基于改进型柯西变异灰狼优化算法训练的多层感知器

多层感知器MLP是处理分类问题的一种方法,可实现非线性高维度分类,并有很好的扩展能力。但是,在传统MLP的训练过程中,MLP分类结果的好坏与参数选择关系密切,而且传统算法的参数选择有很多缺陷。使用群智能算法替代传统多层感知器训练器是一种解决方案。灰狼优化算法GWO是其中一种兼顾高水平的探索和开发能力的算法。但是,GWO算法训练MLP时,依然存在开发和探索不平衡的问题,导致MLP分类准确率不理想。为了提升算法探索能力,将柯西变异算子引入灰狼优化算法,同时平衡开发能力,加入余弦收敛因子,提出一种改进的柯西变异灰狼优化算法IGWO。最后,将改进后的算法作为MLP的训练器,用于对3个不同复杂度分类问题进行分类实验,检验训练器在不同结构MLP下的性能表现。结果表明:相较于其他对比算法,IGWO训练MLP在分类准确率、陷入局部最优抗性、全局收敛速度和稳定性方面均具有较好的性能。

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。

基于高斯映射和小孔成像学习策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法。首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,增加种群的多样性;其次,提出了一种小孔成像反向学习策略,并结合最优最差反向学习思想,增加了寻优位置的多样性,提高了算法跳出局部最优的能力;最后,在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值,在保留鲸鱼算法优点的前提下,协调了算法的全局搜索和局部开发能力。通过对10个基准函数进行仿真测试,实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高。

基于改进乌鸦算法的车载网络频谱分配方案

车载网络(Vehicle Ad Hoc Networks)是一种新型的智能网络,它通过智能地接入网络,实现人与车、车与车、车与路边基础设施之间的互联通信,增强车辆行驶过程中的安全预测报警功能,满足用户对车辆多媒体接入的需求,提升车辆用户体验。针对认知车载网络(Cognitive Vehicular Ad Hoc Networks,CR-VANET)频谱分配效率低的问题,文中提出一种基于改进乌鸦算法的频谱分配方案。首先,对乌鸦算法的两个位置更新参数引用曲线自适应参数进行改进,以更好地平衡集约化与多元化;其次,采用收敛因子策略,解决乌鸦算法收敛速度慢和不稳定的问题;然后,对随机数混沌化,以提高搜索的遍历性和收敛速度;最后,以车载网络吞吐量和认知车载用户之间的接入公平性作为参考评价指标,将改进后的乌鸦算法应用于认知车载网络的频谱分配中。实验采用改进的方案、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO)分配方案进行比较。仿真结果表明,改进的分配方案具有较好的性能。

嵌入Circle映射和逐维小孔成像反向学习的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种改进鲸鱼优化算法.首先,利用Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提高初始个体的多样性;其次,提出一种逐维小孔成像反向学习策略,增加寻优位置的多样性,提高算法摆脱局部最优的能力;最后,提出融合贝塔分布和逆不完全Γ函数的自适应权重,在保留鲸鱼优化算法优点的前提下,协调算法的搜索能力.通过对10个基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon检验、MAE等方法来评价改进后鲸鱼优化算法的性能,实验结果表明,改进算法在求解效率和稳定性等方面都有较大提升,同时,算法的寻优精度和收敛速度也比原始算法更优秀.

认知智能电网中基于能效优化的频谱分配策略

针对智能电网的无线通信环境存在频谱短缺、资源利用效率低等问题,将认知无线电技术应用于智能电网的邻域网络通信中.引入认知智能电网概念以保证业务传输的公平性和有效性,提出一种基于改进二进制蝴蝶优化算法(BOA)的频谱分配策略,此方案考虑了通信过程中的信噪比和路径损耗,选择系统能量效率作为信道效益,并且在拓扑结构固定的城市居民小区进行建模仿真.首先,使用基于改进时变转换函数和扰动策略的二进制蝴蝶优化算法(IBBOA)为认知智能电网用户进行频谱分配;然后,采用基于接收信噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的传输功率,减少认知智能电网用户和主要用户之间存在的干扰;最后,以系统能量效率和两个用户公平性指数为优化目标,与遗传算法(GA)和二进制粒子群算法(BPSO)进行对比实验.仿真实验表明,联合闭环功率控制的IBBOA算法所获得的系统能量效率比未联合闭环功率控制的NBOA算法高33.2%,IBBOA算法最终的系统能量效率和用户公平性指数fair比GA算法分别高出47.8%和62.6%,比BBOA算法分别高出17.6%和26.7%.结果表明所提方案能够有效抑制认知智能电网中用户间的干扰,大大提高频谱利用率和系统能量效率.