检索结果-内蒙古大学图书馆

传感技术学报 2021年第1期34卷 41-48页

作者：童斌斌何庆陈俊贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵州贵阳550025

针对樽海鞘群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于混沌映射的自适应樽海鞘群算法。在种群初始化阶段引入混沌映射来增强种群的多样性,提高算法的收敛速度;改进领导者的更新方式,同时加入自适应权重,提高算法的探索和... 详细信息

针对樽海鞘群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于混沌映射的自适应樽海鞘群算法。在种群初始化阶段引入混沌映射来增强种群的多样性,提高算法的收敛速度;改进领导者的更新方式,同时加入自适应权重,提高算法的探索和开发能力;改进追随者的位置更新方式,减少追随者的盲目性。通过对10个测试函数进行仿真实验,并与其他优化算法进行比较,实验结果表明,在不改变原有时间复杂度的前提下,提出的算法在收敛速度和寻优精度上有较大的提升,具有更好的优化性能。

关键词：樽海鞘群算法混沌映射自适应权重时间复杂度

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改进樽海鞘群算法求解柔性作业车间调度问题

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智能系统学报 2022年第2期17卷 376-386页

作者：赵文超郭鹏王海波雷坤西南交通大学机械工程学院四川成都610031 轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室四川成都610031

针对以最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题,在标准樽海鞘群算法(salp swarm slgorithm,SSA)的基础上,提出一种改进的樽海鞘群算法。采用基于工序和基于设备的二维向量进行编码,并考虑设备负载进行种群初始化。基于Lévy飞行... 详细信息

针对以最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题,在标准樽海鞘群算法(salp swarm slgorithm,SSA)的基础上,提出一种改进的樽海鞘群算法。采用基于工序和基于设备的二维向量进行编码,并考虑设备负载进行种群初始化。基于Lévy飞行对领导者位置更新方式进行离散化改进;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。为提高搜索效率,设计了交叉算子和基于关键路径的变异算子来保证种群的多样性,同时引入模拟退火(simulated annealing,SA)策略,改善算法的局部搜索能力。通过采用标准算例进行对比计算,结果验证了所提算法的有效性。

关键词：柔性作业车间樽海鞘群算法 Lévy飞行离散化惯性权重关键路径模拟退火局部搜索

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樽海鞘群算法及其应用研究

樽海鞘群算法及其应用研究

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作者：王亚玲山西师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术的不断发展,智能优化算法由于其高效性、高稳定性等优点被广泛应用到了各个领域,比如数字水印、图像处理、聚类、物流管理等方面。樽海鞘群算法是近几年新提出的一种群智能优化算法。论文主要对樽海鞘群算法及其应... 详细信息

近年来,随着信息技术的不断发展,智能优化算法由于其高效性、高稳定性等优点被广泛应用到了各个领域,比如数字水印、图像处理、聚类、物流管理等方面。樽海鞘群算法是近几年新提出的一种群智能优化算法。论文主要对樽海鞘群算法及其应用进行研究,主要内容如下:(1)首先介绍樽海鞘群算法的原理、数学模型及基本算法流程,并在标准测试函数上进行了测试,研究了樽海鞘群算法的搜索历程、寻优的轨迹和平均适应度收敛曲线,证明了樽海鞘群算法的有效性。(2)研究了基于高斯概率分布采样学习的樽海鞘群算法,将高斯概率分布曲线的特性融合于樽海鞘群算法的追随者位置更新公式中,同时与其他多种群智能优化对比算法进行对比分析。8个标准测试函数的测试结果表明:基于高斯概率分布采样学习的樽海鞘群算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。(3)研究了樽海鞘群算法与K均值聚类算法的混合算法在数据聚类方面的应用。从内部和外部两种评价指标对该混合算法在聚类上的应用效果进行了评价,同时与K均值聚类算法、粒子群算法、遗传算法和蝗虫优化算法四种算法进行了对比分析,证明了樽海鞘群算法与K均值聚类算法的混合算法改善了K均值聚类算法易陷入局部最优的不足之处,且明显优于其他四种聚类算法。(4)研究了樽海鞘群算法与遗传算法的混合算法在求解多中心车辆路径问题中的应用。将樽海鞘群算法与遗传算法混合应用,研究了该混合算法的局部搜索和全局寻优能力。通过与禁忌搜索算法1、禁忌搜索算法2、并行混合粒子群算法三种算法的对比分析,验证了樽海鞘群算法与遗传算法的混合算法无论在求解质量上还是运行时间上的显著优越性。

关键词：樽海鞘群算法数据聚类多中心车辆路径问题应用研究

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樽海鞘群算法的改进及应用研究

樽海鞘群算法的改进及应用研究

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作者：王彦军西安理工大学

学位级别：硕士

樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)是Mirjalili等人通过模拟樽海鞘在海洋中移动和觅食时的群体行为,于2017年提出的一种新的群智能优化算法。该算法具有结构简单、参数少和易操作等优势。然而,与其他群智能算法类似,SSA也存在收... 详细信息

樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)是Mirjalili等人通过模拟樽海鞘在海洋中移动和觅食时的群体行为,于2017年提出的一种新的群智能优化算法。该算法具有结构简单、参数少和易操作等优势。然而,与其他群智能算法类似,SSA也存在收敛速度较慢、在迭代后期种群多样性丢失、难以平衡其探索和开发能力等缺点。因此,本文对樽海鞘群算法进行改进并拓宽其应用领域,具体工作如下:(1)提出改进的樽海鞘群算法及在焊接梁问题中的应用为提高樽海鞘群算法的求解精度和收敛速度,提出一种改进的樽海鞘群算法。首先,对领导者个体执行精英反向学习策略以平衡算法的勘探和开发能力;然后,为提高算法的求解精度,受差分进化算法的启发,引入一种差分策略来更新追随者位置;最后,在搜索过程中对食物位置进行Gaussian变异以避免陷入局部最优,为算法进行全局搜索奠定基础。在13个标准测试函数和一个经典工程问题上进行了实验,结果表明,改进的樽海鞘群算法的搜索性能明显优于其对比算法。(2)提出基于拉普拉斯交叉和Disruption算子的樽海鞘群算法为增强樽海鞘群算法的探索和开发能力,提出一种基于拉普拉斯交叉和Disruption算子的樽海鞘群算法。在领导者位置更新中引入拉普拉斯交叉算子,以增强算法的局部开发能力;在追随者位置更新中引入Disruption算子,使算法的全局探索和局部开发能力得到较好的平衡;最后,将改进算法与其他5种群智能算法在CEC 2014基准测试函数上进行仿真对比实验。结果表明改进算法求解精度高和收敛速度较快,尤其是在求解复杂多峰函数上。通过Wilcoxon检验和性能指标分析,表明该算法具有更好的性能。(3)提出多策略集成的樽海鞘群算法的机器人路径规划针对求解机器人路径规划问题,提出了一种多策略集成的樽海鞘群算法。在该算法中,提出了一种新的自适应领导者结构,以平衡算法的探索和开发能力;混沌系统的级联可以提高级联混沌系统的Lyapunov指数,因此引入Logistic-Cubic级联混沌映射作为食物源的扰动算子,以避免算法陷入局部最优;采用基于自适应参数的分散觅食策略使部分追随者探索有前景的区域。在CEC 2014测试集的多种函数上,本文算法与3种改进的樽海鞘群算法和7种先进的群智能算法进行比较,结果表明本文算法综合优化性能更好。将其用于求解机器人路径规划问题,其中用三次样条插值对路径进行平滑。在障碍是8,9,13的环境下分别进行仿真实验,结果表明,本文算法在给定的仿真场景下与给定的对比算法相比获得了最好的结果。

关键词：樽海鞘群算法精英反向学习差分策略 Gaussian变异拉普拉斯交叉 Disruption算子路径规划级联混沌

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改进的樽海鞘群算法求解带设置操作员的混合流水车间调度问题

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计算机集成制造系统 2024年

作者：卫晨昊胡晓兵张哲源李敬敏四川大学机械工程学院

针对带设置操作员的混合流水车间调度问题，提出一种改进的樽海鞘群算法。首先，设计了基于随机键的编码规则与基于启发式的解码规则；其次，基于双资源约束的问题特征，提出一种改进的NEH启发式方法用于改善算法的初始解；最后，设计... 详细信息

针对带设置操作员的混合流水车间调度问题，提出一种改进的樽海鞘群算法。首先，设计了基于随机键的编码规则与基于启发式的解码规则；其次，基于双资源约束的问题特征，提出一种改进的NEH启发式方法用于改善算法的初始解；最后，设计了多种群协同搜索策略与种群多样性维护策略以加强算法的搜索能力。通过对不同规模算例进行仿真实验，证明了所提初始化方法、多种群协同搜索策略与种群多样性维护策略可以有效改善算法的求解能力，所提算法在求解带设置操作员的混合流水车间调度问题上具有优越性。

关键词：樽海鞘群算法双资源约束混合流水车间设置操作员

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基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划研究

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中国机械工程 2024年

作者：刘建林黄海松范青松马驰张浪浪贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州省装备制造数字化车间建模与仿真工程研究中心华中科技大学机械科学与工程学院

随着制造业对机械臂精确性、多样性和复杂性的需求不断增加，单一目标的轨迹规划算法已无法满足要求，本文提出了一种基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划模型，以同时优化效率、能耗和冲击三个目标。首先，利用人工势场法（AP... 详细信息

随着制造业对机械臂精确性、多样性和复杂性的需求不断增加，单一目标的轨迹规划算法已无法满足要求，本文提出了一种基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划模型，以同时优化效率、能耗和冲击三个目标。首先，利用人工势场法（APF）进行路径规划，得到机械臂抓取物料的最短、无碰撞路径，并提取关键运动序列，建立多目标函数。然后针对多目标樽海鞘群算法（MSSA）的初始种群多样性差、容易陷入局部最优以及在解集空间中收敛缓慢等问题，提出了一种改进的多目标算法LMSSA。该算法结合Logistic-sine混沌映射、小孔成像学习策略和黄金正弦开发策略，以优化七阶B样条曲线的控制节点，完成机械臂的多目标运动轨迹规划。最后，通过搭建MATLAB-CoppeliaSim-UR16e实验平台，将轨迹规划模型应用于机械臂UR16e的实际抓取任务。实验结果表明，基于LMSSA算法的机械臂运动规划方法，实现了机械臂准确、高效且节能的运动轨迹规划，并成功应用于实际操作场景中。

关键词：轨迹规划多目标优化机械臂樽海鞘群算法

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基于改进樽海鞘群算法的含瓦斯煤破裂过程信号特征识别

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传感技术学报 2024年第2期37卷 256-267页

作者：付华管智峰刘尚霖刘昊陈子林辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 中海油天津化工研究设计院有限公司天津300131

针对标准樽海鞘群算法存在的计算精度不足、易陷入局部停滞等缺陷,提出一种多策略融合的樽海鞘群算法。在初始化阶段,引入线性同余法随机发生器;利用野马算法优化樽海鞘领导者位置;采用金豺算法改进樽海鞘种群追随机制。通过测试函数寻... 详细信息

针对标准樽海鞘群算法存在的计算精度不足、易陷入局部停滞等缺陷,提出一种多策略融合的樽海鞘群算法。在初始化阶段,引入线性同余法随机发生器;利用野马算法优化樽海鞘领导者位置;采用金豺算法改进樽海鞘种群追随机制。通过测试函数寻优对比实验,证明多策略融合的樽海鞘群算法相比于其他智能算法在鲁棒性与稳定性方面均有显著提升。将多策略融合的樽海鞘群算法应用到含瓦斯煤破裂过程信号特征识别,实验结果表明:提出的含瓦斯煤破裂过程信号特征识别模型具有更好的表现,准确率可达93.33%,相比其他识别模型,识别率更高。

关键词：含瓦斯煤破裂智能优化算法樽海鞘群算法多策略融合信号特征识别

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多策略融合的黄金正弦樽海鞘群算法

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第6期15卷 662-675页

作者：丁美芳吴克晴肖鹏江西理工大学理学院赣州341000

针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)收敛性能差、容易陷入局部最优等问题,提出了多策略融合的黄金正弦樽海鞘群算法(Golden sine Salp Swarm Algorithm with Multi-strategy, MGSSA).首先采用选择反向学习策略对种群中完全偏... 详细信息

针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)收敛性能差、容易陷入局部最优等问题,提出了多策略融合的黄金正弦樽海鞘群算法(Golden sine Salp Swarm Algorithm with Multi-strategy, MGSSA).首先采用选择反向学习策略对种群中完全偏离最优个体寻优方向的个体计算选择反向解,改善种群质量;然后在跟随者位置更新阶段加入最优个体和精英均值个体引导,以加快算法收敛速度;最后根据概率选择黄金正弦算法变异策略,进一步改善解的质量,同时便于算法后期跳出局部最优.本研究在14个基准测试函数上进行实验,与其他群智能优化算法和其他改进樽海鞘群算法对比,将其应用于拉压弹簧设计问题测试解决工程优化问题的性能.结果表明:MGSSA具有较高的收敛精度和稳定性,在求解工程问题时性能良好.

关键词：樽海鞘群算法选择反向学习精英均值黄金正弦算法

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混沌精英质心拉伸机制的樽海鞘群算法

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计算机工程与应用 2020年第10期56卷 44-50页

作者：陈忠云张达敏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的缺点,提出一种混沌精英质心拉伸机制的樽海鞘群算法。引入改进的Tent混沌序列生成初始种群,以增加初始个体的多样性;选择最优个体采用精英质心拉伸机制,可增强全局搜索能力。将改进算法在12个典型复杂函... 详细信息

针对樽海鞘群算法求解精度不高的缺点,提出一种混沌精英质心拉伸机制的樽海鞘群算法。引入改进的Tent混沌序列生成初始种群,以增加初始个体的多样性;选择最优个体采用精英质心拉伸机制,可增强全局搜索能力。将改进算法在12个典型复杂函数和CEC2014函数优化问题上进行仿真实验,并同经典的遗传算法和粒子群算法进行对比。结果表明,混沌精英质心拉伸机制的樽海鞘群算法具有更好的全局搜索能力,寻优精度比标准算法有所增强。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：混沌映射精英质心拉伸机制樽海鞘群算法函数优化

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融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法

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计算机工程与应用 2021年第12期57卷 75-85页

作者：周新邹海安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA(Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation)。该算法引入了自... 详细信息

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA(Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation)。该算法引入了自适应变化的权重因子以加强精英个体的引导作用,提升收敛速度与精度。通过黄金正弦算法优化领导者位置更新方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力。融合邻域重心反向学习与柯西变异对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,改进算法能显著提升寻优速度和精度,并且具备较强的跳出局部最优的能力。

关键词：樽海鞘群算法自适应权重黄金正弦算法混合变异

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