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基于麻雀搜索的协同定位算法研究

电子测量与仪器学报 2024年第3期38卷 152-158页

作者：夏斌张立晔山东理工大学电气与电子工程学院淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255000

无线传感器网络的定位问题可以转化为适应度函数最优问题,并通过经典的麻雀搜索算法进行求解。然而该算法所用的适应度函数并未使用未知节点之间的测量距离数据,从而导致定位精度的提升有限。为了解决这一问题,提出了一种基于麻雀搜索... 详细信息

无线传感器网络的定位问题可以转化为适应度函数最优问题,并通过经典的麻雀搜索算法进行求解。然而该算法所用的适应度函数并未使用未知节点之间的测量距离数据,从而导致定位精度的提升有限。为了解决这一问题,提出了一种基于麻雀搜索的协同定位算法。该算法主要包括两个搜索阶段:粗略搜索和精细搜索。在粗略搜索阶段,未知节点到锚节点之间的测量距离数据被用于确定未知节点的初始位置。在精细搜索阶段,未知节点之间的测量距离数据被用来确定未知节点的精确位置。首先,采用Cat混沌映射方法来保证初始种群的均匀分布,从而有助于确定最佳位置。其次,构建了两种不同的适应度函数,一种用于粗略搜索,另一种用于精细搜索。其中,用于精细搜索的适应度函数利用未知节点之间的测量距离数据来提高定位精度。最后,提出了一种新的精细搜索方法,以避免协同定位结果收敛到局部最优位置。通过对仿真和实测数据进行分析,验证了所提方法的有效性。

关键词：麻雀搜索协同定位适应度函数定位精度

应用麻雀搜索和概率神经网络的储能电池故障诊断

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科学技术与工程 2024年第3期24卷 1083-1090页

作者：喻思维张雪松林达李正阳熊瑞北京理工大学机械与车辆学院北京100084 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院杭州310014

储能是构建新型电力系统的核心技术,其中,锂离子电池电化学储能是当前的主要形式,对实现“双碳”目标意义重大。故障诊断对于保障电池储能系统安全运营意义重大,尤其是微小故障的准确诊断能有效预防严重故障的发生,然而,传统故障诊断方... 详细信息

储能是构建新型电力系统的核心技术,其中,锂离子电池电化学储能是当前的主要形式,对实现“双碳”目标意义重大。故障诊断对于保障电池储能系统安全运营意义重大,尤其是微小故障的准确诊断能有效预防严重故障的发生,然而,传统故障诊断方法时效性差、精度较低,难以捕捉微小故障特征。因此,提出了一种应用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)改进的概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的储能电池微小故障诊断方法。首先,通过对锂离子电池故障类别分析故障特性,提取微小故障发生后的状态特征信息;然后,将磷酸铁锂储能电池故障信号分解成一系列特征向量并输入SSA-PNN模型;最后,开展了实验验证研究。结果表明,与传统的基于误差反向传播算法的故障诊断方法相比,基于SSA-PNN的故障诊断方法精度达到99.7%,具有更高的诊断精度和实时性。

关键词：磷酸铁锂电池储能电池故障诊断神经网络麻雀搜索

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基于改进麻雀搜索算法的机械臂路径规划

组合机床与自动化加工技术 2023年第1期 15-19,24页

作者：沈孝龙王吉芳郭子昇北京信息科技大学机电工程学院北京100192

针对串联机械臂在三维空间的无碰运动规划问题,提出一种基于改进麻雀搜索的无碰运动规划方法,对比蚁群算法在此问题的应用,改进算法效果出色。首先,利用包围盒法建立机械臂与障碍物模型,使机械臂与障碍物的碰撞检测抽象为空间内判断直... 详细信息

针对串联机械臂在三维空间的无碰运动规划问题,提出一种基于改进麻雀搜索的无碰运动规划方法,对比蚁群算法在此问题的应用,改进算法效果出色。首先,利用包围盒法建立机械臂与障碍物模型,使机械臂与障碍物的碰撞检测抽象为空间内判断直线与平面的相交问题;其次,把无碰运动规划问题转化为函数优化问题,利用新颖的麻雀搜索算法,融合柯西变异与反向学习机制对其控制参数改进;最后,构建三维环境模型在MATLAB中仿真验证算法的可行性。结果表明,所提算法可使机械臂在三维空间中避碰预设的障碍物且基于多项式插值法规划的轨迹连续平滑,满足各关节角度与速度的光滑连续。

关键词：串联机械臂麻雀搜索碰撞检测避障路径规划

基于蚁群和麻雀搜索的无人机路径规划算法研究

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基于蚁群和麻雀搜索的无人机路径规划算法研究

作者：袁利君上海海洋大学

学位级别：硕士

无人机的发展使得其被应用于军事,农业,商业等领域。无人机路径规划问题成为了热点。目前无人机路径规划主要有两个问题:不增加硬件条件下的续航问题,即如何使无人机在特定条件下飞的更久。路径规划算法的收敛速度慢以及寻优精度低问题... 详细信息

无人机的发展使得其被应用于军事,农业,商业等领域。无人机路径规划问题成为了热点。目前无人机路径规划主要有两个问题:不增加硬件条件下的续航问题,即如何使无人机在特定条件下飞的更久。路径规划算法的收敛速度慢以及寻优精度低问题。同时,无人机路径规划在农业应用方面的问题也尤为显著。针对上述问题,本文的研究内容如下:1.介绍了常用的无人机路径规划建模方法,比较分析了其各自的优缺点,并对栅格模型进行了应用。对所用到的地图进行建模,这为本文接下来进一步的研究奠定了基础。2.针对蚁群算法在避障过程中的问题,提出一种多维度改进的蚁群算法。首先改进了初始化信息,根据与目标位置的距离来增加权重,减少前期搜索的盲目性;其次依次对挥发规则进行了改进,动态改变挥发规则来达到减小收敛速度的同时解决容易陷入局部最优解的问题。最后根据与目标点的距离和方向来增加权重改进转移概率,减少转移的盲目性。根据多维度的改进,指导蚂蚁向目标地址运动。进行了仿真实验,在20*20地图和30*30地图中都有较短的路径长度以及较少的转弯次数,并且具有较好的收敛性。3.针对目前人工巡查效率低,劳动力消耗大,而已有的无人机路径规划算法收敛速度慢和寻优精度不高等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法(NISSA)来完成巡查路径规划。首先,未知初始种群的分布很可能存在聚类等情况,利用优化的Kent映射对混沌序列进行初始化,可以增强初始种群的随机性和不规则性,从而使得麻雀能够在更大的范围内进行搜索。其次,为了避免麻雀在一个地方原地打转,引入了折射式后向学习来提高领导者的位置,使陷入局部极值点的领导者能够跳出极限继续搜索。最后,利用余弦函数来提高领导者与追随者的比例,以解决固定比例造成的收敛缓慢问题。通过仿真测试分析,本文提出的算法与原算法相比,在单峰函数上找到最优解的概率提高了百分之七十五;对于多峰函数,提高了百分之五十。同时,NISSA被应用于巡查无人机路径规划中。

关键词：栅格法路径规划蚁群算法麻雀搜索无人机

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基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤算法

青岛大学学报（自然科学版） 2021年第1期34卷 70-76页

作者：聂晓明高鹏翔青岛大学数据科学与软件工程学院青岛266071

针对推荐算法数据稀疏及聚类中心点敏感问题,提出了一种基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤推荐算法。首先使用评分偏好模型对原用户项目矩阵进行修正,得到新的用户偏好-项目矩阵。利用麻雀搜索对聚类中心点进行优化,从目标用户所在... 详细信息

针对推荐算法数据稀疏及聚类中心点敏感问题,提出了一种基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤推荐算法。首先使用评分偏好模型对原用户项目矩阵进行修正,得到新的用户偏好-项目矩阵。利用麻雀搜索对聚类中心点进行优化,从目标用户所在簇内得到最近邻,提高了算法迭代速度,改善了聚类中心点敏感的问题。使用相似度公式对目标用户未评分项目进行预测,并完成推荐。实验结果表明,相较于其他几种推荐算法,准确度提高了4到6个百分点。

关键词：评分偏好麻雀搜索协同过滤推荐精度

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改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法

微电子学与计算机 2024年

作者：邢毓华武琦王明军西安理工大学自动化与信息工程学院西安市无线光通信与网络研究重点实验室

距离向量跳数（DV-Hop）定位算法作为一种简单高效的定位算法，在节点分布不均匀的无线传感器网络中，算法会存在较大定位误差，为了提高算法的定位精度，提出一种改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法。首先通过Cat混沌映射产生混沌序列... 详细信息

距离向量跳数（DV-Hop）定位算法作为一种简单高效的定位算法，在节点分布不均匀的无线传感器网络中，算法会存在较大定位误差，为了提高算法的定位精度，提出一种改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法。首先通过Cat混沌映射产生混沌序列初始化麻雀种群，提高算法前期搜索能力；而后根据传统DV-Hop算法获得的跳数和跳距数据并结合凸规划算法，可以建立未知节点的搜索盒子区域，有效缩小了麻雀搜索算法的前期搜索范围；最后引入柯西-高斯变异策略优化最优麻雀个体并淘汰较差个体，增强算法跳出局部最优的能力。仿真实验考虑到无线电不规则性，引入无线电不规则模型代替理想模型，选择未知节点平均定位误差作为实验评价指标。仿真结果表明，在相同实验环境下，改进算法的平均定位误差与传统DV-Hop算法和其他三种改进算法相比分别降低约18.60%，10.21%，8.32%和4.77%。

关键词：无线传感器网络距离向量跳数麻雀搜索 Cat映射柯西-高斯变异

改进麻雀算法优化Elman神经网络的短期电力负荷预测

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上海电机学院学报 2022年第4期25卷 221-227页

作者：邹定江刘天羽(指导) 王勉段震宇上海电机学院电气学院上海201306

针对埃尔曼(Elman)动态递归神经网络在短期电力负荷预测中容易陷入局部最优、收敛不稳定以及预测精度低的问题,提出了基于Logistic混沌映射初始化种群并加入随机游走扰动的麻雀搜索算法(SSA)优化Elman动态递归神经网络的预测方法。首先... 详细信息

针对埃尔曼(Elman)动态递归神经网络在短期电力负荷预测中容易陷入局部最优、收敛不稳定以及预测精度低的问题,提出了基于Logistic混沌映射初始化种群并加入随机游走扰动的麻雀搜索算法(SSA)优化Elman动态递归神经网络的预测方法。首先,为提高初始解的质量,根据Logistic混沌映射理论对麻雀种群进行初始化;其次,在麻雀搜索食物后,通过随机游走对最优麻雀进行位置扰动,提高其全局与局部搜索能力;最后,将改进麻雀搜索算法(ISSA)与Elman动态递归神经网络相结合,并通过Matlab进行真实数据仿真,对比分析了ISSA-Elman模型与其他模型的电力负荷预测结果。结果表明:本文方法误差更小,预测精度更高。

关键词： Elman神经网络负荷预测 Logistic混沌映射随机游走扰动麻雀搜索

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基于UWB方位的机器人间相对定位

电子测量与仪器学报 2024年第6期38卷 58-66页

作者：宁恒刘冉郭林蓝发籍左建肖宇峰西南科技大学信息工程学院绵阳621000 特殊环境机器人技术四川省重点实验室绵阳621000

相对定位是实现多机器人编队、探索救援等协作任务的前提。针对卫星信号受阻、未知无基础设施环境中机器人间的相对定位问题,提出一种基于超宽带(ultra-wideband,UWB)方位的相对定位方法。利用滑动窗口截取一段时间内机器人间观测方位... 详细信息

相对定位是实现多机器人编队、探索救援等协作任务的前提。针对卫星信号受阻、未知无基础设施环境中机器人间的相对定位问题,提出一种基于超宽带(ultra-wideband,UWB)方位的相对定位方法。利用滑动窗口截取一段时间内机器人间观测方位和运动轨迹,构建方位代价函数,通过最小化代价函数估计机器人间的相对位姿。然而,函数的非凸性导致传统优化算法陷入局部最优解,因此,采用麻雀搜索算法(SSA)对代价函数进行求解,实现机器人间的相对定位。为减少UWB方位测量误差对定位结果的影响,通过后端图优化算法融合SSA估计位姿和里程计信息,实现更加精准的相对定位。实验结果表明,该方法在12 m×6 m的室内环境中,能够达到0.32 m的平均位置误差以及2.1°的平均旋转误差。

关键词：相对定位方位滑动窗口麻雀搜索图优化

面向输变电场景的基于SSA的WSN分簇路由算法

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中国科学院大学学报（中英文） 2023年第1期40卷 119-127页

作者：刘天凯刘洪郑敏谭冲中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050 中国科学院大学北京100049

针对部分输变电场景传感器众多、不具有组网能力的特点,提出采用计算能力高的中继节点收集传感器信息,并对中继节点进行组网的解决方案。根据方案,提出一种轮换中继节点网络的根节点-无线网关节点的分簇路由算法(LEACH-WGR-SSA),并且引... 详细信息

针对部分输变电场景传感器众多、不具有组网能力的特点,提出采用计算能力高的中继节点收集传感器信息,并对中继节点进行组网的解决方案。根据方案,提出一种轮换中继节点网络的根节点-无线网关节点的分簇路由算法(LEACH-WGR-SSA),并且引入麻雀搜索智能算法(SSA),对节点网络中的簇首选举进行优化,并加入Levy飞行策略避免算法陷入局部最优。对于无线网关节点和网络簇首的选举均考虑了节点剩余能量、邻接节点的个数和位置信息。仿真实验表明,在50%节点死亡时,LEACH-WGR-SSA的网络生存轮数相较于LEACH、LEACH-WGR、LEACH-WGR-PSO分别延长121.6%、64.1%、6.5%,均衡了能耗,延长了网络生存周期,并有效地提高了寻优精度。

关键词：输变电场景无线网关节点轮换麻雀搜索分簇路由