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海鸥优化算法的改进及应用研究

海鸥优化算法的改进及应用研究

作者：车燕惠广西民族大学

学位级别：硕士

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm,SOA）模拟了海鸥的迁徙和攻击行为而提出的一种新的元启发式算法,具有结构简单,容易操作且效率高等特点。然而,该算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足。因此,本论文... 详细信息

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm,SOA）模拟了海鸥的迁徙和攻击行为而提出的一种新的元启发式算法,具有结构简单,容易操作且效率高等特点。然而,该算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足。因此,本论文针对海鸥优化算法所存在的一些不足进行改进,提出三种不同版本的海鸥优化算法,并应用于解决现实生活中的复杂优化问题,目的是进一步提高SOA算法的搜索性能和拓展其应用领域。本文的主要研究内容如下:（1）为提高算法的整体寻优能力,将鲸鱼优化算法的收缩包围机制与SOA算法相结合,提出一种鲸鱼混合型海鸥优化算法（Whale hybrid seagull optimization algorithm,WSOA）。此外,引入Levy飞行策略避免SOA算法陷入局部最优。实验结果表明,WSOA算法在函数优化和工程优化问题中所展现出的寻优性能优于其它算法。（2）为增强算法的局部搜索能力,受共生生物搜索算法（SOS）原理启发,引入互惠互利和偏利共生机制,提出一种增强型海鸥优化算法（Enhanced Seagull Optimization Algorithm,ESOA）。为评估ESOA算法性能的优劣,将其用于12个不同类型的复杂的工程设计优化问题。实验结果表明,ESOA算法在解决工程优化问题上能够提供最优的解决方案。（3）针对传统优化算法求解并行机调度过程中存在耗时大和成本高等问题,引入动态惯性权重和变异策略,提出一种改进型海鸥优化算法（Improved Seagull Optimization Algorithm,ISOA）,并将其应用于求解不相关并行机调度问题。结果表明,ISOA算法在求解不相关并行机调度问题上能够获得最小的完成时间,所展现出的搜索性能优于其它算法。

关键词：海鸥优化算法鲸鱼优化算法工程优化问题不相关并行机调度元启发式算法

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海鸥优化算法的改进研究

海鸥优化算法的改进研究

作者：熊文清江西理工大学

学位级别：硕士

智能优化算法是一类模拟各种自然现象的高效随机优化算法,具有高效求解非线性、多峰、离散等复杂问题并具有高度自适应性,目前已经引起众多研究者的广泛关注。海鸥优化算法是受海鸥在觅食中的迁徙与攻击行为启发提出的一种群智能优化算... 详细信息

智能优化算法是一类模拟各种自然现象的高效随机优化算法,具有高效求解非线性、多峰、离散等复杂问题并具有高度自适应性,目前已经引起众多研究者的广泛关注。海鸥优化算法是受海鸥在觅食中的迁徙与攻击行为启发提出的一种群智能优化算法。该算法具有全局搜索能力强、自定义参数少且易于实现等特点,但该算法也存在迭代过程中的种群多样性较差、过度依靠最优个体的指引、易陷入局部最优且在碰撞后的相对位移不合理等缺陷。本文基于前人的研究,对海鸥算法进行了进一步的改进和增强并将改进后的海鸥算法应用于实际的优化问题。本文主要工作如下:(1)提出了一种基于差分变异、粒子群机制与透镜映射的混合海鸥算法(Enhancing seagull optimization algorithm,ESOA)。针对于原海鸥优化算法搜索过程中缺少跳变策略、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了以下策略进行改进。ESOA在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海鸥的全局搜索范围及提高种群的多样性;ESOA还设置了基于粒子群算法的机制来处理最差的海鸥个体位置;最后,针对于海鸥种群式的最优位置,ESOA采用了动态透镜映射的策略增加算法跳出局部最优的能力。(2)提出了一种基于正余弦算子、缩放因子与随机对立学习的改进海鸥优化算法(Improving seagull optimization algorithm combine multiple strategies,CMSOA)。针对海鸥种群个体在搜索过程中发生的停滞现象、相对位移方式不合理、易陷入局部最优等问题,提出了以下策略进行改进。CMSOA在迭代过程中使用正余弦算法对停滞的海鸥种群个体扰动更新,改善了整体种群的多样性;CMSOA还引入了缩放因子,动态调整当前海鸥个体与最优个体之间的相对位移;最后,CMSOA采取随机对立学习的方式微调最优海鸥个体的位置,领导整个海鸥移动至给定搜索空间的正确位置,进一步增加跳出局部最优的能力。(3)设置了两种实验以测试改进算法。一、对以上两种改进算法分别选用了CEC2017中的15个函数作为基准,这些测试函数包括单峰、多峰、混合函数与组合函数。对两种改进算法的各策略和包括GSCSOA等改进海鸥算法以及灰狼算法(GWO)等其他智能优化算法进行对比实验。实验表明了改进的ESOA与CMSOA算法与其他算法相比提高了收敛速度、寻优精度。二、ESOA采用了实际问题中的Ostu多阈值分割,CMSOA采用了无人机路径寻优问题来证实两种改进算法在工程应用中的可行性。

关键词：海鸥优化算法种群多样性局部最优相对位移实际工程问题

基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识

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太阳能学报 2022年第7期43卷 64-72页

作者：盛四清关皓闻雷业涛张文朝潘晓杰邵冲王逾桐华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 北京科东电力控制系统有限责任公司北京100192 国家电网公司华中分部武汉430077 国家电网甘肃省电力公司兰州730000 沈阳工业大学电气工程学院沈阳110870

针对分布式光伏发电系统广泛接入配电网,导致电力系统潮流计算速度和精度较低的问题,提出一种基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识模型。首先,在综合负荷模型的虚拟母线上接入等效光伏发电系统的负荷模型,从而建立配... 详细信息

针对分布式光伏发电系统广泛接入配电网,导致电力系统潮流计算速度和精度较低的问题,提出一种基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识模型。首先,在综合负荷模型的虚拟母线上接入等效光伏发电系统的负荷模型,从而建立配电网广义负荷模型;之后,提出一种将混沌优化与海鸥优化相结合的优化算法,基于该算法完成配电网的等值,并在此基础上进行含光伏发电的综合负荷模型参数辨识。最后,通过仿真表明该文提出的算法,相比于传统的粒子群算法和单一海鸥优化算法,在计算精度和收敛速度等方面具有优越性,并可应用于负荷模型的参数优化。

关键词：光伏发电负荷模型参数辨识海鸥优化算法

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海鸥优化算法的改进及应用研究

海鸥优化算法的改进及应用研究

作者：许乐广西民族大学

学位级别：硕士

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm,SOA）是一种模拟海鸥迁徙和攻击行为的新型群智能优化算法。该算法具有参数少、易于操作、搜索能力强、数学模型简单等优点。但SOA的研究仍然处于初步阶段,算法自身还存在容易陷入局部极... 详细信息

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm,SOA）是一种模拟海鸥迁徙和攻击行为的新型群智能优化算法。该算法具有参数少、易于操作、搜索能力强、数学模型简单等优点。但SOA的研究仍然处于初步阶段,算法自身还存在容易陷入局部极值、求解精度较低以及参数选取敏感的缺点。为此,本文对海鸥优化算法存在的缺点进行了分析和改进,提出了三种不同策略的海鸥优化算法,同时将改进的算法应用于求解实际问题,目的是扩展该算法的应用领域,进一步完善SOA的理论基础。全文的主要研究工作如下:（1）考虑到海鸥优化算法存在易陷入局部极值的问题,提出了一种具有记忆功能的海鸥优化算法（MSOA）。在分析海鸥优化算法与记忆功能各自的特性基础上,将记忆功能有效地嵌入海鸥优化算法中,以提高算法的寻优能力。首先,使用标准测试函数的测试,验证了MSOA具有较好的寻优性能;其次,进一步利用所提出的MSOA对方程组进行求解。实验结果表明,该算法在解的数量和质量都具有优势。（2）为了解决SOA搜索能力的问题,引入了自适应权重策略来平衡SOA的全局搜索和局部搜索能力,通过惯性权重的余弦策略来增强算法的局部搜索能力。使用标准测试函数和二阶温控延迟系统进行测试,通过算法之间的对比,结果表明改进的SOA算法具有更优的搜索性能。（3）化工动态优化问题的求解具有重要的理论与现实意义,但是求其最优解具有一定的难度,因此,提出了一种混合海鸥优化算法（HSOA）用于求此问题。首先在海鸥群体产生攻击行为的过程中引入认知部分,避免算法陷入局部最优;其次,引入自然选择的机理,利用适应度值对群体进行排序,用最好的一半个体代替最差的一半个体,同时保留群体的历史最优值,从而找出最优解;最后将改进的算法应用到3个经典的化工问题中,通过实验仿真,HSOA算法在一定的程度上优于文献解,进一步证明了HSOA算法具有较好的寻优能力。

关键词：海鸥优化算法记忆功能自适应权重策略惯性权重的余弦策略认知部分自然选择机理

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一种改进的海鸥优化算法及其应用

武汉大学学报(工学版) 2024年

作者：王培崇张天颖李丽荣河北地质大学信息工程学院河北地质大学艺术学院

针对海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm，SOA)在求解高维问题时容易早熟、解精度低的问题，提出了一种引入学习行为的自适应海鸥优化算法(self adaptive SOA with Learning，ASOAL)。首先，在迁徙阶段引入学习行为实现个体... 详细信息

针对海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm，SOA)在求解高维问题时容易早熟、解精度低的问题，提出了一种引入学习行为的自适应海鸥优化算法(self adaptive SOA with Learning，ASOAL)。首先，在迁徙阶段引入学习行为实现个体间的信息交流，并利用非线性参数控制个体对解空间的平滑搜索，避免迁徙的盲目性。其次，在攻击阶段引入自适应行为，较好的平衡了前后期种群的开发和勘探行为。选择了CEC2017的10个标准函数进行测试，结果表明所提出的算法比SOA的解精确度具有较大幅度的提升，且具有更强的鲁棒性。选择车间作业调度问题(Job Shop Schedule Problem，JSP)测试其求解约束问题的能力，仿真结果显示ASOAL比SOA找到的最优解及平均解分别最高提升约15.2%和14.5%。综上所述，ASOAL算法适合求解较高维度的无约束函数优化问题及部分约束工程优化问题。

关键词：海鸥优化算法学习机制自适应攻击 CEC2017 车间作业调度

基于高斯–柯西变异海鸥优化算法的柴油机共轨压力控制研究

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内燃机工程 2022年第5期43卷 16-25页

作者：李进龙王贵勇王煜华邓冬荣赵友何述超昆明理工大学云南省内燃机重点实验室昆明650500 柳州职业技术学院柳州545616 昆明云内动力股份有限公司昆明650500

为优化柴油机轨压稳定控制和快速响应控制,提出一种将改进的海鸥算法与PID控制器相结合的共轨压力控制方法。根据高压共轨系统的物理结构和工作原理,搭建了高压共轨系统实时仿真模型;针对原始海鸥算法种群分布不均匀、容易陷入局部最优... 详细信息

为优化柴油机轨压稳定控制和快速响应控制,提出一种将改进的海鸥算法与PID控制器相结合的共轨压力控制方法。根据高压共轨系统的物理结构和工作原理,搭建了高压共轨系统实时仿真模型;针对原始海鸥算法种群分布不均匀、容易陷入局部最优等问题,提出将Tent混沌映射、非线性惯性权重和高斯–柯西混合变异策略融入海鸥算法中,提升了算法的计算精度和收敛速度等方面的性能;基于改进后的海鸥算法完成对模型的轨压PID控制器参数自适应整定。研究结果表明:改进海鸥算法优化后的PID控制的轨压稳态和动态特性都明显优于常规PID控制。在稳定工况下,轨压波动幅值减小了33%以上;在动态过程中,稳定时间缩短了14%以上,超调量减小了71%以上。

关键词：柴油机高压共轨海鸥优化算法轨压控制比例积分微分

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融合多策略的增强海鸥优化算法

计算机应用研究 2023年第3期40卷 717-724页

作者：李大海熊文清王振东江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对海鸥优化算法(SOA)求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了一种融合多策略的海鸥优化算法(ESOA)。首先,在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海... 详细信息

针对海鸥优化算法(SOA)求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了一种融合多策略的海鸥优化算法(ESOA)。首先,在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海鸥的全局搜索范围及提高种群的多样性;其次,设置了基于粒子群算法的机制来处理最差的海鸥个体位置;最后,针对海鸥的最优位置,采用了动态透镜映射的策略增加算法跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的14个函数作为基准测试函数,将ESOA与麻雀算法(SSA)、飞蛾扑火算法(MFO)、灰狼算法(GWO),以及改进的GSCSOA、CCSOA进行性能对比。实验结果表明ESOA在统计学意义上具有显著的性能优势。

关键词：海鸥优化算法差分变异最差位置透镜映射

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多方向螺旋搜索的混沌海鸥优化算法

小型微型计算机系统 2023年第3期44卷 536-543页

作者：张冰洁何庆戴松利杜逆索贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对海鸥优化算法(SOA)寻优路径单一、寻优精度较低、易陷入局部最优等问题,提出新的多方向螺旋搜索的混沌海鸥优化算法(Multi-directional Exploring Seagull Optimization Algorithm Based On Chaotic Map MESOA).首先,利用混沌序列... 详细信息

针对海鸥优化算法(SOA)寻优路径单一、寻优精度较低、易陷入局部最优等问题,提出新的多方向螺旋搜索的混沌海鸥优化算法(Multi-directional Exploring Seagull Optimization Algorithm Based On Chaotic Map MESOA).首先,利用混沌序列对海鸥种群进行初始化,令海鸥个体分布更加均匀,能够更加准确地接近目标;其次,让海鸥选择不同方向的螺旋飞行路径,使海鸥飞行路径不再单一,增加算法多样性;最后,根据算法收敛情况进行围绕目标的小范围搜索,避免算法过早收敛,提高算法跳出局部最优的能力.本文选取了8个基准测试函数对算法进行了实验,以不同角度对于算法的性能进行测试,并使用Wilcoxon秩和检验来证明算法的性能,结果表明了MESOA算法改进在寻优能力、稳定性、鲁棒性等方面均有提升.

关键词：海鸥优化算法混沌映射螺旋搜索元启发算法

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基于改进海鸥优化算法的新能源制氢调度研究

现代电力 2023年第5期40卷 669-678页

作者：雷兆明王晨曦董砚李佳豪河北工业大学电气工程学院天津市红桥区300131

针对含风、光、储的新能源制氢系统能量管理及优化运行问题,提出了一种兼顾经济性与供电可靠性的多目标优化调度方法。分析并建立了包括风机、光伏、质子交换膜(proton exchange membrane,PEM)电解槽、碱性电解槽和储能装置的新能源制... 详细信息

针对含风、光、储的新能源制氢系统能量管理及优化运行问题,提出了一种兼顾经济性与供电可靠性的多目标优化调度方法。分析并建立了包括风机、光伏、质子交换膜(proton exchange membrane,PEM)电解槽、碱性电解槽和储能装置的新能源制氢系统的数学模型,以综合日运行成本和可靠性成本作为优化目标,其中将售氢收益纳入系统日运行成本,制定运行控制策略,并采用改进的海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA),求解得出不同电解槽及储能装置的调度计划。算例分析表明了改进的海鸥优化算法具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优、收敛精度高、鲁棒性强等特点,能够有效提高系统运行的经济性和可靠性。对比实验表明了所提方案的有效性。

关键词：新能源制氢能量管理多目标电解槽海鸥优化算法