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采用改进灰狼算法的移动机器人路径规划

西安交通大学学报 2022年第10期56卷 49-60页

作者：刘志强何丽袁亮张恒新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830047 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对传统灰狼算法求解移动机器人路径规划问题收敛效率低且易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于Tent混沌映射初始化种群的改进灰狼(TGWO)算法,并将其运用于解决移动机器人全局路径规划问题。基于Tent混沌映射初始化灰狼种群,以丰富种群... 详细信息

针对传统灰狼算法求解移动机器人路径规划问题收敛效率低且易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于Tent混沌映射初始化种群的改进灰狼(TGWO)算法,并将其运用于解决移动机器人全局路径规划问题。基于Tent混沌映射初始化灰狼种群,以丰富种群多样性,提高收敛速度;提出指数型收敛因子改进策略,以更好地拟合灰狼实际搜索过程,并通过改进控制参数H以平衡算法的全局勘探与局部开发能力;融合动态权重因子和适应度比例系数,更新灰狼个体的位置信息,以提高灰狼个体自主搜索能力,避免算法陷入局部最优。为验证算法有效性,选用8个标准测试函数以及3组复杂度不同的栅格环境,先后开展了TGWO算法与传统GWO算法、3种典型改进灰狼算法的测试对比实验以及全局路径规划仿真对比实验。结果表明:TGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;仿真场景下,相较于传统GWO算法,TGWO算法所提的各个改进策略均能有效提升路径寻优性能;TGWO算法的平均路径长度、路径长度标准差、平均迭代次数、平均寻优耗时这4项指标均优于对比算法;TGWO算法路径寻优的优越性和鲁棒性得到了验证。

关键词：移动机器人路径规划灰狼优化算法 Tent混沌映射非线性控制参数惯性权重系数

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基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法

控制与决策 2022年第1期37卷 237-246页

作者：白钰彭珍瑞兰州交通大学机电工程学院兰州730070

针对标准樽海鞘群算法收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法(AIWSSA).首先,在追随者位置更新公式中引入惯性权重因子评价个体之间的影响程度;然后,结合种群成功率与非线性递减函数对惯性权重因子进... 详细信息

针对标准樽海鞘群算法收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法(AIWSSA).首先,在追随者位置更新公式中引入惯性权重因子评价个体之间的影响程度;然后,结合种群成功率与非线性递减函数对惯性权重因子进行自适应调整,使算法的全局和局部搜索能力得到更好地平衡;最后,为防止算法陷入局部最优,引入差分变异思想对非最优个体进行变异.对12个基准测试函数进行求解,实验结果表明:AIWSSA具有较高的收敛精度、收敛速度和鲁棒性;Wilcoxon统计检验结果表明:与标准樽海鞘群算法、改进的樽海鞘群算法、其他群体智能算法相比,AIWSSA表现出较好的性能.通过将其应用于两种带约束的工程设计问题,验证了AIWSSA的有效性.

关键词：樽海鞘群算法自适应惯性权重非线性控制参数差分变异约束优化

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一种基于教与学的混合灰狼优化算法

控制与决策 2022年第12期37卷 3190-3196页

作者：李全耀沈艳霞江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

针对灰狼优化算法(GWO)存在收敛精度不高、易陷入局部最优的不足,提出一种基于教与学的混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用佳点集理论进行种群初始化,提高初始种群的遍历性;其次,提出一种非线性控制参数策略,在迭代前期增加全局搜索能力... 详细信息

针对灰狼优化算法(GWO)存在收敛精度不高、易陷入局部最优的不足,提出一种基于教与学的混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用佳点集理论进行种群初始化,提高初始种群的遍历性;其次,提出一种非线性控制参数策略,在迭代前期增加全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,在迭代后期增加局部开发能力,提高收敛精度;最后,结合教与学算法(TLBO)和粒子群优化算法,修改原位置更新公式以优化算法搜索方式,从而提升算法的收敛性能.为验证HGWO算法的有效性,选取9种标准测试函数,将HGWO算法、GWO算法以及其他群体智能优化算法和其他改进GWO算法进行仿真实验.实验结果表明,所提出的HGWO算法性能优于GWO算法和其他群体智能优化算法,且在改进算法中具有一定优势.

关键词：群体智能优化灰狼优化算法佳点集理论非线性控制参数教与学算法粒子群算法

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融合微平衡激活的小孔成像算术优化算法

计算机工程与应用 2022年第13期58卷 85-93页

作者：杨文珍何庆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

为提高算术优化算法的全局勘探和局部开发性能,提出基于非线性小孔成像机理以及具有微调功能最优位置引导搜索策略的算术优化算法(IX-AOA),自适应调整算术加速优化器因子是基于平衡算法勘探与开发目的一种纵向更新策略,通过双曲线性质... 详细信息

为提高算术优化算法的全局勘探和局部开发性能,提出基于非线性小孔成像机理以及具有微调功能最优位置引导搜索策略的算术优化算法(IX-AOA),自适应调整算术加速优化器因子是基于平衡算法勘探与开发目的一种纵向更新策略,通过双曲线性质调整算法勘探与开发时间分配,进而实现算法的自我更新机制,达到平衡算法勘探与开发的效果。在最优个体使用基于sigmoid激活函数的权重系数调整子代位置的搜索与开发的合理受控机理,达到丰富优质候选解的目标;引入非线性小孔成像原理改善搜索机制以优化候选解之间覆盖现象导致的寻优停滞局面,最后通过8个基准函数和部分CEC2014以及Wilcoxon秩和检测验证算法函数寻优的优越性。

关键词：算术优化算法非线性控制参数 sigmoid函数小孔成像学习 CEC2014

基于改进灰狼优化算法的五电平逆变器SHEPWM调制策略研究

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基于改进灰狼优化算法的五电平逆变器SHEPWM调制策略研究

作者：沈家北辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

多电平逆变器具有较高的耐压等级、输出容量大、电磁干扰小等优点,因此在大功率场合被广泛应用,而SHEPWM具有较高转换效率、谐波含量低、输出电压波形好,电压利用率高等优点,减少了逆变器的开关损耗,提高了逆变器的可靠性和稳定性。本... 详细信息

多电平逆变器具有较高的耐压等级、输出容量大、电磁干扰小等优点,因此在大功率场合被广泛应用,而SHEPWM具有较高转换效率、谐波含量低、输出电压波形好,电压利用率高等优点,减少了逆变器的开关损耗,提高了逆变器的可靠性和稳定性。本文以级联五电平逆变器为研究对象,研究的主要内容和创新如下:首先,本文介绍了几种常见多电平逆变器拓扑结构和控制策略。针对波形对称原理,建立了单极性和双极性非线性方程组,分别研究了几种求解方法的优缺点。以级联五电平逆变器为例,说明特定次谐波消除脉宽调制(Selective Harmonic Elimination Pulse Width Modulation,SHEPWM)工作原理,建立了直流侧电压均衡非线性方程组,针对在实际应用中特定场合的需要,每个模块直流侧电压源所需数值可能不同,使谐波消除效果变差的问题,在级联五电平直流侧电压均衡的SHEPWM技术的基础上,进一步提出一种级联五电平直流侧电压不均衡数学模型。其次,SHEPWM调制策略的难点在于非线性方程组的求解。数值方法求解SHEPWM非线性方程组有需要给定初值的缺点,本研究采用灰狼优化算法求解非线性方程组,它不需要给定初值,但仍存在精度低、易陷入局部最优等缺点。为此进一步提出基于改进灰狼优化算法的SHEPWM调制策略,首先通过sine混沌映射、自适应权重的非线性收敛因子和粒子群位置更公式对灰狼算法进行改进;然后采用9个基准测试函数对多策略改进灰狼优化算法(PGWO)进行性能验证,数据表明,改进后的灰狼算法全局搜索能力更强,不易陷入局部最优解;最后利用改进算法求解级联五电平直流侧电压均衡与不均衡非线性方程组,根据仿真分析,改进算法对求解非线性方程组具有正确性。最后,利用Matlab/Simulink软件搭建了直流侧电压均衡与不均衡级联五电平逆变器仿真模型,对改进算法所求角度进行了验证,仿真结果验证了其正确性;搭建了以DSP TMS320F28335为核心的级联五电平逆变器实验平台,对仿真结果进行实验验证,实验结果表明了改进算法求解的可行性。本论文含图幅47幅,表18个,参考文献67篇。

关键词：级联H桥五电平逆变器 SHEPWM 灰狼优化算法非线性控制参数不均衡直流源

基于多策略改进哈里斯鹰算法的交通信号配时优化

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基于多策略改进哈里斯鹰算法的交通信号配时优化

作者：宿梦梦山东建筑大学

学位级别：硕士

随着中国城市化进程的加快,城市道路的交通拥堵日益严重。交叉口是发生交通拥堵的主要路段,因此对交叉口进行合理优化设计是提高道路交通能力的重要手段,一种有效方式就是采用合理的信号灯配时方案。交通信号配时优化常用的求解方法是... 详细信息

随着中国城市化进程的加快,城市道路的交通拥堵日益严重。交叉口是发生交通拥堵的主要路段,因此对交叉口进行合理优化设计是提高道路交通能力的重要手段,一种有效方式就是采用合理的信号灯配时方案。交通信号配时优化常用的求解方法是智能算法。哈里斯鹰算法是一种新型群智能算法,但也存在过早收敛和解多样性有限等问题,所以本文针对哈里斯鹰算法的不足进行研究和改进,并应用于求解交通信号配时问题,具体研究内容如下:(1)提出一种基于高斯随机游走的哈里斯鹰算法(HHOG)。在HHOG中,加入混沌映射提高算法的全局搜索能力,利用柯西函数控制莱维飞行步长,实现平滑过渡,并通过高斯随机游走策略提高算法的搜索精度和收敛速度。HHOG与其他五种经典的优化算法在16个基准测试函数上进行实验,证明了 HHOG的改进策略是有效的。(2)提出了一种基于非线性控制参数的哈里斯鹰算法(IHHO)。在IHHO中,加入精英反向学习策略增强种群在搜索空间的多样性,融合黄金正弦算法提高算法的效率和全局搜索能力,利用一个非线性控制参数调节算法的探索和开发行为,避免算法陷入局部最优解。通过测试函数的寻优实验,验证了IHHO在搜索精度和收敛速度上的提升。(3)本文从车辆的通行效益和环保角度出发,以通行能力、车辆延误、尾气排放和停车次数为优化指标,同时以路口的有效绿灯时间和信号周期时长作为约束条件,建立交通信号配时模型。以典型交叉口为例,利用两种改进的哈里斯鹰算法分别对交通信号配时模型进行求解,获得综合效益最高的信号配时方案,并实现对通行能力、车辆延误、尾气排放和停车次数等指标的优化。将实验结果与原方案、改进的Webster方法进行对比,验证了模型的有效性以及基于哈里斯鹰算法的可行性。

关键词：交叉口交通信号配时哈里斯鹰算法高斯随机游走非线性控制参数

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协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法

控制与决策 2017年第10期32卷 1749-1757页

作者：龙文伍铁斌贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025 贵州财经大学数学与统计学院贵阳550025 湖南人文科技学院能源与机电工程学院湖南娄底417000

提出一种协调探索和开发能力的灰狼优化算法.利用佳点集方法初始化灰狼个体的位置,为全局搜索多样性奠定基础;为协调算法的全局探索和局部开发能力,给出一种基于正切三角函数描述的非线性动态变化控制参数;为加快算法的收敛速度,受粒子... 详细信息

提出一种协调探索和开发能力的灰狼优化算法.利用佳点集方法初始化灰狼个体的位置,为全局搜索多样性奠定基础;为协调算法的全局探索和局部开发能力,给出一种基于正切三角函数描述的非线性动态变化控制参数;为加快算法的收敛速度,受粒子群优化算法个体记忆功能的启发,设计一种新的个体位置更新公式.10个标准函数的测试结果表明,改进灰狼优化(IGWO)算法能够有效地协调其对问题搜索空间的探索和开发能力.

关键词：灰狼优化算法探索能力开发能力非线性控制参数佳点集方法

一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法

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哈尔滨工业大学学报 2018年第11期50卷 40-49页

作者：滕志军吕金玲郭力文许媛媛东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012

针对基本灰狼算法易陷入局部最优、未考虑个体自身经验等问题,本文提出一种基于Tent映射的混合灰狼优化算法(grey wolf optimization algorithm based on particle swarm optimization,简称PSO_GWO).首先,其通过Tent混沌映射产生初始种... 详细信息

针对基本灰狼算法易陷入局部最优、未考虑个体自身经验等问题,本文提出一种基于Tent映射的混合灰狼优化算法(grey wolf optimization algorithm based on particle swarm optimization,简称PSO_GWO).首先,其通过Tent混沌映射产生初始种群,增加种群个体的多样性;其次,采用非线性控制参数,前期递减速度慢,能够增加全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,后期收敛因子递减速度快,增加算法局部搜索能力,从而提高整体收敛速度;最后,引入粒子群算法的思想,将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息,从而保留灰狼个体自身最佳位置信息.为验证该算法的有效性,本文借助9个标准测试函数来与其他三种算法进行对比.实验结果表明,本文提出的算法比其他三种算法在单峰函数和多峰函数上搜索到的最优解更加理想; PSO_GWO算法比IGWO算法(the improved grey wolf optimization algorithm)在计算时间复杂度方面效果较好;同时,随着种群规模增大,PSO_GWO算法收敛值逐渐接近理想值.因此,本文提出的PSO_GWO算法能更快搜索到全局最优解,且鲁棒性更好.

关键词：灰狼优化算法 Tent映射非线性控制参数粒子群算法惯性权重系数