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基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划

电子器件 2023年第2期46卷 397-403页

作者：柯永斌谢田姜程文邹佳明淮阴工学院江苏省湖泊环境遥感技术工程实验室江苏淮安223003

无人机(UAV)路径规划的目标是在考虑地形威胁和高度约束的条件下,得到一条尽可能高效的安全飞行路径。袋獾优化算法是一种模拟袋獾进食的两种行为来寻求最优解的元启发式算法。在袋獾优化算法(TDO)的基础上,结合自适应权重方式减少陷入... 详细信息

无人机(UAV)路径规划的目标是在考虑地形威胁和高度约束的条件下,得到一条尽可能高效的安全飞行路径。袋獾优化算法是一种模拟袋獾进食的两种行为来寻求最优解的元启发式算法。在袋獾优化算法(TDO)的基础上,结合自适应权重方式减少陷入局部最优的情况,还引入limit阈值思想,可以更好地平衡全局搜索和局部收敛。首先通过六个测试函数,将改进后的算法与多种算法进行对比实验,验证算法的高效性。然后建立两个不同的地图模型,将三维路径的长度视为适应度函数,通过与粒子群算法、人工鱼群算法及蚁群算法共同求解三维路径规划问题,验证改进算法的可行性。实验结果表明,改进后的算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度,不易陷入局部最优,而且在三维路径规划问题中具有更好的求解能力。

关键词：无人机路径规划袋獾优化算法自适应权重 limit阈值

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基于Powell搜索的混沌鸡群优化算法

微电子学与计算机 2018年第7期35卷 78-82页

作者：杨菊蜻张达敏何锐亮张慕雪贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025

针对传统鸡群优化算法(CSO)易陷入局部极值且容易早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法(Powell-LCSO).首先,改进算法利用Logistic混沌映射对种群进行初始化,使得种群较好的分布在解空间中;其次,对鸡群中占据重要地位的母鸡... 详细信息

针对传统鸡群优化算法(CSO)易陷入局部极值且容易早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法(Powell-LCSO).首先,改进算法利用Logistic混沌映射对种群进行初始化,使得种群较好的分布在解空间中;其次,对鸡群中占据重要地位的母鸡的位置更新方式进行了改进;最后,通过引入limit阈值判断算法是否陷入局部极值,并利用Powell搜索对全局最优个体进行局部搜索,避免了算法的过早收敛,提高其跳出局部最优的能力.通过实验表明,改进后的鸡群优化算法具有较好寻优精度和收敛效率.

关键词：鸡群优化算法 Logistic混沌映射 limit阈值 Powell搜索

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全局优化的蝴蝶优化算法

计算机应用研究 2020年第10期37卷 2966-2970页

作者：高文欣刘升肖子雅于建芳上海工程技术大学管理学院上海201620

针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,提出一种全局优化的蝴蝶算法,引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数,从而改变算法易陷入早熟的问题,结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种... 详细信息

针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,提出一种全局优化的蝴蝶算法,引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数,从而改变算法易陷入早熟的问题,结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种群能够较快地找到全局最优解;将正弦余弦算法作为局部算子融入BOA中,改善迭代后期种群多样性下降的缺陷,加快算法跳出局部最优。在仿真模拟实验中与多个算法进行对比,结果表明改进算法的寻优性能更好。

关键词：蝴蝶优化算法 limit阈值单纯形法正弦余弦算法

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基于改进BA算法的K-means聚类

计算机应用研究 2018年第5期35卷 1454-1457页

作者：杨菊蜻张达敏贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对传统BA(蝙蝠)算法易被局部极值吸引、发生过早收敛等问题,将莱维飞行搜索策略引入传统BA算法对蝙蝠的位置和速度更新方式进行改进,从而提高算法的全局搜索能力;通过引入非线性惯性权重平衡算法的全局和局部搜索能力并提高算法搜索精... 详细信息

针对传统BA(蝙蝠)算法易被局部极值吸引、发生过早收敛等问题,将莱维飞行搜索策略引入传统BA算法对蝙蝠的位置和速度更新方式进行改进,从而提高算法的全局搜索能力;通过引入非线性惯性权重平衡算法的全局和局部搜索能力并提高算法搜索精度;结合limit阈值的思想避免算法过快陷入局部极值。通过对六个标准测试函数的实验表明,改进后的BA算法不仅在全局搜索能力上有所提高,而且具有较好的搜索精度。最后将改进后的BA算法同K-means聚类算法进行结合,提出了一种基于改进BA算法的K-means聚类算法。实验结果表明,改进的算法提高了聚类准确率及算法鲁棒性。

关键词：蝙蝠算法莱维飞行惯性权重 limit阈值 K-means算法

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改进蝠鲼觅食优化算法的配电网故障定位

福建工程学院学报 2022年第3期20卷 267-274页

作者：张荣升刘丽桑徐辉柯程扬福建工程学院电子电气与物理学院福建福州350118 工业自动化福建省高校工程研究中心福建福州350118

复杂的配电网系统中,蝠鲼觅食优化算法存在后期搜索能力不足导致故障定位准确率下降的缺点。针对该问题,提出了一种基于阈值反馈蝠鲼觅食优化算法的多电源配电网故障定位方法。在确立适用于复杂多电源网络的故障定位数学模型的基础上,采... 详细信息

复杂的配电网系统中,蝠鲼觅食优化算法存在后期搜索能力不足导致故障定位准确率下降的缺点。针对该问题,提出了一种基于阈值反馈蝠鲼觅食优化算法的多电源配电网故障定位方法。在确立适用于复杂多电源网络的故障定位数学模型的基础上,采用limit阈值控制算法求得极值时的迭代次数;在算法位置更新阶段引入交流反馈机制,加快算法收敛速率;利用Sigmoid函数对算法进行二进制离散化,输出故障向量完成故障定位。在Matlab中建立故障定位仿真模型,对多种算法开展对比实验。结果表明,不同故障情况下,改进的配电网故障定位算法的定位速度与准确度均优于其他算法。

关键词：配电网故障定位蝠鲼觅食优化算法 limit阈值交流反馈机制

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基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法

计算机系统应用 2023年第1期32卷 166-178页

作者：张海林陈泯融华南师范大学计算机学院广州510631

针对原始哈里斯鹰优化算法(HHO)存在的收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法(HSHHO).首先,在种群初始化阶段引入Sobol序列,生成均匀分布的种群,提高种群的多样性,有利于提高算... 详细信息

针对原始哈里斯鹰优化算法(HHO)存在的收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法(HSHHO).首先,在种群初始化阶段引入Sobol序列,生成均匀分布的种群,提高种群的多样性,有利于提高算法的收敛速度;其次,引入limit阈值,令算法在一定迭代次数没有获得更优值后执行全局探索操作,提高算法跳出局部最优解的能力,改善HHO在迭代后期只执行开发阶段而易陷入局部最优的缺陷;最后,提出一种动态的反向学习机制,提高算法的收敛精度以及跳出局部最优的能力.在9个基准函数和6个CEC2017函数上进行测试,与其他多种优化算法、HHO变体作对比,验证所提出策略的有效性,并进行Wilcoxon符号秩检验、Friedman检验和Quade检验等非参数检验.实验结果表明, HSHHO在收敛速度、寻优精度和统计测试方面具有较为优秀的性能.最后,还应用到焊接梁设计优化问题,结果表明改进的算法对于带约束的实际工程优化问题也具有更好的效果.

关键词：函数优化哈里斯鹰优化算法 Sobol序列 limit阈值动态反向学习