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基于改进鸽群算法的无线传感器网络定位方法

传感技术学报 2022年第3期35卷 399-404页

作者：崔焕庆张娜罗汉江山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

定位是无线传感器网络的关键技术之一,为了提高定位性能,提出了一种改进鸽群算法的定位方法。在鸽群算法中加入自适应调整机制以平衡局部搜索能力与全局搜索能力,然后通过种群分组并融入随机游走机制来增加种群多样性,增强了算法寻优能... 详细信息

定位是无线传感器网络的关键技术之一,为了提高定位性能,提出了一种改进鸽群算法的定位方法。在鸽群算法中加入自适应调整机制以平衡局部搜索能力与全局搜索能力,然后通过种群分组并融入随机游走机制来增加种群多样性,增强了算法寻优能力。传感器节点使用接收信号强度估计距离,使用改进的鸽群算法来估计位置。仿真实验表明,所提出的定位算法具有较高的定位精度和较快的收敛速度。

关键词：无线传感器网络定位鸽群算法接收信号强度随机游走

基于改进鸽群算法的含分布式电源配电网故障定位

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电源学报 2022年第4期20卷 171-178页

作者：任志玲刘卫东杨柳王诗翱罗添元辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105 国网四平供电公司四平136000

分布式电源DGs(distributed generations)接入配电网中,使得配电网由传统的单电源辐射状网络变成多电源复杂网络,增加了配电网故障定位的难度。针对DG接入配电网定位问题,提出了一种基于改进鸽群算法的故障区段定位方法。首先,建立了适... 详细信息

分布式电源DGs(distributed generations)接入配电网中,使得配电网由传统的单电源辐射状网络变成多电源复杂网络,增加了配电网故障定位的难度。针对DG接入配电网定位问题,提出了一种基于改进鸽群算法的故障区段定位方法。首先,建立了适用于含多个分布式电源的开关函数并对电流编码方式重新定义。其次,对基本鸽群算法中的指南针因子和地标算子进行改进,并通过结合模拟退火算法防止其陷入局部最优,提高了算法的容错性。仿真结果表明,该算法适用于含分布式电源配电网的单重和多重故障区段定位,且在相同故障情况下,改进鸽群算法分别比传统鸽群算法和遗传算法在迭代时间上分别降低了17.019%和43.763%,具有一定的实时性。

关键词：分布式电源配电网故障定位鸽群算法模拟退火算法

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基于鸽群的鲁棒强化学习算法

网络与信息安全学报 2022年第5期8卷 66-74页

作者：张明英华冰张宇光李海东郑墨泓中国电子技术标准化研究院北京100007 南京航空航天大学航天学院江苏南京211106 中国电子科技集团公司第七研究所广东广州510000

强化学习是一种人工智能算法,具有计算逻辑清晰、模型易扩展的优点,可以在较少甚至没有先验信息的前提下,通过和环境交互并最大化值函数,调优策略性能,有效地降低物理模型引起的复杂性。基于策略梯度的强化学习算法目前已成功应用于图... 详细信息

强化学习是一种人工智能算法,具有计算逻辑清晰、模型易扩展的优点,可以在较少甚至没有先验信息的前提下,通过和环境交互并最大化值函数,调优策略性能,有效地降低物理模型引起的复杂性。基于策略梯度的强化学习算法目前已成功应用于图像智能识别、机器人控制、自动驾驶路径规划等领域。然而强化学习高度依赖采样的特性决定了其训练过程需要大量样本来收敛,且决策的准确性易受到与仿真环境中不匹配的轻微干扰造成严重影响。特别是当强化学习应用于控制领域时,由于无法保证算法的收敛性,难以对其稳定性进行证明,为此,需要对强化学习进行改进。考虑到群体智能算法可通过群体协作解决复杂问题,具有自组织性及稳定性强的特征,利用其对强化学习进行优化求解是一个提高强化学习模型稳定性的有效途径。结合群体智能中的鸽群算法,对基于策略梯度的强化学习进行改进:针对求解策略梯度时存在迭代求解可能无法收敛的问题,提出了基于鸽群的强化学习算法,以最大化未来奖励为目的求解策略梯度,将鸽群算法中的适应性函数和强化学习结合估计策略的优劣,避免求解陷入死循环,提高了强化学习算法的稳定性。在具有非线性关系的两轮倒立摆机器人控制系统上进行仿真验证,实验结果表明,基于鸽群的强化学习算法能够提高系统的鲁棒性,降低计算量,减少算法对样本数据库的依赖。

关键词：鸽群算法强化学习策略梯度鲁棒性

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融合对比学习和特征选择的入侵检测模型

信息安全研究 2024年第5期10卷 453-461页

作者：陈虹程明佳金海波武聪姜朝议辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学科学技术研究院辽宁阜新123099

入侵检测系统可以主动识别恶意流量,是保护网络安全的重要工具.针对网络流量中存在的冗余特征以及现有的入侵检测算法在特征选择过程中存在的不足,提出一种融合对比学习和特征选择的入侵检测模型(contrastive learning and feature sele... 详细信息

入侵检测系统可以主动识别恶意流量,是保护网络安全的重要工具.针对网络流量中存在的冗余特征以及现有的入侵检测算法在特征选择过程中存在的不足,提出一种融合对比学习和特征选择的入侵检测模型(contrastive learning and feature selection,CL-FS).利用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCCs)对预处理后的网络流量进行相关性分析,过滤掉相似特征;使用自编码器(autoencoder,AE)进行深度特征提取,在提取阶段融入对比学习,减少类间相似性,将提取的新特征和过滤后的特征融合,得到表征能力更强的特征集;利用改进的鸽群算法进行包裹特征选择,根据贝叶斯分类器的性能选择最优特征子集,提高分类精度.在NSL-KDD,UNSW-NB15这2个数据集的实验结果表明,CL-FS模型可以提升分类精度并减少处理时间,在2个数据集上的2分类实验准确率分别为90.45%和88.52%,分类处理时间大约减少为原来的一半.

关键词：对比学习皮尔逊相关系数鸽群算法特征提取特征选择

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异构网络中基于鸽群优化算法的D2D资源分配机制

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控制与决策 2020年第12期35卷 2959-2967页

作者：张达敏张绘娟闫威陈忠云辛梓芸贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对异构蜂窝网络中D2D (device-to-device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进离散鸽群算法(PIO)的D2D通信资源分配机制.通过设置信干噪比(SINR)门限值保证用户的通信服务质量(QoS),使用基于改... 详细信息

针对异构蜂窝网络中D2D (device-to-device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进离散鸽群算法(PIO)的D2D通信资源分配机制.通过设置信干噪比(SINR)门限值保证用户的通信服务质量(QoS),使用基于改进地图-指南针算子和认知因子的离散鸽群算法(IMCBPIO)为D2D用户进行资源分配,并采用基于接收SINR的闭环功率控制算法动态调整用户的发送功率,以减少用户与基站以及用户与用户之间存在的干扰.仿真结果表明,所提出方案能够有效抑制异构网络中由于引入D2D用户后导致的干扰,降低通信用户的中断概率,大大提高频谱利用率和系统吞吐量.

关键词：异构网络 D2D通信鸽群算法资源分配功率控制吞吐量

基于分数阶混合鸽群优化的Otsu图像分割算法研究

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基于分数阶混合鸽群优化的Otsu图像分割算法研究

作者：李光昊宁夏大学

学位级别：硕士

针对原始鸽群优化的二维最大类间方差法（Otsu）图像分割算法收敛速度慢的缺点,提出了基于混合分数阶鸽群优化的Otsu图像分割算法。算法将分数阶与鸽群算法结合,利用分数阶微积分的记忆性,使鸽群依据更多历史记忆获取更精确最优值,并进... 详细信息

针对原始鸽群优化的二维最大类间方差法（Otsu）图像分割算法收敛速度慢的缺点,提出了基于混合分数阶鸽群优化的Otsu图像分割算法。算法将分数阶与鸽群算法结合,利用分数阶微积分的记忆性,使鸽群依据更多历史记忆获取更精确最优值,并进行分数阶增强滤波预处理,提高分割精度,引入混沌搜索算法增强种群多样性,提高全局搜索能力。将Otsu算法的离散度矩阵作为改进算法的适应度值,从而快速搜索最佳阈值,进行图像分割。本文主要内容总结如下:（1）研究了传统图像分割算法。分析了各类图像分割算法的优点及存在问题。着重分析了最大类间方差法的优点及缺陷。基于灰度-梯度的二维Otsu算法与和传统二维Otsu算法相比,分割精度更高、抗噪性能更好,但并未解决运行效率低下的缺点。（2）研究了传统鸽群算法、分数阶微积分、混沌搜索算法。详细介绍了鸽群算法的生物学背景和鸽群算法的作用原理。分析了原始鸽群算法的优缺点,通过引入分数阶微积分和混沌搜索算法对鸽群算法的缺点进行改进,利用分数阶微积分的遗传特性和混沌搜索算法的多样性,增强鸽群算法的搜索能力和搜索效率。同时,为了提升分割图像精度,对图像进行分数阶增强的预处理,提升图像细节清晰度。（3）将改进后的分数阶混合鸽群算法与二维Otsu算法结合,提出了基于分数阶混合鸽群优化的二维Otsu算法（FPIO-Otsu）,将二维Otsu算法的离散度矩阵作为改进算法的适应度函数,达到快速收敛、准确寻找最优阈值的目的。实验结果表明,对各种不同类型的图像,本文算法分割效果均优于本文采用的对比算法。主观上,本文算法保证了人体视觉对分割图像细节的把控。客观上,与传统鸽群优化的二维Otsu算法和分数阶粒子群结合的二维Otsu算法相比,本文算法大幅提升了收敛速度,提高了算法效率,同时也取得了良好的分割效果。

关键词：最大类间方差法鸽群算法分数阶微分混沌图像分割

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于参数知识鸽群算法的离散车间能效优化

系统仿真学报 2017年第9期29卷 2140-2148页

作者：单鑫王艳纪志成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

针对离散制造车间复杂性、约束性特点,以车间总能耗最小为优化目标,提出一种求解离散车间能效优化的离散型知识鸽群算法。该算法在优化过程中引入参数知识以平衡局部收索和全局收索,提高了算法收敛性和寻优能力。在算法中加入离散过程,... 详细信息

针对离散制造车间复杂性、约束性特点,以车间总能耗最小为优化目标,提出一种求解离散车间能效优化的离散型知识鸽群算法。该算法在优化过程中引入参数知识以平衡局部收索和全局收索,提高了算法收敛性和寻优能力。在算法中加入离散过程,不仅保留算法收敛性和寻优能力的特点,而且具有处理离散问题的能力。通过实例测试,将粒子群,遗传算法与鸽群算法的结果进行比较分析,鸽群算法在收敛性和寻优能力方面明显优于另外两种算法,验证了算法的合理性和有效性。

关键词：离散制造车间能效优化鸽群算法知识参数二次离散

基于鸽群算法的移动异构网络通信资源分配方法

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长春工程学院学报（自然科学版） 2022年第3期23卷 105-109页

作者：陈竦福州软件职业技术学院福州350200

针对在通信资源分配方案设定过程中忽视网络动态性,导致资源分配过程能效较高且用户资源获取量公平性较低的问题,提出基于鸽群算法的移动异构网络通信资源分配方法。将异构通信网络的组成部分分割为一个宏小区以及多个微小区,构建异构... 详细信息

针对在通信资源分配方案设定过程中忽视网络动态性,导致资源分配过程能效较高且用户资源获取量公平性较低的问题,提出基于鸽群算法的移动异构网络通信资源分配方法。将异构通信网络的组成部分分割为一个宏小区以及多个微小区,构建异构通信网络模型,为后续的研究提供基础。选择网络的数据吞吐量与能效值作为移动异构网络通信资源分配的目标函数,根据目标函数使用鸽群算法,求解通信资源分配方案的设计与优化。构建实验环节,分析此方法的应用效果。实验结果表明:该方法具有降低资源分配过程能效,提升用户资源获取量公平性和通信业务平均效用的作用。可为日后移动异构网络通信资源分配技术的发展寻找新方向。

关键词：鸽群算法移动异构网络通信资源分配自适应参数多目标优化算法资源联合分配

基于鸽群算法优化SVM的医院信息系统异常检测

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现代科学仪器 2023年第1期40卷 171-174页

作者：张虹黄超广西医科大学信息管理学院广西南宁530021

为提高医院信息系统异常检测的精度,解决SVM模型的惩罚参数和核函数参数选取的问题,运用鸽群算法优化SVM模型进行医院信息系统异常检测研究。选择异常检测准确率为适应度函数,通过PIO算法优化SVM模型的参数实现医院信息系统异常检测。与... 详细信息

为提高医院信息系统异常检测的精度,解决SVM模型的惩罚参数和核函数参数选取的问题,运用鸽群算法优化SVM模型进行医院信息系统异常检测研究。选择异常检测准确率为适应度函数,通过PIO算法优化SVM模型的参数实现医院信息系统异常检测。与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,PIO-SVM能够有效地提高医院信息异常检测的精度,为系统中的异常检测提供了新的方法与途径。

关键词：支持向量机鸽群算法医院信息系统异常检测