检索结果-内蒙古大学图书馆

中国机械工程 2025年第2期36卷 294-304页

作者：许佳璐刘笑楠李朋超刘振宇沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110870 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

针对蜣螂优化(DBO)算法在工业机器人运动学参数标定过程中存在的全局探索和局部开发能力不平衡、求解精度低等问题,提出了一种基于局部指数积(LPOE)运动学模型的多策略融合蜣螂优化算法(MSFDBO)。首先建立基于LPOE模型的运动学参数辨识... 详细信息

针对蜣螂优化(DBO)算法在工业机器人运动学参数标定过程中存在的全局探索和局部开发能力不平衡、求解精度低等问题,提出了一种基于局部指数积(LPOE)运动学模型的多策略融合蜣螂优化算法(MSFDBO)。首先建立基于LPOE模型的运动学参数辨识模型;然后采用Piecewise混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化,得到分布更加均匀的种群;融入鱼鹰探索行为,提高DBO算法的全局探索能力,通过随机扰动机制扩大搜索范围,减少DBO算法陷入局部最优的可能性。为测试算法性能,使用12个基准测试函数对MSFDBO算法的搜索性能进行实验评估,结果表明该算法具有良好的寻优性能。对4台T6A-19型工业机器人的运动学参数进行辨识并补偿验证,实验结果表明,绝对位置平均误差、均方根平均误差分别降低了85.47%、83.92%。

关键词：运动学参数标定蜣螂优化算法精英反向学习鱼鹰探索行为随机扰动机制

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改进的蜣螂优化算法及其在无波前自适应系统波前校正中的应用

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光子学报 2025年第3期54卷 27-38页

作者：高世杰王振傅星鑫刘维毛勇名曹景太中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院大学吉林大学通信工程学院

引入一种改进的蜣螂优化算法，通过替换原有蜣螂算法中的全局搜索策略，确保种群粒子间的有效信息交流，将其应用于无波前传感自适应光学系统，用于校正大气湍流引起的光信号波前畸变。仿真比较了该算法与传统蜣螂优化算法、随机并行梯... 详细信息

引入一种改进的蜣螂优化算法，通过替换原有蜣螂算法中的全局搜索策略，确保种群粒子间的有效信息交流，将其应用于无波前传感自适应光学系统，用于校正大气湍流引起的光信号波前畸变。仿真比较了该算法与传统蜣螂优化算法、随机并行梯度下降算法以及模拟退火-随机并行梯度下降算法在无波前传感自适应光学系统中的性能。结果表明，在达到相同校正效果的前提下，基于改进蜣螂优化算法的波前校正系统在各种湍流条件下均表现出显著优势，校正速度最低提高了80%。此外，改进后的算法展现出更强的全局搜索能力，有效抑制了陷入局部最优解的问题，同时表现出更高的收敛稳定性和鲁棒性，进而显著提升了相干自由空间光通信系统的整体通信性能。

关键词：自适应光学自由空间光通信控制算法蜣螂优化算法波前校正

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多策略增强的蜣螂优化算法及其工程应用

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华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第2期53卷 95-103页

作者：吴亚中陈璐马强陈立正华中科技大学土木与水利工程学院湖北武汉430074 西藏农牧学院水利土木工程学院西藏林芝860000

针对蜣螂优化算法易陷入局部极值、收敛速度慢等缺陷,提出了一种多策略增强的蜣螂优化算法.首先,创新地提出了基于最大最小欧式距离-Tent混沌映射种群初始化新方法,使初始种群均匀分布在解空间中,提升种群的多样性;进一步,引入黄金正弦... 详细信息

针对蜣螂优化算法易陷入局部极值、收敛速度慢等缺陷,提出了一种多策略增强的蜣螂优化算法.首先,创新地提出了基于最大最小欧式距离-Tent混沌映射种群初始化新方法,使初始种群均匀分布在解空间中,提升种群的多样性;进一步,引入黄金正弦搜索策略平衡算法全局探索和局部开发能力;最后,设计基于自适应t分布策略对全局最优解进行扰动,提升算法摆脱局部最优解的能力.将所提算法与4种经典元启发式算法和2种先进的改进算法在10个基准测试函数上进行寻优性能对比,通过Wilcoxon秩和检验结果分析了显著性差异水平,结果表明所提算法在高维单峰测试函数上均优于其他6种算法,在多峰测试函数上表现突出.此外,将所提算法应用在2个典型工程优化设计中,优化效果均达到最佳值,进一步验证了其在解决实际工程问题时的优越性.

关键词：蜣螂优化算法 Tent混沌映射黄金正弦搜索自适应t分布策略工程优化设计

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复杂环境下基于改进混合蜣螂优化算法的无人机三维路径规划方法

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兵器装备工程学报 2025年第3期46卷 203-215页

作者：姜鹏洲张琳程钦赵耀江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213000 三维通信股份有限公司杭州320053 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210023

针对复杂环境下无人机路径优化算法收敛精度低、全局搜索能力弱及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混合蜣螂优化算法(SPM and osprey based hybrid dung beetle optimizer,SO-DBO)。使用混沌映射SPM初始化种群位置,提高算法搜索... 详细信息

针对复杂环境下无人机路径优化算法收敛精度低、全局搜索能力弱及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混合蜣螂优化算法(SPM and osprey based hybrid dung beetle optimizer,SO-DBO)。使用混沌映射SPM初始化种群位置,提高算法搜索效率。在滚球蜣螂种群有障碍模式和无障碍模式中分别引入动态全局勘探策略和随机角度策略,提升算法精度和全局搜索能力。在觅食蜣螂位置更新引入自适应T分布策略,增强算法逃离局部最优能力。通过动态权重因子提高算法全局搜索能力并降低陷入局部最优解的风险。实验结果表明:相比原始蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),改进后的SO-DBO算法代价函数指标在简单环境下分别改善了9.68%、12.93%,在复杂环境下分别改善了13.34%、17.00%,有效提升了算法的收敛速度、精度和稳定性。

关键词：复杂环境蜣螂优化算法无人机路径规划混沌映射代价函数

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基于改进蜣螂优化算法无人机三维航迹规划

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兵工学报 2025年

作者：纪录陈超陈恒南京航空航天大学航空学院南京工业职业技术大学交通工程学院

针对无人机三维航迹规划识别威胁或者禁飞区域存在搜索盲点问题和提高全局航迹规划能力，传统的蜣螂智能优化算法具有良好的全局搜索能力，但其性能受到初始化参数设置的影响，会出现局部搜索出现盲点、种群之间不交流等问题，为此提出... 详细信息

针对无人机三维航迹规划识别威胁或者禁飞区域存在搜索盲点问题和提高全局航迹规划能力，传统的蜣螂智能优化算法具有良好的全局搜索能力，但其性能受到初始化参数设置的影响，会出现局部搜索出现盲点、种群之间不交流等问题，为此提出多策略改进型的蜣螂优化算法。采用新型混沌映射、新型柯西-洛伦兹游走策略、改进三角游走策略和新型柯西逆累积分布函数游走策略分别改进初始化参数、蜣螂滚球行为、小蜣螂觅食行为和蜣螂偷窃行为；采用改进纵横交叉策略对各个种群蜣螂进行交叉；通过多种策略改进提高了无人机识别威胁区域和全局航迹规划能力。研究结果表明了改进型蜣螂算法在无人机航迹规划的优越性，相比于传统蜣螂智能优化算法，改进优化算法总成本只有传统算法成本的57.88%，总成本降低35.59%；相较于沙猫群算法、粒子群算法、河马算法和灰狼算法总成本分别降低38.37%、38.80%、44.17%、41.80%。

关键词：航迹规划蜣螂优化算法新型混沌映射新型柯西-洛伦兹游走策略新型柯西逆累积分布函数游走策略

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混合策略改进的蜣螂优化算法

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 171-179页

作者：高纪元刘杰陈昌盛李伟刘影杨靖贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司贵州贵阳550025 贵州大学农学院贵州贵阳550025 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心贵州贵阳550001 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025

蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初... 详细信息

蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初始化得到更加均匀分布的种群;其次,采用自适应最优引导策略加快算法的收敛速度,提升局部收缩能力;最后,增加透镜成像学习策略改善蜣螂偷窃环节以增强算法的局部逃逸能力。通过对14个经典测试函数和工程应用问题进行求解测试,表明引入的3种策略能有效提升蜣螂优化算法的性能。

关键词：蜣螂优化算法混沌映射最优引导透镜成像学习

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决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划

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计算机应用研究 2025年第1期42卷 196-204页

作者：张乐胡毅文杨红杨超马宏远沈阳大学智能科学与工程学院沈阳110044 沈阳大学信息工程学院沈阳110044

针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,... 详细信息

针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。

关键词：蜣螂优化算法折射反向学习链式邻近学习无人机协同路径规划

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多策略改进蜣螂优化算法及其应用

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制造技术与机床 2025年第3期 65-76页

作者：盛斌张军上海电力大学自动化工程学院上海200090

为了改善标准蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)的收敛精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,提出了多策略改进蜣螂优化(multi-strategy improved dung beetle optimization,MSIDBO)算法。首先,使用融合Fun混沌与逆向学... 详细信息

为了改善标准蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)的收敛精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,提出了多策略改进蜣螂优化(multi-strategy improved dung beetle optimization,MSIDBO)算法。首先,使用融合Fun混沌与逆向学习策略初始化蜣螂种群,增加种群多样性和随机性;其次,引进鱼鹰算法的第一阶段的全局勘探策略替换蜣螂滚球阶段的位置更新,弥补蜣螂算法在滚球阶段依赖最差值,加快算法的求解速度和求解精度;再次,根据小蜣螂觅食位置更新引入自适应步长策略与凸透镜成像策略的集成,提高了算法全局开发和局部探索的能力;最后,对偷窃蜣螂的觅食行为进行自适应t分布扰动,使得算法更快跳出局部最优。将MSIDBO和其他算法在14个函数上进行测试,结果表明相对于其他群智能优化算法,MSIDBO的寻优能力、收敛能力等明显高于其他算法。将改进的算法用于压力弹簧设计优化问题,进一步证明改进后的算法具有较好的优化性能。

关键词：蜣螂优化算法逆向学习自适应步长凸透镜成像 t分布

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融合黑寡妇思想的蜣螂优化算法

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微电子学与计算机 2025年第3期42卷 14-29页

作者：孔令崧石颉孙浩陈柏颖吴宏杰苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215009

虽然蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization,DBO)具有寻优能力强,收敛速度快的特点,但是也不可避免的存在易陷入局部最优以及全局探索和局部开发不平衡的特点。针对以上问题,提出了一种融合了黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization ... 详细信息

虽然蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization,DBO)具有寻优能力强,收敛速度快的特点,但是也不可避免的存在易陷入局部最优以及全局探索和局部开发不平衡的特点。针对以上问题,提出了一种融合了黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization algorithm,BWO)思想的蜣螂优化算法,命名为黑寡妇-蜣螂优化算法(Black Widow-Dung Beetle Optimization,BWDBO)。在DBO的基础上BWDBO提出了3种改进:采用混沌映射扰动初始种群、采用黑寡妇算法更新部分蜣螂和采用自适应t分布因子改进蜣螂个体。相比于原始DBO,BWDBO增强了算法的全局搜索以及局部开发能力。为了验证BWDBO的性能,分别进行了改进策略有效性验证实验、群智能算法对比验证实验、并运用BWDBO算法优化了两个实际工程优化问题。实验结果表明,BWDBO具有良好的优化性能,并且能够有效的处理实际工程问题。

关键词：蜣螂优化算法黑寡妇优化算法混沌映射改进因子工程优化问题 BWDBO

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基于改进的蜣螂优化算法的动态路径优化问题

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沈阳工程学院学报(自然科学版) 2025年第1期21卷 78-83页

作者：王群刘艳秋沈阳工业大学理学院辽宁沈阳110870

为了使车辆配送更具有现实性,贴合实际情况,解决资源浪费问题,建立以最小化总成本为目标的动态车辆路径模型(DVRP),并将其分解为求解多个静态VRP问题以解决动态性问题,同时提出了一种新型的改进的蜣螂优化算法(DBO)。在生成初始种群时,... 详细信息

为了使车辆配送更具有现实性,贴合实际情况,解决资源浪费问题,建立以最小化总成本为目标的动态车辆路径模型(DVRP),并将其分解为求解多个静态VRP问题以解决动态性问题,同时提出了一种新型的改进的蜣螂优化算法(DBO)。在生成初始种群时,使用Kmeans聚类提升初始种群的质量,并对原本的DBO的4个子种群所执行的算子进行替代。在滚球阶段采用新的滚球策略更新,模拟繁殖产生新解,并引入了2-opt算子和relocate算子改进算法,进一步提升算法的搜索性能。最后结合数据集,运用Matlab分析算法性能。结果表明:所提算法与经典求解DVRP的算法相比,解的质量有了明显提升。

关键词：动态车辆路径问题 k-Means聚类蜣螂优化算法 2-opt算子 relocate算子

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