基于Fuch映射的混沌蝙蝠算法 被引量：14

1

作者 孙文捷 张惠珍 +1 位作者 张健 赵坤 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第1期26-30,共5页

为了改善基本蝙蝠算法(bat-inspired algorithm,BA)的求解性能,提高其搜索效率,避免其搜索过程陷入局部最优,利用Fuch映射对基本蝙蝠算法的局部最优解的邻域和蝙蝠的频率变化区间进行混沌遍历搜索,提出了一种新型混合蝙蝠算法——Fuch... 为了改善基本蝙蝠算法(bat-inspired algorithm,BA)的求解性能,提高其搜索效率,避免其搜索过程陷入局部最优,利用Fuch映射对基本蝙蝠算法的局部最优解的邻域和蝙蝠的频率变化区间进行混沌遍历搜索,提出了一种新型混合蝙蝠算法——Fuch混沌蝙蝠算法(FCBA).仿真计算结果表明:与BA相比,FCBA具有较好的收敛性能,能够较快地收敛于测试算例的全局最优解. 展开更多

关键词 蝙蝠算法 fuch映射 混沌优化

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基于多项改进人工兔优化算法的永磁同步电机参数辨识

2

作者 刘超 冯立杰 张虎翼 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第3期144-152,共9页

针对传统永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)参数辨识方法中存在的辨识精度不足、效率低等问题,提出了一种基于多项改进人工兔优化(multiple improved artificial rabbits optimization,MIARO)算法的参数辨识方法... 针对传统永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)参数辨识方法中存在的辨识精度不足、效率低等问题,提出了一种基于多项改进人工兔优化(multiple improved artificial rabbits optimization,MIARO)算法的参数辨识方法。首先,通过引入Fuch映射混合准反向学习策略改善初始种群分布;其次,采用双面镜反射机制处理越界个体,保证种群的质量和多样性。最后,在算法局部开发阶段融入正余弦搜索以及自适应柯西变异策略,协助算法跳出局部最优。利用基准函数验证MIARO算法的优越性,基于d-q轴坐标系下建立的PMSM辨识模型,结合MIARO算法实现PMSM参数辨识。仿真试验表明,多项改进人工兔优化算法对PMSM参数辨识具有更高的精确度和效率。 展开更多

关键词 永磁同步电机 人工兔优化算法 参数辨识 fuch映射 柯西变异

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融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法 被引量：7

3

作者 高雷阜 荣雪娇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第3期564-576,共13页

为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模... 为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善。该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡。最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性。 展开更多

关键词 智能优化算法(IOA) 绯鲵鲣优化算法(YSGA) 步长因子递减策略 混沌增强机制 fuch映射

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基于Fuch映射的改进白鲸优化算法及应用 被引量：15

4

作者 陈心怡 张孟健 王德光 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期1482-1492,共11页

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高... 针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高算法初始化种群的遍历性,从而提升算法寻优精度和收敛速度;在开发阶段,引入Fuch混沌映射对参数C 1进行动态调节,协调算法的全局搜索和局部搜索,有效提高算法自适应能力;基于上述2种改进方式,分别引入动态反向学习策略,丰富优质个体数量,提升算法整体抗停滞能力。根据8种基本测试函数仿真实验和Friedman秩检验结果可得,改进算法的收敛精度、自适应能力和抗停滞能力均得到了有效提升。与BWO和CIOEBWO相比,CPOEBWO显现出较为优异的性能。此外,从CPOEBWO与常见的6种对比算法的寻优结果可知,CPOEBWO算法有较强的寻优能力和鲁棒性。最后,为展示CPOEBWO算法的适用性和有效性,将其应用于工程优化问题。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 fuch映射 动态反向学习 参数混沌策略 工程优化问题

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基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法 被引量：9

5

作者 尹德鑫 张达敏 +1 位作者 蔡朋宸 秦维娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2013-2017,共5页

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... 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。 展开更多

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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基于自适应权重的黑翅鸢算法及其工程应用

6

作者 龙文 张洁 徐明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页

针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行... 针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行为中加入自适应权重,更好地平衡局部寻优和全局搜索能力;最后,在黑翅鸢迁徙行为中引入莱维飞行,有效增强算法全局搜索能力。将IBKA对29个CEC2017测试函数进行求解,并与原始BKA算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)、正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以及蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)进行对比。结果表明,IBKA算法的收敛速度和精度优于对比算法。通过求解3个工程设计约束优化问题,验证了IBKA算法能有效解决实际工程优化问题。 展开更多

关键词 黑翅鸢算法 fuch混沌映射 自适应权重 莱维飞行 工程优化

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改进灰狼优化算法的永磁同步电机多参数辨识 被引量：29

7

作者 张铸 姜金美 张小平 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期119-129,共11页

针对永磁同步电机(PMSM)参数辨识算法存在辨识精度低、同时辨识多参数困难等缺点,提出一种基于正态云模型的灰狼优化算法(CGWO)。首先采用Fuch映射和反向学习策略产生多样性强的初始种群;其次,采用一种非线性递减收敛因子更新公式,使得... 针对永磁同步电机(PMSM)参数辨识算法存在辨识精度低、同时辨识多参数困难等缺点,提出一种基于正态云模型的灰狼优化算法(CGWO)。首先采用Fuch映射和反向学习策略产生多样性强的初始种群;其次,采用一种非线性递减收敛因子更新公式,使得算法的全局搜索和局部开发能力实现平衡;最后,采用正态云模型对灰狼群体进行位置更新和深度开发,同时通过云模型参数的自适应调整来增强局部寻优能力,改善传统灰狼优化算法易陷入局部最优导致精度下降的问题。利用基准测试函数对CGWO算法进行性能评估,在dq坐标系建立PMSM满秩离散模型,给定适应度函数,比较实际模型输出值与辨识模型输出值得到相应的适应度值,再结合CGWO算法实现参数辨识。经仿真与实验表明,CGWO算法对于PMSM参数辨识具有更好的精确性、收敛性和稳定性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 灰狼优化算法 参数辨识 基准测试函数 正态云模型 fuch映射

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融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法 被引量：10

8

作者 毕孝儒 牟琦 龚尚福 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第12期78-83,88,共7页

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... 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. 展开更多

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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改进MOGOA及其在风储容量优化配置中的应用 被引量：7

9

作者 王欣 谭永怡 秦斌 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期159-169,共11页

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(improved multi-objective grasshopper optimization algorithm,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... 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(improved multi-objective grasshopper optimization algorithm,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,最大限度降低混合储能系统成本,可以验证算法改进策略的有效性和应用于实际优化问题的适用性。 展开更多

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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海鸥算法的改进及其在工程设计优化问题中的应用 被引量：3

10

作者 杨韬 戴健 《数据与计算发展前沿》 CSCD 2022年第6期129-144,共16页

【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... 【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。 展开更多

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

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混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法及应用

11

作者 李彦苍 李晶霞 +2 位作者 杜尊峰 朱海涛 韩沐轩 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3335-3344,共10页

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... 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。 展开更多

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

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混沌策略和非线性收敛因子的核参数寻优算法 被引量：3

12

作者 问轲 林晶 +1 位作者 张学昌 刘永跃 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第9期1490-1501,共12页

为有效地解决SVM核参数寻优问题,提出了一种基于Fuch混沌策略协同非线性收敛因子的灰狼优化算法(FGWO)。在算法的3个阶段分别引入Fuch混沌反向学习策略、动态非线性控制参数、双权重因子策略和胜劣汰选择策略,为平衡全局探索和局部开发... 为有效地解决SVM核参数寻优问题,提出了一种基于Fuch混沌策略协同非线性收敛因子的灰狼优化算法(FGWO)。在算法的3个阶段分别引入Fuch混沌反向学习策略、动态非线性控制参数、双权重因子策略和胜劣汰选择策略,为平衡全局探索和局部开发性能提供了新机制,增强了算法的收敛速度和收敛精度;以FGWO为新策略,构建一种FGWO-SVM分类模型,实现铝铸件表面缺陷识别。为验证算法的性能,引入10个标准测试函数,采用本文FGWO与其他算法相比较。结果表明,FGWO可以有效地解决函数优化问题;将FGWO-SVM模型应用于缺陷识别问题上,该模型对缺陷类型的平均识别率为96.6%,优于其他分类器。 展开更多

关键词 灰狼优化算法 fuch映射 收敛因子 支持向量机 缺陷分类

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基于改进BOA-ELM的热轧带钢宽度预测 被引量：2

13

作者 陈啸天 张帅 +1 位作者 杨培宏 张勇 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期101-106,126,共7页

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... 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。 展开更多

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

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