检索结果-内蒙古大学图书馆

水利水电科技进展 2016年第2期36卷 16-23,41页

作者：崔东文云南省文山州水务局云南文山663000

利用15个复杂函数对鸡群优化算法进行仿真验证,并同狼群算法、粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行对比。利用鸡群优化算法搜寻投影寻踪模型最佳投影方向,建立鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型。以文山州1990—2013年洪旱灾害评... 详细信息

利用15个复杂函数对鸡群优化算法进行仿真验证,并同狼群算法、粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行对比。利用鸡群优化算法搜寻投影寻踪模型最佳投影方向,建立鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型。以文山州1990—2013年洪旱灾害评估为例,分别选取受灾人口等5个洪灾评估指标及农作物受灾面积等4个旱灾评估指标,利用洪旱灾害投影系列均值及标准差构造洪旱灾害评估分级标准对实例进行评估。结果表明:鸡群优化算法具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力。将该算法用于投影寻踪模型最佳投影方向的选取,可有效提高评估精度,避免最佳投影方向寻优结果变化范围过大的缺陷。

关键词：洪旱灾害评估投影寻踪鸡群优化算法算法验证文山州

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改进的鸡群优化算法

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吉林大学学报（工学版） 2019年第4期49卷 1339-1344页

作者：李宾申国君孙庚郑婷婷吉林大学数学学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学通信工程学院长春130012

针对鸡群优化算法中解的更新效率较低且缺乏探索性等问题,提出了一种改进的鸡群优化算法。该算法基于标准鸡群优化算法的种群分组更新机制,并借鉴狼群优化算法和粒子群优化算法的思想,引入改进因子和去重操作算子分别用以增强算法的寻... 详细信息

针对鸡群优化算法中解的更新效率较低且缺乏探索性等问题,提出了一种改进的鸡群优化算法。该算法基于标准鸡群优化算法的种群分组更新机制,并借鉴狼群优化算法和粒子群优化算法的思想,引入改进因子和去重操作算子分别用以增强算法的寻优能力和提高种群的多样性。通过与其他4种算法在CEC 2014测试函数集上进行比较,结果表明本文算法在绝大多数测试函数上均表现出了良好的优化效果,在求解精度及收敛速度方面也优于其他算法。

关键词：计算机应用鸡群优化算法收敛速度功能优化

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基于改进鸡群优化算法的质子交换膜燃料电池模型参数辨识

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太阳能学报 2023年第2期44卷 269-278页

作者：杨宇伦凌铭上海工程技术大学电子电气工程学院上海201600

针对当前大部分智能算法在求解质子交换膜燃料电池模型参数辨识问题时易陷入局部最优,导致参数辨识精度低、模型泛化能力差等问题,提出一种基于改进鸡群优化算法的质子交换膜燃料电池模型参数辨识方法。首先,引入Tent映射策略初始化种群... 详细信息

针对当前大部分智能算法在求解质子交换膜燃料电池模型参数辨识问题时易陷入局部最优,导致参数辨识精度低、模型泛化能力差等问题,提出一种基于改进鸡群优化算法的质子交换膜燃料电池模型参数辨识方法。首先,引入Tent映射策略初始化种群,提高种群的均匀性和遍历性;其次,设计基于个体进食速度的自适应惯性权重,改善母鸡个体寻优效率,平衡算法的开发与探索能力;然后,利用Levy飞行策略的长短跳跃特点对小鸡位置进行随机更新,增强算法的全局最优搜索能力。最后,通过4组测试函数验证了该算法的优越性,并将算法应用于H-12电堆的参数辨识问题中。结果表明:相比于鲸鱼优化算法、花卉授粉算法等算法,该算法具有更高的参数辨识精度,所辨识出的模型具有更强的泛化能力。

关键词：质子交换膜燃料电池模型辨识鸡群优化算法 Levy飞行策略

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鸡群优化算法的改进和应用

鸡群优化算法的改进和应用

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作者：韩萌西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,许多群智能优化算法已经被发现和改进,并成功应用于各种数值和组合优化问题中,例如,差分进化算法、粒子群优化算法、蝙蝠算法和狼群算法。由于群智能优化算法可以在合理的时间内为非线性、高维复杂、NP难问题能提供可接受的解决... 详细信息

近年来,许多群智能优化算法已经被发现和改进,并成功应用于各种数值和组合优化问题中,例如,差分进化算法、粒子群优化算法、蝙蝠算法和狼群算法。由于群智能优化算法可以在合理的时间内为非线性、高维复杂、NP难问题能提供可接受的解决方案,因此它的普及性将会继续增加。鸡群优化算法是在2014年提出的一种新的群智能优化算法,该算法具有强的全局搜索能力、自适应能力和多子群协作搜索能力等优点,被广泛用于解决各种优化问题。本文针对鸡群优化算法的改进和应用进行了如下研究:(1)针对基本鸡群算法在求解高维优化问题时过早收敛于局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种耗散结构和差分变异混合的鸡群算法。该算法通过将耗散结构引入到雄鸡位置更新公式中,扩大了鸡群算法的搜索空间,增强算法的全局搜索能力;同时,对随机选择的部分个体进行差分变异操作,抑制种群多样性的迅速衰减,增强算法的收敛性能。通过从收敛速度、求解精度和稳定性三方面对改进的算法与其他算法进行仿真分析,优化对象为18个典型测试函数,实验结果表明了该算法的有效性和可行性。(2)针对鸡群优化算法在求解0-1背包问题时收敛速度慢、求解精度低等问题,提出了一种改进的二进制鸡群优化算法。为了保持基本鸡群优化算法优秀的进化特点,一种实数和二进制混合编码被提出,即算法是基于实数向量搜索,而需要求的解由二进制向量表示;另外,提出了一种修复策略,来增强算法获得的解的质量;最后,设计了一种变异操作减小群体陷入局部最优的危险,从而加速了算法搜索空间的能力。通过将改进的算法和其他典型的算法对10个背包问题进行仿真实验,并以寻优速度、收敛精度、稳定性和运行时间为四个准则进行分析,结果表明,改进后的鸡群优化算法在求解背包问题时更有效。

关键词：鸡群优化算法耗散结构差分变异高维优化问题 0-1背包问题

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鸡群优化算法的改进与应用研究

鸡群优化算法的改进与应用研究

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作者：顾艳春江南大学

学位级别：硕士

鸡群优化算法(Chicken Swarm Optimization,CSO)是2014年提出的智能优化算法,它模拟了鸡群中的等级秩序和鸡群的觅食行为。鸡群按一定的比例分为几组,每一组由一只公鸡、若干只母鸡和小鸡组成。在特定的等级秩序下,不同等级的鸡群之间... 详细信息

鸡群优化算法(Chicken Swarm Optimization,CSO)是2014年提出的智能优化算法,它模拟了鸡群中的等级秩序和鸡群的觅食行为。鸡群按一定的比例分为几组,每一组由一只公鸡、若干只母鸡和小鸡组成。在特定的等级秩序下,不同等级的鸡群之间存在竞争,同时也遵循不同的运动规律。鸡群优化算法具备结构清晰、易于理解、搜寻能力强的优点,因而受到了国内外学者普遍的关注。随着对鸡群优化算法探究的深入,学者们发现该算法也存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优等问题,这些不足严重限制了鸡群优化算法的发展。本文针对鸡群优化算法存在的问题,对该算法进行了一系列的改进,并将改进鸡群优化算法应用于函数优化和模型参数估计问题,主要研究工作如下:(1)为了提高鸡群优化算法的性能,我们在第二章对鸡群优化算法的更新方式进行改进,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法(ADLCSO)。首先,我们在公鸡位置更新过程中添加了非线性递减学习因子和反向觅食机制,以增强种群跳出局部极值的能力。其次,在母鸡的更新过程中,我们提出了一种新的种群相似度指标,并利用该指标对每只母鸡的位置进行自适应调整,以抑制种群多样性的衰减,从而提高算法的求解精度。通过仿真实验,验证了ADLCSO的优越性。(2)为了进一步优化鸡群优化算法的性能,我们在第三章简化了鸡群优化算法的结构,提出了一种基于倒S型惯性权重的自适应简化鸡群优化算法(ASCSO-S)。首先,从改进鸡群算法结构的角度出发,我们把鸡群中小鸡群体去掉,提出了简化鸡群优化算法(SCSO)。其次,我们在SCSO中引入倒S型惯性权重来动态调整其移动步长。最后,当算法早熟时,在母鸡更新过程中引入自适应更新方式以增强算法的勘探能力。通过仿真实验,结果表明ASCSO-S在收敛速度、求解精度和求解稳定性上都优于其他对比算法。(3)鉴于ADLCSO和ASCSO-S是从不同角度进行改进的,我们在第四章对这两个改进算法进行了性能对比。首先,我们利用测试函数对ADLCSO和ASCSO-S进行测试,实验结果显示,两种算法都具有很高的求解精度和稳定性,ASCSO-S比ADLCSO拥有更快的收敛速度。其次,这两种改进算法被应用于Richards模型参数估计问题,通过实验验证了ASCSO-S和ADLCSO比其他3种对比算法更有优势,并且ASCSO-S在决定系数和平均绝对误差这两个评价指标上优于ADLCSO。(4)为了提高GM(1,1)模型的模拟和预测精度,我们在第五章提出了基于鸡群优化算法的改进GM(1,1)模型(CSO-GM(1,1)模型)。我们通过引入扰动因子对模型的初始条件进行改进,并设计了一种基于新信息优先原理的加权适应度函数,然后利用鸡群算法对模型中的参数进行估计。通过实验得出CSO-GM(1,1)模型适用范围更广,模拟和预测的精度更高,并且为了验证ADLCSO和ASCSO-S在GM(1,1)模型参数估计上的有效性,我们使用这两个算法代替CSO对本文改进模型的参数进行估计,实验得出本文提出的两种改进算法在GM(1,1)模型参数估计上更具有优势。

关键词：鸡群优化算法种群相似度惯性权重 Richards模型 GM(1,1)模型

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基于改进鸡群优化算法运动学与改进鸡群优化-Elman神经网络非运动学的机器人误差标定

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信息与控制 2024年第3期53卷 315-328页

作者：江小辉孙翼飞郭维诚侯春杰任斐上海理工大学机械工程学院上海200093 上海航天设备制造总厂有限公司上海200240

针对工业机器人末端定位误差标定问题,本文从机器人运动学与非运动学两个方面对机器人进行定位误差标定。针对机器人运动学方面,建立了运动学误差模型并提出一种改进CSO(chicken swarm optimization)算法对机器人进行几何参数误差辨识,... 详细信息

针对工业机器人末端定位误差标定问题,本文从机器人运动学与非运动学两个方面对机器人进行定位误差标定。针对机器人运动学方面,建立了运动学误差模型并提出一种改进CSO(chicken swarm optimization)算法对机器人进行几何参数误差辨识,通过对比LM(Levenberg-Marquardt)迭代算法与PSO(particle swarm optimization)算法验证本文所提出算法的效果,以IRB1200机器人为实验对象,通过APIT3激光跟踪仪采集误差数据,搭建了机器人误差标定实验平台进行实验。经实验测量,机器人末端平均定位误差由2.76 mm下降至1.45 mm,提升了47.5%;同时针对机器人非运动学方面,使用在运动学误差标定中提出的改进CSO算法优化了Elman神经网络的初始阈值与权重,并使用初始参数优化的Elman神经网络建立机器人末端位置误差与机器人关节角之间的映射关系,以预测训练完成的机器人立方体空间内的机器人位置误差,并对比了普通Elman神经网络的预测效果。经实验测量,机器人末端平均定位精度较标定前提升34.9%,验证了本文所提出神经网络的拟合预测效果。

关键词：工业机器人参数辨识 Elman神经网络鸡群优化算法

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基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划

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食品与机械 2022年第2期38卷 74-80页

作者：刘芙陈宏明江苏省淮阴商业学校江苏淮安223003 淮阴工学院江苏淮安223003

目的:优化多工位食品拣取机器人路径。方法:提出了一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization, ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建... 详细信息

目的:优化多工位食品拣取机器人路径。方法:提出了一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization, ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建多工位食品拣取机器人路径规划双层模型。利用密度峰值聚类算法对种群进行聚类分析,重新定义个体编码方式和更新进化机制,并采用ICSO对路径规划双层模型进行求解,从而实现食品分拣和机器人移动最短路径求解。结果:相比于其他路径规划方法,基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划方案总路径缩短了7.3%~16.7%,运行时间减少了8.14%~39.33%。结论:所提方案提高了食品分拣机器人路径规划效率,具有较好的实际应用价值。

关键词：食品分拣移动机器人路径规划鸡群优化算法

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基于量子行为的鸡群优化算法及其收敛性分析

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计算机仿真 2022年第1期39卷 327-332页

作者：张秋桥王冰汪海姗曹智杰河海大学能源与电气学院江苏南京211100 南京豪庆信息科技有限公司江苏南京210006

针对鸡群算法易陷入局部最优、出现早熟收敛等缺陷,提出了一种基于量子行为的鸡群优化算法(Quantum-Behaved Chicken Swarm Optimization, QCSO)。通过利用鸡群中的个体信息建立量子化的势阱模型,根据原鸡群更新公式得到个体最优解和全... 详细信息

针对鸡群算法易陷入局部最优、出现早熟收敛等缺陷,提出了一种基于量子行为的鸡群优化算法(Quantum-Behaved Chicken Swarm Optimization, QCSO)。通过利用鸡群中的个体信息建立量子化的势阱模型,根据原鸡群更新公式得到个体最优解和全局最优解,采用蒙特卡洛随机采样完成个体极值的更新,在个体极值和全局极值附近以并列的角度进行搜索,提高了算法的局部搜索性能。同时,结合随机算法全局收敛性的判别准则,研究了基于量子行为的鸡群优化算法的收敛性,证明了QCSO是一种全局收敛的优化算法。选取4个基本的测试函数对QCSO的优化能力进行测试,结果表明QCSO的寻优性能较原算法以及传统的优化算法都有较大的提升。

关键词：量子行为鸡群优化算法收敛速度全局搜索

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基于混合鸡群优化算法的WSN节点部署优化

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河南师范大学学报（自然科学版） 2023年第5期51卷 57-66,I0006页

作者：韦修喜郑宝峰广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西民族大学电子信息学院南宁530006

无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术,在节点随机部署的情况下,容易出现节点分布不均的问题.为了提高节点部署的覆盖率,提出了一种基于混合鸡群优化算法(Hybrid Chicken Swarm Optimization Algorithm,HCSO)的WSN节点部署优... 详细信息

无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术,在节点随机部署的情况下,容易出现节点分布不均的问题.为了提高节点部署的覆盖率,提出了一种基于混合鸡群优化算法(Hybrid Chicken Swarm Optimization Algorithm,HCSO)的WSN节点部署优化方法.首先为了平衡算法的全局搜索和局部搜索的能力,提出了一种自适应种群分配策略;其次,结合正余弦算法思想,改进了公鸡种群更新公式,提高其收敛速度和精度;最后,优化小鸡种群学习方式,使其不仅学习母鸡,也向公鸡和最优个体学习,提高小鸡粒子的质量.将HCSO算法在基准函数上测试,实验结果表明,本算法比其他算法的法收敛精度提高了10%,收敛速度均比原算法提高了0.05~0.10 s.最后将HCSO算法应用于WSN节点部署优化中,结果表明所提出的方法所得到的覆盖率高于其他算法,提高了0.2~13.1个百分点,充分证明了基于HCSO算法的WSN节点部署优化方法的优越性.

关键词：无线传感网络节点部署鸡群优化算法自适应分配正余弦算法

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基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划

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机械设计与制造 2022年第1期371卷 251-256页

作者：余晓兰万云朱景建陈靖照重庆城市职业学院重庆永川402160 浙江工业大学浙江杭州310014 郑州大学河南郑州450000

为了有效提高水稻机器人路径规划精度,提出了一种基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划方法。首先,构建基于碰撞威胁度、路径长度和路径平滑度的极坐标水稻机器人路径规划模型,在降低问题求解维度的同时,提高了... 详细信息

为了有效提高水稻机器人路径规划精度,提出了一种基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划方法。首先,构建基于碰撞威胁度、路径长度和路径平滑度的极坐标水稻机器人路径规划模型,在降低问题求解维度的同时,提高了机器人路径规划的可行性。其次,设计动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法(DMCSO),该算法利用动态自确定分类个数的核FCM对鸡群进行聚类分析,并在MPI并行架构下执行协同进化操作,以提高算法求解高维复杂问题的优化性能,经典测试函数对比结果表明,DMCSO算法无论是在收敛精度上还是在运算效率上都要优于其它算法。最后,利用DMCSO算法对路径规划模型进行求解,以获得更为满意的路径规划方案。仿真结果表明,机器人路径规划方法更具可行性和合理性,路径长度降低了约(15.9~26.5)%,运算时间降低了约(20.3~44.3)%。

关键词：机器人路径规划鸡群优化算法模糊聚类

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