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基于双目标的王甫洲水利工程复合土工膜渗透系数反演 认领 引用
1
作者 王廷 颜剑 黄耀英 《水电能源科学》 北大核心 2026年第3期152-156,67,共5页
针对基于单一测压管监测值的复合土工膜渗透系数反演易出现的多解问题,结合王甫洲水利工程土石围堤排水沟实测单宽增量流量和围堤测压管实测水位,以渗流量和测压管水位为双目标,建立复合土工膜渗透系数反演数学优化模型,采用正交设计-... 针对基于单一测压管监测值的复合土工膜渗透系数反演易出现的多解问题,结合王甫洲水利工程土石围堤排水沟实测单宽增量流量和围堤测压管实测水位,以渗流量和测压管水位为双目标,建立复合土工膜渗透系数反演数学优化模型,采用正交设计-数值计算-黑翅鸢算法优化的BP神经网络与红嘴蓝鹊寻优算法相结合的方法进行求解。结果表明,以单宽增量流量和测压管水位为双目标进行反演分析,可以改善复合土工膜防渗土石坝渗流场反演问题的多解性,反演结果的计算值与实测值相对误差在3%以内;王甫洲水利工程右岸围堤复合土工膜的渗透系数在服役20年之后增长至8.94×10-13m/s,较初始值增大约9倍,未出现明显劣化现象。 展开更多
关键词 复合土工膜 渗透系数 单宽增量流量 测压管水位 黑翅鸢优化算法 红嘴蓝鹊寻优算法
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信息重构融合深度学习的泵机组故障诊断方法 认领 引用
2
作者 巫庆辉 许皓远 魏宇晨 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2026年第3期97-103,共7页
针对泵机组在实际运行时存在噪声干扰及故障诊断精度不高等问题,提出一种信息重构融合深度学习的泵机组故障诊断方法。首先,利用红嘴蓝鹊优化算法(Red-billed Blue Magpie Optimizer,RBMO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposit... 针对泵机组在实际运行时存在噪声干扰及故障诊断精度不高等问题,提出一种信息重构融合深度学习的泵机组故障诊断方法。首先,利用红嘴蓝鹊优化算法(Red-billed Blue Magpie Optimizer,RBMO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),将振动信号分解为一系列子序列;其次,使用排列熵(Permutation Entropy,PE)和滤波算法对振动信号进行降噪重构,并利用图形差分场(Motif Difference Field,MDF)将重构信号转换为二维图像;最后,将生成的图像输入以EfficientNet网络为框架的神经网络中,输出诊断结果。通过实验进行验证,结果表明所提方法可以实现对故障的准确分类,并且在强噪声干扰的情况下,其相比其他方法有更好的抗噪性和更高的准确度。 展开更多
关键词 故障诊断 红嘴蓝鹊优化算法 变分模态分解 信息重构 图形差分场
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基于随机重心反向学习改进RBMO的VMD去噪方法 认领 引用
3
作者 高兴媛 和铁行 《微型电脑应用》 2026年第5期15-20,共6页
变分模态分解(VMD)是一种自适应的处理方法,可以将复杂信号分解为若干个带限的固有模态函数(IMFs)。VMD的核心思想是通过求解一个约束优化问题分解信号,变分框架优化信号的分解过程,使得每个模态函数具有有限带宽,从而实现对非平稳和非... 变分模态分解(VMD)是一种自适应的处理方法,可以将复杂信号分解为若干个带限的固有模态函数(IMFs)。VMD的核心思想是通过求解一个约束优化问题分解信号,变分框架优化信号的分解过程,使得每个模态函数具有有限带宽,从而实现对非平稳和非线性信号的有效处理。变分模态技术的性能很大程度上依赖模态数K以及惩罚因子α。基于此,从群智能优化算法角度入手优化VMD的关键参数,以红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)为基础算法,引入随机重心反向学习策略加以改进,极大地增强了原算法的性能,提升了原算法的收敛速度和收敛精度。利用改进后的RBMO算法优化VMD的关键参数,并详细分析和对比原始信号图像、目标函数图像以及K个固有模态函数。 展开更多
关键词 变分模态分解 固有模态函数 参数优化 红嘴蓝鹊优化算法 随机重心反向学习
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FMD结合小波包模糊熵和RBMO-SVM的滚动轴承故障诊断 认领 引用 被引量：1
4
作者 陶伟 欧阳名三 +1 位作者 周莉 纪京生 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期243-255,共13页
为解决电机轴承故障诊断中非平稳振动信号特征提取困难导致分类精度不足的问题,提出了一种特征模态分解(FMD)结合小波包模糊熵与红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)优化支持向量机(SVM)的智能诊断方法。利用FMD的自适应滤波器组对振动信号进行分解... 为解决电机轴承故障诊断中非平稳振动信号特征提取困难导致分类精度不足的问题,提出了一种特征模态分解(FMD)结合小波包模糊熵与红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)优化支持向量机(SVM)的智能诊断方法。利用FMD的自适应滤波器组对振动信号进行分解,以最小包络熵为目标函数并提取故障特征模态;通过小波包模糊熵量化模态分量的非线性特征,构建高区分度的特征向量;采用红嘴蓝鹊优化算法优化SVM参数,提升模型泛化能力,将特征向量导入RBMO-SVM模型,完成模型训练及故障识别任务。经公开数据集和自建实验平台数据集的双重验证结果表明,该方法在公共数据集上实现了92.5%~95.83%的诊断准确率,自制实验平台单故障和复合故障诊断准确率达98.33%和95.83%,该方案在复杂工况下具有一定的适用性。 展开更多
关键词 特征模态分解 小波包模糊熵 红嘴蓝鹊优化算法 支持向量机 轴承故障诊断
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基于RBMO-SVMD-MCKD和HMM融合的驱动减速器轴承故障诊断研究 认领 引用
5
作者 莫世科 项斌斌 +5 位作者 崔汉伟 王伟 郑天祥 林上民 杨雪桐 牛龙飞 《机床与液压》 北大核心 2026年第6期200-206,共7页
针对天线驱动减速器轴承在强噪声环境下故障特征微弱、难以准确诊断的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)的连续变分模态分解-最大相关峭度解卷积(SVMD-MCKD)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的故障诊断方法。通过RBMO优化SVMD和MCKD的... 针对天线驱动减速器轴承在强噪声环境下故障特征微弱、难以准确诊断的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)的连续变分模态分解-最大相关峭度解卷积(SVMD-MCKD)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的故障诊断方法。通过RBMO优化SVMD和MCKD的参数,结合HMM构建噪声背景下轴承故障的分类模型,并通过凯斯西储大学提供的数据集进行了验证。结果表明:RBMO-SVMD-MCKD方法较PSO-EMD、BWO-VMD-MCKD和PSO-EEMD方案具有更高的故障频率识别准确率(99.41%)和更少的运算耗时(平均减少15%~28%);将优化后的特征输入HMM分类器,在包含噪声的测试集上实现98.50%的准确率,验证了融合模型的有效性。该方法可为天线驱动减速器轴承故障诊断提供一种新的解决方案。 展开更多
关键词 驱动减速器轴承 故障诊断 红嘴蓝鹊优化算法(RBMO) 隐马尔可夫模型(HMM)
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RBMO-SVMD联合改进小波阈值的变流器输出电流信号去谐 认领 引用
6
作者 任港亚 智泽英 高云广 《电力电子技术》 2026年第8期134-143,共10页
电力系统中的非线性元件容易产生谐波干扰,从而导致无法准确提取电气信号。针对此技术问题,本研究提出了一种创新的解决方案:基于红嘴蓝鹊优化算法(red-billed blue magpie optimizer,RBMO)-逐次变分模态分解(successive variational mo... 电力系统中的非线性元件容易产生谐波干扰,从而导致无法准确提取电气信号。针对此技术问题,本研究提出了一种创新的解决方案:基于红嘴蓝鹊优化算法(red-billed blue magpie optimizer,RBMO)-逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)与改进小波阈值的联合去谐算法。该算法首先利用RBMO-SVMD对含有谐波的电流信号进行分解。随后依据模糊熵准则,从分解出的模态分量(intrinsic mode function,IMF)分量中选取特定分量。对于所选IMF的谐波滤除问题,使用本研究提出的一种改进小波阈值函数进行谐波的滤除。通过对变流器输出电流信号处理的仿真,结果显示该算法对电流信号的去谐效果显著,并且在保留有效信号方面表现出较高的完整性。在实际变流器输出电流信号处理实验中,也验证了该算法在电流信号去谐方面的有效性。 展开更多
关键词 变流器 红嘴蓝鹊优化算法 逐次变分模态分解 模糊熵 小波阈值函数
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融合多策略改进红嘴蓝鹊优化算法及其工程应用 认领 引用
7
作者 陈孟源 马鸿雁 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第18期7796-7808,共13页
红嘴蓝鹊优化算法(red-billed blue magpie optimizer,RBMO)具有较强的全局搜索和快速收敛能力,但收敛精度较低、局部开发性能不足。针对此问题,提出了一种融合多策略改进的红嘴蓝鹊优化算法(improved red-billed blue magpie optimizer... 红嘴蓝鹊优化算法(red-billed blue magpie optimizer,RBMO)具有较强的全局搜索和快速收敛能力,但收敛精度较低、局部开发性能不足。针对此问题,提出了一种融合多策略改进的红嘴蓝鹊优化算法(improved red-billed blue magpie optimizer,IRBMO)。首先在迭代早期阶段引入佳点集模型,增加红嘴蓝鹊种群的多样性;其次,利用威布尔分布变异策略优化搜索步长来改进个体的位置更新策略,从而提升算法收敛速度和精度;最后,引入翻筋斗觅食策略,解决算法末期落入局部陷阱而无法获得最优的问题。基于12个基准测试函数进行数值实验,对比6种算法,结果表明该算法明显加快收敛速度、提高搜索精度,取得更优的平均值和标准差,误差相较于改进前平均降低了97.96%。此外,通过IRBMO优化混合核极限学习机(hybrid kernel extreme learning machine,HKELM)模型参数并应用于锂电池荷电状态(state of charge,SOC)预测,结果表明该模型平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别降低至0.58%、0.75%和1.06%,进一步验证了该算法的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 红嘴蓝鹊优化算法 佳点集初始化 威布尔分布 翻筋斗策略 混合核极限学习机 锂电池荷电状态
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基于红嘴蓝鹊线性二次型调节器的主动悬架控制策略研究 认领 引用
8
作者 吕金运 秦玉英 杜俊风 《汽车工程师》 2026年第3期1-6,共6页
针对车辆主动悬架系统的线性二次型调节器(LQR)权重系数矩阵设定过程具有主观性、效率低的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法的权重系数矩阵设定策略。建立了1/4车辆模型、随机路面和冲击路面模型,并完成线性二次型调节器设计和适应度... 针对车辆主动悬架系统的线性二次型调节器(LQR)权重系数矩阵设定过程具有主观性、效率低的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法的权重系数矩阵设定策略。建立了1/4车辆模型、随机路面和冲击路面模型,并完成线性二次型调节器设计和适应度函数构建,通过红嘴蓝鹊算法在搜索空间中求解最优权重系数矩阵和最小适应度函数值,最后利用MATLAB/Simulink,分别以C级路面、冲击路面为激励,与被动悬架和采用其他优化算法时主动悬架控制效果进行对比仿真分析。结果表明:与被动悬架、蛇算法优化主动悬架控制结果相比,所提出的控制策略在C级路面上对车身垂向加速度、车轮动载荷及悬架动行程的优化分别达到75.50%、48.23%、47.63%和62.07%、22.56%、21.16%,在冲击路面上使车身垂向加速度第一峰值分别降低76.80%、3.13%,提升了车辆的行驶平顺性和安全性。 展开更多
关键词 红嘴蓝鹊算法 主动悬架 线性二次型最优控制 适应度函数 权重系数矩阵优化
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基于变权重线性二次型调节器的主动悬架控制 认领 引用
9
作者 吕金运 秦玉英 +1 位作者 杜俊风 王军 《汽车工程师》 2026年第6期23-30,36,共8页
针对车辆主动悬架系统线性二次型调节器(LQR)因固定权重系数无法满足复杂工况需求,导致优化方向难以精准控制的问题,建立永磁直线电机作动器模型、七自由度主动悬架模型和状态空间方程,根据不同路面、车速划分多种工作模式,使用层次分析... 针对车辆主动悬架系统线性二次型调节器(LQR)因固定权重系数无法满足复杂工况需求,导致优化方向难以精准控制的问题,建立永磁直线电机作动器模型、七自由度主动悬架模型和状态空间方程,根据不同路面、车速划分多种工作模式,使用层次分析法(AHP)确定适应度函数加权系数,利用红嘴蓝鹊优化(RBMO)算法优化权重系数矩阵,在不同工况下进行MATLAB/Simulink仿真分析,结果表明:与被动悬架相比,舒适性模式下车身垂向加速度、俯仰角加速度,以及右前、左前、左后、右后侧悬架动行程分别改善27%、30%、17%、14%、8%、15%;安全性模式下侧倾角加速度及右前、左前、左后、右后侧轮胎动载荷分别改善41%、15%、18%、15%、17%;综合性模式下车身垂向加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度分别改善35%、32%、48%。进一步通过CarSim/Simulink联合仿真分析所提出策略的综合性能,结果表明,该控制策略在不同模式下取得了一定程度的改善。 展开更多
关键词 红嘴蓝鹊优化 线性二次型调节器 主动悬架 多模式 变权重系数 适应度函数
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基于混沌映射优化的深度学习混凝土坝体位移模型构建 认领 引用
10
作者 郭志旺 《中国水能及电气化》 2026年第5期15-22,共8页
为提升大坝安全监测中位移预测的精度与可靠性,构建高精度、强泛化能力的坝体位移估算模型具有重要意义。文章以实测混凝土坝体水平位移和垂直位移数据为基础,基于自适应集成学习算法(AdaBoost)和双向长短期记忆神经网络模型(BiLSTM)构... 为提升大坝安全监测中位移预测的精度与可靠性,构建高精度、强泛化能力的坝体位移估算模型具有重要意义。文章以实测混凝土坝体水平位移和垂直位移数据为基础,基于自适应集成学习算法(AdaBoost)和双向长短期记忆神经网络模型(BiLSTM)构建组合模型AB,引入混沌优化算法(CEO)、红嘴蓝鹊优化算法(RBM),采用Chebyshev映射和Henon映射2种混沌映射对CEO算法和RBM算法进行优化,进一步对AB模型进行改进,构建出CCAB和HRAB共2种优化组合模型,并比较了不同模型的估算精度,结果表明:在所有模型中,CCAB模型估算值的变化趋势与实测值最为接近,该模型水平位移和垂直位移估算值与实测值的最大偏差分别为0.169 mm和0.170 mm,该模型的RRMSE分别为0.115和0.113,NS和R2分别为0.975和0.966、0.963和0.964,在所有模型中精度最高;CCAB模型在不同季节的坝体位移估算中均表现出了较高的精度,同时具有较强的可移植性,可作为坝体水平位移和垂直位移的推荐估算模型使用。 展开更多
关键词 坝体位移 组合模型 混沌优化算法 红嘴蓝鹊优化算法 混沌映射
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多策略改进的红嘴蓝鹊优化算法及其应用 认领 引用 被引量：1
11
作者 严一踔 陈明霞 +1 位作者 杨原 陆俊良 《电子测量技术》 北大核心 2025年第10期84-92,共9页
为提升红嘴蓝鹊优化算法的收敛速度、寻优精度,首次提出多策略改进的红嘴蓝鹊搜索算法。首先,为了提高初始种群的多样性和覆盖范围,使用circle混沌映射来初始化种群;其次,将螺旋搜索策略与猎食行为相结合以扩大寻优范围,同时平衡算法的... 为提升红嘴蓝鹊优化算法的收敛速度、寻优精度,首次提出多策略改进的红嘴蓝鹊搜索算法。首先,为了提高初始种群的多样性和覆盖范围,使用circle混沌映射来初始化种群;其次,将螺旋搜索策略与猎食行为相结合以扩大寻优范围,同时平衡算法的全局探索能力和局部开发能力;最后,在迭代过程中引入柯西变异扰动策略,避免算法在后期陷入局部最优,进一步提升算法的整体效率。采用15个测试函数进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在寻优精度、收敛速度和稳定性上均有提升,相较于原算法误差平均降低了90.68%,标准差平均降低了98.60%。将改进算法应用于工程优化问题,验证了改进算法的可行性。 展开更多
关键词 红嘴蓝鹊优化算法 混沌映射 螺旋搜索 柯西变异 风电场布局 逆变器脉宽调制
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基于改进红嘴蓝鹊优化算法的光储配电网无功优化方法 认领 引用 被引量：3
12
作者 马凡烁 于惠钧 +2 位作者 李嘉轩 刘泽宇 康钦泽 《湖南电力》 2025年第3期95-102,共8页
针对分布式电源接入配电网造成的有功损耗增加、电压偏移和负荷出力的不确定性等问题,构建储能系统与光伏电源联合调控的多目标优化模型,以有功网损最少和电压偏差最小为目标,通过有载调压变压器与电容器组动作约束和光伏发电、储能出... 针对分布式电源接入配电网造成的有功损耗增加、电压偏移和负荷出力的不确定性等问题,构建储能系统与光伏电源联合调控的多目标优化模型,以有功网损最少和电压偏差最小为目标,通过有载调压变压器与电容器组动作约束和光伏发电、储能出力约束对无功优化模型进行分析。提出一种基于混沌映射透镜初始化、非线性参数因子、自适应惯性权重的改进红嘴蓝鹊优化算法,防止算法早熟收敛并增强全局搜索能力。运用该优化算法对含光储配电网的IEEE 33节点系统进行建模仿真,结果表明该算法具有寻优效果好、搜索效率高的优点,验证了该算法的高效性和稳定性。 展开更多
关键词 配电网 无功优化 光伏发电 储能系统 红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)
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红嘴蓝喜鹊优化器-反向传播神经网络结合紫外光谱定性识别青稞酒 认领 引用 被引量：1
13
作者 许诗咏 石婷 +2 位作者 赵玉霞 王茹 张明锦 《食品与发酵工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第21期346-352,共7页
“互助”青稞酒为我国原产地保护地理标识产品,随着人们对它的逐渐关注,假冒、稀释“互助”青稞酒充斥市场,不仅严重损害了消费者的利益,而且扰乱了市场经济。面对复杂的市场,寻找一种快速、无损、科学的方法鉴别“互助”青稞酒一直是... “互助”青稞酒为我国原产地保护地理标识产品,随着人们对它的逐渐关注,假冒、稀释“互助”青稞酒充斥市场,不仅严重损害了消费者的利益,而且扰乱了市场经济。面对复杂的市场,寻找一种快速、无损、科学的方法鉴别“互助”青稞酒一直是分析研究的重点。该文以“互助”青稞酒、非“互助”青稞酒和非青稞酒为研究对象,采用紫外光谱对3类白酒的光谱特性进行研究。然后分别考察4种预处理方法、2种特征变量筛选方法和6种分类模型对“互助”青稞酒的识别效果。结果表明,支持向量机、极限学习机和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)等分类方法经红嘴蓝喜鹊优化器(red-billed blue magpie optimizer,RBMO)优化后,能显著改善分类效果。其中,经过一阶导数预处理和ReliefF特征变量筛选后得到的数据结合RBMO优化BPNN后的分类识别效果最好,其在训练集上准确率达到96.20%,在测试集上准确率达到100%,最终适应度值最低,说明RBMO结合BPNN能快速、无损、准确区分青稞酒。 展开更多
关键词 “互助”青稞酒 反向传播神经网络 红嘴蓝喜鹊优化器 支持向量机 极限学习机
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红嘴蓝鹊算法的多策略改进及应用研究 认领 引用
14
作者 王森 黄海龙 +1 位作者 于永江 胡南 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2025年第8期118-126,共9页
针对红嘴蓝鹊算法在处理求解优化过程中存在的收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,文中提出了一种多策略改进的红嘴蓝鹊算法。首先,通过引入Cubic映射和Piecewise映射的复合混沌映射策略,增强初始种群的多样性与均匀性;其... 针对红嘴蓝鹊算法在处理求解优化过程中存在的收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,文中提出了一种多策略改进的红嘴蓝鹊算法。首先,通过引入Cubic映射和Piecewise映射的复合混沌映射策略,增强初始种群的多样性与均匀性;其次,在食物搜索阶段,加入自适应群体大小和精英策略,避免早熟收敛,提升算法的全局与多样化搜索能力;最后,引入复合混沌优化的单纯形法,改善算法的局部开发能力,提高算法的寻优精度。采用9个典型的基准测试函数对算法进行性能评估,从收敛精度、Friedman检验等方面进行分析,并与其他常见的优化算法进行对比。结果表明:改进后的红嘴蓝鹊算法在寻优能力与寻优速度等方面的性能大幅提高,同时在压缩弹簧设计的工程应用中,该改进算法具有可行性与高效性。 展开更多
关键词 红嘴蓝鹊算法 混沌映射 单纯形法 Friedman检验 压缩弹簧设计
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基于RBMO优化SVMD-CNN-BILSTM的滚动轴承故障诊断 认领 引用 被引量：1
15
作者 丁伟 赵飞龙 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2025年第1期99-106,共8页
为解决滚动轴承故障类型难以提取和识别的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)优化连续变模态分解(SVMD)联合卷积神经网络(CNN)提取故障特征,并与双向长短期记忆(BiLSTM)相融合的滚动轴承故障诊断模型。首先,采用RBMO算法优化SVMD... 为解决滚动轴承故障类型难以提取和识别的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)优化连续变模态分解(SVMD)联合卷积神经网络(CNN)提取故障特征,并与双向长短期记忆(BiLSTM)相融合的滚动轴承故障诊断模型。首先,采用RBMO算法优化SVMD中平衡参数;其次,根据得到的优化参数对故障信号进行SVMD分解,通过包络熵值最小准则提取出最佳的信号分量,然后利用卷积神经网络(CNN)提取信号的时域和频域特征,并将特征进行融合;最后,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习了故障的序列模式,完成故障训练和故障识别。实验结果表明:基于RBMO优化SVMD-CNN-BILSTM模型在滚动轴承故障识别方面表现出明显的优势,平均识别准确率可达99.33%,与CNN-LSTM、CNN-BiLSTM、SVMD-BiLSTM模型进行了对比,该方法对滚动轴承故障诊断的识别准确率高、计算速度快,具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 红嘴蓝鹊优化算法 连续变模态分解 卷积神经网络 双向长短期记忆
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基于竞争及协作的自适应红嘴蓝雀鸟算法 认领 引用
16
作者 常鑫宇 刘昊 《辽宁科技大学学报》 CAS 2025年第2期152-160,共9页
现有的红嘴蓝雀鸟算法(RBMO)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢、求解精度不高的缺陷,本文提出一种基于竞争、协同和潜力解策略的自适应红嘴蓝雀鸟算法(CCARBMO),用于提升RBMO的性能。该算法通过模拟红嘴蓝雀鸟的协作捕猎行为,实现探... 现有的红嘴蓝雀鸟算法(RBMO)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢、求解精度不高的缺陷,本文提出一种基于竞争、协同和潜力解策略的自适应红嘴蓝雀鸟算法(CCARBMO),用于提升RBMO的性能。该算法通过模拟红嘴蓝雀鸟的协作捕猎行为,实现探索与开发的平衡。在CCARBMO中,竞争机制用于优化探索与开发的动态切换,协同机制用于增强全局搜索能力,潜力解策略则评估个体的搜索潜力,避免陷入局部最优。通过CEC2022测试函数的仿真实验表明,CCARBMO在复杂优化问题中表现出优越性,收敛速度显著提升,尤其在多峰函数和非对称组合函数中具有显著优势。 展开更多
关键词 自适应红嘴蓝雀鸟算法 Lotka-Volterra模型 潜力解策略 协同机制
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基于最优深度信念网络的配电网可靠性预测方法研究 认领 引用
17
作者 宋伟 《电工技术》 2025年第11期32-38,共7页
为准确、高效地进行配电网可靠性预测,提出一种基于最优深度信念网络的配电网可靠性预测方法。首先进行配电网可靠性影响因素分析,然后通过深度信念网络模型学习,实现配电网的可靠性预测。为了提高深度信念网络的学习性能,利用自适应红... 为准确、高效地进行配电网可靠性预测,提出一种基于最优深度信念网络的配电网可靠性预测方法。首先进行配电网可靠性影响因素分析,然后通过深度信念网络模型学习,实现配电网的可靠性预测。为了提高深度信念网络的学习性能,利用自适应红嘴蓝鹊算法估计深度信念网络的输出权重矩阵,提高深度信念网络的泛化能力。实验结果表明,所提方法可准确地实现配电网的可靠性预测。 展开更多
关键词 配电网 可靠性预测 深度信念网络 自适应红嘴蓝鹊算法
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基于红嘴蓝鹊算法的高压共轨燃油喷射控制研究 认领 引用 被引量：1
18
作者 张凝 李燕燕 +3 位作者 陈思 贾一君 栾景叶 修玮 《汽车电器》 2024年第12期63-65,69,共3页
文章针对柴油机高压共轨系统燃油喷射精确度不高的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊算法的高压共轨燃油喷射控制方法。首先,对高压共轨燃油喷射系统进行数学建模;其次,构建一套柴油机高压共轨燃油喷射控制系统,该系统利用模糊PID算法实现对燃... 文章针对柴油机高压共轨系统燃油喷射精确度不高的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊算法的高压共轨燃油喷射控制方法。首先,对高压共轨燃油喷射系统进行数学建模;其次,构建一套柴油机高压共轨燃油喷射控制系统,该系统利用模糊PID算法实现对燃油喷射的控制;在此基础上,针对模糊PID控制算法中的模糊论域,运用红嘴蓝鹊算法进行优化。最后,利用MATLAB/Simulink对传统PID、模糊PID和基于红嘴蓝鹊算法的模糊PID控制算法这三者进行仿真对比。研究结果表明,经红嘴蓝鹊算法优化后,燃油喷射量的控制更加精确,可以有效提升高压共轨燃油喷射系统的性能。 展开更多
关键词 高压共轨 喷油量 红嘴蓝鹊算法 模糊PID
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基于混合策略的自适应红嘴蓝鹊优化算法 认领 引用
19
作者 段博文 殷继彬 张航 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2025年第S2期127-136,共10页
针对红嘴蓝鹊优化算法(Red-billed Blue Magpie Optimization Algorithm,RBMO)存在多样性迅速退化、寻优精度差、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于混合策略的自适应红嘴蓝鹊优化算法(Adaptive Red-Billed Blue Magpie Optimization ... 针对红嘴蓝鹊优化算法(Red-billed Blue Magpie Optimization Algorithm,RBMO)存在多样性迅速退化、寻优精度差、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于混合策略的自适应红嘴蓝鹊优化算法(Adaptive Red-Billed Blue Magpie Optimization Algorithm Based on Mixed Strategy,JRBMO)。首先,引入Hammersley序列初始化种群,使初始解分布更均匀,为寻优提供基础;其次,在勘探阶段,提出自适应螺旋围捕策略,通过动态控制个体的勘探范围与方向,提高RBMO的搜索能力。在开发阶段,引入莱维飞行策略,对当前最优解进行局部扰动,增强算法局部开发能力;最后,提出自适应维度变异策略,根据种群适应度分布的变化,对个体进行维度变异,避免算法陷入局部最优。在CEC2017与CEC2019测试集上对算法性能进行评估,结果显示JRBMO均值胜率分别达到88.9%和70%,验证了JRBMO的有效性。此外,将JRBMO应用于拉(压)弹簧设计问题和三维无线传感器网络(WSN)节点覆盖问题上,JRBMO均取得了最优的结果,其中WSN节点均值覆盖率高出原算法6.3%,体现了JRBMO在实际应用中的普适性。 展开更多
关键词 红嘴蓝鹊优化算法 自适应 Hammersley序列 螺旋围捕 莱维飞行 维度变异
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