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基于GSABO-ICEEMDAN-KELM的局部放电识别方法在气体绝缘开关设备故障诊断中的应用 认领 引用 被引量：2
1
作者 王思涵 马宏忠 +2 位作者 孙维 葛威 陈悦林 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2026年第2期66-77,共12页
气体绝缘开关(gas-insulated switchgear,GIS)设备在生产运行时存在多种绝缘缺陷,准确识别绝缘缺陷导致的局部放电信号对保障GIS设备及电力系统安全有重大意义。采用融合黄金正弦算法(golden sine algorithm,Golden-SA)改进减法优化(sub... 气体绝缘开关(gas-insulated switchgear,GIS)设备在生产运行时存在多种绝缘缺陷,准确识别绝缘缺陷导致的局部放电信号对保障GIS设备及电力系统安全有重大意义。采用融合黄金正弦算法(golden sine algorithm,Golden-SA)改进减法优化(subtraction-average-based optimizer,SABO)算法,得到了融合黄金正弦改进SABO优化算法(GSABO),对改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)与核极限学习机(kernel extreme learning machine)进行参数寻优,以实现对GIS局部放电故障的识别。首先,针对SABO可能陷入局部最优、收敛速度不够理想等问题,引入混沌映射与黄金正弦对其进行改进。然后,搭建实验平台采集4种典型局部放电信号,利用GSABO-ICEEMDAN对其进行分解,并利用相关系数法筛选有效的模态分量。最后计算筛选后模态分量的样本熵形成特征矩阵,将其输入GSABO-KELM进行故障分类识别。通过实验分析表明,相比于未改进的SABO算法,GSABO在跳出局部最优、收敛速度与精度上有明显的优势。结合其他传统算法进行对比,GSABO-ICEEMDAN-KELM的识别准确率可达99.1667%,验证了此算法的准确性与优越性,对于GIS局部放电故障诊断的工程应用具有参考意义。 展开更多
关键词 气体绝缘组合电器 局部放电 ICEEMDAN 改进减法优化算法 黄金正弦算法 核极限学习机 故障诊断
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基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法 认领 引用 被引量：2
2
作者 韩允童 王靖岳 +1 位作者 侯兴达 丁建明 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期40-46,共7页
【目的】针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型参数调整复杂、预测精度受限的问题,提出一种改进的剩余寿命预测方法,旨在提升在役滚动轴承寿命预测的准确性与稳定... 【目的】针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型参数调整复杂、预测精度受限的问题,提出一种改进的剩余寿命预测方法,旨在提升在役滚动轴承寿命预测的准确性与稳定性。【方法】首先,融合黄金正弦策略来改进麻雀搜索算法(Golden Sparrow Search Algorithm,GSSA),以增强其全局与局部搜索能力,实现对CNN-LSTM关键参数的自适应优化;其次,构建基于相关性、单调性和鲁棒性的特征筛选体系,筛选出高敏感性退化特征;最后,利用PHM2012轴承数据集,建立GSSA-CNN-LSTM预测模型,通过对比反向传播(Back Propagation,BP)神经网络与CNN-LSTM模型验证其有效性。【结果】结果表明,所提GSSACNN-LSTM模型在均方根误差、平均绝对误差与均方误差上,较BP神经网络与CNN-LSTM模型分别降低了67.61%、83.71%、80.89%与61.18%、78.78%、51.02%,确定系数更接近1,显著提升了预测精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 黄金正弦策略 麻雀搜索算法 剩余寿命预测 优化
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基于改进多策略鲸鱼优化算法的三维路径规划 认领 引用
3
作者 关燕鹏 李子鸣 要会娟 《控制工程》 CSCD 北大核心 2026年第6期961-970,共10页
无人机路径规划问题是在复杂地形环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统鲸鱼优化算法在解决该优化问题时存在的收敛速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于多策略的鲸鱼优化算法。首先,引入T... 无人机路径规划问题是在复杂地形环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统鲸鱼优化算法在解决该优化问题时存在的收敛速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于多策略的鲸鱼优化算法。首先,引入Tent混沌映射与动态反向学习机制对种群进行初始化,提高初始种群的质量并加快收敛速度。然后,引入自适应搜索范围调整策略与黄金正弦算法移动策略提高原算法的搜索充分性与收敛精度。最后,引入自适应变异机制来自适应规划种群变异方向,提高种群的局部搜索能力和跳出局部最优的能力。与其他群智能算法相比,所提算法在收敛精度、全局搜索能力以及解决无人机路径规划问题方面均存在显著优势。 展开更多
关键词 Tent混沌映射 鲸鱼优化算法 动态反向学习 自适应搜索范围 黄金正弦算法 自适应变异机制
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基于改进蝙蝠算法的时间敏感网络混合流量调度方法 认领 引用
4
作者 李超 李文昊 +2 位作者 董哲 史运涛 胡倩影 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2026年第5期85-91,共7页
时间敏感网络(TSN)作为一种新兴工业通信技术,通过研究调度目标、约束条件、路由选择等设计调度方法,满足高优先级流量的稳定传输。对多种流量进行混合调度时,存在不同类型流量相互干扰的问题。为此,提出一种基于改进蝙蝠算法的时间敏... 时间敏感网络(TSN)作为一种新兴工业通信技术,通过研究调度目标、约束条件、路由选择等设计调度方法,满足高优先级流量的稳定传输。对多种流量进行混合调度时,存在不同类型流量相互干扰的问题。为此,提出一种基于改进蝙蝠算法的时间敏感网络混合流量调度方法。该方法通过将蝙蝠算法与黄金正弦算子融合,规划混合流量的传输路径,通过结合约束条件与适应度函数快速得到蝠群最佳位置,并融合Metropolis准则进一步优化迭代结果,提升收敛速度。仿真实验表明,所提调度方法有效提高了混合流量的调度成功率,与采用其他算法的调度方法相比提高了约2.76%~10.84%。 展开更多
关键词 时间敏感网络 混合流量调度 路径选择 蝙蝠算法 黄金正弦算子 Metropolis准则
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基于改进白鲸算法的机器人路径规划 认领 引用 被引量：1
5
作者 崔光海 杨光永 +1 位作者 陈胜锦 徐天奇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第4期7-13,共7页
针对白鲸算法(BWO)收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种多策略融合改进白鲸优化算法(MSBWO)。首先,将Logistic和Circle混沌映射结合以及反向学习(OBL)用于种群初始化,增加种群多样性;加入精英池策略,为粒子提供多样化搜索方向,... 针对白鲸算法(BWO)收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种多策略融合改进白鲸优化算法(MSBWO)。首先,将Logistic和Circle混沌映射结合以及反向学习(OBL)用于种群初始化,增加种群多样性;加入精英池策略,为粒子提供多样化搜索方向,防止算法过早收敛;在开发阶段,加入自适应因子与螺旋搜索策略,提高算法的全局搜索能力和局部开发能力;最后,引入黄金正弦策略,进一步缩小搜索范围,以提高算法的收敛精度。将改进算法与5个先进算法在8个标准测试函数上进行对比研究,结果表明MSBWO算法收敛速度更快,收敛精度更高。将改进算法用于机器人路径规划并与4种算法进行对比研究,仿真结果表明改进算法搜索效率更高,规划路径更短。 展开更多
关键词 Logistic-Circle混沌映射 精英池策略 自适应因子 黄金正弦算法 路径规划
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基于多策略改进黑翅鸢算法的永磁同步电机控制策略 认领 引用
6
作者 刘涛 侯浩方 +1 位作者 吴霞 张烁 《现代电子技术》 北大核心 2026年第16期83-88,共6页
永磁同步电机(PMSM)控制系统中,线性方法难以适配其非线性特性,且参数整定依赖经验试凑,存在调试周期长且匹配精度不足等问题。而群智能算法凭借全局寻优机制,在电机控制中展现出显著优势,并逐步实现工程化应用。在黑翅鸢算法(BKA)解决P... 永磁同步电机(PMSM)控制系统中,线性方法难以适配其非线性特性,且参数整定依赖经验试凑,存在调试周期长且匹配精度不足等问题。而群智能算法凭借全局寻优机制,在电机控制中展现出显著优势,并逐步实现工程化应用。在黑翅鸢算法(BKA)解决PMSM控制系统参数整定寻优效率不足、精度不佳的基础上,提出改进型黑翅鸢算法(I-BKA)。该算法通过引入Tent混沌映射、黄金正弦策略和莱维飞行机制,构建多策略协同优化框架,以提升寻优效率。通过搭建PMSM调速系统仿真模型,设置空载启动、突加负载、突卸负载三种工况,将常规控制方案、标准BKA与I-BKA进行对比实验,分析三种算法下的转速、转矩动态响应数据。实验结果表明,相较于前两种方案,I-BKA控制下的PMSM系统转速动态特性显著改善,响应过程更加平滑,空载启动调节时间缩短46%,超调量抑制至2%以内,同时转矩响应速度与收敛精度均获得提升。 展开更多
关键词 永磁同步电机 黑翅鸢算法 Tent混沌映射 黄金正弦策略 莱维飞行 参数优化 抗扰性能 多工况
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基于AGSCOA-Stacking特征加权的船用钢板焊接余量预测 认领 引用
7
作者 谢久超 苌道方 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期414-426,共13页
为了提升钢板焊接的精度,提高船体质量和建造效率,提出一种自适应黄金正弦螯虾优化算法(AGSCOA)-Stacking特征加权代理模型的方法,用于解决船用钢板焊接余量预测问题。首先,基于Stacking集成学习策略,根据所提出的PC指标,从多种机器学... 为了提升钢板焊接的精度,提高船体质量和建造效率,提出一种自适应黄金正弦螯虾优化算法(AGSCOA)-Stacking特征加权代理模型的方法,用于解决船用钢板焊接余量预测问题。首先,基于Stacking集成学习策略,根据所提出的PC指标,从多种机器学习模型中筛选出兼具高预测精度和差异性的基学习器。其次,提出一种特征加权方法,针对所筛选基学习器的预测性能进行自适应特征加权,从而提高模型的泛化能力。最后,对传统螯虾优化算法进行多方面改进,引入正交折射反向学习机制来改进种群初始化,确保初始种群质量;提出自适应Lévy飞行策略来优化探索阶段,避免陷入局部最优;引入黄金正弦算法改进开发阶段,平衡全局搜索与局部开发能力。利用改进后的AGSCOA对代理模型进行多参数优化,从而提升模型预测精度。实验结果表明,AGSCOA在优化性能和收敛速度上表现出色,所提出的代理模型相比线性加权集成学习代理模型、AGSCOA-SVR、AGSCOA-ET和AGSCOA-RF具有更高的预测精度,均方根误差(RMSE)分别降低了14.29%、35.78%、17.48%和22.31%。 展开更多
关键词 焊接余量预测 Stacking集成学习 代理模型 螯虾优化算法 折射反向学习机制 黄金正弦算法
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基于多策略融合的改进蜣螂优化算法研究 认领 引用
8
作者 张禄 薛贵军 谭全伟 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第2期73-86,共14页
针对蜣螂优化算法(DBO)局部开发与全局探索能力不平衡、易陷入局部最优及收敛精度低等不足,提出一种基于多策略融合的改进蜣螂优化算法(IDBO).首先,引入黄金正弦算法优化滚球行为无障碍模式的位置更新,结合鲸鱼算法启发的可变螺旋搜索... 针对蜣螂优化算法(DBO)局部开发与全局探索能力不平衡、易陷入局部最优及收敛精度低等不足,提出一种基于多策略融合的改进蜣螂优化算法(IDBO).首先,引入黄金正弦算法优化滚球行为无障碍模式的位置更新,结合鲸鱼算法启发的可变螺旋搜索策略改进有障碍模式及繁殖、觅食阶段,显著增强算法的全局探索与局部开发能力;然后,采用动态权重系数优化偷窃行为的位置更新,促进后期局部优化,提升收敛速度与寻优精度;最后,利用自适应t分布变异策略扰动更新个体位置,有效提升算法跳出局部最优的能力.通过8个基准函数测试,并与鹈鹕优化算法(POA)、鲸鱼优化算法(WOA)及原始DBO进行比较,验证了本文提出的4种改进策略的有效性.结果表明,IDBO在收敛速度、鲁棒性和寻优精度方面均有显著提升. 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 黄金正弦算法 可变螺旋搜索 动态权重系数 自适应t分布变异
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基于IZOA的含分布式光伏配电网故障定位技术 认领 引用 被引量：1
9
作者 孟祥喆 刘强 +2 位作者 张恒 薛强 王硕禾 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第3期25-35,共11页
随着大量分布式光伏接入配电网,引发了潮流方向频繁变动、拓扑结构日趋复杂等问题,同时现有智能算法存在易陷入局部最优、迭代性能欠佳等缺陷。为此,本文首先提出一种改进的斑马优化算法(improved zebra optimization algorithm,IZOA),... 随着大量分布式光伏接入配电网,引发了潮流方向频繁变动、拓扑结构日趋复杂等问题,同时现有智能算法存在易陷入局部最优、迭代性能欠佳等缺陷。为此,本文首先提出一种改进的斑马优化算法(improved zebra optimization algorithm,IZOA),采用拉丁超立方抽样法对斑马种群进行初始化,在觅食阶段引入动态扰动策略,在防御阶段融入黄金正弦搜索机制,以此增强算法跳出局部最优的能力并提高寻优精度。其次,构建适用于多源双向潮流的故障电流编码方式、开关函数及目标函数,将故障定位问题转化为优化问题。最后,搭建改进的IEEE33节点配电网模型,通过仿真实验与对比分析验证所提算法的有效性。算例结果显示,IZOA算法能够快速、精准地定位单点和多点故障区段,平均准确率相较于其他算法提升12.57%,迭代速度提升51.5%,对少量畸变的故障信息具有容错性,算法性能展现出显著优势。 展开更多
关键词 分布式光伏 主动配电网 故障定位 斑马优化算法 动态扰动 黄金正弦算法
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增强型蜣螂优化算法及其应用 认领 引用
10
作者 蔡春雷 刘微 杨迪雅 《电子测量技术》 北大核心 2026年第10期162-173,共12页
针对蜣螂优化算法全局搜索能力弱、收敛速度慢、易陷于局部最优的不足,创新性地提出了一种基于黄金正弦算法的增强型蜣螂优化算法名为GSDBO算法。首先,采用Tent混沌映射与透镜成像反向学习策略优化种群初始化,以生成高质量初始解;其次,... 针对蜣螂优化算法全局搜索能力弱、收敛速度慢、易陷于局部最优的不足,创新性地提出了一种基于黄金正弦算法的增强型蜣螂优化算法名为GSDBO算法。首先,采用Tent混沌映射与透镜成像反向学习策略优化种群初始化,以生成高质量初始解;其次,采用改进的黄金正弦算法替代滚球蜣螂的原有位置更新机制,以提升算法的全局搜索精度与收敛速度;最后,结合t分布变异策略与自适应调节机制,动态平衡全局探索与局部开发能力。实验采用CEC2005与CEC2020测试函数,并结合Wilcoxon秩和检验,验证所提算法的有效性和可行性,结果表明GSDBO算法在收敛速度与求解精度均呈现显著提升。在悬臂梁设计、焊接梁设计和机器人路径规划3个工程优化问题中,所提算法均获得最优解,进一步验证了其解决复杂实际问题的有效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 黄金正弦算法 自适应t分布 混沌映射
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多策略麻雀算法求解绿色柔性作业调度 认领 引用
11
作者 朱茗杨 胡亚辉 +1 位作者 胡乃平 周艳平 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第4期195-200,共6页
面向多目标绿色柔性作业车间调度问题,提出一种多策略增强型麻雀搜索算法,优化目标为最大完工时间与总能耗。算法采用基于Kent混沌映射的混合规则初始化,提升种群多样性与全局覆盖能力;在位置更新中引入动态黄金正弦策略与遗传算子生成... 面向多目标绿色柔性作业车间调度问题,提出一种多策略增强型麻雀搜索算法,优化目标为最大完工时间与总能耗。算法采用基于Kent混沌映射的混合规则初始化,提升种群多样性与全局覆盖能力;在位置更新中引入动态黄金正弦策略与遗传算子生成优质解,并结合翻筋斗觅食机制增强跳出局部最优的能力;同时融合变邻域搜索提升局部优化性能,并在迭代过程中嵌入节能策略以优化能耗分布。对比实验结果表明,所提算法在Pareto前沿的收敛性、分布均匀性及目标优化方面优势明显,验证了其在绿色柔性作业车间调度中的有效性。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 麻雀搜索算法 动态黄金正弦策略 变邻域搜索 翻筋斗觅食
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基于IGWO-LSTM的短期风电功率预测 认领 引用
12
作者 刘强 曾宪文 高桂革 《上海电机学院学报》 2026年第3期156-162,共7页
为提升短期风电功率预测精度,提出了一种基于改进灰狼算法与长短期记忆神经网络相结合的短期风电功率预测模型。该模型在传统灰狼优化算法的基础上引入了黄金正弦搜索法和精英反向学习策略,并采用非线性收敛因子调整搜索过程,以解决灰... 为提升短期风电功率预测精度,提出了一种基于改进灰狼算法与长短期记忆神经网络相结合的短期风电功率预测模型。该模型在传统灰狼优化算法的基础上引入了黄金正弦搜索法和精英反向学习策略,并采用非线性收敛因子调整搜索过程,以解决灰狼算法易陷入局部最优及初始种群质量不高的问题。利用改进算法对长短期记忆网络超参数进行优化,以提高预测模型的精度。以新疆某风电场的实际数据为例进行仿真验证,结果表明,该预测模型能有效提高风电功率的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 IGWO-LSTM模型 黄金正弦算法 精英反向学习策略 非线性收敛因子
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基于工控机的清扫车机械臂液压控制系统设计 认领 引用
13
作者 颜敏 王荣华 +2 位作者 谢亮 印伟坚 熊辉 《电子设计工程》 2026年第10期111-116,共6页
针对船舱积煤清扫时机械臂液压控制系统在高湿度、高粉尘及动态负载扰动下存在的抗干扰能力弱、控制精度低等问题,设计了一种基于工控机的清扫车机械臂液压控制系统。以BECKHOFF CX2030工控机为核心硬件平台,采用结合黄金正弦算子与精... 针对船舱积煤清扫时机械臂液压控制系统在高湿度、高粉尘及动态负载扰动下存在的抗干扰能力弱、控制精度低等问题,设计了一种基于工控机的清扫车机械臂液压控制系统。以BECKHOFF CX2030工控机为核心硬件平台,采用结合黄金正弦算子与精英反向学习的改进麻雀搜索算法优化机械臂液压PID控制器参数,并通过Matlab/Simulink与AMESim联合仿真验证系统性能。结果表明,该系统响应时间达0.2 s,峰值误差仅0.03 m,相比基于粒子群算法优化的模糊PID控制和BP神经网络PID控制,动态响应速度提升25%以上,抗干扰能力显著增强,可满足火电厂码头复杂工况的清扫需求。 展开更多
关键词 BECKHOFF CX2030 液压控制 麻雀搜索算法 黄金正弦算子
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多策略改进的鹦鹉优化算法 认领 引用
14
作者 唐思磊 刘昊 《辽宁科技大学学报》 CAS 2026年第1期35-42,共8页
鹦鹉优化(PO)算法是基于绿颊锥尾鹦鹉的4种行为提出的一种元启发式算法。PO算法存在易陷入局部最优和收敛精度欠佳等缺点,本文提出融合逻辑混沌映射、自适应螺旋搜索与黄金正弦的改进策略,形成多策略改进的鹦鹉优化(GSSPO)算法,可以提... 鹦鹉优化(PO)算法是基于绿颊锥尾鹦鹉的4种行为提出的一种元启发式算法。PO算法存在易陷入局部最优和收敛精度欠佳等缺点,本文提出融合逻辑混沌映射、自适应螺旋搜索与黄金正弦的改进策略,形成多策略改进的鹦鹉优化(GSSPO)算法,可以提高全局搜索能力和收敛速度。将GSSPO算法与其他5种算法在5个经典基准函数上开展仿真实验,实验结果证实了GSSPO算法的有效性和竞争力。将GSSPO算法应用于波纹舱壁的优化设计,结果表明,采用GSSPO算法能够得出最优值,且收敛速度适中。 展开更多
关键词 鹦鹉优化算法 逻辑混沌 黄金正弦 自适应螺旋搜索 智能优化算法
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基于黄金正弦指引的扰动野马优化算法及其应用 认领 引用
15
作者 王旻昊 梁昔明 《软件工程》 2026年第1期18-22,共5页
针对野马优化算法收敛慢、寻优精度低等不足,提出一种基于黄金正弦指引的扰动野马优化算法(GPWHO)。GPWHO算法通过黄金分割系数加快算法的收敛;通过加入扰动因子策略平衡算法的全局探索和局部开发能力。选取13个基准测试函数进行测试,... 针对野马优化算法收敛慢、寻优精度低等不足,提出一种基于黄金正弦指引的扰动野马优化算法(GPWHO)。GPWHO算法通过黄金分割系数加快算法的收敛;通过加入扰动因子策略平衡算法的全局探索和局部开发能力。选取13个基准测试函数进行测试,实验结果表明,GPWHO算法相比其他5种对比算法,在单峰函数F1~F5上均能稳定寻得理论最优值0,在多峰函数F7~F11的求解结果也有不同数量级上的提高,说明GPWHO算法具有更好的收敛精度和全局探索能力。 展开更多
关键词 野马优化算法 黄金正弦 扰动因子 秩和检验 数值实验
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融合多策略改进的白鲸优化算法在路径规划中的应用 认领 引用
16
作者 王皓阳 《自动化与仪表》 2026年第3期66-71,共6页
原始白鲸算法(BWO)存在一些不足,中后期阶段其探索和开发能力会变弱,种群多样性降低,求解精度受限,还容易陷入局部最优。为此提出了一种集成了多策略的改进白鲸优化算法(MSBWO),目的是进一步提升白鲸算法的计算精度与收敛速度,增强其全... 原始白鲸算法(BWO)存在一些不足,中后期阶段其探索和开发能力会变弱,种群多样性降低,求解精度受限,还容易陷入局部最优。为此提出了一种集成了多策略的改进白鲸优化算法(MSBWO),目的是进一步提升白鲸算法的计算精度与收敛速度,增强其全局搜索能力及跳出局部最优的能力。通过结合混沌映射策略提高种群的质量和多样性,融合自适应Levy飞行增强局部搜索能力,精英池策略跳出局部最优。采用黄金正弦策略加快算法收敛速度,提升计算精准度。实验数据显示,相较于原始算法以及其他经典算法,该算法在收敛速率、求解精准度以及稳定性方面表现更为出色,具备更强的性能与寻优能力。 展开更多
关键词 白鲸优化算法 混沌映射 精英池策略 黄金正弦算法
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考虑需求动态的电动车辆路径规划 认领 引用
17
作者 李文芮 罗艺 尹红丽 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第6期1582-1589,共8页
为解决客户点不断更新、客户需求可变的需求动态的电动车辆路径问题,以降低配送成本为目标构建模型,并设计了改进混合遗传自适应搜索算法进行求解。算法利用加权K-means聚类算法对客户节点的位置进行分组,采用混合初始化方法生成初始种... 为解决客户点不断更新、客户需求可变的需求动态的电动车辆路径问题,以降低配送成本为目标构建模型,并设计了改进混合遗传自适应搜索算法进行求解。算法利用加权K-means聚类算法对客户节点的位置进行分组,采用混合初始化方法生成初始种群。通过分类-黄金正弦变异和自适应局部搜索进行路径优化,并使用2-NNI充电算法进行充电决策,选择合适的充电站,获得可行解。实验结果表明所提算法在求解需求动态问题时可得到更优的解,同时收敛速度得到提高。 展开更多
关键词 动态路径规划 电动车 遗传算法 混合初始化 分类-黄金正弦变异 自适应搜索 充电决策
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基于非线性自适应的改进浣熊优化算法及应用 认领 引用
18
作者 柳宗元 李小光 +1 位作者 侯宇翔 丁昊 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期49-62,共14页
针对浣熊优化算法(coati optimization algorithm,COA)全局搜索能力不足、易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于非线性自适应的改进浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm based on nonlinear adaptation,NACOA... 针对浣熊优化算法(coati optimization algorithm,COA)全局搜索能力不足、易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于非线性自适应的改进浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm based on nonlinear adaptation,NACOA)。采用Logistic-Tent映射初始化浣熊种群,提升算法初始搜索空间覆盖度,生成更加分散且高质量的初始解;引入莱维飞行策略,利用其长跳跃特性,增强算法的全局搜索能力,有效避免算法陷入局部最优;利用非线性递减惯性权重提高种群的适应性与搜索效率,平衡全局搜索和局部搜索能力,并通过黄金正弦策略提高种群收敛精度。在基准测试函数上进行对比仿真试验,结果表明NACOA具有更好的收敛速度和寻优精度。将NACOA应用到工程问题设计中,证明了该算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 浣熊优化算法 Logistic-Tent映射 非线性递减惯性权重 黄金正弦策略 工程应用
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多策略改进蜣螂算法求解柔性作业车间调度问题 认领 引用
19
作者 孙磊 杨召圆 《现代信息科技》 2026年第11期48-53,共6页
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种复合多策略改进的蜣螂优化算法(CSTMDBO)。首先,在种群初始化阶段,采用Circle映射与G-L-R双策略集成,以提升初始解的质量和多样性。其次,引入黄金正弦算法作为... 针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种复合多策略改进的蜣螂优化算法(CSTMDBO)。首先,在种群初始化阶段,采用Circle映射与G-L-R双策略集成,以提升初始解的质量和多样性。其次,引入黄金正弦算法作为新位置更新并融合自适应t分布变异策略,以实现全局探索与局部开发的动态平衡。再次,采用交叉算子以增加蜣螂种群的差异性,进而避免算法因种群多样性较低而导致算法早熟。最后,设计基于关键工序的贪婪邻域搜索机制,使得算法能够对局部空间进行精细搜索。为验证改进算法的有效性,选取了10个标准MK算例和1个实际应用案例进行仿真实验,通过多种新型算法的对比分析,结果表明,CSTMDBO算法在求解FJSP问题时具有精度高、鲁棒性强等特点,具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 改进蜣螂算法 Circle映射 G-L-R策略 黄金正弦策略 交叉算子 贪婪邻域搜索
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基于改进哈里斯鹰算法的机器人路径规划研究 认领 引用 被引量：7
20
作者 白宇鑫 陈振亚 +3 位作者 石瑞涛 苏蔚涛 马卓强 杨尚进 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第3期742-752,共11页
为提升哈里斯鹰优化算法收敛精度,解决易陷入局部最优等问题,提出了一种基于迭代混沌精英反向学习和黄金正弦策略的哈里斯鹰优化算法(gold sine HHO,GSHHO)。利用无限迭代混沌映射初始化种群,运用精英反向学习策略筛选优质种群,提高种... 为提升哈里斯鹰优化算法收敛精度,解决易陷入局部最优等问题,提出了一种基于迭代混沌精英反向学习和黄金正弦策略的哈里斯鹰优化算法(gold sine HHO,GSHHO)。利用无限迭代混沌映射初始化种群,运用精英反向学习策略筛选优质种群,提高种群质量,增强算法的全局搜索能力;使用一种收敛因子调整策略重新计算猎物能量,平衡算法的全局探索和局部开发能力;在哈里斯鹰的开发阶段引入黄金正弦策略,替换原有的位置更新方法,提升算法的局部开发能力;在9个测试函数和不同规模的栅格地图上评估GSHHO的有效性。实验结果表明:GSHHO在不同测试函数中具有较好的寻优精度和稳定性能,在2次机器人路径规划中路径长度较原始HHO算法分别减少4.4%、3.17%,稳定性分别提升52.98%、63.12%。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 迭代混沌 精英反向学习 黄金正弦算法 栅格法 路径规划
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