检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机时代 2023年第4期 53-57页

作者：马明明上海人大人创新创业研修学院上海200001

建立一种考虑时间窗的甩挂运输多目标调度模型,提出一种改进樽海鞘算法的求解策略。通过引入混合变异算子,改进樽海鞘算法领导者位置易陷入局部最优的问题,增加种群多样性;通过引入动态惯性权重策略,使追随者在迭代后期减小搜索步长,提... 详细信息

建立一种考虑时间窗的甩挂运输多目标调度模型,提出一种改进樽海鞘算法的求解策略。通过引入混合变异算子,改进樽海鞘算法领导者位置易陷入局部最优的问题,增加种群多样性;通过引入动态惯性权重策略,使追随者在迭代后期减小搜索步长,提高算法收敛精度。实验结果表明,该改进的樽海鞘算法具有较高的全局搜索能力,能有效得出甩挂运输多目标问题最优解,相关研究结论能够为大型企业运输提供决策支持。

关键词：樽海鞘算法甩挂运输混合变异策略动态惯性权重优化算法

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基于T型传递函数的二进制樽海鞘算法求解0-1背包问题

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电子技术与软件工程 2022年第11期 200-203页

作者：王原李晓苗河北地质大学信息工程学院河北省石家庄市050031

本文为了将樽海鞘算法用于求解0-1背包问题,在传统的樽海鞘算法的基础上,采用新式的T型传递函数对算法进行离散化。然后,充分利用修复优化方法对潜在解进行修复优化处理,增强算法搜索能力的同时进一步提高算法的收敛速度。在此基础上,... 详细信息

本文为了将樽海鞘算法用于求解0-1背包问题,在传统的樽海鞘算法的基础上,采用新式的T型传递函数对算法进行离散化。然后,充分利用修复优化方法对潜在解进行修复优化处理,增强算法搜索能力的同时进一步提高算法的收敛速度。在此基础上,将算法与多种求解0-1背包问题的经典算法进行比较。通过实验证明,樽海鞘算法是一种求解0-1背包问题有效的新方法。

关键词：樽海鞘算法 0-1背包问题传递函数演化算法

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基于樽海鞘算法优化神经网络的艺术教学评价研究

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微型电脑应用 2020年第9期36卷 139-142页

作者：赵顺咸阳师范学院于右任书法学院陕西咸阳712000

为了提高艺术设计类专业教学质量,激发老师的教学积极性以及学生学习动力和热情,提高学生的能力和素质,从课堂实验教学评价、项目创作与研究实践评价、实习(写生、采风)评价和毕业设计(论文)评价4个方面建立了一套艺术设计类专业教学质... 详细信息

为了提高艺术设计类专业教学质量,激发老师的教学积极性以及学生学习动力和热情,提高学生的能力和素质,从课堂实验教学评价、项目创作与研究实践评价、实习(写生、采风)评价和毕业设计(论文)评价4个方面建立了一套艺术设计类专业教学质量评价体系。针对BP神经网络的预测性能受其初始权值和阈值选择的影响,樽海鞘群算法优化BP模型的初始权值和阈值,提出了一种基于SSA-BP的艺术设计类专业教学质量评价模型。与RBF和BP对比发现,SSA-BP可以有效提高艺术设计类专业教学质量评价的效果,为艺术设计类专业教学质量评价提供了新的参考。

关键词：樽海鞘算法神经网络艺术教学实践教学评价体系

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基于改进的樽海鞘算法优化BP神经网络参数的分类识别方法

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价值工程 2022年第25期41卷 142-144页

作者：徐任倩汪超王璐安徽工业大学管理科学与工程学院马鞍山243002 安徽工程大学土木建筑工程学院芜湖241000

针对BP神经网络容易陷入局部最优解从而无法收敛到全局最优解,以及收敛速率过慢的现象,本文采用一种改进的樽海鞘算法寻找BP神经网络的权重和阈值这两个参数的最优参数。之后采用BCI 2003运动想象数据集进行分类识别测试,并且分别利用... 详细信息

针对BP神经网络容易陷入局部最优解从而无法收敛到全局最优解,以及收敛速率过慢的现象,本文采用一种改进的樽海鞘算法寻找BP神经网络的权重和阈值这两个参数的最优参数。之后采用BCI 2003运动想象数据集进行分类识别测试,并且分别利用樽海鞘算法、粒子群优化算法、差分进化算法、权重自适应樽海鞘算法、疯狂自适应樽海鞘算法对BP神经网络进行参数优化作对比研究,结果显示,采用改进的樽海鞘算法优化BP神经网络参数的模型比其他模型得到的平均分类准确率要高。

关键词：樽海鞘算法参数优化 BP神经网络分类识别

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多策略增强樽海鞘算法下的WSN覆盖优化

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计算机时代 2023年第1期 26-29,34页

作者：李斐朱晓磊山东建筑大学信息与电气工程学院山东济南250101 山东省智能建筑技术重点实验室积成电子股份有限公司

为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的节点覆盖率,提出一种多策略增强的樽海鞘优化算法(enhanced salp swarm algorithm,ESSA)。首先使用Halton序列代替随机序列生成个体的初始化位置,避免随机点之间间隙过大或重叠;... 详细信息

为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的节点覆盖率,提出一种多策略增强的樽海鞘优化算法(enhanced salp swarm algorithm,ESSA)。首先使用Halton序列代替随机序列生成个体的初始化位置,避免随机点之间间隙过大或重叠;其次引入新的非线性收敛因子,加速收敛。最后采用柯西变异机制,增加个体的多样性,促使个体快速跳出局部最优点。将该算法应用到无线传感器网络覆盖优化问题上,并与其他优化方法对比,ESSA表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率。

关键词：无线传感器网络覆盖优化樽海鞘算法 Halton序列非线性收敛因子柯西变异

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基于樽海鞘算法的高校课程质量评价研究

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现代科学仪器 2021年第2期38卷 245-249页

作者：冯娟王凯辛梅西安航空职业技术学院陕西西安 710089

为提高高校课程质量评价的准确度,提出了一种基于樽海鞘算法优化SVM的高校课程质量评价模型.首先,在借鉴现有高校课程质量评价指标体系研究的基础上,从师资队伍、教学条件、教学条件和教学管理等4个方面建立了高校课程质量评价指标体系... 详细信息

为提高高校课程质量评价的准确度,提出了一种基于樽海鞘算法优化SVM的高校课程质量评价模型.首先,在借鉴现有高校课程质量评价指标体系研究的基础上,从师资队伍、教学条件、教学条件和教学管理等4个方面建立了高校课程质量评价指标体系.其次,将高校课程质量各评价指标得分数据作为SVM的输入向量,课程质量评价水平作为SVM的输出向量,建立高校课程质量评价SVM模型;最后,运用SSA优化SVM模型的惩罚因子和核函数的核宽,建立SSA-SVM的高校课程质量评价模型.与DA-SVM、PSO-SVM、GA-SVM和SVM相比,SSA-SVM可以有效提高高校课程质量评价效果,为高校课程质量教学改进提供新的方法.

关键词：樽海鞘算法支持向量机课程质量评价教学条件教学管理

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基于加权平均樽海鞘群算法和BP神经网络的COVID-19预测

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新疆大学学报（自然科学版）（中英文） 2022年第1期39卷 19-25页

作者：胡红萍乔世昌孔慧华徐乔王白艳萍中北大学理学院山西太原030051 临汾市财政局国际金融组织贷款服务中心山西临汾041000

新型冠状病毒肺炎以其高传染性和高致病性成为全球关注的问题之一.有效预测COVID-19的累计确诊人数对COVID-19的防控具有重要价值.本文提出加权平均樽海鞘群算法(AVSSA),通过23个基准函数验证了AVSSA的有效性,进而利用AVSSA优化BP神经... 详细信息

新型冠状病毒肺炎以其高传染性和高致病性成为全球关注的问题之一.有效预测COVID-19的累计确诊人数对COVID-19的防控具有重要价值.本文提出加权平均樽海鞘群算法(AVSSA),通过23个基准函数验证了AVSSA的有效性,进而利用AVSSA优化BP神经网络建立预测模型AVSSA-BP,实现COVID-19的预测.实验结果表明预测模型AVSSA-BP有最小的误差和最高的确定性系数,验证了AVSSA-BP的有效性.

关键词：新型冠状病毒肺炎樽海鞘算法 BP神经网络函数优化 COVID-19预测

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基于樽海鞘算法结合电导增量法的MPPT方法研究

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东北电力技术 2024年第12期45卷 32-36页

作者：周冬冬朱旋李士林淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000

针对光伏系统传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法存在收敛速度慢、控制精度不足及易陷入局部最优解的问题,提出一种基于樽海鞘算法结合电导增量法改进的MPPT方法,利用樽海鞘算法的全局搜索和电导增量法的快速... 详细信息

针对光伏系统传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法存在收敛速度慢、控制精度不足及易陷入局部最优解的问题,提出一种基于樽海鞘算法结合电导增量法改进的MPPT方法,利用樽海鞘算法的全局搜索和电导增量法的快速局部搜索优势,提升了系统动态响应速度及效率,避免局部最大化。通过静态对比和动态仿真试验,验证了该方法在追踪速度和精度上表现优异,且在复杂环境下具有良好鲁棒性。

关键词：太阳能发电最大功率点跟踪樽海鞘算法电导增量法

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基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法

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通信学报 2019年第7期40卷 151-161页

作者：刘彬范瑞星刘浩然张力悦王海羽张春兰燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利... 详细信息

针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利用改进的变异算子与交叉算子构建樽海鞘搜索策略与差分搜索策略,更新不同的子种群,在合并子种群阶段利用两点变异算子增加种群多样性。由算法的收敛性分析可知,通过种群的迭代搜索可以找到最佳结构。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法收敛精度与寻优效率均有提升。

关键词：贝叶斯网络结构学习樽海鞘算法差分进化算法自适应

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基于混合樽海鞘差分进化算法的航迹规划方法

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飞行力学 2020年第6期38卷 49-55页

作者：张成军孟秀云北京理工大学宇航学院北京100081

针对目前利用差分进化算法进行三维航迹规划时存在的早熟收敛、搜索停滞等问题,提出了一种基于混合樽海鞘差分进化算法的航迹规划方法。该算法根据种群多样性大小自适应地将种群划分为多个子种群,利用樽海鞘算法的个体更新策略可使不同... 详细信息

针对目前利用差分进化算法进行三维航迹规划时存在的早熟收敛、搜索停滞等问题,提出了一种基于混合樽海鞘差分进化算法的航迹规划方法。该算法根据种群多样性大小自适应地将种群划分为多个子种群,利用樽海鞘算法的个体更新策略可使不同子种群间进行充分的信息交流,避免算法在早期陷入局部最优,并在子种群内部利用自适应交叉算子进行差分进化以保证算法收敛。将算法应用于无人机的三维航迹规划,同时进行仿真试验,并与传统的差分进化算法进行比较,验证了该算法的有效性。

关键词：三维航迹规划樽海鞘算法差分进化算法自适应

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