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Numerical differentiation of noisy data with local optimum by data segmentation
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作者 Jianhua Zhang Xiufu Que +2 位作者 Wei Chen Yuanhao Huang Lianqiao Yang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第4期868-876,共9页
A new numerical differentiation method with local opti- mum by data segmentation is proposed. The segmentation of data is based on the second derivatives computed by a Fourier devel- opment method. A filtering process... A new numerical differentiation method with local opti- mum by data segmentation is proposed. The segmentation of data is based on the second derivatives computed by a Fourier devel- opment method. A filtering process is used to achieve acceptable segmentation. Numerical results are presented by using the data segmentation method, compared with the regularization method. For further investigation, the proposed algorithm is applied to the resistance capacitance (RC) networks identification problem, and improvements of the result are obtained by using this algorithm. 展开更多
关键词 numerical differentiation noisy data local optimum data segmentation.
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Locally Optimum Detection of Weak Pulse Signals in Non-Gaussian Noise 被引量:1
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作者 Liang Min and Sun ZhongkangDept. of Electronic Eng., National University of Defence Technology, Changsha 410073, Hunan, China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1991年第1期74-80,共7页
In this paper, the problem of locally optimum detection of weak pulse signals in narrow-band non-Gaussian noise is discussed. A generalized model is proposed for locally optimum detectors (LOD) and the corresponding p... In this paper, the problem of locally optimum detection of weak pulse signals in narrow-band non-Gaussian noise is discussed. A generalized model is proposed for locally optimum detectors (LOD) and the corresponding physical meaning is explained. On the basis of this generalized model, the LOD structures are derived for detecting both coherent- and incoherent-pulse signals in narrow-band non-Gaussian noise. The asymptotic relative efficiency (ARE) due to Pitman is used to evaluate the performance of these LODs. Finally, numerical calculations are carried out for the AREs of these LODs and some valuable results are obtained. 展开更多
关键词 Asymptotic relatie efficiency locally optimum detector Pulse signal.
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改进蚁群算法的送餐机器人路径规划 被引量:4
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作者 蔡军 钟志远 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期370-380,共11页
蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的... 蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性。最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 遗传算法 状态转移公式 适应度函数 引导素 局部最优 初始种群 时间窗约束 路径规划
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改进的局部最值分段多项式拟合算法精确校正拉曼光谱基线 被引量:1
4
作者 田超凡 李剑君 +2 位作者 翁国军 朱键 赵军武 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1073-1080,共8页
基线校正作为拉曼光谱预处理极为关键的步骤之一,对进一步拉曼光谱数据分析和实现拉曼成像等有重要意义。目前,最常用的基线校正算法基于多项式拟合,由于其采用手动或半手动的形式,因此依赖人工经验,对用户的专业性要求较高,处理过程繁... 基线校正作为拉曼光谱预处理极为关键的步骤之一,对进一步拉曼光谱数据分析和实现拉曼成像等有重要意义。目前,最常用的基线校正算法基于多项式拟合,由于其采用手动或半手动的形式,因此依赖人工经验,对用户的专业性要求较高,处理过程繁琐,处理结果差异较大。同时,在使用过程中,多项式阶数及移动分段窗口难以选择确定,因此处理的结果常出现欠拟合或过拟合现象。针对传统多项式拟合算法的此类局限性,改进了局部最值分段多项式拟合(NPPF)算法用于精确校正拉曼光谱基线。首先采用了改进的基于分段的局部最值算法,选取光谱中最宽峰底部轮廓的近似横向宽度作为背景点窗口宽度,依次选取窗口内的最小两个值作为需要拟合的背景基线点,避免直接比较或者人工选取导致的背景点选取困难,实现更准确地选取每个背景轮廓基线点。然后通过每个窗口三次拟合迭代覆盖的方式,得到三个拟合曲线函数,选取窗口内每个点对应三个曲线函数值,分别计算与前一拟合值的差值绝对值,取绝对值最小的曲线函数值作为此点拟合曲线值,从而较好地避免了传统分段多项式拟合(PPF)算法中的欠拟合和过拟合现象,同时也确定了拟合过程中的阶数和分段窗口。模拟了两种不同背景类型的拉曼光谱,将NPPF与PPF算法分别对两种模拟光谱进行处理比较,发现NPPF处理结果均方根误差(RMSE)小,证实NPPF较于PPF的优越性。最后,对实际样品(烯啶虫胺、罗丹明6G)的拉曼光谱进行了NPPF和PPF对比处理,发现NPPF的拟合基线较为准确,证实该算法NPPF在拉曼光谱基线校正预处理中具有广泛的实际应用价值和前景。 展开更多
关键词 拉曼光谱 多项式拟合 基线校正 局部最值
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基于改进NSGA-Ⅲ的商用车车厢底板生产批量调度
5
作者 陈勇 张咏秋 +1 位作者 王宸 彭运贤 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期185-192,共8页
以某商用车车厢的实际生产过程为背景,建立了以最小化加工时间、最小化能耗、最小化总拖期为目标的考虑工件分批的柔性作业车间调度模型。采用机器、工序、批量的三重编码方式对染色体进行编码,针对工件批量的变化提出了一种特殊的交叉... 以某商用车车厢的实际生产过程为背景,建立了以最小化加工时间、最小化能耗、最小化总拖期为目标的考虑工件分批的柔性作业车间调度模型。采用机器、工序、批量的三重编码方式对染色体进行编码,针对工件批量的变化提出了一种特殊的交叉和变异方式,针对NSGA-Ⅲ局部搜索能力较差、易陷入局部最优的缺点提出了改进NSGA-Ⅲ(BP-NSGA-Ⅲ)。使用柔性分批方式使得初始批量分配更加合理且不产生无效解;通过混合初始化方式提高初始解的质量加快收敛速度;通过新增的邻域搜索步骤避免迭代后期易陷入局部最优的情况;通过引入自适应交叉变异概率加快算法迭代前期的收敛速度和迭代后期的稳定性。通过对FJSP标准算例的运算并将结果与其他算法结果进行比较,验证了BP-NSGA-Ⅲ对求解FJSP的有效性和优越性,最后使用算法求解企业实际生产问题得到了较好的调度结果和最优调度甘特图。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 批量调度 NSGA-Ⅲ 邻域搜索 局部最优
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基于增强算术优化算法的多阈值图像分割
6
作者 吴荣生 《枣庄学院学报》 2024年第5期47-54,共8页
针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割质量一般、分割速度较慢等问题,提出一种基于改进的增强算术优化算法的多阈值图像分割方法。利用双重反向学习初始化种群,增强算法的搜索性能,将金枪鱼群优化算法的螺旋搜索策略引入到算术优化... 针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割质量一般、分割速度较慢等问题,提出一种基于改进的增强算术优化算法的多阈值图像分割方法。利用双重反向学习初始化种群,增强算法的搜索性能,将金枪鱼群优化算法的螺旋搜索策略引入到算术优化算法的加减策略中,帮助算法摆脱局部最优解。提出一种自适应余弦加速函数,更好地平衡算法的开发和探索能力。试验结果显示,提出的方法能够在提升算法收敛效率的同时分割出较好质量的图像。 展开更多
关键词 算术优化算法 多阈值分割 反向学习 螺旋搜索 局部最优
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基于SOCP理论的船舶导航雷达海杂波抑制算法研究
7
作者 陈文瑞 罗宇轩 《舰船电子对抗》 2024年第3期57-62,共6页
为了有效降低海杂波对船舶导航雷达工作的影响,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP)理论的杂波抑制算法。针对传统的实系数有限冲激响应(FIR)数字滤波器组无法保证通带群延时(小数)精度的问题,通过将初始优化问题转化为对偶问题进行求解,利... 为了有效降低海杂波对船舶导航雷达工作的影响,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP)理论的杂波抑制算法。针对传统的实系数有限冲激响应(FIR)数字滤波器组无法保证通带群延时(小数)精度的问题,通过将初始优化问题转化为对偶问题进行求解,利用SOCP理论的分布式计算优势,稳定有效地求取其局部最优点,同时用重构的海杂波样本反复训练理论模型。通过仿真实验证明SOCP理论可以更好地重构信号检测模型,大幅抑制海杂波的影响,提高船舶导航雷达的目标检测能力。 展开更多
关键词 船舶导航雷达 海杂波 凸优化 局部最优 杂波抑制
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基于改进斥力模型的人工势场局部路径规划 被引量:2
8
作者 陈江义 殷笑勇 +1 位作者 王婷婷 秦东晨 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期83-87,101,共6页
针对传统人工势场算法易陷入局部最优点问题,提出一种改进斥力模型的人工势场方法,以提高自动驾驶汽车的安全性和稳定性。根据汽车速度方向和障碍物位置的相对关系以及障碍物与道路边界之间的距离,确定斥力偏转方向和偏转角度,避免汽车... 针对传统人工势场算法易陷入局部最优点问题,提出一种改进斥力模型的人工势场方法,以提高自动驾驶汽车的安全性和稳定性。根据汽车速度方向和障碍物位置的相对关系以及障碍物与道路边界之间的距离,确定斥力偏转方向和偏转角度,避免汽车陷入局部最优;重新设计斥力场函数,把汽车避障安全距离引入到斥力作用范围中,在斥力函数中引入对数函数以及纵向相对距离调节因子,减小规划路径的曲率以及总转角。仿真计算结果表明:在应用改进斥力模型的人工势场方法进行局部路径规划时,斥力偏转角的选取对路径的稳定性和安全性有直接影响,合适的斥力偏转角能避免路径规划时出现局部最优。在多障碍物环境下车辆需要连续避障时,改进斥力模型所规划的路径总转角以及曲率峰值显著下降,能有效提高行驶安全性指标。 展开更多
关键词 改进斥力模型 局部路径规划 斥力偏转 局部最优点 安全距离
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ABC-BP风力发电机组短期功率预测方法 被引量:1
9
作者 吴鹏 王鼎 +4 位作者 马宇超 陈信华 沈金阳 苏畅宇 虞乐水 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第6期82-91,共10页
稳定可控的风力发电系统是风力资源开发利用的核心,提出一种基于人工蜂群-神经网络算法(artificial bee colony-back propagation,ABC-BP)的风力发电机短期功率预测方法,进一步提高短期风电功率预测的准确性。针对现有短期功率预测方法... 稳定可控的风力发电系统是风力资源开发利用的核心,提出一种基于人工蜂群-神经网络算法(artificial bee colony-back propagation,ABC-BP)的风力发电机短期功率预测方法,进一步提高短期风电功率预测的准确性。针对现有短期功率预测方法中遇到的收敛速度慢、局部最优等缺陷,结合ABC人工蜂群算法,提出改进ABC-BP算法。在对其数学模型收敛性证明的基础上,采用实际风电数据进行仿真验证,并通过模拟风力发电平台,进行实验,实验结果表明,预测数据达到实验要求,所提出的改进算法模型是可行的。改进ABC-BP算法应用于风力发电机监测系统中,为降低风电系统运维成本、提高监测效率提供一种有效解决方案。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 局部最优 ABC-BP 算法模型
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求解多目标点路径规划问题的离散头脑风暴算法 被引量:3
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作者 陈强 马健 杨蘩 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期96-103,共8页
为保证移动机器人以最短路径遍历多目标点,该文提出一种基于离散头脑风暴的多目标点路径规划算法。首先,考虑障碍物对路径规划的影响,将目标点间的最短避障距离作为评判依据,提高规划路径合理性。其次,针对传统离散头脑风暴算法在解决... 为保证移动机器人以最短路径遍历多目标点,该文提出一种基于离散头脑风暴的多目标点路径规划算法。首先,考虑障碍物对路径规划的影响,将目标点间的最短避障距离作为评判依据,提高规划路径合理性。其次,针对传统离散头脑风暴算法在解决组合类优化问题时提前陷入局部最优的问题,提出一种启发式自适应路径优化策略,通过设计与迭代次数相关的适应度选择函数以及改进启发式交叉算子,增加路径多样性和提高算法收敛速度。基于栅格法建立地图模型,在不同环境地图中选取多个目标进行对比仿真,验证所提算法的有效性以及对不同环境的适应性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 离散头脑风暴 组合类优化问题 局部最优 最短避障距离 适应度选择函数 启发式交叉算子
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基于视觉修正的改进最大最小蚂蚁系统求解TSP
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作者 李克文 徐延辉 +1 位作者 张震涛 席英杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第10期279-284,328,共7页
蚁群算法的研究与发展为解决优化问题提供了良好的方案,但是依然存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。为此,提出一种基于视觉修正的VC-MMAS算法。该算法以启发式信息为依据初始化信息素浓度,从而加速初期的算法收敛速度;引入“天... 蚁群算法的研究与发展为解决优化问题提供了良好的方案,但是依然存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。为此,提出一种基于视觉修正的VC-MMAS算法。该算法以启发式信息为依据初始化信息素浓度,从而加速初期的算法收敛速度;引入“天文蚁”对历史最优路径进行检查和修正,同时使用“双优”策略更新信息素,帮助算法跳出局部最优。在旅行商问题(TSP)上的实验对比表明,该算法与其他算法相比具有更好的全局寻优能力和稳定性。 展开更多
关键词 最大最小蚂蚁系统 启发式信息 信息素 局部最优 旅行商问题
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An Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm for Optimization Problems
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作者 L. Q. Zhang J. Xiong J. K. Liu 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2023年第11期3641-3650,共10页
In this paper, we present a new fruit fly optimization algorithm with the adaptive step for solving unconstrained optimization problems, which is able to avoid the slow convergence and the tendency to fall into local ... In this paper, we present a new fruit fly optimization algorithm with the adaptive step for solving unconstrained optimization problems, which is able to avoid the slow convergence and the tendency to fall into local optimum of the standard fruit fly optimization algorithm. By using the information of the iteration number and the maximum iteration number, the proposed algorithm uses the floor function to ensure that the fruit fly swarms adopt the large step search during the olfactory search stage which improves the search speed;in the visual search stage, the small step is used to effectively avoid local optimum. Finally, using commonly used benchmark testing functions, the proposed algorithm is compared with the standard fruit fly optimization algorithm with some fixed steps. The simulation experiment results show that the proposed algorithm can quickly approach the optimal solution in the olfactory search stage and accurately search in the visual search stage, demonstrating more effective performance. 展开更多
关键词 Swarm Intelligent Optimization Algorithm Fruit Fly Optimization Algorithm Adaptive Step local optimum Convergence Speed
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一种适用于SDN网络的路径择优蚁群遗传算法
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作者 刘伟 邹磊 +3 位作者 龚珣 姚文鹏 范丽军 姚俊 《船电技术》 2023年第7期93-96,共4页
SDN网络中,控制面与数据转发面通过解耦方式,实现数据的高效传输,适用于大型复杂网络的运行和维护。本文结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)两种算法的优点,提出一种基于蚁群遗传算法(ACO-GA)的SDN网络路径择优方法,通过实验仿真,相较于... SDN网络中,控制面与数据转发面通过解耦方式,实现数据的高效传输,适用于大型复杂网络的运行和维护。本文结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)两种算法的优点,提出一种基于蚁群遗传算法(ACO-GA)的SDN网络路径择优方法,通过实验仿真,相较于遗传算法和蚁群算法,ACO-GA算法性能优于两种单独算法的性能,更适合应用于SDN网路中的路径择优。 展开更多
关键词 SDN 局部最优 迭代 ACO-GA
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带随机变异及感知因子的粒子群优化算法 被引量:2
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作者 黄懿 梁放驰 +1 位作者 范成礼 宋占福 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期428-438,共11页
针对传统粒子群算法(PSO)在求解高维空间中复杂函数时容易发生“早熟”现象,根据粒子在空间中的运动规律和散布特点,提出带随机变异因子和动态感知因子的粒子群优化算法。算法通过引入对邻域具有质疑策略的随机变异因子,促使个体粒子对... 针对传统粒子群算法(PSO)在求解高维空间中复杂函数时容易发生“早熟”现象,根据粒子在空间中的运动规律和散布特点,提出带随机变异因子和动态感知因子的粒子群优化算法。算法通过引入对邻域具有质疑策略的随机变异因子,促使个体粒子对自身邻域进行探索,降低粒子因过于信赖个体最优和全局最优而发生的“早熟”现象,从而改进速度更新策略;同时,为粒子位置更新引入感知因子,使粒子在同一维度上动态自适应控制自身与其他粒子的空间距离,从而避免陷入局部最优。通过测试函数实验、算法对比分析实验、随机参数影响实验和算法复杂性实验,验证了该算法在求解高维空间中的复杂函数等问题时,具有明显的优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 随机变异因子 动态感知因子 局部最优 全局最优
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融合BERT、双向长短记忆网络和条件随机场的电力设备缺陷文本实体抽取 被引量:8
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作者 陈鹏 邰彬 +3 位作者 石英 金杨 孔力 汪进锋 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期4367-4375,共9页
随着智能电网建设的全面展开,产生了大量与设备缺陷相关的电力设备缺陷文本,蕴含着故障类型、故障原因及设备消缺方法等关键信息,是电力领域的研究热点。但缺陷文本存在着体量大、多源异构和内容杂乱冗余的问题,目前缺乏对其进行高效整... 随着智能电网建设的全面展开,产生了大量与设备缺陷相关的电力设备缺陷文本,蕴含着故障类型、故障原因及设备消缺方法等关键信息,是电力领域的研究热点。但缺陷文本存在着体量大、多源异构和内容杂乱冗余的问题,目前缺乏对其进行高效整合利用的方法。针对以上问题,该文基于BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型对命名实体抽取技术展开研究。一方面,增加了双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)层进一步提取文本语义信息;另一方面,采用条件随机场(conditional random field,CRF)替换了BERT的输出层,克服了预测标签的局部最优问题。最后融合以上2种策略提出了改进BERT算法,即将BERT与双向长短记忆网络和条件随机场相结合,实现了缺陷文本的命名实体抽取。实验结果表明,改进BERT算法在7类实体上均取得了较高的F1值(精确率和召回率的加权调和平均值)。与BERT相比,实体抽取的总体精确率和召回率分别提升了0.94%和0.95%。 展开更多
关键词 电力设备缺陷文本 命名实体抽取 改进BERT算法 语义信息 输出层 局部最优
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基于自适应t分布与随机游走的麻雀搜索算法 被引量:2
16
作者 聂方鑫 王宇嘉 《电子科技》 2023年第7期75-80,共6页
针对麻雀搜索算法在解决复杂问题时存在的收敛精度降低以及陷入局部最优等问题,文中提出了一种基于自适应t分布与随机游走的麻雀搜索算法。该算法在初始化过程中使用反向学习来生成反向解,从中选择优秀的个体组成初始化种群。在原始麻... 针对麻雀搜索算法在解决复杂问题时存在的收敛精度降低以及陷入局部最优等问题,文中提出了一种基于自适应t分布与随机游走的麻雀搜索算法。该算法在初始化过程中使用反向学习来生成反向解,从中选择优秀的个体组成初始化种群。在原始麻雀搜索算法上采用自适应t分布策略和高斯随机游走策略可以提高麻雀个体的寻优能力,同时防止算法早熟。仿真结果表明,相较于对比算法,文中所提算法的收敛精度和收敛速度都有所提升。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 自适应t分布 反向学习策略 随机游走策略 函数优化 局部最优 全局最优 优化算法
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求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法 被引量:1
17
作者 韦修喜 魏超 黄华娟 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期175-188,共14页
为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果,减少物流配送成本,提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上,引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略,能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算... 为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果,减少物流配送成本,提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上,引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略,能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得,该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后,将其应用到求解物流配送中心选址问题中,实验结果表明:改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。 展开更多
关键词 物流配送中心选址 局部最优 捕食策略 基础测试函数 寻优性能
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采用多策略改进黑猩猩算法的农业机器人路径规划 被引量:3
18
作者 艾尔肯·亥木都拉 穆占海 郑威强 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期161-171,共11页
为缩短农业机器人全局路径规划的长度和时间并获得更好的安全路径,提出了一种采用多策略改进黑猩猩算法(MIChOA)的路径规划方法。首先,对传统的黑猩猩算法(ChOA)进行改进,在种群初始化阶段引入佳点集策略提高种群的多样性;其次,根据黑... 为缩短农业机器人全局路径规划的长度和时间并获得更好的安全路径,提出了一种采用多策略改进黑猩猩算法(MIChOA)的路径规划方法。首先,对传统的黑猩猩算法(ChOA)进行改进,在种群初始化阶段引入佳点集策略提高种群的多样性;其次,根据黑猩猩实际寻优过程提出正态随机余弦收敛因子策略,平衡了算法全局勘探与局部开发能力;然后,在算法陷入局部最优停滞时采用贪婪竞争机制的停滞扰动策略,加快算法跳出局部最优并准确找到全局最优解;最后,利用标准测试函数验证MIChOA算法的寻优性能,建立了具有111个障碍物的环境栅格地图开展仿真实验,将MIChOA算法应用于农业机器人路径规划,并与其他4种较为优秀的改进ChOA算法进行比较。结果表明:MIChOA算法在单峰和复杂多峰函数上均具有较高的寻优精度、稳定的收敛性和良好的鲁棒性;MIChOA算法的路径搜索性能优于其他4种改进ChOA算法,其中路径长度缩短了28.01%,寻优时间和迭代次数分别减少了54.58%和85.87%。 展开更多
关键词 农业机器人 黑猩猩优化算法 路径规划 局部最优
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多策略改进的持续爆破算法
19
作者 戴泽敏 曹连英 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第1期148-157,共10页
为解决持续爆破算法寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的持续爆破算法。在阶段寻优过程中,基于历史阶段最优解提出新的动态爆破半径,提高算法的寻优精度;通过对阶段最优解进行反向变异提高算法跳出局部最优的能力。... 为解决持续爆破算法寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的持续爆破算法。在阶段寻优过程中,基于历史阶段最优解提出新的动态爆破半径,提高算法的寻优精度;通过对阶段最优解进行反向变异提高算法跳出局部最优的能力。通过阶段局部最优解向阶段最优解的方向移动的策略更新种群位置,实现种群信息的有效交互。实验结果表明,改进算法的寻优精度和收敛速度明显提升,在求解高维函数优化问题时也有较好的寻优表现。 展开更多
关键词 持续爆破算法 寻优性能 局部最优 函数优化 反向学习 动态半径 高维优化
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面向异构多背包问题的多级二进制帝国竞争算法 被引量:1
20
作者 李斌 唐志斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第9期2855-2867,共13页
在传统多背包问题的基础上,从典型物流服务场景中共性抽象出异构多背包问题(HMKP),并设计和定制了一种帝国竞争算法(ICA)对HMKP进行求解和评估。针对原始ICA易陷入局部最优以及0-1背包问题最优解往往在约束边界周围的特点,设计了双点自... 在传统多背包问题的基础上,从典型物流服务场景中共性抽象出异构多背包问题(HMKP),并设计和定制了一种帝国竞争算法(ICA)对HMKP进行求解和评估。针对原始ICA易陷入局部最优以及0-1背包问题最优解往往在约束边界周围的特点,设计了双点自变异策略(TPAS)和跳出局部最优算法(JLOA)对ICA进行改进,提出面向0-1背包问题的二进制帝国竞争算法(BICA)。BICA在求解35个0-1背包问题算例时展现出了全面、高效的寻优能力,基于最佳匹配值法(BMV)的BICA在第一组测试集的20个算例上能对19个算例100%找到理想最优值,在第二组测试集的15个算例上能对12个算例100%找到理想最优值,在所有对比算法中表现最优。数值结果分析表明,BICA在寻优演化中维持多极发展策略,并依托独特的种群进化方式在解空间中高效搜索理想解。在此基础上,针对HMKP强约束性和高复杂度的特性,基于BICA设计了求解HMKP的多级二进制帝国竞争算法(MLB-ICA)。分别在多个典型0-1背包问题算例组合构建的HMKP高维测试集上进行了MLB-ICA的数值实验和性能评估,结果表明虽然MLB-ICA的求解时间比Gurobi长,但求解精度提高了28%。可见,MLB-ICA能以较低的计算代价在可接受的时间范围内高效求解高维复杂的HMKP,为ICA在超大规模组合优化问题中的求解提出了可行的算法设计方案。 展开更多
关键词 0-1背包问题 异构多背包问题 帝国竞争算法 局部搜索策略 跳出局部最优机制 多级计算架构
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