检索结果-南通市图书馆

嵌入Cat映射的混合变异探路者算法及其应用

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计算机技术与发展 2024年第2期34卷 171-179页

作者：毛雪迪王冰夏煌智张鲁平李永超牡丹江师范学院数学科学学院黑龙江牡丹江157000

针对探路者算法(PFA)求解精度不高、寻优速度较慢与易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入Cat映射的混合变异探路者算法(CHMPFA)运用于函数优化问题中。首先,利用Cat混沌映射的随机性和分散性等特点,再结合反向学习的引导作用,使种群能够... 详细信息

针对探路者算法(PFA)求解精度不高、寻优速度较慢与易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入Cat映射的混合变异探路者算法(CHMPFA)运用于函数优化问题中。首先,利用Cat混沌映射的随机性和分散性等特点,再结合反向学习的引导作用,使种群能够覆盖在更为广阔的搜索空间,提高算法的全局搜索能力;其次,在探路者位置更新阶段引入衰减因子平衡算法的全局和局部搜索能力,通过迭代次数的增长逐渐地缩小搜索空间范围,帮助算法快速找到最优解,从而提升算法的搜索效率和收敛速度;最后,利用变异概率随机选择柯西变异或高斯变异对最优个体进行位置扰动,两种变异策略能够帮助个体快速跳出局部最优向其它区域前进。将CHMPFA在10个经典基准测试函数和12个复杂的CEC2017函数集上进行测试,并将其运用于压力容器工程设计问题,与原算法和其它算法的实验结果进行比较,结果表明CHMPFA的求解精度、寻优速度与局部最优规避性均明显加强,更低的工程造价成本进一步验证了CHMPFA的鲁棒性。

关键词：探路者算法函数优化问题 Cat映射混合变异工程优化问题

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基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法

微电子学与计算机 2024年第3期41卷 37-52页

作者：毛雪迪王冰夏煌智牡丹江师范学院数学科学学院黑龙江牡丹江157011 牡丹江师范学院应用数学研究所黑龙江牡丹江157011

针对探路者算法(Pathfinder Algorithm,PFA)在寻优时收敛速度慢、求解精度低与极易陷入局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法运用于函数优化问题当中。首先,通过折射反向学习策略初始化种群,利用折射与反... 详细信息

针对探路者算法(Pathfinder Algorithm,PFA)在寻优时收敛速度慢、求解精度低与极易陷入局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法运用于函数优化问题当中。首先,通过折射反向学习策略初始化种群,利用折射与反向原理相结合使初始解更加靠近最优解位置,优质的种群定位能为迭代期的策略执行提供良好基础;其次,在探路者位置更新阶段引入改进的正弦余弦个体位置更新方式,该方式将原更新式中的线性步长搜索因子进行替换,以非规律的模式产生新代探路者个体,从而降低个体忽略最优解的概率,同时提出一种自适应权重添加至原更新式当中,配合正、余弦函数对算法的全局搜索与局部开发能力进行平衡;最后,将本文算法运用于12个经典的基准测试函数与10个具有复杂特征的CEC2014基准测试函数上进行寻优求解,并将其运用于压力容器设计与三杆桁设计问题,同时选取了合适的评价指标对算法性能进行评估。实验结果表明:本文算法在收敛速度、寻优精度与局部最优规避性方面均有较大提升,出色的工程优化性能也证明了本文算法的鲁棒性。

关键词：探路者算法函数优化问题折射反向学习正弦余弦算法工程优化问题

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多根非线性方程组求解的探路者灰狼算法

工程数学学报 2022年第6期39卷 957-968页

作者：逯苗曲良东何登旭广西民族大学数学与物理学院南宁530006

针对传统算法在多根非线性方程组求解时依赖初始值的选定,求解个数不完全,求解精度不高的问题,提出了一种结合探路者算法的灰狼优化算法(PGWO)。由于灰狼优化算法存在后期收敛速度慢等问题,结合了探路者算法,根据探路者中跟随者的更新... 详细信息

针对传统算法在多根非线性方程组求解时依赖初始值的选定,求解个数不完全,求解精度不高的问题,提出了一种结合探路者算法的灰狼优化算法(PGWO)。由于灰狼优化算法存在后期收敛速度慢等问题,结合了探路者算法,根据探路者中跟随者的更新机制对灰狼个体的位置进行改变,进而平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。通过9组多根非线性方程组的仿真实验结果和其他群智能算法进行比较,实验结果表明PGWO算法提高了多根非线性方程组求解的精度,在求解个数上得到明显提升,进而说明了算法的有效性。

关键词：多根非线性方程组探路者算法灰狼优化算法仿真实验

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基于改进探路者算法求解0-1背包问题

邵阳学院学报（自然科学版） 2022年第1期19卷 1-7页

作者：张小萍谭欢广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 中国移动通信集团广西有限公司广西南宁530022

为了有效地求解0-1背包问题,提出了改进探路者算法(IPFA)。首先,对种群个体进行二进制编码,把连续问题变为离散问题,然后,使用探路者算法进行寻优,并结合贪心修复与优化算法(greedy repair and optimization algorithm,GROA)修复不可行... 详细信息

为了有效地求解0-1背包问题,提出了改进探路者算法(IPFA)。首先,对种群个体进行二进制编码,把连续问题变为离散问题,然后,使用探路者算法进行寻优,并结合贪心修复与优化算法(greedy repair and optimization algorithm,GROA)修复不可行解和对解进行优化,通过变异策略来增加种群的多样性。仿真实验结果表明,提出算法比其他3个算法具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度和较强的稳定性。

关键词： 0-1背包问题探路者算法贪心算子变异策略二进制编码

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基于改进探路者算法的多阈值图像分割

计算机与现代化 2022年第1期 61-69页

作者：王淑平李敏杜敏罗建伟华中科技大学同济医学院附属湖北肿瘤医院信息中心湖北武汉430079 湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068

针对多阈值图像分割方法中存在的计算量大、运行时间长等问题,在标准探路者算法的基础上,引入Tent混沌映射初始化和自适应t分布策略,提出一种基于改进探路者算法的多阈值图像分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数对最优分割阈值进行搜索... 详细信息

针对多阈值图像分割方法中存在的计算量大、运行时间长等问题,在标准探路者算法的基础上,引入Tent混沌映射初始化和自适应t分布策略,提出一种基于改进探路者算法的多阈值图像分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数对最优分割阈值进行搜索。为了验证算法的有效性,首先通过标准测试函数验证改进探路者算法的收敛精度和收敛速度,然后将改进探路者算法与Kapur熵结合后应用于Berkeley图像数据集进行多阈值分割,并与标准探路者算法、飞蛾扑火算法、灰狼优化算法和粒子群算法进行比较和分析。实验结果表明,提出的改进探路者算法收敛速度更快、求解精度更高,较其他对比算法有着更好的分割效果,且PSNR与SSIM都有更好的表现,能有效解决多阈值图像分割问题。

关键词：探路者算法多阈值图像分割 Tent映射自适应t分布

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维度学习探路者算法

辽宁科技大学学报 2021年第4期44卷 306-313页

作者：孙哲中刘昊陈洋辽宁科技大学理学院辽宁鞍山114051

针对探路者算法在解决最优化问题存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出维度学习策略改善不足。在种群搜寻最优解的过程中,通过对越界个体执行限制维度学习,对迭代不成功个体采取加强维度学习策略,帮助种群跳出局部最优,提高算法... 详细信息

针对探路者算法在解决最优化问题存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出维度学习策略改善不足。在种群搜寻最优解的过程中,通过对越界个体执行限制维度学习,对迭代不成功个体采取加强维度学习策略,帮助种群跳出局部最优,提高算法的收敛性能。为验证策略可行性,通过5个Benchmark测试函数与4种算法进行对比实验,结果表明,改进后的算法明显优于其他算法。维度学习策略用于粒子群优化算法表明,该策略对于提高算法性能具有普适性。

关键词：探路者算法粒子群优化算法:限制维度学习加强维度学习

基于KPCA与IPFA-KELM的变压器故障识别方法

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控制工程 2023年第7期30卷 1180-1189页

作者：王利福魏玉琪刘屹江泽辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对传统变压器故障识别方法准确率较低的问题,提出一种新的核极限学习机(kernel-based extreme learning machine,KELM)变压器故障识别方法。首先,采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)算法对变压器样本数据进... 详细信息

针对传统变压器故障识别方法准确率较低的问题,提出一种新的核极限学习机(kernel-based extreme learning machine,KELM)变压器故障识别方法。首先,采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)算法对变压器样本数据进行预处理;然后,引入无限折叠迭代混沌映射(iterative chaotic map with infinite collapses,ICMIC)、邻域变异和纵横交叉策略对探路者算法(pathfinder algorithm,PFA)进行改进,改进后的PFA(improved PFA,IPFA)与PFA、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法及正余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)相比在收敛速度和寻优精度方面均有一定提升;最后,利用IPFA优化KELM参数,建立IPFA-KELM变压器故障识别模型。以KPCA算法预处理后的数据为模型输入,实验结果表明,IPFA-KELM模型的故障识别准确率为92.25%,比PFA-KELM、PSO-KELM和SCA-KELM模型分别提高了3.92%、6.42%和8.09%。所提方法能够有效提高变压器故障识别准确率。

关键词：变压器故障识别核主成分分析探路者算法核极限学习机

基于ICEEMDAN及PFA-ELM的齿轮箱故障诊断研究

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制造技术与机床 2023年第5期 21-27页

作者：刘凯李磊王磊陈庆辉金奕扬许家伟江苏科技大学机械工程学院江苏镇江212100

齿轮箱是工业设备中常用的传动部件。针对齿轮箱故障特征提取及诊断精度不足的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)及探路者算法(PFA)优化极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,利用ICEEMDAN对信号进行分... 详细信息

齿轮箱是工业设备中常用的传动部件。针对齿轮箱故障特征提取及诊断精度不足的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)及探路者算法(PFA)优化极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,利用ICEEMDAN对信号进行分解,得到多个本征模态函数(IMF)。其次,基于斯皮尔曼相关系数,筛选出有效的IMF,并计算出每个有效IMF的模糊熵和排列熵作为故障特征向量。最后,利用PFA算法优化ELM中的权值和阈值,构建基于PFA-ELM的故障诊断模型。实验表明,PFA-ELM的故障诊断精度高达98.67%。该方法能够准确描述齿轮箱的工作状态,具有较高的实用价值。

关键词：故障诊断齿轮箱改进的自适应噪声完备集合经验模态分解探路者算法极限学习机

基于KPCA与改进探路者优化KELM的变压器故障诊断研究

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基于KPCA与改进探路者优化KELM的变压器故障诊断研究

作者：魏玉琪辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

变压器在电力系统输配电过程中起着调节电压的作用,其安全性、可靠性对保证整个供电系统的良好运行十分重要。如何研究高效、准确地识别出变压器的故障类型对减小因故障所带来的各方面损失、迅速使电力系统恢复正常工作具有重要意义。... 详细信息

变压器在电力系统输配电过程中起着调节电压的作用,其安全性、可靠性对保证整个供电系统的良好运行十分重要。如何研究高效、准确地识别出变压器的故障类型对减小因故障所带来的各方面损失、迅速使电力系统恢复正常工作具有重要意义。本文基于油中溶解气体分析技术(DGA),提出了基于核主成分分析(KPCA)与多个策略联合改进探路者算法(PFA)优化核极限学习机(KELM)的变压器故障诊断方法。首先,由于在传统油浸式变压器进行故障诊断时,一般选用的5种油中溶解气体(H、CH、CH、CH、CH)的浓度数值作为输入参数,针对上述5种气体含量较为分散,使分类的精度受到影响这一问题,采用无编码比值方法形成9种气体比值作为模型的输入,并使用KPCA对原始数据进行特征提取,去除冗余数据对诊断精度的影响。结合KELM算法作为变压器故障识别的模型进行仿真实验,结果表明以KPCA特征提取后的数据作为输入,可以有效的提升故障诊断准确率及缩短运行时间。同时通过与其他默认参数的故障诊断模型相比较,KELM故障诊断模型在故障诊断精度和时间上均占有一定的优势。然后,针对正则化系数C和核函数g对模型的故障诊断精度有着较大的影响,引入无限折叠迭代混沌映射(ICMIC)策略、邻域变异及纵横交叉策略对PFA进行改进。使用9个标准测试函数对改进后的PFA(IPFA)进行性能检测评估,并与标准PFA、粒子群(PSO)算法及正余弦算法(SCA)进行对比,通过数据的定量分析(最优值、均值及标准差)和寻优迭代示意图可以看出IPFA在收敛速度和寻优精度方面均有一定程度的提升,可应用于KELM参数的优化求解上。最后,利用IPFA对KELM模型参数进行优化求解,建立KPCA和IPFA优化KELM的变压器故障诊断模型,来提高变压器的诊断准确率。以KPCA预处理后的数据为模型输入,通过仿真实例分析表明,IPFA-KELM故障诊断模型在诊断精度和稳定性方面均优于PFA-KELM、PSO-KELM及SCA-KELM变压器故障诊断模型。结果证明本文提出的变压器故障诊断方法可以更为准确和迅速地对变压器故障信息做出精确、可靠的诊断,具有较高的工程实用价值。该论文有图27幅,表17个,参考文献74篇

关键词：变压器故障识别核主成分分析探路者算法核极限学习机