检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2024年第12期41卷 3664-3670页

作者：王若宾耿芳东王佳伟徐琳段建勇北方工业大学信息学院北京100144 北方工业大学北京城市治理研究基地北京100144 西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室成都610031 南澳大学科学技术工程与数学学部澳大利亚阿德莱德5095

针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算... 详细信息

针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。

关键词：算术优化算法离散二进制多种群配电网故障定位

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基于Q学习算术优化算法的无人机三维航迹规划

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电光与控制 2024年第3期31卷 61-69页

作者：丁兵兵匡珍春卢来湛江科技学院智能制造学院广东湛江524000 广东海洋大学数学与计算机学院广东湛江524000

针对传统方法求解无人机三维航迹规划易导致规划代价高、精度差和容易陷入局部最优的不足,提出基于Q学习算术优化算法的无人机三维航迹规划算法。为了提升算术优化算法的寻优精度,引入Circle混沌映射提高初始种群多样性和分布均匀性,引... 详细信息

针对传统方法求解无人机三维航迹规划易导致规划代价高、精度差和容易陷入局部最优的不足,提出基于Q学习算术优化算法的无人机三维航迹规划算法。为了提升算术优化算法的寻优精度,引入Circle混沌映射提高初始种群多样性和分布均匀性,引入Q学习根据个体状态自适应调整数学优化加速函数更新,均衡算法全局搜索与局部开发,设计最优解邻域扰动优化全局搜索能力。通过建立无人机三维航迹规划模型,将航迹规划转化为多目标函数优化问题,并利用改进算法求解无人机三维航迹规划,以综合考虑航迹代价、地形代价和边界代价的目标函数评估粒子适应度,对航迹规划迭代寻优。仿真实验结果表明,所提算法规划的航迹具有更低的总代价和适应不同复杂地形环境的稳定性。

关键词：无人机航迹规划算术优化算法 Q学习航迹代价

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具有激活机制的多头反向串联算术优化算法

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计算机应用研究 2022年第1期39卷 151-156页

作者：杨文珍何庆贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

为提高算术优化算法(AOA)的全局勘探和局部开发性能,提出具有激活机理的多头反向串联算术优化算法(SFG-AOA)。激活机理策略是建立在算子位置更新层级的一种基于sigmoid函数的概率进化机制,通过引入激活因子在保证算子在继承父代位置信... 详细信息

为提高算术优化算法(AOA)的全局勘探和局部开发性能,提出具有激活机理的多头反向串联算术优化算法(SFG-AOA)。激活机理策略是建立在算子位置更新层级的一种基于sigmoid函数的概率进化机制,通过引入激活因子在保证算子在继承父代位置信息的同时动态调整算子寻优步长而扩展新解多样性和全局勘探性能。引入基于适应度优化的反向学习与灰狼信息反馈机制改进算法开发阶段以提高寻优精度。适当修正非线性收敛曲线系数MOP构建随机调整策略。最后通过数值实验验证不同策略改进效果差异,并在CEC2014函数上进行仿真实验全面验证改进算法性能。

关键词：算术优化算法 sigmoid函数均值反向学习灰狼优化算法

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改进算术优化算法求解考虑机器老化效应和工件释放时间的作业车间调度问题

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重庆师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期41卷 56-64页

作者：陈照辉刘海杨夏倩张新功重庆科技大学数理与大数据学院重庆科技大学智能技术与工程学院重庆401331 重庆谢家湾学校重庆400050 重庆师范大学数学科学学院重庆401331

研究考虑机器具有老化效应和工件带有释放时间约束的作业车间调度问题(job shop-scheduling problem,JSP)。建立以最小化最大完工时间为目标的调度优化模型,并设计1种改进的算术优化算法(improved arithmetic optimization algorithm,IA... 详细信息

研究考虑机器具有老化效应和工件带有释放时间约束的作业车间调度问题(job shop-scheduling problem,JSP)。建立以最小化最大完工时间为目标的调度优化模型,并设计1种改进的算术优化算法(improved arithmetic optimization algorithm,IAOA)对该问题进行求解。算法首先通过排序值转换规则将IAOA连续解空间映射到JSP的离散空间,并对JSP进行编码,然后使用插入式贪婪解码算法进行解码。提出了非线性数学优化加速函数和6种邻域搜索策略对标准算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)进行改进。通过在33个JSP数据集上进行测试并与AOA、灰狼优化算法和算术三角函数优化算法进行对比分析,结果表明提出的IAOA具有较好的优化效果以及收敛能力,且该算法克服了AOA求解精度低、收敛速度慢的缺陷。

关键词：算术优化算法作业车间调度问题插入式贪婪解码算法机器老化效应释放时间

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融合正余弦策略的算术优化算法

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计算机工程与科学 2023年第7期45卷 1320-1330页

作者：黄学雨罗华江西理工大学软件工程学院江西南昌330013 南昌市虚拟数字工程与文化传播重点实验室江西南昌330013 江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦... 详细信息

针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦算法引入算法的局部开发阶段,增加迭代后期种群多样性,避免算法陷入局部最优,有效提升算法的求解精度和收敛速度。在14个基准测试函数上的仿真实验结果表明,改进算法在求解精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显提升。最后将改进算法用于支持向量机SVM参数优化,并建立学生知识水平预测模型,进一步验证了算法的实用性和优越性。

关键词：算术优化算法自适应正弦余弦算法函数优化

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一种引入过渡阶段和高斯变异的改进算术优化算法

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小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1568-1576页

作者：张伟李世港齐明楚周徐虎宋燕上海理工大学光电信息与计算机工程学院、上海市现代光学系统重点实验室上海200093

针对算术优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的过渡高斯算术优化算法,该算法将新的非线性过渡阶段与改进的高斯变异策略相结合.首先,为了更好地从勘探阶段的高离散度策略过渡到开发阶段的低离散度策略,提出过渡... 详细信息

针对算术优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的过渡高斯算术优化算法,该算法将新的非线性过渡阶段与改进的高斯变异策略相结合.首先,为了更好地从勘探阶段的高离散度策略过渡到开发阶段的低离散度策略,提出过渡阶段策略,并通过比较三种曲线实验重构数学优化加速函数.其次,引入具有算术优化算法特性的高斯变异策略和边界函数策略,加强算法跳出局部区域的能力.最后,将改进后的算术优化算法与几种著名算法进行对比,并进行不同维度的可扩展性分析,验证了所提算法的有效性.此外,该算法在压力容器设计问题中进行了测试.实验结果表明,TGAOA具有优异的收敛精度、收敛速度和鲁棒性.

关键词：算术优化算法过渡阶段高斯分布压力容器设计

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支持向量机辅助演化的算术优化算法及其应用

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计算机工程与应用 2022年第24期58卷 73-82页

作者：田露刘升上海工程技术大学管理学院上海201620

针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)种群多样性较差、易陷入局部最优解等问题,提出支持向量机辅助演化的算术优化算法(arithmetic optimization algorithm assisted by support vector machine,SVMAOA)。引入平衡优化器算法中的平衡池概念,池内汇聚了基于成功历史自适应差分算法中四种突变策略生成的子代和平均候选解,以提高种群的多样性;引入支持向量机算法,依据适应度值和个体间距离计算得出的留存率将平衡池中候选解转换为训练集,并对平衡池中候选解进行分类,保留优势候选解;根据留存率对优势候选解排序,保留前N个个体用以构建新的平衡池;通过将SVMAOA与其他优化算法在基准函数上进行仿真实验,结果表明改进后算法寻优精度更高,收敛速度更快。并通过七个UCI数据集对基于SVMAOA的特征选择方法进行实验,评估平均分类准确率和所选特征个数,结果表明该算法可有效降低特征维度,实现数据分类,具有一定的工程应用价值。

关键词：算术优化算法支持向量机平衡池特征选择

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多策略融合算术优化算法及其工程优化

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计算机应用研究 2022年第3期39卷 758-763页

作者：兰周新何庆贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对算术优化算法(AOA)在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷,提出一种多策略集成的算术优化算法(MFAOA)。首先,采用Sobol序列初始化AOA种群,增加初始个体的多样性,为算法全局寻优奠定基础;然后,重构数学优... 详细信息

针对算术优化算法(AOA)在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷,提出一种多策略集成的算术优化算法(MFAOA)。首先,采用Sobol序列初始化AOA种群,增加初始个体的多样性,为算法全局寻优奠定基础;然后,重构数学优化器加速函数(MOA),权衡全局搜索与局部开发过程的比重;最后,利用混沌精英突变策略,改善算法过于依赖当前最优解的问题,增强算法跳出局部极值的能力。选用12个基准函数和部分CEC2014测试函数进行实验仿真,结果表明MFAOA在求解精度和收敛速度上均有明显的提升;另外,通过对两个工程实例进行优化,验证了MFAOA在工程优化问题上的可行性。

关键词：算术优化算法 Sobol序列数学优化器加速函数混沌精英突变工程优化

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自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法

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计算机应用研究 2022年第5期39卷 1410-1414页

作者：郑婷婷刘升叶旭上海工程技术大学管理学院上海201620

针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提... 详细信息

针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时通过引入余弦控制因子的动态边界策略优化AOA的寻优过程,从而协调AOA的全局勘探和局部开发能力。对10个单模态和多模态函数进行寻优实验,并与鲸鱼优化算法、灰狼优化算法等算法进行对比,实验结果表明,经过改进的算术优化算法具有更高的寻优精度和稳定性。进一步对t-CAOA进行求解大规模优化问题的实验,实验结果表明,改进过的t-CAOA可以有效地解决大规模优化问题。

关键词：算术优化算法余弦控制因子自适应t分布变异大规模优化问题

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改进算术优化算法求解电力系统经济调度问题

改进算术优化算法求解电力系统经济调度问题

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作者：郝文阔辽宁科技大学

学位级别：硕士

电力系统经济调度问题在电力生产中非常重要。经济调度问题(Economic Load Dispatch,ELD)是在满足供电需求和运行约束的情况下,使发电燃料成本最小化。因为火力发电过程中会产生大量污染物的排放,所以经济排放联合调度问题(Combined Eco... 详细信息

电力系统经济调度问题在电力生产中非常重要。经济调度问题(Economic Load Dispatch,ELD)是在满足供电需求和运行约束的情况下,使发电燃料成本最小化。因为火力发电过程中会产生大量污染物的排放,所以经济排放联合调度问题(Combined Economic Emission Dispatch,CEED)要同时考虑燃料成本和污染物的排放量,让它们都达到最小。目前,智能优化算法是解决电力系统经济调度问题的有效方式,本文主要采用算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)对该类问题进行求解,并对算法进行了改进以增强其性能;同时对约束问题提出了新的惩罚策略。主要研究内容如下所示:(1)提出基于初等函数扰动的算术优化算法求解ELD问题。基于初等函数扰动的算术优化算法引入了6种初等函数分别是正弦函数、正切函数、双曲正割函数、幂函数、双曲余割函数和反余弦函数,在AOA算法中数学优化加速参数(Math Optimizer Accelerated,MOA)和数学优化概率参数(Math Optimizer Probability,MOP)原来的变化趋势中分别加入由初等函数产生的扰动,提高并平衡了AOA的探索和开发能力,增强了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优,同时也提高了算法的收敛速度。使用23个基准函数进行测试,证明了基于初等函数扰动的算术优化算法较原算法效果更好;同时选取了三个不同规模的ELD案例进行仿真实验。仿真实验结果表明,提出的改进方法在求解ELD问题的表现优于其他优化算法,可以得到更小的成本。(2)提出一种基于变阶次惩罚函数的概率分布算术优化算法求解CEED问题。通过采用最大/最大价格惩罚因子,将CEED这个多目标优化问题转换成一个单目标优化问题。使用能量衰减公式代替原AOA中参数MOA的变化趋势,来控制算法选择搜索模式,更好的平衡了算法的探索和开发;采用指数分布、均匀分布、正态分布、贝塔分布和伽马分布共5种概率分布函数分别来代替AOA中控制位置更新的固定值参数,以增强算法搜索能力,提高收敛速度。采用CEC-2017基准函数检验改进方法的有效性,将原始AOA与5种改进AOA方法进行比较,选出最佳的改进策略,并与优化CEC-2017基准函数性能较好的智能优化算法进行仿真对比以验证了改进策略的有效性。在处理CEED问题的约束时,提出5种变阶次惩罚函数,为正弦函数、双曲正切函数、反正切函数、V型函数和双曲正割函数,分别来代替传统的固定惩罚函数。选取6机组的CEED问题案例在总需求分别为150MW、175MW、200MW和225MW的情况下进行求解。实验结果表明,基于概率分布的AOA求解CEED问题效果优于其他优化算法,而且变阶次惩罚策略相比于固定惩罚策略在求解质量和收敛速度上都有提高。(3)提出一种基于随机搜索策略的多目标算术优化算法求解CEED问题。AOA中参数MOA是控制选择搜索模式的重要参数,在MOA的变化趋势中加入双曲正切波动,提高了算法进行探索能力;同时采用正切飞行、莱维飞行、布朗运动和对数正态飞行共4种随机搜索策略来代替AOA中的MOP参数,增强了算法全局搜索能力,避免陷入局部最优。为了实现多目标AOA并获得具有较高覆盖率的帕累托最优解,首先使用存储库存储迄今获得的非支配帕累托最优解,然后使用轮盘赌机制从存储库中选择一个领导者进行位置更新,最后得到帕累托最优解集。为了验证所提出的多目标算法的有效性,首先使用20个多目标基准测试函数进行仿真,选择出4种改进方法中效果最好的改进策略,并与其他多目标优化算法进行比较。接下来使用了3个不同规模的CEED案例进行仿真实验,将燃料成本和污染物排放两个目标与其他文献中的方法进行对比。实验结果表明所提算法求解CEED问题的效果优于其他算法,有更好的寻优精度,并且可以得到分布较为均匀的帕累托最优解集。

关键词：经济调度经济排放联合调度算术优化算法变阶次惩罚函数随机搜索策略

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