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融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法

计算机科学与探索 2021年第6期15卷 1155-1164页

作者：毛清华张强燕山大学经济管理学院河北秦皇岛066004

针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中... 详细信息

针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中引入上一代全局最优解,提高全局搜索的充分性,同时加入自适应权重,协调局部挖掘和全局探索的能力,并加快收敛速度;然后,融合柯西变异算子和反向学习策略,在最优解位置进行扰动变异,产生新解,增强算法跃出局部空间的能力;最后,与3种基本算法和2种改进的麻雀算法进行对比,对8个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,评估ISSA的寻优性能,并对ISSA进行时间复杂度分析。结果表明ISSA与其余5种算法相比,收敛速度更快,精度更高,全局寻优能力得到较大提升。

关键词：麻雀搜索算法 Sin混沌自适应柯西变异反向学习

基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法

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计算机科学 2019年第B06期46卷 89-92页

作者：赵青杰李捷于俊洋吉宏远河南大学软件学院河南开封475004 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数... 详细信息

为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数方法,在每次迭代时,能有效提高蝙蝠算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。对12个典型的测试函数进行仿真实验,结果表明,改进后的算法显著提高了寻优性能,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。

关键词：蝙蝠算法柯西变异动态自适应权重收敛对比

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混沌反向学习柯西变异和声搜索算法

数学的实践与认识 2023年第4期53卷 162-173页

作者：徐小平冀晶晶马鸣启西安理工大学理学院陕西西安710054 齐鲁工业大学数学与统计学院山东济南250353

为了改善和声搜索算法的寻优性能,提出一种基于混沌反向学习及柯西变异的和声搜索算法.算法首先通过混沌反向学习策略初始化和声记忆库来增强初始种群的多样性;然后通过动态地改变参数PAR和BW来逃逸局部极值;接着在算法产生新解的过程... 详细信息

为了改善和声搜索算法的寻优性能,提出一种基于混沌反向学习及柯西变异的和声搜索算法.算法首先通过混沌反向学习策略初始化和声记忆库来增强初始种群的多样性;然后通过动态地改变参数PAR和BW来逃逸局部极值;接着在算法产生新解的过程中引入柯西变异策略来提高全局探索性能.最后通过对不同类型的基准测试函数进行寻优,并做了 Wilcoxon秩和检验,其结果表明,所给改进算法在求解精度和收敛速度上均优于所涉及的对比算法,即所提算法是可行的.

关键词：优化问题优化方法和声搜索算法混沌反向柯西变异

基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

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电工技术学报 2014年第5期29卷 127-131页

作者：傅小利顾红兵陈国呈邹俊忠张见华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 江苏斯达工业科技有限公司常州213022 上海大学机电工程与自动化学院上海200072

永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永磁同步电... 详细信息

永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永磁同步电机定子绕组的电阻、电感和磁链进行辨识。仿真和实验结果表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能。

关键词：永磁同步电机参数辨识粒子群优化柯西变异

基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法

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系统科学与数学 2019年第7期39卷 1031-1053页

作者：孙越泓江雪徐鑫肖克炼南京师范大学数学科学学院南京210023 江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室南京210023

提出一种基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法.该算法在基本人工蜂群算法中引入精英策略,即蜜蜂在更新食物源过程中,在随机选择邻居的同时,将全局最好个体以及外部档案中所有个体的平均位置作为分享学习的对象.在每次迭代结束后... 详细信息

提出一种基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法.该算法在基本人工蜂群算法中引入精英策略,即蜜蜂在更新食物源过程中,在随机选择邻居的同时,将全局最好个体以及外部档案中所有个体的平均位置作为分享学习的对象.在每次迭代结束后,对外部档案中排名位于前5%的个体进行柯西扰动,以增加解的多样性,并使得算法在求解复杂多目标优化问题时有能力跳出局部最优.在一些测试函数上的实验结果表明提出的新算法在求解多目标优化问题时,与某些经典算法相比具有一定的优越性.

关键词：多目标优化人工蜂群算法精英策略外部档案柯西变异

基于柯西变异动态粒子群优化的克里金插值算法

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湖南科技大学学报（自然科学版） 2021年第3期36卷 97-103页

作者：邬春明齐森南王迪东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室吉林吉林132012 国网吉林省电力有限公司四平供电公司吉林四平136000

针对克里金插值算法中变差函数拟合曲线误差过大、插值精度低等问题.通过基于线性动态变化因子结合柯西变异粒子群算法对变差函数的拟合模型参数进行最优化估计,同时在适应度函数中引入克里金地理权重来增强变量的空间相关性,最后与基... 详细信息

针对克里金插值算法中变差函数拟合曲线误差过大、插值精度低等问题.通过基于线性动态变化因子结合柯西变异粒子群算法对变差函数的拟合模型参数进行最优化估计,同时在适应度函数中引入克里金地理权重来增强变量的空间相关性,最后与基于约束粒子群算法的克里金插值进行比较实验.仿真实验结果表明:改进算法使基台值误差减少近75%,获得的变差函数值拟合曲线更接近实际情况,插值精度更高.

关键词：克里金插值变差函数数据拟合柯西变异粒子群算法

结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法

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计算机应用 2017年第5期37卷 1369-1375,1418页

作者：吕立国季伟东哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

针对基本粒子群优化(PSO)算法收敛精度低、容易陷入局部最优的问题,提出了一个结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法。首先,在粒子的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高初始粒子的均匀分布能力;其次,为了提高粒子群的收敛速度... 详细信息

针对基本粒子群优化(PSO)算法收敛精度低、容易陷入局部最优的问题,提出了一个结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法。首先,在粒子的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高初始粒子的均匀分布能力;其次,为了提高粒子群的收敛速度和寻优能力,引入了质心的概念,通过计算获得种群中所有粒子所构成的全局质心和所有个体极值构成的个体质心,使得粒子群内部可以实现充分的信息共享;为避免粒子陷入局部最优解,在粒子群算法中引入了柯西变异运算对当前最优粒子进行扰动,并依据柯西变异运算的规律,适应性地调整扰动步长,该算法以群体多样性为依据,动态调整惯性权重;最后,使用7个经典的测试函数对算法进行验证,通过函数运行结果的均值、方差和最小值能够表明,新算法在收敛精度上有较好的优越性。

关键词：粒子群优化算法质心柯西变异群体多样性收敛精度

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基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼优化算法

微电子学与计算机 2017年第9期34卷 20-25页

作者：郭振洲王平马云峰王琦拱长青沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳110136 沈阳航空航天大学能源与环境学院辽宁沈阳110136

为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积分布函数方法对鲸鱼位置进行变异,提高了鲸鱼算法的全局搜索能力,避免了陷入局部最优.另外通过自适应... 详细信息

为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积分布函数方法对鲸鱼位置进行变异,提高了鲸鱼算法的全局搜索能力,避免了陷入局部最优.另外通过自适应权重的方法改进了鲸鱼算法的局部搜索能力,提高了收敛精度;实验结果表明,改进的算法和原鲸鱼算法、遗传算法、粒子群算法相比,收敛精度和算法稳定性上都要优于其它算法.

关键词：鲸鱼算法自适应权重柯西变异遗传算法粒子群算法

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非线性权重和柯西变异的蝗虫算法

微电子学与计算机 2020年第5期37卷 82-86页

作者：王涛中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所江苏南京210042 中国科学院天文光学技术重点实验室(南京天文光学技术研究所) 江苏南京210042

针对蝗虫优化算法收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出一种基于非线性权重和柯西变异的蝗虫优化算法.首先使用佳点集初始化种群,均匀种群分布.然后将线性权重改进为非线性权重,提高勘探和开发能力.同时对最优个体采用柯西变异,增加跳... 详细信息

针对蝗虫优化算法收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出一种基于非线性权重和柯西变异的蝗虫优化算法.首先使用佳点集初始化种群,均匀种群分布.然后将线性权重改进为非线性权重,提高勘探和开发能力.同时对最优个体采用柯西变异,增加跳出局部最优能力.最后通过6个基准函数进行测试,实验表明改进后蝗虫算法收敛速度快、精度高.

关键词：蝗虫优化算法佳点集非线性权重柯西变异勘探开发