检索结果-内蒙古大学图书馆

华北电力大学学报(自然科学版) 2023年

作者：金秀章史德金乔鹏华北电力大学控制与计算机工程学院

针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题，提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer，EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network，RBFNN)的动态软测量模型。首先，利用灰色关联分析同时... 详细信息

针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题，提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer，EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network，RBFNN)的动态软测量模型。首先，利用灰色关联分析同时进行变量筛选和时序调整；再结合控制理论知识，利用EO算法进行辅助变量的阶次选择；最后，使用包含延迟与阶次信息的输入变量作为模型输入，利用EO算法优化径向基神经网络参数，建立出口SO2质量浓度预测模型(EO-RBFNN动态软测量模型)。然后将其与未加入迟延的RBFNN静态模型、加入迟延的RBFNN静态模型、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)优化RBFNN网络参数的PSO-RBFNN动态软测量模型进行比较。结果显示，EO-RBFNN动态软测量模型的预测效果最好，相对误差最小。即使是在出口SO2浓度剧烈波动时，模型也可以较准确地进行预测，具有较好的动态特性。

关键词： SO 浓度平衡优化算法灰色关联分析径向基神经网络软测量模型

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差分变异和领地搜索的平衡优化算法及其机器人路径规划

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计算机工程与科学 2023年第11期45卷 2078-2090页

作者：张贝闵华松张新明武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

平衡优化EO算法是最近提出的一种优秀元启发式算法,但在解决复杂优化问题时存在搜索能力不足、可操作性差和搜索效率低等问题。因此,提出了一种改进的EO,即差分变异和领地搜索的EO——DTEO。首先,提出一种融合领地搜索的差分扰动策略用... 详细信息

平衡优化EO算法是最近提出的一种优秀元启发式算法,但在解决复杂优化问题时存在搜索能力不足、可操作性差和搜索效率低等问题。因此,提出了一种改进的EO,即差分变异和领地搜索的EO——DTEO。首先,提出一种融合领地搜索的差分扰动策略用于最优粒子的浓度更新。然后,提出了一种精英与最差粒子差分变异策略来强化最差个体。最后,提出一种信息共享的差分变异策略和简化EO中的新解产生方式,并将二者动态融合用于其它粒子浓度的更新,以提高算法的可操作性和搜索能力,并缩短运行时间。CEC2014复杂函数测试集上的优化实验结果表明,与EO及其他优秀算法相比,DTEO搜索能力更强、效率更高和可操作性更强。DTEO应用机器人路径规划的实验结果也表明,DTEO具有更强的竞争性。

关键词：优化方法元启发式算法平衡优化算法差分变异机器人路径规划

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粒子群平衡优化算法及在机械工程设计上应用

粒子群平衡优化算法及在机械工程设计上应用

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作者：蔺秋莹河南师范大学

学位级别：硕士

随着现代社会的快速发展,亟需解决的优化问题呈现出复杂化和多样化的发展趋势。机械工程设计问题是重要的优化问题之一,该问题的主要目标是在满足一定约束条件的情况下,寻找机械工程产品的一组最优参数值。传统的优化方法在解决这类问... 详细信息

随着现代社会的快速发展,亟需解决的优化问题呈现出复杂化和多样化的发展趋势。机械工程设计问题是重要的优化问题之一,该问题的主要目标是在满足一定约束条件的情况下,寻找机械工程产品的一组最优参数值。传统的优化方法在解决这类问题时常面临陷入局部最优的困境,不能找到最优解,许多研究者开始采用元启发式算法(Meta-heuristic algorithms,MAs)来解决机械工程设计问题。单个MA都有自己的优缺点,混合算法可以最大限度地发挥单个MA的优势并克服其缺点。因此,本文从新颖的MAs中选择平衡优化算法(Equilibrium Optimizer,EO)和经典的MAs中选择粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行混合研究,以便得到一种搜索能力强和稳定性好的混合算法从而更有效地解决机械工程设计问题。为了两种算法能够高效融合,首先对这两种算法进行改进研究,然后将改进的研究结果用于混合研究中。本文主要研究内容及创新如下:(1)针对平衡优化算法在解决复杂优化问题时存在搜索能力不足、可操作性差和搜索效率低的问题,提出了一种精英引导和动态信息共享的平衡优化算法(Elite guiding and Dynamic information sharing EO,EDEO)。首先,设计了一种信息共享策略以增强全局搜索能力;为了将其有效融合到EO中并提高算法的可操作性和降低运行时间,将EO更新方程进行简化再使用动态调整的方法与信息共享策略融合。然后,引入了一种个体历史最优信息引导策略来强化局部搜索能力。最后,利用精英粒子引导最差个体来进一步提高算法的搜索能力。大量的CEC2017测试集复杂函数上的实验结果表明,EDEO优于EO和其它先进的MAs。(2)针对社会学习粒子群优化算法(Social Learning PSO,SL-PSO)在解决复杂的优化问题时存在搜索能力差、搜索效率低等不足,提出了一种多学习策略粒子群优化算法(Three-Learning Strategy PSO,TLS-PSO)。首先,设计了一种中点榜样学习策略和一种随机学习策略来代替SL-PSO的模仿部分和社会影响部分,以分别增强开采和探索。然后,在此基础上嵌入了一种最差-最优榜样学习策略进一步提高算法的搜索能力。最后,通过基于更新方程和非更新方程的方法将三种学习策略混合以平衡探索和开采。CEC2013测试集复杂函数上的实验结果表明,与SL-PSO、最先进的PSO变体和其他先进的MAs相比,TLS-PSO获得了更好的结果。(3)为了获得搜索性能更强的算法,针对EO和PSO的优缺点,提出了一种EO与PSO的混合算法,即粒子群平衡优化算法(Hybrid PSO with EO,HPSOE)。首先,对EO进行改进,在EDEO基础上引入一种黄金分割策略来进一步提高搜索能力。然后,对PSO进行改进,为了将PSO与EO更好地混合以及降低混合算法的计算复杂度,使用TLS-PSO中的随机学习与EO中的精英学习结合来增强其搜索能力。最后,采用一种动态分组策略将两种改进后的算法进行混合来平衡探索与开采。CEC2017测试集的实验结果表明,与EO、PSO和其他先进的MAs相比,HPSOE具有更强的搜索能力,更高的搜索效率以及更好的普适性。(4)针对现有MAs求解机械工程设计问题时存在易陷入局部最优等问题,本文将混合算法HPSOE应用到减速器设计问题、拉伸压缩弹簧设计问题等10个机械工程设计问题上。仿真结果表明,与目前最优秀的算法相比,HPSOE表现出较强的优势,是求解机械工程设计问题的一种有效方法。

关键词：元启发式算法平衡优化算法粒子群优化算法混合算法机械工程设计

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基于改进平衡优化算法的多无人机网络覆盖技术

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机械与电子 2023年第5期41卷 51-55,61页

作者：邓德辉郭剑东南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016 南京航空航天大学中小型无人机先进技术工信部重点实验室江苏南京210016

针对通信受限区域网络覆盖优化问题,提出一种改进平衡优化算法,提高多无人机编队飞行网络覆盖率。分析无人机网络覆盖特性,对多无人机进行网络覆盖面积建模,完成无人机数量预估;采用随机反向学习机制生成平均初始种群个体,提高了平衡池... 详细信息

针对通信受限区域网络覆盖优化问题,提出一种改进平衡优化算法,提高多无人机编队飞行网络覆盖率。分析无人机网络覆盖特性,对多无人机进行网络覆盖面积建模,完成无人机数量预估;采用随机反向学习机制生成平均初始种群个体,提高了平衡池候选解的样本分布;对候选解采用莱维飞行方法进行优化迭代,提高了算法的收敛速度;并引入非线性递减的变种群数量策略,动态调整平衡算法的粒子数量,有效地提升了算法的计算效率。设计算法仿真样例,仿真结果表明,所设计的改进型算法比传统的平衡优化算法迭代次数减小近50%,同时目标区域的网络覆盖率得到显著提升。

关键词：多无人机网络覆盖优化平衡优化算法莱维飞行覆盖率

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一种新的SDH双向复用段保护环(BMSPR)的容量分配优化算法

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通信学报 1998年第9期19卷 15-21页

作者：隆克平陈继努黄香馥重庆邮电学院电子科技大学北京邮电大学程控交换与通信网国家重点实验室重庆邮电学院科研所电子科技大学电子工程学院

容量优化分配是ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ双向自愈环规划的重要方面，但是目前国内外尚无一种有效的ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ双向环的容量分配优化算法。为此，本文提出了一种基于最短路径电路矩阵的ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ双向复用段保护环（ＢＭＳＰ... 详细信息

容量优化分配是ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ双向自愈环规划的重要方面，但是目前国内外尚无一种有效的ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ双向环的容量分配优化算法。为此，本文提出了一种基于最短路径电路矩阵的ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ双向复用段保护环（ＢＭＳＰＲ）的容量分配优化算法。模拟结果表明：该算法非常有效且运行时间≤５０ｍｓ，通过该算法的优化，使得容量需求可节约４０％左右，这将会给工程投资带来巨大的节约。

关键词：环容量需求平衡优化算法 SDH/SONET BMSPR

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求解工程约束问题的新型智能优化算法及展望

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计算机应用 2022年第2期42卷 534-541页

作者：张孟健王德光汪敏杨靖贵州大学电气工程学院贵阳550025 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室(贵州大学) 贵阳550025

为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约... 详细信息

为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约束的工程优化问题上的应用进行对比分析。首先,对6种优化算法的基本原理进行介绍;然后,用6种优化算法对10个基准测试函数进行寻优测试;接着,将6种优化算法用于求解3种带约束的工程优化问题。实验结果表明,对于单峰和多峰测试函数的寻优,PO的收敛精度最佳,能够多次达到理论最优值0,且收敛速度较快;对于求解工程约束问题,EO和MPA较好,因为的标准差的数量级较小,且寻优速度较快,稳定性高。最后,分析了6种优化算法的改进方法及其发展潜力。

关键词：哈里斯鹰优化算法平衡优化算法海洋捕食者算法政治优化算法黏液霉菌算法堆阵优化算法工程约束问题

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多无人机网络覆盖优化及目标跟踪算法研究

多无人机网络覆盖优化及目标跟踪算法研究

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作者：邓德辉南京航空航天大学

学位级别：硕士

针对战场致盲环境下的通讯瘫痪问题,采用无人机群快速搭建空中移动基站实现网络中继已经成为工程领域的研究热点。为提高无人机群组网的效率,本文针对多无人机网络覆盖问题进行建模,设计了一种改进的平衡优化算法用于求解多无人机网络... 详细信息

针对战场致盲环境下的通讯瘫痪问题,采用无人机群快速搭建空中移动基站实现网络中继已经成为工程领域的研究热点。为提高无人机群组网的效率,本文针对多无人机网络覆盖问题进行建模,设计了一种改进的平衡优化算法用于求解多无人机网络覆盖优化问题,并针对覆盖区域中的典型目标发生机动导致无法被网络覆盖的情况,采用动目标跟踪的方法实现持续网络覆盖,主要研究内容如下: 首先,搭建了基于视景驱动的综合仿真平台。采用Flight Gear的内置直升机模型作为研究对象,设计了飞行控制律,并开展基于视线法的直升机制导律研究,并设计典型航路,完成直升机控制律与制导律的仿真,为后续算法验证工作提供平台。其次,阐述平衡优化算法的机理,分析其在优化实际工程问题中的不足之处,并从多个方面对算法进行改进,设计一种改进的平衡优化算法(EEO算法)。为了验证改进后算法的性能,采用23个基准测试算例作为评价函数,分析改进型算法的全局搜索能力与局部开发性能,为设计多无人机网络覆盖优化方法提供理论基础。再次,对多无人机网络覆盖优化问题进行建模,将算法中元素与模型进行对应,构成映射关系。针对无人机为同构及异构两种情况,设置不同的网络目标覆盖区域,采用EEO算法分别进行节点估计,得到无人机节点位置分布及网络覆盖率,同时选取其他四种智能算法分别进行仿真对比实验。仿真结果表明,EEO算法可以适应不同的无人机类型及目标区域,在收敛速度和精度等方面上均具有更优的表现。并设计三架直升机围绕节点开展定距盘旋飞行实验,验证了采用定距盘旋方式实现网络覆盖的可行性。最后,为了实现对典型机动目标持续跟踪覆盖,开展运动目标数学建模,采用带有滤波结果修正的SRCKF算法作为IMM中的滤波模块提高位置估计精度,同时设计模型概率转移矩阵自适应调整方法,提升IMM滤波算法的收敛速度。仿真结果表明,改进的IMM动目标跟踪算法能够较好的估计出目标的位置信息,并设计了动目标跟踪控制实验,验证了采用定距跟踪方式可以有效地对区域外的动目标持续跟踪覆盖,为进一步工程实现多无人机的网络覆盖问题提供研究基础。

关键词：多无人机网络覆盖平衡优化算法目标跟踪视景仿真

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面向图像阈值分割的目标函数选择及优化算法研究

面向图像阈值分割的目标函数选择及优化算法研究

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作者：贺雅琼陕西师范大学

学位级别：硕士

图像是人类信息表达、传递和交流最主要和最直观的来源,但并不是所有信息都有价值,所以计算机视觉研究的工作就是对图像信息的处理、筛选和加工。为了充分获取图像中的关键信息,理解图像的含义,需要根据图像内部相似程度进行区分。实现... 详细信息

图像是人类信息表达、传递和交流最主要和最直观的来源,但并不是所有信息都有价值,所以计算机视觉研究的工作就是对图像信息的处理、筛选和加工。为了充分获取图像中的关键信息,理解图像的含义,需要根据图像内部相似程度进行区分。实现图像分割的方法有多种,而阈值分割法是其中一种成熟高效且易于实现的方法。图像阈值分割的焦点问题有两个:一是分割阈值的目标函数的选择,这直接决定了图像的分割质量;二是使用合适的优化算法,能在阈值数量较多的情况下提高图像分割的效率和精度。本文对图像分割相关问题进行研究,改进的fuzzy-Masi熵作为目标函数用于获取不同数量的阈值,将社会优化算法和平衡优化算法进行改进,实现对获取阈值的过程进行优化。具体工作如下:第一,将模糊集理论引入Masi熵,提出了fuzzy-Masi熵,根据熵的可加性特点,将其应用到图像阈值分割中,推导出fuzzy-Masi熵作为图像阈值分割目标函数的公式,给出了基于fuzzy-Masi熵的的图像阈值分割的流程图。通过实验确定适宜fuzzy-Masi熵完成图像分割任务的参数r的值。利用BSD-500数据库中随机选取的100张图片,对比了fuzzy-Masi熵和Masi熵、Tsallis熵作为目标函数时,不同阈值图像分割时的效果。结果显示,fuzzy-Masi熵作为目标函数,能明显提高分割图片的质量。第二,将精英决策机制引入社会优化算法,提出了精英社会优化算法(ESGO)。首先使用标准函数测试算法性能,证明ESGO算法能够显著提升算法收敛速度,在图像阈值分割中有应用潜力。之后将ESGO算法应用于图像多阈值分割,使用BSD-500数据库进行实验。实验结果表明,ESGO算法在FEs、PSNR、SSIM和FSIM多种指标的平均值和标准差方面大都能得到更好的结果,尤其在阈值数目较多的情况下。不同阈值下的收敛曲线证明了ESGO算法在收敛速度和精度两方面的优势。第三,通过引入混沌映射方法,使得解个体在解空间内均匀分布,保持算法的种群多样性,优化状态切换模型可以改善算法因引入混沌映射而导致的收敛速度降低的问题,提出了混沌平衡优化算法(CEO)。将改进算法用不同类型的标准函数测试其寻优性能,证明了CEO算法在寻优过程中种群多样性得以保持且收敛速度得以保障。将CEO算法应用于图像多阈值分割,结果显示,CEO算法对阈值数量较大的图像分割有明显优势,分割精确度相比改进前有很大提升。第四,将本文提出的ESGO算法和CEO算法与PSO、HHO算法进行对比实验,分析四种算法分割图像的效果和运行时间。实验结果说明,ESGO算法的运行时间比其他算法更短,CEO算法在分割效果和稳定性上表现更优。

关键词：图像多阈值分割 Fuzzy-Masi熵算法优化社会优化算法平衡优化算法

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基于本体的制造资源服务化及其能力平衡优化方法

基于本体的制造资源服务化及其能力平衡优化方法

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作者：崔艺馨哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着制造业信息化的快速发展，提高制造资源的利用率，已经成为中国制造业需要高度重视并应予以解决的问题。云制造的诞生，为解决这些问题提供的新的思路和新的方法。论文对云制造环境下的制造资源服务化和服务能力优化方法进行了研究... 详细信息

随着制造业信息化的快速发展，提高制造资源的利用率，已经成为中国制造业需要高度重视并应予以解决的问题。云制造的诞生，为解决这些问题提供的新的思路和新的方法。论文对云制造环境下的制造资源服务化和服务能力优化方法进行了研究。通过对制造过程的研究，对制造资源进行了统一的分类描述和属性刻画，并在此基础上，建立了制造资源服务化模型，通过对制造资源的虚拟化、聚类和服务化三个步骤的操作，将制造资源抽象为用本体表示的制造资源服务。本论文首先定义了制造服务能力，并根据分类制定其量化方法。同时基于对制造服务过程的研究，提出了制造资源服务的点线网模型，并建立制造资源服务能力的计算模型。然后提出了一种适用于这类生产模式的制造服务的能力计划方案，首先，应用基于BOM/工艺路线的制造资源服务需求分解方法对需求订单进行分解，然后，结合前面讨论的点线网服务模型以及能力计算模型，根据订单需求分解的结果生成制造服务的能力计划。对面向订单生产的制造服务进行分析研究，建立了解决多订单共同排产的制造资源服务能力平衡优化模型，以期望可以提高制造资源服务的服务利用率和订单的配套率。为了使标准的粒子群优化算法可以应用于论文提出的问题模型，对标准算法进行重新定义和设计，使其满足离散化求解和多目标求解两个要求。通过实验，验证了论文提出的离散化方案可行，同时对论文提出的“多目标平衡优化问题”模型，可以保证优化的能力计划在花费的服务时间较短的同时，提高了每个服务的服务利用率和每个订单的订单配套率。最后，结合上述的理论研究设计实现了一个小型的制造资源服务能力计划系统。

关键词：制造资源制造服务能力平衡优化算法 PSO 多目标

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元启发式算法的研究及在交通运输的应用

元启发式算法的研究及在交通运输的应用

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作者：庄嘉文福建工程学院

学位级别：硕士

优化问题涉及的领域广泛,包括图像处理,交通运输等,元启发式算法是现代求解日趋复杂的优化问题的一种方法,能在精度和耗时上取得平衡。车辆路径问题是交通运输领域的优化问题,传统方法求解困难,倾向使用元启发式算法。本文主要对一些元... 详细信息

优化问题涉及的领域广泛,包括图像处理,交通运输等,元启发式算法是现代求解日趋复杂的优化问题的一种方法,能在精度和耗时上取得平衡。车辆路径问题是交通运输领域的优化问题,传统方法求解困难,倾向使用元启发式算法。本文主要对一些元启发式算法进行改进,并应用于车辆路径问题,具体研究内容如下:1.针对花朵授粉算法全局探索能力差等缺点,提出改进花朵授粉算法。其中,在全局授粉阶段引入中间值花粉扰动,增强算法的全局搜索能力,设计转换概率的参数调整机制改变全局探索和局部开发的比例。然后,用CEC2013基准函数测试改进算法,最后使用改进算法求解有容量约束的车辆路径问题。2.针对竹节虫种群进化算法收敛精度低、运行时间长等缺点,提出改进竹节虫种群进化算法,其中删除竞争机制,条件接受差解和对应的三个参数更新,缩短了算法运行时间。添加跳跃机制能降低陷入局部最优解的可能性。添加的基于历史的搜索方法有效利用迭代的历史信息。添加的种群趋近移动方法,能提高算法早期探索能力。然后,用CEC2013基准函数对算法进行测试。最后,用提出的算法求解有容量约束的车辆路径问题,且和一些现有工作进行比较。3.针对平衡优化算法探索能力差、易陷入局部最优等缺点,提出改进平衡优化算法,其中引入了多种群方法、新型量子算子和花朵授粉算法启发的花粉算子。多种群方法,降低陷入局部最优的可能性。新型量子算子有效提升算法探索能力。花粉算子提高算法的收敛性能。然后,使用CEC2013基准函数对算法测试。最后,将提出的算法用于求解带时间窗的电动汽车路径问题。4.道路属性如道路限高是对行驶车辆的高度限制,能保护前方设施,保护驾驶人,但道路属性在电动汽车路径问题中很少被研究,所以我们提出了考虑道路属性和带时间窗的电动汽车路径问题模型,考虑的道路属性有道路安全系数、交通运行指数、道路限高和道路限速。5.针对平衡优化算法探索和开发性能差等缺点,提出了增强型平衡优化算法,将粒子按适应值划分为优势解、一般解和劣势解。提出了一个策略独立更新优势解,增强了优势解的开发能力。提出了一个策略独立更新劣势解,增强劣势解的探索性能。然后,使用CEC2013基准函数测试提出的算法和两个更新策略性能。最后,使用提出的算法有效求解提出的新模型。

关键词：元启发式算法花朵授粉算法竹节虫种群进化算法平衡优化算法车辆路径问题

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