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题名基于HO-RF算法的大气透过率求解研究
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作者
傅莉
张帅
邓洪伟
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机构
沈阳航空航天大学自动化学院
中国航发沈阳发动机研究所
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出处
《红外》
2025年第9期32-40,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61602321)。
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文摘
为提升红外辐射测试中大气透过率参数的获取效率与精度,提出了一种基于HO-RF算法的大气透过率求解模型。以温度、湿度、作用距离和大气压等关键环境因素作为输入,结合实测数据建立回归求解模型,从而实现大气透过率的快速准确求解。仿真结果表明,与传统反向传播(BackPropagation,BP)神经网络及随机森林(RandomForest,RF)模型相比,所提模型在求解精度方面表现更佳,均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)降低至0.010745,R2值为0.95877,平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)为0.0080021。该模型能够有效降低实验操作的复杂性,在精度、稳定性和可靠性方面均优于传统方法,可提高战机的红外特性测试效率,具有良好的实际应用价值。
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关键词
大气透过率求解
河马优化算法
ho-RF模型
红外辐射测试
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Keywords
atmospheric transmittance calculation
hippo optimization algorithm
ho-RF model
infrared radiation testing
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分类号
V218
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名HOA和SPEA2结合的边缘云计算任务卸载优化
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作者
郑文祥
刘静
陈家辉
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机技术与发展》
2025年第4期7-14,共8页
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基金
湖北省教育科学研究计划重点项目(D20201102)。
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文摘
多接入边缘计算(MEC)已经成为一种重要的范式,通过使用MEC技术,终端设备可以将其计算任务卸载到邻近的边缘服务器或远程云服务器上执行。但对于庞大的任务量而言,它们的计算能力、内存和能源仍然受限。如何进行有效的任务分流至关重要。该文允许任务在三个位置(本地设备、边缘端、云端)处理,有效避免了传统的二元规划机制缺乏灵活性,不考虑任务依赖等问题。并提出了一种河马优化算法(HOA)与改进型强度Pareto进化算法(SPEA2)相结合的多目标河马优化算法(MHOA)。MHOA算法充分利用HOA的全局搜索能力和多样性维护等特点,以及SPEA2中Pareto前沿优化和局部开发能力,并采用特定的初始化算法,在考虑任务依赖关系的同时,解决边缘云计算环境下多用户依赖任务的卸载问题,同时最小化执行时延、能耗、资源使用成本三个约束。将MHOA与其他优化算法进行了比较,结果表明MHOA在适应度方面比第二优的优化器优化了3.5%。
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关键词
边缘计算
多目标计算卸载
任务依赖
多用户场景
多目标河马优化算法
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Keywords
edge computing
multi-objective computation offloading
task dependency
multi-user scenarios
multi-objective hippo optimization algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于河马优化算法的Ti6Al4V本构参数逆向辨识
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作者
杨凯灵
何林
阳金豆
杨夜松
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机构
贵州大学机械工程学院
贵州省特色装备及制造技术重点实验室
六盘水师范学院
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出处
《工具技术》
北大核心
2025年第11期66-74,共9页
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基金
国家自然基金(52265057)
贵州省科技支撑(黔科合支撑[2023]一般308)。
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文摘
为获得准确表征Ti6Al4V钛合金塑性流动行为的Johnson-Cook(J-C)本构参数,且能够准确预测不同切削参数下的切削力,通过仿真正交试验和准静态压缩试验确定J-C本构中最关键变量A值;通过正交试验与最小二乘方法获得的拟合值与河马算法相结合,对Ti6Al4V的J-C本构参数进行逆向辨识,通过不同切削参数下的有限元切削仿真试验对逆向识别后的J-C本构模型的切削力进行验证分析。结果表明,优化后的本构参数在高速情况下能对切削力进行准确预测,在小、中、大进给情况下也具备较好的预测性。
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关键词
钛合金
J-C本构参数优化
逆向识别
河马优化算法
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Keywords
titanium alloy
J-C constitutive parameter optimization
reverse identification
hippo optimization algorithm
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分类号
TG506.1
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH162.1
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名面向高级接收机自主完好性监测的智能卫星选择方法
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作者
芦薇薇
王云舒
孟骞
刘均杰
王立辉
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机构
东南大学仪器科学与工程学院
中国电子科技集团公司第二十八研究所
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出处
《指挥信息系统与技术》
2025年第1期9-14,共6页
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基金
国家自然科学基金(62203111)
航空科学基金(20220008069003)
江苏省自然基金(BK20231434)资助项目。
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文摘
多星座场景中,卫星数量的增多对高级接收机自主完好性监测(ARAIM)复杂度提出了新的挑战。为简化ARAIM算法,提出一种面向ARAIM的智能卫星选择方法。首先,将卫星先验故障概率等信息纳入选星模型中;然后,利用ARAIM可用性指标对选星结果进行约束;最后,通过河马优化(HO)算法对搜索策略进行优化。试验结果表明,该卫星选择方法具有精度高和耗时短的特点,能够实现较高的可用性。
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关键词
高级接收机自主完好性监测(ARAIM)
卫星选择
河马优化(ho)算法
可用性
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Keywords
advanced receiver autonomous integrity monitoring(ARAIM)
satellite selection
hippo optimization(ho)algorithm
availability
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分类号
U666.134
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名多策略多维度融合改进的河马优化算法
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作者
任庆欣
冯锋
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机构
宁夏大学信息工程学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期301-308,共8页
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基金
宁夏自然科学基金重点项目(2024AAC02011)。
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文摘
针对河马优化算法(Hippopotamus Optimization Algorithm,HO)收敛速度慢、易陷入局部寻优以及对算法参数有依赖性等问题,文中提出一种多策略多维度融合改进的河马优化算法(Improved Hippo Optimization Algorithm Based on Multi-strategy and Multi-dimension Fusion,MSMDHO)。首先,利用准反向学习的映射方式生成或者扰动初始化种群,提高种群的空间分布质量。其次,引入了正余弦优化策略,将其应用在HO算法第一阶段中的描述雌性或未成熟河马种群位置更新公式中,利用其震荡性不断检测和扰动,从而达到更好的优化效果。最后,在HO的抵御捕食者阶段和逃离捕食者阶段分别使用切线飞行策略和PID搜索因子,避免种群陷入局部寻优,提高全体收敛速度。利用MSMDHO算法、HO算法、多元宇宙算法(Multi-verse Optimization,MVO)、鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)、鼠群优化器(Rat Swarm Optimizer,RSO)、旗鱼优化算法(Sailfish Optimizer,SFO)以及粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对8个测试函数分别进行测试,结果表明,MSMDHO算法在全局搜索能力和收敛速度的稳定性和先进性都领先其他算法。
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关键词
河马优化算法
准反向学习
正余弦优化策略
切线飞行
PID搜索因子
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Keywords
hippo optimization algorithm
Quasi reverse learning
Sine cosine optimization strategy
Tangent flight
PID search factor
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于改进河马优化算法的含分布式电源配电网重构
被引量：3
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作者
杨驰泽
吴韡
王祥
马凡烁
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机构
湖南工业大学电气与信息工程学院
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出处
《电工电气》
2024年第10期1-7,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFE015200)。
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文摘
为有效解决分布式电源并入配电网的优化重构问题,达到降低系统网络损耗的目的,构建了以有功网损最小为目标的含分布式电源配电网优化重构模型,并采用改进河马优化算法进行求解。为防止算法陷入局部最优,引入高斯映射以及改进莱维飞行策略对河马优化算法进行改进,运用IEEE 33节点系统仿真计算,检验含分布式电源配电网重构模型求解效率。通过与灰狼优化算法及粒子群优化算法的结果比对,改进河马优化算法以最少迭代次数求得最优解,能够有效提升节点电压,并显著降低网损。
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关键词
配电网重构
分布式电源
高斯映射
改进莱维飞行策略
改进河马优化算法
节点电压
灰狼优化算法
粒子群优化算法
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Keywords
distribution network reconstruction
distributed generation
Gaussian mapping
improved Lévy flight strategy
improved hippo optimization algorithm
node voltage
grey wolf optimization algorithm
particle swarm optimization algorithm
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TM734
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于正交梯度搜索的动态系统递阶优化辨识
被引量：13
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作者
衷路生
宋执环
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机构
浙江大学工业控制研究所工业控制技术国家重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第6期711-715,共5页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2002CB312203-02)
浙江省自然科学基金项目(601114)资助~~
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文摘
提出了一种辨识线性时不变状态空间系统参数的正交梯度二步递阶优化方法.通过极小化输出误差目标函数获得了系统参数估计;提出了正交梯度搜索方法用于解决系统参数的非唯一性问题,正交梯度搜索的本质是在输入-输出等价类相切平面的正交垂空间更新系统参数;给出了用L-M算法进行参数优化的充分条件;提出的系统参数递阶优化辨识方法包括两步:首先用给出的自适应L-M算子正交梯度方法确定参数优化方向;其次由一维搜索方法计算最佳步长.蒙特卡罗数值仿真实验表明本文提出的方法具有收敛速度快、抗噪能力强以及数值稳定性好等优点.
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关键词
系统辨识
参数估计
Levenberg-Maxquardt(L-M)算法
递阶优化
状态空间模型
极大似然估计
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Keywords
System identification, parameter estimation, Levenberg-Marquardt （L-M） algorithm, hierarchical optimization （ho）, state-space models, maximum likelihood estimation
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分类号
TP11
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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