检索结果-南通市图书馆

计算机科学与探索 2017年第4期11卷 673-680页

作者：王敏唐明珠湖南机电职业技术学院信息工程学院长沙410151 湖南大学计算机与通信学院长沙410082 长沙理工大学能源与动力工程学院长沙410114

针对标准灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法存在后期收敛速度慢,求解精度不高,易出现早熟收敛现象等问题,提出了一种基于对立学习策略和rosenbrock局部搜索的混合灰狼优化(hybrid GWO,HGWO)算法。该算法首先采用对立学习策略取... 详细信息

针对标准灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法存在后期收敛速度慢,求解精度不高,易出现早熟收敛现象等问题,提出了一种基于对立学习策略和rosenbrock局部搜索的混合灰狼优化(hybrid GWO,HGWO)算法。该算法首先采用对立学习策略取代随机初始化生成初始种群,以保证群体的多样性;然后对当前群体中最优个体进行rosenbrock局部搜索,以增强局部搜索能力和加快收敛速度;最后为了避免算法出现早熟收敛现象,利用精英对立学习方法产生精英对立个体。对6个标准测试函数进行仿真实验,并与其他算法进行比较,结果表明,HGWO算法收敛速度快,求解精度高。

关键词：灰狼优化算法 rosenbrock搜索对立学习

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高速公路异常数据检测方法研究

高速公路异常数据检测方法研究

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作者：周舟长春理工大学

学位级别：硕士

近年来,我国高速公路路网里程数迅速增长,随之带来一些异常行为,例如逃费,这些逃费异常行为不仅会影响到高速公路的正常运营,更为国家带来巨大财产损失。因此,为了能够准确的、快速的检测逃费车辆,通过调研车辆常用的逃费手段,并总结逃... 详细信息

近年来,我国高速公路路网里程数迅速增长,随之带来一些异常行为,例如逃费,这些逃费异常行为不仅会影响到高速公路的正常运营,更为国家带来巨大财产损失。因此,为了能够准确的、快速的检测逃费车辆,通过调研车辆常用的逃费手段,并总结逃费异常行为的重要特征,本文在对高速公路异常数据检测的问题上分析研究,所做的主要工作如下:（1）提出基于IGA-IBP算法对高速公路中车辆的特征属性分析,利用多个黄金分割法改进遗传算法中的变异算子,保证种群的多样性;其次,分步调整BP神经网络各层间的学习率并考虑前一次学习率影响因子,以及动态调整车辆行驶时间来提高算法对高速公路逃费异常的检测准确率和稳定性。实验结果表明,IGA-IBP算法调高了检测速度和检测准确率,在RMSE、MAPE和R评价指标上均优于传统的算法,对交通部门的决策有着重要的意义。（2）提出改进萤火虫算法优化加权K-Means算法模型对高速公路逃费行为分析检测,将rosenbrock搜索算法和萤火虫算法相结合,利用rosenbrock算法强大的搜索能力,不断更新搜索方向,使得初始聚类中心选取更准确;针对逃费手段共有的主要特征,考虑高速数据中异常点的影响,并且每个样本数据对聚类结果的影响是不同的,因此,对目标函数引入权值,消除初始聚类中心的选取受异常数据的影响,通过萤火虫的亮度不同,亮度大的萤火虫吸引亮度小的萤火虫,不断更新位置获得最终聚类结果。实验结果表明,本文改进的算法在高速公路数据中能有效地检测出异常数据,较传统的算法相比,稳定性强、精确率和效率高。

关键词：逃费异常检测 IGA-IBP算法 rosenbrock搜索萤火虫算法加权K-Means算法

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基于改进粒子群算法的PID控制参数整定

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建模与仿真 2021年第2期10卷 400-408页

作者：岳朗孟令启李进束仁东安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳

目的:为解决PID控制中参数整定不合理导致控制性能差、超调量大、耗时等问题,提出一种基于改进粒子群算法整定PID控制器控制参数的方法。方法:针对标准粒子群算法在寻优过程中易陷入局部的情况,引入rosenbrock算法增强粒子在增强局部搜... 详细信息

目的:为解决PID控制中参数整定不合理导致控制性能差、超调量大、耗时等问题,提出一种基于改进粒子群算法整定PID控制器控制参数的方法。方法:针对标准粒子群算法在寻优过程中易陷入局部的情况,引入rosenbrock算法增强粒子在增强局部搜索的能力,从而提高解的质量,并利用改进后的粒子群算法整定PID参数,得到整定后的PID控制参数用于控制系统,并通过Matlab进行仿真试验,将文中改进粒子群算法与标准粒子群对比。结果:仿真结果显示融合rosenbrock搜索的粒子群算法所整定出的PID控制参数在仿真中超调量为9.5%,系统调整至稳态时间为1.69 s,ITAE性能指标约为4.25;标准粒子群超调量为24.65%,系统调整时间为2.32 s,ITAE性能指标约为5.52。结论:相比于标准粒子群算法,文中改进粒子群算法所整定的PID控制参数在仿真实验中的综合性能更好,且超调量较小,调节时间短,响应速度较快,鲁棒性强,为PID控制参数整定提供了方法。

关键词： PID控制参数整定粒子群算法 rosenbrock搜索

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