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一种基于ALO算法的高频饼式变压器优化设计 被引量:1
1
作者 梁战 谢宝昌 郭秉涛 《电力电子技术》 CSCD 北大核心 2021年第8期1-4,共4页
此处提出一种基于蚁狮优化(ALO)遗传算法的高频变压器设计方案。为实现LLC电路磁集成设计,提出饼式结构变压器漏感计算方法。在满足漏感、温升、效率与功率密度多目标条件下进行优化设计,并充分考虑了绝缘间距对结构的影响,详细计算了... 此处提出一种基于蚁狮优化(ALO)遗传算法的高频变压器设计方案。为实现LLC电路磁集成设计,提出饼式结构变压器漏感计算方法。在满足漏感、温升、效率与功率密度多目标条件下进行优化设计,并充分考虑了绝缘间距对结构的影响,详细计算了因高频趋肤效应与邻近效应导致的额外铜损。给出了变压器优化设计的流程与漏感计算方法,搭建了800 V/800 V,30 kVA的实验样机,通过有限元仿真和实验测试结果验证了所设计变压器漏感计算方法的准确性。 展开更多
关键词 高频变压器 遗传算法 蚁狮优化
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基于IALO-SVR的锂电池健康状态预测 被引量:16
2
作者 李强龙 孙建瑞 +1 位作者 赵坤 王凯 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期204-211,共8页
健康状态(SOH)预测作为锂离子电池管理系统(BMS)的关键功能之一,对于保证电池安全可靠运行、降低电池系统维护成本具有重要意义。为了提高锂电池SOH预测精度,提出一种基于改进的蚁狮优化算法和支持向量回归(IALO-SVR)的SOH预测方法,首... 健康状态(SOH)预测作为锂离子电池管理系统(BMS)的关键功能之一,对于保证电池安全可靠运行、降低电池系统维护成本具有重要意义。为了提高锂电池SOH预测精度,提出一种基于改进的蚁狮优化算法和支持向量回归(IALO-SVR)的SOH预测方法,首先从电池充电数据中提取与电池容量相关的特征因子并进行相关性分析,选取相关度高的3个作为模型特征输入,再导入样本数据,通过改进的蚁狮优化算法(IALO)对SVR模型的关键参数进行寻优,建立最终预测模型。在NASA公开数据集上与现有的遗传算法-支持向量回归(GA-SVR)和改进粒子群算法-支持向量回归(IPSO-SVR)进行对比实验,结果表明IALO-SVR方法拥有更高的预测精度与拟合度,预测误差基本保持在1%以内,验证了预测方法的可行性。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 改进的蚁狮优化算法 支持向量回归
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ALO优化下1DCNN-BiLSTM-Attention锂电池SOH预测 被引量:4
3
作者 李东洋 吕明泽 +2 位作者 郭艳蓉 郭嘉欣 刘晓彤 《电工技术》 2023年第4期33-40,共8页
锂电池因具有质量轻、寿命长、功率承受力高、自放电率低等优点,在绿色能源汽车制造、航空航天等领域得到了广泛应用。为了进一步提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM... 锂电池因具有质量轻、寿命长、功率承受力高、自放电率低等优点,在绿色能源汽车制造、航空航天等领域得到了广泛应用。为了进一步提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的锂电池SOH预测方法。1DCNN用于提取老化特征,BiLSTM用于特征分析。利用1DCNN参数少、抑制过拟合性能高的优点,并结合BiLSTM能充分考虑样本之间的关联性及有效结合数据过去和未来的状态等优势,模型能够在实现高预测精度的基础上兼具高计算速度。通过引入蚁狮优化算法(ALO)对模型的超参数进行优化,在减少耗时的基础上有效避免了人工调参的不确定性。同时引入注意力机制,通过对输入数据赋予不同权重,提高神经网络对重要信息的捕捉能力。以NASA锂电池数据集的电池参数为依据进行验证,结果表明该模型在B0005、B0006、B00073种锂电池单体上估计SOH的MAE均值为0.0064,相对于1DCNN-LSTM(0.0111)、CNN-LSTM&GRU(0.0197)模型分别降低了42.34%、67.51%,且在各方面评价指标上均优于其消融模型。 展开更多
关键词 锂电池健康度 神经网络 alo算法 超参数优化 注意力机制
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改进ALO算法在风电并网稳定性优化中的应用研究 被引量:5
4
作者 金青峰 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2022年第6期59-64,共6页
现有风电并网技术中,仍存在电压偏差与频率波动等问题,为实现风电并网条件下配电网的稳定性与安全性,采用混沌思想对ALO算法进行改进,并将其应用至风电并网的配电网系统中。研究结果显示,改进ALO算法能够有效降低电压的偏移量与有功网损... 现有风电并网技术中,仍存在电压偏差与频率波动等问题,为实现风电并网条件下配电网的稳定性与安全性,采用混沌思想对ALO算法进行改进,并将其应用至风电并网的配电网系统中。研究结果显示,改进ALO算法能够有效降低电压的偏移量与有功网损,保证电能质量与配电网的输变电安全;相较于PSO算法与ALO算法而言,改进ALO算法具有更强的收敛性与鲁棒性,可在风电并网稳定性的优化中发挥出良好的应用效果,促进风电并网技术的提升与发展。 展开更多
关键词 alo算法 风电并网 稳定性 优化
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Ant Lion Optimization Approach for Load Frequency Control of Multi-Area Interconnected Power Systems
5
作者 R. Satheeshkumar R. Shivakumar 《Circuits and Systems》 2016年第9期2357-2383,共27页
This work proposes a novel nature-inspired algorithm called Ant Lion Optimizer (ALO). The ALO algorithm mimics the search mechanism of antlions in nature. A time domain based objective function is established to tune ... This work proposes a novel nature-inspired algorithm called Ant Lion Optimizer (ALO). The ALO algorithm mimics the search mechanism of antlions in nature. A time domain based objective function is established to tune the parameters of the PI controller based LFC, which is solved by the proposed ALO algorithm to reach the most convenient solutions. A three-area interconnected power system is investigated as a test system under various loading conditions to confirm the effectiveness of the suggested algorithm. Simulation results are given to show the enhanced performance of the developed ALO algorithm based controllers in comparison with Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BAT) and conventional PI controller. These results represent that the proposed BAT algorithm tuned PI controller offers better performance over other soft computing algorithms in conditions of settling times and several performance indices. 展开更多
关键词 Load Frequency Control (LFC) Multi-Area Power System Proportional-Integral (PI) Controller Ant Lion optimization (alo) Bat algorithm (BAT) Genetic algorithm (GA) Particle Swarm optimization (PSO)
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基于超级电容的双向DC/DC变换器建模与控制 被引量:2
6
作者 刘维莎 石荣亮 +2 位作者 周其锋 钟志贤 陶敏 《电子测量技术》 北大核心 2024年第14期72-79,共8页
为了有效利用电梯回馈的再生电能,降低系统能量损耗,本文围绕超级电容的能量存储特性,首先介绍基于超级电容的电梯能量存储系统结构及原理;其次建立双向DC/DC变换器的小信号模型,论述了基于传统PI控制器的双向DC/DC变换器双闭环控制结... 为了有效利用电梯回馈的再生电能,降低系统能量损耗,本文围绕超级电容的能量存储特性,首先介绍基于超级电容的电梯能量存储系统结构及原理;其次建立双向DC/DC变换器的小信号模型,论述了基于传统PI控制器的双向DC/DC变换器双闭环控制结构及其参数设计过程;然后在分析蚁狮优化算法原理的基础上,提出基于ALO算法的PI参数设计方法;最后利用MATLAB仿真软件建立基于超级电容的电梯能量存储系统仿真模型,仿真结果表明在电梯运行状态下,超级电容能及时准确回收制动能量并将回收的能量回馈至直流母线,保证了直流母线电压稳定,降低了系统能耗,这充分验证了所述方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 超级电容 双向DC-DC变换器 小信号模型 直流母线电压 参数设计 蚁狮优化算法
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基于改进蚁狮优化的火炮随动系统控制方法
7
作者 王韵 张艳兵 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期326-333,共8页
针对防空火炮对随动控制系统跟踪精度高和强鲁棒性的要求,提出一种基于改进粒子群蚁狮优化(Improved Particle Swarm Optimization-Antlion Optimization,IPSO-ALO)算法的火炮随动系统控制策略。首先在建立火炮交流伺服系统模型的基础上... 针对防空火炮对随动控制系统跟踪精度高和强鲁棒性的要求,提出一种基于改进粒子群蚁狮优化(Improved Particle Swarm Optimization-Antlion Optimization,IPSO-ALO)算法的火炮随动系统控制策略。首先在建立火炮交流伺服系统模型的基础上,分析了位置控制器结构;其次,利用改进的蚁狮算法优化了位置环PI控制器,为解决算法迭代后期蚁狮的多样性降低导致陷入局部最优的问题,并且为保证得到最优参数,将PSO算法与ALO算法融合,利用粒子群算法更新蚁狮位置,进一步更新蚁狮算法的精英主义阶段,并且分别在粒子群算法中引入自适应非线性递减惯性权重系数,加强算法在后期的局部搜索能力,在蚁狮算法中引入动态比例系数和非线性动态权重,提高了算法的全局搜索能力;最后,在MATLAB/Simulink建模仿真并分析了各控制器作用下系统的稳定性、跟踪性及鲁棒性。仿真结果表明,IPSO-ALO算法对于PI控制的各种性能指标最优,其调节时间较IPSO和IALO分别提升18.2%和33.1%,所设计的控制器能够使火炮随动系统获得更好的响应特性和跟踪精度,抗干扰能力强,有较强的鲁棒性,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 防空火炮 随动系统 蚁狮算法 粒子群算法 鲁棒性
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双重反馈机制的蚁狮算法 被引量:13
8
作者 吴伟民 张晶晶 +1 位作者 林志毅 苏庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第12期31-35,75,共6页
针对基本蚁狮算法存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的缺陷,将蚁狮能力和种群改善率的特征作为双重反馈信息引入ALO算法,提出双重反馈机制的蚁狮算法DFALO。DFALO算法运用动态自适应反馈调整策略以动态调整陷阱大小而提高收敛精度;利... 针对基本蚁狮算法存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的缺陷,将蚁狮能力和种群改善率的特征作为双重反馈信息引入ALO算法,提出双重反馈机制的蚁狮算法DFALO。DFALO算法运用动态自适应反馈调整策略以动态调整陷阱大小而提高收敛精度;利用时空混沌探索策略提高了全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;采用多样性反馈高斯变异策略增强种群的多样性而避免算法出现早熟。八个标准测试函数仿真测试表明,DFALO在平衡全局搜索和局部开发能力上有显著提高,收敛速度快、全局搜索能力强、求解精度高。 展开更多
关键词 蚁狮算法 双重反馈 时空混沌 高斯变异
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优选策略的自适应蚁狮优化算法 被引量:17
9
作者 刘景森 霍宇 李煜 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期121-132,共12页
针对基本蚁狮优化算法收敛速度较慢、易陷入局部极值、高维求解精度较低等缺点,提出具有自适应边界、优选轮盘赌和动态比例系数的改进蚁狮算法.在蚂蚁围绕蚁狮游走的过程中引入自适应边界机制,增加蚂蚁种群活跃性,防止算法陷入局部极值... 针对基本蚁狮优化算法收敛速度较慢、易陷入局部极值、高维求解精度较低等缺点,提出具有自适应边界、优选轮盘赌和动态比例系数的改进蚁狮算法.在蚂蚁围绕蚁狮游走的过程中引入自适应边界机制,增加蚂蚁种群活跃性,防止算法陷入局部极值.轮盘赌选择蚁狮过程中加入优选轮盘赌策略,在保持蚁狮个体多样性的同时加快算法收敛速度.在蚂蚁位置更新公式中加入动态比例系数,提高算法前期的探索能力和后期的开发能力.理论分析证明文中算法的时间复杂度与基本算法相同.针对16个不同特征标准测试函数,在多个维度上的优化仿真实验测试结果表明,文中算法具有较好的可行性,寻优精度和收敛速度均有明显提升,受维度变化影响很小,高维求解能力更强、更稳定. 展开更多
关键词 蚁狮优化算法(alo) 自适应边界 优选轮盘赌 动态比例系数
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基于改进型蚁狮混合优化系统模型负荷可调节能力预测 被引量:4
10
作者 李彬 陈达理 +2 位作者 祁兵 孙毅 陈宋宋 《电力信息与通信技术》 2022年第1期81-91,共11页
为解决传统灰色模型在电力负荷预测应用中存在的问题,文章研究一种电力负荷可调节能力预测模型的性能提升方法。所提方法在传统灰色模型和改进蚁狮优化算法的基础上,结合灰色关联分析方法和动态滚动机制,提出一种改进型蚁狮混合优化灰... 为解决传统灰色模型在电力负荷预测应用中存在的问题,文章研究一种电力负荷可调节能力预测模型的性能提升方法。所提方法在传统灰色模型和改进蚁狮优化算法的基础上,结合灰色关联分析方法和动态滚动机制,提出一种改进型蚁狮混合优化灰色预测模型。为验证模型效果,文章采用北京某台区用电负荷可调节量模拟数据建模,并同4种预测模型的结果进行比较,实验结果证明所提模型可有效提升电力负荷可调节能力预测模型的预测性能。 展开更多
关键词 改进型蚁狮优化算法 灰色预测模型 灰色关联分析 动态滚动机制
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基于高斯变异的蚁狮算法及其在组合优化中的应用 被引量:6
11
作者 李彦苍 吴悦 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2022年第3期295-304,共10页
针对蚁狮(ant lion optimizer,ALO)算法在寻优后期种群数量减少、精英蚁狮影响权重减小导致算法收敛速度较慢且易陷入局优的问题,提出基于高斯变异的蚁狮(Gaussian mutation based ALO,GALO)算法。首先引用Kent混沌对初始蚂蚁种群进行扰... 针对蚁狮(ant lion optimizer,ALO)算法在寻优后期种群数量减少、精英蚁狮影响权重减小导致算法收敛速度较慢且易陷入局优的问题,提出基于高斯变异的蚁狮(Gaussian mutation based ALO,GALO)算法。首先引用Kent混沌对初始蚂蚁种群进行扰动,提高蚂蚁种群多样性作为蚁狮寻优的基础;其次在精英蚁狮的位置更新方式中引入上一代精英蚁狮,提高算法全局搜索的能力,并通过动态切换概率平衡算法局部和全局探索的能力;最后引入高斯变异的方法,加强后期算法跳出局部最优的能力。通过10个测试函数来评估算法的寻优能力,并将其应用到0-1背包问题、桁架尺寸和动力学优化问题中,验证了GALO算法应用于组合优化问题中收敛速度更快、精度更高,为结构优化提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 计算机应用技术 蚁狮算法 混沌映射 动态惯性权重 高斯变异 组合优化
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一种采用改进蚁狮优化算法的图像增强方法 被引量:17
12
作者 李宗妮 吴伟民 林志毅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1258-1260,1265,共4页
针对现有图像增强技术在细节处理方面的不足以及变换后图像直方图分布偏移的情况,同时针对基本的蚁狮优化算法(ALO)存在寻优精度不理想、易陷入局部最优等问题,提出一种采用改进蚁狮优化算法(RBALO)的图像增强方法。其核心在于,根据蚁... 针对现有图像增强技术在细节处理方面的不足以及变换后图像直方图分布偏移的情况,同时针对基本的蚁狮优化算法(ALO)存在寻优精度不理想、易陷入局部最优等问题,提出一种采用改进蚁狮优化算法(RBALO)的图像增强方法。其核心在于,根据蚁狮位置的分布调整搜索空间的边界,引导蚂蚁在更有效的区域内进行搜索,并使部分蚂蚁与精英蚁狮进行重组。将RBALO算法用于确定Beta函数的参数,获取适合当前图像的参数值。利用两个标准测试函数进行实验,证明改进后的蚁狮算法有非常好的寻优精度。最后,使用couple灰度图进行图像仿真实验,结果表明使用RBALO算法得到的增强图像适应度优,直方图分布更均匀。 展开更多
关键词 蚁狮算法 边界调整 图像增强
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基于蚁狮优化算法的瑞雷波频散曲线反演 被引量:6
13
作者 王一鸣 宋先海 张学强 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期331-337,共7页
反演瑞雷波频散曲线获得横波速度剖面,是近地表瑞雷波勘探中最重要的步骤之一;瑞雷波频散曲线反演是一个多极值、高度非线性问题,为此引入蚁狮优化算法求解该类问题。蚁狮优化算法是一种群智能算法,是模仿蚁狮设置陷阱捕食的行为建立的... 反演瑞雷波频散曲线获得横波速度剖面,是近地表瑞雷波勘探中最重要的步骤之一;瑞雷波频散曲线反演是一个多极值、高度非线性问题,为此引入蚁狮优化算法求解该类问题。蚁狮优化算法是一种群智能算法,是模仿蚁狮设置陷阱捕食的行为建立的全局优化算法,该算法收敛速度较快且降低了不同的参数设置对结果产生的影响。通过使用蚁狮优化算法对典型的理论地质模型进行了频散曲线反演,反演结果表明蚁狮优化算法能够运用在瑞雷波频散曲线反演中且精度较高,在实测资料中与传统非线性方法进行了对比,验证了基于蚁狮优化算法频散曲线反演的优势与实用性。 展开更多
关键词 瑞雷波 频散曲线 非线性算法 蚁狮优化算法
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基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别 被引量:20
14
作者 陈承滨 余岭 +1 位作者 潘楚东 陈泽鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第16期71-76,99,共7页
针对基于群智能结构损伤识别既有方法的识别精度和抗噪鲁棒性不足问题,提出基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的方法求解结构损伤识别问题。将结构损伤识别逆问题转化为数学中的约束优化问题,并根据模型修正原理利用结构模态参数定义优化... 针对基于群智能结构损伤识别既有方法的识别精度和抗噪鲁棒性不足问题,提出基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的方法求解结构损伤识别问题。将结构损伤识别逆问题转化为数学中的约束优化问题,并根据模型修正原理利用结构模态参数定义优化问题的目标函数;在目标函数中引入迹稀疏约束;通过不同损伤工况下简支梁损伤识别数值模拟以及钢管简支梁实验验证方法的有效性。结果表明,基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别法能有效修正有限元模型,在不同噪声水平和损伤工况下不仅能准确定位损伤位置,且能精确识别损伤程度;该方法为结构损伤的现场识别提供了可能性。 展开更多
关键词 结构损伤识别(SDD) 蚁狮优化算法(alo) 迹稀疏正则化 约束优化问题 模型修正
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基于变分模态分解与门控循环单元网络的云资源预测 被引量:9
15
作者 束文娟 曾凡平 +2 位作者 陈国柱 鲁厅厅 刘君怡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S02期159-164,共6页
云供应商为用户提供所需资源,分配不足可能会导致服务质量下降,分配过度则会导致资源浪费,因此准确预测资源使用情况至关重要。由于用户使用云资源的情况各不相同,不确定因素多,时序数据往往伴随着高随机性和非平稳性的特点,增加了预测... 云供应商为用户提供所需资源,分配不足可能会导致服务质量下降,分配过度则会导致资源浪费,因此准确预测资源使用情况至关重要。由于用户使用云资源的情况各不相同,不确定因素多,时序数据往往伴随着高随机性和非平稳性的特点,增加了预测的难度。为了捕获非平稳性数据更多信息,提高云资源使用情况的预测精度,提出基于变分模态分解(VMD)算法和门控循环单元(GRU)网络的预测模型(VMD;GRU)。首先将原始时序数据通过VMD算法分解成多个相对平稳的模态分量;再将蚁狮优化(ALO)算法集成到GRU模型中去,分别对分解后的本征模态分量进行预测,利用优化算法自适应地选择最优参数;最后整合每个分量的预测结果得到最终的云资源使用情况预测结果。在公开数据集上进行预测,并与未优化的GRU、差分自回归移动平均(ARIMA)和反向神经网络(BPNN)等进行对比。CPU利用率预测的实验结果表明,与并未分解且未优化的GRU模型相比,所提出的模型在预测精度上有48.1%的提升,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 云资源预测 时间序列预测 变分模态分解算法 门限循环单元 蚁狮优化算法
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基于改进蚁狮优化算法的柔性作业车间调度研究 被引量:8
16
作者 王彦杰 向凤红 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第9期1325-1332,共8页
柔性作业车间调度的求解过程中,存在调度规模大、求解复杂程度高的问题,为此,在传统蚁狮算法的基础上,提出了一种基于改进蚁狮算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小最大完工时间为优化目标的柔性作业车间调度模型,并使用双层... 柔性作业车间调度的求解过程中,存在调度规模大、求解复杂程度高的问题,为此,在传统蚁狮算法的基础上,提出了一种基于改进蚁狮算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小最大完工时间为优化目标的柔性作业车间调度模型,并使用双层实数编码规则,对其工序和机器进行了编码;其次,设计了一种基于混沌映射与竞标赛选择的混合策略,随机生成了初始种群;然后,引用了遗传算法的交叉变异策略对工序及机器进行了选择;最后,为了验证改进蚁狮算法在柔性作业车间调度上的有效性,笔者利用Brandimarte基准算例与其他智能算法,进行了仿真对比实验。研究结果表明:采用混合策略初始化生成初始种群以及引入交叉变异策略的蚁狮算法,其初始化种群质量好,算法的收敛速度较快,逃避局部最优能力较强,加工机器的利用率较高;利用该算法求解Mk01算例中获得最大完工时间最小值为40,解的质量均高于采用其他算法得到的解。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 车间调度模型 蚁狮优化算法 混沌映射 竞标赛选择 交叉变异策略 Brandimarte
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基于改进蚁狮算法的虚拟机放置方法 被引量:2
17
作者 刘耀鸿 王勇 《桂林电子科技大学学报》 2022年第5期376-383,共8页
虚拟机放置是虚拟机整合过程中的关键步骤,虚拟机放置方法的好坏往往会影响云数据中心的资源使用效率和性能,这类问题可以通过建立多目标优化模型来进行求解。当前云数据中心存在能耗高、资源利用率较低以及资源碎片化的情况。针对上述... 虚拟机放置是虚拟机整合过程中的关键步骤,虚拟机放置方法的好坏往往会影响云数据中心的资源使用效率和性能,这类问题可以通过建立多目标优化模型来进行求解。当前云数据中心存在能耗高、资源利用率较低以及资源碎片化的情况。针对上述情况,提出了一种基于MALO算法的虚拟机放置策略。通过建立多目标多约束的虚拟机放置模型,对能耗、资源利用率和资源碎片化3个方面进行优化。并且在蚁狮算法的基础上,通过改进解空间的边界变化策略和蚂蚁随机游走的位置选择策略,最后对蚂蚁位置越界进行修正,使得种群的多样性能得到更好保证,这样能更好地跳出局部最优解。基于虚拟机放置平台对MALO算法和另外4种虚拟机放置算法进行仿真实验,实验结果表明,相比于蚁狮算法、BRC算法、MBFD算法和FFD算法,MALO算法在降低能耗、提高资源利用率以及减少资源碎片化方面有一定的提升效果。 展开更多
关键词 虚拟机放置 云数据中心 多目标优化 蚁狮算法 能耗
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基于蚁狮算法的风光水火短期优化调度 被引量:1
18
作者 苏一峻 乔建华 +1 位作者 齐向东 韩帅 《太原科技大学学报》 2023年第4期321-326,共6页
为了利用不同能源之间的互补特性来解决电力系统短期优化调度问题,以火电运行成本最小和风光弃用量最少为目标构建含风光的水火优化调度模型。采用一种自然启发的算法——蚁狮优化算法(ALO)来求解新能源接入的水火发电调度问题。通过使... 为了利用不同能源之间的互补特性来解决电力系统短期优化调度问题,以火电运行成本最小和风光弃用量最少为目标构建含风光的水火优化调度模型。采用一种自然启发的算法——蚁狮优化算法(ALO)来求解新能源接入的水火发电调度问题。通过使用建造陷阱的随机行走机制和轮盘赌操作为ALO提供了很高的探测能力。陷阱边界的缩小和精英行动提高了开发效率,使其在复杂领域具有强大的搜索能力。最后,通过仿真实验和结果对比,验证了算法和模型的有效性,说明采用蚁狮算法求解电网短期优化调度可以实现经济效益和环保效益最大化。 展开更多
关键词 多源互补系统 短期优化调度 蚁狮优化算法
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结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法 被引量:3
19
作者 吴辰文 王莎莎 曹雪同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期91-98,共8页
针对模糊聚类对初始聚类中心依赖性较强且易陷入局部最优解的问题,提出了一种结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法(CALOFCM)。引入柯西分布函数变异蚁狮算法,使得个体受局部极值点的约束力下降,从而增加跳出局部最优解的概率。使... 针对模糊聚类对初始聚类中心依赖性较强且易陷入局部最优解的问题,提出了一种结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法(CALOFCM)。引入柯西分布函数变异蚁狮算法,使得个体受局部极值点的约束力下降,从而增加跳出局部最优解的概率。使用优化后的蚁狮算法生成的精英蚁狮作为模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心。分别在人工数据集和UCI数据集上进行了实验验证,并与K-means、DBSCAN、FCM、ALOFCM算法以及提出的算法进行实验对比。结果表明改进的算法获得了较好的聚类结果且在准确率、调整兰德系数和标准化互信息等评价指标上具有良好的聚类性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊C均值算法 蚁狮算法 柯西分布
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基于蚁狮算法的元特征选择方法 被引量:1
20
作者 李庚松 刘艺 +4 位作者 郑奇斌 秦伟 李红梅 任小广 宋明武 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2831-2842,共12页
为了提升基于元学习算法选择的性能,提出一种基于蚁狮算法的元特征选择方法。首先,通过鲁棒初始化机制构建初始种群,增强所选元特征子集的鲁棒性。其次,在个体解的搜索过程中应用动态边界策略,增加方法的种群多样性。然后,采用混沌映射... 为了提升基于元学习算法选择的性能,提出一种基于蚁狮算法的元特征选择方法。首先,通过鲁棒初始化机制构建初始种群,增强所选元特征子集的鲁棒性。其次,在个体解的搜索过程中应用动态边界策略,增加方法的种群多样性。然后,采用混沌映射变异策略,提升方法的寻优性能,给出方法伪代码并分析时间复杂度。最后,使用130个数据集、150种元特征、8种候选算法和5种性能指标构建分类算法选择问题进行测试实验,分析方法的参数敏感性和机制策略效果,通过准确率、查准率、查全率和F 1分数指标评估并对比方法性能,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 元特征选择 蚁狮优化算法 算法选择 元学习 分类
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