一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络覆盖优化研究 被引量：33

1

作者 王振东 汪嘉宝 李大海 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期818-828,共11页

为了有效提高无线传感器网络的节点覆盖率,提出了一种增强型的麻雀搜索算法。首先引入非线性收敛因子,平衡算法全局寻优和局部探索能力,然后将自适应τ分布的柯西变异算子融入到麻雀搜索算法,使麻雀个体受局部极值点约束力下降,快速跳... 为了有效提高无线传感器网络的节点覆盖率,提出了一种增强型的麻雀搜索算法。首先引入非线性收敛因子,平衡算法全局寻优和局部探索能力,然后将自适应τ分布的柯西变异算子融入到麻雀搜索算法,使麻雀个体受局部极值点约束力下降,快速跳出局部最优,最后采用一种新颖的越界处理方法,更加合理的处理麻雀个体越界重定位问题。将该算法应用到无线传感器网络覆盖优化中,结果表明该算法提高了网络覆盖率,有效减少了节点冗余,优化节点分布更加均匀。 展开更多

关键词 无线传感器网络 覆盖优化 麻雀搜索算法 非线性收敛因子 柯西变异算子 越界处理

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基于柯西变异的蚁狮优化算法 被引量：16

2

作者 于建芳 刘升 +1 位作者 韩斐斐 肖子雅 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第6期45-49,54,共6页

针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞,收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将自适应t分布的柯西变异融入到蚁狮优化算法中,提出了基于柯西变异的蚁狮优化算法(CALO).该算法采用轮盘赌的方法挑选出精英蚁狮个体,改善蚁狮群体的适应性,... 针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞,收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将自适应t分布的柯西变异融入到蚁狮优化算法中,提出了基于柯西变异的蚁狮优化算法(CALO).该算法采用轮盘赌的方法挑选出精英蚁狮个体,改善蚁狮群体的适应性,提高种群的总体寻优效率;采用具有自适应的柯西变异算子使得蚁狮个体受局部极值点约束力下降,能够快速跳出局部最优,大大提高了全局搜索能力和收敛速度;通过9个单模态、多模态标准测试函数对CALO、ALO、FPA和BA四种算法进行函数测试对比,实验仿真结果表明该改进算法是切实可行的,具有更优的收敛速度和寻优精度. 展开更多

关键词 蚁狮优化算法 柯西变异算子 轮盘赌搜索方法 花授粉算法 蝙蝠算法

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改进型布谷鸟搜索算法的防空火力优化分配模型求解 被引量：15

3

作者 孙海文 谢晓方 +1 位作者 孙涛 庞威 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期189-197,共9页

针对防空火力优化分配中火力资源易浪费且易延误战机的问题,将毁伤概率门限、飞临时间以及威胁度等因素相结合,构建一种改进的防空火力优化分配模型。基于此模型,提出一种多种群并行布谷鸟搜索算法求解防空火力多维整数优化分配问题。... 针对防空火力优化分配中火力资源易浪费且易延误战机的问题,将毁伤概率门限、飞临时间以及威胁度等因素相结合,构建一种改进的防空火力优化分配模型。基于此模型,提出一种多种群并行布谷鸟搜索算法求解防空火力多维整数优化分配问题。利用多个种群同时进行全局探索和局部开发,并通过移民算子进行各种群间的信息交流;为进一步提高全局探索能力,引入柯西变异算子构建新的全局搜索模型;在算法局部开发过程中,采用贪婪方式,逐维搜索。仿真结果表明:所建火力优化分配模型能有效地抓住战机,避免火力资源浪费;所提优化算法能较好地平衡全局探索和局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高了全局探索能力。 展开更多

关键词 火力分配 毁伤概率门限 飞临时间 布谷鸟搜索算法 多种群并行搜索 柯西变异算子 逐维贪婪搜索

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一种求解数值优化问题的快速进化规划算法 被引量：8

4

作者 商允伟 裘聿皇 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第6期1190-1192,1197,共4页

步长变量(自适应参数)是影响进化规划算法性能的一个重要参数,但该参数往往减小较快导致搜索速度下降或早熟收敛。针对这一问题,对变异算子进行了改进,对成功的变异进行适当延伸,当个体变异失败时,对变异量实施Gauss或Cauchy扰动,从而... 步长变量(自适应参数)是影响进化规划算法性能的一个重要参数,但该参数往往减小较快导致搜索速度下降或早熟收敛。针对这一问题,对变异算子进行了改进,对成功的变异进行适当延伸,当个体变异失败时,对变异量实施Gauss或Cauchy扰动,从而使精细化搜索和大范围搜索有机结合起来。对若干经典算例的仿真实验表明该算法的有效性。 展开更多

关键词 进化规划 变异算子 Gauss变异 cauchy变异

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基于离散鲸鱼群算法的物资应急调度研究 被引量：6

5

作者 蒋华伟 郭陶 +1 位作者 杨震 赵丽科 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1484-1494,共11页

针对鲸鱼群算法求解多配送中心带时间窗的物资应急调度问题时存在的易陷入局部极值等缺点,该文提出一种改进离散鲸鱼群算法(IDWSA)。首先采用混合初始化策略提高初始种群的质量;然后构建以相似配送顺序和相同配送中心为比较项的两种移... 针对鲸鱼群算法求解多配送中心带时间窗的物资应急调度问题时存在的易陷入局部极值等缺点,该文提出一种改进离散鲸鱼群算法(IDWSA)。首先采用混合初始化策略提高初始种群的质量;然后构建以相似配送顺序和相同配送中心为比较项的两种移动规则,并设计自适应柯西变异算子和路径选择策略对个体进行移动;最后构造全局评价函数用于选择个体以维持种群多样性。在Solomon标准测试集上,IDWSA所求最好解的距离与MAPSO,GA,HACO,ABC相比分别减少了2.25%,13.4%,6%,1.46%,有效缩短了车辆的行驶距离。 展开更多

关键词 物资应急调度 鲸鱼群算法 全局评价函数 柯西变异算子

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融合头脑风暴思想的教与学优化算法 被引量：7

6

作者 李丽荣 杨坤 王培崇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2677-2682,共6页

针对教与学优化(TLBO)算法在求解高维问题时表现出的收敛速度慢、解精度低、易陷入于局部最优的问题,提出了一种融合头脑风暴思想的改进教与学优化算法(ITLBOBSO)。在该算法中设计了一种新的“学”算子,并以其替换TLBO算法中的“学”。... 针对教与学优化(TLBO)算法在求解高维问题时表现出的收敛速度慢、解精度低、易陷入于局部最优的问题,提出了一种融合头脑风暴思想的改进教与学优化算法(ITLBOBSO)。在该算法中设计了一种新的“学”算子,并以其替换TLBO算法中的“学”。该算法在种群的迭代过程中,当前个体首先执行“教”算子。随后,在种群中随机选择两个个体,令其中优秀的个体与当前个体执行头脑风暴式学习,提升当前个体的状态。为了赋予算法早期良好的探索能力和后期对新解的开发能力,在该算子的公式中引入柯西变异和一个与迭代次数关联的随机参数。进行的一系列的仿真实验表明,与TLBO算法相比,所提算法在11个Benchmark函数上的解精度、鲁棒性和收敛速度都有大幅度提升。在2个约束工程优化问题上,ITLBOBSO所求得的耗费成本比TLBO算法降低了4个百分点。由此验证了所提出的机制对克服TLBO弱点的有效性,所提算法适合用来求解较高维度的连续优化问题。 展开更多

关键词 教与学优化 头脑风暴 柯西变异 “学”算子 约束工程优化问题

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基于IPPA优化PNN的变压器故障诊断研究 被引量：5

7

作者 徐耀松 包力铭 +2 位作者 管智峰 王雨虹 阎馨 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期138-145,共8页

针对变压器故障诊断精度低的问题,本文提出一种改进寄生捕食算法(IPPA)优化概率神经网络(PNN)的电力变压器故障诊断模型,首先利用主成分分析(PCA)对故障数据进行数据降维减少无效特征,然后利用混沌反向学习,柯西变异算子和融合贝塔分布... 针对变压器故障诊断精度低的问题,本文提出一种改进寄生捕食算法(IPPA)优化概率神经网络(PNN)的电力变压器故障诊断模型,首先利用主成分分析(PCA)对故障数据进行数据降维减少无效特征,然后利用混沌反向学习,柯西变异算子和融合贝塔分布的线性递减函数的权重等多策略改进寄生捕食算法(IPPA),提高其优化能力,并使用改进后的IPPA算法优化PNN网络的平滑因子,以提高PNN的分类精度和鲁棒性。最后将PCA处理后的数据输入到IPPA-PNN模型中进行故障诊断并以变压器数据为依据进行测试,测试结果表明,IPPA-PNN模型准确率达到93%相比于PPA-PNN和PSO-PNN模型提高了7%和10%能够有效地提高变压器的故障诊断性能。 展开更多

关键词 电力变压器 寄生捕食算法 混沌反向学习 柯西变异算子 自适应惯性权重 故障诊断

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基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用 被引量：6

8

作者 李荣 贺兴时 杨新社 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第13期258-268,共11页

针对基本MFO算法存在后期收敛速度较慢、收敛精度低等缺点,提出了一种基于差分进化的改进飞蛾优化算法(DEMFO)。该算法首先将差分进化算法融合到MFO算法中,使得飞蛾种群个体之间具有变异、交叉、选择机制,DEMFO算法拥有更强的全局和局... 针对基本MFO算法存在后期收敛速度较慢、收敛精度低等缺点,提出了一种基于差分进化的改进飞蛾优化算法(DEMFO)。该算法首先将差分进化算法融合到MFO算法中,使得飞蛾种群个体之间具有变异、交叉、选择机制,DEMFO算法拥有更强的全局和局部搜索能力;运用柯西变异算子对飞蛾最优位置进行变异更新产生新解,保持飞蛾种群的多样性,帮助算法跳出局部最优;再引入动态自适应权重因子,使飞蛾的更新方式更具灵活性,引导算法朝着正确的搜索方向进行,从而有效地提高了算法的收敛性和精度;对该算法用8个测试函数进行仿真实验,从实验结果可以看出DEMFO算法在收敛速度和收敛精度上有了显著提高。将该算法成功应用于求解电力系统负荷经济调度(Economic Dispatch,ED)模型,在Matlab平台对140台机组算例进行了仿真,相比基本MFO算法,提出的DEMFO算法能够获得更高质量的优化解,提供更好的负荷经济调度方案,从而有效降低发电成本,产生巨大的经济效益。 展开更多

关键词 DEMFO算法 差分进化算法 柯西变异算子 动态自适应权重因子 电力系统负荷经济调度

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改进拉格朗日松弛算法的机组组合研究 被引量：1

9

作者 晋美珠 韩晓霞 +2 位作者 武晋德 安钊 续欣莹 《上海电力大学学报》 CAS 2023年第1期25-32,共8页

为提高计算效率,并针对传统拉格朗日松弛算法(LR)在优化过程中存在对偶间隙不能收敛的问题,提出了一种改进的拉格朗日松弛算法(LR CMSCA)以优化大规模机组组合问题。首先通过正弦余弦算法(SCA)优化拉格朗日乘子的更新路径,以缓解振荡现... 为提高计算效率,并针对传统拉格朗日松弛算法(LR)在优化过程中存在对偶间隙不能收敛的问题,提出了一种改进的拉格朗日松弛算法(LR CMSCA)以优化大规模机组组合问题。首先通过正弦余弦算法(SCA)优化拉格朗日乘子的更新路径,以缓解振荡现象;然后在SCA中引入柯西变异算子对当前粒子进行干扰,尽可能避免陷入局部最优,并引入自适应权重更新策略,使粒子更快逼近最优解;最后利用不同机组规模的电力系统进行仿真计算,并将计算结果与其他算法进行比较。结果表明,该方法在计算结果上具有优势,且有实际应用价值。 展开更多

关键词 机组组合 拉格朗日松弛算法 正弦余弦算法 柯西变异算子 自适应权重更新策略

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融合禁忌搜索的SSA算法及其路径规划的应用 被引量：4

10

作者 欧阳城添 唐风 朱东林 《电子测量技术》 北大核心 2022年第22期32-40,共9页

针对麻雀搜索算法易陷入局部最优解、收敛精度不足等问题,提出一种融合禁忌算法思想的改进麻雀搜索算法。首先,采用拉丁超立方抽样初始化种群,保证初始空间解分布更均匀;其次,对R_(2)<ST时引入时变柯西变异算子对发现者搜索策略进行... 针对麻雀搜索算法易陷入局部最优解、收敛精度不足等问题,提出一种融合禁忌算法思想的改进麻雀搜索算法。首先,采用拉丁超立方抽样初始化种群,保证初始空间解分布更均匀;其次,对R_(2)<ST时引入时变柯西变异算子对发现者搜索策略进行优化;最后,在麻雀搜索算法后期收敛到一定程度时引入禁忌搜索思想,能够有效地避免算法陷入局部最优解。通过测试函数与其他算法进行仿真对比,证明该改进算法在收敛精度与速度都有极大的提升,并将其应用于移动机器人路径规划问题中,实验结果证实了在路径规划领域内的可行性与有效性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 拉丁超立方抽样 柯西变异算子 禁忌搜索算法 路径规划

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混合改进人工蜂群算法的机器人路径规划研究 被引量：2

11

作者 陈信华 孟冠军 +1 位作者 张伟 张磊 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第7期256-260,共5页

传统群智能算法在研究路径规划时,存在早熟、搜索效率低及难以获取最佳路径等不足。针对这些问题,提出了一种混合改进人工蜂群算法。新算法首先利用人工势场法高效简单的优势将其与标准人工蜂群算法相结合,然后针对算法中存在易于陷入... 传统群智能算法在研究路径规划时,存在早熟、搜索效率低及难以获取最佳路径等不足。针对这些问题,提出了一种混合改进人工蜂群算法。新算法首先利用人工势场法高效简单的优势将其与标准人工蜂群算法相结合,然后针对算法中存在易于陷入局部最优等缺陷将Levy分布与柯西变异算子引入标准人工蜂群算法中,新算法用Levy分布产生的步长取代食物源更新公式中的随机步长,在随机搜索策略中运用柯西分布的特点进行全局搜索。实验结果表明,改进后的算法在求解机器人运动路径时能够有效提高搜索效率和精度,新算法具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 路径规划 混合改进人工蜂群算法 人工势场法 Levy分布 柯西变异算子

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基于柯西变异的果蝇优化算法 被引量：1

12

作者 郭德龙 杨楠 周永权 《科技通报》 北大核心 2017年第3期223-228,257,共7页

针对果蝇优化算法是模仿果蝇寻找食物行为而进行全局搜索最优解的新算法,该算法存在容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。提出了一种基于柯西变异的果蝇优化算法,利用柯西分布具有较高的两翼概率特性从而容易产生一个远离原点的随机... 针对果蝇优化算法是模仿果蝇寻找食物行为而进行全局搜索最优解的新算法,该算法存在容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。提出了一种基于柯西变异的果蝇优化算法,利用柯西分布具有较高的两翼概率特性从而容易产生一个远离原点的随机生成数,即柯西分布有一条很长的尾巴。所以在果蝇个体利用嗅觉搜索食物之随机方向距离上引入柯西变异算子代替原来随机方向变异算子进行扰动,从而容易跳出局部最优。最后通过数值仿真实验对6个标准测试函数来进行作对比检验,结果表明该算法在求解高维函数优化问题更好。 展开更多

关键词 果蝇优化算法 柯西分布 变异算子 收敛 柯西变异 高维函数

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基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法 被引量：2

13

作者 耿焕同 孙家清 贾婷婷 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期411-421,共11页

针对单独采用冷启动方式而出现再次收敛速度慢、单种交叉算子自适应不足以及正态变异多样性程度偏弱等问题,提出一种基于自适应启动策略的新型混合交叉动态约束多目标优化算法.在算法设计中,首先采用冷热混合方式识别环境动态调整的程度... 针对单独采用冷启动方式而出现再次收敛速度慢、单种交叉算子自适应不足以及正态变异多样性程度偏弱等问题,提出一种基于自适应启动策略的新型混合交叉动态约束多目标优化算法.在算法设计中,首先采用冷热混合方式识别环境动态调整的程度,并引用柯西变异增强多样性;然后混合BLX_α、SBX和DE三种差分进化经典交叉算子,并通过各自贡献度自适应调整其竞争力,以增强交叉操作对环境动态变化的自适应性;最后采用精英与进化两个群体相互协作,进一步均衡算法的局部和全局搜索能力.在6个标准测试函数上的仿真结果表明,该算法能在不同环境下动态识别调整的程度,增加初始种群多样性以提高算法的跟踪效果,且能在同一环境下自适应调整交叉算子以提高算法的收敛速度. 展开更多

关键词 动态多目标优化 柯西变异 自适应启动策略 混合交叉算子

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一种求解旅行商问题的改进人工蜂群算法 被引量：2

14

作者 程国 丁正生 《河南科学》 2015年第6期883-887,共5页

针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于... 针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于求解对称TSP问题,实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛和搜索速度较慢等问题,在求解TSP问题上确实有效可行. 展开更多

关键词 旅行商问题 人工蜂群算法 柯西变异算子

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改进的微粒群算法及其在风电场建模中的应用 被引量：1

15

作者 杨维 陈国初 +2 位作者 张延迟 徐余法 俞金寿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期223-227,共5页

分析了微粒群算法易陷入局部最优和进化后期收敛速度慢且精度较低的缺陷,针对即使在同一迭代时期,不同的微粒的惯性权值所调节的局部搜索能力和全局搜索能力的差异的基础上,提出了一种在同一迭代时期,个体惯性权重随个体的适应值自适应... 分析了微粒群算法易陷入局部最优和进化后期收敛速度慢且精度较低的缺陷,针对即使在同一迭代时期,不同的微粒的惯性权值所调节的局部搜索能力和全局搜索能力的差异的基础上,提出了一种在同一迭代时期,个体惯性权重随个体的适应值自适应调整的方法。另外,在进化后期,防止种群多样性变差和易陷入局部最优,提出了柯西变异算子,使这些微粒能及时跳出局部极值,通过典型的4种测试函数的测试和比较,表明改进的算法精度更高,收敛速度更快。然后将改进的微粒群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,表明该方法具有更高的拟合精度。 展开更多

关键词 微粒群算法 自适应 柯西变异算子 Weibull模型

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基于混合变异GOA优化极大似然的DOA估计研究 被引量：1

16

作者 陈婷 白艳萍 《河南科学》 2021年第1期7-15,共9页

选择极大似然(ML)方法进行DOA估计时,由于进行了多维搜索,导致运算效率较慢,所以提出一种改进的蝗虫优化算法优化极大似然,引入了柯西变异算子和重心反向解,将迭代后的位置再次更新.一方面加速了极大似然估计的搜索效率,另一方面避免了... 选择极大似然(ML)方法进行DOA估计时,由于进行了多维搜索,导致运算效率较慢,所以提出一种改进的蝗虫优化算法优化极大似然,引入了柯西变异算子和重心反向解,将迭代后的位置再次更新.一方面加速了极大似然估计的搜索效率,另一方面避免了常规蝗虫优化算法容易陷入局部最优的问题.仿真实验表明,与现有的大多数优化方法相比,提出的方法对信噪比的泛化能力更强;在不同信源个数时都可以保证其估计效果的精确度,将真实值与预测值的误差控制在±1°内;在相干信号下,混合变异GOA-ML方法也具有较强竞争力.综合各类评价指标来看,混合变异蝗虫(GOA)极大似然方法拟合优度更好,稳定性更高. 展开更多

关键词 柯西变异算子 重心反向解 蝗虫优化算法 极大似然估计 DOA估计

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基于遗传编程进化规划的变异算子的自动化设计

17

作者 洪立斌 虞歌 《杭州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第2期173-179,共7页

变异是进化规划的唯一算子,随着计算机技术的迅猛发展,以及研究人员在该领域近15年的不断研究,利用计算机寻找变异算子的方法成为可能,并得以实现——即通过遗传编程的方法寻找变异算子.通过新方法找出的变异算子,使进化规划算法的效率... 变异是进化规划的唯一算子,随着计算机技术的迅猛发展,以及研究人员在该领域近15年的不断研究,利用计算机寻找变异算子的方法成为可能,并得以实现——即通过遗传编程的方法寻找变异算子.通过新方法找出的变异算子,使进化规划算法的效率获得大幅提升. 展开更多

关键词 进化规划 遗传编程 高斯分布 柯西分布 Lévy分布 变异算子 元学习

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高斯-柯西变异算子优化的LSSVM模型研究 被引量：3

18

作者 周慧 王进 +1 位作者 顾翔 徐巍巍 《计算机与数字工程》 2020年第1期19-24,共6页

论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局... 论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局部极值。并利用该优化模型进行光伏发电量预测实验,对优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与其他模型预测结果进行比较,结果表明:基于高斯-柯西变异算子的量子粒子群优化的最小二乘支持向量机对光伏发电量的预测具备较好的收敛速度和跳出局部收敛困境的能力。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 量子粒子群优化 参数优化 高斯-柯西变异算子

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