检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2009年第3期45卷 1-6页

作者：张煜东吴乐南吴含前东南大学信息科学与工程学院南京210096 东南大学软件学院南京210096

目前工程优化问题不仅种类繁多,而且各自采用的模型与方法迥异。从方法论的高度,将现有工程优化问题分为黑箱优化与白箱优化,然后推出各自的优化模型。对于黑箱优化问题,阐述了前向神经网络在系统逼近上的优势,以及进化算法与BP算法在... 详细信息

目前工程优化问题不仅种类繁多,而且各自采用的模型与方法迥异。从方法论的高度,将现有工程优化问题分为黑箱优化与白箱优化,然后推出各自的优化模型。对于黑箱优化问题,阐述了前向神经网络在系统逼近上的优势,以及进化算法与BP算法在求解神经网络权值上的优劣;对于白箱优化问题,阐述了进化算法与反馈神经网络的优缺点和目前流行的进化算法及其通用改进策略。通过分析,可以对目前的优化问题,以及神经网络与进化算法在其中的作用,有更加全面的认识。

关键词：工程优化问题前向神经网络反馈神经网络进化算法

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屋型拓扑粒子群优化算法与工程优化问题求解

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吉林大学学报（理学版） 2024年第6期62卷 1384-1390页

作者：高铭晗王丽敏黄锐露张宇飞李明洋长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 广东财经大学信息学院广州510320 长春大学计算机科学技术学院长春130022 长春工业大学经济管理学院长春130012

针对粒子群优化算法在优化复杂工程问题时存在搜索效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种屋型拓扑粒子群优化算法.该算法通过提出屋型拓扑和设计适应其特性的位置更新策略,改善粒子群优化算法信息传递和交流方式,提升算法的收敛速率和... 详细信息

针对粒子群优化算法在优化复杂工程问题时存在搜索效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种屋型拓扑粒子群优化算法.该算法通过提出屋型拓扑和设计适应其特性的位置更新策略,改善粒子群优化算法信息传递和交流方式,提升算法的收敛速率和全局优化能力.在基准函数上的对比实验结果表明,屋型拓扑粒子群算法的寻优精度、收敛速度和稳定性均优于其他4种改进算法.在3个实际工程优化问题上的仿真实验结果进一步验证了该算法的有效性和实用性.

关键词：屋型拓扑粒子群优化算法工程优化问题基准函数仿真实验

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低维工程优化问题的一种新的有效算法

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清华大学学报(自然科学版) 1986年第6NO.05NO.04NO.03NO.02NO.01期 57-66页

作者：蔡宣三刘前电机工程系

本文给出了适用于小规模（例如维数ｎ＜１０）工程优化问题的一种新的有效算法，称为ＳＡＭＴ，即序贯增广罚函数极小化方法。文中详细介绍了ＳＡＭＴ的两种具体算法，都是应用增广罚函数的原理，再采用可变多面体搜索法（单纯形法，Ｎ... 详细信息

本文给出了适用于小规模（例如维数ｎ＜１０）工程优化问题的一种新的有效算法，称为ＳＡＭＴ，即序贯增广罚函数极小化方法。文中详细介绍了ＳＡＭＴ的两种具体算法，都是应用增广罚函数的原理，再采用可变多面体搜索法（单纯形法，Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ）求解该函数的无约束极小值。应用ＳＡＭＴ和ＳＷＩＦＴ两种算法对三个试验问题和三相变压器优化设计模型进行了计算与比较，结果说明对于有约束的优化问题，ＳＡＭＴ算法比ＳＷＩＦＴ算法收敛更快。

关键词：非线性规划工程优化问题增广罚函数单纯形搜索法

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基于工程优化问题的广义变分不等式模型研究

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四川理工学院学报（自然科学版） 2010年第2期23卷 135-139页

作者：兰恒友唐建芳张丹四川理工学院理学院四川自贡643000

文章介绍基于工程优化问题的广义变分不等式及其相关问题,以实例说明变分不等式集中用于非线性规划、经济学、工程学、社会科学和自然科学中的建模、计算和许多平衡(或称为均衡)问题,并给出了广义变分不等式的研究进展。

关键词：工程优化问题数学建模变分不等式研究进展

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融合黑寡妇思想的蜣螂优化算法

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微电子学与计算机 2025年第3期42卷 14-29页

作者：孔令崧石颉孙浩陈柏颖吴宏杰苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215009

虽然蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization,DBO)具有寻优能力强,收敛速度快的特点,但是也不可避免的存在易陷入局部最优以及全局探索和局部开发不平衡的特点。针对以上问题,提出了一种融合了黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization ... 详细信息

虽然蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization,DBO)具有寻优能力强,收敛速度快的特点,但是也不可避免的存在易陷入局部最优以及全局探索和局部开发不平衡的特点。针对以上问题,提出了一种融合了黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization algorithm,BWO)思想的蜣螂优化算法,命名为黑寡妇-蜣螂优化算法(Black Widow-Dung Beetle Optimization,BWDBO)。在DBO的基础上BWDBO提出了3种改进:采用混沌映射扰动初始种群、采用黑寡妇算法更新部分蜣螂和采用自适应t分布因子改进蜣螂个体。相比于原始DBO,BWDBO增强了算法的全局搜索以及局部开发能力。为了验证BWDBO的性能,分别进行了改进策略有效性验证实验、群智能算法对比验证实验、并运用BWDBO算法优化了两个实际工程优化问题。实验结果表明,BWDBO具有良好的优化性能,并且能够有效的处理实际工程问题。

关键词：蜣螂优化算法黑寡妇优化算法混沌映射改进因子工程优化问题 BWDBO

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改进蚁狮优化算法及其工程应用

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传感技术学报 2023年第4期36卷 565-574页

作者：陈伟杨盘隆吴宣够宿州职业技术学院计算机信息系安徽宿州234099 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO)。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算... 详细信息

针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO)。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算法全局搜索能力。精英引导的Levy飞行被用于蚂蚁位置更新,以加快算法收敛速度。改进算法还在蚁狮捕食蚂蚁后对蚁狮进行差分变异,以提高算法的寻优精度。仿真实验基于10个基准函数进行,其结果显示LDALO较其他对比算法收敛速度更快,寻优精度更高。在无线传感器网络覆盖优化、压力容器设计、拉压弹簧设计等工程优化问题中的应用,验证了LDALO的适用性和有效性。

关键词：工程优化问题蚁狮优化算法差分进化 Levy飞行

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融合混合搜索算子和竞争学习的海洋捕食者算法及应用

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：徐中辉饶振远马艳丽汤泽京黄晓东江西理工大学信息工程学院景德镇市卫生学校江西理工大学经济管理学院

针对经典海洋捕食者算法在迭代后期种群多样性丧失、求解精度不高且难以跳出局部最优解等问题，提出了一种融合混合搜索算子和竞争学习的海洋捕食者算法（PSMPA）。引入随机动态重心反向学习机制增强了算法后期的种群多样性，扩展了搜... 详细信息

针对经典海洋捕食者算法在迭代后期种群多样性丧失、求解精度不高且难以跳出局部最优解等问题，提出了一种融合混合搜索算子和竞争学习的海洋捕食者算法（PSMPA）。引入随机动态重心反向学习机制增强了算法后期的种群多样性，扩展了搜索空间，提升了算法逃离局部最优解并加速收敛的能力;融合随机搜索和模式搜索作为混合搜索算子，增强算法的局部搜索能力;将竞争学习行为模式引入捕食者当中，改善了种群平均适应度值，有效地促进了算法的快速收敛以及显著提高解的质量。选用12个CEC2017测试函数进行仿真实验，结果表明：PSMPA在寻优性能、收敛速度和稳定性方面均取得了较大程度的改善。此外，在太阳能光伏模型参数优化设计问题上的应用进一步验证了PSMPA在实际工程优化问题的应用价值和有效性。

关键词：海洋捕食者算法混合搜索算子随机动态重心反向学习竞争学习工程优化问题

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基于Fuch映射的改进白鲸优化算法及应用

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计算机工程与科学 2024年第8期46卷 1482-1492页

作者：陈心怡张孟健王德光贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高... 详细信息

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高算法初始化种群的遍历性,从而提升算法寻优精度和收敛速度;在开发阶段,引入Fuch混沌映射对参数C 1进行动态调节,协调算法的全局搜索和局部搜索,有效提高算法自适应能力;基于上述2种改进方式,分别引入动态反向学习策略,丰富优质个体数量,提升算法整体抗停滞能力。根据8种基本测试函数仿真实验和Friedman秩检验结果可得,改进算法的收敛精度、自适应能力和抗停滞能力均得到了有效提升。与BWO和CIOEBWO相比,CPOEBWO显现出较为优异的性能。此外,从CPOEBWO与常见的6种对比算法的寻优结果可知,CPOEBWO算法有较强的寻优能力和鲁棒性。最后,为展示CPOEBWO算法的适用性和有效性,将其应用于工程优化问题。

关键词：白鲸优化算法 Fuch映射动态反向学习参数混沌策略工程优化问题

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改进海洋捕食者算法及其在微电网优化配置中的应用

改进海洋捕食者算法及其在微电网优化配置中的应用

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作者：范文凯河南大学

学位级别：硕士

目前,相较于通过确定性规则进行精确数值计算的传统优化算法,基于进化搜索、近似逼近方法的元启发式算法,其依靠独特优势逐渐得到许多学者的关注和研究。元启发式算法中的海洋捕食者算法将优化过程划分为三个不同的探索阶段,捕食者和猎... 详细信息

目前,相较于通过确定性规则进行精确数值计算的传统优化算法,基于进化搜索、近似逼近方法的元启发式算法,其依靠独特优势逐渐得到许多学者的关注和研究。元启发式算法中的海洋捕食者算法将优化过程划分为三个不同的探索阶段,捕食者和猎物在这三个阶段中依据莱维或布朗运动原则进行位置调整,让算法更具动态特性以及较为优秀的寻优能力。然而,该算法仍存在收敛精度不稳定和收敛速度较慢的问题。本文针对海洋捕食者算法存在的不足之处,深入研究和分析算法的搜索机制并进行改进,并将新提出的改进算法用于求解CEC复杂函数测试集、CEC真实世界工程约束和微电网优化配置问题。本文工作总结如下: (1)为了更好地求解多维度函数优化问题和工程约束优化问题,以及将算法应用于求解独立型微电网优化配置问题,提出一种基于学习自动机引导的教与学搜索、对数螺旋探索和自适应相对反射机制的海洋捕食者算法(LLAMPA)。首先在海洋记忆存储阶段引入学习自动机引导的教与学搜索机制,以更有效地在不同迭代阶段平衡算法的探索与挖掘能力需求;然后在局部开发阶段,引入对数螺旋探索机制,加强算法在最优解附近的精细挖掘能力;最后在算法中每次迭代末尾处加入改进的自适应相对反射策略,降低种群局部桎梏概率。之后为了分析和验证该改进算法的性能,选取了CEC2017测试套件,将其和5种代表性算法在多维度函数极值问题上进行对比测试,以及在5个具有挑战性的工程设计优化问题上进行测试。测试结果表明在求解多维复杂函数和工程设计优化问题时,本文所提出的改进算法在寻优精度、收敛速度以及求解稳定性方面均显著优于其它5种代表性算法,尤其在高维复杂函数下,其寻优性能的优越性更为显著。 (2)为了进一步提升算法求解复杂函数优化问题的能力,将算法更好地应用于求解更为复杂的并网型微电网优化配置问题,提出了一种引入历史信息维度学习、链式搜索和多阶段扰动策略的海洋捕食者算法(DCMMPA)。首先,在海洋记忆阶段之前引入基于历史位置信息的维度学习策略来帮助个体逃离局部极值区域。其次,在全局探索阶段引入基于链式搜索的移动步长策略来提高个体在迭代前期的全局探索能力。最后,在平衡探索阶段引入个体分类和多阶段扰动策略来有效协调算法局部开发与全局搜索的平衡性。通过时间复杂度分析,证明了本文DCMMPA和MPA的时间复杂度相同,其执行效率没用下降。为了分析和验证该改进算法的性能,将其与包括CEC2022冠军和亚军算法在内的三类共9种代表性对比算法在CEC2022测试集套件上进行了全面对比实验。实验数据证明,本文改进的算法在寻优精度、收敛速度及求解稳定性方面均实现了显著提升,且相较于其它9种代表性算法性能更具优势。 (3)将LLAMPA算法应用于求解独立型微电网优化配置问题中。在该问题中,通过构建独立型微电网系统中的风力发电机、光伏发电机、柴油发电机、蓄电池组等各分布式电源稳态模型,建立了包含多种约束条件的以年均最小化系统成本为优化目标的独立型微电网优化配置模型。通过算例求解表明LLAMPA算法在求解独立型微电网优化配置问题时,相较于对比算法具有更好的求解能力。进一步,在独立型微电网系统基础上,与大电网进行相连,构建了并网型微电网优化模型。接着,应用DCMMPA算法来求解并网型微电网的优化配置问题。通过算例求解表明DCMMPA算法在求解并网型微电网优化配置问题时,能够提供更为有效的配置方案。

关键词：海洋捕食者算法优化 CEC测试集工程优化问题微电网优化配置

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黏菌算法的改进及应用研究

黏菌算法的改进及应用研究

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作者：吴东天津工业大学

学位级别：硕士

优化问题广泛地存在于人工智能、管理决策和工程设计等诸多领域。随着科技的发展和社会生产规模的不断扩大,优化问题也变得越来越普遍和复杂。传统的基于导数的精确求解算法并不适用于求解不可导、不连续、大规模、非线性和动态变化的... 详细信息

优化问题广泛地存在于人工智能、管理决策和工程设计等诸多领域。随着科技的发展和社会生产规模的不断扩大,优化问题也变得越来越普遍和复杂。传统的基于导数的精确求解算法并不适用于求解不可导、不连续、大规模、非线性和动态变化的复杂优化问题。而元启发式算法是解决此类复杂问题的首要选择。黏菌算法是一种最新提出的基于群体智能的元启发式算法,相比较于其它智能算法,其具有算法结构简单灵活,寻优性能突出等优点。但是它也存在着一些不足,比如在面对一些复杂问题时,黏菌算法的收敛速度会变慢,容易陷入局部最优解,全局开发和局部探索之间不平衡等问题。为此,本文将三种改进策略融合到黏菌算法中,以提高其种群的多样性、收敛速度和最终解的质量、以及跳出局部最优的能力,增强基本黏菌算法的收敛性和鲁棒性。在提出的改进型黏菌算法的基础上,将其应用到求解三类实际工程优化问题中,取得了良好的应用效果。本论文的主要研究贡献包括:(1)在基本黏菌算法的基础上,引入了正交学习策略,使黏菌个体具有正交学习能力,提高算法的收敛速率和最终解的质量;同时还引入了混沌初始化策略来提高算法初始种群的多样性,以增强种群丰富度和寻优能力;此外还引入了一种新的边界重置策略,进一步增强算法的种群多样性和全局搜索能力,以及跳出局部最优解的能力。(2)将提出的改进型黏菌算法应用于求解IEEE CEC2014基准测试函数问题,并和另外几种先进的元启发式算法进行比较。仿真结果显示,本文提出的改进型黏菌算法具有更好的优化结果,总体优化性能优于对比的算法。其收敛速度、最终解的质量以及解的结构都比基本的黏菌算法有显著地提高。(3)最后,将提出的改进型黏菌算法应用到一些实际工程优化问题中。首先是用于求解自适应IIR滤波器模型辨识问题,与其它的一些先进的元启发式算法相比,本文提出的算法具有更好的仿真结果。为了进一步拓宽算法的应用研究,将提出的算法应用于求解两个工业设计问题——焊接梁设计问题和压力容器设计问题。与一些著名的算法相比,在这两个设计问题上,提出的改进型黏菌算法获得了更好的优化结果,表现出更高的优化性能。在两类应用问题上的优秀应用,证明了本文提出的改进型黏菌算法具有优异的寻优性能和解决实际工程优化问题的有效性和实用性。

关键词：黏菌算法正交学习混沌映射元启发式算法工程优化问题

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