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Parameter estimation for chaotic systems using the cuckoo search algorithm with an orthogonal learning method 被引量:14
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作者 李向涛 殷明浩 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第5期113-118,共6页
We study the parameter estimation of a nonlinear chaotic system,which can be essentially formulated as a multidimensional optimization problem.In this paper,an orthogonal learning cuckoo search algorithm is used to es... We study the parameter estimation of a nonlinear chaotic system,which can be essentially formulated as a multidimensional optimization problem.In this paper,an orthogonal learning cuckoo search algorithm is used to estimate the parameters of chaotic systems.This algorithm can combine the stochastic exploration of the cuckoo search and the exploitation capability of the orthogonal learning strategy.Experiments are conducted on the Lorenz system and the Chen system.The proposed algorithm is used to estimate the parameters for these two systems.Simulation results and comparisons demonstrate that the proposed algorithm is better or at least comparable to the particle swarm optimization and the genetic algorithm when considering the quality of the solutions obtained. 展开更多
关键词 cuckoo search algorithm chaotic system parameter estimation orthogonal learning
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Research on Equivalent Modeling Method of AC-DC Power Networks Integrating with Renewable Energy Generation
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作者 Weigang Jin Lei Chen +3 位作者 Yifei Li Shencong Zheng Yuqi Jiang Hongkun Chen 《Energy Engineering》 EI 2023年第11期2469-2487,共19页
Along with the increasing integration of renewable energy generation in AC-DC power networks,investigating the dynamic behaviors of this complex system with a proper equivalent model is significant.This paper presents... Along with the increasing integration of renewable energy generation in AC-DC power networks,investigating the dynamic behaviors of this complex system with a proper equivalent model is significant.This paper presents an equivalent modeling method for the AC-DC power networks with doubly-fed induction generator(DFIG)based wind farms to decrease the simulation scale and computational burden.For the AC-DC power networks,the equivalent modeling strategy in accordance with the physical structure simplification is stated.Regarding the DFIG-based wind farms,the equivalent modeling based on the sequential identification of multi-machine parameters using the improved chaotic cuckoo search algorithm(ICCSA)is conducted.In light of the MATLAB simulation platform,a two-zone four-DC interconnected power grid with wind farms is built to check the efficacy of the proposed equivalentmodelingmethod.Fromthe simulation analyses and comparative validation in different algorithms and cases,the proposed method can precisely reflect the steady and dynamic performance of the demonstrated system under N-1 and N-2 fault scenarios,and it can efficiently achieve the parameter identification of the wind farms and fulfill the equivalent modeling.Consequently,the proposed approach’s effectiveness and suitability are confirmed. 展开更多
关键词 Equivalent modeling AC-DC power networks renewable energy generation wind farm improved chaotic cuckoo search algorithm
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基于CSSA-BPNN模型的胶结充填体动态抗压强度预测 被引量:1
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作者 王小林 梅佳伟 +3 位作者 郭进平 卢才武 王颂 李泽峰 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第2期92-101,共10页
充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体... 充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体动态抗压强度作为输出参数,建立了一种基于Logistic混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化BP神经网络(BPNN)的预测模型,并与传统BPNN和麻雀搜索算法优化的BPNN进行了对比分析。结果表明:CSSA-BPNN模型的平均相对误差为4.11%,预测值与实测值之间拟合的相关系数均在0.96以上,模型预测精度高。CSSA-BPNN模型的均方根误差为0.395 0 MPa,平均绝对误差为0.359 2 MPa,决定系数为0.995 2,均优于另外两种预测模型。实现了对充填体动态抗压强度的准确预测,可大幅减小物理实验量,为矿山胶结充填体的强度设计提供了一种新方法。 展开更多
关键词 混沌麻雀搜索算法(CSSA) BP神经网络(BPNN) 胶结充填体 分离式霍普金森压杆(SHPB) 动态抗压强度
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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
4
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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一种改进的变权科莫多优化算法及其应用
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作者 梁少华 李林轩 叶青 《长江大学学报(自然科学版)》 2024年第1期117-126,共10页
针对科莫多算法(KMA)在求解复杂函数和高维情况下容易出现早熟收敛的问题,提出了一种改进的变权科莫多优化算法(VWCKMA)。首先利用Tent混沌映射产生的序列对科莫多个体位置进行位置初始化,为全局搜索的多样性奠定基础。然后提出可变惯... 针对科莫多算法(KMA)在求解复杂函数和高维情况下容易出现早熟收敛的问题,提出了一种改进的变权科莫多优化算法(VWCKMA)。首先利用Tent混沌映射产生的序列对科莫多个体位置进行位置初始化,为全局搜索的多样性奠定基础。然后提出可变惯性权重,分别对不同社会等级的科莫多个体的运动进行不同控制,较好地提高了收敛速度。最后利用Tent混沌映射进行局部扰动,使其能够进行更加精确的局部搜索,避免局部最优值。仿真实验表明,在单峰函数和多峰函数求解的标准差和均值中,VWCKMA在收敛精度和收敛速度方面均有很大的提高。针对实际空气污染物PM_(2.5)预测非线性的问题,利用VWCKMA对BP神经网络的权值和阈值进行迭代寻优,基于最优参数的条件下使用BP神经网络对PM_(2.5)进行预测。实验结果表明预测准确率为85.085%,相比单一BP神经网络预测准确率提高19.85个百分点,体现VWCKMA具有一定的实践应用价值。 展开更多
关键词 科莫多算法 Tent混沌映射 惯性权重 局部搜索 PM_(2.5)预测
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基于改进的SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型研究
6
作者 刘伟韬 李蓓蓓 +2 位作者 杜衍辉 韩梦珂 赵吉园 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期98-105,115,共9页
机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,... 机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,用于对矿井突水水源进行定量辨识。以鲁能煤电股份有限公司阳城煤矿为研究对象,通过常规离子浓度分析、Piper三线图对该煤矿水样的水化学特征进行分析,初步判断矿井水来源于奥灰含水层和三灰含水层,并确定Na^(+)+K^(+)浓度、Ca^(2+)浓度、Mg^(2+)浓度、HCO_(3)^(-)浓度、SO_(4)^(2-)浓度、Cl^(-)浓度、矿化度、总硬度、pH值作为突水水源识别指标;建立基于改进SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型:首先进行SSA参数设置,引入Sine混沌映射使麻雀种群均匀分布,然后通过计算适应度值进行麻雀种群的更新,引入随机游走策略扰动当前最优个体,如果满足终止条件,则获得最优BP神经网络权重和阈值,最后基于构建的BP神经网络,输出识别结果。研究结果表明:①改进的SSA-BP模型在训练集上的识别准确率达95.6%,在测试集上的识别准确率达100%。②改进的SSA-BP神经网络模型与BP神经网络模型、SSA-BP神经网络模型对比结果:BP神经网络模型误判率为5/18,SSA-BP神经网络模型的误判率为2/18,改进的SSA-BP神经网络模型误判率为0,迭代10次后趋于稳定,且与设定的目标误差相差最小,初始适应度值最优,识别结果可信度高。③将阳城煤矿5组矿井水水样数据作为输入层数据输入到训练好的模型中,矿井水水样的主要来源为奥灰含水层、三灰含水层和山西组含水层,模型识别结果与水化学特征分析的结论相互印证,实现了精准区分。 展开更多
关键词 矿井突水水源识别 水化学特征 麻雀搜索算法 BP神经网络 混沌映射 随机游走策略
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混合进化算法求解多环节资源配置优化问题
7
作者 袁小芳 杨育辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2306-2312,共7页
资源配置优化问题是制造业价值链管理的基础问题。然而,现有研究多集中在生产环节,对制造全生命周期的整体考虑不足。研究考虑多环节的制造全生命周期资源配置优化问题(MLCRAOP),旨在通过优化研发设计、生产制造、运维服务和配套设备供... 资源配置优化问题是制造业价值链管理的基础问题。然而,现有研究多集中在生产环节,对制造全生命周期的整体考虑不足。研究考虑多环节的制造全生命周期资源配置优化问题(MLCRAOP),旨在通过优化研发设计、生产制造、运维服务和配套设备供应环节的服务资源,提升全生命周期的资源配置客户满意度。将时间、成本、质量指标纳入目标函数构建整数规划模型,提出一种混合进化算法用于求解MLCRAOP。通过在设计案例上的对比实验,验证了混合进化算法具有优异的性能。 展开更多
关键词 资源配置优化 价值链管理 制造全生命周期 服务资源 混合进化算法 混沌初始化 邻域搜索
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基于混沌万有引力算法对APSIM模型中旱地春小麦产量形成参数的优化
8
作者 张博 董莉霞 +4 位作者 李广 燕振刚 刘强 王钧 张燕 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期919-925,共7页
为了解决APSIM模型中春小麦产量形成参数本土化率定过程中所面临的耗时长、精度差、效率低等问题,采用混沌万有引力(chaotic gravitational search algorithm, CGSA)算法,基于1971-2014和2018-2021年甘肃省定西市统计年鉴中的产量数据以... 为了解决APSIM模型中春小麦产量形成参数本土化率定过程中所面临的耗时长、精度差、效率低等问题,采用混沌万有引力(chaotic gravitational search algorithm, CGSA)算法,基于1971-2014和2018-2021年甘肃省定西市统计年鉴中的产量数据以及2015-2017年定西市安定区凤翔镇安家沟村的大田试验数据、1971-2021年定西市安定区的产量和气象资料,对春小麦产量形成参数进行优化。结果表明,采用CGSA优化参数后,均方根误差(RMSE)、归一化均方根误差(NRMSE)和模型有效性指数(ME)的平均值分别为22.98 kg·hm^(-2)、1.393%和0.995,说明模型在甘肃省定西市春小麦产量的评估中表现出较好的适应性。此外,CGSA具有较好的全局寻优性能和较快的收敛性,为APSIM模型的参数优化提供了一种高效、精准的方法。 展开更多
关键词 春小麦 旱地 APSIM模型 产量形成 混沌万有引力算法 参数优化
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基于ISSA-LSTM模型的可再生能源电力需求预测
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作者 闫晓霞 刘娴 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期604-614,共11页
为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用Circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LS... 为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用Circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LSTM)以有效捕捉可再生能源电力需求随机波动性和时序性;最后,通过ISSA-LSTM模型预测长期可再生能源的电力需求,验证测试集数据,并与其他传统模型进行对比。结果表明:ISSA-LSTM模型预测结果能够满足对可再生能源电力需求预测的精度要求;在未来2023-2030年可再生能源电力需求稳定,波动幅度不大,可达到全国用电量的1/3;利用Circle混沌映射改进策略能有效提升SSA寻优能力。与PSO算法相比,SSA算法寻找LSTM超参数最优解的能力更优,ISSA-LSTM模型预测可再生能源电力需求精度更高。 展开更多
关键词 混合预测模型 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 Circle混沌映射 电力需求预测
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考虑碳交易机制的海港综合能源系统电-热混合储能优化配置 被引量:1
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作者 林森 文书礼 +4 位作者 朱淼 戴群 鄢伦 赵耀 叶惠丽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1344-1356,共13页
随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建... 随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益. 展开更多
关键词 海港综合能源系统 碳交易机制 混合储能 网格自适应直接搜索算法 自适应混沌粒子群算法
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混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法 被引量:4
11
作者 杜云 周志奇 +2 位作者 贾科进 丁力 卢孟杨林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期70-83,共14页
麻雀搜索算法具有原理简单、搜索能力强、快速寻优等优点,但是存在全局搜索不足、易陷入局部最优等缺点,针对其缺点提出了混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法。增加改进Circle混沌映射提高种群多样性;在发现者引入自适应权重策略,提... 麻雀搜索算法具有原理简单、搜索能力强、快速寻优等优点,但是存在全局搜索不足、易陷入局部最优等缺点,针对其缺点提出了混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法。增加改进Circle混沌映射提高种群多样性;在发现者引入自适应权重策略,提高发现者的全局搜索能力和搜索范围;在加入者引入改进鲸鱼优化算法的气泡网捕食策略,提高算法的局部搜索性能和跳出局部最优的能力;结合反向学习策略机制,对所有的个体进行最优选择,使每次迭代后的个体质量得到提升,以提高算法的寻优效率和寻优精度。将混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法与4种经典基本算法和9种改进的麻雀搜索算法在12种测试函数和CEC2022测试函数上进行对比,改进算法有更好的寻优性能和收敛速度。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Circle混沌映射 自适应权重 鲸鱼优化算法 反向学习
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多策略改进的蜣螂优化算法
12
作者 匡鑫 阳波 +3 位作者 马华 唐文胜 肖宏峰 陈灵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期119-136,共18页
针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正... 针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正弦策略改进滚球行为,协调算法的全局搜索与局部挖掘能力;借鉴麻雀搜索算法的加入者位置更新策略改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法收敛速度与收敛精度;以分段函数形式改进偷窃行为,利于种群在迭代前期对全局充分探索,避免算法过早收敛;采用非线性权重的柯西-高斯变异策略对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。将所提算法与5种优化算法在23个基准函数、12个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上进行实验对比,结果表明,所提算法至少在21个基准函数、10个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上的性能指标优于其他算法,且排名第1,相比于原始蜣螂优化算法,在收敛精度、收敛速度、全局搜索能力以及稳定性上都有较大提升。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 混沌反向学习 黄金正弦 麻雀搜索算法 柯西-高斯变异
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协同粒子群算法的乌鸦搜索算法与无线传感器网络应用
13
作者 施达 曲良东 《广西民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期87-98,共12页
无线传感器网络技术在随机部署过程中经常面临节点分布不均匀的挑战。为了提高节点部署覆盖率,提出了一种协同粒子群算法的乌鸦搜索算法。该方法将粒子群优化与乌鸦搜索算法相结合,使乌鸦搜索算法能够利用粒子群优化的全局最优位置信息... 无线传感器网络技术在随机部署过程中经常面临节点分布不均匀的挑战。为了提高节点部署覆盖率,提出了一种协同粒子群算法的乌鸦搜索算法。该方法将粒子群优化与乌鸦搜索算法相结合,使乌鸦搜索算法能够利用粒子群优化的全局最优位置信息,平衡全局和局部搜索能力。在初始化过程中,采用了Logistic混沌映射来处理种群的多样性。此外,引入自适应步长和Levy飞行,提高了算法逃避局部最优的能力,提高了收敛速度和优化精度。当应用于优化8个基准函数和部署WSN节点时,新算法始终优于其他智能算法,证明了其在函数优化和WSN节点部署方面的有效性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 粒子群优化 乌鸦搜索算法 Logistic混沌图 自适应步长 Levy飞行
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融入动态学习与高斯变异的自适应秃鹰搜索算法 被引量:1
14
作者 夏煌智 陈丽敏 毛雪迪 《计算机与现代化》 2024年第1期117-126,共10页
针对标准秃鹰搜索算法寻优时存在的初始种群分布不均匀、个体适应性差和易陷入局部最优等问题,提出一种改进的秃鹰搜索算法应用于求解函数优化问题。首先,引入Circle混沌映射丰富初始种群的多样性,在搜索空间阶段引入一种非线性权重自... 针对标准秃鹰搜索算法寻优时存在的初始种群分布不均匀、个体适应性差和易陷入局部最优等问题,提出一种改进的秃鹰搜索算法应用于求解函数优化问题。首先,引入Circle混沌映射丰富初始种群的多样性,在搜索空间阶段引入一种非线性权重自适应地调整算法搜索与开发的能力;其次,令螺旋搜索过程中秃鹰领导者个体向具有代表性的秃鹰个体进行动态学习,产生出适应性强的秃鹰个体;最后,对最佳搜索位置的秃鹰个体执行高斯变异策略,根据个体适应度大小择优更新曲线俯冲过程中的秃鹰领导者个体,种群中多数秃鹰个体的适应性得到增强,能够一定程度上避免算法在函数寻优时出现的停滞局面。通过在若干基准测试函数与部分CEC2017函数的对比实验验证了本文算法的优越性。 展开更多
关键词 秃鹰搜索算法 Circle混沌映射 非线性权重 动态学习 高斯变异
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加入淘汰机制的改进麻雀搜索算法
15
作者 周建新 侯宏瑶 郑日成 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期65-72,共8页
传统麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)具有搜索精度高、寻优能力强等优点,但同时也存在早熟收敛、迭代过程中容易陷入局部最优值等问题。针对这些问题,提出了一种加入Tent混沌映射和末位淘汰机制的麻雀搜索算法(sparrow search a... 传统麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)具有搜索精度高、寻优能力强等优点,但同时也存在早熟收敛、迭代过程中容易陷入局部最优值等问题。针对这些问题,提出了一种加入Tent混沌映射和末位淘汰机制的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm with tent,TESSA)。采用2N分段Tent混沌映射初始化种群位置。同时在算法迭代后期引入非线性末位淘汰机制,提高其收敛速度和精度。经过与其他4种群智能算法在6个基准函数上求解性能相比,TESSA的收敛速度、寻优精度、标准误差等性能指标有明显的优势。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 混沌映射 淘汰机制 函数优化
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基于改进麻雀算法的无线传感器网络覆盖优化研究
16
作者 高志翔 庞菲菲 +1 位作者 温宗周 宋培坤 《微电子学与计算机》 2024年第8期91-100,共10页
针对基本麻雀搜索算法在无线传感器网络覆盖问题中收敛速度较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一个基于改进麻雀算法的优化方案。首先,利用Sobol序列和无限次折叠的ICMIC混沌映射对种群进行初始化,增加了种群遍历性和多样性,为算法的... 针对基本麻雀搜索算法在无线传感器网络覆盖问题中收敛速度较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一个基于改进麻雀算法的优化方案。首先,利用Sobol序列和无限次折叠的ICMIC混沌映射对种群进行初始化,增加了种群遍历性和多样性,为算法的全局寻优奠定了基础。其次,引入混沌映射因子的正余弦算法策略,增强了探索者探索未知区域的能力,提高了算法的全局搜索性能。再次,利用混合变异策略加快算法收敛速度,并改善算法跳出局部最优的能力。最后,将提出的改进麻雀算法应用到无线传感器网络覆盖优化问题中进行仿真实验。仿真结果表明,提出的改进算法相比基本麻雀算法将网络节点的覆盖率提高了7%,同时增强了网络的整体性能,并具有实用性、稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 无线传感器网络覆盖 混沌映射 正余弦算法策略 混合变异
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基于改进麻雀搜索算法的分数阶混沌系统参数辨识
17
作者 李悠 彭越兮 《计算技术与自动化》 2024年第3期88-94,共7页
混沌系统的参数辨识是非线性科学中的一个经典反问题。由于智能优化算法的高效率和鲁棒性,利用算法对混沌系统进行参数辨识已成为近年来兴起的热点话题。本文致力于针对分数阶定义下的混沌系统进行参数辨识研究,在经典麻雀搜索算法的基... 混沌系统的参数辨识是非线性科学中的一个经典反问题。由于智能优化算法的高效率和鲁棒性,利用算法对混沌系统进行参数辨识已成为近年来兴起的热点话题。本文致力于针对分数阶定义下的混沌系统进行参数辨识研究,在经典麻雀搜索算法的基础上提出随机扰动和Lévy局部飞行搜索的改进方式,并对分数阶Chen混沌系统和分数阶Lorenz混沌系统进行了参数辨识。仿真实验在6种不同的智能优化算法中进行,其结果证明了所提出的改进麻雀搜索算法具有更快的收敛速率和更高的辨识精度,并能够保证所有的辨识参数与原始参数的误差在10^(-4)以下。研究成果可为非线性系统的智能同步控制提供新的解决办法。 展开更多
关键词 分数阶微积分 混沌系统 参数辨识 麻雀搜索算法
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嵌入翻筋斗策略的自适应秃鹰搜索算法及其应用
18
作者 夏煌智 陈丽敏 +1 位作者 毛雪迪 祁富 《计算机与现代化》 2024年第2期7-14,共8页
针对秃鹰搜索算法(BES)容易陷入局部最优与求解精度低等问题,本文提出一种改进的秃鹰搜索算法。首先,通过Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提升了初始种群的多样性;其次,在算法搜索选择空间阶段中,结合自适应权重对秃... 针对秃鹰搜索算法(BES)容易陷入局部最优与求解精度低等问题,本文提出一种改进的秃鹰搜索算法。首先,通过Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提升了初始种群的多样性;其次,在算法搜索选择空间阶段中,结合自适应权重对秃鹰个体位置进行更新,平衡算法的搜索与开发能力;最后,利用翻筋斗觅食策略更新后续阶段秃鹰领导者个体位置,并融入精英差分变异增强算法跳出局部最优的能力。在多个标准测试函数进行对比仿真实验,并应用改进算法对随机森林分类参数进行优化,实验结果表明,改进后的算法在求解效率方面有较大提升,且求解精度与分类准确率也优于传统算法。 展开更多
关键词 秃鹰搜索算法 Circle混沌映射 自适应权重 翻筋斗觅食策略 精英差分变异
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基于SSA优化BP神经网络的易燃易爆气体分类算法研究
19
作者 万成炜 李捷 《科技创新与应用》 2024年第4期28-32,38,共6页
由各种传感器检测爆炸物的技术已经在多种条件下被用于检测不同类型的爆炸物,但同类型的爆炸物识别分类技术几乎没有,且针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部最优值等问题,该文采用PWCLM混沌映射和高斯突变算子来改进麻雀搜寻... 由各种传感器检测爆炸物的技术已经在多种条件下被用于检测不同类型的爆炸物,但同类型的爆炸物识别分类技术几乎没有,且针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部最优值等问题,该文采用PWCLM混沌映射和高斯突变算子来改进麻雀搜寻算法(SSA),优化模型的初始权值,并对6种易燃易爆气体进行识别分类。最后再将该模型与BP、SSA-BP和WOA-BP等模型进行对比,使用3种评价指标对3种模型进行评价。结果表明,ISSA-BP模型稳定性高,识别精度优于其他几种模型,最终ISSA-BP模型的分类准确率、召回率和F1指数分别为99.01%、99.12%和99.12%。 展开更多
关键词 麻雀搜寻算法 PWCLM混沌映射 高斯变异算子 BP神经网络 易燃易爆气体
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基于改进麻雀搜索算法的多维复杂函数优化问题的求解
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作者 张贺杰 赵茂先 《数学建模及其应用》 2024年第1期20-29,51,共11页
传统麻雀搜索算法在寻找最优解过程中,存在种群多样性不够高、易产生局部最优、收敛精度不稳定等问题.本文给出了一种改进的麻雀搜索算法,首先,用改进的Cubic和Bernoulli混合混沌映射初始化种群分布提高种群多样性;其次,在算法迭代过程... 传统麻雀搜索算法在寻找最优解过程中,存在种群多样性不够高、易产生局部最优、收敛精度不稳定等问题.本文给出了一种改进的麻雀搜索算法,首先,用改进的Cubic和Bernoulli混合混沌映射初始化种群分布提高种群多样性;其次,在算法迭代过程中引入非线性自适应惯性权重和Levy飞行策略,调节算法的搜索范围和精度,改善算法的收敛速度和局部寻优能力;然后,引入鲸鱼优化算法的捕食策略进行扰动,避免陷入局部最优;最后,在12个基准测试函数上与传统麻雀搜索算法和其他算法进行评估,实验结果验证了改进的算法具有较好的收敛速度和求解精度,并提升了局部搜索能力. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 混沌映射 非线性自适应惯性权重 Levy飞行 鲸鱼优化算法
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