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基于Global Search算法优化近红外测距光学系统 认领 引用
1
作者 冯浩 王丽娇 +6 位作者 莫维全 袁必诚 杨志颖 张楠 王开金 刘琨 孙昊 《应用光学》 CAS 北大核心 2026年第2期243-252,共10页
为实现户外红外测距系统在有限封闭空间内的精准探测,在不影响探测结果的基础上压缩光学系统体积,采用二维双平面反射系统,设计了一套光学总长为4 m、最大反射镜为12.8 cm的折返式光路。该折返式光路将n片平面反射镜分为2×(n+1)段... 为实现户外红外测距系统在有限封闭空间内的精准探测,在不影响探测结果的基础上压缩光学系统体积,采用二维双平面反射系统,设计了一套光学总长为4 m、最大反射镜为12.8 cm的折返式光路。该折返式光路将n片平面反射镜分为2×(n+1)段光程,利用全局搜索算法(Global Search)对反射镜数量和光学直径进行优化,实现每条探测光线都能照射到探测物体并成功折返回探测器;满足探测要求后,利用信号波原理进行理论验证分析,避免光程折损引起探测误差;最后,通过分析系统在封闭空间内杂散光线的仿真结果,对系统进行杂散光抑制,对实验与原路径的探测结果进行对比,验证了设计光路的正确性和准确性。 展开更多
关键词 光路设计 Global Search算法 杂散光 信号波
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Global Optimization for Combination Test Suite by Cluster Searching Algorithm 认领 引用 被引量：1
2
作者 Hao Chen Xiaoying Pan Jiaze Sun 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1625-1635,共11页
The test suite generation is a key task for combinatorial testing of software. In order to generate high-quality testing data, a cluster searching driven global optimization mechanism is proposed. In this approach, a ... The test suite generation is a key task for combinatorial testing of software. In order to generate high-quality testing data, a cluster searching driven global optimization mechanism is proposed. In this approach, a binary encoding mechanism is used to transform the combination test suite generating problem into a gene sequence optimization problem. Meanwhile, a novel global optimization algorithm, cluster searching algorithm （CSA）, is developed to solve it. In this paper, the validity and rationality of problem transformation mechanism is verified, and the details of CSA are shown. The simulations illustrate the proposed mechanism is feasible. Moreover, it is a simpler and more efficient test suite generation approach for small-size combinatorial testing problems. 展开更多
关键词 Cluster searching algorithm （CSA）, combination test, global optimization, test suite optimization
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AN ANALYSIS ABOUT BEHAVIOR OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS:A KIND OF THEORETICAL DESCRIPTION BASED ON GLOBAL RANDOM SEARCH METHODS 认领 引用 被引量：1
3
作者 Ding Lixin Kang Lishan +1 位作者 Chen Yupin Zhou Shaoquan 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 EI CAS 1998年第1期31-31,共1页
Evolutionary computation is a kind of adaptive non--numerical computation method which is designed tosimulate evolution of nature. In this paper, evolutionary algorithm behavior is described in terms of theconstructio... Evolutionary computation is a kind of adaptive non--numerical computation method which is designed tosimulate evolution of nature. In this paper, evolutionary algorithm behavior is described in terms of theconstruction and evolution of the sampling distributions over the space of candidate solutions. Iterativeconstruction of the sampling distributions is based on the idea of the global random search of generationalmethods. Under this frame, propontional selection is characterized as a gobal search operator, and recombination is characerized as the search process that exploits similarities. It is shown-that by properly constraining the search breadth of recombination operators, weak convergence of evolutionary algorithms to aglobal optimum can be ensured. 展开更多
关键词 global random search evolutionary algorithms weak convergence genetic algorithms
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Improved gravitational search algorithm based on free search differential evolution 认领 引用 被引量：1
4
作者 Yong Liu Liang Ma 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第4期690-698,共9页
This paper presents an improved gravitational search algorithm （IGSA） as a hybridization of a relatively recent evolutionary algorithm called gravitational search algorithm （GSA）, with the free search differential... This paper presents an improved gravitational search algorithm （IGSA） as a hybridization of a relatively recent evolutionary algorithm called gravitational search algorithm （GSA）, with the free search differential evolution （FSDE）. This combination incorporates FSDE into the optimization process of GSA with an attempt to avoid the premature convergence in GSA. This strategy makes full use of the exploration ability of GSA and the exploitation ability of FSDE. IGSA is tested on a suite of benchmark functions. The experimental results demonstrate the good performance of IGSA. 展开更多
关键词 gravitational search algorithm （GSA） free search differential evolution （FSDE） global optimization.
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A Novel Cuckoo Search Algorithm and Its Application 认领 引用 被引量：1
5
作者 Ping Liu Shengjiang Zhang 《Open Journal of Applied Sciences》 2021年第9期1071-1081,共11页
In this paper, the principle of Cuckoo algorithm is introduced, and the traditional Cuckoo algorithm is improved to establish a mathematical model of multi-objective optimization scheduling. Based on the improved algo... In this paper, the principle of Cuckoo algorithm is introduced, and the traditional Cuckoo algorithm is improved to establish a mathematical model of multi-objective optimization scheduling. Based on the improved algorithm, the model is optimized to a certain extent. Through analysis, it is proved that the improved algorithm has higher computational accuracy and can effectively improve the global convergence. 展开更多
关键词 Cuckoo Search Algorithm Feature Selection Infrared Spectrum Global Convergence
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考虑节点约束的智能车全局路径规划算法 认领 引用 被引量：2
6
作者 曹莉凌 汤磊 +2 位作者 曹守启 孙青 周国峰 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2026年第1期397-404,共8页
随着电子商务和智能交通的快速发展,物流配送的复杂性显著增加,路径规划成为提高物流效率的关键挑战。在物流配送中,路径需要满足多个必经点约束,这对路径的求解速度和优化效果提出了更高要求。针对智能车全局路径规划算法在处理大量必... 随着电子商务和智能交通的快速发展,物流配送的复杂性显著增加,路径规划成为提高物流效率的关键挑战。在物流配送中,路径需要满足多个必经点约束,这对路径的求解速度和优化效果提出了更高要求。针对智能车全局路径规划算法在处理大量必经点约束时易出现求解速度减慢和路径过长的问题,提出了一种融合A*算法与改进禁忌搜索算法的解决方案。首先,基于A*算法计算配送站点之间的最短路径并保存,为后续路径优化提供高质量的初始解。然后,设计了引入自适应禁忌机制、动态邻域结构以及反向扰动策略的改进禁忌搜索算法,对满足必经点约束的全局配送路径进行迭代优化,以提升在复杂配送网络中全局搜索能力和求解效率。最后,通过卫星地图模拟真实物流配送场景,对算法的性能进行了实验分析。研究评估且对比了分层Dijsktra、融合A*和改进遗传粒子群、融合改进A*和模拟退火、融合A*和禁忌搜索算法四种算法,并分析了各算法在路径长度和求解速度方面的表现。实验结果表明:在保证求解速度的前提下,改进的算法规划出的路径长度平均缩短了9.6%~13.7%,在路径优化效果上明显优于其他算法。研究结果可为物流配送领域的智能化应用提供重要参考,同时为智能车路径规划中考虑必经点约束问题提供有效的解决方案。 展开更多
关键词 物流配送 A*算法 全局路径规划 必经点约束 禁忌搜索算法
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全局-局部混合算法瞬变电磁反演与接地网检测 认领 引用 被引量：1
7
作者 卢勇 阎力恒 +2 位作者 谢肖肖 陈嘉昕 李陇杰 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期250-261,共12页
针对瞬变电磁视电阻率法在接地网缺陷检测中面临的非线性反演精度不足、收敛效率低下等问题,提出一种融合遗传算法(genetic algorithms,GA)全局搜索与牛顿法局部优化的智能混合反演方法。针对传统遗传算法在缺陷检测中收敛缓慢、小尺度... 针对瞬变电磁视电阻率法在接地网缺陷检测中面临的非线性反演精度不足、收敛效率低下等问题,提出一种融合遗传算法(genetic algorithms,GA)全局搜索与牛顿法局部优化的智能混合反演方法。针对传统遗传算法在缺陷检测中收敛缓慢、小尺度缺陷敏感度不足的局限,构建“数据驱动-模型约束”反演框架—通过遗传算法的锦标赛选择、动态交叉变异等反压机制,避免单一数据驱动模型的“黑箱映射”局限,实现初始解空间的可解释性搜索;再以全局搜索所得高质量初值作为牛顿法输入,从根本上解决传统迭代方法的“初始值敏感性”问题,形成“全局预搜索-局部细修正”协同反演策略。实验结果表明,在2000~10000组数据场景下,混合算法总体平均总耗时7.2~35.8 s,较传统遗传算法与牛顿法总和耗时(12.0~48.4 s)减少4.8~12.6 s;迭代效率显著提升,达到预设最大迭代次数(100次)终止的案例较牛顿法减少33.6%,迭代次数小于20次的有效解占比提高45.4%;反演精度优势显著,平均误差6.0207×10-8,较传统迭代法与遗传算法分别降低83.65%和98.95%。最后通过野外缩比模型实验验证,该方法可有效识别接地网拓扑结构及部分断裂、缺口等隐蔽缺陷,在复杂工况下的检测精度与效率较单一方法显著提升。 展开更多
关键词 瞬变电磁法 接地网 混合优化算法 全局搜索-局部修正
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多策略改进的海象优化算法研究 认领 引用
8
作者 茹兴旺 《通化师范学院学报》 2026年第2期82-88,共7页
针对原始的海象优化算法在迭代后期搜索效率低,容易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略改进的海象优化算法(Improved Walrus Optimizer,IWO).首先,采用Chebyshev混沌初始化策略对种群进行初始化,提升算法初始解的遍历性.其次,采用加... 针对原始的海象优化算法在迭代后期搜索效率低,容易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略改进的海象优化算法(Improved Walrus Optimizer,IWO).首先,采用Chebyshev混沌初始化策略对种群进行初始化,提升算法初始解的遍历性.其次,采用加权平均自适应扰动策略,对种群的每个个体位置进行加权平权,防止最优个体向边缘移动,提升算法的全局搜索能力.通过在4种不同类型的基准测试函数上进行仿真,对实验结果进行数值分析,结果表明:改进后的海象优化算法在求解高维复杂问题上具有精度高,收敛速度快,鲁棒性强等优势. 展开更多
关键词 海象优化算法 Chebyshev混沌初始化 全局优化搜索 元启发式算法
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基于松树剪枝优化算法的云计算任务调度方法 认领 引用
9
作者 孙鉴 韩梦悦 +2 位作者 张伟 吴雪 申沐奇 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第7期2202-2211,共10页
为了提高云计算环境下的任务调度效率,研究了一种基于松树生长特性的松树剪枝优化算法。该算法借鉴松树剪枝机制,设计了剪枝、探索与生长3种搜索模式,实现了全局与局部搜索的协同优化。实验结果表明,松树剪枝优化算法在不同标准函数测... 为了提高云计算环境下的任务调度效率,研究了一种基于松树生长特性的松树剪枝优化算法。该算法借鉴松树剪枝机制,设计了剪枝、探索与生长3种搜索模式,实现了全局与局部搜索的协同优化。实验结果表明,松树剪枝优化算法在不同标准函数测试中表现出优良的收敛性与稳定性;在云计算任务调度中,与传统算法相比,综合成本降低6.74%,最大完成时间减少21.89%,适应度下降3.87%,有效提升了调度性能与资源利用率。 展开更多
关键词 元启发式算法 松树剪枝算法 全局搜索 局部搜索 标准函数测试 多目标优化 云计算 任务调度
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基于改进蜉蝣优化算法的WSN节点定位研究 认领 引用
10
作者 蒋晨琛 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第6期169-180,235,共12页
为提高传统无需距离测量的定位方法(distance vector-hop,DV-Hop)在无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)中的定位精度,提出一种基于改进蜉蝣优化算法的WSN定位方法。构建WSN协同定位模型,并采用改进的蜉蝣优化算法替代传统DV-... 为提高传统无需距离测量的定位方法(distance vector-hop,DV-Hop)在无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)中的定位精度,提出一种基于改进蜉蝣优化算法的WSN定位方法。构建WSN协同定位模型,并采用改进的蜉蝣优化算法替代传统DV-Hop中使用的最小二乘法估计未知节点位置,从而提升定位精度、增强算法的全局搜索能力。在算法中引入Tent混沌映射与高斯变异策略,以优化初始种群分布、加快收敛速度;同时引入自适应重力系数机制和随机反向学习策略,以更好地平衡算法的全局探索与局部开发能力。通过一系列仿真实验,对所提方法进行全面评估与对比分析,实验表明:在多种部署模式下,该算法均能实现对未知节点的高精度定位;与现有主流算法相比,所提方法在定位精度和收敛速度方面均展现出更优的性能;随着锚节点数量、比例及通信半径的增加,算法的定位精度逐步提升。 展开更多
关键词 无线传感器网络 蜉蝣优化算法 节点定位 全局搜索 定位精度
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参数自适应变分模态分解的滚动轴承故障诊断 认领 引用
11
作者 李永琪 《轻工机械》 CAS 2026年第4期61-67,76,共7页
为有效识别滚动轴承故障,针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数的自适应优化,笔者提出了基于全局搜寻策略的鲸鱼优化算法(Global Search-Whale Optimization Algorithm,GS-WOA)优化VMD参数,结合加权合成峭度(Weigh... 为有效识别滚动轴承故障,针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数的自适应优化,笔者提出了基于全局搜寻策略的鲸鱼优化算法(Global Search-Whale Optimization Algorithm,GS-WOA)优化VMD参数,结合加权合成峭度(Weighted Ensemble Kurtosis,WEK)选取最优固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),实现了滚动轴承故障有效诊断。首先,利用Hilbert边际谱对各个模态的振幅进行分析,实现VMD参数范围的最优调节;其次,采用最小模糊熵为GS-WOA算法的适应度函数进行VMD分解,通过加权合成峭度最大化选取最优固有模态分量,并对该分量进行包络谱分析,进而实现滚动轴承故障类型的精准判别;最后,采集轴承仿真信号与实测内圈故障数据进行试验验证。结果表明:与逐次变分模态分解算法、经验模态分解方法相比,笔者提出的方法获得的包络谱更清晰,且故障频率更明显,内圈故障频率为162.19 Hz。笔者提出的方法为轴承故障诊断提供了一种无需人工预设参数,且精度高、抗噪性强的自适应分析思路。 展开更多
关键词 滚动轴承 变分模态分解 鲸鱼优化算法 全局搜寻策略 加权合成峭度 Hilbert边际谱
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基于GWOA的无人机三维空间航迹规划 认领 引用 被引量：1
12
作者 徐教礼 朱杰 张忠山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第6期1731-1739,共9页
为应对复杂环境中的无人机路径规划难题,针对传统鲸鱼优化算法(WOA)存在的过度依赖全局最优、种群多样性不足以及后期搜索能力欠缺等问题,提出了一种改进的GWOA。在算法构建上,首先在种群初始化阶段引入佳点集策略以提升解的多样性;其... 为应对复杂环境中的无人机路径规划难题,针对传统鲸鱼优化算法(WOA)存在的过度依赖全局最优、种群多样性不足以及后期搜索能力欠缺等问题,提出了一种改进的GWOA。在算法构建上,首先在种群初始化阶段引入佳点集策略以提升解的多样性;其次采用动态自适应权重机制来加速收敛并降低早熟风险;最后设计了最优邻域扰动算子以增强局部开发能力,从而有效弥补WOA在全局搜索精度与收敛速度方面的不足。在实验部分,先通过基准测试函数验证了改进算法的性能,再在仿真环境下构建三类无人机飞行路径规划场景进行对比。结果表明:在第一类山区场景中,GWOA相较ABC、GWO、WOA和DBO的性能分别提升21.17%、7.86%、5.34%和5.83%;在含有禁飞区的第二类场景下,提升幅度为23.56%、3.82%、9.36%和12.92%;而在第三类更加复杂的环境中,提升比例则达到35.56%、18.96%、4.55%和4.80%。结合动态障碍测试结果显示,改进的GWOA不仅在收敛速度和解的精度上表现突出,而且在不同约束条件下依然能够生成更优路径,体现出较高的鲁棒性与环境适应能力。 展开更多
关键词 无人机 鲸鱼优化算法 自适应权重 全局搜索 路径规划
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基于GSWOA-VMD-AR模型的滚动轴承特征提取方法 认领 引用 被引量：1
13
作者 张雯雯 张义民 张凯 《机械工程师》 2026年第1期55-59,共5页
针对传统故障诊断方法在滚动轴承的变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下存在提取特征困难、诊断准确率低的问题,提出了一种基于全局搜寻策略鲸鱼优化算法(GSWOA)优化变分模态分解(VMD)和自回归(AR)模型参数的故障特征提取方法。首先,采... 针对传统故障诊断方法在滚动轴承的变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下存在提取特征困难、诊断准确率低的问题,提出了一种基于全局搜寻策略鲸鱼优化算法(GSWOA)优化变分模态分解(VMD)和自回归(AR)模型参数的故障特征提取方法。首先,采用GSWOA优化VMD参数以获得最佳的模态分解个数和惩罚因子,然后对20类多故障耦合振动信号进行分解,得到一系列平稳分量信号。其次,对一系列分量信号建立AR模型提取特征向量。最后,将特征向量输入到支持向量机(SVM)中进行轴承故障诊断的模式识别。与其他3种特征提取方法进行对比,该方法能够对多故障耦合的轴承故障分类达到100%的准确率,验证了其有效性和优越性。 展开更多
关键词 变分模态分解 自回归模型 全局搜寻策略鲸鱼优化算法 特征提取 滚动轴承
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基于PSO–GWO混合优化模糊神经网络的含磷钢终点磷含量预测 认领 引用
14
作者 蒋达伟 韩逸飞 +3 位作者 张兴淦 孙桂林 李杰 夏云进 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第3期250-259,共10页
针对转炉冶炼含磷钢终点磷含量波动大,易导致成品磷成分不稳定及合金化成本增加等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)与灰狼优化(GWO)混合策略的模糊神经网络(PSO–GWO–FNN)预测模型,以实现对终点磷含量的精准预测。该模型融合PSO的快... 针对转炉冶炼含磷钢终点磷含量波动大,易导致成品磷成分不稳定及合金化成本增加等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)与灰狼优化(GWO)混合策略的模糊神经网络(PSO–GWO–FNN)预测模型,以实现对终点磷含量的精准预测。该模型融合PSO的快速收敛特性与GWO的强全局搜索能力,对模糊神经网络(FNN)的隶属函数参数进行高效稳健的优化,提升模型对冶炼过程模糊不确定信息的自适应学习能力。实验结果表明:传统FNN模型在误差±0.015%范围内的命中率为78%,均方根误差为0.01147,决定系数R2为0.60;经PSO或GWO分别优化后,命中率均提高至81%,均方根误差分别为0.01138和0.01135,R2分别提升至0.62和0.63;而本文提出的PSO–GWO–FNN混合模型在相同误差范围内的命中率达84%,均方根误差降至0.01059,R2提升至0.70,各项预测精度指标均显著优于单一优化模型。本文研究可为含磷钢冶炼过程的终点磷含量精准控制提供可靠参考。 展开更多
关键词 转炉 含磷钢 磷预测 PSO–GWO 模糊神经网络 混合智能算法 参数优化 全局搜索
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一个应用于图像恢复问题的修正共轭梯度算法 认领 引用
15
作者 刘聪 简艾伦 袁功林 《运筹学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2026年第1期207-216,共10页
在弱Wolfe-Powell线搜索技术下,通过PRP共轭梯度法如何获得非凸函数的全局收敛仍是一个公开问题。本文针对大规模无约束优化问题,提出了一种混合的共轭梯度方法(MPRP)。该方法是将修正的BFGS方法与修正的PRP共轭梯度法混合,采用了弱Wolf... 在弱Wolfe-Powell线搜索技术下,通过PRP共轭梯度法如何获得非凸函数的全局收敛仍是一个公开问题。本文针对大规模无约束优化问题,提出了一种混合的共轭梯度方法(MPRP)。该方法是将修正的BFGS方法与修正的PRP共轭梯度法混合,采用了弱Wolfe-Powell线搜索技术来寻找步长,其搜索方向具有充分下降的性质。在理论上,通过对条件合理的假设,确保了非凸函数的全局收敛性。在数值实验上,通过对Muskingum模型的参数估计,减少了计算量和存储量,说明了MPRP的有效性;在不同噪声情况下,通过对比多种图像的恢复情况,证明了MPRP有较强的竞争力;并且在低脉冲噪声图像下,图像的恢复情况较为显著。 展开更多
关键词 非凸函数 PRP算法 弱Wolfe-Powell线搜索 全局收敛 图像恢复
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基于改进双种群遗传算法的多目标绿色柔性作业车间调度 认领 引用 被引量：1
16
作者 赵欣越 苗鸿宾 +2 位作者 张士博 刘厚甲 吴岩栋 《工业工程》 2026年第3期146-161,共16页
为使调度计划在不降低加工效率的情况下实现制造生产的降能减排,建立以最大完工时间、机器总能耗和总碳排放量为优化目标的多目标绿色柔性作业车间调度问题数学模型。传统双种群遗传算法在求解上述模型时,由于初始化解集差异化较小导致... 为使调度计划在不降低加工效率的情况下实现制造生产的降能减排,建立以最大完工时间、机器总能耗和总碳排放量为优化目标的多目标绿色柔性作业车间调度问题数学模型。传统双种群遗传算法在求解上述模型时,由于初始化解集差异化较小导致调度方案重复性高,为解决这一问题提出一种改进双种群遗传算法。首先,采用两段式编码简化算法流程,并提出一种多目标改进全局—局部—随机搜索初始化方法增加种群解集多样性,提出适应度种群分割方法划分种群。之后对两个种群分别进行进化操作,并在合并后进行种群择优以提高下一代种群质量。最后,采用归一化法综合评估,选出最优调度方案。通过改进Brandimarte数据集和实例数据对改进双种群遗传算法进行验证对比,结果表明,改进双种群遗传算法在求解多目标绿色柔性作业车间调度问题时具有较大的优势。 展开更多
关键词 多目标绿色柔性作业车间 全局—局部—随机(GLR)搜索初始化方法 双种群遗传算法 欧氏距离 适应度种群分割
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改进灰狼优化算法的研究 认领 引用
17
作者 王小燕 吴泽忠 《成都信息工程大学学报》 2026年第3期361-366,共6页
灰狼优化算法是一种群体智能优化算法,具有较强的收敛性能和结构简单等优点,但存在易早熟收敛和面对复杂问题时收敛精度不高等缺点。通过改进灰狼优化算法的收敛因子a以及α狼和β狼的位置,并将α狼的位置与正余弦算法相结合,β狼与鲸... 灰狼优化算法是一种群体智能优化算法,具有较强的收敛性能和结构简单等优点,但存在易早熟收敛和面对复杂问题时收敛精度不高等缺点。通过改进灰狼优化算法的收敛因子a以及α狼和β狼的位置,并将α狼的位置与正余弦算法相结合,β狼与鲸鱼优化算法相结合,获得一类改进的灰狼优化算法,数值实验结果表明,改进后的灰狼算法性能和效率明显提升。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 正余弦优化 鲸鱼优化算法 全局搜索能力 收敛因子
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基于DDQN算法的多无人机协同覆盖路径规划 认领 引用
18
作者 李彩玲 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2026年第5期110-116,共7页
[目的]为优化多无人机协同作业的任务完成时间并提升路径规划效率,本文提出了一种基于双深度Q网络(DDQN)算法的多无人机协同路径规划方法。[方法]首先,设计一种高效的环境信息地图融合技术,可快速、高效地标记每架无人机的覆盖记录并检... [目的]为优化多无人机协同作业的任务完成时间并提升路径规划效率,本文提出了一种基于双深度Q网络(DDQN)算法的多无人机协同路径规划方法。[方法]首先,设计一种高效的环境信息地图融合技术,可快速、高效地标记每架无人机的覆盖记录并检测障碍物位置;其次,引入双深度Q网络算法以最小化任务时间,避免路径重叠、区域遗漏及潜在碰撞;然后,构建一种新的协同学习机制,高效规划全局最优路径;最后,搭建仿真平台对所提方法进行仿真,并选取两种典型方法进行对比分析。[结果]试验结果表明,相较于其他两种对比方法,本文方法在任务完成时间和覆盖效率方面均展现出更优性能。[结论]该方法能够快速适应未知障碍物与复杂环境,在多种任务场景下实现目标区域的高效全面覆盖,具有良好的响应速度和覆盖率。 展开更多
关键词 路径规划 多无人机 双深度Q网络算法 全局搜索
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基于蚁群算法的沥青路面裂缝灌缝路径规划研究 认领 引用
19
作者 曹雪娇 张洪丽 《自动化应用》 2026年第4期7-10,共4页
为提高沥青路面裂缝自动化灌缝的作业效率,针对裂缝修补路径规划问题,基于蚁群算法,引入精英保留策略与自适应信息素边界控制机制。二者协同作用,既克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,又通过边界自适应调节抑制了... 为提高沥青路面裂缝自动化灌缝的作业效率,针对裂缝修补路径规划问题,基于蚁群算法,引入精英保留策略与自适应信息素边界控制机制。二者协同作用,既克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,又通过边界自适应调节抑制了早熟收敛,提升了其全局搜索能力。算法验证表明,改进后的蚁群算法在性能上取得了显著提升。在1至10条裂缝的测试场景下,其运行时间远低于传统蚁群算法,仅为后者的0.24%~0.38%,完全满足实时性要求。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 早熟收敛 全局搜索能力
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基于秃鹰搜索算法的瑞雷面波频散曲线反演 认领 引用 被引量：1
20
作者 何胜 苏世杰 +2 位作者 姚振岸 毕升博 卜凯旭 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2025年第2期136-139,共4页
针对使用传统粒子群算法及模拟退火算法等全局优化算法进行频散曲线反演时存在早熟收敛、易陷入局部最优的问题,将秃鹰搜索算法应用于频散曲线反演研究中。通过对多个典型地质理论模型和美国怀俄明地区的实测数据进行反演分析,结果表明... 针对使用传统粒子群算法及模拟退火算法等全局优化算法进行频散曲线反演时存在早熟收敛、易陷入局部最优的问题,将秃鹰搜索算法应用于频散曲线反演研究中。通过对多个典型地质理论模型和美国怀俄明地区的实测数据进行反演分析,结果表明,秃鹰搜索算法在瑞雷面波频散曲线反演中具有较强的适用性、稳定性和抗噪能力。 展开更多
关键词 瑞雷面波 频散曲线反演 全局优化 秃鹰搜索算法 阿基米德优化算法
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