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基于改进灰狼优化算法的多阈值图像分割研究
1
作者 任永强 汪超 韩冲 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第3期330-336,共7页
针对传统阈值分割方法在确定最优阈值时容易陷入局部最优、效率不足和对噪声的高敏感性等问题,文章提出一种结合多种策略的灰狼优化(modified strategy integrated grey wolf optimizer,MSI-GWO)算法,并将其用于基于最小对称交叉熵的阈... 针对传统阈值分割方法在确定最优阈值时容易陷入局部最优、效率不足和对噪声的高敏感性等问题,文章提出一种结合多种策略的灰狼优化(modified strategy integrated grey wolf optimizer,MSI-GWO)算法,并将其用于基于最小对称交叉熵的阈值图像分割。该算法引入改进的Tent混沌进行初始化,以增强全局搜索能力并加速优化进程;通过改进控制参数,辅助种群跳脱局部极值;同时加入随机游走策略,有效提升对最优解的搜索效率。经过6个标准测试函数的验证,MSI-GWO算法在收敛性能上相较于传统智能优化算法表现更佳。在应用于基于最小对称交叉熵的阈值图像分割时,MSI-GWO算法在特征相似性指数、结构相似性指数和峰值信噪比等性能指标上,随着阈值数的增加表现出明显的性能提升,验证了该算法在图像分割领域的应用潜力。 展开更多
关键词 灰狼优化(GWO)算法 Tent混沌初始化 随机游走策略 最小对称交叉熵 多阈值分割
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面向电主轴的TFOA-BP电阻辨识方法
2
作者 李鹏 李鸿业 张丽秀 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第4期235-243,共9页
高速电主轴作为高速切削机床的核心部件,其控制精度直接受到定子电阻变化的影响,然而高速电主轴在实际运行中,会出现因温升等因素导致定子电阻发生漂移,进而引发控制性能下降的关键问题,以及传统辨识方法对初始值敏感、易陷入局部最优... 高速电主轴作为高速切削机床的核心部件,其控制精度直接受到定子电阻变化的影响,然而高速电主轴在实际运行中,会出现因温升等因素导致定子电阻发生漂移,进而引发控制性能下降的关键问题,以及传统辨识方法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺陷。针对以上问题,提出了一种基于改进果蝇优化算法(tent-chaos improved fruit fly optimization algorithm, TFOA)与反向传播(back propagation, BP)神经网络相结合的定子电阻辨识方法(TFOA-back propagation, TFOA-BP),旨在提高辨识精度与鲁棒性。仿真实验结果表明,所提TFOA-BP方法的定子电阻辨识误差稳定在±0.004 6Ω,较传统BP神经网络误差降低68.2%;与多种主流方法对比,均方误差(mean squared error, MSE)平均减少了42.7%。所提方法在辨识精度、收敛速度及稳定性方面均具明显优势,对电机参数智能辨识具有理论参考与工程应用价值。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 Tent混沌映射 精英保留机制 BP神经网络 电主轴
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改进浣熊优化算法的移动机器人路径规划 被引量：1
3
作者 王玉杰 刘杰 +3 位作者 杨靖 覃涛 郭元萍 颜非亚 《电光与控制》 北大核心 2026年第1期98-105,共8页
针对浣熊优化算法种群质量下降、优化精度低等缺陷,提出一种混合策略改进的浣熊优化算法(ICOA)。首先,利用改进的Tent混沌使种群分布更加均匀,提高种群的随机性和遍历性;其次,引入非线性收敛因子调整全局搜索和局部开发的权重,加快算法... 针对浣熊优化算法种群质量下降、优化精度低等缺陷,提出一种混合策略改进的浣熊优化算法(ICOA)。首先,利用改进的Tent混沌使种群分布更加均匀,提高种群的随机性和遍历性;其次,引入非线性收敛因子调整全局搜索和局部开发的权重,加快算法收敛速度;然后,引入樽海鞘群算法的领导者机制,增强算法的全局寻优能力;随后,应用透镜成像原理的折射反向学习策略生成反向解,避免算法陷入停滞,将ICOA在6个经典基准函数上进行测试,结果显示,ICOA在寻优能力和收敛速度方面有明显提高;最后,将ICOA用于求解机器人路径规划问题。结果表明,ICOA具备更强的寻径能力,相较对比算法SIPSO、ECOA和COA在20×20和40×40栅格地图中的平均路径长度分别缩短了7.67%、5.34%、6.65%和4.05%、7.40%、5.71%。 展开更多
关键词 路径规划 移动机器人 浣熊优化算法 Tent混沌 透镜成像
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改进麻雀算法优化神经网络的锂电池荷电状态估计
4
作者 刘爱芳 贾振华 +2 位作者 岳喜凯 李晓杰 彭星渊 《北京化工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期103-114,共12页
锂电池荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)最核心的状态参数之一,准确估算电池SOC对电动汽车的发展具有重要意义。传统方法严重依赖于电池模型的准确度,不能很好地适应电池的高度非线性和时变特性。随着深度学习理论的发展,基于神经网络... 锂电池荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)最核心的状态参数之一,准确估算电池SOC对电动汽车的发展具有重要意义。传统方法严重依赖于电池模型的准确度,不能很好地适应电池的高度非线性和时变特性。随着深度学习理论的发展,基于神经网络的估算方法得到了广泛应用。提出一种基于混沌映射、正余弦算法和萤火虫扰动方法改进麻雀算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络(ISSA-BP)模型,用于高精度估算SOC。采用马里兰大学多种复杂工况及不同温度下的公开实验数据集对ISSA-BP模型进行验证,从平均绝对误差、均方误差以及均方根误差的角度对预测结果进行评价。结果表明,在多种工况及温度条件下ISSA-BP模型对SOC的估计误差均能控制在2%之内,相比于单一的神经网络模型具有更好的精度,且具有良好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 动力电池 Tent混沌映射 正弦余弦算法 萤火虫扰动 反向传播(BP)神经网络 麻雀算法
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用于机器人路径规划的增强型白鹭群优化算法
5
作者 赵正君 胡立坤 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第3期152-157,共6页
针对改进群体智能算法在全局环境下规划路径时存在的规划效率低、路径质量差且存在大量无意义节点等问题,将白鹭群优化算法(ESOA)应用于移动机器人路径规划,并提出一种结合Tent混沌映射和莱维飞行的改进ESOA。算法在搜索阶段利用Tent映... 针对改进群体智能算法在全局环境下规划路径时存在的规划效率低、路径质量差且存在大量无意义节点等问题,将白鹭群优化算法(ESOA)应用于移动机器人路径规划,并提出一种结合Tent混沌映射和莱维飞行的改进ESOA。算法在搜索阶段利用Tent映射初始化白鹭种群,以获得较为优质的初始解;采用区域限值法和莱维飞行更新白鹭个体位置,以降低路径搜索代价,增强算法的局部搜索能力。在优化阶段,采用最短路径法和去冗余操作,以去除原始路径中的尖峰拐点和无意义节点。最后,通过贝塞尔曲线对路径进行优化,以得到平滑连续的机器人全局路径。仿真结果表明:该算法在路径质量、机器人转弯次数、路径节点个数等方面均优于对比算法。 展开更多
关键词 路径规划 白鹭群优化算法 TENT映射 区域限值法 莱维飞行
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基于改进黑翅鸢算法的采摘机械臂轨迹优化方法
6
作者 李贺南 艾尔肯·亥木都拉 +1 位作者 王欢 郑威强 《农机化研究》 北大核心 2026年第8期103-112,共10页
针对传统人力采摘方式难以满足现代农业生产需求和现有机械臂采摘效率低、稳定性差等问题,提出了一种基于改进黑翅鸢算法的采摘机械臂轨迹优化方法。首先,通过引入Tent混沌映射初始化使种群在初始阶段具有更丰富的多样性,从而提高算法... 针对传统人力采摘方式难以满足现代农业生产需求和现有机械臂采摘效率低、稳定性差等问题,提出了一种基于改进黑翅鸢算法的采摘机械臂轨迹优化方法。首先,通过引入Tent混沌映射初始化使种群在初始阶段具有更丰富的多样性,从而提高算法的整体性能和搜索能力;其次,将Gompertz模型应用到动态变量n的计算中,相较于简单的指数衰减模型,提供了更为复杂的动态调整机制,有助于提升算法的适应性;再次,采用Levy飞行策略有效避免算法陷入局部最优,进一步平衡局部搜索与全局搜索能力;最后,引入黄金正弦策略增强算法的局部开发能力与收敛速度,以提高算法跳出局部最优的能力。在此基础上,以4-5-4组合分段多项式为轨迹规划基础,结合改进的黑翅鸢算法(TGL-BKA算法),对采摘机械臂的轨迹优化问题进行了深入研究,优化目标为最小化机械臂运动时间,并确保机械臂在执行采摘任务时具备更快、更平稳的运动特性。仿真结果表明:本文提出的TGL-BKA算法在收敛速度和精度方面均较现有方法有所提升,优化后的机械臂能够高效、平稳地寻找到最优轨迹,为农业智能化采摘提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 采摘机械臂 轨迹优化 黑翅鸢算法 Tent混沌映射 Gompertz模型 4-5-4多项式
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基于改进斑马优化算法的医疗设备生产企业主计划编制方法
7
作者 张天晨 胡楠 韩忠华 《电脑知识与技术》 2026年第2期110-112,共3页
为应对医疗设备制造企业主计划编制中影响因素复杂、数据维度高及变量间非线性等问题,以最小化订单完成时间为目标函数,提出了一种基于改进斑马优化算法的主计划编制方法。斑马优化算法存在种群初始化随机性强、易陷入局部极值等不足。... 为应对医疗设备制造企业主计划编制中影响因素复杂、数据维度高及变量间非线性等问题,以最小化订单完成时间为目标函数,提出了一种基于改进斑马优化算法的主计划编制方法。斑马优化算法存在种群初始化随机性强、易陷入局部极值等不足。为克服上述缺陷,文章首先提出了一种基于Tent混沌映射改进的斑马优化算法(Tent-based Zebra Optimization Algorithm, TOZOA)。利用Tent混沌策略初始化目标种群,引入了非线性收敛因子提高算法的搜索能力,使用自适应搜索策略防止算法陷入局部极值。最后将改进后的斑马优化算法应用到医疗设备制造企业的主计划编制问题上,并通过实例仿真实验验证了改进后的算法在解决主计划编制问题上的可行性。 展开更多
关键词 主计划编制 斑马优化算法 Tent混沌映射 非线性收敛因子 自适应搜索策略 最小化订单完成时间
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基于改进鲸鱼算法的焊锡机械臂时间最优轨迹规划
8
作者 李鹏 于涛 余珺泽 《电子器件》 2026年第1期151-157,共7页
针对三自由度PCB板漏焊点修复机械臂时间最优轨迹规划问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的轨迹规划方法。首先,利用3-5-3多项式对机械臂轨迹进行插值处理,保证机械臂运行轨迹平滑;然后针对普通鲸鱼优化算法,利用Tent混沌映射均匀化种... 针对三自由度PCB板漏焊点修复机械臂时间最优轨迹规划问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的轨迹规划方法。首先,利用3-5-3多项式对机械臂轨迹进行插值处理,保证机械臂运行轨迹平滑;然后针对普通鲸鱼优化算法,利用Tent混沌映射均匀化种群;引入自适应权重参数调整搜索策略;通过引入非线性收敛因子,对鲸鱼优化算法进行改进,增强了其全局搜索能力,并加快收敛速度。此外,还引入了自适应概率阈值,以防止算法陷入局部最优解,最终得到改进鲸鱼算法,并利用该算法针对机械臂时间最优轨迹进行规划,再与PSO、初始WOA算法进行对比。基于实验结果,观察到改进后的鲸鱼算法在收敛速度和精度方面表现出明显的提升。此外,改进的鲸鱼算法不容易陷入局部最优解,并且优化后得到的关节运动学曲线是光滑的,不存在突变。 展开更多
关键词 PCB板漏焊点修复 改进鲸鱼优化算法(IWOA) Tent混沌映射 非线性收敛因子 自适应概率阈值
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基于改进DBO优化LSTM的充电桩故障诊断
9
作者 冯莉 李龙飞 +2 位作者 杨睿 许水清 朱宇环 《现代电子技术》 北大核心 2026年第8期149-155,共7页
针对传统电动汽车充电桩故障诊断方法精度低,蜣螂优化(DBO)算法全局搜索能力不足、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化(IDBO)算法优化长短期记忆(LSTM)网络的充电桩故障诊断模型。首先,在DBO算法中加入tent混沌映射和反... 针对传统电动汽车充电桩故障诊断方法精度低,蜣螂优化(DBO)算法全局搜索能力不足、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化(IDBO)算法优化长短期记忆(LSTM)网络的充电桩故障诊断模型。首先,在DBO算法中加入tent混沌映射和反向学习策略,提升初始化种群质量;引入鱼鹰优化算法(OOA)增强算法的全局探索能力。然后,在子种群中运用自适应tent分布对寻优结果进行扰动,使其具备跳出局部最优的能力;在迭代后期加入随机差异变化来增加后期种群多样性,通过测试函数的适应度曲线对比实验,验证改进方法的有效性。最后,采用IDBO算法优化LSTM网络,并对充电桩故障进行诊断。实验结果表明,所提模型的识别准确率达97.35%,相较于DBO-LSTM和LSTM分别提升3.33%和14.57%,在电动汽车充电桩故障诊断领域有更高的故障诊断准确率和一定的应用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 充电桩 蜣螂优化算法 长短期记忆 tent混沌映射 随机差异变化
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基于多策略海洋捕食者算法的SLM零件成型方向优化
10
作者 米铁 岳出琛 +2 位作者 龙硕峰 刘丰刚 李冀 《应用激光》 北大核心 2026年第1期28-37,共10页
选区激光熔化(selective laser melting,SLM)成型方向是影响零件成型质量与效率的关键因素。为最大化提升零件成型表面质量和成型速度,考虑综合优化零件体积误差和支撑体投影面积,提出一种基于多策略改进海洋捕食者算法(multi-strategy ... 选区激光熔化(selective laser melting,SLM)成型方向是影响零件成型质量与效率的关键因素。为最大化提升零件成型表面质量和成型速度,考虑综合优化零件体积误差和支撑体投影面积,提出一种基于多策略改进海洋捕食者算法(multi-strategy marine predators algorithm,MSMPA)的零件成型方向优化方法,通过Tent混沌映射和相对学习形成个体多样性良好的初始种群,融合灰狼优化算法改进海洋捕食者算法的寻优机制以提升其寻优能力。以某汽车发动机支架模型为对象进行零件成型试验,试验结果表明,按照优化成型方向获得的零件相较原始零件支撑体表面积减小了77%,零件表面粗糙度降低了33%,打印时间缩短了18%,能够有效提升SLM零件成型质量和成型效率。 展开更多
关键词 选区激光熔化 成型方向优化 海洋捕食者算法 Tent混沌映射 相对学习 灰狼优化算法
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基于记忆池策略的灰狼算法在电力系统中的应用研究
11
作者 孟团兴 吴锟 《现代工程科技》 2026年第1期89-92,共4页
针对原始灰狼算法在处理电力系统经济调度问题时存在易陷入局部最优解和寻优精度低的不足,提出了基于记忆池策略的灰狼算法。该算法首先采用Tent混沌映射生成初始种群,以提升种群分布的均匀性和多样性;其次,在迭代过程中引入记忆池策略... 针对原始灰狼算法在处理电力系统经济调度问题时存在易陷入局部最优解和寻优精度低的不足,提出了基于记忆池策略的灰狼算法。该算法首先采用Tent混沌映射生成初始种群,以提升种群分布的均匀性和多样性;其次,在迭代过程中引入记忆池策略,以增强算法跳出局部最优的能力;最后,设计一种指数型非线性平衡因子,以更好地协调全局探索与局部开采过程。将所提算法应用于电力系统40机组经济调度问题,并与原始灰狼算法等5种算法进行对比。实验结果表明,该算法能有效克服原始算法早熟收敛和精度低的问题,在收敛精度和稳定性方面均优于对比算法。基于记忆池策略的灰狼算法为电力系统经济调度问题提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 经济调度问题 灰狼算法 记忆池策略 Tent混沌映射 阀点效应
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基于改进粒子群算法的配电网故障定位研究
12
作者 杨安德 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2026年第1期78-82,共5页
针对现有配电网故障定位难度大、定位复杂以及准确率低等问题,提出一种改进粒子群算法的配电网故障定位算法.在传统粒子群算法中,引入Tent映射、在权重中增加非线性因子及对学习因子进行异步化处理,防止最优粒子陷入局部最优解,同时提... 针对现有配电网故障定位难度大、定位复杂以及准确率低等问题,提出一种改进粒子群算法的配电网故障定位算法.在传统粒子群算法中,引入Tent映射、在权重中增加非线性因子及对学习因子进行异步化处理,防止最优粒子陷入局部最优解,同时提升算法运行速度.在Matlab中利用标准模型IEEE33分别对单点故障和多点故障进行试验,结果表明,改进的粒子群算法对配电网的故障定位准确,减少配电网的定位时间,有效提升了算法的收敛速度及准确性,为现实处理配电网的故障提供了理论依据. 展开更多
关键词 配电网 改进粒子群算法 非线性因子 TENT映射
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基于改进人工蜂鸟算法优化支持向量机的人脸识别算法 被引量：2
13
作者 肖剑 黄博 +2 位作者 程鸿亮 胡欣 袁晔 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期319-326,共8页
传统的人脸识别系统在最终人脸分类问题上,通常借助各种仿生学算法与支持向量机(SVM)相结合组成相应的人脸识别模型。该方法通过算法的迭代选取最优SVM参数,然而这种策略在人脸识别方法上存在分类精度较低、训练时间较长且容易陷入局部... 传统的人脸识别系统在最终人脸分类问题上,通常借助各种仿生学算法与支持向量机(SVM)相结合组成相应的人脸识别模型。该方法通过算法的迭代选取最优SVM参数,然而这种策略在人脸识别方法上存在分类精度较低、训练时间较长且容易陷入局部最优解的问题。针对上述问题,提出利用改进人工蜂鸟算法(AHA)优化SVM的人脸识别算法。首先通过引入Tent映射的混沌序列改进人工蜂鸟算法,使蜂鸟种群初始化更为均匀,避免算法陷入局部最优解;其次在SVM进行人脸识别的方法中引入改进AHA,通过设定一定的迭代次数,选择用来优化SVM的最优相关参数,达到提高人脸识别准确率的目的。实验结果表明,将改进的人工蜂鸟算法与灰狼优化(GWO)算法、麻雀搜索算法(SSA)、鲸鱼优化算法(WOA)进行对比,改进AHA在基准函数的求解上具有更快的收敛速度,同时在ORL人脸数据库进行人脸识别实验,将改进AHA与SVM相结合,相比于将GWO、SSA和WOA与SVM相结合,在人脸识别的准确率指标方面,改进AHA结合SVM方案具有更高的准确率和召回率,并且模型推理速度更快。 展开更多
关键词 人工蜂鸟算法 支持向量机 人脸识别 TENT映射 混沌序列
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基于混沌莱维粒子群算法的机械臂轨迹规划 被引量：2
14
作者 盖荣丽 王康 王晓红 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期101-105,109,共6页
针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索... 针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索能力和跳出局部最优解能力。以六自由度机械臂为研究对象,建立时间优化目标模型,以3-5-3多项式插值方法为基础对其进行轨迹规划。将该算法应用于求解多种测试函数以及机器人时间最优轨迹规划问题,与遗传算法改进的粒子群算法(PSO-GA)、鲸鱼优化算法(WOA)和布谷鸟搜索算法(CS)相比,该算法取得了较好的效果。优化后得到的机械臂位移、速度和加速度曲线平滑、无突变。结果表明,所提出的优化算法能够有效降低轨迹的执行时间。 展开更多
关键词 粒子群算法 Tent混沌映射 莱维飞行 时间最优 轨迹规划
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基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用 被引量：1
15
作者 赵小强 顾鹏 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期78-87,共10页
针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动... 针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动,提高算法的全局搜索能力,同时结合动态选择概率来调节引入的t分布变异算子,平衡算法的全局搜索能力;最后,融合精英反向学习策略,在产生最优解的位置进行扰动,产生新解,促使算法跳出局部最优.仿真实验利用10个基准测试函数进行测试,结果表明ATSSA相较于SSA具有更好的寻优能力.将改进后的算法与深度极限学习机构建预测模型,选用辛烷值数据集进行实验,模型预测精度从87.31%提高到99.32%,验证了改进后的算法具有良好的工程应用前景. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Tent混沌映射 自适应t分布 动态选择策略 精英反向学习
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基于混合正余弦算子改进鲸鱼算法的微电网优化运行 被引量：1
16
作者 姜建国 韩锦涛 +1 位作者 毕洪波 赵奕岚 《电力需求侧管理》 2025年第2期42-47,共6页
微电网优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,为实现微电网经济和环境优化的双重目标,建立了包含光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池的微电网优化模型。模型采用改进的鲸鱼算法求解,针对传统鲸鱼算法存在着... 微电网优化调度是消纳间歇性分布式能源的有效技术手段,为实现微电网经济和环境优化的双重目标,建立了包含光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池的微电网优化模型。模型采用改进的鲸鱼算法求解,针对传统鲸鱼算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,采用Tent映射初始化种群、加入正弦余弦算子改进鲸鱼算法中气泡网攻击阶段、引入Levy飞行增强全局搜索能力3个方面改良算法。将改进后的鲸鱼算法应用到微电网中,同时与传统粒子群、基础鲸鱼算法对比,结果表明混合正余弦算子改进鲸鱼算法具有更快的迭代速度和更优的经济性,对微电网优化调度问题有良好的求解效果。 展开更多
关键词 微电网优化调度 鲸鱼算法 TENT映射 正弦余弦算子 Levy飞行
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融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法 被引量：4
17
作者 张安玲 《中北大学学报(自然科学版)》 2025年第1期53-63,75,共12页
针对鸽群优化算法容易陷入局部最优、求解精度低和局部搜索能力差的问题,提出了一种融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法。首先,采用Tent映射初始化种群,使初始种群分布更为均匀。然后,在鸽群优化算法的地标算子运行后再加入模拟... 针对鸽群优化算法容易陷入局部最优、求解精度低和局部搜索能力差的问题,提出了一种融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法。首先,采用Tent映射初始化种群,使初始种群分布更为均匀。然后,在鸽群优化算法的地标算子运行后再加入模拟退火算法,利用模拟退火算法以一定的概率跳出局部最优解以及具有的渐进收敛性,提高了全局优化的能力。基于16个基准测试函数对算法性能进行了测试,实验结果表明,Tent-PIO-SA算法相比PIO、Tent-PIO算法,在收敛精度上平均提高了10个数量级,特别对于极难优化的Rosenbrock函数,Tent-PIO-SA算法相比最近的经典算法LECUSSA、SCASL、CML-WOA、APN-WOA在收敛精度上平均高出了6个数量级,比TLPSO、SCA-DE算法高出了7个数量级,证明了所提出的Tent-PIO-SA算法具有较强的寻优能力。 展开更多
关键词 鸽群优化算法 模拟退火算法 TENT映射
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基于ISSA-ELM算法的锂电池SOC估计
18
作者 寇发荣 杨天祥 +1 位作者 罗希 门浩 《电源学报》 北大核心 2025年第8期246-253,316,共9页
为提高锂离子电池荷电状态SOC(state-of-charge)估计精度,提出1种基于改进麻雀搜索算法优化极限学习机的SOC估计方法。针对人为给定的极限学习机隐含层神经元数量不当导致估计精度不理想的问题,选用麻雀搜索算法对极限学习机隐含层神经... 为提高锂离子电池荷电状态SOC(state-of-charge)估计精度,提出1种基于改进麻雀搜索算法优化极限学习机的SOC估计方法。针对人为给定的极限学习机隐含层神经元数量不当导致估计精度不理想的问题,选用麻雀搜索算法对极限学习机隐含层神经元数量进行寻优;为避免麻雀搜索算法随机生成种群多样性差和后期易陷入局部最优的问题,引入Tent混沌映射和模拟退火算法中的Metropolis准则对麻雀搜索算法改进,以提高麻雀搜索算法的全局搜索能力。通过常温下美国联邦城市运行FUDS(federal urban driving schedule)工况仿真试验,验证了所提算法较传统极限学习机和长短期记忆网络在精度和效率上的优势。最后利用搭建的d SPACE硬件在环试验平台在0℃和25℃环境城市道路循环UDDS(urban dynamometer driving schedule)工况下进行在线验证,结果表明:所提算法在2种环境温度下SOC估计误差均保持在1.3%以内,均方根误差较传统极限学习机分别降低了46.7%和51.8%,验证了该算法的可行性与优越性。 展开更多
关键词 荷电状态 极限学习机 麻雀搜索算法 Tent混沌映 METROPOLIS准则
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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
19
作者 孟冠军 王同轩 +1 位作者 黄江涛 张威 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期189-195,共7页
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多... 针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 多目标 柔性作业车间调度 白鲸优化算法 Tent混沌映射 混合变邻域搜索
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基于混沌映射与光学现象改进的黑翅鸢优化算法
20
作者 王伟 广家和 +2 位作者 徐兴国 孙渝景 夏毅强 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10800-10809,共10页
针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite optimization algorithm,BKA)在全局探索与局部开发能力之间存在的不平衡,以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的黑翅鸢优化算法(improved BKA,IBKA)。首先,采用Tent混沌映射策略对种群进... 针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite optimization algorithm,BKA)在全局探索与局部开发能力之间存在的不平衡,以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的黑翅鸢优化算法(improved BKA,IBKA)。首先,采用Tent混沌映射策略对种群进行初始化,提高种群的多样性。其次,在BKA的捕食行为中引入了一种动态透镜成像学习策略,以提高算法摆脱局部最优解的概率。最后,在BKA的迁移过程中集成了夫琅禾费衍射搜索策略,旨在提升算法的性能,实现快速寻优。实验结果表明,所提出的改进方法能够有效增强算法性能,经过改进后的IBKA具有更高的搜索精度、更快的收敛速度,并且展现出较强的实用性。 展开更多
关键词 黑翅鸢优化算法 Tent混沌映射策略 动态透镜成像学习策略 夫琅禾费衍射搜索策略
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