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融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法 被引量:49
1
作者 李爱莲 全凌翔 +1 位作者 崔桂梅 解韶峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期91-99,共9页
针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性... 针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力。通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证。实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 折射反向学习 正余弦算法 非线性递减搜索因子 柯西变异
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全局优化的蝴蝶优化算法 被引量:28
2
作者 高文欣 刘升 +1 位作者 肖子雅 于建芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第10期2966-2970,共5页
针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,提出一种全局优化的蝴蝶算法,引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数,从而改变算法易陷入早熟的问题,结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种... 针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,提出一种全局优化的蝴蝶算法,引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数,从而改变算法易陷入早熟的问题,结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种群能够较快地找到全局最优解;将正弦余弦算法作为局部算子融入BOA中,改善迭代后期种群多样性下降的缺陷,加快算法跳出局部最优。在仿真模拟实验中与多个算法进行对比,结果表明改进算法的寻优性能更好。 展开更多
关键词 蝴蝶优化算法 limit阈值 单纯形法 正弦余弦算法
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计及风光就地消纳的设施农业产业园区综合能源系统多目标优化调度方法 被引量:20
3
作者 陈伟 路源 +3 位作者 何欣 张海龙 杨勇 崔建斌 《电力建设》 CSCD 北大核心 2021年第7期20-27,共8页
针对设施农业产业园区在生产过程中能源得不到高效利用且能耗费用较高的问题,文章提出了一种计及风光就地消纳的设施农业产业园区综合能源系统(integrated energy system,IES)多目标优化调度方法。首先,建立了包含风-光-沼可再生能源的... 针对设施农业产业园区在生产过程中能源得不到高效利用且能耗费用较高的问题,文章提出了一种计及风光就地消纳的设施农业产业园区综合能源系统(integrated energy system,IES)多目标优化调度方法。首先,建立了包含风-光-沼可再生能源的设施农业产业园区综合能源系统出力模型。然后,考虑多种约束条件,并以能耗费用最低与风光消纳率最大作为目标,利用基于反向学习的改进型多目标正余弦优化算法进行求解。最后,以某设施农业产业园区综合能源系统作为实际算例对所提方法进行了验证。结果表明,所提优化调度方法可有效降低园区日运行费用、提高风光就地消纳率。 展开更多
关键词 设施农业产业园区 综合能源系统(IES) 多目标优化 消纳率 正弦余弦算法
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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
4
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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基于混沌的正余弦鲸鱼优化算法 被引量:10
5
作者 林杰 何庆 +2 位作者 王茜 杨荣莹 宁杰琼 《智能计算机与应用》 2020年第9期43-48,52,共7页
为了改善鲸鱼优化算法(WOA)的不足,如容易陷入局部最优,收敛速度慢等问题,本文提出了改进鲸鱼优化算法。首先,通过混沌Tent映射随机生成算法的初始种群位置,让种群分布更均匀,加快算法的收敛速度;其次,将正余弦算法与鲸鱼优化算法融合,... 为了改善鲸鱼优化算法(WOA)的不足,如容易陷入局部最优,收敛速度慢等问题,本文提出了改进鲸鱼优化算法。首先,通过混沌Tent映射随机生成算法的初始种群位置,让种群分布更均匀,加快算法的收敛速度;其次,将正余弦算法与鲸鱼优化算法融合,对领导者位置进行筛选,一定程度上避免了算法容易早熟的缺陷;最后,提出自适应策略,保留了鲸鱼优化算法优越性的同时,加入惯性权重,以平衡算法全局探测和局部寻优的能力。实验部分通过对基准函数仿真、使用Wilcoxon检验和MAE等方法来评价改进算法的性能。仿真结果表明:本文所提改进算法具有良好的有效性和优越性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 混沌Tent映射 正余弦算法 自适应策略
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具有学习机制的正弦余弦算法 被引量:10
6
作者 方旭阳 武相军 游大涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期809-813,共5页
针对标准正余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题,提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体,对其混合群体进行择优保留,从而优化了种群中的个体位置,提高了算... 针对标准正余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题,提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体,对其混合群体进行择优保留,从而优化了种群中的个体位置,提高了算法的寻优精度;同时,利用个体的反思学习能力防止个体盲目地向当前最优解学习,使算法停滞在局部最优,从而有效地避免了算法的未成熟收敛。在13个标准测试函数上进行仿真实验,实验结果证明,该算法相比于对比算法具有较强的鲁棒性和函数优化能力。 展开更多
关键词 正弦余弦算法 精英反向学习 群体智能 反思学习
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Lévy飞行的正余弦乌燕鸥混合算法及应用 被引量:4
7
作者 孙珂琪 陈永峰 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第1期212-217,共6页
为解决标准乌燕鸥算法(STOA)易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,提出一种混合正余弦算法(SCA)和Lévy飞行的自适应乌燕鸥算法(SLSTOA)。采用正余弦算法的搜索方式,同时采用非线性递减自适应正弦因子,改进乌燕鸥算法的攻击搜索方式,... 为解决标准乌燕鸥算法(STOA)易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,提出一种混合正余弦算法(SCA)和Lévy飞行的自适应乌燕鸥算法(SLSTOA)。采用正余弦算法的搜索方式,同时采用非线性递减自适应正弦因子,改进乌燕鸥算法的攻击搜索方式,来增强STOA算法的全局与局部探索能力。乌燕鸥个体和最优个体通过Lévy飞行策略进行变异,来增加种群多样性和扩大搜索空间,以达到提高跳出局部最优和全局探索能力。与四种先进的元启发式算法比较,SLSTOA算法性能通过6个基准测试函数进行评价,结果表明,相比其他四种元启发式算法,SLSTOA算法精度高、稳定性好和鲁棒性强。同时为验证SLSTOA算法的科学性与实用性,将其应用于解决32t/22.5m桥式起重机主梁结构优化设计中。 展开更多
关键词 乌燕鸥算法 正余弦算法 自适应正弦因子 Lévy飞行 桥式起重机主梁
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基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法 被引量:7
8
作者 尹德鑫 张达敏 +1 位作者 蔡朋宸 秦维娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2013-2017,共5页
针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改... 针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优。通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wilcoxon秩和检验的方法进行差异显著性统计检验的实验结果证明,改进后的算法性能更优,求解精度更高,显著性更好。 展开更多
关键词 蝗虫算法 鸽群算法 Fuch混沌映射 正弦余弦算法 非线性惯性权重
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基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰定位方法 被引量:7
9
作者 于坤 焦青亮 +3 位作者 刘子龙 蒋依芹 张巧香 刘玉芳 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期411-417,共7页
针对目前光谱特征峰识别定位技术识别率低、定位误差大、无法获得光谱线型函数等问题,提出了一种基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法。该方法利用动态转换概率改进正弦余弦算法,将改进的正弦余弦算法与多种光谱线型(高斯、... 针对目前光谱特征峰识别定位技术识别率低、定位误差大、无法获得光谱线型函数等问题,提出了一种基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法。该方法利用动态转换概率改进正弦余弦算法,将改进的正弦余弦算法与多种光谱线型(高斯、洛伦兹和Voigt)拟合方法相结合,通过迭代寻优计算,最终得到对应的光谱特征峰位置。该方法不仅能得到光谱特征峰的位置,而且可以得到光谱线型函数。实验证明,无论强峰、弱峰还是重叠峰,提出的基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法在识别率、定位准确率、谱值拟合效果和对噪声的抑制能力等方面均有显著提高。 展开更多
关键词 光谱学 特征峰识别与定位 正弦余弦算法 光谱线型函数
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移动边缘计算中基于混合人工蜂群算法的计算卸载策略
10
作者 沈正林 吴涛 +1 位作者 周启钊 陈曦 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期520-527,共8页
计算卸载是移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的关键技术.针对多用户多MEC服务器场景中计算卸载策略的不足,本文提出一种混合人工蜂群算法(Artificial Reverse Sine-Cosine,ARSC).首先,使用反向学习策略初始化种群,优化种群的... 计算卸载是移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的关键技术.针对多用户多MEC服务器场景中计算卸载策略的不足,本文提出一种混合人工蜂群算法(Artificial Reverse Sine-Cosine,ARSC).首先,使用反向学习策略初始化种群,优化种群的初始解;然后,在雇佣蜂阶段利用正余弦算法的全局最优引导信息,提升算法的局部搜索能力;最后,为了平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,引入动态感知因子对算法的步长因子进行改进.仿真实验结果表明,相比基于粒子群算法的卸载策略、基于人工蜂群算法的卸载策略,ARSC策略在系统时延、系统能耗、收敛性等指标上均有所改善. 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 人工蜂群算法 正余弦算法 多用户多MEC
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面向多车场冷链物流配送的改进正余弦算法
11
作者 路世昌 刘丹阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期326-337,共12页
以冷链物流为对象,研究了一类考虑多中心联合配送和硬时间窗约束的调度问题。基于问题描述建立了以最小化总成本为目标的数学模型。提出了改进正余弦算法(enhanced sine-cosine algorithm,ESCA)以获取当前问题的满意解。结合问题特征创... 以冷链物流为对象,研究了一类考虑多中心联合配送和硬时间窗约束的调度问题。基于问题描述建立了以最小化总成本为目标的数学模型。提出了改进正余弦算法(enhanced sine-cosine algorithm,ESCA)以获取当前问题的满意解。结合问题特征创建了融合构造式规则的编解码方法,并辅以个体评估方法实现模型与正余弦算法(sine-cosine algorithm,SCA)的适配。同时,将反向学习机制嵌入ESCA的初始化流程,旨在提升初始解的性能。在种群进化方面,构建了融合双种群机制、非线性参数调节和随机扰动的混合进化机制以平衡寻优过程的全局探索和局部挖掘行为,并通过离散邻域搜索方法避免搜索停滞。开展了案例研究和算法对比实验,结果验证了ESCA算法的良好性能。 展开更多
关键词 优化 调度 正余弦算法 混合 邻域搜索
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基于改进型蛇算法的RFID网络规划部署
12
作者 李芷芊 郑嘉利 +1 位作者 陈奕君 张江波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期375-383,共9页
针对无线射频识别(RFID)网络规划的优化部署问题,提出一种基于Circle映射的嵌入正弦余弦算法和自适应阈值的改进型蛇算法(ESO)。在种群初始化阶段利用Circle混沌映射的均匀性和遍历性等特点,在局部搜索阶段和开发阶段分别引入正弦余弦算... 针对无线射频识别(RFID)网络规划的优化部署问题,提出一种基于Circle映射的嵌入正弦余弦算法和自适应阈值的改进型蛇算法(ESO)。在种群初始化阶段利用Circle混沌映射的均匀性和遍历性等特点,在局部搜索阶段和开发阶段分别引入正弦余弦算法(SCA)和自适应阈值等算法机制,弥补了蛇算法初始化过程不够均匀、容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点。在满足100%标签覆盖率、减少阅读器之间的碰撞干扰、实现阅读器的负载均衡,以及降低总的发射功率这4个目标的基础上,求解阅读器最佳的部署位置,将所提算法与粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)、樽海鞘算法(SSA)进行了对比分析。实验结果表明,改进型蛇算法在对RFID网络进行优化部署时寻优能力更强,对RFID网络部署的综合性能提升明显,在相同的实验条件下,ESO的最佳适应度值比PSO提高了28.1%,比GWO提高了17.7%,比SSA提高了22.9%,可以更有效地得出最优的RFID网络规划部署方案。 展开更多
关键词 RFID网络 蛇算法 Circle映射 正弦余弦算法 自适应阈值 网络规划
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基于精英反向学习与正余弦算法优化的蛇算法
13
作者 储飞 王加阳 田福林 《计算机仿真》 2024年第6期455-461,共7页
针对蛇算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于精英反向学习策略和正余弦算法优化的蛇算法(ESSO)首先在初始化种群时,引入精英反向学习策略生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在战斗模式下,引入正余弦算法对蛇个体的位置... 针对蛇算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于精英反向学习策略和正余弦算法优化的蛇算法(ESSO)首先在初始化种群时,引入精英反向学习策略生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在战斗模式下,引入正余弦算法对蛇个体的位置进行更新,使其有效地避免陷入局部最优,并引入自适应权重,平衡全局和局部搜索能力;最后基于12个基准函数进行测试以评估改进算法的效率。结果表明,改进算法与其它6种算法相比,具有更好的全局搜索能力和稳定性,同时,寻优精度和收敛速度也相较原算法有所增强。 展开更多
关键词 蛇优化 反向学习 正余弦算法
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基于SCA-VMD和排列熵的轴承故障诊断研究 被引量:2
14
作者 蔡俊 蔡士超 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2023年第11期140-148,共9页
轴承在早期故障时信号微弱、振动数据的获取或者缺失,导致轴承故障诊断的准确率降低,为此提出了一种同一故障类型不同损伤尺寸的数据集构建方法,构建正余弦优化算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)优化变分模态分解(Variational Mode Decom... 轴承在早期故障时信号微弱、振动数据的获取或者缺失,导致轴承故障诊断的准确率降低,为此提出了一种同一故障类型不同损伤尺寸的数据集构建方法,构建正余弦优化算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数的轴承故障诊断模型。首先,对比经验模态分解以及变分模态算法的时域频域波形,再采用SCA算法对模态分解个数k和惩罚系数α寻找最优组合;然后,计算模态分量的排列熵值,选取峭度值最大的四个模态分量构建特征数据集,支持向量积进行参数优化,构建最优故障诊断模型,对不同故障诊断模型结果进行对比;最后,基于SCA-VMD和排列熵的轴承故障诊断研究准确度率为99.3%,数据构建的方法更符合实际的工况。 展开更多
关键词 变分模态分解 排列熵 正余弦算法 支持向量积
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基于FEM-MEI和正余弦算法的二维电磁成像方法
15
作者 贾瀚钦 高红伟 +1 位作者 郝凯子 贾祖朋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第4期68-76,共9页
针对二维介质目标的电磁成像问题,将正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)与有限元方法(Finite Element Method,FEM)和不变性测试方程(Measured Equation of Invariance,MEI)进行结合提出一种新的成像方法。将FEM与MEI进行结合求解二... 针对二维介质目标的电磁成像问题,将正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)与有限元方法(Finite Element Method,FEM)和不变性测试方程(Measured Equation of Invariance,MEI)进行结合提出一种新的成像方法。将FEM与MEI进行结合求解二维介质目标的电磁散射正问题,即求解Helmholtz方程。其中,MEI保证边界截断的精度,FEM适用于复杂介质目标的准确模拟。对于电磁散射逆问题,引入SCA并加以改进提出一种新的重构方法。该方法采用等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场最大偏差为目标函数,采用改进的SCA优化介质参数,使目标函数达到最小值,以此重构散射体。为提高计算效率,采用MPI算法进行并行计算。文中采用基准函数展示了改进的SCA算法的快速收敛性,并采用非规则的均匀介质柱目标验证了成像方法的正确性。 展开更多
关键词 正余弦算法 有限元方法 MEI方法 电磁散射 二维成像
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融合正余弦策略的算术优化算法 被引量:1
16
作者 黄学雨 罗华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期1320-1330,共11页
针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦... 针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦算法引入算法的局部开发阶段,增加迭代后期种群多样性,避免算法陷入局部最优,有效提升算法的求解精度和收敛速度。在14个基准测试函数上的仿真实验结果表明,改进算法在求解精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显提升。最后将改进算法用于支持向量机SVM参数优化,并建立学生知识水平预测模型,进一步验证了算法的实用性和优越性。 展开更多
关键词 算术优化算法 自适应 正弦余弦算法 函数优化
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正弦余弦算法求解线性互补问题的最小范数解 被引量:3
17
作者 雍龙泉 贾伟 黎延海 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期1-6,共6页
针对存在多个解的线性互补问题,找出尽可能多的解,进而在众多解中寻找最小范数解,成为当前的一个研究热点.论文通过把线性互补问题转化为绝对值方程,定义了智能算法的适应值函数,采用正弦余弦算法求解线性互补问题,在其中选取范数最小的... 针对存在多个解的线性互补问题,找出尽可能多的解,进而在众多解中寻找最小范数解,成为当前的一个研究热点.论文通过把线性互补问题转化为绝对值方程,定义了智能算法的适应值函数,采用正弦余弦算法求解线性互补问题,在其中选取范数最小的解.数值结果表明该方法能够找到原问题尽可能多的最小范数解,可为研究其稀疏解提供一些近似结果. 展开更多
关键词 多个解的线性互补问题 最小范数解 绝对值方程 适应值函数 正弦余弦算法
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基于正余弦算法的瑞利波频散曲线反演
18
作者 付宇 艾寒冰 +2 位作者 姚振岸 梅竹虚 苏可嘉 《物探与化探》 CAS 北大核心 2023年第6期1467-1478,共12页
瑞利波在工程勘察领域应用广泛,通过反演瑞利波频散曲线可有效地获取地层信息,但频散曲线反演中传统全局优化算法存在收敛速度慢、收敛精度低和易早熟的问题。对此,本文引入一种新的全局优化算法——正余弦算法(SCA)进行瑞利波频散曲线... 瑞利波在工程勘察领域应用广泛,通过反演瑞利波频散曲线可有效地获取地层信息,但频散曲线反演中传统全局优化算法存在收敛速度慢、收敛精度低和易早熟的问题。对此,本文引入一种新的全局优化算法——正余弦算法(SCA)进行瑞利波频散曲线反演研究。SCA基于正余弦函数数学性质,应用多个随机参数和自适应变量调整寻优过程中的探索和开发能力,在获得高精度解的同时还保证了收敛速度以及稳定性。首先利用4个不含噪声模型验证了SCA用于频散曲线反演的可行性;随后往模型中加入15%的随机噪声说明了SCA具有较强的抗干扰能力;接着将SCA与粒子群算法(PSO)进行对比,证明了SCA反演频散曲线能得到高精度和高稳定性的解;最后用冰岛Arnarb?lidi和美国怀俄明地区的地震数据检验SCA处理实际数据的能力。理论模型试算与实测资料分析的结果表明,SCA具有快速、高精度、稳定、实用性强的特点,可有效地应用于瑞利波频散曲线的定量解释。 展开更多
关键词 瑞利波 频散曲线反演 全局优化 正余弦算法
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改进乌鸦搜索算法在邮件集散中心航空运力调度中的应用 被引量:2
19
作者 卢卓桓 仰燕兰 叶桦 《计算机系统应用》 2022年第9期324-332,共9页
邮件集散中心航空运力调度涉及固定运力和备选运力两种调度对象,本文在航空运力资源充足的前提下,建立了以最小化运输成本为目标的优化模型,研究了一种改进的乌鸦搜索算法求解方法.首先根据问题的数学模型,引入惩罚函数法将部分约束转... 邮件集散中心航空运力调度涉及固定运力和备选运力两种调度对象,本文在航空运力资源充足的前提下,建立了以最小化运输成本为目标的优化模型,研究了一种改进的乌鸦搜索算法求解方法.首先根据问题的数学模型,引入惩罚函数法将部分约束转化为惩罚项,与目标函数共同构成适应度函数;然后引入Logistic混沌映射提高初始种群的多样性;根据问题的特点,提出了基于个体最优追随机制和正余弦算法的位置更新策略,并引入交叉变异机制以丰富搜索过程中种群的多样性.通过大量算例实验分析,证明了该算法的有效性与优越性. 展开更多
关键词 运力调度 乌鸦搜索算法 惩罚函数法 LOGISTIC混沌映射 正余弦算法 交叉变异
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基于模拟退火的自适应正余弦算法 被引量:3
20
作者 张娜 贺兴时 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2021年第1期84-90,107,共8页
为克服正余弦算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于模拟退火的自适应正余弦算法。设置自适应参数r1,根据粒子自适应值的状态,动态调整参数r1,以增强算法的局部搜索能力;在简化的正余弦算法的位置更新公式中... 为克服正余弦算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于模拟退火的自适应正余弦算法。设置自适应参数r1,根据粒子自适应值的状态,动态调整参数r1,以增强算法的局部搜索能力;在简化的正余弦算法的位置更新公式中引入对数递减的惯性权重,更好的平衡算法局部搜索与全局搜索的能力;为增加种群多样性,对当前最优解添加高斯扰动,并根据模拟退火中的Metropolis准则接受新解,以避免算法后期陷入局部最优。10个标准测试函数仿真结果表明,改进后算法在收敛速度、寻优精度上更具优势。 展开更多
关键词 正余弦算法 高斯扰动 模拟退火算法 自适应 惯性权重
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