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Adaptive genetic algorithm for path planning of loosely coordinated multi-robot manipulators 被引量:1
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作者 高胜 赵杰 蔡鹤皋 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2003年第1期72-76,共5页
Adaptive genetic algorithm A SA GA, a novel algorithm, which can dynamically modify the parameters of Genetic Algorithms in terms of simulated annealing mechanism, is proposed for path planning of loosely coordinated ... Adaptive genetic algorithm A SA GA, a novel algorithm, which can dynamically modify the parameters of Genetic Algorithms in terms of simulated annealing mechanism, is proposed for path planning of loosely coordinated multi robot manipulators. Over the task space of a multi robot, a strategy of decoupled planning is also applied to the evolutionary process, which enables a multi robot to avoid falling into deadlock and calculating of composite C space. Finally, two representative tests are given to validate A SA GA and the strategy of decoupled planning. 展开更多
关键词 multi robot path planning adaptive genetic algorithm simulated annealing decoupled planning
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Fuzzy adaptive learning control network with sigmoid membership function 被引量:1
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作者 邢杰 Xiao Deyun 《High Technology Letters》 EI CAS 2007年第3期225-229,共5页
To get simpler operation in modified fuzzy adaptive learning control network (FALCON) in some engineering application, sigmoid nonlinear function is employed as a substitute of traditional Gaussian membership functi... To get simpler operation in modified fuzzy adaptive learning control network (FALCON) in some engineering application, sigmoid nonlinear function is employed as a substitute of traditional Gaussian membership function. For making the modified FALCON learning more efficient and stable, a simulated annealing (SA) learning coefficient is introduced into learning algorithm. At first, the basic concepts and main advantages of FALCON were briefly reviewed. Subsequently, the topological structure and nodes operation were illustrated; the gradient-descent learning algorithm with SA learning coefficient was derived; and the distinctions between the archetype and the modification were analyzed. Eventually, the significance and worthiness of the modified FALCON were validated by its application to probability prediction of anode effect in aluminium electrolysis cells. 展开更多
关键词 fuzzy adaptive learning control network (FALCON) topological structure learning algorithm sigmoid function gaussian function simulated annealing (SA)
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Reliability analysis on civil engineering project based on integrated adaptive simulation annealing and gray correlation method 被引量:3
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作者 Xiao-ping BAI Ya-nan LIU 《Frontiers of Structural and Civil Engineering》 SCIE EI CSCD 2016年第4期462-471,共10页
Dynamic reliability is a very important issue in reliability research. The dynamic reliability analysis for the project is still in search of domestic and international research in the exploration stage. By now, dynam... Dynamic reliability is a very important issue in reliability research. The dynamic reliability analysis for the project is still in search of domestic and international research in the exploration stage. By now, dynamic reliability research mainly concentrates on the reliability assessment; the methods mainly include dynamic fault tree, extension of event sequence diagram and Monte Carlo simulation, and et al. The paper aims to research the dynamic reliability optimization. On the basis of analysis of the four quality influence factors in the construction engineering, a method based on gray correlation degree is employed to calculate the weights of factors affecting construction process quality. Then the weights are added into the reliability improvement feasible index (RIFI). Furthermore, a novel nonlinear programming mathematic optimization model is established. In the Insight software environment, the Adaptive Simulated Annealing (ASA) algorithm is used to get a more accurate construction subsystem optimal reliability under different RIFI conditions. In addition, the relationship between construction quality and construction system reliability is analyzed, the proposed methods and detailed processing can offer a useful reference for improving the construction system quality level. 展开更多
关键词 civil engineering dynamic reliability grey relational degree adaptive simulated annealing algorithm
原文传递
自适应状态转移模拟退火算法及其应用 被引量:2
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作者 徐博 韩晓霞 +3 位作者 董颖超 卢佳振 武晋德 张文杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期150-158,共9页
状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算... 状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算法的适用性和求解效率;借鉴群智能算法的均值更新方法对平移算子进行改进,增强算子的搜索特性。通过23个基准测试函数和8个工程设计问题进行实验验证并与其他算法对比,证明了ASTSA算法和改进策略的有效性。 展开更多
关键词 状态转移模拟退火算法 自适应策略 连续优化问题 工程设计问题
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SA765Gr.Ⅱ合金钢热拉伸本构模型的参数反求
5
作者 杨圳 陈学文 +4 位作者 苏志毅 孙佳伟 周正 毛怡然 周旭东 《材料热处理学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期165-173,共9页
在温度为950~1150℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)的条件下,使用Gleeble-1500D热模拟实验机对SA765Gr.Ⅱ合金钢进行了等温热拉伸实验以研究其热拉伸变形行为。首先通过线性回归方法推导了SA765Gr.Ⅱ合金钢的Norton-Hoff模型参数,之后提出了... 在温度为950~1150℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)的条件下,使用Gleeble-1500D热模拟实验机对SA765Gr.Ⅱ合金钢进行了等温热拉伸实验以研究其热拉伸变形行为。首先通过线性回归方法推导了SA765Gr.Ⅱ合金钢的Norton-Hoff模型参数,之后提出了一种基于自适应模拟退火(ASA)算法求解本构模型参数的方法(反求方法)。结果表明:相比于回归方法,反求方法构建的模型预测相关系数R从0.9831提高到0.9958、均方根误差RMAE由6.392降低至3.603、平均相对误差AARE由5.38%降低至3.69%。线性回归方法构建的模型预测误差期望与标准偏差分别为0.97和8.76,反求方法构建的模型预测误差期望与标准偏差分别为0.13和5.14。通过反求方法构建的Norton-Hoff模型预测精度得到了提高。 展开更多
关键词 SA765Gr.Ⅱ合金钢 Norton-Hoff模型 自适应模拟退火算法 反求方法
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采用改进北方苍鹰算法的微电网优化调度研究 被引量:2
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作者 陈将宏 王羲沐 +2 位作者 李伟亮 李雪莲 袁腾 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第1期281-289,共9页
微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度。智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍鹰算法(HNGO),... 微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度。智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍鹰算法(HNGO),利用反向学习、Metropolies准则以及自适应t分布变异提高求解精度,同时构建了考虑可再生能源出力特性的需求响应模型,使负荷曲线与可再生能源出力曲线更贴近,然后建立日运行成本最低的微电网优化调度模型,并利用HNGO求解。对比仿真结果显示所提算法具有更好的求解精度,且所提需求响应模型能显著降低燃料成本。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 反向学习 模拟退火算法 自适应t分布变异 需求响应
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基于命中的机场航班中转衔接性优化
7
作者 吕洋洋 叶志坚 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4784-4792,共9页
为解决目前中国机场中转衔接效率不高的问题,通过分析影响机场航班中转衔接性的因素,基于航班波的理论定义命中的概念及其计算方法,构建了以枢纽一日中转衔接命中数最大化为目标,同时考虑时间约束、绕航约束和跑道容量约束的时刻调整模... 为解决目前中国机场中转衔接效率不高的问题,通过分析影响机场航班中转衔接性的因素,基于航班波的理论定义命中的概念及其计算方法,构建了以枢纽一日中转衔接命中数最大化为目标,同时考虑时间约束、绕航约束和跑道容量约束的时刻调整模型。设计自适应模拟退火遗传算法对模型进行求解,在自适应遗传算法中引入模拟退火的思想提高算法的全局搜索能力和收敛速度,并与传统遗传算法和模拟退火算法进行对比。对首都机场一日起降航班数据进行实证分析,分别求解出3种时间窗调整时长下的最优命中数,并迭代出相应的航班时刻表。结果表明,改进算法能在更短时间内获得较高质量的近优解,优化后的航班时刻呈现出明显的波形结构,机场的中转衔接性能得到了有效提升。 展开更多
关键词 航班波 中转衔接性 时刻调整模型 自适应遗传算法 模拟退火
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各向异性超弹性的皮肤本构模型参数识别方法研究
8
作者 温广全 纪小刚 +1 位作者 李华彬 孙榕 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期948-955,共8页
通过力学建模方法对病人皮肤组织疾病进行诊断、评估和治疗,需要准确识别皮肤组织的力学性能。为此,提出了一种运用自适应模拟退火优化算法结合代理模型技术的皮肤组织本构参数识别方法。首先,采用有限元方法模拟皮肤单轴拉伸试验,获取... 通过力学建模方法对病人皮肤组织疾病进行诊断、评估和治疗,需要准确识别皮肤组织的力学性能。为此,提出了一种运用自适应模拟退火优化算法结合代理模型技术的皮肤组织本构参数识别方法。首先,采用有限元方法模拟皮肤单轴拉伸试验,获取不同参数组合下,皮肤组织的数值计算力学响应数据。为提高参数识别的计算效率,分别构建了响应面模型、克里金模型、椭球基神经网络3种代理模型来代替重复的仿真计算过程,并采用决定系数R 2对3种代理模型的拟合精度进行校验。最后,利用自适应模拟退火优化算法,以试验曲线与数值计算曲线均方根误差最小为优化目标,通过反演识别出了与普通家猪腹肋部皮肤组织单轴拉伸试验结果最匹配的本构参数:C_(10)=0.1401 MPa、k_(1)=24.51 MPa、k_(2)=0.4961、κ=0.3171、φ=13.86°。结果表明,椭球基神经网络模型更适合拟合皮肤本构模型参数与应力应变响应间的非线性关系。对比识别出的数值计算曲线与试验曲线,表明自适应模拟退火算法结合代理模型技术是识别皮肤组织各向异性超弹性本构参数的快速、可靠方法。 展开更多
关键词 皮肤力学 参数识别 代理模型 自适应模拟退火算法
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基于遗传模拟退火算法的子阵级自适应波束形成
9
作者 刘子敬 陈曦 +1 位作者 施庆展 崔开博 《电讯技术》 北大核心 2024年第9期1480-1485,共6页
在阵列天线信号处理中,采用子阵级自适应波束形成技术可以降低算法复杂度和系统成本。针对子阵级自适应波束形成中最优子阵划分问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的阵列天线子阵最优划分方法。通过线性约束最小方差算法计算不同子阵... 在阵列天线信号处理中,采用子阵级自适应波束形成技术可以降低算法复杂度和系统成本。针对子阵级自适应波束形成中最优子阵划分问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的阵列天线子阵最优划分方法。通过线性约束最小方差算法计算不同子阵划分下的自适应权矢量,形成自适应天线方向图,以方向图的最大旁瓣电平比作为成本函数,迭代优化得到最大旁瓣电平最优的子阵划分形式。仿真结果表明,使用该方法得到的非均匀子阵划分阵列天线其自适应方向图最大旁瓣电平能降低至-19 dB。通过对比分析不同子阵划分形式以及不同规模阵面的自适应方向图验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 阵列天线 子阵划分 自适应波束形成 遗传模拟退火
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基于GA-ALNS算法的带可容忍时间窗的VRP求解
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作者 白雪媛 张磊 李琳 《沈阳师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期81-87,共7页
针对带可容忍时间窗的车辆路径规划问题,建立最小化配送总成本的规划模型,结合遗传算法构造改进自适应大邻域搜索算法对该问题求解.利用遗传算法构建高质量解开始自适应大邻域搜索寻优,减小算法计算时间成本;加入3种破坏算子和3种修复算... 针对带可容忍时间窗的车辆路径规划问题,建立最小化配送总成本的规划模型,结合遗传算法构造改进自适应大邻域搜索算法对该问题求解.利用遗传算法构建高质量解开始自适应大邻域搜索寻优,减小算法计算时间成本;加入3种破坏算子和3种修复算子,以增加种群多样性;嵌入模拟退火接受准则以一定概率接受较差解,自适应更新破坏和修复算子权重,避免算法陷入局部最优.选取Solomon标准测试集进行3组实验,与已知最优解比较距离成本验证算法可行性;在单边容忍度时间窗模型下,与基础ALNS算法对比验证算法改进效果;在双边可容忍时间窗模型下,与相关文献的最优结果对比.实验结果表明,提出的GA-ALNS算法改进效果较为显著,求得的最优解同其他算法相比优化率较好,计算得到的最优方案能实现更低的车辆配送总成本,具有一定的可行性和有效性. 展开更多
关键词 可容忍时间窗 车辆路径规划问题 自适应大邻域搜索算法 遗传算法 模拟退火接受准则
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基于改进粒子群算法的湿法冶金技术优化控制
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作者 李晓冉 焦烜 +3 位作者 李晖 邓敏清 颜靖 刘振峰 《黄金》 CAS 2024年第7期39-45,共7页
分析了湿法冶金技术的关键工艺,构建了优化控制模型,并利用自适应惯性权重和模拟退火算子对粒子群算法进行改进,对湿法冶金技术进行优化控制。仿真试验结果显示:在A风力发电场优化数据集中测试中,AIW-SAO-PSO算法迭代225次时趋于稳定,... 分析了湿法冶金技术的关键工艺,构建了优化控制模型,并利用自适应惯性权重和模拟退火算子对粒子群算法进行改进,对湿法冶金技术进行优化控制。仿真试验结果显示:在A风力发电场优化数据集中测试中,AIW-SAO-PSO算法迭代225次时趋于稳定,适应度值约为0.165,且迭代100次时,算法的均方根误差、平均绝对误差、相对标准偏差分别为0.0080,0.0045和0.971%;在湿法冶金技术优化控制模型的寻优求解中,得到的综合效益值为1.9×10^(5)元/h,与目标期待值的绝对误差约为0.1×10^(4)元/h。实现了湿法冶金技术的优化控制,并为同类型优化控制提供理论支持。 展开更多
关键词 湿法冶金 模拟退火算子 自适应惯性权重因子 粒子群算法 优化控制 仿真试验
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全渠道电商库存路径及定价问题优化研究
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作者 杨华龙 石兴江 辛禹辰 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期223-230,共8页
针对全渠道模式下电商库存路径及定价问题,考虑各前置仓需求不确定因素,本文提出一种按照不同售卖渠道的商品差异化定价策略,通过设置电商关于需求不确定风险态度的保守系数,构建以总利润最大化为目标的混合整数非线性鲁棒优化模型,并... 针对全渠道模式下电商库存路径及定价问题,考虑各前置仓需求不确定因素,本文提出一种按照不同售卖渠道的商品差异化定价策略,通过设置电商关于需求不确定风险态度的保守系数,构建以总利润最大化为目标的混合整数非线性鲁棒优化模型,并设计自适应模拟退火粒子群算法进行求解。选取含有10个和20个前置仓的两组算例,验证本文模型算法的适用性和有效性。实验分析结果显示,相比于统一定价,差异化定价可以提高电商总利润分别约5%和6%。敏感性分析结果表明,提升线上客户的线下购物体验以增加线上自提渠道客户数量,并组织线上营销活动以提高线上客户对电商促销努力的敏感度,能给电商带来更高的利润;掌控未来市场波动风险并准确预测需求信息以降低电商保守系数和需求最大偏离系数,亦可提高电商总利润。研究结论可为电商制定前置仓库存配送路径策略与各渠道商品定价方案提供参考。 展开更多
关键词 物流工程 库存路径及定价问题 鲁棒优化模型 全渠道电商 自适应模拟退火粒子群算法
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基于Pignistic概率距离的证据源组合新方法
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作者 陈秀嘉 张晋武 陈娟 《指挥控制与仿真》 2024年第5期85-91,共7页
DS理论在决策级信息融合中有广泛应用。针对DS理论进行证据源组合时可能导致的“一票否决”和“信任偏移”问题,以及证据源内焦元间的关联和冲突问题,提出了一种有效处理冲突证据源的组合方法。新方法用自冲突和互冲突来描述证据源组合... DS理论在决策级信息融合中有广泛应用。针对DS理论进行证据源组合时可能导致的“一票否决”和“信任偏移”问题,以及证据源内焦元间的关联和冲突问题,提出了一种有效处理冲突证据源的组合方法。新方法用自冲突和互冲突来描述证据源组合中的全局冲突,在Pignistic概率距离基础上给出基于退火自适应变异算法的自冲突修正方法,然后根据Pignistic相似度提出互冲突的修正方法,最后运用DST组合规则得到识别结果。仿真算例验证了所提方法的合理有效性。 展开更多
关键词 目标识别 DS理论 证据源组合 Pignistic概率距离 退火自适应变异算法
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多策略混合的天鹰优化器
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作者 刘香怡 梁宏涛 朱洁 《计算机测量与控制》 2024年第8期295-303,共9页
为了解决天鹰优化器集中在全局搜索导致的局部寻优能力略差、依赖初始种群质量和易陷入局部最优的问题,提出一种多策略混合的天鹰优化器;该算法利用改进的Hooke-jeeves优化基本天鹰优化器的初始化种群质量;引入模拟退火概率对易陷入局... 为了解决天鹰优化器集中在全局搜索导致的局部寻优能力略差、依赖初始种群质量和易陷入局部最优的问题,提出一种多策略混合的天鹰优化器;该算法利用改进的Hooke-jeeves优化基本天鹰优化器的初始化种群质量;引入模拟退火概率对易陷入局部最优解进行改进;自适应权重提高前期全局搜索效率,延缓后期局部搜索速度,避免在正解附近徘徊;选取12个基准测试函数进行实验,并将MAO应用于风力发电预测模型优化;实验结果表明,对于单峰函数、多峰函数和固定维函数,MAO比AO等对比函数具有更快的收敛速度和更高的精度;在春夏秋冬数据集上进行仿真实验,对比其他模型1月和10月预测精度提高了15%,4月和8月的预测曲线更加平滑;证实了MAO对于提高风电预测的精度和速度的可行性和实用性。 展开更多
关键词 天鹰优化器 Hooke-Jeeves算法 模拟退火 自适应权重 风电预测
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一种改进的SA-APF路径规划算法
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作者 王远浩 温秀平 +1 位作者 金承珂 陈卓 《自动化技术与应用》 2024年第7期12-16,共5页
针对基于模拟退火的人工势场算法存在局部最小值问题,引入一种随机逃逸力,提出一种改进的SA-APF(Simulated Annealing-Artificial Potential Field)算法,可使机器人快速逃离局部最优解。针对算法中仍存在目标不可达问题,根据模糊控制方... 针对基于模拟退火的人工势场算法存在局部最小值问题,引入一种随机逃逸力,提出一种改进的SA-APF(Simulated Annealing-Artificial Potential Field)算法,可使机器人快速逃离局部最优解。针对算法中仍存在目标不可达问题,根据模糊控制方法提出一种自适应斥力势场增益系数,在机器人遇到目标点附近有对称排列的障碍物时,使机器人能够到达目标点,并采用4次贝赛尔曲线拟合,使路径更光滑。仿真结果表明,在简单和复杂的障碍物的实验条件下,改进后的算法可以准确、高效地完成路径规划。 展开更多
关键词 路径规划 改进人工势场算法 随机逃逸力 模糊控制 自适应斥力势场增益系数 贝塞尔曲线
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融合模拟退火参数的自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题
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作者 于琪 张静 《电脑与信息技术》 2024年第3期12-16,共5页
柔性作业车间调度问题是NP难问题,一般使用最大完工时间最短的评价指标来衡量加工顺序和机器选择的优劣,最短的完工时间意味着最快的生产速度。为了减小计算量并快速找到车间调度的最优解,提出了融合模拟退火参数的自适应遗传算法,详述... 柔性作业车间调度问题是NP难问题,一般使用最大完工时间最短的评价指标来衡量加工顺序和机器选择的优劣,最短的完工时间意味着最快的生产速度。为了减小计算量并快速找到车间调度的最优解,提出了融合模拟退火参数的自适应遗传算法,详述了该算法的关键过程,并通过数据集的仿真实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 作业调度 柔性作业 问题优化 自适应 模拟退火 遗传算法
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基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略
17
作者 严恺轩 余隆勇 《智能计算机与应用》 2024年第2期41-47,共7页
针对传统组卷策略组卷时间长、试卷质量低等问题,本文提出了一种基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略。首先,综合知识点覆盖率、难度系数等因素,建立多目标评价模型;其次,将试题组合方案编码为蝗虫个体,通过蝗虫优化算法寻找最优组合方... 针对传统组卷策略组卷时间长、试卷质量低等问题,本文提出了一种基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略。首先,综合知识点覆盖率、难度系数等因素,建立多目标评价模型;其次,将试题组合方案编码为蝗虫个体,通过蝗虫优化算法寻找最优组合方案,引入最优导向与随机竞争策略更新个体位置,以增强算法全局搜索能力;结合模拟退火思想,以使算法有能力跳出局部最优;引入余弦自适应函数调整搜索步长,以提升算法收敛速度。根据最优试题组合方案,生成一套高质量的试卷。实验结果表明,基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略与PSO-GA相比,组卷时间降低了52%,适应度提升了19%;与传统蝗虫优化算法相比,组卷时间降低了30%,适应度提升了14%。 展开更多
关键词 智能组卷 蝗虫优化算法 自适应函数 随机竞争 模拟退火
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基于ASA算法的大型小水线面双体船结构优化 被引量:2
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作者 张维毅 唐文勇 魏刚 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第5期17-20,共4页
由于小水线面双体船的结构与受力特点比普通单体船更为复杂,因此在结构的优化设计中存在更多的难点。针对小水线面双体船在横向弯曲工况下,存在着大量高应力区域的问题,本文采用自适应模拟退火算法进行优化,获得更合理的设计参数。结果... 由于小水线面双体船的结构与受力特点比普通单体船更为复杂,因此在结构的优化设计中存在更多的难点。针对小水线面双体船在横向弯曲工况下,存在着大量高应力区域的问题,本文采用自适应模拟退火算法进行优化,获得更合理的设计参数。结果表明,模拟退火算法在双体船结构的设计与优化中有着良好的工程适用性。本研究可为双体船的结构设计与优化提供参考。 展开更多
关键词 小水线面双体船 结构优化 自适应模拟退火算法
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基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用 被引量:12
19
作者 宋立钦 陈文杰 +2 位作者 陈伟海 林岩 孙先涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2187-2199,共13页
针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公... 针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式,提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围;在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子,提高算法的局部搜索能力和收敛速度;通过镜像选择机制,提升每次迭代后的个体质量,提高算法的寻优精度和寻优速度;在位置更新处加入模拟退火机制,帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试,结果表明,改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验,人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%,证实了改进算法的可行性和良好性能。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Circle混沌映射 樽海鞘群算法 镜像选择 自适应步长因子 模拟退火机制 极限学习机
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基于改进遗传算法的RV减速器选配方案研究 被引量:4
20
作者 陈俊仁 郭一晶 邱义 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第8期76-85,共10页
为了解决传统的人工选配方法在生产高精度RV减速器时面临的问题,提出了一种基于改进遗传算法的选配方案。该方案旨在实现批量生产装配数量最多且传动精度最优的一批RV减速器,并以最高匹配成功率为目标。该算法结合了RV减速器的结构特征... 为了解决传统的人工选配方法在生产高精度RV减速器时面临的问题,提出了一种基于改进遗传算法的选配方案。该方案旨在实现批量生产装配数量最多且传动精度最优的一批RV减速器,并以最高匹配成功率为目标。该算法结合了RV减速器的结构特征,采用整数编码的方式对染色体进行编码,对交叉和变异操作进行改进,同时,引入了模拟退火算法和自适应调整策略,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。试验结果表明:基于改进遗传算法的选配方案具有更快的收敛速度和更强的全局搜索能力,可有效避免传统遗传算法出现的局部最优解问题,从而实现了较高的匹配成功率。该算法不仅能够为生产高精度RV减速器提供有效的解决方案,还有广泛的实际应用前景。 展开更多
关键词 RV减速器 遗传算法 选配 传动误差 模拟退火 自适应
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