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多策略改进的乌燕鸥算法及应用

机械设计与制造 2023年第3期385卷 28-34页

作者：王国柱周强陈慧波河南工学院电气工程与自动化学院河南新乡453003 郑州大学电气工程学院河南郑州450001 卫华集团河南长垣453400

乌燕鸥算法(STOA)存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题,鉴于此,提出一种多策略改进的乌燕鸥算法(MISTOA)。首先,为增强初始种群的多样性,采用cat混沌映射对STOA算法种群进行初始化。其次,将自适应权重因子和高斯函数改进了算法的... 详细信息

乌燕鸥算法(STOA)存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题,鉴于此,提出一种多策略改进的乌燕鸥算法(MISTOA)。首先,为增强初始种群的多样性,采用cat混沌映射对STOA算法种群进行初始化。其次,将自适应权重因子和高斯函数改进了算法的迁徙位置更新方式,增强了算法的全局搜索能力。同时,结合自适应权重因子和邻代交叉学习策略改进了算法的攻击位置的更新方式,增强了算法跳出局部最优的能力。最后,采用高斯变异策略对乌燕鸥最优个体进行扰动,提高算法的全局搜索与局部搜索之间的平衡能力。利用7个测试函数和主梁轻量化设计对MISTOA算法收敛性能和工程实际应用能力进行了验证。结果表明:与其他5种先进的算法,MISTOA算法收敛性能更优,稳定性较好和鲁棒性较强。MISTOA算法可实现桥式起重机主梁质量减重率约为20.76%,优化结果优于已有的方法,因此,MISTOA算法可以高效地处理复杂的非线性约束的现实问题。

关键词：乌燕鸥算法 cat混沌映射自适应权重因子高斯变异邻代交叉学习主梁

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差分进化协同定位算法研究

无线电工程 2023年第9期53卷 2151-2157页

作者：高颖夏斌张立晔袁文浩山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255020

物联网定位问题可以映射为一个优化问题,通过差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)进行优化求解。在求解过程中,传统的适应度函数没有包含未知节点之间的距离信息,导致距离信息不够全面,使算法的定位精度提高有限。鉴于此... 详细信息

物联网定位问题可以映射为一个优化问题,通过差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)进行优化求解。在求解过程中,传统的适应度函数没有包含未知节点之间的距离信息,导致距离信息不够全面,使算法的定位精度提高有限。鉴于此,从提高定位精度的角度出发,提出了一种差分进化协同定位算法。构建新的适应度函数,该适应度函数不仅包含已知节点与未知节点之间的距离信息,还包含未知节点之间的距离信息,保证距离信息在优化求解过程被充分利用;采用cat混沌映射方法保证初始种群均匀分布,使搜索范围变大,提高算法的寻优能力;采用Levy飞行策略,解决因空间维数增大导致算法陷入局部最优解的问题。仿真结果表明,与传统差分进化定位算法相比,差分进化协同定位算法可以有效减少测距误差对定位误差的影响,改善定位性能。

关键词：差分进化定位精度适应度函数 cat混沌映射 Levy飞行策略

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一种优化的灰狼算法

黑龙江大学自然科学学报 2022年第2期39卷 238-245页

作者：杨寒石吴皓月孔德贵黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150080 黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080

针对传统灰狼算法存在局部开发能力弱、早熟收敛以及初始种群分布不均匀等缺点,优化了传统灰狼算法。采用cat混沌映射和反向学习初始化种群,增加初始种群的多样性和均匀性;在灰狼位置更新方面结合了粒子群算法的个体位置更新策略的优势... 详细信息

针对传统灰狼算法存在局部开发能力弱、早熟收敛以及初始种群分布不均匀等缺点,优化了传统灰狼算法。采用cat混沌映射和反向学习初始化种群,增加初始种群的多样性和均匀性;在灰狼位置更新方面结合了粒子群算法的个体位置更新策略的优势,降低了算法陷入局部最优的风险;引入非线性控制参数,平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力;利用Levy飞行对α狼进行全局搜索,防止了算法后期狼群丧失多样性和算法收敛早熟。利用优化后的灰狼算法对6个标准测试函数进行理论仿真,结果表明,与传统灰狼算法、粒子群算法和蚁群算法相比,优化后的灰狼算法在标准函数求解精度和算法稳定性方面均有显著提高。

关键词：灰狼算法粒子群算法 Levy飞行 cat混沌映射反向学习

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基于混合策略改进的金豺优化算法

计算机时代 2023年第11期 34-40页

作者：夏永承沈金荣刘梦权河海大学物联网工程学院江苏常州213022

针对金豺算法种群初始化多样性不足、在搜索后期容易陷入局部最优的问题,对金豺优化算法作了改进。利用cat混沌映射和精英反向学习策略初始化种群,利用单纯形法优化较差个体,改进了收敛因子,引入自适应权重的方式更新位置,引入个体记忆... 详细信息

针对金豺算法种群初始化多样性不足、在搜索后期容易陷入局部最优的问题,对金豺优化算法作了改进。利用cat混沌映射和精英反向学习策略初始化种群,利用单纯形法优化较差个体,改进了收敛因子,引入自适应权重的方式更新位置,引入个体记忆方法加快其收敛速度并采用高斯变异优化最优解。通过对8个基准测试函数进行仿真实验,与MFO算法、MVO算法、GWO算法、SCA算法进行比较,证明了经改进的GJO算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。

关键词： cat混沌映射反向学习单纯形法收敛因子金豺优化算法

基于改进樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位

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传感器与微系统 2021年第9期40卷 139-141,145页

作者：田洪舟陈思溢黄辉先湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105 广东科技学院计算机学院广东东莞523000

传统距离矢量-跳数(DV-Hop)定位算法中定位阶段的准确率较低,提出了一种改进樽海鞘群算法优化的DV-Hop定位算法。首先,利用cat混沌映射产生混沌序列,用以种群初始化;其次,在追随者更新时加入环境和优秀个体的影响,引入精英引导变异实现... 详细信息

传统距离矢量-跳数(DV-Hop)定位算法中定位阶段的准确率较低,提出了一种改进樽海鞘群算法优化的DV-Hop定位算法。首先,利用cat混沌映射产生混沌序列,用以种群初始化;其次,在追随者更新时加入环境和优秀个体的影响,引入精英引导变异实现;最后,用败者淘汰策略去除较差个体同时产生较优个体。实验结果表明:优化后的DV-Hop算法与传统DV-Hop算法及其他对比算法相比,定位精度较高,具有更好的定位能力。

关键词：距离矢量-跳数(DV-Hop)算法樽海鞘群算法 cat混沌映射精英引导变异败者淘汰策略

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动态整体反恶化混沌粒子群优化算法

软件导刊 2010年第6期9卷 39-41页

作者：苏瑞娟刘怀亮许若宁广东科贸职业学院信息工程系广东广州510430 广州大学计算机科学与教育软件学院广东广州510006 广州大学数学与信息科学学院广东广州510006

为防止粒子群优化算法陷入局部最优,引入混沌和整体反恶化机制,设计了一种整体逐步反恶化的粒子群优化算法公式,提出动态整体反恶化混沌粒子群优化算法,使粒子摆脱局部最优,逐步向全局最优处收敛。采用多个著名标准测试函数进行实验,结... 详细信息

为防止粒子群优化算法陷入局部最优,引入混沌和整体反恶化机制,设计了一种整体逐步反恶化的粒子群优化算法公式,提出动态整体反恶化混沌粒子群优化算法,使粒子摆脱局部最优,逐步向全局最优处收敛。采用多个著名标准测试函数进行实验,结果表明本文方法在不同情况下都超越了其他著名粒子群优化改进算法。

关键词：粒子群优化算法动态调整整体反恶化机制 Arnold's cat混沌映射