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基于改进BOA-ELM的热轧带钢宽度预测

锻压技术 2024年第3期49卷 101-106,126页

作者：陈啸天张帅杨培宏张勇内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对传统粗轧宽度预测模型参数强耦合、非线性等特点,从数据驱动角度出发,提出一种基于改进蝴蝶算法优化极限学习机(IBOA-ELM)的粗轧宽度预测模型。首先,利用蝴蝶优化算法(BOA)对极限学习机(ELM)的随机权重和偏置进行参数寻优,以提高EL... 详细信息

针对传统粗轧宽度预测模型参数强耦合、非线性等特点,从数据驱动角度出发,提出一种基于改进蝴蝶算法优化极限学习机(IBOA-ELM)的粗轧宽度预测模型。首先,利用蝴蝶优化算法(BOA)对极限学习机(ELM)的随机权重和偏置进行参数寻优,以提高ELM模型的预测精度。然后,针对蝴蝶优化算法易陷入局部最优及收敛性差等问题,引入fuch混沌映射、非线性惯性权重和折射反向学习等策略改进蝴蝶优化算法,进一步提高宽度预测模型的精度。最后,通过某钢厂热轧生产现场数据对该模型进行仿真测试。结果表明:基于数据驱动的IBOA-ELM模型在预测精度方面具有明显优势,预测粗轧宽度误差在±8 mm以内的命中率为93%,明显优于对照模型,可用于热轧带钢粗轧宽度预测且具有较强的适用性。

关键词：粗轧宽度预测热轧带钢蝴蝶优化算法 fuch混沌映射非线性惯性权重折射反向学习

改进MOGOA及其在风储容量优化配置中的应用

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电力科学与技术学报 2023年

作者：王欣谭永怡秦斌湖南工业大学电气与信息工程学院

针对传统方法在风储容量优化配置过程中求解精度低、效率低等问题，提出一种改进多目标蝗虫优化算法（IMOGOA），采用fuch混沌映射、余弦自适应参数和莱维飞行三种策略进行改进，使算法的初始解分布更均匀、全局探索和局部开发更协调，... 详细信息

针对传统方法在风储容量优化配置过程中求解精度低、效率低等问题，提出一种改进多目标蝗虫优化算法（IMOGOA），采用fuch混沌映射、余弦自适应参数和莱维飞行三种策略进行改进，使算法的初始解分布更均匀、全局探索和局部开发更协调，同时增强了算法跳出局部最优的能力。对改进算法和多目标粒子群等多个算法进行性能测试对比，实验结果表明改进算法具有更好的寻优精度和稳定性。将该算法应用于风电场混合储能系统容量优化配置，对比其他算法，改进算法能够快速找出Pareto最优解集，在满足系统要求的同时，最大限度降低了混合储能系统成本，验证了算法改进策略的有效性和应用于实际优化问题的适用性。

关键词：风电场储能容量优化配置蝗虫优化算法 fuch混沌映射莱维飞行

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混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法及应用

计算机工程与设计 2023年第11期44卷 3335-3344页

作者：李彦苍李晶霞杜尊峰朱海涛韩沐轩河北工程大学土木工程学院河北邯郸056038 天津大学建筑工程学院天津300350

针对基本斑点鬣狗算法求解精度低、易陷入局部最优值等缺点,提出一种混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法。通过fuch混沌映射实现鬣狗种群的多样性,利用自适应惯性权重平衡斑点鬣狗算法的全局搜索和局部开发能力,引入拉普拉斯算子进行动... 详细信息

针对基本斑点鬣狗算法求解精度低、易陷入局部最优值等缺点,提出一种混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法。通过fuch混沌映射实现鬣狗种群的多样性,利用自适应惯性权重平衡斑点鬣狗算法的全局搜索和局部开发能力,引入拉普拉斯算子进行动态交叉操作,提高SHO算法跳出局部最优的能力,将小孔成像反向学习和逐维反向学习机制相结合,使种群更符合迭代规律,提高算法的收敛速度和寻优能力。通过若干基准函数的仿真实验进行比较,其结果表明,LPSHO具有更优越的寻优性能。将改进后LPSHO运用在机械优化设计和桁架结构优化工程问题上,与其它算法对比进一步表明LPSHO能够很好解决这类结构优化问题。

关键词：斑点鬣狗算法 fuch混沌映射反向学习拉普拉斯交叉策略自适应的惯性权重结构优化机械优化

融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法

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微电子学与计算机 2019年第12期36卷 78-83,88页

作者：毕孝儒牟琦龚尚福四川外国语大学重庆南方翻译学院重庆401120 西安科技大学计算机学院陕西西安710054

针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率... 详细信息

针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率阈值以协调算法全局搜索与局部开采能力,采用可变权重对鲸鱼位置更新公式修正,提高收敛速度和精度;最后,对鲸鱼精英个体引入自适应变异策略,以避免算法陷入局部最优解而搜索停滞.对13个基准测试函数仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法以及鲸鱼优化算法相比,该算法具有更好的求解精度、收敛速度.

关键词：鲸鱼优化算法 fuch混沌映射动态概率阈值自适应变异

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基于鸽群算法的fuch混沌蝗虫算法

计算机应用研究 2021年第7期38卷 2013-2017页

作者：尹德鑫张达敏蔡朋宸秦维娜贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改... 详细信息

针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优。通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wilcoxon秩和检验的方法进行差异显著性统计检验的实验结果证明,改进后的算法性能更优,求解精度更高,显著性更好。

关键词：蝗虫算法鸽群算法 fuch混沌映射正弦余弦算法非线性惯性权重

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融合改进策略的绯鲵鲣优化算法及其应用研究

融合改进策略的绯鲵鲣优化算法及其应用研究

作者：荣雪娇辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

智能优化算法是以自然界中基本理论或数学模型为基础的一类重要启发式算法,具有对初始条件不敏感、操作简单易于理解且无需限定目标函数等优势,其已成为解决复杂优化问题的有效技术手段,并在优化机器学习算法的应用中凸显高效性和优越... 详细信息

智能优化算法是以自然界中基本理论或数学模型为基础的一类重要启发式算法,具有对初始条件不敏感、操作简单易于理解且无需限定目标函数等优势,其已成为解决复杂优化问题的有效技术手段,并在优化机器学习算法的应用中凸显高效性和优越性。但智能优化算法通常存在初始化随机性强、局部优化差、关键参数设置固化等劣势,易导致算法逃逸局部极值性能偏弱,全局探索与局部搜索能力平衡性偏差的情况发生。因此,基于最优化理论与机器学习算法优化的研究背景,考虑到智能优化算法的局部开采性能与全局优化能力,研究智能优化算法的改进策略并将改进算法应用到机器学习的优化问题中具有重要的理论价值与现实意义。本文以传统的绯鲵鲣优化算法为基础,针对其步长参数设置固定不变、易陷入局部最优等问题,从增强算法搜索覆盖性和算法多样性出发,设计动态化的步长因子递变函数以实现算法在搜索空间内高效全面的寻优目的,同时借鉴fuch混沌映射理论对当前最优解展开局部再开采的强化模式以完成对传统算法的局部优化,利用数值实验的研究方法对改进算法的数学模型进行测试对比,对其改进后的优化性能进行系统性的研究与分析。最后将改进的绯鲵鲣优化算法应用到机器学习中极限学习机算法的参数组合优化问题中,并与其他群体智能优化算法的极限学习机分类模型进行对比实验以验证融合改进策略的绯鲵鲣算法优化极限学习机参数模型的高效性和优越性。研究表明,两种改进策略增强了绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性,并优化了全局探索能力和局部开采能力。动态步长因子的递变模式有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围,混沌增强机制以fuch映射理论出色的混沌特性与较好的局部收敛性能完成了对绯鲵鲣优化算法的局部搜索性能的改善。融合方法实现了绯鲵鲣优化算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡,在一定程度上增加了原算法的多样性,并以算法良好的并行迭代寻优性能与稳健性成功规避了原算法早熟收敛的现象。经改进的绯鲵鲣算法优化后的极限学习机模型在提升极限学习机分类准确率的同时减少了算法的无效迭代,使算法能有效跳出局部极值。同时基于改进绯鲵鲣算法优化极限学习机参数的优化模型相较于其他群体智能算法的优化模型具有更高的分类准确率和更好的算法稳定性,并且具有更强的最优解搜索能力,同时在最坏极端状况下依旧兼备较优的预测性能。研究成果为绯鲵鲣优化算法的改进策略进行了有效扩充,也为极限学习机的参数优化问题提供了理论支撑。该论文有图13幅,表12个,参考文献82篇。

关键词：智能优化算法绯鲵鲣优化算法动态步长因子 fuch混沌映射极限学习机参数优化

海鸥算法的改进及其在工程设计优化问题中的应用

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数据与计算发展前沿 2022年第6期4卷 129-144页

作者：杨韬戴健辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁葫芦岛125100

【目的】本文研究海鸥算法求解最优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。【方法】首先融合fuch混沌映射与精英反向学习策略来初始化海鸥种群,提高种群质量;其次根据余弦函数改进自身行为的特征参数A,将海鸥算法的线性搜索... 详细信息

【目的】本文研究海鸥算法求解最优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。【方法】首先融合fuch混沌映射与精英反向学习策略来初始化海鸥种群,提高种群质量;其次根据余弦函数改进自身行为的特征参数A,将海鸥算法的线性搜索非线性化;最后通过加入莱维飞行机制增加海鸥飞行的随机性,对算法进一步优化。【结果】通过9个基准测试函数和3个工程设计优化问题对I-SOA(Improved-Seagull Optimization Algorithm)性能进行测试,实验结果表明:对于9个基准测试函数,I-SOA算法比标准SOA、PSO、GA算法在寻优精度和收敛速度上都要优越,尤其在求解f7、f9时均求得理论最优解0;对于3个工程设计优化问题,I-SOA算法相比于标准SOA算法寻优精度和收敛速度优势明显,相比于其他群智能优化算法的最优值,适应性和稳定性更强。【结论】I-SOA算法在基准测试函数和工程设计优化问题中均有优异的表现,证实了海鸥算法改进的有效性。

关键词：海鸥算法 fuch混沌映射精英反向学习策略余弦函数莱维飞行