融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法

针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism, PSSOA)。使用分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map, PWLCM)对种群进行初始化,使海鸥个体更为均匀地分布在给定空间内;改进非线性搜索因子和随机因子,加快算法收敛速度,更好地平衡算法全局搜索和局部搜索;融合麻雀算法中的麻雀飞行机制,在后期局部搜索阶段扩大个体局部寻优范围,对海鸥位置进行二次更新,帮助个体跳出局部最优,提高寻优精度。使用16个基准测试函数进行仿真实验,将PSSOA与海鸥算法(seagull optimization algorithm, SOA)、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)和海洋捕食者算法(marine predators algo...     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化SVM的故障诊断方法.利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)进行优化,并构建SSA-SVM滚动轴承故障诊断模型.结果表明:对于滚动轴承的常见故障,SSA-SVM诊断模型的测试正确率为96.67％,比传统的遗传算法(genetic algorithm,GA)-SVM和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-SVM诊断模型分别提高3.34％和1.67％,且收敛速度更快,可有效应用于故障诊断.     

基于选择策略的简化蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法(Grasshopper optimization algorithm, GOA)收敛速度慢、收敛精度不高的问题，提出基于选择策略的简化蝗虫优化算法(Simplified grasshopper optimization algorithm, SGOA)。首先运用选择策略处理初始种群，有助于快速缩小算法的搜索范围。其次通过选择策略将整个种群分为精英种群和一般种群，精英种群由当前最优蝗虫指导位置更新，有利于实现算法的趋优和加速；一般种群的位置更新取决于自身位置、精英种群及当前最优蝗虫位置，有利于保持算法的稳定。为验证SGOA求解高维复杂函数的广泛适用性，选取GOA、经典的粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)、高效的灰狼优化算法(Gray wolf optimization, GWO)以及鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)作为SGOA的对比算法。以上5种算法求解9个标准测试函数的统计结果表明：SGOA的收敛精度、稳定性以及寻优成功率均显著高于其他算法。     

一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划

针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索算法用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。然后在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。其次通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA算法寻优精度提升了4.11%,相较于SSA算法提升了9.51%。     

基于ISSA-LSSVM模型的短期电力负荷预测

精确的短期电力负荷预测对电力系统的调度与调峰等有着重要的影响。为了提高预测精度提出了基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)预测模型ISSA-LSSVM。麻雀搜索算法的改进过程首先采用Sobol序列产生初始种群,提高初始解质量;其次通过结合锦标赛排序算法避免原算法由于后期种群数量减少导致的种群多样性下降问题;最后引入柯西-高斯双变异提高算法全局搜索能力与重点区域搜索能力,帮助算法跳出局部限制。最后通过实际民用负荷数据对ISSA-LSSVM预测模型进行验证,结果表明ISSA-LSSVM模型的预测精度更高,预测结果更稳定。     

基于改进狼群算法的AGV路径规划

针对自动引导小车(automated guided vehicle, AGV)全局最优路径的求解问题，文章利用栅格法对环境进行建模，提出一种基于改进狼群算法(improved wolf pack algorithm, IWPA)的AGV路径规划方法。该算法采用混沌映射形成初始种群，增加种群多样性；对探狼游走行为引入随机策略，扩大搜索范围；对头狼的选择引入Metropolis准则，增强算法跳出局部最优能力；改进猛狼奔袭策略，提高算法后期寻优效率。通过8个典型测试函数的仿真实验结果表明，改进的算法在寻优速度和精度上均有较大的提高。将改进的算法应用于路径规划仿真实验，结果表明，相比于传统狼群算法，改进的狼群算法在解决AGV路径规划问题上更有效。     

基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减弱、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法(CSSA-HB).首先引入混沌映射调整麻雀搜索算法关键参数;其次引入等级制度,利用父代种群中3个最优个体对警戒者进行位置更新,加强个体间交流,增强种群多样性;然后利用布朗运动可控均匀步长,增强算法的探索能力;当算法陷入停滞时,利用布朗运动策略对个体施加扰动,促使算法跳出局部最优;最后利用贪婪策略保留优势个体,有效加快收敛速度.对12个测试函数进行仿真实验,结果表明混沌映射能有效增强算法性能,迭代映射表现最佳;改进算法具有较强的局部最优规避能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法

针对飞鼠搜索算法(SSA)求解精度不高、容易早熟等缺点,提出一种采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法(ODESSA).首先对最初种群使用反向学习生成其反向种群,增加初始种群的多样性.其次,在SSA中利用差分进化算法中的变异、交叉、选择机制扩大飞鼠搜索范围,以此增强算法的全局勘探能力.最后再次利用反向学习生成所有搜索...     

基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网动态重构

针对风光荷不确定性的配电网重构问题,建立分布式电源和负荷出力模型,以系统运行成本和电压偏移构建多目标函数。提出一种改进粒子群算法融合K-means(improved particle swarm optimization and K-means, IPSO-Kmeans)聚类算法来划分典型日负荷曲线,将改进哈里斯鹰优化(improved Harris hawk optimization, IHHO)算法应用于配电网重构,进行寻优计算。为了改善哈里斯鹰优化(Harris hawk optimization, HHO)算法种群分布不均、无法完整搜索到最优解空间范围、易于陷入局部收敛等问题,引入佳点集生成种群初始化,提高种群搜索空间的均匀性。将麻雀搜索算法中的探索者位置更新公式与哈里斯鹰优化算法探索阶段的位置更新公式结合,以提高算法的全局搜索能力。利用柯西-高斯变异扰动策略跳出局部最优解。最后在IEEE33节点配网系统仿真,结果表明所提方法的有效性。     

基于自组织映射和生物地理优化的聚类算法

针对传统生物地理优化算法(bio-geographic optimization algorithm,BBO)的种群随机初始策略会降低聚类算法性能的问题,提出了一种基于自组织映射算法(self-organization feature map,SOM)和BBO的混合聚类算法(improved SOM and bio-geography optimization,ISOMBBO),通过优化初始化神经元权值的方法改进SOM算法,然后以改进的SOM来计算数据聚类的初始簇中心,最后在BBO优化框架下进行数据簇结构的寻优.在4个标准数据集(Iris、Wine、Glass与Diabetes)的实验中,实验结果表明该算法不仅提高聚类的有效性,而且相对于传统的优化算法具有更好的优化能力和收敛度.     

一种基于SSA-BRF的网络入侵检测方法

针对随机森林(random forest,RF)超参数的选择会对RF的分类结果产生较大影响的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的RF超参数寻优方法,利用该方法帮助RF寻找一组优秀的超参数.并针对RF较难准确识别出少数类数据的问题,利用平衡随机森林(balanced random forest,BRF)来提高模型对少数类的召回率.综合SSA和BRF构建SSA-BRF模型,并在CIC-IDS-2017数据集对模型的分类效果进行验证.实验结果表明,SSA-BRF相较于RF在准确率、宏召回率和宏F1分数上分别提升了9.57%、26.62%和0.17,该模型在一定程度上可以提高网络入侵检测系统的性能.     

基于改进樽海鞘群算法的到达时间差定位

针对室内到达时间差(time difference of arrival, TDOA)位置估计中的非线性最优化问题, 提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置. 通过选择最优主基站构造改进的适应度函数, 使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度, 提高了搜索精度. 在初始樽海鞘种群中引入近似解, 使全局搜索的步骤得到简化, 加快了算法前期收敛速度. 采用自适应跟随策略更新追随者位置, 解决局部开发低效问题, 加快了算法后期收敛速度. 仿真结果表明, 基于改进樽海鞘群算法的 TDOA 定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.     

基于改进麻雀搜索算法及动态窗口法的路径规划

对于麻雀搜索算法收敛中期局部探索能力不足、在路径规划方面路径不平滑且动态避障能力差的缺点。首先针对麻雀搜索算法局部探索能力的不足，利用混沌映射初始化种群，并且利用上一代全局最优解与动态自适应权重优化发现者位置更新方式；然后，使用一种线性路径策略，减少折点与节点数量；最后，针对其路径不平滑，动态避障能力差的缺点，将优化后的麻雀搜索算法与动态窗口法融合。实验结果表明改进的麻雀搜索算法与动态窗口法融合算法平衡了全局与局部发掘能力，加快了寻路过程的收敛速度，优化了路径且避障能力显著提高。     

基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法

针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm, DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation, DASM)。首先,利用混沌映射提升初始解的质量;其次,引入中心点随机替换策略,从而提高算法收敛速度;最后,通过对种群个体进行变异操作,从而跳出局部最优,提高算法收敛精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本蜻蜓算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。     

改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测

在钻井过程中，受地质环境，钻井技术等多种因素的影响，容易发生井漏事故。为预防井漏事故，减少因钻井事故带来的损失，本文提出了一种改进麻雀搜索算法（ISSA）优化支持向量机的井漏预测方法。首先，在发现者位置更新公式中引入了一种改进的自适应非线性惯性递减权重，提高算法全局搜索能力； 其次，在警戒者位置更新公式中引入莱维（Levy）飞行策略，减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力，将麻雀搜索算法（SSA）、遗传算法（GA）、灰狼算法（GWO）以及改进的麻雀搜索算法（ISSA）在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明，改进的麻雀搜索算法（ISSA）在寻优精度，稳定性等方面都较其它算法更为优异。最后，将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机（ISSA-SVM）的惩罚参数 和核参数 ，进行井漏事故的预测。结果表明，ISSA-SVM预测准确率为97.7654 ，相比于麻雀算法（SSA）-SVM、遗传算法（GA）-SVM以及灰狼算法（GWO）-SVM预测准确率都高，且收敛速度快，迭代次数少，能够高效、快速预测井漏事故，提高钻井效率和可靠性。     

基于离散型鲸鱼优化算法的AGV与机器集成调度方法

针对制造系统中考虑路径冲突的AGV(automated guided vehicles)与机器集成调度问题,提出一种基于时间窗和Dijkstra算法的离散型鲸鱼优化算法。首先,以最小化最大完工时间为目标,建立AGV与机器集成调度的数学模型,并采用一种三段式编码实现AGV和机器的集成编码,建立连续空间与离散空间之间的映射关系;然后,为了保证初始种群的质量和多样性,设计一种结合混沌映射和对立学习的扩展型GLR(global, local, random)种群初始化方法;运用Levy飞行算子和阈值重启操作进一步提高算法的全局搜索能力;最后,为了提高算法的局部搜索能力,引入结合问题特点的变邻域搜索算法。标准算例仿真实验和柔性仿真实验证明了该算法解决AGV和机器集成调度问题的可行性和优越性。     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性，通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子，提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法，改善算法初始种群的均匀性；通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子，提高算法的局部搜索能力；在算法的越界处理方面，提出一种基于环形区间和随机波动的方式，降低算法陷入局部最优的可能；引入了非线性收敛因子和自适用权重，均衡算法的局部和全局搜索，并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验，验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法，在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题，考虑最小化装配线的节拍时间，将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解；在解码阶段，设计一种基于阈值的解码方法，优化工序的分配过程；最后计算了21个混流装配线算例，结果表明，改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解，相较于其它算法，节拍时间平均降低3.02%。     

混合策略改进的金枪鱼群优化算法

针对金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization, TSO)算法前期收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出混合策略改进的金枪鱼群优化算法(Improved Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategy, HTSO)。首先,用Circle混沌映射初始化种群,提高种群的丰富性;其次,利用莱维飞行(Levy flight)在空间随机游走的搜索特点,提高算法在螺旋式觅食时的幅度,减少算法陷入局部最优的次数,帮助其快速找到全局最优。通过14个基准测试函数,在不同维数下比较传统TSO算法、HTSO、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)算法和哈里斯鹰优化(Harris Hawks Optimization, HHO)算法的性能。仿真结果表明,不管是在低维还是在高维的情况下,HTSO比其他4种算法有更好的寻优性能和鲁棒性。最后对HTSO进行wilcoxon秩和检验,验证结果表明,HTSO与其他对比算法存在显...