检索结果-内蒙古大学图书馆

工程科学与技术 2018年第6期50卷 217-224页

作者：刘振鲁华杰任建存海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001

在对当前基本磷虾觅食算法的特性进行分析和研究后,针对基本磷虾觅食算法运行速度慢、全局收敛性不强等缺点,为提高磷虾觅食算法收敛性能,引入协同进化机制和引力算法思想,提出一种协同进化引力磷虾觅食算法(co-evolutionary gravitatio... 详细信息

在对当前基本磷虾觅食算法的特性进行分析和研究后,针对基本磷虾觅食算法运行速度慢、全局收敛性不强等缺点,为提高磷虾觅食算法收敛性能,引入协同进化机制和引力算法思想,提出一种协同进化引力磷虾觅食算法(co-evolutionary gravitational krill herd algorithm,CGKH)。首先,为深入挖掘种群内部个体性能,将种群分为两个子种群进行协同竞争操作,提高种群整体竞争性能,同时将协同竞争后的种群划分为开采磷虾、跟随磷虾和侦察磷虾,并依据开采、跟随和侦察3个阶段进行协同进化,以提高种群局部开采能力;其次,借鉴引力算法基本思想,将磷虾个体觅食行为中的吸引度转化为邻域个体引力,确保个体向最优个体方向寻优;最后,为避免进化停滞和陷入局部极值,采用聚群和追尾行为对磷虾个体进行随机扰动,以提高种群后期个体多样性。对算法的收敛性能和漂移特性进行了分析,同时对算法进化能力进行了分析。利用同类型算法和不同类型算法进行了仿真对比分析,充分验证了所提出算法的优良性能。

关键词：磷虾觅食算法协同进化引力算法进化行为

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基于引力模型的大规模网络社区检测算法研究

基于引力模型的大规模网络社区检测算法研究

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作者：王蕊中国科学院大学

学位级别：硕士

网络存在于各种各样的应用场景中，和人们的生活息息相关，社交媒体和在线社交网络在最近几年的时间里以前所未有的速度增长。社区是网络中紧密相连的节点集群，具有“高内聚、低耦合”的特性。社区检测是利用蕴藏在图拓扑结构中的信息... 详细信息

网络存在于各种各样的应用场景中，和人们的生活息息相关，社交媒体和在线社交网络在最近几年的时间里以前所未有的速度增长。社区是网络中紧密相连的节点集群，具有“高内聚、低耦合”的特性。社区检测是利用蕴藏在图拓扑结构中的信息，将模块化的社区结构从复杂网络中解析出来的过程。检测社区结构可以帮助网络了解其结构特性，具有重要的现实意义。对于大型社交网络，社区检测可以发现具有共同行为特征的人群，从而开发针对性应用或提供个性化服务。　　目前的社区检测算法包括静态社区检测算法和动态社区检测算法。静态社区检测算法大多采用基于目标函数的优化方法，需要迭代计算来寻找高质量的社区划分结果，导致算法时间复杂度高，影响了算法在大规模网络中的拓展性。动态社区检测算法大多采用基于增量聚类的方法，对不同的增量事件采用相应的处理策略来逐步调整变化的社区结构。该类算法时间复杂度较低，但可以通过统一处理增量事件来进一步提升算法效率。本文基于宇宙中星系演化的过程来模拟网络中社区的形成过程，探索如何在大规模静态和动态网络中快速发现质量良好的社区结构。本文的主要工作如下:　　1.在前期研究成果的基础上，提出了一种改进的基于引力模型的静态社区检测算法(ModifiedGravity-basedalgorithm，MGB)，该算法使用网络中节点的度表示节点质量，根据社区内部联系紧密的结构特性重新定义引力定律中的距离参数，引入父节点和中心节点的概念来获取社区结构。MGB算法包括改进的自适应引力算法(ModifiedAdaptiveGravity-basedalgorithm，MAGB)和改进的最大引力发现算法（ModifiedFindMaxGravityalgorithm，MFMG）。其中MAGB算法检测社区结构，为节点代表的社区找到归属社区，MFMG算法计算可归属的社区对节点代表社区的最大引力。MGB算法将节点按照质量升序排列，并依次为节点代表社区选择引力最大的社区作为归属社区，通过一次成型的社区划分过程减少了迭代计算，降低了时间复杂度。本文在真实的静态网络数据集上进行实验，结果表明MGB算法在时间性能和社区划分的准确度方面均有优秀表现。　　2.提出了一种基于引力模型的动态社区检测算法(DynamicGravity-basedalgorithm，DGB)，该算法是一种基于增量聚类的方法。DGB算法将动态网络相邻快照间的变化归纳为两个基本事件:增加边和删除边。在MGB算法对变化前的网络进行社区检测后，得到社区的网络结构以及节点之间的从属关系信息，在此基础上一次性处理所有的基本事件。然后使用引力模型对相关社区进行重新划分，无需依次对基本事件进行分析，可以直接得到社区结构调整的结果。本文在合成动态网络和真实动态网络上进行实验，结果表明DGB算法可以在保证社区划分准确度的同时，为动态网络快速地检测社区。

关键词：社交网络社区检测引力算法

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采用混合算法优化的直流电机PID控制仿真研究

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中国工程机械学报 2025年第1期23卷 44-48页

作者：续夏光郭红想王浩华东新华能源投资有限公司江苏扬州225002 中国地质大学机械与电子信息学院湖北武汉430074 江苏辉飏新能源科技有限公司江苏南京211803

针对直流电机常规比例-积分-微分(PID)控制系统响应速度慢、超调量较大问题,提出一种混合算法优化PID控制系统。利用d-q坐标轴,建立直流电机的电压、磁链和电磁转矩方程式。利用粒子群算法和引力算法的互补性,设计出一种混合算法。通过... 详细信息

针对直流电机常规比例-积分-微分(PID)控制系统响应速度慢、超调量较大问题,提出一种混合算法优化PID控制系统。利用d-q坐标轴,建立直流电机的电压、磁链和电磁转矩方程式。利用粒子群算法和引力算法的互补性,设计出一种混合算法。通过混合算法在线优化直流电机PID控制器参数,确保经优化的系统具有更好的响应速度和稳定性,利用Matlab软件对直流电机转速和转矩进行仿真。结果显示:采用混合算法优化PID控制系统,直流电机响应速度快,无超调量情况,在施加负载或增加转速时,直流电机转速和转矩波动幅度较小。采用混合算法优化PID控制系统,可提高直流电机的响应速度,降低直流电机转速输出误差和转矩振动幅度,提高直流电机运行的稳定性。

关键词：直流电机 PID控制粒子群算法引力算法优化仿真

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一种引力搜索优化神经网络的调制识别算法

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西安邮电大学学报 2019年第4期24卷 21-27,42页

作者：杨洁吴凤杰西安邮电大学通信与信息工程学院

为了提高低信噪比条件下调制信号识别率,提出一种基于引力搜索算法优化神经网络的数字调制识别算法。首先通过瞬时特征、高阶累积量和小波变换提取信号的6个特征参数。然后基于Tent映射初始化神经网络的权值和阈值,降低局部收敛的概率;... 详细信息

为了提高低信噪比条件下调制信号识别率,提出一种基于引力搜索算法优化神经网络的数字调制识别算法。首先通过瞬时特征、高阶累积量和小波变换提取信号的6个特征参数。然后基于Tent映射初始化神经网络的权值和阈值,降低局部收敛的概率;当陷入局部最优时,对精英粒子进行柯西扰动,增加全局搜索能力;通过自适应改变引力衰减因子代替原有固定取值,从而提高引力搜索算法的收敛速度。最后利用混合引力搜索算法优化神经网络,将特征参数输入优化后的神经网络分类器对信号进行分类识别。仿真结果表明,该识别算法在信噪比为-1dB时,信号的整体识别率达到95%以上。

关键词：调制识别引力算法联合特征神经网络

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基于分组模型的引力搜索智能大数据聚类方法

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计算机工程与设计 2021年第6期42卷 1660-1667页

作者：胡晓东高嘉伟山西经济管理干部学院电子信息工程系山西太原030024 山西大学计算机学院山西太原030024

提出一种基于分组的引力搜索算法实现数据聚簇。与标准引力搜索不同,分组引力搜索设计一种特定的解编码策略,即分组编码,可将数据聚簇的相关结构映射为解的一部分;对于特定编码,新的引力搜索机制在位置和速度更新策略上设计适合分组编... 详细信息

提出一种基于分组的引力搜索算法实现数据聚簇。与标准引力搜索不同,分组引力搜索设计一种特定的解编码策略,即分组编码,可将数据聚簇的相关结构映射为解的一部分;对于特定编码,新的引力搜索机制在位置和速度更新策略上设计适合分组编码的更新规则,使分组引力搜索可类似于传统引力搜索进行迭代寻优。在多种经典测试数据集下对算法性能进行评估,其结果表明,与同为智能群体算法的标准引力搜索算法、智能蜂群算法、粒子群算法和萤火虫算法相比,该算法的数据分类效率更高。

关键词：数据聚簇分组编码引力算法分类失误比率数据对象距离

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水轮机调速系统辨识及参数优化

水轮机调速系统辨识及参数优化

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作者：崔晓斌南昌工程学院

学位级别：硕士

伴随着能源结构的不断变化,人民的需求也日益增多,水电资源越来越受到大家的重视。水轮机调速系统是水轮发电机组的重要组成部分,其性能好坏对电力系统的安全与稳定有直接的影响,因此提高系统的性能,掌握其运行规律是研究水轮机调速系... 详细信息

伴随着能源结构的不断变化,人民的需求也日益增多,水电资源越来越受到大家的重视。水轮机调速系统是水轮发电机组的重要组成部分,其性能好坏对电力系统的安全与稳定有直接的影响,因此提高系统的性能,掌握其运行规律是研究水轮机调速系统的重要环节。因此,本文通过对水轮机调速系统的参数辨识研究和PID参数整定,对提高水轮机调速系统高效稳定运行起到至关重要的作用。论文主要工作和创新性如下:(1)将水轮机调速系统分为调速器、液压随动系统、引水系统、水轮机和发电机及其负荷五部分,通过分析各部分的原理,推导出各部分的数学模型和对应的数学表达式,在simulink中搭建并且组合成水轮机调速系统的数学模型整体图。(2)通过分析系统辨识,确定将伪随机二进制序列作为实际系统和搭建起来的水轮机调速系统模型的激励信号,并通过将MATLAB算法和所得水轮机调速系统的参数相结合得出激励信号和实际系统的输出。(3)针对粒子群算法存在早熟收敛缺点以致于不能很好的在水轮机调速系统参数辨识研究中获得系统性能,特对其进行改变学习因子、引力算法与粒子群算法结合和将动态学习因子引入到粒子群.引力算法的优化,并分别将其应用于水轮机调速系统参数辨识中,结果表明将动态学习因子引入到粒子群-引力算法中寻优能力更强。(4)针对在水轮机调速系统出现工况时传统PID控制器不能很好的调节,特将量子遗传算法和粒子群-引力算法相结合,并针对当量子门旋转一定角度后算法可能陷入局部最优的问题,特引入一个全局最优位置和成长速率用来反应染色体进化情况。最后将改进后的算法和粒子群.引力算法分别应用于水轮机调速系统PID控制中,并且在系统稳定后加入一定负载进行比较。结果表明量子遗传粒子群算法更具有可行性和有效性。综上所述,通过针对粒子群算法的优缺点对其进行改进,最后得出量子遗传粒子群算法在提高水轮机调速系统稳定性上有很好的可行性。

关键词：水轮机调速系统参数辨识粒子群算法引力算法量子遗传算法

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基于群组置换密码的无线保密通信网络安全分簇路由算法

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微电子学与计算机 2024年第7期41卷 46-55页

作者：郝亚平王伟常州工业职业技术学院信息化中心江苏常州213164 常州工学院信息化建设与管理中心江苏常州213032

鉴于目前无线通信网络分簇路由算法对网络的保密性较低,提出了基于群组置换密码的无线保密通信网络安全分簇路由算法。首先,采用改进置换密钥矩阵加密算法(RKM)对无线通信网络的信息使用多米诺查表加字节变换,并在其中穿插特征变换因子... 详细信息

鉴于目前无线通信网络分簇路由算法对网络的保密性较低,提出了基于群组置换密码的无线保密通信网络安全分簇路由算法。首先,采用改进置换密钥矩阵加密算法(RKM)对无线通信网络的信息使用多米诺查表加字节变换,并在其中穿插特征变换因子进行多次变换完成无线通信网络加密;使用反向的多米诺查表和自己变换配合特征变换因子进行解密。然后,以加密后无线保密通信网络为基础,计算网络最佳簇头。采用引力算法通过以簇头为质点计算其对不同节点的引力完成分簇,并以低能耗作为遗传算法的适应度函数进行网络簇头选举,结合代价函数优化簇间跳转策略,挑选能量足、位置好的节点,作为优质的通信路由,实现网络安全、低能耗传输。实验结果表明:该算法的混乱性高、扩散性强可以保证无线通信数据不被他人破解;该算法可以选择出节点存活数量最高的簇头,且网络节点的剩余能量最高。

关键词：群组置换保密算法保密通信分簇路由算法遗传算法引力算法

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