一种基于算术运算和透镜成像学习策略的改进灰狼优化算法

1

作者 王恒 杨婷 郭俊亮 《软件工程》 2024年第4期22-26,共5页

针对基本灰狼优化算法收敛速度慢,易陷入局部搜索的情况,提出一种基于算术运算和透镜成像学习策略的改进灰狼优化算法。该算法在基本灰狼优化算法的基础上,引入算术优化算法的乘除算子,利用带透镜成像的反向学习策略增强最优个体的多样... 针对基本灰狼优化算法收敛速度慢,易陷入局部搜索的情况,提出一种基于算术运算和透镜成像学习策略的改进灰狼优化算法。该算法在基本灰狼优化算法的基础上,引入算术优化算法的乘除算子,利用带透镜成像的反向学习策略增强最优个体的多样性,增强算法的全局探索能力,提高收敛速度。对比实验结果表明,改进的灰狼优化算法具有收敛速度快、易跳出局部寻优状态,在30个基准测试函数的求解中获得了28个测试函数的最优均值,并且求解质量及普适性均优于最新的几种对比算法。 展开更多

关键词 灰狼优化算法 算术优化算法 透镜成像的反向学习策略

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透镜成像反学习策略在粒子群算法中的应用 被引量：34

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作者 喻飞 李元香 +2 位作者 魏波 徐星 赵志勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期230-235,共6页

在PSO中引入反向学习策略(Opposite-Based Learning)可使粒子在搜寻过程中总能找到当前解的反向位置,增加了接近全局最优解的机会.然而,OBL仅在演化初期作用显著,在演化后期则需通过变异等手段来提高其"开发"能力.针对该问题... 在PSO中引入反向学习策略(Opposite-Based Learning)可使粒子在搜寻过程中总能找到当前解的反向位置,增加了接近全局最优解的机会.然而,OBL仅在演化初期作用显著,在演化后期则需通过变异等手段来提高其"开发"能力.针对该问题,基于透镜成像原理,引入缩放因子和搜索半径两个可调参数进一步平衡了算法的"探索"和"开发"能力.实验表明该策略能够提高种群多样性和收敛性能. 展开更多

关键词 反向学习 粒子群算法 透镜成像

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基于自适应权重与透镜成像学习的麻雀算法 被引量：2

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作者 史洪岩 蔡志豪 《电子设计工程》 2024年第5期13-18,24,共7页

为了解决麻雀搜索算法(SSA)存在的跳出局部最优值能力弱、寻优精度不理想等缺陷,提出了一种基于自适应权重因子与透镜成像反向学习的麻雀搜索算法(LIW-SSA)。利用Circle映射和一般反向学习策略生成麻雀种群,提升了初始种群的质量以及丰... 为了解决麻雀搜索算法(SSA)存在的跳出局部最优值能力弱、寻优精度不理想等缺陷,提出了一种基于自适应权重因子与透镜成像反向学习的麻雀搜索算法(LIW-SSA)。利用Circle映射和一般反向学习策略生成麻雀种群,提升了初始种群的质量以及丰富性。将自适应权重因子引入到麻雀种群警戒者更新公式中,能有效平衡算法前后期搜索能力。采用透镜成像学习机制对当前麻雀最优个体实施干扰,提高了算法的跳出局部最优以及寻优性能。通过对基准测试函数的寻优对比,验证了提出的LIW-SSA算法相较于基本麻雀搜索算法以及其他优化算法,在算法稳定性以及寻优精度上得到了很大的提高。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 Circle映射 自适应权重因子 透镜成像学习策略

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透镜成像反向学习的精英池侏儒猫鼬优化算法 被引量：6

4

作者 贾鹤鸣 陈丽珍 +3 位作者 力尚龙 刘庆鑫 吴迪 卢程浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期131-139,共9页

侏儒猫鼬优化算法(dwarf mongoose optimization,DMO)是新提出的一种元启发式算法,该算法具有较强的全局探索能力和稳定性,但由于原始算法中仅依靠雌性首领带领整个猫鼬种群进行搜索,会产生收敛速度较慢、易陷入局部最优以及探索阶段与... 侏儒猫鼬优化算法(dwarf mongoose optimization,DMO)是新提出的一种元启发式算法,该算法具有较强的全局探索能力和稳定性,但由于原始算法中仅依靠雌性首领带领整个猫鼬种群进行搜索,会产生收敛速度较慢、易陷入局部最优以及探索阶段与开发阶段之间的平衡较差等问题。针对上述问题,提出一种融合透镜成像反向学习的精英池侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimization,IDMO),采用透镜成像反向学习策略,避免算法在迭代过程中陷入局部最优,增强算法的探索能力;在阿尔法组觅食时引入精英池策略,提高了算法的收敛精度,进一步增强算法探索能力。通过基准测试函数进行实验,表明IDMO算法具有良好的寻优性能和鲁棒性,且算法收敛速度得到显著提升。通过对汽车碰撞优化问题的求解,进一步验证了IDMO算法具有良好的适用性和有效性。 展开更多

关键词 侏儒猫鼬优化算法 元启发式算法 透镜成像反向学习策略 精英池策略

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动态透镜成像学习人工兔优化算法及应用

5

作者 王伟 龙文 《广西科学》 CAS 北大核心 2023年第4期735-744,共10页

针对基本人工兔优化(Artificial Rabbits Optimization, ARO)算法在解决复杂优化问题时存在收敛慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺陷,本文提出一种改进的ARO算法(记为IARO算法)。IARO算法中的基于正弦函数的非线性递减能量因子能够帮... 针对基本人工兔优化(Artificial Rabbits Optimization, ARO)算法在解决复杂优化问题时存在收敛慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺陷,本文提出一种改进的ARO算法(记为IARO算法)。IARO算法中的基于正弦函数的非线性递减能量因子能够帮助算法实现从探索阶段到开发阶段的良好过渡,从而提高算法的收敛速度和解的质量。此外,为了提高算法跳出局部最优的概率,IARO算法引入了一种动态透镜成像学习策略。为了证明IARO算法的优越性,首先选取了6个基准测试函数进行数值实验,然后用其求解2个工程设计优化问题和1个包括15个数据集的特征选择问题,并与灰狼优化(GWO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、正弦余弦算法(SCA)和基本ARO算法进行对比。结果表明,IARO算法有着比其他对比算法更优越的性能。 展开更多

关键词 人工兔优化算法 动态透镜成像学习策略 工程优化 特征选择 函数优化

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融合互利共生和透镜成像学习的HHO算法 被引量：23

6

作者 陈功 曾国辉 +1 位作者 黄勃 刘瑾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期76-86,共11页

针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶... 针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶段融入一种互利共生思想,并引入非线性惯性因子,以增强种群信息交流,加快算法收敛速度;提出一种透镜成像反向学习策略,对哈里斯鹰位置以一定概率进行扰动变异,提高算法跳出局部最优的能力。通过16个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,IHHO与其余5种算法相比,收敛速度更快,寻优精度更高;鲁棒性更强。同时,将IHHO应用于图像分割问题中,仿真实验验证了该算法在实际工程应用中的可行性。 展开更多

关键词 哈里斯鹰优化算法 Tent混沌映射 互利共生 透镜成像 反向学习 图像分割

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基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法及其应用 被引量：10

7

作者 尹德鑫 张琳娜 +2 位作者 张达敏 蔡朋宸 秦维娜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1463-1474,共12页

针对哈里斯鹰算法(HHO)很难在探索和开发之间取得平衡,且易陷于局部最优和种群低多样性等问题,本文提出一种基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法(FLHHO)。首先,利用Fuch无限折叠混沌策略初始化种群,丰富种群多样性;其次,在探索阶段引入... 针对哈里斯鹰算法(HHO)很难在探索和开发之间取得平衡,且易陷于局部最优和种群低多样性等问题,本文提出一种基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法(FLHHO)。首先,利用Fuch无限折叠混沌策略初始化种群,丰富种群多样性;其次,在探索阶段引入黄金正弦策略,提高算法的求解精度;最后,利用混合透镜成像学习和柯西变异策略,对哈里斯鹰最佳位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力。将改进后的哈里斯鹰算法(FLHHO)在10个经典测试函数和29个CEC2017测试函数上进行求解精度,仿真结果表明,FLHHO算法优于HHO算法、其他改进HHO算法和其他最新算法。同时,将FLHHO应用到工业物联网中来优化频谱分配,将能量效率作为评价指标,实验结果表明基于FLHHO算法的能量效率优于其他算法,验证了FLHHO应用到实际中的可行性。 展开更多

关键词 工业物联网 哈里斯鹰算法 Fuch混沌策略 黄金正弦策略 透镜成像学习策略 柯西变异

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融合多狩猎协调策略的爬行动物搜索算法 被引量：1

8

作者 力尚龙 刘建华 贾鹤鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2818-2828,共11页

爬行动物搜索算法(RSA)具有较强的全局探索能力,但开发能力相对薄弱,在迭代后期无法较好地收敛。针对上述问题,综合教与学优化(TLBO)算法、二次插值的天牛须搜索(BAS)算法和透镜成像反向学习策略,提出一种融合多狩猎协调策略的爬行动物... 爬行动物搜索算法(RSA)具有较强的全局探索能力,但开发能力相对薄弱,在迭代后期无法较好地收敛。针对上述问题,综合教与学优化(TLBO)算法、二次插值的天牛须搜索(BAS)算法和透镜成像反向学习策略,提出一种融合多狩猎协调策略的爬行动物搜索算法(MHCS-RSA)。MHCS-RSA保留了RSA包围阶段(全局探索)和狩猎阶段(局部开发)中狩猎合作的位置更新公式,在狩猎阶段,将狩猎协调融合TLBO算法的学习阶段和二次插值的BAS进行位置更新,以增强算法的开发能力和收敛能力;此外,引入透镜成像反向学习策略以增强算法跳出局部最优的能力。在CEC 2020测试函数上的实验结果表明,MHCS-RSA具有良好的寻优能力、收敛能力以及鲁棒性。最后通过对拉力/压力弹簧设计问题和减速器设计问题的求解,进一步验证了MHCS-RSA求解实际问题的有效性。 展开更多

关键词 爬行动物搜索算法 教与学优化算法 二次插值的天牛须搜索算法 透镜成像反向学习 工程问题求解

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混合策略改进的减法平均优化算法

9

作者 刘松林 高鹰 +1 位作者 林锐灿 谭伟俊 《智能计算机与应用》 2024年第8期70-77,共8页

减法平均的优化算法(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)是一种新的元启发式算法,具有参数少、易实现、结构简单等优点,为了进一步提高SABO算法性能,提出了一种混合策略改进的减法平均的优化算法(HSABO)。首先,在种群初始化时,... 减法平均的优化算法(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)是一种新的元启发式算法,具有参数少、易实现、结构简单等优点,为了进一步提高SABO算法性能,提出了一种混合策略改进的减法平均的优化算法(HSABO)。首先,在种群初始化时,通过引入Tent混沌映射,使初始化种群成员能够均匀分布;其次,在计算种群新个体位置时,加入了自适应惯性权重,提高了算法的局部搜索能力;最后,引入透镜成像反向学习策略,对新个体位置以一定的概率进行扰动变异,避免陷入局部最优,增强算法全局探索的能力。通过14个标准测试函数,对改进算法与其他优化算法进行测试比较。仿真结果表明,HSABO算法是可行有效的,相比于其他基本算法,其寻优精度和收敛速度都有了很大的提高。 展开更多

关键词 减法平均的优化算法 Tent混沌映射 自适应惯性权重 透镜成像反向学习

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多策略改进的鱼鹰优化算法及其应用

10

作者 李奕轩 田云娜 《延安大学学报（自然科学版）》 2024年第4期99-108,共10页

针对鱼鹰优化算法存在收敛速度慢、收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合改进的鱼鹰优化算法。首先采用Cubic混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次引入互利共生策略,加强搜索个体之间的信息交流,提高算法跳出局... 针对鱼鹰优化算法存在收敛速度慢、收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合改进的鱼鹰优化算法。首先采用Cubic混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次引入互利共生策略,加强搜索个体之间的信息交流,提高算法跳出局部最优的能力;最后利用透镜成像反向学习策略,增强算法跳出局部最优的能力,平衡算法的探索与开发。通过18个基准测试函数求解对比分析、统计测试,该算法在收敛速度、寻优精度以及稳定性上都得到明显提升。此外,通过压力容器设计问题的实验对比,进一步验证了所提算法在实际工程应用中的适用性。 展开更多

关键词 鱼鹰优化算法 Cubic混沌映射 互利共生 透镜成像反向学习

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基于Tent混沌和透镜成像学习策略的平衡优化器算法 被引量：10

11

作者 周鹏 董朝轶 +2 位作者 陈晓艳 赵肖懿 王启来 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期1569-1576,共8页

针对平衡优化器算法存在收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的平衡优化器算法.引入Tent混沌映射初始化种群提高迭代前期的收敛速度,通过透镜成像学习策略避免迭代后期陷入局部最优.选取12个通用的标准测试函数进行仿真实... 针对平衡优化器算法存在收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的平衡优化器算法.引入Tent混沌映射初始化种群提高迭代前期的收敛速度,通过透镜成像学习策略避免迭代后期陷入局部最优.选取12个通用的标准测试函数进行仿真实验,并与多个智群优化算法进行对比,通过实验验证改进后算法寻优性能的优越性.最后,将改进后的算法应用于移动机器人路径规划任务,结果表明:相比较原算法,改进后的算法不但具有较高的搜索效率,而且能够搜索到更短的安全路径. 展开更多

关键词 平衡优化器算法 Tent混沌映射 透镜成像学习策略 移动机器人 路径规划

原文传递

改进星鸦优化算法的无刷直流电机控制研究

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作者 王博 李昕涛 +2 位作者 王珂 石磊 常达 《微特电机》 2025年第1期53-59,共7页

针对无刷直流电机双闭环控制系统存在响应速度慢、控制精度低等问题,标准的星鸦优化算法(NOA)收敛速度较慢,研究一种改进星鸦优化算法(INOA)优化PID控制器参数整定策略。利用佳点集初始化种群,丰富星鸦种群多样性;加入随机惯性权重,用... 针对无刷直流电机双闭环控制系统存在响应速度慢、控制精度低等问题,标准的星鸦优化算法(NOA)收敛速度较慢,研究一种改进星鸦优化算法(INOA)优化PID控制器参数整定策略。利用佳点集初始化种群,丰富星鸦种群多样性;加入随机惯性权重,用于平衡INOA的探索与开发;运用透镜成像反向学习策略对最优解进行贪婪学习,扩充最优解区间。选取4组基准测试函数对INOA性能进行评估,进一步证明改进算法的有效性和可行性。在空载、突加转速和突加负载3种条件下进行仿真实验,仿真结果表明,相较于传统PID控制与模糊PID控制,采用改进星鸦优化算法的PID调速系统转速响应更快、控制精度更高。 展开更多

关键词 无刷直流电机 星鸦优化算法 佳点集 随机惯性权重 透镜成像反向学习策略 转速控制

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基于改进粒子群算法的两区域互联电力系统负荷频率控制

13

作者 谢龙绛 叶子恒 徐龙艳 《电工材料》 2025年第1期62-69,73,共9页

针对新型能源在互联电力系统中对负荷频率的影响较大、控制困难等问题,提出了一种基于透镜成像反向学习改进粒子群算法的PID控制策略。以火电机组-风电机组的两区域互联电力系统为研究对象,建立负荷频率控制模型,引入透镜成像反向学习... 针对新型能源在互联电力系统中对负荷频率的影响较大、控制困难等问题,提出了一种基于透镜成像反向学习改进粒子群算法的PID控制策略。以火电机组-风电机组的两区域互联电力系统为研究对象,建立负荷频率控制模型,引入透镜成像反向学习策略的粒子群算法实现模型中PID控制器的参数整定。通过仿真试验,将多种同类型智能优化算法与改进的粒子群算法做横向对比,验证改进后算法的优越性。随后将改进后的粒子群算法与原算法、另一种动态反向学习粒子群算法做纵向对比试验,得到算法适应度值收敛曲线、频率偏差曲线、区域控制偏差曲线、联络线功率偏差曲线。仿真结果表明,基于透镜成像反向学习改进粒子群算法的PID控制策略收敛速度快、寻优精度高,且具有更好的抗干扰性,控制效果优于另外两种算法,能够很好改善互联电力系统负荷频率的稳定性。 展开更多

关键词 粒子群算法 透镜成像反向学习 互联电力系统 风力发电 负荷频率控制

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基于改进粒子群算法的两区域互联电力系统负荷频率控制

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作者 谢龙绛 叶子恒 徐龙艳 《电工材料》 2025年第2期43-51,共9页

针对新型能源在互联电力系统中对负荷频率的影响较大、控制困难等问题,提出了一种基于透镜成像反向学习改进粒子群算法的PID控制策略。以火电机组-风电机组的两区域互联电力系统为研究对象,建立了负荷频率控制模型,引入透镜成像反向学... 针对新型能源在互联电力系统中对负荷频率的影响较大、控制困难等问题,提出了一种基于透镜成像反向学习改进粒子群算法的PID控制策略。以火电机组-风电机组的两区域互联电力系统为研究对象,建立了负荷频率控制模型,引入透镜成像反向学习策略的粒子群算法实现模型中PID控制器的参数整定。通过仿真试验,将多种同类型智能优化算法与改进的粒子群算法做横向对比,验证了改进后算法的优越性。随后将改进后的粒子群算法与原算法、另一种动态反向学习粒子群算法做纵向对比试验,得到算法适应度值收敛曲线、频率偏差曲线、区域控制偏差曲线、联络线功率偏差曲线。仿真结果表明,相比另外两种算法,基于透镜成像反向学习改进粒子群算法的PID控制策略收敛速度快、寻优精度高,且具有更好的抗干扰性,控制效果更优,能够很好地改善互联电力系统负荷频率的稳定性。 展开更多

关键词 粒子群算法 透镜成像反向学习 互联电力系统 风力发电 负荷频率控制

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改进蜘蛛黄蜂优化算法的无人机三维路径规划

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作者 贾鹤鸣 陈丽珍 +2 位作者 吴佳琪 蒲锐茜 卢程浩 《青岛理工大学学报》 2025年第1期132-140,共9页

针对无人机三维路径规划问题提出一种改进的蜘蛛黄蜂优化算法(Improved spider wasp optimization, ISWO)。在捕猎和筑巢阶段之后引入透镜成像反向学习策略扩大了种群搜索的范围,增强了算法探索能力以及提高了算法收敛精度。通过地形代... 针对无人机三维路径规划问题提出一种改进的蜘蛛黄蜂优化算法(Improved spider wasp optimization, ISWO)。在捕猎和筑巢阶段之后引入透镜成像反向学习策略扩大了种群搜索的范围,增强了算法探索能力以及提高了算法收敛精度。通过地形代价、航程代价和边界代价等约束条件模拟真实的三维地形环境进行建模。通过无人机三维路径规划仿真实验,表明改进的蜘蛛黄蜂优化算法规划的路径长度较原始的蜘蛛黄蜂算法减少了7.4%,有效提升了算法的寻优性能。验证了改进的蜘蛛黄蜂优化算法在无人机三维路径规划问题中的适用性和有效性。 展开更多

关键词 无人机三维路径规划 蜘蛛黄蜂优化算法 透镜成像反向学习策略

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混合策略改进鲸鱼优化算法 被引量：27

16

作者 徐航 张达敏 +2 位作者 王依柔 宋婷婷 樊英 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第12期3397-3404,共8页

为使鲸鱼优化算法在具备摆脱局部最优区域能力的同时提升算法寻优能力,提出一种基于混合策略的改进鲸鱼优化算法。利用混沌的特性对初始种群位置进行优化,使种群个体更加丰富多样,位置分布更加合理;提出一种混合反向学习策略,将透镜成... 为使鲸鱼优化算法在具备摆脱局部最优区域能力的同时提升算法寻优能力,提出一种基于混合策略的改进鲸鱼优化算法。利用混沌的特性对初始种群位置进行优化,使种群个体更加丰富多样,位置分布更加合理;提出一种混合反向学习策略,将透镜成像反向学习策略和最优最差反向学习策略相结合,提高领导者跳出局部最优区域的能力,提高算法的求解精度;出于协调改进算法勘探能力的目的,将自适应概率阈值p′和权重ω融入到算法中。对6个单峰函数和4个多峰函数的仿真结果验证了所提优化算法在收敛速度和寻优精度等方面有较大的提高。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 Tent混沌映射 透镜成像反向学习 概率阈值 惯性权重

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基于改进SCHO算法的局部遮荫光伏MPPT研究

17

作者 方胜利 李鹏 +2 位作者 吴文欢 马春艳 朱晓亮 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第6期180-189,共10页

针对局部遮荫工况下光伏阵列最大功率点跟踪(MPPT)存在的易陷入局部功率峰值点、跟踪时间长、跟踪精度低等问题,提出一种基于改进双曲正余弦优化(SCHO)的控制算法.其采用立方混沌映射初始化,提高初始候选解集的遍历性,并利用贝塔分布的... 针对局部遮荫工况下光伏阵列最大功率点跟踪(MPPT)存在的易陷入局部功率峰值点、跟踪时间长、跟踪精度低等问题,提出一种基于改进双曲正余弦优化(SCHO)的控制算法.其采用立方混沌映射初始化,提高初始候选解集的遍历性,并利用贝塔分布的概率特性修正SCHO算法的切换标准,提高算法与候选解集寻优进程的适配性.同时,对SCHO算法中的全局最优解、个体当前解引入平衡权重更新策略,且采用透镜成像反向学习策略对寻优后期的候选解进行扰动,采用比例收缩法对寻优空间进行动态钳位,提高算法的全局勘探及局部开发能力.Matlab仿真结果表明,相比其他控制算法,本文提出的改进SCHO算法能缩短MPPT时间、提高MPPT精度,故具有更优的MPPT性能,可为进一步提升光伏发电效率提供参考. 展开更多

关键词 局部遮荫 最大功率点跟踪 双曲正余弦优化 立方混沌映射 贝塔分布 平衡权重更新策略 透镜成像反向学习 比例收缩法

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改进的北方苍鹰算法优化粒子滤波算法

18

作者 李广军 徐祥书 《台州学院学报》 2024年第3期42-52,共11页

针对标准粒子滤波过程的权值退化和样本贫化问题,提出一种改进的北方苍鹰算法优化粒子滤波算法INGOPF(Improved Northern Goshawk Optimization for Particle Filter)。首先,利用透镜成像学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时增... 针对标准粒子滤波过程的权值退化和样本贫化问题,提出一种改进的北方苍鹰算法优化粒子滤波算法INGOPF(Improved Northern Goshawk Optimization for Particle Filter)。首先,利用透镜成像学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时增加种群搜索范围,使算法尽可能搜索到潜在的最优解,增加算法的搜索能力。其次,将改进的北方苍鹰位置更新公式用于优化迭代更新,然后将最优最差学习策略与透镜成像学习策略结合,克服算法陷入局部最优和易早熟的情况,提高算法的收敛精度。最后,将INGOPF应用于锂电池的寿命预测。仿真结果表明:与标准粒子滤波以及粒子群算法优化的粒子滤波方法相比,INGOPF有效提升了粒子多样性、系统状态估计精度、滤波稳定性和实际运用能力。 展开更多

关键词 粒子滤波 北方苍鹰算法 透镜成像学习策略 状态估计

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改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割 被引量：1

19

作者 刘庆鑫 李霓 +1 位作者 贾鹤鸣 齐琦 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期381-391,共11页

针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学... 针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。 展开更多

关键词 图像处理 多阈值分割 ?鱼优化算法 最小交叉熵 透镜成像反向学习 自适应权重因子 全局优化 遥感图像

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基于改进猎人猎物算法的穴播机车间布局优化

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作者 吕硕 冯国红 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第32期13736-13747,共12页

合理的车间布局,可以有效提高设备之间的工艺效率,减少物料的搬运费用。以H公司穴播机生产车间为研究对象,通过调研,并结合JACK软件分析现有车间布局存在的问题,构建车间布局优化数学模型。针对猎人猎物优化算法(hunt-prey optimizer,H... 合理的车间布局,可以有效提高设备之间的工艺效率,减少物料的搬运费用。以H公司穴播机生产车间为研究对象,通过调研,并结合JACK软件分析现有车间布局存在的问题,构建车间布局优化数学模型。针对猎人猎物优化算法(hunt-prey optimizer,HPO)种群多样性较差和收敛速度较慢的缺点,提出采用Cubic映射、强制切换机制和透镜成像反向学习策略进行改进。运用改进的猎人猎物优化算法(improved hunt-prey optimizer,IHPO)对模型求解,并与传统算法进行对比。结果显示:IHPO、HPO、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)的最优解分别为-0.3430、-0.3230、-0.3422、-0.3346、-0.3422,标准差分别为0.0352、9.1836、3.7482、8.9193、5.6355,表明在对车间布局模型求解时,所提算法较其他算法具有更好的寻优能力和稳定性。对优化后的布局运用JACK进行仿真验证,结果消除了工人下背部的受伤风险等相关不安全因素。研究所得最优布局方式有效改善了穴播机生产车间的现状。 展开更多

关键词 设施规划 Cubic映射 强制切换机制 透镜成像反向学习策略 改进猎人猎物优化算法 JACK

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