检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2022年第5期48卷 1307-1317页

作者：陈忠云张达敏辛梓芸贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法.根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群,各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作.使... 详细信息

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法.根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群,各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作.使用统计分析、收敛速度分析、Wilcoxon检验、经典基准函数和CEC 2014函数的标准差来评估改进樽海鞘群算法的效率.结果表明,改进算法具有更好的寻优精度和收敛速度.尤其在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好性能.

关键词：樽海鞘群算法多子群共生策略非均匀高斯变异函数优化

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基于改进樽海鞘群算法的提梁机主梁轻量化设计方法

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东北大学学报（自然科学版） 2023年第2期44卷 223-232页

作者：陈一馨张婷刘永刚陈晶长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室陕西西安710064 河南卫华重型机械有限公司河南长垣453400

针对樽海鞘群算法在优化过程中存在收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部最优解等缺点,提出了基于柯西和高斯混合变异的一种自适应变异策略的樽海鞘群算法,该算法通过选出适应度值最好的前S个个体进行自适应变异,可避免算法陷入局部最... 详细信息

针对樽海鞘群算法在优化过程中存在收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部最优解等缺点,提出了基于柯西和高斯混合变异的一种自适应变异策略的樽海鞘群算法,该算法通过选出适应度值最好的前S个个体进行自适应变异,可避免算法陷入局部最优解.通过柯西和高斯变异动态调整参数的变化提高算法的局部搜索能力和收敛速度.选取10个测试函数分别对樽海鞘群算法及改进樽海鞘群算法进行测试比较.数值分析表明,改进的樽海鞘群算法收敛速度快,寻优能力强且精度高.将改进后的算法用于提梁机主梁结构的优化设计中,该结构在满足强度、刚度、稳定性等设计要求条件下,主梁的截面积减少了13.58%,轻量化效果显著,表明该算法具有良好的工程应用价值.

关键词：樽海鞘群算法自适应变异策略柯西变异高斯变异提梁机主梁轻量化

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使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法

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系统工程与电子技术 2022年第7期44卷 2229-2240页

作者：汤安迪韩统徐登武周欢谢磊空军工程大学航空工程学院陕西西安710038 空军工程大学研究生院陕西西安710038 中国人民解放军94855部队浙江衢州324000

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足,提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strat... 详细信息

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足,提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy,GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略,领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源,增强领导者的探索能力,丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进,通过拟合优势群体信息,修正种群进化方向,增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试,并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明:本文提出的改进策略能有效提高算法性能;提出的改进算法相比其他算法,具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。

关键词：樽海鞘群算法高斯分布估计精英池函数优化

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基于自适应正态云模型的引力樽海鞘群算法

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控制与决策 2022年第2期37卷 344-352页

作者：张铸张仕杰饶盛华王静袁湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201

针对樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在求解复合问题时存在收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出一种结合引力搜索技术与正态云发生器的樽海鞘群算法(cloud gravitational SSA, CGSSA).在更新樽海鞘领导者位置阶段引入引... 详细信息

针对樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在求解复合问题时存在收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出一种结合引力搜索技术与正态云发生器的樽海鞘群算法(cloud gravitational SSA, CGSSA).在更新樽海鞘领导者位置阶段引入引力搜索算法(gravitational search algorithm, GSA)中的加速度系数,避免樽海鞘群的无效搜索,从而加快搜索速度;使用正态云模型对樽海鞘追随者位置进行更新,可丰富种群的多样性;同时正态云模型熵值能随着迭代次数增加而自适应调整,可有效地提高迭代后期的收敛精度.在23个基准函数上进行CGSSA与其他10种优化算法的综合比较,仿真实验的统计结果、箱线图和收敛曲线表明,改进后的算法在搜索效率、收敛精度和避免局部最优方面具有更好的性能.

关键词：樽海鞘群算法引力搜索算法加速度系数正态云模型自适应云模型函数优化

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基于改进的樽海鞘群算法求解机器人路径规划问题

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计算机研究与发展 2022年第6期59卷 1297-1314页

作者：刘景森袁蒙蒙李煜河南大学智能网络系统研究所河南开封475004 河南大学软件学院河南开封475004 郑州科技学院信息工程学院郑州450052 河南大学管理科学与工程研究所河南开封475004

为了探索出更好解决机器人路径规划问题的方法,提出一种差异演化的寄生樽海鞘群算法.首先在领导者位置更新公式中加入对应的上一代领导者位置信息,加强全局搜索的充分性,同时引入自适应惯性权重,更好平衡领导者在不同进化阶段对于广度... 详细信息

为了探索出更好解决机器人路径规划问题的方法,提出一种差异演化的寄生樽海鞘群算法.首先在领导者位置更新公式中加入对应的上一代领导者位置信息,加强全局搜索的充分性,同时引入自适应惯性权重,更好平衡领导者在不同进化阶段对于广度和深度搜索的不同需求,提高寻优精度.然后在算法结构中引入具有不同演化策略和寄生行为机制的寄生-宿主双种群及宿主群劣汰思想,增加种群的多样性,提高算法跳出局部极值的能力.理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本算法相同,6种对比算法在10个不同特征的标准测试函数上进行仿真对比测试,实验结果表明:该算法的寻优精度、收敛性能均有显著提高和改善.最后将改进算法与三次埃尔米特插值相结合,以路径上的节点组合为基础定义算法中个体位置的编码方式,以绕开障碍、最短路径为目标构造了适应度函数和约束条件,求解机器人路径规划问题.在不同复杂程度的障碍物场景和不同插值方法下进行的算例求解结果显示,该算法寻优结果的最佳值、平均值和方差整体上明显优于其他5种性能优越的代表性对比算法,也验证了融合埃尔米特插值方法对于求解机器人路径规划问题的优越性和有效性.

关键词：樽海鞘群算法惯性权重双种群埃尔米特插值机器人路径规划

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基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法

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控制与决策 2022年第1期37卷 237-246页

作者：白钰彭珍瑞兰州交通大学机电工程学院兰州730070

针对标准樽海鞘群算法收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法(AIWSSA).首先,在追随者位置更新公式中引入惯性权重因子评价个体之间的影响程度;然后,结合种群成功率与非线性递减函数对惯性权重因子进... 详细信息

针对标准樽海鞘群算法收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法(AIWSSA).首先,在追随者位置更新公式中引入惯性权重因子评价个体之间的影响程度;然后,结合种群成功率与非线性递减函数对惯性权重因子进行自适应调整,使算法的全局和局部搜索能力得到更好地平衡;最后,为防止算法陷入局部最优,引入差分变异思想对非最优个体进行变异.对12个基准测试函数进行求解,实验结果表明:AIWSSA具有较高的收敛精度、收敛速度和鲁棒性;Wilcoxon统计检验结果表明:与标准樽海鞘群算法、改进的樽海鞘群算法、其他群体智能算法相比,AIWSSA表现出较好的性能.通过将其应用于两种带约束的工程设计问题,验证了AIWSSA的有效性.

关键词：樽海鞘群算法自适应惯性权重非线性控制参数差分变异约束优化

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基于疯狂自适应的樽海鞘群算法

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控制与决策 2020年第9期35卷 2112-2120页

作者：张达敏陈忠云辛梓芸张绘娟闫威贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于疯狂自适应的樽海鞘群算法.引入Tent混沌序列生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在食物源位置上引入疯狂算子,增强种群的多样性;在追随者位置更新公式中引入自适应惯性... 详细信息

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于疯狂自适应的樽海鞘群算法.引入Tent混沌序列生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在食物源位置上引入疯狂算子,增强种群的多样性;在追随者位置更新公式中引入自适应惯性权重,使算法的全局搜索和局部搜索能力得到更好的平衡.使用统计分析、收敛速度分析、Wilcoxon检验、经典基准函数和CEC2014函数的标准差评估改进樽海鞘群算法的效率.结果表明,改进算法具有更好的全局搜索能力和求解鲁棒性,同时,寻优精度和收敛速度也比原来算法有所增强,尤其在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好的性能.

关键词：混沌映射疯狂算子惯性权重樽海鞘群算法函数优化

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基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法

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哈尔滨工业大学学报 2022年第11期54卷 122-136页

作者：王宗山丁洪伟王杰李波侯鹏杨志军云南大学信息学院昆明650500 郑州大学机械与动力工程学院郑州450066 复旦大学计算机科学技术学院上海201203 云南省教育厅教育科学研究院昆明650021

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、高维求解精度低等不足,提出正交折射反向学习机制和自适应惯性权重策略,嵌入SSA中,得到一种基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法(OOSSA)。正交折射反向学习策略中,采用基于透镜成像... 详细信息

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、高维求解精度低等不足,提出正交折射反向学习机制和自适应惯性权重策略,嵌入SSA中,得到一种基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法(OOSSA)。正交折射反向学习策略中,采用基于透镜成像原理的折射反向学习策略以加强对反向解空间的勘探,极大地降低了算法陷入局部最优的概率;采用正交试验设计构建若干部分维上取折射反向值的部分反向解,深度挖掘并保存当前个体和折射反向个体的优势维度信息。此外,在跟随者位置更新阶段引入惯性权重因子,有效地改善跟随者的搜索模式并增强算法的局部开采能力。采用CEC2017基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon秩和检验、Friedman检验等方法来评价OOSSA算法的优化性能,测试结果表明所提算法的寻优精度和收敛速度明显优于基本SSA算法、8种新近的改进SSA算法和9种前沿的群体智能优化算法。此外,将所提算法应用于一个工程设计问题,结果表明该算法在工程优化方面的性能优于对比算法。最后,针对求解自主移动机器人路径规划问题,提出一种基于OOSSA的路径规划算法。在3种环境设置下对所提算法进行仿真实验,并与PSO、ABC、GWO、FA和SSA等算法进行对比。仿真结果表明,本文算法能够规划出最优的无碰撞路径。系统的实验表明OOSSA算法可作为问题优化的有效工具。

关键词：樽海鞘群算法透镜折射学习正交试验设计自适应学习基准函数工程优化路径规划

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改进樽海鞘群算法的永磁同步电机多参数辨识

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电机与控制学报 2022年第10期26卷 139-146页

作者：张铸张仕杰饶盛华张小平王静袁湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学海洋矿产资源探采装备与安全技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201

针对一类元启发式优化算法辨识永磁同步电机(PMSM)参数存在易陷入局部最优,从而导致辨识结果精度不高的问题,提出了一种结合自适应正态云模型的樽海鞘群辨识算法(CSSA)。该算法以标准樽海鞘群算法为基础,在樽海鞘追随者位置更新阶段引... 详细信息

针对一类元启发式优化算法辨识永磁同步电机(PMSM)参数存在易陷入局部最优,从而导致辨识结果精度不高的问题,提出了一种结合自适应正态云模型的樽海鞘群辨识算法(CSSA)。该算法以标准樽海鞘群算法为基础,在樽海鞘追随者位置更新阶段引入自适应正态云模型,使算法初期的种群多样性得到改善,提高了全局开发能力,避免陷入局部最优;随着迭代次数增加,通过自适应调整正态云模型熵值,优化了算法后期的局部开发能力,使其收敛精度得到提高。参数辨识模型只需测量计算获得永磁同步电机的电流、电压以及角速度信息,再将改进算法通过适应度函数在辨识模型中寻优得到辨识结果。仿真与实验结果表明,提出的算法可以对永磁同步电机参数进行快速、稳定且准确的辨识。

关键词：永磁同步电机元启发式优化算法参数辨识正态云模型自适应云模型樽海鞘群算法

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基于樽海鞘群算法的无源时差定位

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电子与信息学报 2018年第7期40卷 1591-1597页

作者：陈涛王梦馨黄湘松哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对无源时差(TDOA)定位的非线性方程解算问题,论文使用一种名为樽海鞘群算法(SSA)的新的群体智能优化算法。首先,该算法采用一种新的群体更新模型,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为,在保证搜索的全局性与个体的多样性的同时,改... 详细信息

针对无源时差(TDOA)定位的非线性方程解算问题,论文使用一种名为樽海鞘群算法(SSA)的新的群体智能优化算法。首先,该算法采用一种新的群体更新模型,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为,在保证搜索的全局性与个体的多样性的同时,改善了其他智能优化算法容易陷入局部极值的问题。其次,该算法控制参数很少,运算速度明显提高。该算法的收敛速度十分稳定,定位精度更高。仿真结果表明,樽海鞘群算法在3维时差定位中能够快速、稳定地收敛至目标位置,对传统粒子群算法(PSO)、改进的线性权重粒子群算法(IPSO)与SSA的定位精度进行比较,SSA精度明显高于PSO与IPSO。

关键词：无源定位到达时差智能优化算法樽海鞘群算法

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