改进星鸦优化算法的无刷直流电机控制研究

1

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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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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基于改进SCHO算法的局部遮荫光伏MPPT研究

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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

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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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基于自适应权重与透镜成像学习的麻雀算法 被引量：2

5

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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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

6

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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混合策略改进的减法平均优化算法

7

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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基于改进猎人猎物算法的穴播机车间布局优化

8

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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增强蒲公英算法优化乳腺癌图像多阈值分割

9

作者 王正红 王丹 胡容俊 《计算机系统应用》 2024年第1期148-156,共9页

针对显微镜下乳腺癌病理组织图像结构复杂,细胞边界模糊等情况,基于传统的阈值分割在乳腺癌图像的分割应用中不能很好地实现把病灶区准确分离开来的问题,提出一种基于增强蒲公英优化算法(IDO)的乳腺癌图像多阈值分割方法.该方法引入IDO... 针对显微镜下乳腺癌病理组织图像结构复杂,细胞边界模糊等情况,基于传统的阈值分割在乳腺癌图像的分割应用中不能很好地实现把病灶区准确分离开来的问题,提出一种基于增强蒲公英优化算法(IDO)的乳腺癌图像多阈值分割方法.该方法引入IDO计算类间方差的最大值(Otsu)作为目标函数寻找最佳阈值,IDO建立回守策略解决传统蒲公英算法(DO)无限制搜索,超出像素范围的问题;引入对立式学习(OBL)避免算法陷入局部最优.实验结果表明,与哈里斯鹰算法(HHO)、人工猩猩部队优化算法(GTO)、传统蒲公英优化算法(DO)、海洋捕食者算法(MPA)相比,在相同阈值个数情况下IDO算法适应度值最大、收敛最快,并且在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(FSIM)、特征相似度(SSIM)这3个性能指标上也比其他对比算法更具有优势. 展开更多

关键词 增强蒲公英优化算法 多阈值分割 乳腺癌图像 对立式学习 回守策略

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跨领域推荐方法研究综述

10

作者 王婷 张悦 《长江信息通信》 2024年第2期173-175,182,共4页

近年来,随着信息技术的迅速发展的爆发性增长,这一爆发式增长推动了跨领域推荐系统的出现和发展。跨领域推荐系统的设计和实现面临着诸多挑战,包括数据异构性、领域知识融合等问题。因此,书写跨领域推荐方法的研究变得尤为重要。这些方... 近年来,随着信息技术的迅速发展的爆发性增长,这一爆发式增长推动了跨领域推荐系统的出现和发展。跨领域推荐系统的设计和实现面临着诸多挑战,包括数据异构性、领域知识融合等问题。因此,书写跨领域推荐方法的研究变得尤为重要。这些方法旨在有效地整合来自不同领域的数据和信息,同时保持推荐系统的高效性和准确性。为实现这一目标,研究者们提出了各种跨领域推荐方法,包括基于迁移学习方法、基于多任务学习的方法等跨领域推荐方法,文章将从处理步骤及优缺点梳理各跨领域推荐系统方法。 展开更多

关键词 迁移学习 多任务学习 共享表示学习 迁移策略学习 元学习 混合方法学习 基于主题模型和知识图像学习

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教育游戏化的动力结构与设计策略 被引量：34

11

作者 石晋阳 陈刚 《现代教育技术》 CSSCI 2016年第6期27-33,共7页

在商业、健康、环境、政治、教育等领域,游戏化的应用旨在提高人们的参与度或鼓励某些行为。文章在追踪国内外游戏在教育领域应用成果的基础上,对"教育游戏化"进行概念定位,并在游戏化的元素结构框架下解析教育游戏化的动力结... 在商业、健康、环境、政治、教育等领域,游戏化的应用旨在提高人们的参与度或鼓励某些行为。文章在追踪国内外游戏在教育领域应用成果的基础上,对"教育游戏化"进行概念定位,并在游戏化的元素结构框架下解析教育游戏化的动力结构:教育游戏化的实践起点是促进学习者参与,以规则、情感、关系、进阶、叙事等五个动力元素为基本动力,以促进人的全面发展为实践归宿。最后,文章结合实践提出了五条教育游戏化的设计策略,即目标规则明确化、参与主体情感化、学习关系社交化、学习进阶可视化和教育过程叙事化,为教育游戏化筹划存在的可能性。 展开更多

关键词 游戏化 教育游戏化 基于游戏的学习 动力结构 设计策略

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动态选择策略的和声教与学混合算法 被引量：5

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作者 黎延海 拓守恒 雍龙泉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3679-3684,共6页

为提高对多种不同类型问题的优化性能,提出了一种基于和声搜索和教与学优化的混合优化算法(HHSTL)。在不同的进化阶段,HHSTL算法依据种群活跃率及种群最优个体更新率动态地确定和声算法或教与学算法作为下一周期种群更新方式的比例,并... 为提高对多种不同类型问题的优化性能,提出了一种基于和声搜索和教与学优化的混合优化算法(HHSTL)。在不同的进化阶段,HHSTL算法依据种群活跃率及种群最优个体更新率动态地确定和声算法或教与学算法作为下一周期种群更新方式的比例,并在标准教与学算法中增加了"自学"策略来提高算法的全局寻优能力。对16个不同类型的Benchmark函数进行仿真,并与七种优秀算法进行结果比较及Wilcoxon秩和检验分析,结果表明HHSTL算法汲取了和声搜索和教与学优化算法的优点,具有求解精度高、稳定性好等特点,能够求解更多的较为复杂的优化问题。 展开更多

关键词 和声搜索 教与学优化 动态选择策略 “自学”策略

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有源配电网动态无功优化解耦方法研究 被引量：19

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作者 罗培 孙吉浩 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1323-1332,共10页

为了精准、高效求解动态无功优化这一强时空耦合的混合整数非线性规划问题,提出一种松弛–聚类–校正无功优化解耦策略。该策略首先松弛离散变量与电容器组全天投切次数约束,求得电容器组补偿节点24 h最优无功补偿值;其次,基于K-Means... 为了精准、高效求解动态无功优化这一强时空耦合的混合整数非线性规划问题,提出一种松弛–聚类–校正无功优化解耦策略。该策略首先松弛离散变量与电容器组全天投切次数约束,求得电容器组补偿节点24 h最优无功补偿值;其次,基于K-Means聚类划分时段并确定各时段电容器组实际补偿容量;最后,校正连续变量确定动态无功优化结果。该策略在求解动态无功优化过程中仅需求解非线性规划模型,降低求解规模的同时可获得满意度较高的无功调度结果。优化过程中,设计一种多机制自适应学习粒子群算法进行求解,该算法根据所建模型特点融合3种具有不同优势的粒子进化机制,迭代过程中动态调整3种机制的执行概率以充分发挥各机制的优势,从而克服传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷。算例采用IEEE-33节点系统验证所提解耦策略与求解算法的有效性。 展开更多

关键词 有源配电网 动态无功优化 K-MEANS聚类 解耦策略 自适应学习粒子群算法

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基于主动学习的相关反馈算法研究 被引量：1

14

作者 吴伟宁 刘扬 +2 位作者 郭茂祖 王春宇 刘晓燕 《智能计算机与应用》 2013年第4期58-61,共4页

相关反馈(reference feedback)是信息检索领域中一种常用技术,近年来,该技术被广泛应用与基于内容的图像检索(CBIR)领域中,旨在通过用户与图像检索系统间的交互过程,克服图像底层特征与高层语义之间的语义鸿沟问题。将主动学习算法结合... 相关反馈(reference feedback)是信息检索领域中一种常用技术,近年来,该技术被广泛应用与基于内容的图像检索(CBIR)领域中,旨在通过用户与图像检索系统间的交互过程,克服图像底层特征与高层语义之间的语义鸿沟问题。将主动学习算法结合到相关反馈技术当中,其目的是利用主动学习算法,从无标记图像集中选择最具有信息化的部分图像作为反馈图像,减少用户与系统之间的反馈次数。在COREL图像库和VOC图像库上,对基于主动学习的相关反馈技术进行实验验证,实验结果证明了,基于主动学习的相关反馈技术可以有效提高图像检索系统的性能。 展开更多

关键词 基于内容图像检索 相关反馈 主动学习 样本选择

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动态透镜成像学习人工兔优化算法及应用

15

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

16

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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基于混合二次对立学习的生物地理优化算法

17

作者 王磊 贾砚池 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第11期3245-3249,共5页

针对生物地理优化(BBO)算法探索能力不强、收敛速度慢的缺点,提出一种基于混合二次对立学习的生物地理优化算法——HQBBO。首先,定义一种启发式的混合二次对立点,并从理论上证明其搜索效率优势;然后,提出混合二次对立学习算子,增强算法... 针对生物地理优化(BBO)算法探索能力不强、收敛速度慢的缺点,提出一种基于混合二次对立学习的生物地理优化算法——HQBBO。首先,定义一种启发式的混合二次对立点,并从理论上证明其搜索效率优势;然后,提出混合二次对立学习算子,增强算法的全局探索能力,提高收敛速度;此外,还采用搜索域动态缩放策略和精英保留策略进一步提高寻优效率。对8个基准测试函数的仿真实验结果表明,所提算法在寻优精度和收敛速度上优于基本BBO算法和对立BBO算法(OBBO),表明其采用的混合二次对立学习算法对于其高收敛速度和全局探索能力是非常有效的。 展开更多

关键词 生物地理学优化算法 混合二次对立学习 搜索域动态缩放 精英保留策略 探索能力

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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

18

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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融合学习心理学的人类学习优化算法 被引量：2

19

作者 孟晗 马良 刘勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期1367-1374,共8页

针对简单人类学习优化(SHLO)算法寻优精度低和收敛慢的问题,提出了一种融合学习心理学的人类学习优化算法(LPHLO)。首先,结合学习心理学中的小组学习(TBL)理论引入TBL算子,从而在个体经验、社会经验的基础上,增加了小组经验来对个体学... 针对简单人类学习优化(SHLO)算法寻优精度低和收敛慢的问题,提出了一种融合学习心理学的人类学习优化算法(LPHLO)。首先,结合学习心理学中的小组学习(TBL)理论引入TBL算子,从而在个体经验、社会经验的基础上,增加了小组经验来对个体学习状态进行控制,避免算法早熟收敛;然后,结合记忆编码理论提出了动态调参策略,从而实现个体信息、社会信息、团队信息的有效融合,更好地平衡了算法局部探索和全局开发的能力。选取典型的组合优化难题——背包问题中的两种算例,即单约束背包问题、多约束背包问题进行仿真实验,实验结果表明,所提LPHLO与基本的SHLO算法、遗传算法(GA)和二进制粒子群优化(BPSO)算法等算法相比,在寻优精度和收敛速度方面更具优势,具有更好的解决实际问题的能力。 展开更多

关键词 简单人类学习优化算法 学习心理学 学习策略 小组学习算子 动态调参策略

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基于改进北方苍鹰优化算法的多阈值图像分割 被引量：25

20

作者 付雪 朱良宽 +2 位作者 黄建平 王璟瑀 ARYSTAN Ryspayev 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期232-241,共10页

多阈值图像分割是一种简单、准确、高效且普遍的图像分割方法,相比单阈值图像分割更适用于包含大量信息的彩色图像。在多阈值图像分割中,随着阈值数量的增加,传统的枚举法计算量增大,分割一幅彩色图像不仅需要更多的时间,而且分割精度... 多阈值图像分割是一种简单、准确、高效且普遍的图像分割方法,相比单阈值图像分割更适用于包含大量信息的彩色图像。在多阈值图像分割中,随着阈值数量的增加,传统的枚举法计算量增大,分割一幅彩色图像不仅需要更多的时间,而且分割精度也随之降低。提出一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法的多阈值图像分割方法。利用立方混沌优化与透镜成像反向学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时扩大种群搜索范围,使INGO算法尽可能搜索到潜在的最优解,增强算法的搜索能力。将最优最差反向与透镜成像反向学习策略相结合,避免INGO算法易陷入局部最优的情况,提高收敛精度。在对经典的伯克利测试图像进行多阈值彩色图像分割的实验结果表明,在GWO、PSO、ChOA等算法中,INGO算法取得峰值信噪比和特征相似度最优平均值的占比分别为100.000%和78.125%,在保证算法收敛效率的同时获得较优的图像分割结果,在多阈值图像分割领域具有较强的理论应用价值。 展开更多

关键词 北方苍鹰优化 多阈值分割 对称交叉熵 立方混沌 透镜成像反向学习策略

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