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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：2
1
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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结合Transformer的双向GRU入侵检测研究 被引量：1
2
作者 李道全 刘旭寅 +1 位作者 刘嘉宇 陈思慧 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期299-307,共9页
在网络入侵检测系统中,以往的系统在特征提取时容易受到噪声特征的干扰,面对不平衡数据时对少数类样本边界区分不明显,同时检测模型容易错过重要时间点的信息。这些问题影响了模型的训练效果,降低了模型的检测性能。为应对这些挑战,提... 在网络入侵检测系统中,以往的系统在特征提取时容易受到噪声特征的干扰,面对不平衡数据时对少数类样本边界区分不明显,同时检测模型容易错过重要时间点的信息。这些问题影响了模型的训练效果,降低了模型的检测性能。为应对这些挑战,提出了一种结合鸽群优化算法和边界合成少数过采样技术的Transformer-双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)混合模型。通过鸽群优化算法自动进行特征选择,以提升模型处理复杂数据集的能力,并降低噪声特征的干扰。采用边界合成少数过采样技术对数据进行平衡处理,特别是针对少数类样本,提高其在平衡数据集中的代表性和质量。构建了一个集成Transformer和BiGRU的深度学习模型来进行入侵检测,利用Transformer捕捉全局依赖关系的特征提取能力,同时借助BiGRU的时间序列建模能力来更好地理解序列数据的双向上下文关系。在NSL-KDD数据集上的实验结果表明,该模型展现出了良好的检测性能,准确率达到83.64%,F1分数为78.41%,均超过了对比的传统机器学习模型和深度学习模型。 展开更多
关键词 鸽群优化算法 边界过采样 多头注意力 双向循环门控单元 入侵检测
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无人机多传感器数据实时采集下广域集群智能巡检
3
作者 廖如超 李端姣 +2 位作者 李国强 周华敏 丰江波 《传感技术学报》 北大核心 2025年第9期1641-1646,共6页
广域集群巡检涉及多个节点之间的通信和协调,若不合理规划路径,会导致无效的重复巡检,从而降低巡检效率。为了提高巡检效率,实时采集巡检区域最新环境信息,提出一种基于无人机多传感器数据实时采集的广域集群智能巡检方法。将多传感器... 广域集群巡检涉及多个节点之间的通信和协调,若不合理规划路径,会导致无效的重复巡检,从而降低巡检效率。为了提高巡检效率,实时采集巡检区域最新环境信息,提出一种基于无人机多传感器数据实时采集的广域集群智能巡检方法。将多传感器数据采集问题转化为广域网节点最短路径选择问题,实时更新获取最新数据;引入POS系统,校正无人机飞行姿态相关参数,基于鸽群算法的罗盘逻辑,设置无人机巡检路线约束条件和及时更新目标位置,实现无人机下广域集群智能巡检。仿真结果表明,所提方法的巡检覆盖率保持在75%以上,且实时采集效率高,延时低,可全面收集目标区域信息,实现高精度巡检。 展开更多
关键词 无人机巡检 传感器采集 智能巡检 鸽群算法 广域集群
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无人机集群自组网改进分簇算法研究
4
作者 赵泽迪 王炜琛 +3 位作者 吴昊 姜洁玲 李杨阳 续耕有 《舰船电子工程》 2025年第8期44-47,共4页
为解决无人机集群在动态构建网络过程中消耗能量大、网络寿命短和簇首节点生命周期短的问题,提出了基于改进鸽群算法的DWLEACH分簇算法。该算法在选取簇首节点引入加权思想,在LEACH算法簇首选取的基础上考虑了能量损耗模型和平均连接度... 为解决无人机集群在动态构建网络过程中消耗能量大、网络寿命短和簇首节点生命周期短的问题,提出了基于改进鸽群算法的DWLEACH分簇算法。该算法在选取簇首节点引入加权思想,在LEACH算法簇首选取的基础上考虑了能量损耗模型和平均连接度模型两个影响因素,利用无人机节点的位置和移动速度对无人机节点进行分簇,非簇首节点通过鸽群算法的搜索和优化能力来寻找通信范围内最优的簇首节点加入,不断调整自己的位置,寻找最佳执行任务和通信的路径。仿真结果表明,该算法在数据包接收数量、簇首节点生命周期以及自组织网络的寿命等方面取得了显著提高,并成功降低了节点死亡的数量。 展开更多
关键词 分簇算法 DWLEACH算法 鸽群算法 连接度 能量消耗
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基于改进鸽群算法的无线传感器网络覆盖优化
5
作者 李荣峰 刘丽娟 《传感技术学报》 北大核心 2025年第9期1688-1697,共10页
为提高无线传感器网络的服务质量,优化网络覆盖效果和节点移动距离,提出了一种基于改进鸽群算法的无线传感器网络覆盖优化方法。首先,构建网络覆盖模型,确定多目标优化评价指标;其次,对传统鸽群算法进行改进,在初始阶段引入佳点集使鸽... 为提高无线传感器网络的服务质量,优化网络覆盖效果和节点移动距离,提出了一种基于改进鸽群算法的无线传感器网络覆盖优化方法。首先,构建网络覆盖模型,确定多目标优化评价指标;其次,对传统鸽群算法进行改进,在初始阶段引入佳点集使鸽群解空间中的分布更加均匀,修改地图和指南针算子提高全局搜索能力,引入全局协作机制平衡全局搜索和局部搜索;最后,通过对比仿真实验验证所提算法的性能。实验结果表明:改进后的鸽群算法的平均覆盖率为91.6%,传感器节点平均移动距离为9.232 m,可有效提高无线传感器网络覆盖性能;改进后的鸽群算法具有较强的全局搜索能力和跳出局部最优解的能力,较其他对比算法在性能上有着较大的提高。 展开更多
关键词 无线传感器网络 网络覆盖率 鸽群优化算法 节点移动距离 佳点集
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多策略改进鸽群优化算法的机器人路径规划
6
作者 徐浩然 王雷 +2 位作者 王紫益 张桐彬 夏强强 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期900-911,共12页
基于传统鸽群优化算法在处理高维优化问题时存在的局限性,提出一种改进的螺旋-动态鸽群优化(Modified spiral-dynamic pigeon-inspired optimization,MSDPIO)算法,用于解决机器人路径规划问题中的收敛速度慢和易陷入局部最优解等问题。... 基于传统鸽群优化算法在处理高维优化问题时存在的局限性,提出一种改进的螺旋-动态鸽群优化(Modified spiral-dynamic pigeon-inspired optimization,MSDPIO)算法,用于解决机器人路径规划问题中的收敛速度慢和易陷入局部最优解等问题。首先,通过引入Logistic混沌映射初始化策略以扩大搜索范围;其次,设计螺旋搜索策略和动态反向学习策略以改进位置更新机制,提高算法的收敛速度和解的质量。同时,采用自适应余弦函数调整反向学习权重和改进地标操作提高算法的自适应能力与全局搜索能力。通过对10个CEC2017基准测试函数的实验,有效地评估了算法的性能。最后,将MSDPIO算法与基于改进的B样条曲线应用于不同尺度(20 m×20 m与40 m×40 m)地图的路径规划问题。仿真结果表明:在小规模20 m×20 m地图中较鸽群优化(Pigeon-inspired optimization,PIO)算法、多策略融合的天鹰优化(Multi-strategy improved aquila optimizer,MSIAO)算法、灰狼优化(Grey wolf optimizer,GWO)算法路径长度分别改进1.46%、1.43%、1.47%;在大规模40 m×40 m地图中收敛性能最大提升37.82%。 展开更多
关键词 机器人路径规划 改进鸽群优化算法 混沌映射 动态反向学习 螺旋搜索 B样条曲线
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一种基于改进鸽群算法的个性化学习资源推荐方法
7
作者 陆涵 王宇琴 +5 位作者 陈姝彤 汤赟 徐雨桐 陈果 朱嘉睿 祁峥东 《南京晓庄学院学报》 2025年第6期110-117,共8页
论文针对当前基于群智能的推荐方法存在的推荐速度慢、不稳定等问题,提出了一种基于改进鸽群算法(Modified Pigeon-Inspired Optimization,MPIO)的个性化学习资源推荐方法。该论文在群体智能算法框架下构建了创新的学习资源推荐模型,其... 论文针对当前基于群智能的推荐方法存在的推荐速度慢、不稳定等问题,提出了一种基于改进鸽群算法(Modified Pigeon-Inspired Optimization,MPIO)的个性化学习资源推荐方法。该论文在群体智能算法框架下构建了创新的学习资源推荐模型,其核心贡献体现在三个层面:第一,在适应度函数设计中突破传统单维度评价,创新性引入特征匹配度、时间成本及知识覆盖均衡性的三维评估体系;第二,针对经典鸽群算法的固有缺陷,在指南针算子中引入邻域次优个体互信息引导机制,有效抑制早熟收敛,同时在地标算子中融合混沌映射动态步长变异与发现概率淘汰策略,显著增强全局探索与局部开发能力;第三,通过设计自适应概率调控机制,构建探索-开发动态平衡模型,提升算法后期的收敛性能。实验仿真结果证明,论文提出的个性化学习资源推荐方法使得学习者和学习资源之间具有更高的匹配度,优于目前已有的基于群体智能优化算法的学习资源推荐方法。 展开更多
关键词 个性化学习 鸽群优化算法 学习资源推荐
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一种基于多出口环境的人群疏散改进模型 被引量：14
8
作者 魏娟 郭阳勇 +3 位作者 游磊 李忠玉 唐志海 胡周义 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期139-145,共7页
为有效提高多出口环境下人群疏散的模拟精度,基于社会力模型和粒子鸽群算法,建立一种新的人群疏散模型;该模型改进传统社会力模型中影响行人运动的自驱力方向,利用场域模型来获得行人的运动方向,同时将此方向作为社会力模型中自驱力方向... 为有效提高多出口环境下人群疏散的模拟精度,基于社会力模型和粒子鸽群算法,建立一种新的人群疏散模型;该模型改进传统社会力模型中影响行人运动的自驱力方向,利用场域模型来获得行人的运动方向,同时将此方向作为社会力模型中自驱力方向;结合场域值、平均速度和拥挤度提出多出口环境下的疏散优化模型,并通过粒子鸽群算法对上述优化模型实现快速求解。结果表明:随着人群密度的增加,平均疏散速度呈现出先降低后缓慢增加的趋势;在人群密度较小时,场域权重值越大对应的疏散时间越小。 展开更多
关键词 多出口环境 人群疏散 社会力模型 场域模型 粒子鸽群算法
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融合虚拟机分簇与休眠机制的MEC任务卸载策略 被引量：2
9
作者 王颖 李伟 +2 位作者 陈梦盼 陈利 金顺福 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2021年第4期343-351,共9页
为了在低延时约束下降低能源消耗,研究一种移动边缘计算任务卸载策略。采用虚拟机分簇技术,在移动边缘计算服务器中设置始终保持活跃的主模块及可以适时休眠的备用模块。基于备用模块虚拟机周期性休眠机制,建立同步多重休假排队模型,利... 为了在低延时约束下降低能源消耗,研究一种移动边缘计算任务卸载策略。采用虚拟机分簇技术,在移动边缘计算服务器中设置始终保持活跃的主模块及可以适时休眠的备用模块。基于备用模块虚拟机周期性休眠机制,建立同步多重休假排队模型,利用拟生灭过程与矩阵几何解方法,给出任务平均延时及系统节能率。实验结果验证了该任务卸载策略的有效性。融合"教与学"过程改进鸽群算法,优化该任务卸载策略的系统参数,实现不同性能指标的合理均衡。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 虚拟机分簇 休眠机制 鸽群算法
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基于资源受限的非线性约束多目标排课模型及算法 被引量：3
10
作者 马绍惠 徐立新 +1 位作者 郭祖华 谌湘倩 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第3期520-523,共4页
通过对排课资源和约束规则的分析与描述,提出并建立了一个基于资源受限的非线性约束多目标的排课模型。在该模型中,运用鸽子巢原理对问题是否有解加以判断,利用分治策略将问题分解,用主合取范式寻找所有可选方案,利用析取范式求得排课... 通过对排课资源和约束规则的分析与描述,提出并建立了一个基于资源受限的非线性约束多目标的排课模型。在该模型中,运用鸽子巢原理对问题是否有解加以判断,利用分治策略将问题分解,用主合取范式寻找所有可选方案,利用析取范式求得排课结果。在排课算法的设计中,综合应用了最小离差平方和法和间隔法。实验及应用证明该排课算法灵活高效,具有较强的冲突解决能力,并能在时空方面确保课表分布的均匀性。 展开更多
关键词 排课算法 鸽子巢原理 主合取范式 资源配置 非线性约束
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模糊变异算子的改进鸽群优化算法 被引量：9
11
作者 夏小刚 罗建婷 王欣 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期39-44,M0005,共7页
针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法。改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来... 针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法。改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来增强算法的搜索能力。与其他3种算法在19个测试函数上进行比较,比较结果表明:改进算法在测试函数上寻优率从47.4%提高到94.7%,在旅行商问题(TSP)上相对误差从1.63%下降到0.19%,优于其他3种对比算法。 展开更多
关键词 鸽群优化算法 差分进化算法 模糊交叉变异算子 比例因子 模糊参数 旅行商问题
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基于CGAPIO的航天器编队重构路径规划方法 被引量：5
12
作者 华冰 孙胜刚 +1 位作者 吴云华 陈志明 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期223-230,共8页
针对航天器编队重构的路径规划问题,考虑燃料消耗和碰撞概率等约束条件,以及基本鸽群算法存在的问题,提出一种基于混沌初始化和高斯扰动的自适应鸽群(CGAPIO)算法。为了得到多样性和覆盖性更好的鸽群初始值,采用Tent Map混沌模型进行鸽... 针对航天器编队重构的路径规划问题,考虑燃料消耗和碰撞概率等约束条件,以及基本鸽群算法存在的问题,提出一种基于混沌初始化和高斯扰动的自适应鸽群(CGAPIO)算法。为了得到多样性和覆盖性更好的鸽群初始值,采用Tent Map混沌模型进行鸽群初始化操作;在地图和指南针算子阶段,为提高全局搜索能力,引入了自适应的权重因子和学习因子更新个体的位置和速度;在地标算子阶段,为避免算法陷入局部最优,将高斯扰动加入到鸽群中心位置。仿真实验结果表明:CGAPIO算法与基本鸽群算法和粒子群算法相比,提高了全局搜索能力,避免了局部最优,规划得到的路径更加平滑,各航天器碰撞概率较低,编队重构消耗的总燃料至少减少了12%。 展开更多
关键词 航天器编队 路径规划 鸽群(PIO)算法 编队重构 自适应因子
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基于改进鸽群层级的无人机集群视觉巡检模型 被引量：5
13
作者 陈麒 崔昊杨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1275-1285,共11页
为解决无人机在执行输电线路巡检工作过程中易受环境干扰,以及传统单人单机工作模式巡检效率低下等问题,提出基于改进鸽群层级算法的无人机集群视觉巡检模型。根据载机车辆与待检塔位的GPS坐标计算出启航无人机的初始地标点,并规划运动... 为解决无人机在执行输电线路巡检工作过程中易受环境干扰,以及传统单人单机工作模式巡检效率低下等问题,提出基于改进鸽群层级算法的无人机集群视觉巡检模型。根据载机车辆与待检塔位的GPS坐标计算出启航无人机的初始地标点,并规划运动轨迹;根据当前在巡无人机结束巡检点的位置更新待起飞无人机初始地标,实现启航与在巡无人机巡检地标的动态衔接,完成对地图指南针算子的改进;利用改进的自适应模板匹配算法优化在巡无人机的Adaboost视觉识别系统,通过自适应比对线路间距实现无人机与输电线路间相对位置的自主调整,在动态调节姿态的基础上提高检测质量。实验结果表明:相比于传统鸽群方法,该模型在巡检效率方面的在空巡检时间提高了12%、巡检距离提高了27.5%,风吹、地形变化的情况下巡线质量相比于常规识别模型分别提高了21%和15%。 展开更多
关键词 无人机输电线路巡检 改进鸽群层级算法 改进Adaboost 视觉识别
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基于改进鸽群算法的光伏阵列MPPT方法 被引量：11
14
作者 陈忠华 刘博 +1 位作者 郭瑞 唐俊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期32-40,共9页
针对光伏系统最大功率点跟踪MPPT(maximum powerpointtracking)控制方法在多峰状态下易陷入局部最优,导致光伏系统输出效率较低的不足,提出一种基于学习因子改进鸽群算法的MPPT控制方法。首先对光伏阵列输出多峰值进行分析,在鸽群算法... 针对光伏系统最大功率点跟踪MPPT(maximum powerpointtracking)控制方法在多峰状态下易陷入局部最优,导致光伏系统输出效率较低的不足,提出一种基于学习因子改进鸽群算法的MPPT控制方法。首先对光伏阵列输出多峰值进行分析,在鸽群算法中引入学习因子,通过前后两阶段学习因子的相互交流,有效增强了全局寻优能力。然后提出改进鸽群算法光伏MPPT控制策略和算法重启策略,较好地改善了输出功率的稳态振荡。通过仿真结果表明,基于改进鸽群算法的MPPT控制方法在多峰状态下能够有效规避陷入局部最优,具有较好的追踪效果,有效地提高了光伏系统的输出效率。 展开更多
关键词 光伏系统 最大功率点跟踪控制 改进鸽群算法 多峰状态 学习因子
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基于改进鸽群算法的含分布式电源配电网故障定位 被引量：19
15
作者 任志玲 刘卫东 +2 位作者 杨柳 王诗翱 罗添元 《电源学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期171-178,共8页
分布式电源DGs(distributed generations)接入配电网中,使得配电网由传统的单电源辐射状网络变成多电源复杂网络,增加了配电网故障定位的难度。针对DG接入配电网定位问题,提出了一种基于改进鸽群算法的故障区段定位方法。首先,建立了适... 分布式电源DGs(distributed generations)接入配电网中,使得配电网由传统的单电源辐射状网络变成多电源复杂网络,增加了配电网故障定位的难度。针对DG接入配电网定位问题,提出了一种基于改进鸽群算法的故障区段定位方法。首先,建立了适用于含多个分布式电源的开关函数并对电流编码方式重新定义。其次,对基本鸽群算法中的指南针因子和地标算子进行改进,并通过结合模拟退火算法防止其陷入局部最优,提高了算法的容错性。仿真结果表明,该算法适用于含分布式电源配电网的单重和多重故障区段定位,且在相同故障情况下,改进鸽群算法分别比传统鸽群算法和遗传算法在迭代时间上分别降低了17.019%和43.763%,具有一定的实时性。 展开更多
关键词 分布式电源 配电网 故障定位 鸽群算法 模拟退火算法
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基于GPIO的永磁同步电机模型预测转矩控制 被引量：5
16
作者 周立 李京明 +1 位作者 周越鹏 尚治博 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期145-153,共9页
在永磁同步电机模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)中,由于目标函数控制变量的量纲不同,为了在代价函数中选取最优的权重系数,提出一种改进高斯变异鸽群算法(Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algo... 在永磁同步电机模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)中,由于目标函数控制变量的量纲不同,为了在代价函数中选取最优的权重系数,提出一种改进高斯变异鸽群算法(Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algorithm,GPIO)实现权重系数自整定。首先,基于代价函数最小化原则设计PIO的目标函数,用电流id、iq脉动误差均方根评价权重系数。其次,在传统高斯变异算子的基础上引入自适应调整动态参数实现变异。仿真和实验结果表明,将改进后的算法应用于永磁同步电机模型预测转矩系统,能在较少的迭代次数内整定出最优的权重系数,极大地降低了转矩误差和电流谐波畸变率。 展开更多
关键词 模型预测转矩控制 代价函数 权重系数 高斯变异鸽群算法 高斯变异算子
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面向大规模农业传感器网络的多目标鸽群优化定位算法 被引量：1
17
作者 邓小武 石元泉 +2 位作者 李森林 李伟 邓绍伟 《怀化学院学报》 2017年第5期37-40,共4页
针对单目标优化函数的农业传感器网络定位精度不高问题,基于多目标鸽群优化算法,提出了多目标鸽群定位算法,用于求解传感器网络的多目标优化定位问题.多目标优化函数由空间距离函数与几何拓扑函数构成,通过多目标鸽群优化算法得到其优化... 针对单目标优化函数的农业传感器网络定位精度不高问题,基于多目标鸽群优化算法,提出了多目标鸽群定位算法,用于求解传感器网络的多目标优化定位问题.多目标优化函数由空间距离函数与几何拓扑函数构成,通过多目标鸽群优化算法得到其优化解.仿真实验表明,该方法具有良好的鲁棒性,极大地提高了传感器节点的定位精度. 展开更多
关键词 传感器定位 多目标定位优化 多目标鸽群优化算法
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基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究 被引量：5
18
作者 孔德明 曹帅 +1 位作者 沈阅 周逸人 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期1554-1560,共7页
针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据。推导出多传感数... 针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据。推导出多传感数据融合获取离散点云数据的公式,并提出采用量子化鸽群优化Kriging插值算法获取料堆的数字高程模型(DEM),采用交叉验证的方式对比分析了优选参数后改进的普通Kriging、普通Kriging、反距离加权、基于三角剖分的线性和自然邻域插值算法,改进后的Kriging插值算法均方根误差低于0.37 m,均方误差低于0.14 m,均方根误差相比普通Kriging插值算法降低了39.9%。在现场的测试过程中,该方法可不受天气和粉尘的影响得到料堆的DEM,能够满足堆取料机全自动项目对精度的需求。 展开更多
关键词 计量学 料堆 DEM 毫米波雷达 点云数据 量子化鸽群优化算法 改进Kriging插值算法
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基于鸽群优化改进的粒子滤波算法 被引量：7
19
作者 韩锟 张赫 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第11期139-141,144,共4页
针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出基于鸽群优化(PIO)思想改进的粒子滤波算法。将鸽群不断从较远位置飞向适应度值高的地方的归巢过程引入到粒子滤波中,驱使粒子不断向高似然区域移动,并将自适应交叉操作加入到鸽群优化过... 针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出基于鸽群优化(PIO)思想改进的粒子滤波算法。将鸽群不断从较远位置飞向适应度值高的地方的归巢过程引入到粒子滤波中,驱使粒子不断向高似然区域移动,并将自适应交叉操作加入到鸽群优化过程当中,保障样本多样性。通过非线性模型仿真实验表明,所提算法相对于标准粒子滤波算法,精度提高了45%,稳定性提高了72%,同时降低了状态估计所需的粒子数量。 展开更多
关键词 粒子滤波 样本贫化 鸽群优化算法 自适应交叉 状态估计
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基于鸽群的鲁棒强化学习算法 被引量：1
20
作者 张明英 华冰 +2 位作者 张宇光 李海东 郑墨泓 《网络与信息安全学报》 2022年第5期66-74,共9页
强化学习是一种人工智能算法,具有计算逻辑清晰、模型易扩展的优点,可以在较少甚至没有先验信息的前提下,通过和环境交互并最大化值函数,调优策略性能,有效地降低物理模型引起的复杂性。基于策略梯度的强化学习算法目前已成功应用于图... 强化学习是一种人工智能算法,具有计算逻辑清晰、模型易扩展的优点,可以在较少甚至没有先验信息的前提下,通过和环境交互并最大化值函数,调优策略性能,有效地降低物理模型引起的复杂性。基于策略梯度的强化学习算法目前已成功应用于图像智能识别、机器人控制、自动驾驶路径规划等领域。然而强化学习高度依赖采样的特性决定了其训练过程需要大量样本来收敛,且决策的准确性易受到与仿真环境中不匹配的轻微干扰造成严重影响。特别是当强化学习应用于控制领域时,由于无法保证算法的收敛性,难以对其稳定性进行证明,为此,需要对强化学习进行改进。考虑到群体智能算法可通过群体协作解决复杂问题,具有自组织性及稳定性强的特征,利用其对强化学习进行优化求解是一个提高强化学习模型稳定性的有效途径。结合群体智能中的鸽群算法,对基于策略梯度的强化学习进行改进:针对求解策略梯度时存在迭代求解可能无法收敛的问题,提出了基于鸽群的强化学习算法,以最大化未来奖励为目的求解策略梯度,将鸽群算法中的适应性函数和强化学习结合估计策略的优劣,避免求解陷入死循环,提高了强化学习算法的稳定性。在具有非线性关系的两轮倒立摆机器人控制系统上进行仿真验证,实验结果表明,基于鸽群的强化学习算法能够提高系统的鲁棒性,降低计算量,减少算法对样本数据库的依赖。 展开更多
关键词 鸽群算法 强化学习 策略梯度 鲁棒性
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