检索结果-南通市图书馆

信息与控制 2017年第4期46卷 443-451,468页

作者：李荣雨戴睿闻南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816

针对社会蜘蛛优化算法(social spider optimization algorithm,SSA)在寻优过程中步长固定且蜘蛛种群间因吸引力降低导致收敛速度慢且迭代后期计算精度低的缺陷,提出了一种改进型社会蜘蛛优化算法(modified social spider optimization a... 详细信息

针对社会蜘蛛优化算法(social spider optimization algorithm,SSA)在寻优过程中步长固定且蜘蛛种群间因吸引力降低导致收敛速度慢且迭代后期计算精度低的缺陷,提出了一种改进型社会蜘蛛优化算法(modified social spider optimization algorithm,MSSA).算法采用自适应方法使寻优步长在迭代过程中自适应变化,提高了其收敛性能.引入偏好随机游动机制进一步强化算法的局部开发能力.典型函数的测试表明,MSSA的收敛性能较标准SSA及其它改进的群智能算法在收敛速度及精度方面具有明显优势.

关键词：群智能算法社会蜘蛛优化算法震动自适应方法偏好随机游动

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基于改进磷虾群算法优化Elman神经网络的PEMFC电堆建模

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电测与仪表 2021年第3期58卷 23-27页

作者：张莹苏建徽汪海宁杜燕施永合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的优化控制需要有精确的电堆模型。现有的基于Elman神经网络建立的PEMFC电堆模型已具有较好的精度,但是此种电堆模型仍然存在容易陷入局部极值、结果无法重现等问题。考虑可以将自适应莱维飞行和偏好随机... 详细信息

质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的优化控制需要有精确的电堆模型。现有的基于Elman神经网络建立的PEMFC电堆模型已具有较好的精度,但是此种电堆模型仍然存在容易陷入局部极值、结果无法重现等问题。考虑可以将自适应莱维飞行和偏好随机游动两种机制引入基本磷虾群(Krill Herd,KH)算法,得到一种改进的磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法用以优化神经网络的初始参数,进而建立基于IKH-Elman网络的PEMFC电堆模型。仿真结果表明,IKH算法用于优化神经网络可同时保证更高的寻优精度和更快的收敛速度;在预测的精度和稳定性上此种电堆模型也具有一定的优势。

关键词： PEMFC电堆模型 Elman神经网络磷虾群算法改进自适应莱维飞行偏好随机游动

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融合改进人工蜂群的UKF算法研究

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电光与控制 2024年第11期31卷 10-17页

作者：刘建娟李志伟姬淼鑫吴豪然李浩河南工业大学电气工程学院郑州450000 河南工业大学机电设备及测控技术研究所郑州450000

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在状态估计时异常系统噪声协方差矩阵影响滤波性能的问题,提出一种利用改进人工蜂群优化UKF的算法。首先,在UKF算法过程中引入IABC算法对系统噪声协方差矩阵寻优选择,从而实现自适应调节系统噪声协方差矩阵... 详细信息

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在状态估计时异常系统噪声协方差矩阵影响滤波性能的问题,提出一种利用改进人工蜂群优化UKF的算法。首先,在UKF算法过程中引入IABC算法对系统噪声协方差矩阵寻优选择,从而实现自适应调节系统噪声协方差矩阵,提高估计精度;其次,对传统ABC算法采用Circle混沌初始化策略,增加人工蜂群初始种群的多样性;同时采用偏好随机游动策略,平衡算法的开发与探索能力,增强算法的稳定性;最后,通过动态扰动因子策略增强算法后期寻找最优解的能力,提高收敛速度,进一步优化算法性能。实验结果表明,相较于ABC算法,IABC算法在寻优性能上有明显提升。同时,通过对比UKF算法和IABC-UKF算法,验证了IABC-UKF算法的可行性,其位置均方根误差不大于1.4 m,表明该算法滤波效果较好且误差波动小,能够有效提高估计精度。

关键词：无迹卡尔曼滤波系统噪声协方差矩阵人工蜂群算法偏好随机游动动态扰动因子

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全局优化的改进鸡群算法

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计算机应用研究 2019年第8期36卷 2317-2319,2327页

作者：韩斐斐赵齐辉杜兆宏刘升上海工程技术大学管理学院上海201620 浙江工业大学教育科学与技术学院杭州310023

在基本鸡群算法的基础上提出了一种改进版鸡群算法(ECSO),在公鸡位置的更新过程中引入自适应变异策略用于平衡算法迭代后期下降的种群多样性,提升收敛速度;在母鸡移动过程中引入偏好随机游动策略来平衡算法的开发与探索阶段,增强算法的... 详细信息

在基本鸡群算法的基础上提出了一种改进版鸡群算法(ECSO),在公鸡位置的更新过程中引入自适应变异策略用于平衡算法迭代后期下降的种群多样性,提升收敛速度;在母鸡移动过程中引入偏好随机游动策略来平衡算法的开发与探索阶段,增强算法的稳定性;在小鸡位置更新时引入领导者策略,减少算法搜索的盲目性;最后,通过测试多组函数,并与基本蝙蝠算法和鸡群算法以及已有改进的鸡群算法进行对比,验证了改进算法的有效性。

关键词：鸡群算法种群多样性偏好随机游动定向变异

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