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混合白鲸优化算法求解柔性作业车间调度问题

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 325-333页

作者：孟冠军黄江涛魏亚博合肥工业大学机械工程学院合肥230009

针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO),加快其收敛速度;基于机器选择和工序排序问题设计双层编码方案,解决FJSP离散化问题;采用主动编码及种群初始化策略,提高求解质量;基于工序的开始和结束时间确定关键路径和关键块,注重各工序时间维度;引入贪心思想至基于关键路径的混合变邻域搜索策略中,加大勘测搜索空间及减少无效搜索;此外,引入遗传算子防止算法陷入局部最优;通过35个标准算例的仿真实验与分析,证明了算法在求解FJSP问题中具有有效性。

关键词：柔性作业车间白鲸优化算法最大完工时间离散位置转化混合变邻域策略贪心思想

基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法

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计算机应用研究 2024年第3期41卷 729-735页

作者：王亚辉张虎晨王学兵胡继明李娅华北水利水电大学机械学院郑州450045

针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的... 详细信息

针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的计算精度和收敛速度,增强全局搜索和跳出局部最优能力。结合混沌映射和反向学习策略提高种群的质量和多样性,加快收敛速度。引入水波算法(water wave optimization,WWO)的折射操作,避免寻优时轻易陷入局部最优,提高计算精度。实验结果表明,TWBWO算法较之原始算法和其他经典算法在收敛速度和求解精度以及稳定性方面更为优秀,性能和寻优能力更强。

关键词：白鲸优化算法水波算法混沌映射反向学习算法改进

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基于改进白鲸优化算法的低碳柔性工艺规划

现代制造工程 2024年第1期 80-88页

作者：孔云周学良冷杰武湖北汽车工业学院机械工程学院十堰442002 广东工业大学机电工程学院广州510006

针对数控加工过程的低碳柔性工艺规划问题,建立了以加工过程中机床、刀具和装夹的转换次数和碳排放为目标的优化模型,提出了基于改进白鲸优化算法的求解方法。该算法通过引入变异操作增强其全局搜索能力,并在种群初始化中采用以加工资... 详细信息

针对数控加工过程的低碳柔性工艺规划问题,建立了以加工过程中机床、刀具和装夹的转换次数和碳排放为目标的优化模型,提出了基于改进白鲸优化算法的求解方法。该算法通过引入变异操作增强其全局搜索能力,并在种群初始化中采用以加工资源为导向的启发式规则选择策略与随机生成相结合的方式,以提高初始种群的质量,加快算法的收敛速度。最后,以一个零件的加工信息为测试实例,验证所提模型的可行性,并与其他3种算法进行对比。试验结果表明,所提出的算法能够获得更优解,且具有更快的收敛速度。

关键词：柔性工艺规划碳排放转换次数白鲸优化算法

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基于白鲸优化算法的配电网故障恢复方法

上海电力大学学报 2024年第3期40卷 206-213页

作者：田书欣付斌符杨米阳李振坤苏向敬上海电力大学电气工程学院上海200090

提出了一种基于白鲸优化(BWO)算法的配电网故障恢复方法。首先,建立光储、风储系统模型以及负荷模型,以故障后重要负荷损失量最小为目标函数,进行配电网的初步孤岛划分。其次,以网络损耗和开关操作次数加权求和最小为目标,采用BWO算法求... 详细信息

提出了一种基于白鲸优化(BWO)算法的配电网故障恢复方法。首先,建立光储、风储系统模型以及负荷模型,以故障后重要负荷损失量最小为目标函数,进行配电网的初步孤岛划分。其次,以网络损耗和开关操作次数加权求和最小为目标,采用BWO算法求解,获取孤岛划分与开关操作配合的故障恢复结果。然后,通过3种场景对比,验证了所提方法能够在不同故障时段获得配电网故障恢复的最优结果。最后,将BWO算法与二进制粒子群优化算法、灰狼优化算法的运行结果进行对比,验证了BWO算法寻优效果更好。

关键词：配电网白鲸优化算法故障恢复孤岛划分网络重构风光荷时变性

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基于改进白鲸优化算法的D2D通信功率控制

高师理科学刊 2024年第4期44卷 40-47页

作者：孙明吕天宇齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔161006

D2D(Device-to-Device)通信作为未来移动通信网络的关键技术,为用户提供了直接通信的便利性和资源共享的高效性.然而,D2D通信的功率控制一直是影响通信质量和系统性能的关键问题.为解决这一问题,将精英反向学习、自适应权重两种策略引... 详细信息

D2D(Device-to-Device)通信作为未来移动通信网络的关键技术,为用户提供了直接通信的便利性和资源共享的高效性.然而,D2D通信的功率控制一直是影响通信质量和系统性能的关键问题.为解决这一问题,将精英反向学习、自适应权重两种策略引入到白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization,BWO)中,并利用莱维飞行的随机步长策略来增加算法寻优的多样性,提出了基于改进白鲸优化算法的D2D通信功率控制方法.该方法利用最优解的信息引导搜索过程,可提高搜索效率和全局收敛,并能够有效提高通信效率和系统稳定性.为了验证所提出方法的有效性,开展了大量的数值仿真实验.结果显示,基于改进白鲸优化算法的D2D通信功率控制方法在增加系统吞吐量、减少干扰方面有显著的改善.同时,提出的算法相对于已有的算法有着更出色的收敛性与鲁棒性,在不同通信环境和参数设置下都能表现出更稳定的性能.

关键词： D2D通信功率控制白鲸优化算法精英反向学习自适应权重莱维飞行

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混合白鲸优化算法求解柔性作业车间调度问题

计算机工程与应用 2023年

作者：孟冠军黄江涛魏亚博合肥工业大学机械工程学院

针对柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem， FJSP)，提出一种混合白鲸优化算法(Hybrid beluga whale optimization， HBWO)对其求解，旨在最小最大化完工时间。首先，采用既定策略改进标准白鲸优化算法(Beluga w... 详细信息

针对柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem， FJSP)，提出一种混合白鲸优化算法(Hybrid beluga whale optimization， HBWO)对其求解，旨在最小最大化完工时间。首先，采用既定策略改进标准白鲸优化算法(Beluga whale optimization， BWO)，加快其收敛速度；其次，基于机器选择和工序排序问题设计双层编码方案，解决FJSP离散化问题；然后采用主动编码及种群初始化策略，提高求解质量；后基于工序的开始和结束时间确定关键路径和关键块，注重各工序时间维度；引入贪心思想至基于关键路径的混合变邻域搜索策略中，加大勘测搜索空间及减少无效搜索；此外，引入遗传算子防止算法陷入局部最优；最后，通过35个标准算例的仿真实验与分析，证明了算法在求解FJSP问题中具有有效性。

关键词：柔性作业车间白鲸优化算法最大完工时间离散位置转化混合变邻域策略贪心思想

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基于Fuch映射的改进白鲸优化算法及应用

计算机工程与科学 2023年

作者：陈心怡张孟健王德光华南理工大学计算机科学与工程学院贵州大学电气工程学院

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点，本文从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度，提出两种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始... 详细信息

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点，本文从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度，提出两种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化，提高算法初始化种群的遍历性，从而提升算法寻优精度和收敛速度；在开发阶段，引入Fuch混沌映射对参数C1进行动态调节，协调算法的全局搜索和局部搜索，有效提高算法自适应能力；基于上述两种改进方式，分别引入动态反向学习策略，丰富优质个体数量，提升算法整体抗停滞能力。根据8种基本测试函数仿真实验和Friedman秩检验结果可得，改进算法的收敛精度、自适应能力和抗停滞能力均得到了有效提升。与BWO和CIOEBWO相比，CPOEBWO显现出较为优异的算法性能。此外，从CPOEBWO与常见的6种对比算法的寻优结果可知，CPOEBWO算法有较强的寻优能力和鲁棒性。最后，为展示CPOEBWO算法的适用性和有效性，将其应用于工程优化问题。

关键词：白鲸优化算法 Fuch映射动态反向学习参数混沌策略工程优化问题

融合FDB策略和切线飞行的改进白鲸优化算法

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计算机时代 2023年第11期 46-51页

作者：陈曦明张军伟北京航天发射技术研究所北京100076

针对传统白鲸优化算法(BWO)存在的不足,提出一种融合适应度距离平衡(FDB)策略和切线飞行的改进白鲸优化算法。在种群初始化时引入基于莱维飞行扰动的Tent映射,增强了种群多样性;在BWO的探索和鲸落阶段融入FDB选择策略,跳出局部最优;利... 详细信息

针对传统白鲸优化算法(BWO)存在的不足,提出一种融合适应度距离平衡(FDB)策略和切线飞行的改进白鲸优化算法。在种群初始化时引入基于莱维飞行扰动的Tent映射,增强了种群多样性;在BWO的探索和鲸落阶段融入FDB选择策略,跳出局部最优;利用切线飞行改进鲸落阶段的种群位置更新模式,提升收敛精确度。通过对8个常用的基准函数进行寻优试验,可证明相比于基本的BWO,所提改进算法具备更优越的鲁棒性和全局寻优能力。

关键词：白鲸优化算法 FDB策略 Tent映射切线飞行

基于自适应深度置信网络的压力变送器温度补偿方法研究

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华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 238-246页

作者：高彬彬顾幸生王鑫华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237 上海自动化仪表有限公司技术中心上海200072

随着压力变送器检测技术和人工智能技术的不断发展,在航空航天、石化、核电等领域人们对压力变送器的稳定性、实时性、测量精度等方面有了更严格的要求。而工作环境的温度会对设备精度造成巨大影响,导致变送器测量值出现偏移。针对此问... 详细信息

随着压力变送器检测技术和人工智能技术的不断发展,在航空航天、石化、核电等领域人们对压力变送器的稳定性、实时性、测量精度等方面有了更严格的要求。而工作环境的温度会对设备精度造成巨大影响,导致变送器测量值出现偏移。针对此问题,本文提出了基于自适应深度置信网络的高精度压力变送器温度补偿方法。深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)在无监督学习阶段提取数据的特征,然后在有监督阶段使用少量的数据对网络参数进行微调;利用白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization,BWO)在全局搜索和局部寻优之间达到平衡,有效地提高DBN网络的优化效果;引入Metropolis准则和适应度平衡因子,进一步提高算法的全局寻优能力以及模型收敛速度。实验拟合后的数据精度可达0.0048%,远高于现有的最高标准0.05级。经过一系列对比分析,验证了补偿算法的准确性和实用性。

关键词：温度补偿深度置信网络启发式算法压力变送器白鲸优化算法