基于改进MVO算法的电力无线专网基站选址

针对电力无线专网中基站选址问题,提出一种包含建站成本、覆盖范围和重叠覆盖的站址选择数学模型,并且基于改进的多元宇宙优化算法实现基站的优化布局。考虑到多元宇宙优化算法的早熟收敛问题,先对算法中的旅行距离率进行改进,再引入禁忌搜索算法,从而有效解决局部最优问题。最后通过对优化后的基站部署方案进行综合性分析,验证该算法的经济性和可行性。实验结果表明,本文算法具有较高的寻优性能和较快的收敛速度,能够在提高覆盖率的同时,节约成本预算,减少同频干扰,对电力无线专网的站址规划具有良好的理论指导。

改进的BP神经网络在精益建造体系下的施工进度预测

针对基于位置管理系统(LBMS)中预测计划精细化程度低的问题,依靠和声搜索算法(HS)优化BP神经网络的权重和阈值,结合实际施工进度信息,构建了基于HS-BP神经网络的LBMS框架,对施工进度计划精准预测。并以广联达华南总部基地项目中梁板模板施工进度为例,验证了HS-BP神经网络的预测精度,同时绘制了梁板模板的实际计划和预测计划的流线图,说明了基于HS-BP神经网络的LBMS框架的可靠性。

一种具有结构先验的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的计算复杂度随着节点数量的增加而增加,其最优结构仍是一个NP(Non-deterministic Polynomial Time)-hard问题。为优化贝叶斯网络结构,提高复杂BN结构的计算能力,通过约束和分数的混合学习方式进行BN结构优化。基于约束的学习采用PC(Peter-Clark)算法生成初始网络结构,以提高网络的初始评分。基于分数的学习采用麻雀搜索算法寻找BN的最优结构,以增强其在BN中的评分搜索能力。将麻雀搜索算法同PC算法应用于BN优化其结构,并采用标准BN进行实验,证明了所提算法在BN结构学习中的可行性与有效性。不同复杂度的网络实验表明,相比其他算法,文中所提方法获得了更好的贝叶斯信息准则评分,且在ASIA网络上的2000个样本的测试中,与标准分数误差仅为0.2。

基于相似路径的曲面异构无线传感器网络节点定位算法

针对曲面场景中的异构无线传感器网络节点定位问题,提出了一种基于相似路径的节点定位算法(Node Localization Algorithm Based on Similar Paths,NLA-SP)。首先,依据Ochiai系数计算锚节点到未知节点的传播路径与各锚节点对间路径的相似值,找出相似路径;其次,根据相似路径对应的锚节点对距离与各单跳路径首节点的通信半径估算锚节点到未知节点的距离;然后,利用融合黄金正弦策略与粒子群优化算法的麻雀算法搜索未知节点的坐标;最后,为减小三维曲面Z轴的坐标误差采用坐标投影法对未知节点的坐标进行校正。仿真结果表明,所提算法较IDV-Hop算法、CPPA算法、HHOMA算法,定位精度明显提高。

时变路网下动态可选路线可重复取送货基站运维路径优化

为解决城市交通状况复杂情况下5G通信公共基础设施运维成本居高不下、运维效率低的问题,考虑将具有时间依赖性的城市交通网络加入到基站运维车辆路径规划中,构建速度与行程时间函数用于决策行驶路线、取货量和服务路线。为保证求解结果可行且求解速度高效,设计了改进的最短路算法与变邻域搜索算法结合的混合算法,以实时处理动态需求。根据中国铁塔公司真实运营数据设计了算例实验,结果表明所提出的方法能够显著地降低基站掉线个数、基站掉线时长,实现基站运维成本降低和效率提高。

基于改进麻雀搜索算法的北疆春玉米产量预测方法

针对新疆北疆地区在玉米生产中存在的生产效率低下问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法的北疆春玉米产量预测方法。为改善麻雀搜索算法全局搜索能力弱的缺陷,加入Kent映射丰富初始种群的多样性,结合反向学习策略调整跟随者位置更新策略;为增强易麻雀搜索算法跳出局部极值点的能力,引入融合柯西变异和高斯变异的食物源机制。通过数值实验将改进后的麻雀搜索算法与4种相关算法对比,结果表明,改进后的麻雀搜索算法在收敛速度及精度上更具优势。将改进的麻雀搜索算法与径向基神经网络结合构建玉米产量预测模型,并设计仿真实验验证了模型的有效性。

基于多个改进策略的增强麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(SSA)存在寻优精度不高且易陷入局部最优的问题,提出一种基于多个改进策略的增强麻雀搜索算法(EMISSA)。首先,为平衡算法的全局和局部搜索能力,引入模糊逻辑来动态调整麻雀发现者的规模;其次,对麻雀跟随者进行混合差分变异操作以产生变异子群,从而增强EMISSA跳出局部最优的能力;最后,通过拓扑对立学习(TOBL)产生当前麻雀发现者个体的拓扑对立解,以充分挖掘搜索空间内的优质位置信息。通过2013年进化计算大会(CEC2013)中的12个测试函数评估EMISSA、标准SSA以及混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)等改进麻雀算法的性能。实验结果表明,EMISSA在30维情况下,在12个测试函数上获得了11个第一;在80维情况下,在所有的测试函数上都获得了第一。而在Friedman检验中,EMISSA的排名均获得了第一。将EMISSA应用于障碍物环境下的无线传感器网络(WSN)节点部署,实验结果表明,相较于其他算法,EMISSA获得了最高的无线节点覆盖率,节点分布更均匀,覆盖冗余更少。

共生生物搜索算法在水声信道均衡中的应用

由于多径效应和频散效应导致水声信道中声信号衰减和失真严重,传统均衡技术不能满足在水声信道中应用的要求,近年来神经网络在均衡技术方面的突出表现受到广泛关注,因此,本文提出一种高效的神经网络训练算法,即基于非线性自回归神经网络的改进共生生物搜索算法(简称NARX-nSOS算法)实现水声信道均衡。该算法在非线性自回归神经网络(Nonlinear Autoregressive Neural Network with Exogenous Inputs,NARX)均衡器的基础上,用共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search,SOS)来进行优化,并结合反向学习算法(Opposition-Based Learning,OBL)来提高该算法的收敛能力,利用计算机对NARX-nSOS算法的有效性进行了仿真验证,结果证明NARXnSOS算法加快了收敛速度,通信质量得到了显著提高。

新型群体智能算法优化BIGRU/BILSTM的水资源空间均衡评价

为科学评价云南省2006-2022年及2025年水资源空间均衡状态,建立基于社交网络搜索(SNS)算法、登山队优化(MTBO)算法优化双向门控循环单元(BIGRU)、双向长短时记忆(BILSTM)网络的水资源空间均衡评价模型。首先,从水资源支撑、水资源压力、水资源调控力3个方面遴选15个指标构建水资源空间均衡评价指标体系和等级标准,采用线性内插和随机选取的方法生成样本构建BIGRU、BILSTM适应度函数;其次,简要介绍SNS、MTBO算法原理,利用SNS、MTBO优化BiGRU、BiLSTM隐含层神经元数、学习率(超参数)构建SNS-BIGRU、MTBO-BIGRU、SNS-BILSTM、MTBOBILSTM模型,通过不同样本大小和连续10次运行的方法验证SNS-BIGRU等4种模型的稳健性;最后利用SNS-BIGRU、MTBO-BIGRU、SNS-BILSTM、MTBO-BILSTM模型对云南省2006-2022年及2025年水资源空间均衡进行评价,并与SNS-支持向量机(SVM)、MTBO-SVM和模糊综合评价法的评价结果作对比。结果表明:①所建立的SNS-BIGRU等4种模型具有较好的识别精度和稳健性能;SNS、MTBO能有效优化BIGRU、BILSTM超参数,提升BIGRU、BILSTM预测性能。②SNS-BIGRU等4种模型对云南省2006-2011年水资源空间均衡评价为“不均衡”,2012-2013年评价为“较不均衡”,2014-2018年评价为“临界均衡”,2019-2022年评价为“较均衡”,2025年基本可达到“均衡”水平;4种模型评价结果与SNSSVM、MTBO-SVM、模糊综合评价法有3年存在1个等级的差异。本文构建及提出的模型方法可为水资源空间均衡评价提供参考与借鉴。

多策略融合改进的均衡优化算法及其应用

针对均衡优化(EO)算法寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出多策略融合改进的均衡优化算法(MEO)。首先,采用高破坏性多项式突变策略初始化种群,提高初始阶段解的质量,为全局寻优奠定基础;其次,提出差分变异的重构均衡池策略,丰富迭代过程中种群的多样性,增强算法规避局部最优的能力;同时,采用S型变换因子平衡算法的全局探索和局部开发能力;最后,引入动态螺旋搜索策略,扩大算法的搜索范围,提高算法的收敛精度和速度。仿真实验将MEO算法与标准EO算法以及其他元启发式算法在8个基准测试函数上进行寻优比较,实验结果与Wilcoxon秩和检验结果均表明,本文改进策略能提高EO算法的寻优精度、全局探索和局部开发的能力以及跳出局部最优的能力。另外,将MEO算法应用在无线传感器网络(WSN)覆盖优化中,实验结果表明,MEO算法可以显著提高WSN的覆盖率,降低节点的冗余度,使节点分布更均匀。

基于SecureCNN的高效加密图像内容检索系统

随着智能设备的快速发展,云上的基于内容的图像检索技术(CBIR)越来越受欢迎。但在半诚实的云服务器上进行图像检索存在泄露用户隐私的风险。为了防止个人隐私遭到泄露,用户外包图像给云之前会对其进行加密,但现有的明文域上CBIR方案对于加密图像数据的搜索是无效的。为了解决这些问题,文中提出了一个基于近似数同态的高效加密图像内容检索方案,在保护用户隐私的情况下,能够快速实现以图搜图,且无需用户的持续交互。首先使用近似数同态神经网络对图像集进行特征提取,可以保证网络模型的参数和图像集数据不会泄露给云服务器。其次,提出了一种新的神经网络分治方法,该方法可以减少同态加密乘法深度和提高模型运行效率;利用分级可导航小世界(HNSW)算法构造索引,实现高效图像检索。此外,使用同态加密保障图像数据传输过程的安全性,使用对称加密算法保证存储阶段的安全性。最后,通过实验对比和安全性分析证明了该方案的安全性和效率。实验结果表明,该方案是IND-CCA的,且在保证图像私密性的前提下,其同态加密的乘法次数最多为3次,在检索精度上远超过现有方案,在检索时间复杂度方面比现有方案高出至少100倍,实现了检索精度和效率的兼顾。

基于SSO的铀尾矿库无线传感器网络定位算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)定位算法的定位精度和收敛速度,利用优化的麻雀搜索算法(SSA)改进基于信号强度指示(RSSI)的定位算法。首先,引入混沌映射和精英方向学习初始化麻雀种群,丰富种群多样性,提高算法的全局寻优能力;其次,采用莱维飞行策略改进搜索者的位置更新方式,避免陷入局部最优;然后,采用优化的SSA代替最小二乘法来定位未知节点,并将定位算法应用于铀尾矿库放射性核素污染监测定位;最后,在不同的锚节点数、通信半径以及噪声标准差条件下,对比麻雀搜索优化定位算法(SSOLA)与加权质心定位算法(WCLA)、接收信号强度指示差定位算法(RSSID)、麻雀搜索定位算法(SSA)、粒子群定位算法(PSO)以及樽海鞘群定位算法(SAP)的性能。结果表明:SSOLA与其余5种算法相比定位误差平均下降41.9%、45.2%、26.8%、39.9%和36.9%,定位精度更高,收敛速度更快。

基于GIS的管网爆管分析算法优化与实现

爆管分析是城市地下管网管理中的一个重要管网分析功能,当前的多数管网系统所采用的爆管分析算法、管网数据模型及实现技术难以提供最优的爆管分析方案.文中采用Geodatabase网络模型将管网数据建模为几何网络和逻辑网络,在管网数据模型中明确表达网络流向,并一体化集成存储管网数据,并利用ArcEngine的网络访问接口扩展优化传统爆管分析算法——广度优先遍历算法,实现了支持环状管网的爆管分析功能,此优化方案已成功地应用于大连石化矿区管网综合管理系统.

OLPDHS算法在雷达组网优化部署中的应用

为解决优化部署问题,首先与其他元启发式算法相比,分析了和声搜索算法的特色,并推导出参数的理论关系;然后,将相对立学习概念引入HS算法,结合参数调整关系,提出了相对立学习参数调整和声搜索算法,并通过仿真实验与其他HS算法在收敛速度和精度两方面进行了比较;最后,以空域体积建立目标函数作为雷达组网优化部署的数学模型,利用该算法进行寻优部署,结果表明:该算法可以较快地得出最优部署方案,操作性强。

无功优化分解协调计算的节点分区方法

无功优化分解协调算法中,根据电压-无功灵敏度对电力系统进行分区,使得各区域节点间电压无功耦合最弱,这样有利于提高该算法的计算效率和实用价值。求出正常运行状态下的节点间电压-无功灵敏度,应用阀值搜索分区算法对系统节点进行分区,用节点分裂法将系统分解为几个较小规模的子网络。IEEE118节点系统和两个实际系统(538节点和1133节点)的无功优化计算表明,该分区算法能改善算法的收敛性,从而提高其计算效率。

引力搜索算法优化脉冲耦合网络的图像检索方法

启发于脉冲耦合网络(PCN)在视觉特征表示方面的优势,提出使用引力搜索算法(GSA)优化脉冲耦合网络(PCN)来提取图像的视觉特征,对PCN的参数使用优化机制来提高所获取的特征质量,由此来提高基于内容的图像检索(CBIR)的分类和检索结果.首先对学习的图像用PCN生成特征码;然后计算特征码间的距离,距离变量作为适应度函数的输入;最后利用引力搜索算法优化PCN的几个变量,进行参数更新.在Caltech256和Corel数据库上的实验结果表明提出方法的有效性,相比于改进的相关反馈方法(IRF)、颜色边缘结合离散小波变换方法(CE-DWT)和色矩结合局部二进制模式方法(CM-LBP),提出的方法检索精确度至少提高了5%,查全率提高4%左右.

基于负载平衡的搜索算法研究

本文针对语义拆分的平衡算法提出了基于请求者反馈的搜索算法,然后对算法的搜索长度进行了分析,通过限定负载平衡时语义类移动的最大次数和聚类中节点的数目可以控制搜索服务的最大时间延时。

输配电协调的网架规划方法

为使输电网规划与配电网规划互相协调、提高电网整体供电可靠性和投资效益,提出了输配电协调的网架规划方法。在传统网架规划模型的基础上,在输电网规划模型中引入配电网转供需求约束和输电网可靠率约束;在配电网规划模型中引入输电网N-2转供需求约束和线路平均负载率约束。并采用自适应搜索离散萤火虫算法求解输配电网网架规划模型,最后以华东某地区输配电网规划作为算例进行方案对比。结果表明,所提方法可行、有效,能提高电网规划的可靠性和投资效益。

考虑源荷互动的主动配电网两层优化调度

针对主动配电网中清洁能源消纳率低、负荷侧资源调度不足的问题,提出了一种包含负荷层和主动配网层的两层优化调度模型。负荷层首先根据负荷参与调度的形式不同分类建模,然后通过源荷协调互动调整柔性负荷用电时序及清洁能源的出力;主动配网层则依据分时电价优化系统的综合运行成本,提出禁忌-细胞膜优化算法对模型求解。通过算例对比分析了分层、分类负荷前后三种方案下优化调度的结果,证明了提出的优化调度模型在配网系统经济运行的前提下,可以有效提高清洁能源的消纳率,进一步降低负荷峰谷差,同时验证了算法的有效性。

基于角色划分的文献软聚类算法

传统的文献聚类算法根据分析文献关键词进行,忽视了文献之间的引用关系,导致了主题漂移和搜索精度不高的问题。针对引文网络中的聚类问题,受到优先情节和增长定律的启发,提出了一种基于角色划分的分层次的文献软聚类算法。首先根据文献之间的引用关系构造引用矩阵,进行结构挖掘;然后根据结构挖掘的结果为每一聚类构造聚类主题,进而进行关键词分析,精化聚类。实验结果表明,该算法能够有效地提高搜索精度和效率。