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Bald Eagle Search Optimization Algorithm Combined with Spherical Random Shrinkage Mechanism and Its Application 认领 引用 被引量：1
1
作者 Wenyan Guo Zhuolin Hou +2 位作者 Fang Dai Xiaoxia Wang Yufan Qiang 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2024年第1期572-605,共34页
Over the last two decades,stochastic optimization algorithms have proved to be a very promising approach to solving a variety of complex optimization problems.Bald eagle search optimization(BES)as a new stochastic opt... Over the last two decades,stochastic optimization algorithms have proved to be a very promising approach to solving a variety of complex optimization problems.Bald eagle search optimization(BES)as a new stochastic optimization algorithm with fast convergence speed has the ability of prominent optimization and the defect of collapsing in the local best.To avoid BES collapse at local optima,inspired by the fact that the volume of the sphere is the largest when the surface area is certain,an improved bald eagle search optimization algorithm(INMBES)integrating the random shrinkage mechanism of the sphere is proposed.Firstly,the INMBES embeds spherical coordinates to design a more accurate parameter update method to modify the coverage and dispersion of the population.Secondly,the population splits into elite and non-elite groups and the Bernoulli chaos is applied to elite group to tap around potential solutions of the INMBES.The non-elite group is redistributed again and the Nelder-Mead simplex strategy is applied to each group to accelerate the evolution of the worst individual and the convergence process of the INMBES.The results of Friedman and Wilcoxon rank sum tests of CEC2017 in 10,30,50,and 100 dimensions numerical optimization confirm that the INMBES has superior performance in convergence accuracy and avoiding falling into local optimization compared with other potential improved algorithms but inferior to the champion algorithm and ranking third.The three engineering constraint optimization problems and 26 real world problems and the problem of extracting the best feature subset by encapsulated feature selection method verify that the INMBES’s performance ranks first and has achieved satisfactory accuracy in solving practical problems. 展开更多
关键词 Bald eagle search optimization algorithm Spherical coordinates Chaotic variation Simplex method Encapsulated feature selection
基于广义球面坐标变换的最大相关皮尔逊相关系数解卷积轴承故障诊断算法 认领 引用
2
作者 杨岗 成雷 +2 位作者 徐五一 邓琴 康浩明 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2026年第6期52-61,共10页
【目的】最大相关皮尔逊相关系数解卷积(Maximum Correlation Pearson Correlation Coefficient Deconvolution,MCPCCD)算法能够在强背景噪声下增强轴承故障脉冲的幅频特性,同时还能保留其相频特性。然而,该算法在受到随机冲击和谐波干... 【目的】最大相关皮尔逊相关系数解卷积(Maximum Correlation Pearson Correlation Coefficient Deconvolution,MCPCCD)算法能够在强背景噪声下增强轴承故障脉冲的幅频特性,同时还能保留其相频特性。然而,该算法在受到随机冲击和谐波干扰的情况下极易失效,且该算法的性能受限于先验解卷积周期的精度。针对这些问题,提出一种改进的MCPCCD方法。【方法】首先,通过广义球面坐标变换,将解卷积滤波器系数投影到L-1维、半径为1的球面上,从而缩小搜索空间;其次,采用麻雀搜索算法搜索最优滤波器系数,进行信号滤波;最后,利用仿真信号和高速列车牵引电动机轴承实测信号进行算法验证。【结果】结果表明,所提算法解决了MCPCCD算法在强干扰下容易失效的问题,并且在解卷积周期出现偏差时,算法也具有良好的性能。而对比研究的结果表明,相比于最大相关峭度解卷积算法和经验模态分解算法,所提算法具有更好的抗干扰能力。 展开更多
关键词 最大相关皮尔逊相关系数解卷积 故障诊断 故障特征强度指标 广义球面坐标变换 麻雀搜索算法
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具有符号式正解的新型2-PPaPa并联机器人机构运动学分析与尺度综合 认领 引用
3
作者 王娜 于敏 +1 位作者 张永选 李强 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2026年第1期172-180,共9页
针对三平移并联机器人机构的耦合度高所引起的控制复杂的问题,基于方位特征方程的并联机构拓扑设计方法,提出一种新型正向位置符号化、部分位置解耦的空间三平移并联机器人机构。分析得到并联机器人机构拓扑特性,通过杆长约束条件建立... 针对三平移并联机器人机构的耦合度高所引起的控制复杂的问题,基于方位特征方程的并联机构拓扑设计方法,提出一种新型正向位置符号化、部分位置解耦的空间三平移并联机器人机构。分析得到并联机器人机构拓扑特性,通过杆长约束条件建立运动学方程并推导出运动学位置解,分析机构的速度、加速度、奇异性,并通过算例分析对速度、加速度进行仿真验证。研究机构的工作空间与灵巧度等性能,并通过改进的变步长球坐标搜索算法得到工作空间三维图。同时,研究了结构尺寸参数对工作空间和灵巧度的影响趋势,建立无空洞情况的工作空间与全局灵巧度目标模型,采用多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)完成工作空间体积和全局灵巧度多目标优化。结果表明:变步长球坐标搜索算法能够根据搜索边界特征因子η自适应调整搜索步长,快速高效得到工作空间,并且能够判断工作空间是否有空洞;该机构工作空间沿着y=0平面对称,具有正解符号解,优化得到无空洞的工作空间和较大的全局灵巧度,运动性能优良,为三平移并联机器人机构分拣工业场景应用提供了理论基础。 展开更多
关键词 并联机器人 拓扑设计 变步长球坐标搜索算法 工作空间 灵巧度 多目标优化
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多无人机协同调度优化方法研究 认领 引用
4
作者 薛宇宁 刘颖 +1 位作者 朱洁 黄海平 《软件导刊》 2026年第8期116-123,共8页
针对能量受限的无线传感器网络生存期缩短的问题,提出一种多无人机协同充能—数据采集架构。构建三维任务模型,综合考虑无人机能耗约束、传感器充电需求以及通信损耗机制,以最大化系统运行周期数为目标建立混合整数规划问题。在此基础上... 针对能量受限的无线传感器网络生存期缩短的问题,提出一种多无人机协同充能—数据采集架构。构建三维任务模型,综合考虑无人机能耗约束、传感器充电需求以及通信损耗机制,以最大化系统运行周期数为目标建立混合整数规划问题。在此基础上,设计混合优化算法,融合进化算法的全局路径生成能力与变邻域搜索的局部精细化调整策略,同时采用分层编码协调任务分配与路径规划。225组多尺度场景实验结果表明,所提算法的平均相对百分比偏差仅为0.81%,显著优于粒子群算法(16.85%)和模拟退火算法(4.71%)。该算法为强NP难问题提供了高效解决方案,使系统生存期提升超过40%。 展开更多
关键词 多无人机协同 路径规划 进化算法 变邻域搜索算法 数据采集 无线充能
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一种位置解耦3PRPaR并联机器人机构工作空间分析与性能优化 认领 引用
5
作者 夏蓉花 刘艳梨 《廊坊师范学院学报（自然科学版）》 2025年第3期82-90,共9页
研究了一种具有位置正解解析式的三平移3PRPaR并联机器人机构,利用方位特征集理论验证其解耦特性,通过运动学方程建模推导出位置正解和位置逆解解析式;分析其工作性能指标,提出一种改进的球坐标搜索算法,研究工作空间内灵巧度分布情况;... 研究了一种具有位置正解解析式的三平移3PRPaR并联机器人机构,利用方位特征集理论验证其解耦特性,通过运动学方程建模推导出位置正解和位置逆解解析式;分析其工作性能指标,提出一种改进的球坐标搜索算法,研究工作空间内灵巧度分布情况;建立以工作空间占比和灵巧度为综合性能的研究目标,将多目标优化问题转换成单目标优化问题;最后,选择遗传算法GA完成结构参数最优化设计。结果表明,改进的球坐标搜索算法搜索效率高,能精准识别空洞情况,优化后的机构整体性能较好。为后续样机搭建提供了理论参考。 展开更多
关键词 并联机器人 解耦 球坐标搜索算法 工作空间 灵巧度
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基于工作空间的3T1R并联机构尺寸优化设计 认领 引用 被引量：3
6
作者 刘振坤 罗玉峰 +2 位作者 石志新 夏永强 谢冬福 《机械传动》 CSCD 北大核心 2018年第10期77-82,共6页
采用一种球坐标变步长迭代快速搜索算法,分析求解了一种3T1R并联机构的可达工作空间,并用天牛须搜索算法对其机构尺寸进行了优化设计。首先,对机构进行位置分析,得到其运动学逆解;然后,采用一种球坐标变步长迭代快速搜索算法求解得到了... 采用一种球坐标变步长迭代快速搜索算法,分析求解了一种3T1R并联机构的可达工作空间,并用天牛须搜索算法对其机构尺寸进行了优化设计。首先,对机构进行位置分析,得到其运动学逆解;然后,采用一种球坐标变步长迭代快速搜索算法求解得到了该3T1R并联机构的可达工作空间,并以工作空间体积大小为衡量指标,定量分析了并联机构各结构参数对工作空间体积的影响;最后,以工作空间体积最大值为目标,利用天牛须搜索算法对并联机构结构参数进行了优化,得到了最优值。该求解算法运算步骤少,求解速度快,为此类并联机构的实际应用提供了理论依据。 展开更多
关键词 并联机构 工作空间 球坐标 天牛须搜索算法 参数优化
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批量流水调度问题的量子候鸟协同优化算法 认领 引用
7
作者 陈林烽 齐学梅 +2 位作者 陈俊文 黄琤 陈付龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3250-3256,共7页
为了求解批量流水调度问题(LFSP)的最小化最大完工时间,提出一种量子候鸟协同优化(QMBCO)算法。首先,采用Bloch量子球面编码方案扩大解空间;然后,运用FL算法优化初始解,以弥补传统随机初始解的不足,保证初始种群具有较高的质量;最后,使... 为了求解批量流水调度问题(LFSP)的最小化最大完工时间,提出一种量子候鸟协同优化(QMBCO)算法。首先,采用Bloch量子球面编码方案扩大解空间;然后,运用FL算法优化初始解,以弥补传统随机初始解的不足,保证初始种群具有较高的质量;最后,使用候鸟优化(MBO)算法及变邻域搜索(VNS)算法进行迭代,增强算法的全局搜索能力。采用随机生成不同规模的实例仿真,将QMBCO算法与目前较优的离散粒子群优化(DPSO)算法、MBO算法和量子布谷鸟协同搜索(QCCS)算法相比较。结果表明,在两种不同运行时间下QMBCO与DPSO、MBO、QCCS相比产生的最优解平均百分比偏差(ARPD)分别平均下降65%、34%和24%,证明了QMBCO算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 批量流水调度问题 最大完工时间 候鸟优化算法 Bloch量子球面编码 变邻域搜索算法 平均百分比偏差
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站点可变型需求响应式公交车辆调度优化研究 认领 引用 被引量：4
8
作者 沈子康 靳文舟 郑亚晶 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期691-702,I0006,I0007,共12页
站点可变型需求响应式公交是一种既有固定服务站点又允许乘客在可变站点预约的公交运营模式.传统研究聚焦于单个车次的行程规划,而忽视车辆在整个运营周期执行多个车次的接续性.本研究从系统视角建立单个运营周期内车辆发车时刻表编制... 站点可变型需求响应式公交是一种既有固定服务站点又允许乘客在可变站点预约的公交运营模式.传统研究聚焦于单个车次的行程规划,而忽视车辆在整个运营周期执行多个车次的接续性.本研究从系统视角建立单个运营周期内车辆发车时刻表编制和车辆调度协同优化模型,以总成本最小化为目标,构建时空网络图,清晰表达站点可变型需求响应式公交的服务逻辑和复杂的时空约束.同时根据问题特征,整合8类邻域算子和改进的最大网络流算法,设计可快速求解现实大规模复杂问题的自适应变邻域搜索算法.以中国广州市黄埔区部分路网为例进行数值实验,结果表明,相比传统两阶段车辆调度模型,本模型车辆使用率提高8.7%以上,总成本下降20%~70%;相比传统算法,在绝大多数订单规模下自适应变邻域搜索算法求解质量更优,在预约订单规模为60时,可节省总成本30%以上. 展开更多
关键词 交通运输工程 需求响应式公交 发车时刻表 车辆调度问题 协同优化 自适应变邻域搜索算法
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