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被囊群算法优化及其应用研究

被囊群算法优化及其应用研究

作者：郑依莎广西民族大学

学位级别：硕士

被囊群算法(TSA,Tunicate Swarm Algorithm)是一种新兴的群智能优化算法,其灵感来源于深海中的被囊动物的迁徙过程,主要模拟被囊动物群体在觅食过程中的喷气推进和种群行为。被囊群算法具有结构简单、参数较少、搜索能力强等优点。但关... 详细信息

被囊群算法(TSA,Tunicate Swarm Algorithm)是一种新兴的群智能优化算法,其灵感来源于深海中的被囊动物的迁徙过程,主要模拟被囊动物群体在觅食过程中的喷气推进和种群行为。被囊群算法具有结构简单、参数较少、搜索能力强等优点。但关于被囊群算法的研究仍然处于初步阶段,该算法本身存在着一些不足之处,如求解精度较低、容易陷于局部最优解以及收敛速度慢等问题。本文旨在对被囊群算法存在的不足进行深入分析,并提出两种改进的被囊群算法。同时将改进后的算法应用到实际领域。全文的主要研究工作如下:(1)提出一种基于反向学习策略和莱维飞行的被囊群算法(ELTSA),以提高该算法的求解精度和寻优能力。首先,使用基准测试函数进行测试,验证了ELTSA算法具有较强的求解能力;其次,进一步利用改进的被囊群算法对无线传感器节点部署问题进行优化,结果表明ELTSA算法在求解无线传感器节点部署问题中具有明显的优越性。(2)提出一种融合Logistic混沌映射和二次插值的被囊群算法(ITSA),以平衡基本被囊群算法的开发和勘探能力。将ITSA算法用于求解K-means的图像分割问题,通过实验仿真,将测试结果与其他四个算法进行对比分析,进一步证明了ITSA算法在解决该类问题时具有较好的寻优能力。(3)提出将ITSA算法应用于轮系设计问题、滚动轴承设计问题、悬臂梁设计问题等五种约束问题处理。结果表明,ITSA算法在工程设计优化问题中能获得较好的竞争性,因此可以作为解决当前智能优化算法中优化问题的备选优化器。本文针对被囊群算法局部搜索能力弱的特点,提出了两种改进的被囊群算法,即基于反向学习策略和莱维飞行的被囊群算法(ELTSA)以及融合Logistic混沌映射和二次插值的被囊群算法(ITSA);并将这两种算法应用于求解实际问题,实验结果验证了算法的有效性,具有一定的理论价值和实际意义。

关键词：被囊群算法反向学习策略莱维飞行策略二次插值法 Logistic混沌映射无线传感器节点部署图像分割工程优化

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柯西变异的混沌自适应被囊群算法

小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1339-1346页

作者：高典张菁上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对被囊群算法(TSA)收敛速度慢,寻优精度低,易陷入局部极值等问题,提出了基于柯西变异的混沌自适应被囊群算法(KZCTSA).首先,采用Circle混沌初始化整个被囊种群,提高种群多样性,提升算法全局搜索能力;其次,引入自适应权重调整算法参数... 详细信息

针对被囊群算法(TSA)收敛速度慢,寻优精度低,易陷入局部极值等问题,提出了基于柯西变异的混沌自适应被囊群算法(KZCTSA).首先,采用Circle混沌初始化整个被囊种群,提高种群多样性,提升算法全局搜索能力;其次,引入自适应权重调整算法参数分配,平衡算法全局寻优和局部开拓能力;最后,使用柯西变异协调算法跳出局部最优能力.通过在10个基准测试函数上与其他算法比较寻优结果,并进行Wilcoxon、Fiedeman秩和检验评价算法性能,结果表明KZCTSA具有更好的求解精度和收敛速度.

关键词：被囊群算法 Circle混沌自适应权重柯西变异

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被囊群算法的无线传感器网络节点的部署研究

信息与电脑 2022年第2期34卷 67-73页

作者：郑依莎莫愿斌广西民族大学电子信息学院广西南宁530006 广西民族大学混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006 广西民族大学人工智能学院广西南宁530006

为解决无线传感器网络在随机节点部署过程中冗余过大、覆盖性低的问题,本文提出了一种以优化网络覆盖率为目标的基于被囊群算法的节点部署方案。首先,引入了莱维飞行策略,对被囊个体位置进行扰动更新,提高了改进算法的收敛精度和全局搜... 详细信息

为解决无线传感器网络在随机节点部署过程中冗余过大、覆盖性低的问题,本文提出了一种以优化网络覆盖率为目标的基于被囊群算法的节点部署方案。首先,引入了莱维飞行策略,对被囊个体位置进行扰动更新,提高了改进算法的收敛精度和全局搜索能力;其次,对8个基准测试函数进行仿真,将算法与粒子群算法、灰狼优化算法进行对比,验证了此算法具有更好的寻优精度;最后,进一步将算法应用于无线传感器网络节点部署优化中,并将改进的被囊群算法与原始被囊群算法进行对比实验,发现该算法实现了较高的覆盖率,使得节点分布更加均匀。

关键词：被囊群算法无线传感器网络莱维飞行节点部署覆盖率

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莱维飞行和反馈策略的自适应被囊群算法

小型微型计算机系统 2023年第1期44卷 68-74页

作者：梁建明何庆贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对被囊群算法(TSA)寻优精度低和收敛速度慢等问题,提出基于莱维飞行和反馈策略的自适应被囊群算(LFATSA).首先,通过获取别的被囊动物反馈的信息,减小其自身的不确定性,帮助被囊动物更好的定位食物的位置以及更快的搜索;其次,在被囊群... 详细信息

针对被囊群算法(TSA)寻优精度低和收敛速度慢等问题,提出基于莱维飞行和反馈策略的自适应被囊群算(LFATSA).首先,通过获取别的被囊动物反馈的信息,减小其自身的不确定性,帮助被囊动物更好的定位食物的位置以及更快的搜索;其次,在被囊群算法的喷射行为中加入莱维飞行机制,能扩大搜索范围,以避免陷入局部最优;最后,采用自适应的权重分配,提高算法对全局搜索和局部搜索能力.通过在6个基准测试函数和CEC2014函数进行仿真实验以及使用Wilcoxon秩和检验方法计算p值来评估优化后的被囊群算法的性能,并与其他的智能优化算法及原算法进行比对,实验结果表明LSATSA具有更好的效果.

关键词：被囊群算法反馈策略莱维飞行自适应权重

异构网络中基于被囊群算法的D2D通信资源分配

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小型微型计算机系统 2023年第10期44卷 2144-2150页

作者：秦维娜张达敏张琳娜尹德鑫蔡朋宸贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025

针对异构网络中D2D用户通信过程中复用蜂窝用户传输信道产生的资源分配优化问题,提出将改进被囊群优化算法用于频谱资源载波分配的能效优化问题中.首先,针对被囊群算法的收敛精度不高,易早熟以及局部最优等缺点,提出一种基于反向差分的... 详细信息

针对异构网络中D2D用户通信过程中复用蜂窝用户传输信道产生的资源分配优化问题,提出将改进被囊群优化算法用于频谱资源载波分配的能效优化问题中.首先,针对被囊群算法的收敛精度不高,易早熟以及局部最优等缺点,提出一种基于反向差分的被囊群算法(ODTSA).其次,通过为边缘D2D用户建立中继链路,大大提高了网络资源利用率.最后,在满足用户QoS的前提下,以能效最大化作为优化目标,用改进的被囊群算法进行资源分配.并将算法与TSA算法、YSGA算法、GWO以及PSO算法进行比较.仿真结果表明,所提算法相比于文中所对比算法明显提高了系统传输速率.

关键词： D2D通信资源分配被囊群算法能效反向差分

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柯西变异的混沌自适应被囊群算法

小型微型计算机系统 2023年

作者：高典张菁上海工程技术大学电子电气工程学院

针对被囊群算法(TSA)收敛速度慢，寻优精度低，易陷入局部极值等问题，提出了基于柯西变异的混沌自适应被囊群算法(KZCTSA)。首先，采用Circle混沌初始化整个被囊种群，提高种群多样性，提升算法全局搜索能力；其次，引入自适应权重调... 详细信息

针对被囊群算法(TSA)收敛速度慢，寻优精度低，易陷入局部极值等问题，提出了基于柯西变异的混沌自适应被囊群算法(KZCTSA)。首先，采用Circle混沌初始化整个被囊种群，提高种群多样性，提升算法全局搜索能力；其次，引入自适应权重调整算法参数分配，平衡算法全局寻优和局部开拓能力；最后，使用柯西变异协调算法跳出局部最优能力。通过在10个基准测试函数上与其他算法比较寻优结果，并进行Wilcoxon、Fiedeman秩和检验评价算法性能，结果表明KZCTSA具有更好的求解精度和收敛速度。

关键词：被囊群算法 Circle混沌自适应权重柯西变异

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多策略融合改进的自适应被囊群算法

计算机应用研究 2023年第9期40卷 2694-2703,2712页

作者：柴岩李广友任生许兆楠辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000

针对被囊群算法全局搜索不充分和易陷入局部极值等问题,提出一种多策略融合改进的自适应被囊群算法(MITSA)。首先,在种群初始化中引入佳点集理论提升种群多样性;其次,提出一种多精英协同引导机制优化被囊个体位置信息,增大对未知搜索区... 详细信息

针对被囊群算法全局搜索不充分和易陷入局部极值等问题,提出一种多策略融合改进的自适应被囊群算法(MITSA)。首先,在种群初始化中引入佳点集理论提升种群多样性;其次,提出一种多精英协同引导机制优化被囊个体位置信息,增大对未知搜索区域的勘探可能性以增强算法全局探索能力;然后将自适应权重因子引入群体行为阶段,动态平衡算法的全局与局部搜索性能;接着,为增强算法的抗停滞能力,采用依概率小波变异策略实现个体动态微调,同时利用贪婪原则保留优异信息助推种群向食物源靠近;最后基于Markov链理论对改进算法的全局收敛性进行分析论证。通过对基准测试函数和CEC2014复杂函数进行数值仿真,实验结果与Wilcoxon秩和检验结果综合验证了MITSA具有优越的收敛精度、稳健的鲁棒性和高维可拓展性。

关键词：被囊群算法佳点集多精英协同引导自适应权重小波变异

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信息共享的记忆被囊群算法

模式识别与人工智能 2021年第7期34卷 605-618页

作者：屈迟文彭小宁湖南师范大学数学与统计学院长沙410081 湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室长沙410081 湖南师范大学医学院长沙410081

针对基本被囊群算法求解精度较低、收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出信息共享的记忆被囊群算法.首先,将整个种群分为执行信息共享搜索和喷气推进搜索两个子群,引入动态自适应调整策略,用于平衡算法的全局开拓能力和局部开发能... 详细信息

针对基本被囊群算法求解精度较低、收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出信息共享的记忆被囊群算法.首先,将整个种群分为执行信息共享搜索和喷气推进搜索两个子群,引入动态自适应调整策略,用于平衡算法的全局开拓能力和局部开发能力.然后,在执行信息共享搜索模式时,部分个体向同伴所在领域相互获取信息,实现种群个体之间信息的充分交流与共享.另一部分个体引入历史最优位置,用于引导学习,增强算法搜索的有效性.在20个基准测试函数上的实验表明,文中算法的收敛速度、求解精度、鲁棒性等都较优.

关键词：被囊群算法信息共享记忆搜索行为搜索精度

基于改进被囊群算法的云制造分包服务组合研究

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工业工程 2023年第6期26卷 119-128页

作者：唐天兵陈永发蒙祖强广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

针对云环境中制造任务数量庞大和分解复杂导致的制造周期长、成本高等问题,提出云制造分包服务组合方法。该方法是将任务分解为多个可并行执行的子任务,引入更多制造资源,提高市场竞争性,从而降低生产周期和成本。为高效求解云制造分包... 详细信息

针对云环境中制造任务数量庞大和分解复杂导致的制造周期长、成本高等问题,提出云制造分包服务组合方法。该方法是将任务分解为多个可并行执行的子任务,引入更多制造资源,提高市场竞争性,从而降低生产周期和成本。为高效求解云制造分包服务组合优化模型,对被囊群算法进行改进。首先共享种群个体信息,执行群体行为时融合周边个体位置,提高算法局部开发能力;其次共享个体历史信息,个体向同伴历史最优位置探索,提高算法全局开拓能力;最后根据当前搜索状态,种群自适应地调节全局开拓与局部开发行为,提高算法稳定性。通过仿真实验,证明所提方案对大规模制造任务的时间和成本控制优于对比方案。

关键词：云制造分包服务组合被囊群算法