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基于Levy flight的特征选择算法 被引量:14
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作者 朱晓恩 郝欣 夏顺仁 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期638-643,共6页
为了提高特征选择方法的计算速度,提出基于Levy flight随机过程的特征选择方法.该方法在寻优过程中定义基于启发式的分阶段搜索策略,在局部搜索行为中引入Levy flight随机过程,将Levy flight距离与搜索行为进行映射.在不同的搜索阶段,... 为了提高特征选择方法的计算速度,提出基于Levy flight随机过程的特征选择方法.该方法在寻优过程中定义基于启发式的分阶段搜索策略,在局部搜索行为中引入Levy flight随机过程,将Levy flight距离与搜索行为进行映射.在不同的搜索阶段,利用不同的映射区间改变搜索行为出现的概率,以该映射来控制局部搜索行为的方向和速度,从而避免了陷入局部最优的问题.实验结果表明,采用LevyFS算法克服了启发式特征选择方法的局限性,平均耗时仅为SFFS算法的1/3左右. 展开更多
关键词 特征选择 LEVY flight 搜索策略 模式识别
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基于农机空间运行轨迹的作业面积测量研究
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作者 史扬明 吴华瑞 +2 位作者 缪祎晟 郭威 朱华吉 《农机化研究》 北大核心 2026年第1期167-173,共7页
为改进农机作业面积的计算方法以提高面积测算的准确性,采用了北斗/GPS接收机来收集农机作业时的空间轨迹数据,并使用传统的折线距离法和缓冲区三角剖分算法计算农机的作业面积;对折线距离法和缓冲区三角剖分算法的计算结果进行赋权操作... 为改进农机作业面积的计算方法以提高面积测算的准确性,采用了北斗/GPS接收机来收集农机作业时的空间轨迹数据,并使用传统的折线距离法和缓冲区三角剖分算法计算农机的作业面积;对折线距离法和缓冲区三角剖分算法的计算结果进行赋权操作,并通过改进的NSGA-Ⅱ算法寻求最优权重组合,以更准确地反映农机的实际作业面积;在NSGA-Ⅱ算法中,引入了自适应参数,并结合Levy飞行策略和随机漫步策略,以优化算法的全局和局部搜索能力。试验结果显示,通过加权计算得到的农机作业面积的相对误差率仅为0.21%~0.34%,相较于传统的折线距离法和缓冲区算法,农机作业面积测算的准确率提高了2.83%,表明该方法在计算农机作业面积方面具有更高的准确度和稳定性,为改进农机作业面积的计算方法提供了新思路。 展开更多
关键词 农机作业面积 折线距离法 缓冲区算法 NSGA-Ⅱ算法 权重 Levy飞行
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趋优算子和Levy Flight混合的粒子群优化算法 被引量:8
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作者 张新明 王霞 +1 位作者 涂强 康强 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期421-429,共9页
针对Levy Flight粒子群优化算法(LFPSO)普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法(ILFPSO),即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Flight进行改进,防止产生无效解,得到改进的Levy Flight;然后,... 针对Levy Flight粒子群优化算法(LFPSO)普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法(ILFPSO),即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Flight进行改进,防止产生无效解,得到改进的Levy Flight;然后,将既有一定全局搜索能力又有较强局部搜索能力的趋优算子与改进的Levy Flight有机融合,以便更好地平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,对速度边界动态调整,有利于搜索前期找到全局最优点和搜索后期找到局部最优解。28个benchmark函数优化仿真结果表明,与4种最先进的PSO改进算法LFPSO、ELPSO、SRPSO和RLPSO相比,ILFPSO更具有竞争性的优化性能、更好的普适性和更快的运行速度。 展开更多
关键词 趋优算子 智能优化算法 LEVY flight 粒子群优化算法
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引入Lévy flight和萤火虫行为的鱼群算法 被引量:3
4
作者 殷红 董康立 +1 位作者 彭珍瑞 李少远 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期497-505,共9页
针对人工鱼群算法(artificial fish-swarm algorithm,AFSA)和萤火虫算法(firefly algorithm,FA)在多维多极值函数寻优过程中易陷入局部最优和精度有待提高等问题,提出引入Lévy flight和萤火虫行为的鱼群算法(fish swarm algorithm ... 针对人工鱼群算法(artificial fish-swarm algorithm,AFSA)和萤火虫算法(firefly algorithm,FA)在多维多极值函数寻优过程中易陷入局部最优和精度有待提高等问题,提出引入Lévy flight和萤火虫行为的鱼群算法(fish swarm algorithm with Lévy flight and firefly behavior).该算法将萤火虫算法中萤火虫个体的移动策略引入到鱼群的聚群,觅食两种行为模式中,进而将Lévy flight引入到鱼群的搜索策略中,使得鱼群的搜索更加高效.此外,采取一种基于动态参数的非线性变视野和变步长的策略来限定鱼群的搜索范围.仿真分析表明,新算法较其他测试算法具有更好的全局搜索能力和寻优精度. 展开更多
关键词 人工鱼群算法 萤火虫算法 L6vy flight搜索策略 行为模式
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带有Lévy Flight机制的引力搜索算法 被引量:2
5
作者 刘晓勇 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第10期1239-1245,共7页
引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明GSA算法相比一些传统的优化算法拥有较好的收敛性能,但其缺乏有效的全局寻优机制,易于被局部极值吸引,从而陷入早熟收... 引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明GSA算法相比一些传统的优化算法拥有较好的收敛性能,但其缺乏有效的全局寻优机制,易于被局部极值吸引,从而陷入早熟收敛。因此提出了一种基于Lévy Flight和权值惯性递减的引力搜索算法QmuGSA,以加强算法的全局寻优能力。该算法通过Lévy Flight独特的不均匀随机游走的机制扩大粒子的搜索范围,增加种群多样性,从而更容易跳出局部最优点。通过4个标准测试函数对所提算法进行了仿真测试,结果表明所提算法能够有效克服基本引力搜索算法易早熟、收敛精度低等缺陷,具有较好的寻优精度和全局收敛性能,能够解决一些复杂函数的优化问题。 展开更多
关键词 引力搜索算法(GSA) LEVY flight 惯性权重
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基于Lévy Flight的地震搜救模拟研究 被引量:3
6
作者 胡超 李克平 《科学技术与工程》 2011年第25期6126-6131,6138,共7页
地震是一种极其严重的自然灾害。由于地震灾害救援密切关系到灾区人民的生命财产安全,关于灾后救援的科学调查研究因此也具有实践指导意义。搜救行动是一个需要合作的过程。探讨合作搜救的复杂特性,对指导救援行动意义重大。随机游走模... 地震是一种极其严重的自然灾害。由于地震灾害救援密切关系到灾区人民的生命财产安全,关于灾后救援的科学调查研究因此也具有实践指导意义。搜救行动是一个需要合作的过程。探讨合作搜救的复杂特性,对指导救援行动意义重大。随机游走模型在众多领域中已经得到了广泛的应用。将随机游走模型中的一种,Lévy Flight引入到搜救模拟的研究中来,建立基于合作的搜救模型。基于初始救援物资有限的前提,将被困幸存者存活率这一因素加以考虑,提出了救灾物资这一概念,并与幸存者存活率相结合。探讨在初期物资有限的前提下,不同规模的救援队配置对救援工作开展的影响以及新的合作规则在救援中发挥的作用。结果表明,模型能在一定程度上描述灾后搜救过程,对加深搜救工作的理解及对策制定有一定的指导作用。 展开更多
关键词 灾后救援 Lévy flight 信息共享 合作搜索 幸存者存活率 搜救物资
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Levy Flight的发展和智能优化算法中的应用综述 被引量:15
7
作者 郑洁锋 占红武 +2 位作者 黄巍 张恒 吴周鑫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期190-206,共17页
Levy Flight源自纯数学概念,目前已被广泛应用于许多领域,如物理、生物、统计、金融和计算机科学等。目前,国内尚无文献对Levy Flight的发展及其在智能优化算法方面的应用进行总结。因此,文中首先回顾了Levy Flight的发展情况和应用,介... Levy Flight源自纯数学概念,目前已被广泛应用于许多领域,如物理、生物、统计、金融和计算机科学等。目前,国内尚无文献对Levy Flight的发展及其在智能优化算法方面的应用进行总结。因此,文中首先回顾了Levy Flight的发展情况和应用,介绍了Levy Flight相关变体的基本原理和应用;然后着重讨论了近十年将Levy Flight应用于智能优化算法的研究,对其应用的方法进行了分类分析;最后总结了Levy Flight的未来发展趋势。文中的目的是让学者了解Levy flight的基本原理和其在智能优化算法中的发展情况,同时促进Levy Flight及其变体在众多学科尤其是计算机科学的发展和应用。 展开更多
关键词 Levy flight 莱维游走 截尾莱维飞行 智能优化 随机搜索
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Array Antenna Pattern Synthesis Based on Selective Levy Flight Culture Wolf Pack Algorithm 被引量:1
8
作者 Ting Wang Hailin Tang +2 位作者 Yuebao Yu Bin Zheng Huijuan Liu 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2020年第5期68-80,共13页
Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural ... Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural Wolf Pack Algorithm(LCWPA)was designed on the basis of the Cultural Wolf Pack Algorithm(CWPA),which obeys the selective Levy flight.Because of the good overall management ability provided by the cultural algorithm in optimization process and the characteristics of excellent population diversity brought by Levy flight,the search efficiency of the new algorithm was greatly improved.When the algorithm was applied in the pattern synthesis of array antenna,the simulation results showed its high performance with multi⁃null and low side⁃lobe restrictions.In addition,the algorithm was superior to the Quantum Particle Swarm Optimization(QPSO),Particle Swarm Optimization(PSO),and Genetic Algorithm(GA)in optimization accuracy and operation speed,and is of very good generalization. 展开更多
关键词 array antenna pattern synthesis Levy flight wolf pack algorithm
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An Efficient Approach Based on Remora Optimization Algorithm and Levy Flight for Intrusion Detection
9
作者 Abdullah Mujawib Alashjaee 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第7期235-254,共20页
With the recent increase in network attacks by threats,malware,and other sources,machine learning techniques have gained special attention for intrusion detection due to their ability to classify hundreds of features ... With the recent increase in network attacks by threats,malware,and other sources,machine learning techniques have gained special attention for intrusion detection due to their ability to classify hundreds of features into normal system behavior or an attack attempt.However,feature selection is a vital preprocessing stage in machine learning approaches.This paper presents a novel feature selection-based approach,Remora Optimization Algorithm-Levy Flight(ROA-LF),to improve intrusion detection by boosting the ROA performance with LF.The developed ROA-LF is assessed using several evaluation measures on five publicly available datasets for intrusion detection:Knowledge discovery and data mining tools competition,network security laboratory knowledge discovery and data mining,intrusion detection evaluation dataset,block out traffic network,Canadian institute of cybersecu-rity and three engineering problems:Cantilever beam design,three-bar truss design,and pressure vessel design.A comparative analysis between developed ROA-LF,particle swarm optimization,salp swarm algorithm,snake opti-mizer,and the original ROA methods is also presented.The results show that the developed ROA-LF is more efficient and superior to other feature selection methods and the three tested engineering problems for intrusion detection. 展开更多
关键词 Feature selection metaheuristic algorithms intrusion detection Remora optimization algorithm Levy flight
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Species diversity in rock–paper–scissors game coupling with Levy flight
10
作者 王栋 庄倩 +1 位作者 樊瑛 狄增如 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第12期549-554,共6页
The rock–paper–scissors (RPS) game is a nice model to study the biodiversity in an ecosystem. However, in the previous studies only the nearest-neighbor interaction among the species was considered. In this paper,... The rock–paper–scissors (RPS) game is a nice model to study the biodiversity in an ecosystem. However, in the previous studies only the nearest-neighbor interaction among the species was considered. In this paper, taking the long-range migration into account, the effects of the interplay between nearest-neighbor-interaction and long-range-interaction given by Levy flight with distance distribution lh (-3 ≤ h 〈-1) in the spatial RPS game are investigated. Taking the probability, exchange rate, and power-law exponent of Levy flight as parameters, the coexistence conditions of three species are given. The critical curves for stable coexistence of three species in the parameter space are presented. It is also found that Levy flight has interesting effects on the final spatiotemporal pattern of the system. The results reveal that the long-range-interaction given by Levy flight exhibits pronounced effects on biodiversity of the ecosystem. 展开更多
关键词 RPS game Levy flight biodiversity spatial pattern
原文传递
基于Levy飞行和麻雀搜索算法优化集成学习模型的水质估算 被引量:3
11
作者 李爱民 康轩 +3 位作者 袁铮 王海隆 闫翔宇 许有成 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期450-461,共12页
由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算... 由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)陷入局部最优,并提高模型的准确性和效率。使用Levy飞行算法和麻雀搜索算法对随机森林(RandomForest,RF)、自适应回归(AdaBoost Regression,ABR)和类别提升回归(CatBoost Regression,CBR)3种集成学习模型进行了优化。以郑州东风渠和熊耳河为研究区,基于实测叶绿素a(chlorophyll-a,Chl-a)和总悬浮物(total suspended solids,TSM)数据,构建了LSSA-RF、LSSA-ABR和LSSA-CBR这3种估算模型。实验结果表明:模型经过优化后,各项指标均有不同程度的提高。其中表现最优的是LSSA-CBR模型;CBR模型是在梯度提升框架下进行的建模,对比RF和CBR模型具有更高维度的学习能力。在叶绿素a的估算中,LSSA-CBR估算模型的均方根误差为2.325μg·L^(-1),决定系数为0.896;在总悬浮物的估算中,LSSA-CBR模型的均方根误差为1.598 mg·L^(-1),决定系数为0.882。最后,将精度较好的LSSA-CBR模型应用于卫星Planet影像中,以评估河流叶绿素a和总悬浮物的空间分布情况。研究结果可为环保部门快速了解城市河流水质分布及进行水质评价与管理提供参考。 展开更多
关键词 叶绿素a 总悬浮物 集成学习模型 Levy飞行—麻雀搜索算法 城市河流
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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
12
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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改进蜣螂优化算法的无人机路径规划 被引量:2
13
作者 吕亚娜 袁慧玲 +1 位作者 于舒娟 刘东 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期1-10,共10页
针对传统蜣螂优化算法在路径规划中易陷入局部最优的局限性,提出了一种改进蜣螂优化算法的路径规划方法。通过引入佳点集初始化、改进的正弦算法、结合莱维飞行和布朗运动的变异策略、单纯形法和自适应反向学习策略,帮助算法跳出局部最... 针对传统蜣螂优化算法在路径规划中易陷入局部最优的局限性,提出了一种改进蜣螂优化算法的路径规划方法。通过引入佳点集初始化、改进的正弦算法、结合莱维飞行和布朗运动的变异策略、单纯形法和自适应反向学习策略,帮助算法跳出局部最优以及增强算法的寻优能力。同时考虑了无人机的运行约束,进一步提升其在实际应用中的可行性。算法测试和仿真数据验证了改进算法的性能优于其他算法。研究结果表明,在复杂环境中改进算法规划出的飞行路径是可行且高效的。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 蜣螂优化算法 莱维飞行 布朗运动 单纯形法 反向学习
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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化 被引量:3
14
作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机群配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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混合多策略改进的海鸥优化算法 被引量:2
15
作者 杨聪聪 姜金华 蒋志成 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1970-1980,共11页
针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-S... 针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-SOA)。首先,采用Chebyshev混沌序列进行了海鸥种群的初始化处理,解决了海鸥种群随机初始化导致的解空间覆盖不均匀问题。调整了线性惯性权重因子A的搜索步长,优化了算法在迭代前期全局和迭代后期局部的搜索能力。引入了Levy飞行策略,扩大了算法在迭代过程中的搜索空间,解决了传统算法在迭代过程中种群搜索空间收缩导致的种群多样性下降的问题。采用同步扰动随机逼近算法对种群个体进行了局部搜索,有效提升了算法跳出局部最优的能力;然后,研究了CLS-SOA算法时间复杂度;最后,设计了CLS-SOA与5种群智能优化算法在5个标准测试函数上的仿真实验。研究结果表明:CLS-SOA未增加算法时间复杂度,同时CLS-SOA在测试函数上的最优值、最差值、平均值和标准差方面均更接近全局最优值0,其收敛曲线呈现出大斜率的指数收敛特性。该结果验证了CLS-SOA在寻优精度、稳定性、收敛速度及跳出局部最优值方面具有显著优势;并且CLS-SOA在水表数字与背景分割任务中表现出色。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 Chebyshev混沌序列 非线性权重因子A Levy飞行策略 同步扰动随机逼近算法 改进的海鸥优化算法
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改进北方苍鹰算法及其在智能汽车路径规划中的应用 被引量:1
16
作者 匡兴红 沈佳成 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期148-158,共11页
针对传统北方苍鹰算法(NGO)存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种多策略改进北方苍鹰算法(INGO),并应用于智能汽车的路径规划,规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金... 针对传统北方苍鹰算法(NGO)存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种多策略改进北方苍鹰算法(INGO),并应用于智能汽车的路径规划,规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金正弦策略、Levy飞行策略、趋优反向学习、Cauchy变异策略改进北方苍鹰算法,并进行了基准测试函数对比以及智能汽车路径规划仿真。结果表明:相比其他算法,INGO算法在寻优和稳定性上具有明显优势;在2种不同地图上生成的路径最平滑,适应度最优分别下降3.7%、16.3%,节点个数最优分别下降14.3%、21.4%。 展开更多
关键词 改进北方苍鹰算法(INGO) 佳点集 黄金正弦 Levy飞行 趋优反向学习 Cauchy变异 路径规划
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基于LCZOA算法的季冻区大型水利工程建设进度优化方法研究 被引量:2
17
作者 耿敬 李秋洁 +1 位作者 李向阳 李明伟 《工程管理学报》 2025年第2期86-92,共7页
针对季冻区大型水利工程建设管理要求,计入冰河季冻因素,提出以工期最短、成本最少、质量最高和安全风险最低为优化目标,以建设强度和工程资源量为约束条件的季冻区大型水利工程建设进度规划模型(CSOM-LWCP-SFA);针对CSOM-LWCP-SFA模型... 针对季冻区大型水利工程建设管理要求,计入冰河季冻因素,提出以工期最短、成本最少、质量最高和安全风险最低为优化目标,以建设强度和工程资源量为约束条件的季冻区大型水利工程建设进度规划模型(CSOM-LWCP-SFA);针对CSOM-LWCP-SFA模型求解难题,基于莱维飞行策略和混沌扰动策略,改进斑马优化算法(ZOA)固有缺陷,提出一种新的莱维混沌斑马优化算法(LCZOA);利用LCZOA算法求解CSOM-LWCP-SFA模型,构建一种基于LCZOA算法的季冻区大型水利工程建设进度优化方法;并基于北方某大型水利工程建设数据,开展数值仿真试验。验证了季冻区大型水利工程建设进度优化方法具有良好的可行性与优越性,可为后续水利工程的智慧建设管理提供参考。 展开更多
关键词 大型水利工程 季冻区 多目标优化 斑马优化算法 莱维飞行策略 混沌扰动策略
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改进鸽群优化的随机森林无人机传感器故障预测技术
18
作者 刘媛媛 袁荣 +1 位作者 邵书义 陈谋 《现代防御技术》 北大核心 2025年第5期215-226,共12页
无人机传感器故障预测对于提高系统可靠性和安全性具有重要意义,然而,当前预测方法存在准确性不足和计算复杂度高等问题。针对无人机传感器故障预测问题,研究了一种基于改进鸽群算法(pigeon-inspired optimization,PIO)的随机森林故障... 无人机传感器故障预测对于提高系统可靠性和安全性具有重要意义,然而,当前预测方法存在准确性不足和计算复杂度高等问题。针对无人机传感器故障预测问题,研究了一种基于改进鸽群算法(pigeon-inspired optimization,PIO)的随机森林故障预测算法。利用小波包变换(wavelet packet transform,WPT)对故障特征进行提取。利用莱维飞行机制形成变异机制以提高种群的多样性,进而改善PIO易陷入局部最优的问题,并提高算法收敛速度和全局寻优能力。将改进的PIO用于随机森林算法中使其进行自主超参数优化,从而实现传感器故障的早期预测。仿真结果表明,经过改进PIO调优后的随机森林算法收敛速度更快,相较于传统算法在准确率上提升了20%以上,表明了提出的算法在无人机传感器故障预测中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 小波包变换 改进鸽群算法 随机森林 莱维飞行 无人机传感器故障
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基于多目标蜣螂算法优化概率神经网络的联合收割机故障诊断
19
作者 杨小强 刘波 刘金仙 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第5期845-850,共6页
针对国内农业机械领域存在的联合收割机诊断技术起步较晚、精度不足等问题,提出一种多目标蜣螂算法与概率神经网络融合的诊断方法。首先构建多目标蜣螂算法,通过Tent混沌映射初始化传统蜣螂算法的种群,同时引入了t分布扰动策略和Levy飞... 针对国内农业机械领域存在的联合收割机诊断技术起步较晚、精度不足等问题,提出一种多目标蜣螂算法与概率神经网络融合的诊断方法。首先构建多目标蜣螂算法,通过Tent混沌映射初始化传统蜣螂算法的种群,同时引入了t分布扰动策略和Levy飞行机制,进而平衡算法的全局、局部搜索速率,增强对复杂问题的求解能力。然后通过多目标蜣螂算法对概率神经网络的平滑因子进行自适应调整,提高模型的泛化能力和稳定性,更好地表征特征与模式间的关系。最终将建立的MTDBO-PNN模型应用于联合收割机的故障诊断,经过与其他常用方法的对比验证,表明该方法在诊断时间和精度上均有一定的优势。 展开更多
关键词 联合收割机 蜣螂算法 t分布扰动 Levy飞行 概率神经网络 故障诊断
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基于ISMA-ELM混合模型的选择性激光烧结工艺参数优化
20
作者 李健 聂倩 +2 位作者 蒋成雷 郭艳玲 王扬威 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第2期11-21,共11页
针对选择性激光烧结(selective laser sintering, SLS)制件收缩的问题,本文提出一种由改进黏菌优化算法(improve slime mould algorithm, ISMA)和极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的新型混合模型,以使用有限的输入数据... 针对选择性激光烧结(selective laser sintering, SLS)制件收缩的问题,本文提出一种由改进黏菌优化算法(improve slime mould algorithm, ISMA)和极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的新型混合模型,以使用有限的输入数据来预测制件收缩率。首先,采用Levy飞行、随机反向学习以及高度破坏性多项式变异等三种改进策略全方面提高了黏菌优化算法的性能。随后利用ISMA优化ELM的关键参数,提出了一种ISMA-ELM模型用于预测SLS制件的收缩率。仿真结果表明,相较于标准及其他算法优化后的ELM模型,本文所提出的ISMA-ELM获得了最优预测结果。最后,利用ISMA-ELM模型预测出的最优加工参数指导加工,所获得成型件尺寸精度相较于ELM模型提高了29.62%,相较于SMA-ELM提高了18.02%,结果表明,该模型可以为SLS成型加工提供最优工艺参数,有效指导加工。 展开更多
关键词 选择性激光烧结 黏菌算法 极限学习机 Levy飞行 随机反向学习 高度破坏性多项式变异
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