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A Double Adaptive Random Spare Reinforced Sine Cosine Algorithm
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作者 Abdelazim G.Hussien Guoxi Liang +1 位作者 Huiling Chen Haiping Lin 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第9期2267-2289,共23页
Many complex optimization problems in the real world can easily fall into local optimality and fail to find the optimal solution,so more new techniques and methods are needed to solve such challenges.Metaheuristic alg... Many complex optimization problems in the real world can easily fall into local optimality and fail to find the optimal solution,so more new techniques and methods are needed to solve such challenges.Metaheuristic algorithms have received a lot of attention in recent years because of their efficient performance and simple structure.Sine Cosine Algorithm(SCA)is a recent Metaheuristic algorithm that is based on two trigonometric functions Sine&Cosine.However,like all other metaheuristic algorithms,SCA has a slow convergence and may fail in sub-optimal regions.In this study,an enhanced version of SCA named RDSCA is suggested that depends on two techniques:random spare/replacement and double adaptive weight.The first technique is employed in SCA to speed the convergence whereas the second method is used to enhance exploratory searching capabilities.To evaluate RDSCA,30 functions from CEC 2017 and 4 real-world engineering problems are used.Moreover,a nonparametric test called Wilcoxon signed-rank is carried out at 5%level to evaluate the significance of the obtained results between RDSCA and the other 5 variants of SCA.The results show that RDSCA has competitive results with other metaheuristics algorithms. 展开更多
关键词 sine cosine algorithm global optimization swarm intelligence meta-heuristic algorithms
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Shape and Size Optimization of Truss Structures under Frequency Constraints Based on Hybrid Sine Cosine Firefly Algorithm
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作者 Ran Tao Xiaomeng Yang +1 位作者 Huanlin Zhou Zeng Meng 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第1期405-428,共24页
Shape and size optimization with frequency constraints is a highly nonlinear problem withmixed design variables,non-convex search space,and multiple local optima.Therefore,a hybrid sine cosine firefly algorithm(HSCFA)... Shape and size optimization with frequency constraints is a highly nonlinear problem withmixed design variables,non-convex search space,and multiple local optima.Therefore,a hybrid sine cosine firefly algorithm(HSCFA)is proposed to acquire more accurate solutions with less finite element analysis.The full attraction model of firefly algorithm(FA)is analyzed,and the factors that affect its computational efficiency and accuracy are revealed.A modified FA with simplified attraction model and adaptive parameter of sine cosine algorithm(SCA)is proposed to reduce the computational complexity and enhance the convergence rate.Then,the population is classified,and different populations are updated by modified FA and SCA respectively.Besides,the random search strategy based on Lévy flight is adopted to update the stagnant or infeasible solutions to enhance the population diversity.Elitist selection technique is applied to save the promising solutions and further improve the convergence rate.Moreover,the adaptive penalty function is employed to deal with the constraints.Finally,the performance of HSCFA is demonstrated through the numerical examples with nonstructural masses and frequency constraints.The results show that HSCFA is an efficient and competitive tool for shape and size optimization problems with frequency constraints. 展开更多
关键词 Firefly algorithm sine cosine algorithm frequency constraints structural optimization
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基于Logistic-Sine-Cosine映射的图像加密算法 被引量:3
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作者 黄佳鑫 赵凯悦 +1 位作者 李佳文 李珊珊 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第27期11713-11721,共9页
为了提高数字图像加密的速度和算法的安全性,提出了基于Fridrich框架的加密算法。通过Fisher-Yates变换置乱原始图像打破像素间的强相关性,再利用滤波器在RGB平面上进行滤波得到密文。Logistic-Sine-Cosine复合混沌系统具有良好的混沌特... 为了提高数字图像加密的速度和算法的安全性,提出了基于Fridrich框架的加密算法。通过Fisher-Yates变换置乱原始图像打破像素间的强相关性,再利用滤波器在RGB平面上进行滤波得到密文。Logistic-Sine-Cosine复合混沌系统具有良好的混沌特性,且时间复杂度低。密钥由输入参数和明文的SHA-512值共同决定,对明文高度敏感。二维滤波器扩散效果良好,其滤波器模板由明文和密钥决定并引入了伪随机像素值,在提升扩散效果的同时增强了系统抗差分攻击的能力。仿真结果表明,密文图像像素分布近似均匀、像素关联性弱、密钥空间足够大、密钥敏感性高,能够有效抵抗暴力、裁剪、差分等常见攻击,具有较高的安全性,且算法时间复杂度较低。 展开更多
关键词 图像加密 Logistic-sine-cosine映射 Fisher-Yates置乱 滤波器扩散 SHA-512(secure hash algorithm-512)
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A Hybrid Modified Sine Cosine Algorithm Using Inverse Filtering and Clipping Methods for Low Autocorrelation Binary Sequences
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作者 Siti Julia Rosli Hasliza A Rahim +8 位作者 Khairul Najmy Abdul Rani Ruzelita Ngadiran Wan Azani Mustafa Muzammil Jusoh Mohd Najib Mohd Yasin Thennarasan Sabapathy Mohamedfareq Abdulmalek Wan Suryani Firuz Wan Ariffin Ahmed Alkhayyat 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第5期3533-3556,共24页
The essential purpose of radar is to detect a target of interest and provide information concerning the target’s location,motion,size,and other parameters.The knowledge about the pulse trains’properties shows that a... The essential purpose of radar is to detect a target of interest and provide information concerning the target’s location,motion,size,and other parameters.The knowledge about the pulse trains’properties shows that a class of signals is mainly well suited to digital processing of increasing practical importance.A low autocorrelation binary sequence(LABS)is a complex combinatorial problem.The main problems of LABS are low Merit Factor(MF)and shorter length sequences.Besides,the maximum possible MF equals 12.3248 as infinity length is unable to be achieved.Therefore,this study implemented two techniques to propose a new metaheuristic algorithm based on Hybrid Modified Sine Cosine Algorithm with Cuckoo Search Algorithm(HMSCACSA)using Inverse Filtering(IF)and clipping method to achieve better results.The proposed algorithms,LABS-IF and HMSCACSA-IF,achieved better results with two large MFs equal to 12.12 and 12.6678 for lengths 231 and 237,respectively,where the optimal solutions belong to the skew-symmetric sequences.The MF outperformed up to 24.335%and 2.708%against the state-of-the-art LABS heuristic algorithm,xLastovka,and Golay,respectively.These results indicated that the proposed algorithm’s simulation had quality solutions in terms of fast convergence curve with better optimal means,and standard deviation. 展开更多
关键词 Merit factor AUTOCORRELATION skew-symmetric sequences combinatorial optimization sine cosine algorithm cuckoo search algorithm radar system wearable antenna antenna and propagation
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熵最优与改进SCA的图像分割及其图像识别应用
5
作者 孙博玲 孙博文 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1516-1524,共9页
针对传统图像分割效率低、精度差的不足,提出一种混合变异正余弦算法的多阈值图像分割方法。为提高SCA算法的寻优性能,设计拉丁超立方种群初始化改进种群多样性;以非线性转换因子动态调节算法搜索能力;融入惯性权重机制提升算法全局寻优... 针对传统图像分割效率低、精度差的不足,提出一种混合变异正余弦算法的多阈值图像分割方法。为提高SCA算法的寻优性能,设计拉丁超立方种群初始化改进种群多样性;以非线性转换因子动态调节算法搜索能力;融入惯性权重机制提升算法全局寻优;结合高斯和拉普拉斯分布混合变异对个体扰动,使算法跳离局部最优。将Cross熵作为适应度函数,利用HMSCA求解分割阈值。实验结果表明,该算法可以提升图像分割精度和效率。将其应用于火灾图像识别,能够实现火焰源与背景分离,得到更好的分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 正余弦算法 拉丁超立方 混合变异 多阈值 图像熵 火灾图像
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基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法
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作者 毛伊敏 刘绍芬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期126-133,共8页
针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher ... 针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher score的特征选择策略(FS-NRS),通过衡量特征的相关性和冗余度,对特征进行过滤,有效减少了冗余及无关特征的数量;其次,提出了一种随机选择和等距提取的扫描策略(S-RSEE),保证了所有特征能够同概率被利用,解决了多粒度扫描两端特征利用率低的问题;最后,结合Spark框架,实现级联森林并行化训练,提出了基于重要性指数的特征筛选机制(FFM-II),筛选出非关键性特征,平衡增强类向量与原始类向量维度,从而加快模型收敛速度,同时设计了基于SCA的任务调度机制(TSM-SCA),将任务重新分配,保证集群负载均衡,解决了级联森林并行效率低的问题。实验表明,PDF-SNRSCA算法能有效提高深度森林的分类效果,且对深度森林并行化训练的效率也有大幅提升。 展开更多
关键词 并行深度森林算法 Spark框架 邻域粗糙集 正弦余弦算法 多粒度扫描
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求解全局优化问题的SCA-VPPSO算法及其应用
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作者 曹琦 程雷平 +1 位作者 徐成 方宁 《计算机技术与发展》 2024年第9期182-187,共6页
正余弦算法和速度暂停粒子群算法是两个优秀的元启发式算法,用于解决连续全局优化问题。在解决实际问题中,它们始终面临着跳出局部极小的问题。为此,基于二者,提出了一种新的混合搜索算法,称为SCA-VPPSO算法。该算法以速度暂停粒子群算... 正余弦算法和速度暂停粒子群算法是两个优秀的元启发式算法,用于解决连续全局优化问题。在解决实际问题中,它们始终面临着跳出局部极小的问题。为此,基于二者,提出了一种新的混合搜索算法,称为SCA-VPPSO算法。该算法以速度暂停粒子群算法的搜索框架为基础,将正余弦搜索算子从原先的全维度更新策略转变为部分维度更新策略,并将之用于开发探索上,与速度暂停粒子群算法中的局部搜索行为进行了融合,形成双模式局部探索模式。混合后的SCA-VPPSO算法能够更加有效地平衡局部利用和全局探索,从而增强算法跳出局部最小的能力并获得更好的结果。所提算法与正余弦算法、速度暂停粒子群算法和2个近期发表的优秀算法在CEC2019测试集和一个工程实际应用上进行了性能分析,结果表明所提算法的优化性能有显著提高,扩展了算法的应用范围,为元启发式算法的发展提供了新的混合搜索模式。 展开更多
关键词 全局优化 粒子群算法 正余弦算法 元启发式算法 工程应用
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基于SCA-CHHO-ELM的短期电力负荷预测
8
作者 库杨杨 王佐勋 刘健 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第1期12-18,共7页
准确的电力负荷预测是保证电网稳定运行的基础,也是电力规划的重要依据,为了提高电力负荷预测的精度,提出了一种新的预测模型,首先采用混沌策略与正余弦扰动策略对哈里斯鹰算法进行优化,然后用改进的哈里斯鹰算法对极限学习机的权值和... 准确的电力负荷预测是保证电网稳定运行的基础,也是电力规划的重要依据,为了提高电力负荷预测的精度,提出了一种新的预测模型,首先采用混沌策略与正余弦扰动策略对哈里斯鹰算法进行优化,然后用改进的哈里斯鹰算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,最后用该模型进行短期电力负荷预测。对比其他预测模型可得,该模型的预测效果大大提高,并且具有更好的泛化能力与稳定性。 展开更多
关键词 极限学习机 正余弦扰动策略 混沌哈里斯鹰算法 短期负荷预测
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基于SCA-VMD和排列熵的轴承故障诊断研究 被引量:3
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作者 蔡俊 蔡士超 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2023年第11期140-148,共9页
轴承在早期故障时信号微弱、振动数据的获取或者缺失,导致轴承故障诊断的准确率降低,为此提出了一种同一故障类型不同损伤尺寸的数据集构建方法,构建正余弦优化算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)优化变分模态分解(Variational Mode Decom... 轴承在早期故障时信号微弱、振动数据的获取或者缺失,导致轴承故障诊断的准确率降低,为此提出了一种同一故障类型不同损伤尺寸的数据集构建方法,构建正余弦优化算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数的轴承故障诊断模型。首先,对比经验模态分解以及变分模态算法的时域频域波形,再采用SCA算法对模态分解个数k和惩罚系数α寻找最优组合;然后,计算模态分量的排列熵值,选取峭度值最大的四个模态分量构建特征数据集,支持向量积进行参数优化,构建最优故障诊断模型,对不同故障诊断模型结果进行对比;最后,基于SCA-VMD和排列熵的轴承故障诊断研究准确度率为99.3%,数据构建的方法更符合实际的工况。 展开更多
关键词 变分模态分解 排列熵 正余弦算法 支持向量积
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A Large-Scale Scheduling Method for Multiple Agile Optical Satellites
10
作者 Zheng Liu Wei Xiong Minghui Xiong 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第8期1143-1163,共21页
This study investigates the scheduling problem ofmultiple agile optical satelliteswith large-scale tasks.This problem is difficult to solve owing to the time-dependent characteristic of agile optical satellites,comple... This study investigates the scheduling problem ofmultiple agile optical satelliteswith large-scale tasks.This problem is difficult to solve owing to the time-dependent characteristic of agile optical satellites,complex constraints,and considerable solution space.To solve the problem,we propose a scheduling method based on an improved sine and cosine algorithm and a task merging approach.We first establish a scheduling model with task merging constraints and observation action constraints to describe the problem.Then,an improved sine and cosine algorithm is proposed to search for the optimal solution with the maximum profit ratio.An adaptive cosine factor and an adaptive greedy factor are adopted to improve the algorithm.Besides,a taskmerging method with a task reallocation mechanism is developed to improve the scheduling efficiency.Experimental results demonstrate the superiority of the proposed algorithm over the comparison algorithms. 展开更多
关键词 Multiple agile optical satellites scheduling task merging sine and cosine algorithm task reallocation
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基于多策略麻雀搜索算法的机器人路径规划 被引量:1
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作者 杨红 杨超 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期141-152,共12页
通过多种策略对基本麻雀搜索算法(SSA)进行改进,以解决麻雀搜索算法后期由于种群多样性丢失而导致的全局优化精度和速度问题。首先,改进无限折叠迭代映射(ICMIC)初始化种群,将自适应分段步长因子引入麻雀探测器的位置更新公式中,使麻雀... 通过多种策略对基本麻雀搜索算法(SSA)进行改进,以解决麻雀搜索算法后期由于种群多样性丢失而导致的全局优化精度和速度问题。首先,改进无限折叠迭代映射(ICMIC)初始化种群,将自适应分段步长因子引入麻雀探测器的位置更新公式中,使麻雀搜索算法观察者的固定比例系数随迭代次数动态变化。然后,将观察者的位置与新公式和正弦余弦算法(SCA)相结合,并干扰先前的观察者步长。最后,在基准测试函数上比较了改进的麻雀搜索算法(ISSA)、麻雀搜索算法(SSA)、鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、改进的灰狼算法(CGWO)、正弦余弦算法(SCA)和粒子群优化算法(PSO)的收敛性和准确性,并将其应用于路径规划。实验表明改进的麻雀搜索算法具有良好的优化性能。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 无限折叠迭代混沌映射 自适应惯性权重 正余弦算法 路径规划
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基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割模型
12
作者 黄蓉 陈倩诒 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期251-260,共10页
传统基于熵标准的图像分割法采用穷尽法搜索分割阈值,存在计算代价高、分割效率低的不足。针对这一问题,设计基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割方法。为了提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和寻优速率,利用反向学习机制进行种群初... 传统基于熵标准的图像分割法采用穷尽法搜索分割阈值,存在计算代价高、分割效率低的不足。针对这一问题,设计基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割方法。为了提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和寻优速率,利用反向学习机制进行种群初始化,改善初始种群结构,提升种群多样性和初始解质量。设计正余弦优化和惯性权重的发现者更新机制,提升发现者全局搜索能力。提出柯西混沌变异的追随者更新机制,结合混沌映射和柯西变异,避免算法产生局部最优。以Cross熵最小为标准评估个体适应度,利用改进麻雀搜索算法寻找图像分割最佳阈值,并实现图像分割。实验结果表明,改进算法在分割指标上表现优异,可以有效提升图像分割精度和分割效率。 展开更多
关键词 图像分割 交叉熵 麻雀搜索算法 反向学习 正余弦算法 柯西变异
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基于正余弦函数设计位移运动算法的研究与实现
13
作者 董荣伟 杨宁 黄明鑫 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第7期103-107,共5页
为实现机床加工运动过程中算法规划能输出连续的运动指令,提高位置控制精度,文章基于正余弦函数值周期连续变化的特性,设计出位移运动指令随时间连续变化的算法模型并进行公式推导。结合Matlab对算法的规划细节进行仿真分析,得到算法规... 为实现机床加工运动过程中算法规划能输出连续的运动指令,提高位置控制精度,文章基于正余弦函数值周期连续变化的特性,设计出位移运动指令随时间连续变化的算法模型并进行公式推导。结合Matlab对算法的规划细节进行仿真分析,得到算法规划的控制指令平稳且连续,证明了算法模型建立与公式推导过程的正确性。选择机床加工PCB覆铜板运动过程为试验研究对象,使用激光干涉仪对机床加工实际位移距离进行测量,测得采用所设计的位移运动算法进行运动过程规划,位置控制精度能达到1.788μm,验证了位移运动算法的正确性。 展开更多
关键词 正余弦函数 算法模型 运动规划 机床加工 试验研究
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基于多策略麻雀搜索算法的径向基神经网络时延预测方法
14
作者 游达章 杨润 +1 位作者 张业鹏 李存靖 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第6期86-92,120,共8页
网络诱导时延序列存在随机性和不稳定性,单一的预测算法难以准确预测,针对该问题,提出一种基于多策略麻雀搜索算法(ISSA)的径向基神经网络(RBF)时延预测方法来准确预测网络时延。首先,为了应对麻雀种群初始分布不均匀的问题,增加改进Ten... 网络诱导时延序列存在随机性和不稳定性,单一的预测算法难以准确预测,针对该问题,提出一种基于多策略麻雀搜索算法(ISSA)的径向基神经网络(RBF)时延预测方法来准确预测网络时延。首先,为了应对麻雀种群初始分布不均匀的问题,增加改进Tent混沌映射来提高种群早期的分布质量,并引入新的惯性权重因子改进发现者位置更新策略,扩大麻雀早期寻优范围;随后引入正余弦优化算法(SCA)更新跟随者位置,避免种群后期陷入局部最优。其次,考虑到RBF隐含层节点中心,幅值以及输出层权值不确定的问题,提出利用ISSA算法寻优求取。最后,搭建改进的时延预测模型并输入实测时延数据得到预测时延值。实验研究结果表明:相较于传统SSA-RBF模型,文中提出的ISSA-RBF时延预测模型的MSE、MAE和MAPE分别提高了69.46%、32.83%、34.43%,可有效预测网络时延,为之后的时延补偿提供基础。 展开更多
关键词 网络化控制系统 时延预测 改进Tent混沌映射 正余弦优化算法 惯性权重因子
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面向多车场冷链物流配送的改进正余弦算法
15
作者 路世昌 刘丹阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期326-337,共12页
以冷链物流为对象,研究了一类考虑多中心联合配送和硬时间窗约束的调度问题。基于问题描述建立了以最小化总成本为目标的数学模型。提出了改进正余弦算法(enhanced sine-cosine algorithm,ESCA)以获取当前问题的满意解。结合问题特征创... 以冷链物流为对象,研究了一类考虑多中心联合配送和硬时间窗约束的调度问题。基于问题描述建立了以最小化总成本为目标的数学模型。提出了改进正余弦算法(enhanced sine-cosine algorithm,ESCA)以获取当前问题的满意解。结合问题特征创建了融合构造式规则的编解码方法,并辅以个体评估方法实现模型与正余弦算法(sine-cosine algorithm,SCA)的适配。同时,将反向学习机制嵌入ESCA的初始化流程,旨在提升初始解的性能。在种群进化方面,构建了融合双种群机制、非线性参数调节和随机扰动的混合进化机制以平衡寻优过程的全局探索和局部挖掘行为,并通过离散邻域搜索方法避免搜索停滞。开展了案例研究和算法对比实验,结果验证了ESCA算法的良好性能。 展开更多
关键词 优化 调度 正余弦算法 混合 邻域搜索
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基于混合策略改进的鹈鹕优化算法
16
作者 苏莹莹 任曼铜 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第3期85-93,共9页
针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,... 针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,改进鹈鹕搜索猎物的方式,增强算法的局部搜索与全局搜索能力;然后,采用Levy飞行机制对鹈鹕位置进行更新,从而提高算法的搜索能力以寻找最优值;最后,引入自适应t分布变异算子,使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数来增强鹈鹕种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过12个标准测试函数对改进算法与海鸥优化算法、黑猩猩优化算法、鲸鱼优化算法、蛇群优化算法和基本鹈鹕优化算法进行测试比较,结果表明,IPOA具有更好的收敛速度和稳定性。最后将改进鹈鹕算法应用于压力容器设计优化问题,进一步证实改进后的算法具有较好的求解性能。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 折射反向学习 Levy飞行 正余弦算法 t分布变异
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基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法
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作者 李克文 李国庆 +2 位作者 崔雪丽 牛小楠 蒋衡杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期2944-2952,共9页
针对鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低的缺点,提出一种基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法。基于最大最小思想优化拉丁超立方体抽样来初始化鲸鱼种群,使初始种群分布更加均匀,拥有更好的全局搜索能力;提出融合余弦自适... 针对鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低的缺点,提出一种基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法。基于最大最小思想优化拉丁超立方体抽样来初始化鲸鱼种群,使初始种群分布更加均匀,拥有更好的全局搜索能力;提出融合余弦自适应算子的黄金正弦算法改进鲸鱼的螺旋更新,加快收敛速度,提高收敛精度;设计概率精英差分变异方法并进行贪婪选择,优化算法流程,增强算法跳出陷入局部最优的能力。选取4个单峰测试函数、4个多峰测试函数和5个多最优解的多模态测试函数与主流优化算法进行对比实验,实验结果表明,该算法具有更高的寻优精度、更快的收敛速度以及更优的全局搜索能力,通过消融实验验证了该算法改进策略的有效性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 群智能优化 拉丁超立方体抽样 差分变异 贪婪策略 余弦自适应策略 黄金正弦算法
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疯狂自适应的正余弦乌燕鸥算法及应用
18
作者 苏开拓 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第7期65-71,共7页
桥式起重机主梁优化是一个非线性的复杂约束优化问题,现有方法求解此问题时存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题。为克服此问题,提出一种疯狂自适应的正余弦乌燕鸥混合优化算法(CCASSTOA)。在乌燕鸥算法(STOA)中,引入Logistics混... 桥式起重机主梁优化是一个非线性的复杂约束优化问题,现有方法求解此问题时存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题。为克服此问题,提出一种疯狂自适应的正余弦乌燕鸥混合优化算法(CCASSTOA)。在乌燕鸥算法(STOA)中,引入Logistics混沌映射对STOA算法种群初始化,增加种群个体的多样性和迭代初期收敛速度;将惯性自适应权重和正余弦算法混合搜索策略引入到乌燕鸥位置更新公式中,增强了算法的全局搜索与局部搜索之间的平衡能力。将疯狂算子引入到乌燕鸥最优位置进行扰动,增强迭代后期种群的多样性,避免算法陷入局部最优。采用6个测试函数对CCASSTOA算法性能进行验证,结果表明:CCASSTOA算法优于其他五种元启发式优化算法,收敛精度高,稳定性好和鲁棒性强。将CCASSTOA算法应用在32t/22.5m的桥式起重机主梁轻量化设计中,可实现主梁截面面积减小约为31.45%。因此,CCASSTOA算法可有效地处理此类非线性的约束优化问题。 展开更多
关键词 乌燕鸥算法 Logistics混沌映射 惯性自适应权重 正余弦算法 疯狂算子 桥式起重机主梁
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基于正余弦的非线性哈里斯鹰优化算法
19
作者 夏小刚 彭嘉超 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期93-104,M0008,共13页
针对哈里斯鹰优化算法(HHO)收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于正余弦的非线性哈里斯鹰优化算法(SCNHHO)。首先,采用佳点集策略对种群进行初始化,使种群分布更均匀,提高算法收敛速度和精度;其次,在探索阶段引入正余弦策略... 针对哈里斯鹰优化算法(HHO)收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于正余弦的非线性哈里斯鹰优化算法(SCNHHO)。首先,采用佳点集策略对种群进行初始化,使种群分布更均匀,提高算法收敛速度和精度;其次,在探索阶段引入正余弦策略,利用正余弦函数的震荡特性扩大搜索范围,寻求更多潜在的优质解;最后,在开发阶段引入非线性参数来平衡探索与开发,避免算法陷入局部最优。针对不同维度的基准测试函数进行性能测试,结合Wilcoxon秩和检验与Friedman检验的结果,将该算法与其他5个对比算法进行分析。结果表明,改进算法性能较原始HHO算法有较大提升,并且优于斑马优化算法(ZOA)、鲸鱼优化算法(WOA)和2种哈里斯鹰算法的变体(MHHO和IHHO),验证了改进策略的有效性。最后通过三杆桁架设计问题进一步验证了SCNHHO的实用性。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 佳点集策略 正余弦函数 非线性参数 Wilcoxon秩和检验 基准测试函数
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基于领导者竞争策略的改进猎人猎物优化算法 被引量:2
20
作者 常耀华 韦根原 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期142-149,共8页
针对猎人猎物优化算法寻优精度低和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于领导者竞争策略的改进猎人猎物优化算法。首先将种群随机分为三个亚群,采用不同的搜索策略,扩大搜索范围;其次,采用精英组合突变策略,提升种群子代多样性,规避局... 针对猎人猎物优化算法寻优精度低和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于领导者竞争策略的改进猎人猎物优化算法。首先将种群随机分为三个亚群,采用不同的搜索策略,扩大搜索范围;其次,采用精英组合突变策略,提升种群子代多样性,规避局部最优值;最后,提出领导者竞争策略,利用个体间的信息交流,统合各个策略,筛选出最优变量。通过数值实验以及在工程优化问题上的应用结果表明,所提算法相较于对比算法具有更为优异的寻优能力,验证了改进策略的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 猎人猎物优化算法 精英组合突变策略 领导者竞争策略 均值搜索策略 正余弦策略
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