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基于膜系统的多目标烟花爆炸算法研究

基于膜系统的多目标烟花爆炸算法研究

作者：毛宗杨云南财经大学

学位级别：硕士

目前,许多专家学者采用自然计算的方式来处理多目标优化的问题,并且得到了理想的结果。本文提出一种改进的算法,来处理多目标优化问题。膜计算是自然计算新的研究方向。本文在膜计算理论的基础上,将其与新兴的群体智能算法烟花爆炸算法... 详细信息

目前,许多专家学者采用自然计算的方式来处理多目标优化的问题,并且得到了理想的结果。本文提出一种改进的算法,来处理多目标优化问题。膜计算是自然计算新的研究方向。本文在膜计算理论的基础上,将其与新兴的群体智能算法烟花爆炸算法相结合,并引入了精英反向学习机制来提高算法的准确性,同时引入NSGA-Ⅱ算法中的非支配排序、拥挤距离计算这两个机制,其作用是用来增强种群的多样性和算法的求解速度。而且在种群的外部创建了一个外部档案集合,该档案集合的作用是将算法在搜索过程中得到的非支配解保存在其中,从而提高算法的速率。烟花爆炸算法是最近几年兴起的群体智能算法,烟花爆炸算法是由Tan等人于2010年发现的,通过对烟花爆炸过程中爆炸点扩散的机制进行模拟,从而提出了一种新的烟花搜索算法。由于该算法的初始参数比较少,执行的过程相对简单,因此在处理多目标优化的问题上具有一定的可行性。由于烟花爆炸算法被多次应用于处理多目标优化问题并取得一定成效后,逐渐吸引了许多学者的关注。将膜计算与烟花爆炸算法结合后,为全面验证算法的可行性,使用了两个目标的测试函数:ZDT1、ZDT2和ZDT3和三个目标的测试函数:DTLZ1、DTLZ3和DTLZ6对该算法进行仿真实验,并证明了该算法具有可行性。同时为了对所提出算法的性能进行验证,这里选择了六种算法(如:MOPSO算法、NSGA-Ⅱ算法、PESA-Ⅱ算法和SPEA-Ⅱ算法等算法)与本文提出的算法进行对比实验,选择IGD作为评价指标并对七种多目标优化算法的IGD进行了对比,实验表明本文所提算法比其它六种算法在处理多目标优化问题上具有更好的性能。该算法在收敛速度和非支配解的多样性方面也有不错的表现。该算法所取得的非支配解同其它六种算法相比能够更好的逼近真实Pareto前沿,这为之后多目标优化问题的处理奠定了理论基础。特征选择是雷达信号识别中的重要技术。特征选择的研究一直是电子对抗中关键而又困难的研究方向。本文对雷达信号的特征选择进行了简单说明。通过相关度函数和冗余度函数构建雷达信号特征选择的多目标优化函数。将上述所提的算法应用在所构建的特征选择目标函数上,然后对雷达信号进行特征选择,最后用FCM(Fuzzy C-means)聚类算法测试算法在信号数据集上的正确率。

关键词：特征选择多目标优化膜计算烟花爆炸算法

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基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位

中国安全生产科学技术 2024年第3期20卷 69-76页

作者：冯崧曾祥进黄瑜豪武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 湖北三峡实验室湖北宜昌445804 武汉工程大学荆门化工新材料产业技术研究院湖北荆门448000

为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上... 详细信息

为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上的进一步开发过程,其通过引入边界条件的爆炸半径选取方式和选择策略更加高效地改进烟花优化算法实现。研究结果表明:本文算法相比于支持向量机回归模型(LinearSVR)、GWO算法和粒子群算法具有更高精确度,相比于GWO算法和粒子群算法具有更高稳定性和更低随机性;在气体源定位问题上,本文算法整体表现优于LinearSVR、GWO算法和粒子群算法。研究结果可为解决三维空间中气体源定位问题和相关参数估计问题提供新的思路方法。

关键词：气体源定位烟花爆炸算法莱维飞行灰狼优化算法

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基于精英反向学习的烟花爆炸式免疫遗传算法

合肥工业大学学报（自然科学版） 2020年第4期43卷 433-437页

作者：韩江闵杰合肥工业大学机械工程学院安徽合肥230009

针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm,FEIGA)。在FEIGA算法的基础上,引入EOBL机制扩大全局搜索,即在进行爆炸操作时,对当前最佳个体执行反向学习,生成其搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。函数优化结果表明,与其他算法相比,EOBL-FEIGA收敛速度更快,搜索精度更高,有效地解决了免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)存在的局部搜索能力弱、易早熟收敛的问题,克服了FEIGA算法易陷入局部最优解的不足。路径规划结果表明,在不同的复杂环境下,EOBL-FEIGA能实现机器人的最优路径搜索和避障,有较强的搜索能力和鲁棒性。

关键词：移动机器人路径规划精英反向学习(EOBL) 烟花爆炸算法免疫遗传算法(IGA)

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面向交通出行服务的多目标优化选择方法

计算机应用与软件 2023年第8期40卷 80-86页

作者：杨万春张晨曦山东交通学院理学院山东济南250357 同济大学软件学院上海201804

随着交通信息化和服务多元化的发展,选择满足约束条件下的交通出行服务是一个难题。针对服务的多目标选择问题,给出基于改进多目标算法的服务优化选择方法。该方法对交通出行服务中的服务质量和事务属性进行分析,将烟花爆炸算法、启发... 详细信息

随着交通信息化和服务多元化的发展,选择满足约束条件下的交通出行服务是一个难题。针对服务的多目标选择问题,给出基于改进多目标算法的服务优化选择方法。该方法对交通出行服务中的服务质量和事务属性进行分析,将烟花爆炸算法、启发式的差分进化算法相结合。该多目标优化算法通过烟花爆炸与变异算子实现了局部搜索,同时利用启发式的差分进化算法保证了种群多样性,淘汰了劣质个体。实验结果表明:该方法针对交通出行服务组合的多个参数进行优化,求得满足服务质量和事务约束的最优解,保证了服务选择的质量。

关键词：服务质量事务属性多目标算法烟花爆炸算法差分进化算法服务选择

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基于烟花量粒子群算法的水库群联合优化调度

水电能源科学 2018年第10期36卷 84-87,38页

作者：周华艳周建中何中政冯仲恺查港华中科技大学水电与数字化工程学院湖北武汉430074

为寻求一种水库群联合优化调度的高效求解方法,在标准烟花爆炸算法(FA)寻优机制的基础上,通过引入可有效利用粒子位置信息的量粒子群算法进化机制提升算法性能,提出烟花量粒子群算法(FAQPSO),将其应用于溪洛渡-向家坝-三峡梯级电站四库... 详细信息

为寻求一种水库群联合优化调度的高效求解方法,在标准烟花爆炸算法(FA)寻优机制的基础上,通过引入可有效利用粒子位置信息的量粒子群算法进化机制提升算法性能,提出烟花量粒子群算法(FAQPSO),将其应用于溪洛渡-向家坝-三峡梯级电站四库联合优化调度问题中,发现在相同求解条件下,FAQPSO更易获得高质量结果,且收敛快、鲁棒性强。同时,溪向梯级和三峡梯级两个梯级单独调度和联合调度结果表明,上游溪向梯级对下游梯级进行电力补偿,提高了四库总体发电量,验证了溪向—三峡梯级电站联合调度的必要性。

关键词：烟花爆炸算法量粒子群梯级水库优化调度

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考虑防洪的小水电短期调度模型及算法研究

考虑防洪的小水电短期调度模型及算法研究

作者：杨丹浙江工业大学

学位级别：硕士

随着经济的高速发展,能源清洁化结构的调整,农村水电在我国的能源结构中占据的地位越来越重要。相对于大型水电站而言,小水电工程简单,临近住户居民,线路耗电损失小,水库对于生态环境的影响也较小。现在大部分县级以下的电力供应来源都... 详细信息

随着经济的高速发展,能源清洁化结构的调整,农村水电在我国的能源结构中占据的地位越来越重要。相对于大型水电站而言,小水电工程简单,临近住户居民,线路耗电损失小,水库对于生态环境的影响也较小。现在大部分县级以下的电力供应来源都是通过小水电实现的。对农村水电的进行联合调度,提升整个流域内的综合效益,是小水电发展考虑的首要问题。由于小水电的规模较小,季节性规律不明显,因此更适合于短期调度,本文主要从非汛期的分时电价调度和汛期的防洪调度两个方向来讨论短期调度的模型和算法,主要工作如下:（1）探讨了单水库水电站在分时电价下的短期调度模型,通过分析和比较发电最大效益模型、综合效益最大模型的优缺点,提出了一个单水库综合改进模型,通过加入动态调整因子调整蓄水价值,解决了“平均蓄水价值问题”。利用均匀粒子群算法对模型进行求解,实验证明该模型能提高总体效益,具有更好的实用价值;（2）讨论了混联水电站群在分时电价下的短期调度模型,通过研究混联水库的串并联关系以及上下游水库之间的影响,提出了一种基于分时电价的混联水库群优化调度改进模型,并加入了调整当前蓄水价值系数的动态因子,充分考虑了水库间的潜在蓄水价值。实验结果证明改进模型能提高了水电站的综合经济效益,更符合水电站调度的需求;（3）分析和比较了几个常规的防洪调度准则,提出了一个根据洪量级别划分的分级调度模型,为了进一步优化调度结果,采用了改进的烟花爆炸算法进行调度求解,并将其应用与江西泸水河流域,为其制定了不同洪量级别的防洪调度方案;（4）开发了一个基于B/S架构的水电站短期调度系统,实现了短期径流预测、人员信息管理、数据管理、短期日调度、防洪调度等功能。

关键词：农村水电分时电价混联水库防洪调度烟花爆炸算法

基于改进BP神经网络的RFID指纹室内定位算法研究

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基于改进BP神经网络的RFID指纹室内定位算法研究

作者：赵娣辽宁师范大学

学位级别：硕士

随着通信技术的发展,生活中基于位置的服务应用越来越广泛,使得室内定位技术的研究越来越受到重视。由于室内的环境相对复杂,干扰众多,如何提高室内定位精度是目前室内定位领域的主要问题。随着物联网的兴起,RFID作为关键技术之一,具有... 详细信息

随着通信技术的发展,生活中基于位置的服务应用越来越广泛,使得室内定位技术的研究越来越受到重视。由于室内的环境相对复杂,干扰众多,如何提高室内定位精度是目前室内定位领域的主要问题。随着物联网的兴起,RFID作为关键技术之一,具有非视距、时延短、成本低以及传输范围较大等优点,被广泛应用于室内定位领域的研究,使得基于RFID的室内定位技术成为该领域的研究热点。在基于RFID的室内定位的主要方法中,基于非测距的室内定位方法RFID指纹室内定位算法灵活性强、硬件成本较低且能获得较高的精度,是基于RFID室内定位研究中主流的方法。在基于RFID的指纹室内定位算法研究中,将BP神经网络应用于RFID指纹定位是当前的一个研究热点。为了进一步提高室内定位精度,本文基于BP神经网络RFID指纹室内定位算法的以下两个方面加以探索:（1）RFID指纹室内定位算法无论是在离线阶段还是在线定位阶段都需要阅读器采集标签的RSSI值。由于室内定位环境的复杂性,欲获取准确的RSSI值,需要对多次采集的RSSI值进行处理。本文结合目前常用的滤波算法的优缺点,提出一种基于狄克逊检验滤波、粒子滤波和卡尔曼滤波的混合滤波算法,可以较好地处理存在随机干扰与突变干扰的RSSI值,仿真实验表明本文所提出的滤波算法提高了对RSSI值估计的准确性与抗干扰性。（2）基于BP神经网络的RFID指纹定位算法中,BP神经网络的权值和阈值的确定是室内定位算法准确性的关键。本文提出利用改进的烟花爆炸算法对基于BP神经网络的RFID指纹室内定位算法进行优化,利用改进的烟花爆炸算法具有良好的整体寻优性能的优点优化BP神经网络,确定最优权值和阈值,建立BP神经网络模型并应用于RFID指纹室内定位算法中,完成待定位标签的定位,最后通过仿真实验表明本文所提出的改进BP神经网络的RFID指纹室内定位算法在一定程度上减少了误差,可以提高室内定位精度。

关键词：室内定位 RFID指纹室内定位算法混合滤波算法 BP神经网络烟花爆炸算法

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认知无线电频谱分配和认知决策引擎问题研究

认知无线电频谱分配和认知决策引擎问题研究

作者：周风辽宁师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着无线通信业务的高速发展,以及人们对通信服务需求的快速增加,导致无线电频谱资源短缺问题日益突出。与此同时,传统静态的固定频谱分配方式效率低下,使得频谱供需矛盾问题更加激化。在此背景下认知无线电技术(简称CR)应运而生... 详细信息

近年来,随着无线通信业务的高速发展,以及人们对通信服务需求的快速增加,导致无线电频谱资源短缺问题日益突出。与此同时,传统静态的固定频谱分配方式效率低下,使得频谱供需矛盾问题更加激化。在此背景下认知无线电技术(简称CR)应运而生,其工作原理是通过对系统中空闲频谱资源进行感知和智能化分配管理,极大地提高频谱资源利用率,能够有效解决频谱资源短缺问题。在认知无线电中,频谱分配和认知决策引擎是两大核心技术,也是目前认知无线电领域研究中的热点问题。频谱分配模块利用频谱感知技术获取系统环境信息后,将系统中的空闲频谱资源分配给认知用户,以提高认知无线电网络频谱资源利用率。认知决策引擎的主要功能是在认知用户获取相应的空闲频谱资源后,通过对认知用户的参数如发射功率、调制方式等进行调整,使得系统用户能够更好地利用频谱资源进行通信服务。本文针对认知无线电中频谱分配和认知决策引擎问题开展研究,主要创新工作如下:(1)针对当前一些认知无线电频谱分配算法存在的易陷入局部最优解和收敛速度较慢等问题,利用烟花爆炸算法并行搜索及全局寻优能力强等特点,将烟花爆炸算法应用到认知无线电频谱分配问题中,本文首次提出基于烟花爆炸算法的频谱分配方案。通过仿真验证表明,在复杂的认知无线电网络环境下,本文所提出的频谱分配算法能够有效地提升系统效益和系统公平性,在收敛精度和收敛速度方面也有很大的提高。(2)针对目前认知决策引擎相关研究文献偏少,一些认知决策引擎方案存在工作参数调整无法高质量地满足用户通信需求问题,本文将粒子群算法和差分进化算法融合,利用粒子群算法的协调搜索优势和差分进化算法贪婪选择策略的特点,提出一种基于粒子群差分进化算法的认知决策引擎方案。经过仿真验证表明,在选定的多目标评价体系下,其能够有效提升系统工作效率和通信性能。

关键词：频谱分配认知引擎决策烟花爆炸算法粒子群差分进化混合算法