVM参数的优化,可以有效地提高SVM的分类性能。滚动轴承不同类型、不同程度故障诊断的实例表明,与ABC、GA和PSO等方法相比,IABC算法能够获得更优的参数组合,提高了SVM的故障诊断准确率,可有效应用于故障诊断。 展开更多
关键词 蜂群算法 levy飞行 支持向量机 参数优化 故障诊断
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基于麻雀搜索算法的BP神经网络优化技术 被引量：12
8
作者 孙全 孙渊(指导) 《上海电机学院学报》 2022年第1期12-16,共5页
采用麻雀搜索算法(SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,加快BP神经网络对PID控制器参数的整定,最终获得最优参数。将正弦余弦算法和Levy飞行引入SSA的迭代过程中,扩大前期搜索范围,提高后期搜索精度。在Matlab仿真环境下,对比BP... 采用麻雀搜索算法(SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,加快BP神经网络对PID控制器参数的整定,最终获得最优参数。将正弦余弦算法和Levy飞行引入SSA的迭代过程中,扩大前期搜索范围,提高后期搜索精度。在Matlab仿真环境下,对比BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络以及SSA优化的BP神经网络在优化PID参数方面的效果。结果表明:粒子群优化的BP神经网络PID控制器,在上升、稳定时间方面比BP神经网络PID控制器缩短了33.3%和51.9%,同时超调减小了5.81%;在稳定时间方面SSA优化的BP神经网络PID控制器比粒子群优化的BP神经网络PID控制器缩短了7.4%,同时消除了超调。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 正弦余弦算法 levy飞行 反向传播(BP)神经网络 比例-积分-微分(PID)控制器 超调
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基于Levy飞行改进鸟群算法的光伏直流微电网优化配置研究 被引量：13
9
作者 张玉 卢子广 +1 位作者 卢泉 王金 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期214-220,共7页
构建冲击性负载特性下的光伏直流微电网模型,利用超级电容和蓄电池组成的混合储能系统快速的响应以及优越的调峰特性,对光伏直流微电网进行削峰填谷,并采用改进鸟群算法(IBSA)对该模型进行优化,解决经典启发式算法容易陷入局部最优的问... 构建冲击性负载特性下的光伏直流微电网模型,利用超级电容和蓄电池组成的混合储能系统快速的响应以及优越的调峰特性,对光伏直流微电网进行削峰填谷,并采用改进鸟群算法(IBSA)对该模型进行优化,解决经典启发式算法容易陷入局部最优的问题。所用模型参考Levy飞行策略,运用Mantegna算法表示随机Levy步长,并将惯性权重w引入觅食行为,采用不同类型测试函数对收敛性效果进行分析;通过桂林市某小区所测得的年负荷出力数据,结合储能系统相关参数作为优化配置输入参数进行模型求解。研究结果表明:对比鸟群算法、粒子群算法,以及遗传算法的计算效果,该算法具有更高的精度、效率和鲁棒性,对于求解光伏直流微电网容量规划问题具有良好的收敛性。 展开更多
关键词 微电网 光伏 优化 蓄电池 levy飞行 IBSA算法
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改进入侵杂草算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：13
10
作者 张新 李珂 +1 位作者 严大虎 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期4469-4476,共8页
将入侵杂草算法用于解决考虑工件释放时间、工件交货期的柔性作业车间调度问题,以工件的最大完工时间、最大机器负荷、机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型,提出了一种改进的入侵杂草优化算法。提出一种基于转化序列... 将入侵杂草算法用于解决考虑工件释放时间、工件交货期的柔性作业车间调度问题,以工件的最大完工时间、最大机器负荷、机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型,提出了一种改进的入侵杂草优化算法。提出一种基于转化序列的随机键编码方式,实现杂草连续空间与FJSP离散空间之间的映射。在种子繁殖阶段,通过引入自适应高斯变异算子来增加种群多样性。接着,在种群扩散阶段,借助Levy飞行随机游走策略提高算法全局搜索能力,跳出局部最优解。最后,通过对比实验证明算法对于求解多目标柔性作业车间调度问题是有效的。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 杂草优化 自适应高斯变异 levy飞行 随机键编码
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基于改进Levy飞行的PSO湿度传感器补偿算法 被引量：12
11
作者 唐朝国 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期119-125,共7页
针对综合管廊中温度变化导致湿度传感器数据失真的问题,提出一种改进Levy飞行的粒子群优化(PSO)算法(ILPSO),用于补偿数据误差。首先,建立一个预测误差的神经网络,通过PSO寻找网络初始参数;然后,在PSO寻找过程中加入改进的Levy飞行,粒... 针对综合管廊中温度变化导致湿度传感器数据失真的问题,提出一种改进Levy飞行的粒子群优化(PSO)算法(ILPSO),用于补偿数据误差。首先,建立一个预测误差的神经网络,通过PSO寻找网络初始参数;然后,在PSO寻找过程中加入改进的Levy飞行,粒子飞行的概率与到最优粒子的距离成反比,靠近最优粒子时以较大概率反向逃离最优粒子,克服粒子早熟问题;最后,网络以PSO的输出作为初始参数重新训练。在算法寻优性能实验中,相比于其他测试算法,ILPSO算法的寻优能力更强,在传感器误差测试实验以及稳定性实验中,ILPSO算法的补偿效果最好,补偿后的湿度值误差在5%以内,均方误差(MSE)最低,稳定性最好。实验结果表明,与传统的Levy飞行相比,ILPSO算法对误差预测网络的适应度更强,收敛更快,提高了湿度传感器温度补偿的准确性以及稳定性。 展开更多
关键词 BP神经网络 温度补偿 PSO算法 levy飞行
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带Metropolis准则的混合离散布谷鸟算法求解旅行商问题 被引量：11
12
作者 林敏 刘必雄 林晓宇 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期972-983,共12页
布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)在求解连续问题方面得到较好的结果,但在处理离散问题方面解决方案较少且收敛速度过慢,针对此不足,以求解旅行商问题为代表,结合基于学习的混合邻域结构和概率接受准则,提出了一种新颖的改进的混合离散布谷... 布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)在求解连续问题方面得到较好的结果,但在处理离散问题方面解决方案较少且收敛速度过慢,针对此不足,以求解旅行商问题为代表,结合基于学习的混合邻域结构和概率接受准则,提出了一种新颖的改进的混合离散布谷鸟(Hybrid Discrete Cuckoo Search,HDCS)算法.HDCS算法通过向最佳个体学习和从问题学习来搜索解空间,将反序、插入、块移动、交换和双桥等多种算子组合构造不同的混合邻域,通过Levy飞行选择相应的邻域结构进行寻优,并引入模拟退火算法的Metropolis接受准则,能够以一定的概率接受劣质解,使算法不易陷入局部最优.为了验证算法的性能,将HDCS算法分别与其他基于CS算法、经典智能优化算法和新型群智能优化算法的3类方法进行比较,实验结果表明,HDCS算法不但优于其他基于CS的算法,同时也优于一些其他最新的群智能优化算法. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索 旅行商问题 Metropolis接受准则 levy飞行
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考虑电动汽车接入的微电网多目标优化调度 被引量：7
13
作者 周晨瑞 盛光宗 李升 《电气工程学报》 CSCD 2023年第1期211-218,共8页
随着电动汽车普及率的逐年升高,由于电动汽车接入所带来的无序充放电现象对电网稳定运行造成影响。在传统微电网模型的基础上考虑电动汽车的接入,并对该微电网系统进行研究,建立了包含微电网运行成本、电动汽车用户充放电成本的目标函数... 随着电动汽车普及率的逐年升高,由于电动汽车接入所带来的无序充放电现象对电网稳定运行造成影响。在传统微电网模型的基础上考虑电动汽车的接入,并对该微电网系统进行研究,建立了包含微电网运行成本、电动汽车用户充放电成本的目标函数,采用基于Levy飞行改进的NSGA-II算法对系统进行优化调度。考虑到电动汽车的使用情况具有很强的随机性与灵活性,提出在不同电价机制下电动汽车合理的有序充放电调度策略。提出了基于Levy飞行改进的NSGA-II算法,用Levy飞行生成新的子种群并与传统NSGA-II的子代种群合并,来增强种群多样性,加强探索能力,降低陷入局部最优的概率。最后以某地区微电网系统为例,与NSGA-II标准算法求解结果对比微电网运行成本以及电动汽车用户成本均有明显降低,有较高的实用价值。 展开更多
关键词 微电网 电动汽车 优化调度 NSGA-II算法 levy飞行
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基于精英策略和Levy飞行的粒子群算法 被引量：11
14
作者 张超 贺兴时 叶亚荣 《西安工程大学学报》 CAS 2018年第6期731-738,共8页
为了提高粒子群算法的搜索效率,避免粒子过早收敛,将精英策略思想和自适应动态Levy飞行步长引入到粒子群算法中,提出了一种新的算法(ELPSO).首先依据精英策略(ES)的搜索机制来扩大粒子的搜索空间,利用精英粒子良好的反向搜索能力,使粒... 为了提高粒子群算法的搜索效率,避免粒子过早收敛,将精英策略思想和自适应动态Levy飞行步长引入到粒子群算法中,提出了一种新的算法(ELPSO).首先依据精英策略(ES)的搜索机制来扩大粒子的搜索空间,利用精英粒子良好的反向搜索能力,使粒子避免早熟收敛.此外,使用自适应动态Levy飞行更新该算法对在进化中因发生早熟而无法进化到更好位置的粒子.利用改进的新算法(ELPSO)测试6个标准测试函数,并与标准的PSO算法和权重线性递减的粒子群算法(RWPSO)进行比较.结果表明,ELPSO算法的收敛速度和收敛精度都优于标准PSO算法和RWPSO算法. 展开更多
关键词 粒子群搜索算法 精英策略 levy飞行 自适应动态
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基于ICOA-LSTM的短期负荷预测研究 被引量：9
15
作者 高超 孙谊媊 +1 位作者 赵洪峰 曹培芳 《电子测量技术》 北大核心 2022年第13期88-95,共8页
精准的负荷预测有利于电力系统的稳定运行,提高经济性和可靠性。为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种基于改进型黑猩猩算法优化长短时记忆网络的短期负荷预测模型。由于黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,采用... 精准的负荷预测有利于电力系统的稳定运行,提高经济性和可靠性。为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种基于改进型黑猩猩算法优化长短时记忆网络的短期负荷预测模型。由于黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,采用Circle映射策略初始化种群,产生分布均匀的黑猩猩种群,提高黑猩猩种群的多样性,为全局寻优奠定基础;其次,引入螺旋位置更新策略,使黑猩猩种群有多种搜索路径,扩大搜索空间,提高种群的全局搜索能力;然后,引入Levy飞行策略和自适应t变异策略,在最优解位置进行扰动变异,增强抗局部极值能力,提高算法的收敛精度。针对LSTM网络的隐含层神经元数,学习率等参数较难选取的问题,利用ICOA对LSTM网络自动寻找最优参数,建立ICOA-LSTM负荷预测模型。结合某地区的实际数据进行预测分析,结果表明,与BP、LSTM、PSO-LSTM、COA-LSTM预测方法相比,ICOA-LSTM模型具有更高的短期电力负荷预测精度,其预测平均绝对误差为17.01 kW,均方根误差为21.80 kW,平均绝对百分比误差为0.37%。 展开更多
关键词 短期负荷预测 黑猩猩优化算法 Circle映射 螺旋位置更新策略 levy飞行 自适应t变异 LSTM 最优参数
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混沌狼群围捕算法的车间机器人导航路径规划 被引量：9
16
作者 周璟 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第1期251-255,共5页
为了提高车间内机器人导航规划的实时性、减少导航路径长度,提出了混沌狼群围捕算法。建立了工作环境的矢量模型与路径的适应度函数;在狼群围捕算法基础上,使用Tent混沌映射改进了狼群初始化方法,使狼群初始分布更加均匀,有利于算法初... 为了提高车间内机器人导航规划的实时性、减少导航路径长度,提出了混沌狼群围捕算法。建立了工作环境的矢量模型与路径的适应度函数;在狼群围捕算法基础上,使用Tent混沌映射改进了狼群初始化方法,使狼群初始分布更加均匀,有利于算法初期对整个工作区域的遍历式搜索;鉴于levy飞行长时间短距离来回搜索与偶尔长距离搜索相互穿插的特点,将其应用于改进围捕步长,有利于算法长期的细致搜索并保持跳出局部极值的能力;借鉴遗传思想改进狼群进化方法,将算法向收敛的方向进行引导;基于以上改进,提出了混沌狼群围捕算法。在车间环境下进行仿真验证,与传统狼群围捕算法相比,混沌狼群围捕算法的导航规划用时减少了37.5%,最优导航路径长度减少了16.7%。 展开更多
关键词 机器人导航 狼群围捕算法 Tent混沌映射 levy飞行 遗传引导
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基于Levy飞行策略的自适应改进鸟群算法 被引量：9
17
作者 杨文荣 马晓燕 边鑫磊 《河北工业大学学报》 CAS 2017年第5期10-16,22,共8页
针对新型生物启发式群智能算法—鸟群算法(BSA)因进化初期种群多样性不足,以及认知和群体行为调节参数的改变而导致在优化小部分多极值函数时种群收敛精度变差、收敛迭代次数偏大甚至出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了Levy自适... 针对新型生物启发式群智能算法—鸟群算法(BSA)因进化初期种群多样性不足,以及认知和群体行为调节参数的改变而导致在优化小部分多极值函数时种群收敛精度变差、收敛迭代次数偏大甚至出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了Levy自适应改进鸟群算法(LSABSA).该算法采用Levy飞行策略的随机游走模式来增加种群多样性和跳出局部最优值,并通过(0,1)随机均匀分布自适应改进惯性权重以及线性调整认知和社会系数来平衡BSA算法的全局和局部搜索能力,进而提高求解精度.最后采用10个典型测试函数对LSABSA算法以及粒子群算法(PSO)、改进粒子群算法(GPSO)和鸟群算法(BSA)进行仿真实验和分析对比,表明了LSABSA算法的收敛速度、精确度和稳定性均优于其他算法. 展开更多
关键词 鸟群算法 levy飞行 (0 1)随机均匀分布 线性调整 仿真测试
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基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法 被引量：8
18
作者 彭鹏 倪志伟 +1 位作者 朱旭辉 夏平凡 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期95-105,共11页
针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Levy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以... 针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Levy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度. 展开更多
关键词 属性约简 邻域粗糙集 二元萤火虫群优化算法 反向学习 levy飞行
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自适应动态调整粒子群的云计算任务调度 被引量：8
19
作者 侯欢欢 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第9期46-51,116,共7页
为了高效地实现云计算任务调度,融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和多目标函数构造,提出一种新的云计算任务调度算法。对分数阶达尔文粒子群算法进行全方位改进,基于粒子群适应度动态调整惯性权重系数以自适应搜索最优解;利用粒子自身... 为了高效地实现云计算任务调度,融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和多目标函数构造,提出一种新的云计算任务调度算法。对分数阶达尔文粒子群算法进行全方位改进,基于粒子群适应度动态调整惯性权重系数以自适应搜索最优解;利用粒子自身进化信息定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现快速收敛;借助Levy飞行随机扰动对局部最优位置进行位置扰动以提高跳出局部最优的能力;综合最短等待时间、资源负载均衡程度及任务完成所耗费用等三个目标构造任务调度满意度函数,以此搜索任务调度最优解。仿真实验表明,与其他粒子优化算法相比,该算法有较快的收敛速度和较高的寻优精度;在任务调度中,该算法与其他三种调度算法相比,在较低的截止时间未完成率下实现了虚拟资源的均衡负载。 展开更多
关键词 云计算任务调度 粒子群算法 分数阶次α调整 levy飞行 进化信息 多目标
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基于改进蝙蝠优化自确定的模糊C-均值聚类算法 被引量：8
20
作者 汤正华 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期505-512,共8页
针对模糊C-均值聚类算法敏感于初始聚类中心及聚类收敛慢、聚类数目手动设定等缺陷,提出了基于改进蝙蝠优化自确定的模糊C-均值聚类算法。该算法是基于密度峰值综合衡量聚类中心外围数据密集程度和聚类中心间距离,自动确定聚类中心和聚... 针对模糊C-均值聚类算法敏感于初始聚类中心及聚类收敛慢、聚类数目手动设定等缺陷,提出了基于改进蝙蝠优化自确定的模糊C-均值聚类算法。该算法是基于密度峰值综合衡量聚类中心外围数据密集程度和聚类中心间距离,自动确定聚类中心和聚类数目,以此作为改进蝙蝠算法的初始中心;在原始蝙蝠算法中引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力;使用Powell局部搜索加快算法的收敛,利用改进的蝙蝠种群进行种群寻优,并将最优蝙蝠位置作为聚类C-均值新聚类中心,进行模糊聚类,以此循环交叉迭代多次最终获得聚类结果。将基于改进蝙蝠优化自确定的模糊C-均值聚类算法与其它两种聚类算法在标准数据集上进行仿真对比,实验结果表明:与其它两种算法相比,该算法收敛速度快、误差率低。 展开更多
关键词 计量学 模糊C-均值聚类 蝙蝠算法 levy飞行 Powell局部搜索 密度峰值 自动确定
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