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Multi-strategies Boosted Mutative Crow Search Algorithm for Global Tasks:Cases of Continuous and Discrete Optimization 认领 引用 被引量：5
1
作者 Weifeng Shan Hanyu Hu +4 位作者 Zhennao Cai Huiling Chen Haijun Liu Maofa Wang Yuntian Teng 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2022年第6期1830-1849,共20页
Crow Search Algorithm(CSA)is a swarm-based single-objective optimizer proposed in recent years,which tried to inspire the behavior of crows that hide foods in different locations and retrieve them when needed.The orig... Crow Search Algorithm(CSA)is a swarm-based single-objective optimizer proposed in recent years,which tried to inspire the behavior of crows that hide foods in different locations and retrieve them when needed.The original version of the CSA has simple parameters and moderate performance.However,it often tends to converge slowly or get stuck in a locally optimal region due to a missed harmonizing strategy during the exploitation and exploration phases.Therefore,strategies of mutation and crisscross are combined into CSA(CCMSCSA)in this paper to improve the performance and provide an efficient optimizer for various optimization problems.To verify the superiority of CCMSCSA,a set of comparisons has been performed reasonably with some well-established metaheuristics and advanced metaheuristics on 15 benchmark functions.The experimental results expose and verify that the proposed CCMSCSA has meaningfully improved the convergence speed and the ability to jump out of the local optimum.In addition,the scalability of CCMSCSA is analyzed,and the algorithm is applied to several engineering problems in a constrained space and feature selection problems.Experimental results show that the scalability of CCMSCSA has been significantly improved and can find better solutions than its competitors when dealing with combinatorial optimization problems.The proposed CCMSCSA performs well in almost all experimental results.Therefore,we hope the researchers can see it as an effective method for solving constrained and unconstrained optimization problems. 展开更多
关键词 Crow search algorithm Feature selection Global optimization Metaheuristic algorithms Engineering problems Bionic algorithm
基于变形动态预测的岩质边坡力学参数反演方法 认领 引用 被引量：1
2
作者 张荣洲 王述红 +2 位作者 董福瑞 高晨翔 侯钦宽 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期168-179,共12页
岩体力学参数是岩质边坡稳定性综合评判的重要指标之一。现有参数反演方法主要基于稳定状态下的最终变形值,难以反映实际边坡变形过程中的非线性时变特征。为此,本文提出一种基于边坡变形动态预测的岩体力学参数反演方法。首先,引入乌... 岩体力学参数是岩质边坡稳定性综合评判的重要指标之一。现有参数反演方法主要基于稳定状态下的最终变形值,难以反映实际边坡变形过程中的非线性时变特征。为此,本文提出一种基于边坡变形动态预测的岩体力学参数反演方法。首先,引入乌鸦搜索算法(crow search algorithm,CSA)优化在线贯序极限学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)的权值和阈值参数,分别构建CSA-OSELM变形动态预测和参数反演模型;其次,采用分段3次Hermite插值和小波分解方法预处理实测变形数据,提取趋势项变形;再次,利用变形动态预测模型获取边坡的最终变形值,并代入反演模型输出力学参数;最后,以新疆京希-巴拉克矿区南侧边坡工程为例开展验证分析。结果表明:CSA-OSELM模型在预测精度与稳定性方面均优于其他模型;将反演所得力学参数代入数值模型进行正演计算,计算值与实测变形值的平均误差为6.21%,进一步验证了本文方法的实用性和可靠性。研究成果可为实际工程中快速获取岩体力学参数提供一种新的技术途径。 展开更多
关键词 岩质边坡 变形动态预测 参数反演 乌鸦搜索算法 在线贯序极限学习机
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基于乌鸦搜索算法的平面度误差评定技术研究 认领 引用
3
作者 郑晨晨 赵凤霞 +1 位作者 张琳娜 姜菲菲 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第7期363-366,共4页
为了快速精确地评定平面度误差,提出了一种基于乌鸦搜索算法的平面度误差评定方法。首先建立了平面度的实体外、实体内约束最小二乘误差评定模型,运用外点惩罚函数法转化目标函数,又建立了平面度的无约束、有约束最小区域评定模型,然后... 为了快速精确地评定平面度误差,提出了一种基于乌鸦搜索算法的平面度误差评定方法。首先建立了平面度的实体外、实体内约束最小二乘误差评定模型,运用外点惩罚函数法转化目标函数,又建立了平面度的无约束、有约束最小区域评定模型,然后利用乌鸦搜索算法对所建立的数学模型进行求解,最后用文献中的测量数据进行了验证,并且与其它优化算法进行了对比,结果表明,基于乌鸦搜索算法的平面度误差评定方法参数设置简单,限制条件少,运算效率高、精度和稳定性好。 展开更多
关键词 有约束最小二乘 最小区域 平面度误差 乌鸦搜索算法
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电站锅炉管道检测机器人稳定性姿态控制仿真 认领 引用
4
作者 程春盛 潘建强 盛广志 《计算机仿真》 2026年第2期167-171,共5页
现有电站锅炉管道检测机器人姿态控制方依赖于人工经验和简单优化算法来调整控制参数,控制效果不理想,姿态控制效果下降。为此引入乌鸦搜索算法对分数阶PID控制器的参数进行优化,有效地搜索到最优参数,提高了控制效果。首先,采用无迹卡... 现有电站锅炉管道检测机器人姿态控制方依赖于人工经验和简单优化算法来调整控制参数,控制效果不理想,姿态控制效果下降。为此引入乌鸦搜索算法对分数阶PID控制器的参数进行优化,有效地搜索到最优参数,提高了控制效果。首先,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计电站锅炉管道机器人的姿态,将其与期望姿态对比确定姿态误差;其次,引入分数阶控制改进传统PID控制器,提高了控制系统的性能和适应性;然后,利用乌鸦搜索算法对分数阶PID控制器的参数进行优化,以找到最优的控制参数;最后,设计模糊逻辑规则,根据实时情况动态调整控制器参数,确保系统的稳定性和鲁棒性,实现电站锅炉管道检测机器人的稳定性姿态控制。结果表明,所提方法的姿态控制精度高、稳定性好。 展开更多
关键词 电站锅炉管道检测机器人 无迹卡尔曼滤波 乌鸦搜索算法 模糊控制
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基于乌鸦搜索改进超螺旋滑模控制算法的防空火箭炮随动控制研究 认领 引用 被引量：4
5
作者 王海迪 赵永娟 +2 位作者 张鹏飞 米江勇 程文铮 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第2期37-43,共7页
针对由摩擦等非线性因素导致防空火箭炮随动系统控制精度降低的问题,提出一种基于乌鸦搜索改进超螺旋滑模控制方法。传统滑模控制器由于切换控制律中不连续符号函数的存在产生了较大抖振,通过设计超螺旋滑模控制方法将原有滑模控制律中... 针对由摩擦等非线性因素导致防空火箭炮随动系统控制精度降低的问题,提出一种基于乌鸦搜索改进超螺旋滑模控制方法。传统滑模控制器由于切换控制律中不连续符号函数的存在产生了较大抖振,通过设计超螺旋滑模控制方法将原有滑模控制律中符号函数改为连续函数,减少系统抖振,并设计乌鸦搜索算法优化超螺旋滑模控制器中切换增益,提高系统的控制精度和鲁棒性。仿真结果表明:基于乌鸦搜索改进超螺旋滑模控制器较传统滑模控制器减小了系统抖振,提高了系统位置跟踪精度,缩短了响应时间,对负载干扰具有较强的抑制能力。 展开更多
关键词 防空火箭炮 随动控制 超螺旋滑模控制 乌鸦搜索算法
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基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计 认领 引用
6
作者 王文捷 孙奕 +1 位作者 刘钊 朱平 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第3期367-375,共9页
为了提升汽车乘员约束系统(ORS)的安全性能和开发效率,提出了一种基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计方法。面向假人伤害值预测,将神经网络架构与Gauss过程回归相结合,提出了改进的复合深度Gauss回归网络作为预测模型;根据假... 为了提升汽车乘员约束系统(ORS)的安全性能和开发效率,提出了一种基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计方法。面向假人伤害值预测,将神经网络架构与Gauss过程回归相结合,提出了改进的复合深度Gauss回归网络作为预测模型;根据假人伤害预测值构建优化目标函数,基于多组群乌鸦搜索算法开展ORS参数优化;使用工程仿真数据,验证方法的有效性。结果表明:相较于原始方案,本设计方案的假人伤害最高降低了30.77%,平均降低12.11%;用本方法可以预测假人多个部位的伤害值,并获取高质量的ORS设计方案。 展开更多
关键词 汽车碰撞 乘员约束系统(ORS) 假人伤害 数据驱动 复合深度Gauss回归网络 多组群乌鸦搜索算法
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基于MOCSA-DenseNet的计算机图像分类算法研究 认领 引用 被引量：2
7
作者 吴亚琦 《贵阳学院学报（自然科学版）》 2025年第4期40-44,50,共5页
随着计算机视觉技术的快速发展,图像分类在提高机器智能和自动化水平方面具有积极意义。然而,传统图像分类方法在准确率和计算效率方面已难以满足当前需求。因此,提出了一种基于多目标乌鸦搜索算法结合DenseNet的图像分类方法。通过对... 随着计算机视觉技术的快速发展,图像分类在提高机器智能和自动化水平方面具有积极意义。然而,传统图像分类方法在准确率和计算效率方面已难以满足当前需求。因此,提出了一种基于多目标乌鸦搜索算法结合DenseNet的图像分类方法。通过对乌鸦搜索算法进行改进,引入Levy飞行机制,优化DenseNet网络的超参数。实验显示,研究提出的分类算法复杂度比其他未改进的网络分别减少了36.36%、22.22%。该分类算法在测试集上的平均分类准确率达到95.68%,F1评分为0.95,mAP为94.23%,明显优于其他方法。结果表明,研究提出的分类算法不仅在单个类别上表现出色,且在整体上对不同类别的图像均有较高的分类和识别能力。研究引入Levy飞行机制改进乌鸦搜索算法,并通过改进后的搜索算法优化DenseNet网络结构和超参数,极大提高了模型的性能,降低了网络复杂度,使得模型更适合在资源受限的环境中部署和应用。 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 Levy飞行机制 DenseNet 图像分类 CIFAR-10数据集
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基于改进乌鸦算法优化ELM的TE过程故障诊断 认领 引用
8
作者 赵文虎 蔡生宏 王文 《计算机与数字工程》 2025年第8期2122-2126,2139,共5页
极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为一种新型的单隐层前馈神经网络,在解决分类和数据回归问题上具有很明显的优势,然而自身参数的选择也会影响到准确性。因此提出一种改进乌鸦算法(improved crow search algorithm,ICSA)优化... 极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为一种新型的单隐层前馈神经网络,在解决分类和数据回归问题上具有很明显的优势,然而自身参数的选择也会影响到准确性。因此提出一种改进乌鸦算法(improved crow search algorithm,ICSA)优化ELM的田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程故障诊断模型。为了使乌鸦搜索算法的寻优能力更好,利用混沌理论和Levy飞行策略来改进乌鸦搜索算法,然后利用改进乌鸦算法优化极限学习机的权值和阈值,最后将其应用到TE过程的故障分类中。结果表明:与其他算法相比,改进乌鸦算法迭代更快,性能也更优,ELM也能够准确识别故障,提升了分类准确率,效果较好。 展开更多
关键词 极限学习机 田纳西-伊斯曼过程 乌鸦搜索算法 故障诊断 分类准确率
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震后危岩体边坡力学参数反演及余震动力响应分析 认领 引用 被引量：1
9
作者 卢栋 富国凯 +3 位作者 孙正军 代吉才 高晨翔 侯钦宽 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2025年第2期34-40,46,共7页
以新疆金川矿业京希-巴拉克采区南帮边坡为工程背景,针对震后边坡力学参数弱化及余震下边坡稳定性评估问题,提出了基于乌鸦算法(CSA)优化的BP神经网络模型(CSA-BP),用于震后边坡力学参数反演,并结合离散元法对余震状态下危岩体边坡稳定... 以新疆金川矿业京希-巴拉克采区南帮边坡为工程背景,针对震后边坡力学参数弱化及余震下边坡稳定性评估问题,提出了基于乌鸦算法(CSA)优化的BP神经网络模型(CSA-BP),用于震后边坡力学参数反演,并结合离散元法对余震状态下危岩体边坡稳定性进行评价。结果表明,CSA-BP模型反演震后边坡力学参数,定量揭示了岩体弱化特征;5级余震下边坡中上部凝灰质砂岩位移显著,x方向位移远超竖向(z方向)位移,边坡失稳以水平滑移为主。CSA-BP模型能通过参数-动力耦合机制精准定位高风险区,可为震后边坡防护提供理论支撑。 展开更多
关键词 危岩体 边坡稳定性 岩石力学 参数反演 乌鸦算法 BP神经网络 地震响应 机器学习
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基于CSAd算法的风电储能系统分配优化 认领 引用 被引量：1
10
作者 王翔 陶策 +2 位作者 彭茁 李勇涛 张伟 《能源与环保》 2025年第1期161-168,共8页
风能在电力系统中的迅速扩展带来了发电波动性和平衡电网稳定性方面的挑战。传统的储能分配方法由于风能的随机性,难以达到最佳性能。为应对这一问题,提出了一种基于差分算子的乌鸦搜索算法,进行风电储能系统分配优化。该方法通过改进... 风能在电力系统中的迅速扩展带来了发电波动性和平衡电网稳定性方面的挑战。传统的储能分配方法由于风能的随机性,难以达到最佳性能。为应对这一问题,提出了一种基于差分算子的乌鸦搜索算法,进行风电储能系统分配优化。该方法通过改进乌鸦搜索算法,增强了其在处理复杂优化问题中的全局搜索能力和收敛速度。实验结果表明,该优化方法在多个测试场景中均表现出优异的性能,其最大功率损耗仅为80 kW左右,显著提高了风电储能系统的效率和稳定性。与现有方法相比,本研究提出的方法在处理大规模风电储能系统分配问题时具有更高的精度和更快的计算速度。该研究的创新之处在于引入了改进的算法,为风电储能系统的优化分配提供了更为高效的解决方案,对提升电力系统的稳定性和可持续性具有重要指导意义。 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 差分算子 风电储能系统 电力配网优化
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求解置换流水车间调度问题的混合乌鸦搜索算法 认领 引用
11
作者 李伟铭 王德贤 杨敬辉 《智能计算机与应用》 2025年第7期83-92,共10页
关于置换流水车间调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem,PFSP),提出一种混合乌鸦搜索算法,用来实现最大完工时间的最小化,以期不断改善企业生产成本和效率,帮助创造更多收益。首先,对基于NEH的启发算法进行了改进,提出了... 关于置换流水车间调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem,PFSP),提出一种混合乌鸦搜索算法,用来实现最大完工时间的最小化,以期不断改善企业生产成本和效率,帮助创造更多收益。首先,对基于NEH的启发算法进行了改进,提出了一种新方法,用于改善初始种群的质量和多样性;其次,引入SPV规则进行编码,使算法能够有效处理离散调度问题;最后,为增强对解空间搜索能力,选取适应度值在前20%的个体进行局部操作,同时设计出一种全新邻域结构,且规模能够自适应变化的动态邻域搜索算法,动态改变局部搜索能力,真正实现广域、局域两种搜索平衡,最终大幅增强混合算法性能,使问题得到更有效处理。结合实际情况,本文以Rec与Taillard两种测试集完成算法性能测试,并与当前处理PFSP问题效果显著的元启发式算法进行对比分析,从而做出准确判断。混合乌鸦搜索算法在最佳相对误差和平均相对误差方面的表现显著,其平均值相较其他算法至少降低了88.3%和87.5%,证明该算法在寻优效率和稳定性方面的显著优势,突出了其在复杂问题求解中的高效性和可靠性。 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 置换流水车间 种群初始化 自适应动态邻域搜索
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A Real-time Lithological Identification Method based on SMOTE-Tomek and ICSA Optimization 认领 引用 被引量：5
12
作者 DENG Song PAN Haoyu +5 位作者 LI Chaowei YAN Xiaopeng WANG Jiangshuai SHI Lin PEI Chunyu CAI Meng 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2024年第2期518-530,共13页
In petroleum engineering,real-time lithology identification is very important for reservoir evaluation,drilling decisions and petroleum geological exploration.A lithology identification method while drilling based on ... In petroleum engineering,real-time lithology identification is very important for reservoir evaluation,drilling decisions and petroleum geological exploration.A lithology identification method while drilling based on machine learning and mud logging data is studied in this paper.This method can effectively utilize downhole parameters collected in real-time during drilling,to identify lithology in real-time and provide a reference for optimization of drilling parameters.Given the imbalance of lithology samples,the synthetic minority over-sampling technique(SMOTE)and Tomek link were used to balance the sample number of five lithologies.Meanwhile,this paper introduces Tent map,random opposition-based learning and dynamic perceived probability to the original crow search algorithm(CSA),and establishes an improved crow search algorithm(ICSA).In this paper,ICSA is used to optimize the hyperparameter combination of random forest(RF),extremely random trees(ET),extreme gradient boosting(XGB),and light gradient boosting machine(LGBM)models.In addition,this study combines the recognition advantages of the four models.The accuracy of lithology identification by the weighted average probability model reaches 0.877.The study of this paper realizes high-precision real-time lithology identification method,which can provide lithology reference for the drilling process. 展开更多
关键词 mud logging data real-time lithological identification improved crow search algorithm petroleum geological exploration SMOTE-Tomek
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A Novel Forgery Detection in Image Frames of the Videos Using Enhanced Convolutional Neural Network in Face Images 认领 引用 被引量：2
13
作者 S.Velliangiri J.Premalatha 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2020年第11期625-645,共21页
Different devices in the recent era generated a vast amount of digital video.Generally,it has been seen in recent years that people are forging the video to use it as proof of evidence in the court of justice.Many kin... Different devices in the recent era generated a vast amount of digital video.Generally,it has been seen in recent years that people are forging the video to use it as proof of evidence in the court of justice.Many kinds of researches on forensic detection have been presented,and it provides less accuracy.This paper proposed a novel forgery detection technique in image frames of the videos using enhanced Convolutional Neural Network(CNN).In the initial stage,the input video is taken as of the dataset and then converts the videos into image frames.Next,perform pre-sampling using the Adaptive Rood Pattern Search(ARPS)algorithm intended for reducing the useless frames.In the next stage,perform preprocessing for enhancing the image frames.Then,face detection is done as of the image utilizing the Viola-Jones algorithm.Finally,the improved Crow Search Algorithm(ICSA)has been used to select the extorted features and inputted to the Enhanced Convolutional Neural Network(ECNN)classifier for detecting the forged image frames.The experimental outcome of the proposed system has achieved 97.21%accuracy compared to other existing methods. 展开更多
关键词 Adaptive Rood Pattern Search(ARPS) Improved Crow Search Algorithm(ICSA) Enhanced Convolutional Neural Network(ECNN) Viola Jones algorithm Speeded Up Robust Feature(SURF)
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乌鸦搜索算法的改进及其工程应用 认领 引用
14
作者 王昕 《长江信息通信》 2025年第6期61-64,73,共4页
针对工程约束优化求解困难的问题,文章研究了一种新兴的元启发算法——乌鸦搜索算法(CSA)。文中阐述了CSA的基本原理和优化步骤,并针对该算法在求解工程约束优化问题时的不足之处,提出一种改进的乌鸦搜索算法(PCSA),引入分段非线性动态... 针对工程约束优化求解困难的问题,文章研究了一种新兴的元启发算法——乌鸦搜索算法(CSA)。文中阐述了CSA的基本原理和优化步骤,并针对该算法在求解工程约束优化问题时的不足之处,提出一种改进的乌鸦搜索算法(PCSA),引入分段非线性动态感知概率调整策略、莱维飞行策略以及引导更新策略以增加算法的多样性,提高全局搜索的能力。为验证PCSA的性能,将该算法与其他智能算法同时对6个基准测试函数求解,结果表明,PCSA在搜索精度、收敛速度等方面具有良好的优化效果,最后在该工程实例中验证PCSA的优越性。 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 感知概率 莱维飞行 工程约束
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乌鸦算法在焊接梁优化设计中的应用研究 认领 引用
15
作者 王昕 《工业控制计算机》 2025年第12期58-59,共2页
针对焊接梁优化设计中的约束化问题,提出一种改进的乌鸦搜索算法(PCSA),引入分段非线性动态感知概率调整策略。为验证PCSA的性能,将该算法与其他智能算法同时对4个基准测试函数求解,结果表明,PCSA在搜索精度、收敛速度等方面具有良好的... 针对焊接梁优化设计中的约束化问题,提出一种改进的乌鸦搜索算法(PCSA),引入分段非线性动态感知概率调整策略。为验证PCSA的性能,将该算法与其他智能算法同时对4个基准测试函数求解,结果表明,PCSA在搜索精度、收敛速度等方面具有良好的优化效果。最后,通过焊接梁优化设计问题验证改进乌鸦算法的优越性。 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 智能算法 焊接梁 优化设计
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乌鸦搜索算法的改进及其工程应用 认领 引用
16
作者 陈文梅 陈永进 岑钊华 《现代机械》 2025年第5期77-83,共7页
在工业生产应用中,工程约束优化问题求解困难,为此,提出一种改进的乌鸦搜索算法(PCSA)。针对传统乌鸦搜索算法(CSA)在求解约束优化问题时收敛较慢且易陷入局部最优的问题,该方法引入分段非线性动态感知概率调整策略、莱维飞行策略以及... 在工业生产应用中,工程约束优化问题求解困难,为此,提出一种改进的乌鸦搜索算法(PCSA)。针对传统乌鸦搜索算法(CSA)在求解约束优化问题时收敛较慢且易陷入局部最优的问题,该方法引入分段非线性动态感知概率调整策略、莱维飞行策略以及引导更新策略,以增强算法的多样性并提升全局搜索能力。在压力容器优化设计案例中,与4个算法做比较,实验结果表明所用方法能实现最低建造成本,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 感知概率 莱维飞行 工程约束
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Paddy Leaf Disease Detection Using an Optimized Deep Neural Network 认领 引用 被引量：4
17
作者 Shankaranarayanan Nalini Nagappan Krishnaraj +4 位作者 Thangaiyan Jayasankar Kalimuthu Vinothkumar Antony Sagai Francis Britto Kamalraj Subramaniam Chokkaligam Bharatiraja 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第7期1117-1128,共12页
Precision Agriculture is a concept of farm management which makes use of IoT and networking concepts to improve the crop.Plant diseases are one of the underlying causes in the decrease in the number of quantity and qu... Precision Agriculture is a concept of farm management which makes use of IoT and networking concepts to improve the crop.Plant diseases are one of the underlying causes in the decrease in the number of quantity and quality of the farming crops.Recognition of diseases from the plant images is an active research topic which makes use of machine learning(ML)approaches.A novel deep neural network(DNN)classification model is proposed for the identification of paddy leaf disease using plant image data.Classification errors were minimized by optimizing weights and biases in the DNN model using a crow search algorithm(CSA)during both the standard pre-training and fine-tuning processes.This DNN-CSA architecture enables the use of simplistic statistical learning techniques with a decreased computational workload,ensuring high classification accuracy.Paddy leaf images were first preprocessed,and the areas indicative of disease were initially extracted using a k-means clustering method.Thresholding was then applied to eliminate regions not indicative of disease.Next,a set of features were extracted from the previously isolated diseased regions.Finally,the classification accuracy and efficiency of the proposed DNN-CSA model were verified experimentally and shown to be superior to a support vector machine with multiple cross-fold validations. 展开更多
关键词 Leaf classification paddy leaf deep learning metaheuristics optimization crow search algorithm
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基于全位姿测量优化的机器人精度研究 认领 引用 被引量：32
18
作者 温秀兰 康传帅 +3 位作者 宋爱国 乔贵方 王东霞 韩亚丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期81-89,共9页
随着机器人在高端制造业、航空航天、医疗等领域广泛应用,对其全位姿精度要求越来越高。采用激光跟踪仪对机器人末端执行器进行全位姿实测,研究基于几何参数标定的机器人精度提升方法。首先,建立了串联机器人(MDH)模型;其次,提出了基于... 随着机器人在高端制造业、航空航天、医疗等领域广泛应用,对其全位姿精度要求越来越高。采用激光跟踪仪对机器人末端执行器进行全位姿实测,研究基于几何参数标定的机器人精度提升方法。首先,建立了串联机器人(MDH)模型;其次,提出了基于拟随机序列产生初始位置的改进乌鸦搜索算法(ICSA)用于标定机器人几何参数,建立了用ICSA标定机器人几何参数目标函数的数学模型,给出了标定的详细步骤。最后,对Staubli Tx60工业机器人进行了实测标定,结果证实:采用提出方法能够快速标定机器人几何参数,标定后的机器人在工作空间内随机选择的测试点其平均绝对位置和姿态误差由标定前的0. 309 6 mm和0. 232 2°减小为标定后的0. 092 6 mm和0. 082 9°,精度大幅提升。该方法简单易实现,效率高,鲁棒性强,稳定性好,适宜于在位置和姿态均有高精度要求的机器人中推广应用。 展开更多
关键词 机器人 全位姿测量 精度 几何参数标定 改进乌鸦搜索算法 拟随机序列
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基于乌鸦搜索算法的孤岛微网多目标优化调度 认领 引用 被引量：28
19
作者 黄景光 陈波 +3 位作者 林湘宁 吴巍 于楠 叶元 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期162-168,共7页
为促进孤岛微网中可再生能源的消纳,减小负荷峰谷差。文中在孤岛微网中引入价格型需求响应,以微网运行成本最低和柴油发电机出力最少为目标,综合考虑功率平衡、抽水蓄能机组启停与工况转换等约束条件,构建了含风电、抽水蓄能和柴油发电... 为促进孤岛微网中可再生能源的消纳,减小负荷峰谷差。文中在孤岛微网中引入价格型需求响应,以微网运行成本最低和柴油发电机出力最少为目标,综合考虑功率平衡、抽水蓄能机组启停与工况转换等约束条件,构建了含风电、抽水蓄能和柴油发电机的孤岛微网多目标优化调度模型,并采用乌鸦搜索算法进行求解。仿真结果表明:在孤岛微网中引入价格型需求响应能有效削减负荷峰谷差,经济效益显著。与粒子群优化算法相比,乌鸦搜素算法在收敛速度和全局寻优的能力上具有明显优势。 展开更多
关键词 乌鸦搜索算法 需求响应 孤岛微网 优化调度
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基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测 认领 引用 被引量：13
20
作者 邱文智 张文煜 +2 位作者 郭振海 赵晶 马可可 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期73-82,共10页
针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些... 针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些子序列分别建立预测模型,最后重构。对变分模态分解的子序列建立基于长短时记忆网络的深度学习模型预测,而残差序列进行二次分解后的子序列建立乌鸦搜索算法优化的组合预测模型预测。最后,对子序列进行重构并得到最终的预测结果。使用实际的风速观测资料开展模拟实验,结果表明:在3个风电场中,所提模型与其他模型相比平均相对误差分别提升了30.07%、37.56%和37.40%,验证了混合模型在超短期风速预测中的有效性和稳定性,以及在不同数据集上的泛化性能。 展开更多
关键词 风速 预测 长短时记忆 二次分解 乌鸦搜索算法 组合预测模型
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