检索结果-南通市图书馆

基于种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法及应用

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传感技术学报 2022年第10期35卷 1382-1393页

作者：王义张达敏张琳娜赵沛雯贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

针对变色龙群算法(CSA)求解精度低、稳定性弱和易陷入局部最优等缺陷,提出种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法(ICSA)。在CSA初始化中,引入偶对称无限折叠混沌序列,初始化中能更好遍历搜索空间,提升多样性;考虑变色龙眼睛转动寻食的... 详细信息

针对变色龙群算法(CSA)求解精度低、稳定性弱和易陷入局部最优等缺陷,提出种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法(ICSA)。在CSA初始化中,引入偶对称无限折叠混沌序列,初始化中能更好遍历搜索空间,提升多样性;考虑变色龙眼睛转动寻食的盲目性,引入变螺旋指引策略缩小转动的目标,同时利用自适应惯性权重平衡算法的搜索开发,增强算法搜索能力;引入黎曼流形量子学习策略,在后期提升种群活跃度使算法跳出局部最优解,提升开发能力。利用CEC函数集测试算法的有效性、可靠性、算法性能和时间复杂度分析;以无源时差定位(TDOA)为场景验证在无源定位中的求解性能。多项实验表明,ICSA算法寻优精度和稳定性均得以有效改善、在TDOA定位中准确率得到有效提升。

关键词：变色龙群算法无限折叠序列变螺旋种群活跃度 CEC函数无源时差定位

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基于改进变色龙群算法的移动机器人路径规划

现代制造工程 2024年第9期 40-45,135页

作者：李丹丹朱石磊李仲康介百坤王宏郑州轻工业大学建筑环境工程学院郑州450001 河南省智慧建筑与人居环境工程技术研究中心郑州450001

针对变色龙群算法在解决移动机器人路径规划问题时算法收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种分数阶变色龙群算法。首先,在算法初始化时采用Tent混沌映射丰富种群多样性,以提高算法的全局搜索能力。其次,加入分数阶更... 详细信息

针对变色龙群算法在解决移动机器人路径规划问题时算法收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种分数阶变色龙群算法。首先,在算法初始化时采用Tent混沌映射丰富种群多样性,以提高算法的全局搜索能力。其次,加入分数阶更改变色龙攻击猎物时舌头的速度更新公式,以避免算法陷入局部最优并加快算法的收敛速度。最后,采用三次B样条曲线对路径进行平滑操作,以提高移动机器人实际路径的平滑性。仿真结果表明,改进后的变色龙群算法相比于其他算法收敛速度更快,能避开障碍物,寻找到最优路径。

关键词：移动机器人路径规划变色龙群算法分数阶三次B样条曲线

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认知异构无线网络资源分配和路由选择研究

认知异构无线网络资源分配和路由选择研究

作者：王义贵州大学

学位级别：硕士

无线通信技术正在以高速率、低延迟、高可靠性和超带宽的方向发展,用户对当前通信技术的性能提出了更高的要求。由不同类型的通信子网和不同类型的终端互联融合组成异构网络,有效提升网络的通信性能。将认知无线电技术引入到异构网络中... 详细信息

无线通信技术正在以高速率、低延迟、高可靠性和超带宽的方向发展,用户对当前通信技术的性能提出了更高的要求。由不同类型的通信子网和不同类型的终端互联融合组成异构网络,有效提升网络的通信性能。将认知无线电技术引入到异构网络中,利用认知无线电技术的频谱感知接入优势,将网络中的用户分为主用户和认知用户,有效提升通信网络的频谱资源利用率,从而应对频谱资源紧张的挑战。主要完成如下工作:(1)将认知无线电技术引入异构网络中,搭建认知异构网络,并分别建立功率控制和干扰抑制的认知异构蜂窝网络资源分配模型及Qo S路由优化和时延预测的认知异构传感网络路由选择模型。(2)利用改进的蜉蝣算法求解认知异构蜂窝网络中的资源分配问题,寻求最优频谱资源分配方案。改进蜉蝣算法中,引入不完全Gamma和Beta函数的惯性权重提升蜉蝣算法、黄金正弦策略来提升算法的搜索能力和收敛速度,使其达到分配问题求解最优化。在网络模型中采用基于接收SINR的开环/闭环功率控制、干扰抑制等策略提升用户Qo S。仿真结果表明,所提联合方案在最大化认知异构蜂窝网络能量效率的同时降低了系统中存在的干扰,提高了系统的通信容量和性能,提升用户Qo S。(3)利用改进的变色龙群算法求解认知异构传感网络中的认知路由选择问题。变色龙群算法中,引入融合镜像的分段学习策略、多样性分段变异策略和S型递减惯性权重策略进行改进,有效提升变色龙群算法的收敛精度和速度。对于认知异构传感网络中的认知传感节点下一跳节点的选择并同时满足传输的Qo S路由约束进行仿真实验,得出最优的路由选择方案。仿真结果表明,该方法能有效降低认知异构传感网络的能耗并提升网络传输效率。

关键词：认知异构网络资源分配路由选择蜉蝣算法变色龙群算法

战争策略算法与变色龙算法优化极限学习机的输沙量时间序列预测

同方学位论文库评论

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水力发电 2022年第11期48卷 36-42页

作者：许建伟崔东文云南省水利水电勘测设计院云南昆明650021 云南省文山州水务局云南文山663000

以云南省龙潭寨汛期与枯期输沙量时间序列预测为例,建立战争策略优化(WSO)算法、变色龙群算法(CSA)与极限学习机(ELM)相融合的组合模型。首先,在不同维度下选取4个基准函数对WSO、CSA进行仿真测试;其次,利用2层WPT将实例汛期与枯期输沙... 详细信息

以云南省龙潭寨汛期与枯期输沙量时间序列预测为例,建立战争策略优化(WSO)算法、变色龙群算法(CSA)与极限学习机(ELM)相融合的组合模型。首先,在不同维度下选取4个基准函数对WSO、CSA进行仿真测试;其次,利用2层WPT将实例汛期与枯期输沙量时序数据分解为4个更具规律的子序列分量;最后,通过各分量训练样本构建ELM适应度函数,利用WSO、CSA对适应度函数进行寻优,利用寻优获得的最佳ELM超参数建立WPT-WSO-ELM、WPT-CSA-ELM模型对各子序列分量进行预测。将预测结果加和重构得到最终预测结果,并构建WPT-ELM模型及基于小波变换(WT)的WT-WSO-ELM、WT-CSA-ELM、WT-ELM模型作对比分析。对于基准函数及ELM适应度函数,WSO寻优效果优于CSA,具有较好的寻优精度及全局搜索能力;对汛期与枯期输沙量预测WPT-WSO-ELM模型预测精度优于WPT-CSA-ELM、WT-WSO-ELM、WT-CSA-ELM模型。

关键词：输沙量预测极限学习机战争策略优化算法变色龙群算法小波包变换仿真测试

DoS攻击下基于CSA的改进Kalman滤波研究

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计算机仿真 2024年

作者：李新雷安炙朱良宽东北林业大学计算机与控制工程学院

信息物理系统（CPS）借助共享网络实时传输信息的过程容易遭受拒绝服务（DoS）攻击的影响。为此创新设计了一种基于变色龙群算法（CSA）的改进Kalman滤波器，增强Kalman滤波算法的DoS攻击检测能力，并进一步提高Kalman滤波算法的输出预... 详细信息

信息物理系统（CPS）借助共享网络实时传输信息的过程容易遭受拒绝服务（DoS）攻击的影响。为此创新设计了一种基于变色龙群算法（CSA）的改进Kalman滤波器，增强Kalman滤波算法的DoS攻击检测能力，并进一步提高Kalman滤波算法的输出预测准确性。首先，对比三种不同检测指标下攻击检测效果，为保证Kalman滤波的有效性，设计状态更新补偿策略提高滤波性能。其次，引入CSA优化滤波器参数，确保未发生攻击时预测输出的准确跟随以及攻击发生时对状态更新过程的精准补偿。最后，在仿真中对比筛选出最优检测指标，验证所设计的Kalman滤波具有良好的攻击检测与输出预测效果。

关键词：信息物理系统拒绝服务攻击卡尔曼滤波器变色龙群算法