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基于柯西变异的果蝇优化算法

科技通报 2017年第3期33卷 223-228,257页

作者：郭德龙杨楠周永权黔南民族师范学院数学与统计学院贵州都匀558000 广西民族大学信息科学与工程学院广西南宁530006

针对果蝇优化算法是模仿果蝇寻找食物行为而进行全局搜索最优解的新算法,该算法存在容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。提出了一种基于柯西变异的果蝇优化算法,利用柯西分布具有较高的两翼概率特性从而容易产生一个远离原点的随机... 详细信息

针对果蝇优化算法是模仿果蝇寻找食物行为而进行全局搜索最优解的新算法,该算法存在容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。提出了一种基于柯西变异的果蝇优化算法,利用柯西分布具有较高的两翼概率特性从而容易产生一个远离原点的随机生成数,即柯西分布有一条很长的尾巴。所以在果蝇个体利用嗅觉搜索食物之随机方向距离上引入柯西变异算子代替原来随机方向变异算子进行扰动,从而容易跳出局部最优。最后通过数值仿真实验对6个标准测试函数来进行作对比检验,结果表明该算法在求解高维函数优化问题更好。

关键词：果蝇优化算法柯西分布变异算子收敛柯西变异高维函数

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基于柯西-高斯变异的混沌蝙蝠算法

信息与电脑 2023年第22期35卷 72-74,78页

作者：罗东郭小雪陕西服装工程学院基础部陕西咸阳712046

针对蝙蝠算法在寻优过程中易陷入局部极值的不足,提出一种基于柯西-高斯变异的混沌蝙蝠算法(Cauchy Gaussian Bat Algorithm,CGBA)。首先,在蝙蝠的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高蝙蝠种群个体的均匀分布能力;其次,在全局搜索过程... 详细信息

针对蝙蝠算法在寻优过程中易陷入局部极值的不足,提出一种基于柯西-高斯变异的混沌蝙蝠算法(Cauchy Gaussian Bat Algorithm,CGBA)。首先,在蝙蝠的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高蝙蝠种群个体的均匀分布能力;其次,在全局搜索过程中,在蝙蝠算法搜寻过程中引入柯西逆累积分布函数,增强蝙蝠算法的收敛速度和寻优精度;最后,对局部最优解采用高斯扰动,增强算法跳出局部最优的能力。测试结果表明,CGBA在求解精度和收敛速度均优于传统蝙蝠算法。

关键词：蝙蝠算法柯西变异高斯变异混沌序列

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基于柯西变异的果蝇优化算法

微电子学与计算机 2017年第11期34卷 26-30页

作者：韩旭明邱兵刘翘铭周丽媛王丽敏长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130012 吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130012

针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部极值点的不足,提出一种基于柯西变异的果蝇优化算法.当算法陷入局部最优时采用柯西变异策略,更新果蝇群体位置,使算法继续迭代寻找全局极值.通过六个基准函数对算法性能进行测试,实验结果表明基... 详细信息

针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部极值点的不足,提出一种基于柯西变异的果蝇优化算法.当算法陷入局部最优时采用柯西变异策略,更新果蝇群体位置,使算法继续迭代寻找全局极值.通过六个基准函数对算法性能进行测试,实验结果表明基于柯西变异的果蝇优化算法在收敛速度和收敛精度都有较大提高.

关键词：果蝇优化算法柯西变异基准函数

带柯西变异因子的量子粒子群算法在电力系统经济调度中的应用

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西南师范大学学报（自然科学版） 2014年第5期39卷 100-104页

作者：张兰许磊西安航空职业技术学院基础部西安710089 西安航空职业技术学院航空材料工程系西安710089

为了避免算法早熟,结合柯西分布具有较长两翼的特点,提出了带柯西变异因子的量子粒子群,对全局最优解进行变异,并结合惩罚函数处理约束条件来求解电力系统经济调度问题.通过对15个机组和40个机组的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代... 详细信息

为了避免算法早熟,结合柯西分布具有较长两翼的特点,提出了带柯西变异因子的量子粒子群,对全局最优解进行变异,并结合惩罚函数处理约束条件来求解电力系统经济调度问题.通过对15个机组和40个机组的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果.

关键词：量子粒子群经济调度柯西变异

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混沌和柯西变异的蝗虫优化算法及特征选择

微电子学与计算机 2021年第11期38卷 21-30页

作者：兰娅勋广州科技职业技术大学信息工程学院广东广州510550

传统蝗虫优化算法在处理优化问题时依然存在收敛速度慢、易陷入局部最优的不足.为此,提出了融合混沌映射和柯西变异机制的非线性蝗虫优化算法CCGOA.通过融合混沌Tent映射与反向学习机制,对种群初始化,在确保初始种群质量较优前提下,使... 详细信息

传统蝗虫优化算法在处理优化问题时依然存在收敛速度慢、易陷入局部最优的不足.为此,提出了融合混沌映射和柯西变异机制的非线性蝗虫优化算法CCGOA.通过融合混沌Tent映射与反向学习机制,对种群初始化,在确保初始种群质量较优前提下,使种群尽可能均匀分布于搜索空间;利用余弦函数设计非线性自适应系数更新机制,更好均衡个体全局搜索与局部开发能力;引入柯西变异对当前最优个体进行变异扰动,避免算法陷入局部最优.通过基准函数寻优测试,证实提出的算法可以有效提升寻优精度和收敛速度.设计了特征选择算法CCGOA-FS并应用于特征选择问题求解.通过若干数据集测试,证实该算法可以有效进行最优特征子集选取,提升数据分类准确率.

关键词：蝗虫优化算法特征选择混沌映射反向学习柯西变异机器学习

基于柯西变异粒子群算法优化永磁同步电机的PID参数

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基于柯西变异粒子群算法优化永磁同步电机的PID参数

作者：吴先豹湘潭大学

学位级别：硕士

在永磁同步电机PID控制中,为了使PID得控制效果得到改善,需要修改PID的微分系数、比例系数、积分系数三个参数。在工业中,自动化控制领域的研究热点一直是PID的优化控制,在PID中加入一些优化算法能有效的提高参数的精度和寻优的时间,从... 详细信息

在永磁同步电机PID控制中,为了使PID得控制效果得到改善,需要修改PID的微分系数、比例系数、积分系数三个参数。在工业中,自动化控制领域的研究热点一直是PID的优化控制,在PID中加入一些优化算法能有效的提高参数的精度和寻优的时间,从而使PID的参数优化方法成为时下研究的热点,其中较为常用的永磁同步电机PID控制中参数的优化方法包括专家法,Z-N法和单纯型法等。最近几年,在控制系统中加入智能算法越来越普遍,PID控制器中加入神经网络控制算法的方法也逐渐兴起。以前的优化方法都比较简单,然而这些优化方法都有不足之处,例如专家法以经验知识为依据,专家知识库要不断修整和重新更正;Z-N法灵活性不高,且超过规定的量多。在神经网络算法中,由于其参数的优化过程不简单,使得其算法收敛的时间长,控制系统的精度降低,传统的粒子群算法搜寻最优位置时间久,且容易陷入局部寻优。这时,为解决PID参数优化中收敛度低、控制精度不高以及易陷入局部寻优的问题,基于柯西变异的粒子群算法对PID控制器的参数优化方法被提了出来。柯西变异粒子群算法是利用柯西变异较长的“尾部”使全局最优粒子（gbest）跳跃到一个更好的位置,逃离局部寻优,得到最优PID参数原理,首先构建电机电流环PI矢量控制的s函数模型,以及永磁同步电机的?0di时的矢量控制模型。然后,根据粒子群算法的性质,在带惯性权重的粒子群算法的基础上,加入柯西变异算子,得到柯西变异算法,再将永磁同步电机的矢量控制调速系统中加入基于柯西变异粒子群算法优化的PID参数的控制器,仿真验证该算法。实验结果表明,基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机PID参数优化具有寻优能力强,搜索能力高,稳定性好,动态性能良好的优点。

关键词：永磁同步电机电流环矢量控制柯西变异粒子群优化

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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自适应柯西变异人工鱼群算法及其应用

微电子学与计算机 2010年第10期27卷 74-78页

作者：曲良东何登旭广西民族大学数学与计算机科学学院广西南宁530006

利用鱼群搜到的信息和柯西分布的特点,提出一种自适应柯西变异人工鱼群算法,该算法克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了求解质量和运行效率.通过函数测试、理论分析和实例应用,表明该算法是可行的和有效的.

关键词：人工鱼群算法柯西变异应用

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基于柯西变异的自适应花授粉算法

智能计算机与应用 2018年第4期8卷 106-111页

作者：王兴凡孟继志上海工程技术大学管理学院上海201620

本文在异花授粉过程中引入自适应步长,使得算法在初期以较大的步长提高搜索能力,后期以较小的步长提高寻优精度。在自花授粉过程引入柯西变异进行随机扰动,增加种群的多样性,由此提出了一种基于柯西分布的自适应花授粉算法(CFPA),并通过... 详细信息

本文在异花授粉过程中引入自适应步长,使得算法在初期以较大的步长提高搜索能力,后期以较小的步长提高寻优精度。在自花授粉过程引入柯西变异进行随机扰动,增加种群的多样性,由此提出了一种基于柯西分布的自适应花授粉算法(CFPA),并通过6个标准测试函数进行测试比较。仿真结果表明,改进算法在寻优速度、精度和鲁棒性方面均存在优势。最后,将改进算法用于求解非线性方程组,算例结果证明了其优越性。

关键词：花授粉算法柯西变异寻优性能

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基于柯西变异的免疫单克隆策略

西安电子科技大学学报 2004年第4期31卷 551-556页

作者：刘若辰杜海峰焦李成西安电子科技大学智能信息处理研究所

系统地阐述了基于细胞克隆选择学说的克隆算子,将其应用于进化策略,并利用柯西变异替代传统进化策略中的高斯变异,提出了改进的进化策略算法———基于柯西变异的免疫单克隆策略算法,并利用Markov链的有关性质,证明了该算法的收敛性.理... 详细信息

系统地阐述了基于细胞克隆选择学说的克隆算子,将其应用于进化策略,并利用柯西变异替代传统进化策略中的高斯变异,提出了改进的进化策略算法———基于柯西变异的免疫单克隆策略算法,并利用Markov链的有关性质,证明了该算法的收敛性.理论分析和仿真实验表明,与传统的进化策略算法以及免疫克隆算法相比,基于柯西变异的免疫单克隆策略算法不仅有效克服了早熟问题、保持了解的多样性,而且收敛速度比前两者都快.

关键词：克隆选择进化算法进化策略 Markov链柯西变异