一种用于解决特征选择问题的新型混合演化算法

为结合不同演化算法的优势,提出一个混合鲸鱼算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA).在HWOA算法中鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的收缩环绕机制被正余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)取代,以实现...     

基于AHSVM-WOA的钢板表面缺陷分类算法

为了降低标签和特征噪声对钢板表面缺陷分类的影响,提出一种抗噪声的超球体支持向量机(anti-noise hypersphere support vector machine,简称AHSVM)分类模型.鉴于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,简称WOA)能对AHSVM分类模型的参数进行寻优且能提高运行效率,提出AHSVM与WOA结合的AHSVM-WOA算法. 4种分类算法对6类热轧钢板表面缺陷的分类结果表明,AHSVM-WOA算法有良好的分类效果,在抑制标签和特征噪声方面性能优良,缩短了参数选择的时间.     

鲸鱼优化算法及断路器触头弹簧小型化设计

为了克服低压断路器体积大、分断性能差等缺陷,结合弹簧约束条件构建触头弹簧小型化数学模型,提出一种改进的鲸鱼优化算法(CA-WOA)进行优化求解,即在标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的基础上,结合云模型与自适应权重策略改进鲸鱼优化算法,引入云模型加强算法的全局与局部搜索能力,避免陷入局部极值;再引入自适应权重策略,提高算法的收敛速度与精度;通过经典测试函数仿真和对比分析,表明其改进算法具有更好的性能.进而,采用改进的鲸鱼优化对所构建的触头弹簧数学模型进行迭代寻优,实验结果表明其改进算法能够有效地减小触头弹簧质量与体积,实现低压断路器小型化目标.     

基于萤火虫群优化算法的无线传感器网络覆盖优化

无线传感器网络加速了无线通信的发展,无线网络覆盖率的高低可直接影响网络的性能。为改善传感器节点随机分布时的不合理部署问题以提高网络覆盖率,提出一种相对较优的无线传感器网络覆盖算法。针对粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法局部搜索能力存在不足、容易陷入局部极值点、无法得到最优结果的问题,引入局部搜索能力较强的萤火虫群优化（glowworm swarm optimization,GSO）算法,实现网络有效覆盖率的提高,对节点实现快速覆盖。最后通过实验验证,结果表明,提出的改进GSO(improved GSO,IGSO)算法相较于传统鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm, WOA）、PSO算法在网络覆盖率上有较大提升。     

基于改进麻雀搜索算法的最大指数熵分割方法

为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA) 依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于Circle混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA) 。该算法为了增强麻雀种群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle 映射; 采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局搜索能力,跳出局部最优。同时选取15个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明：与原始的SSA 、蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA) 、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO) 、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA) 和灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO) 相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。     

基于鲸鱼优化和深度学习的不平衡大数据分类算法

针对当前不平衡数据分类算法中存在的分类精度低和容易陷入局部最优状态的问题,提出一种基于鲸鱼优化和深度学习的不平衡大数据分类算法.该算法由特征选择、预处理和分类3个阶段组成:(1)为了提高分类精度,使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)在不平衡数据中寻找最优特征子集,消除不相关和多余的特征;(2)采用局部敏感哈希的合成少数类过采样技术(locality sensitive hashing synthetic minority oversampling technique, LSH-SMOT)对数据集进行预处理,解决类不平衡问题;(3)使用基于WOA算法优化的双向递归神经网络(bidirectional recurrent neural networks, BRNN)对预处理后的数据集进行分类.实验结果表明:本文算法能够有效解决不平衡数据集的分类问题,相比于其他算法,本文算法在分类精度和局部最优避免率方面具有明显优势.     

基于拉普拉斯分值和鲸鱼寻优SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承的振动信号所呈现出的非高斯、非线性等特性,使得其故障类型和故障严重程度难以准确识别,故此提出了一种拉普拉斯分值(laplacian score,LS)与基于鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)寻优的支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的智能故障诊断方法。首先提取原始振动信号时域、频域、时频域的统计特征,通过利用LS选择较为敏感、更能表征故障状态的特征,形成故障特征向量,然后通过鲸鱼算法来优化SVM的惩罚因子和核参数,构造成分类器模型来进行故障模式识别,判断出滚动轴承的故障类型。通过多种算法对SVM的参数寻优进行对比发现WOA寻优优势明显,同时使用多方面的实验数据验证了该方法在提取滚动轴承故障特征信息方面的有效性,且具有较高的分类识别精度。     

基于集群智能的高速公路交通状态识别算法

针对传统交通状态识别算法仅考虑交通参数个体特征差异而存在识别率较低的问题,引入集群智能概念,提出了既考虑交通参数个体特征差异,又考虑个体参数所蕴含的群体特征差异性的高速公路交通状态识别算法。由于模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means algorithm,FCM)在交通状态识别泛化能力上存在收敛缓慢的不足,基于反向学习策略以及鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),考虑个体交通参数所蕴含的集群行为增强了交通状态初始聚类中心种群的多样性,设计了一种具有良好的全局搜索能力集群智能的高速公路交通状态识别算法,融合了反向学习、WOA和FCM算法,克服了FCM识别算法容易陷入局部最优的局限。实证分析结果表明,所提出的交通状态识别算法具有良好的识别效果,准确率达到92%,且收敛速度较FCM算法更快。     

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。     

基于改进鲸鱼算法的并网型微网能量管理

为解决并网型风/光/柴/储微电网的能量管理问题,以经济性和环保性为目标函数,考虑各发电设备安全稳定运行作为约束条件,构建并网型微网容量优化配置模型;采用差分排序和差分变异的优化策略且引入Lévy飞行轨迹的机制来改善标准鲸鱼算法(whale optimization algorthm,WOA)的收敛精度和收敛速度;基于所提的风-光-储-网-柴的调度策略,采用改进鲸鱼算法求解配置模型。挑选某地一年四季4个典型日进行案例分析。结果表明:本文所提出的调度策略和配置模型具有合理性;改进的WOA算法能够有效地解决微网能量管理问题,在全局搜索和寻优能力方面具有优势。