融合多策略改进的黏菌优化算法

针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题,文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy,MISMA).引入Halton序列,丰富初始种群的多样性,提升算法寻优的遍历性和收敛精度.融入差分变异思想,改进算法的全局位置更新公式,强化全局探索能力,增强算法的持续寻优性能.糅合改进收敛因子和精英选择机制的局部搜索策略,提升算法的局部开采能力,更好地平衡算法的全局探索与局部开发进程.基于动态边界的透镜成像学习策略改善个体的质量,加强算法反早熟及摆脱局部最优解的能力.在13个基准函数及部分CEC2014测试函数上的数值仿真实验表明,MISMA具有较强的鲁棒性.此外,在光伏电池组件模型参数优化实验上进一步验证MISMA在处理实际工程优化问题时的优越性及适用性.

融合随机反向学习的黏菌与算术混合优化算法

黏菌优化算法(SMA)和算术优化算法(AOA)是最近提出的新型元启发式优化算法。SMA算法具有较强的全局探索能力,但迭代后期振荡作用较弱,易陷入局部最优,且收缩机制不强,导致收敛速度慢。AOA算法利用乘除算子进行位置更新,随机性强,具有较好的避免早熟收敛能力。针对上述问题,将两种算法结合并利用随机反向学习策略提高收敛速度,提出一种性能优越且高效的融合随机反向学习策略的黏菌与算术混合优化算法(HSMAAOA)。改进算法保留了SMA全局探索部分位置更新公式,局部开发阶段将乘除算子替换SMA收缩机制,提高算法随机性与跳出局部极值的能力。此外,通过随机反向学习策略增强改进算法种群多样性,提高收敛速度。实验结果表明,HSMAAOA算法具有良好的鲁棒性以及寻优精度,且明显提升了收敛速度。最后,通过焊接梁设计问题与压力容器设计问题,验证了HSMAAOA在工程问题上的适用性与有效性。

SMA-LSTM模型在径流预报中的适用性研究

径流预报对于防洪、发电和生态调度等具有重要意义。以大渡河丹巴以上流域为研究区域,采用黏菌优化算法(SMA)对长短期记忆神经网络(LSTM)的隐藏层输出维度进行优化,构建SMA-LST M模型对未来10日径流过程进行预报,以探讨深度学习方法对流域径流预报的适用性。基于2012-2017年的日降雨量和日流量资料,构建了预见期为10天的逐日径流SMA-LSTM预报模型,以2018-2019年的资料进行模型验证;采用最大1日径流量相对误差和10日总径流量相对误差作为SMA-LSTM模型精度的评价指标,并与未优化的LSTM模型和新安江模型结果进行对比。结果表明:SMA-LSTM模型具有较高的模拟和预报精度,无论是在率定期还是验证期,两种指标均控制在±10%以内,且两种指标的绝对值平均都不超过7%;整体而言,SMA-LSTM模型精度更高,预报的径流过程与实测过程更为贴近。研究成果可供流域径流预报实际工作参考。

基于SMA-LSSVM的径流中长期预测

径流中长期预测对防洪减灾和提高水资源利用效率极为重要。为解决预测模型参数对预测精度的影响,提出一种基于黏菌算法(SMA)优化LSSVM的径流中长期预测模型。首先,选取5个标准测试函数,对比在不同维度条件下SMA和PSO算法的仿真结果;其次,利用SMA优化LSSVM的惩罚参数和核参数,并构建LSSVM、PSO-LSSVM对比模型;最后,通过漫湾水电站水库入库月径流和莺落峡水文站月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明,SMA-LSSVM模型相比LSSVM、POS-LSSVM模型,对漫湾站月径流预测的均方误差分别降低了29.26%、7.42%,对莺落峡站月径流预测的均方误差分别降低了32.61%、6.61%,预测精度更高。提出的SMA-LSSVM模型综合预测性能更好,也为中长期径流预测提供了一种新方法。