采用改进灰狼算法的移动机器人路径规划

针对传统灰狼算法求解移动机器人路径规划问题收敛效率低且易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于Tent混沌映射初始化种群的改进灰狼(TGWO)算法,并将其运用于解决移动机器人全局路径规划问题。基于Tent混沌映射初始化灰狼种群,以丰富种群多样性,提高收敛速度;提出指数型收敛因子改进策略,以更好地拟合灰狼实际搜索过程,并通过改进控制参数H以平衡算法的全局勘探与局部开发能力;融合动态权重因子和适应度比例系数,更新灰狼个体的位置信息,以提高灰狼个体自主搜索能力,避免算法陷入局部最优。为验证算法有效性,选用8个标准测试函数以及3组复杂度不同的栅格环境,先后开展了TGWO算法与传统GWO算法、3种典型改进灰狼算法的测试对比实验以及全局路径规划仿真对比实验。结果表明：TGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;仿真场景下,相较于传统GWO算法,TGWO算法所提的各个改进策略均能有效提升路径寻优性能;TGWO算法的平均路径长度、路径长度标准差、平均迭代次数、平均寻优耗时这4项指标均优于对比算法;TGWO算法路径寻优的优越性和鲁棒性得到了验证。     

机器人路径规划：一个改进的粒子群灰狼混合算法

为提高自主移动机器人路径规划器的快速性和最优性,提出一种改进的基于粒子群优化（PSO）算法和灰狼优化（GWO）算法的混合算法,简称H-PSO-GWO算法。首先,利用Tent混沌映射初始化种群,提高种群多样性;然后,采用改进的控制参数和新的个体位置更新策略来加快算法的收敛速度和增强种群个体趋于全局最优的能力。通过与其他算法进行数值对比实验和路径规划对比试验,验证了所提出算法的有效性和优越性。最后,使用贝塞尔曲线将所生成的路径平滑化,使得路径更适合移动机器人移动。     

基于改进灰狼算法优化支持向量机的短期交通流预测

实时、准确的短期交通流预测是智能交通系统的基础和关键技术之一.由于灰狼优化算法(GWO)存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,为进一步提升短期交通流预测的精度,提出了基于改进灰狼算法(IGWO)优化支持向量机(SVM)的短期交通流预测模型.首先,本文提出引入帐篷(Tent)混沌序列初始化灰狼种群,更改收敛因子的线性递...     

基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体。选取6个标准测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法。     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

基于改进灰狼优化算法的区域监测机器人路径规划

为了解决大任务量作业监测中机器人路径规划问题,提出了一种区域监测的机器人路径规划算法。模拟大任务量监测真实环境进行问题建模。针对传统灰狼优化算法求解模型时全局搜索能力差且易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的灰狼优化算法。引入Logistic混沌映射,以加强初始化种群的多样性;引入一种控制参数的自适应调整策略,以平衡灰狼优化算法的搜索能力和开发能力;引入静态加权平均权重策略,更新种群位置,加快收敛速度。将机器人载电量与路径长度短作为约束,引入K-means算法进行任务聚类,通过改进灰狼优化算法对模型进行离线求解以规划出路径,将大任务量监测作业自动转换成分时分步作业。实验结果表明:通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高。通过50任务点与100任务点作业场景对机器人路径规划模型进行算法仿真,验证了算法的真实有效性,且任务量越大模型优越性越好,路径缩短比例越高。     

基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度

为了提高微电网的日运转经济效益,本文构建了并网模式下交流微电网运转结构图,建立了并网模式下交流微电网日优化经济调度数学模型,该模型包含有多个子目标函数、多个约束条件。针对传统灰狼优化算法无法很好均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,寻优精度差的问题,引进一种基于非线性变化的收敛因子均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,从而提高灰狼算法的寻优精度。采用改进的灰狼算法和原始灰狼算法对四个基准测试函数进行仿真,实验结果表明改进灰狼算法相较于原始灰狼算法能够获得更优解,初步证实了改进灰狼算法的可行性及优越性,再将改进灰狼算法和原始灰狼算法分别应用于并网模式下交流微电网日优化数学模型求解,通过对仿真结果对比分析,证实了改进灰狼算法的确能够更好的提高并网模式下交流微电网的日运转经济效益。     

一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法

针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点,提出了一种基于差分进化(DE)算法和灰狼(GWO)算法的混合优化算法(DEGWO)。该算法利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性,然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索。在整个寻优过程中,反复迭代渐进收敛。选取此3个测试函数进行仿真验证,结果表明,混合优化算法相比于DE算法和GWO算法,其求解精度、收敛速度、搜索能力都有了显著提高。     

基于组合混沌的伪随机数算法研究

为了克服常见混沌映射在生成伪随机数过程中出现的缺点,在分析了常用混沌映射方法优缺点的基础上,提出了一种基于Logistic混沌映射与Tent混沌映射的组合混沌映射算法。经过分析验证表明该算法生成的伪随机数具有更好的随机性。     

求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点。因此,提出了一种改进的灰狼优化算法（MGWO）。该算法引入了3种改进策略：平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略。通过两组在10个基准测试函数上...     

基于多策略融合灰狼算法的移动机器人路径规划

针对标准灰狼算法(GWO)在解决移动机器人路径规划问题时存在初始参数依赖性强、缺乏多样性及易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于多策略融合灰狼算法(LTGWO)。首先运用精英化思想将Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习结合,优化灰狼种群分布序列;然后引入sigmoid函数修改收敛因子a,平衡算法全局探索与局部开发能力,并改进控制参数C 以更好地拟合灰狼实际捕猎过程;最后加入随适应度值变化的比例权重,提高灰狼个体搜索能力,同时采用种群淘汰策略,淘汰适应度值差的个体,促进种群进化。选用3组不同的栅格地图进行实验,实验结果表明:由LTGWO 算法生成的平均路径长度、路径长度标准差都优于对比算法。     

基于混沌精英黏菌算法的无刷直流电机转速控制

针对传统比例-积分-微分(proportional integral differential, PID)在无刷直流电机转速控制中存在响应速度慢、稳定性差等缺点,提出了一种基于混沌精英黏菌算法的自适应控制方法。首先,分析并建立了无刷直流电机数学模型。其次,为进一步提高标准黏菌算法的收敛速度和求解精度,采用Tent混沌映射丰富种群多样性,同时引入精英反向学习策略扩大搜索范围。最后,将上述改进算法应用于无刷直流电机的速度环PID参数自整定。通过在不同运行条件下进行MATLAB仿真以及实验,结果表明:对比传统PID以及模糊PID,所提方法能够使得控制精度得到显著提高,并且具有响应速度快,抗干扰能力强等优势。     

基于改进灰狼优化的开关磁阻风力发电最大功率点跟踪控制策略

以中小型开关磁阻风力发电机为研究对象,针对发电过程中,在不同风速条件下最大功率点跟踪控制快速性和准确性的需求,提出一种基于自适应加权灰狼优化PID算法的最大功率点跟踪控制策略。当外界风速发生变化时,根据实时风速计算出风力机最佳转速,其与实际转速的差值作为加权自适应灰狼优化PID控制算法的输入,作为转速闭环的PID控制参数,从而输出电压脉宽调制的最优占空比,实现变风速下的最大功率点跟踪控制。仿真结果表明,与传统PID控制相比,自适应加权灰狼优化PID算法能够在风速变化情况下,更加快速准确地实现最大功率点跟踪控制。     

控制参数值非线性调整策略的灰狼优化算法

为了克服灰狼优化算法在解决函数优化问题时容易陷入局部最优的缺陷,提出采用正弦曲线、对数曲线、正切曲线、余弦曲线和2次曲线的非线性调整策略控制参数值。同时采用变异策略对智能个体位置进行处理,使其位置受适应度值大小影响。对3个标准测试函数进行仿真表明,余弦曲线和2次曲线调整策略优于线性调整策略,其他3种非线性调整策略劣于线性策略。     

四色图着色问题的混沌神经网络解法

采用一种基于退火策略的混沌神经网络（ACNN）算法求解四色图着色问题。将混沌机制引入H0pfield神经网络（HNN），利用混沌的遍历性进行随机搜索，由退火策略控制混沌动态退出和倒分岔出现，使ACNN逐渐趋于一般的HNN．从而既避免了陷于局部极小，又加快了收敛速度，使网络能快速收敛到一个全局最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明，这是一个能有效求解四色图着色问题的全局最优化算法。     

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...     

基于灰度特征约束的Radon变换改进算法

针对跑道信息在机场目标识别算法中的重要性,分析了子母弹在实施跑道封锁时对跑道端点信息的需求,给出了机场红外图像的灰度约束先验知识;针对传统R adon变换无法获取线段端点信息的特点,提出了一种新的基于灰度特征约束的R adon附加策略识别算法,对低对比度的红外图像进行了识别,仿真计算结果表明:该算法可以较为有效地获得准确的跑道中点和端点信息。     

改进的梯度去伪控制算法

针对梯度去伪控制算法中存在的易卡于极点,以及收敛速度慢的缺陷,给出了一种改进的梯度去伪控制算法.在自适应律中加入形式为上一时刻参数变化量的动量项时,当参数为局部极点时就能够跳出极点,而且能够有效地提高系统的收敛速度.该算法只需利用采集的数据,而不依赖于系统模型.仿真结果验证了所给出的改进的梯度去伪控制算法的有效性.     

基于改进灰狼算法的综合能源系统优化调度

为解决综合能源系统中参与者利益与设备可靠运行冲突的问题,提出一种基于非合作博弈的综合能源系统优化策略.针对风、光和负荷的不确定性利用拉丁超立方抽样法与K-means聚类法生成预测出力典型模型.模型综合考虑源、网、荷、储的利益及可靠性问题,并在用户侧引入电动汽车柔性负荷,增强能源的利用率,分析各方在追求利益与运行可靠性时的均衡交互策略.对于传统灰狼算法狼群分布不均匀、搜寻猎物能力弱等问题,基于Hammersley序列产生更均匀的初始狼群,改进收敛因子的递减方式,并调整对越限个体的处理,产生高质量狼群的同时丰富了样本种类,减少寻优的时间和次数.通过算例分析,验证了本文模型及改进算法有效性.     

基于转换策略的多标记学习改进算法

针对传统转换多标记学习算法较难确定最低阈值的问题,该文对传统转换策略的多标记学习算法进行改进,提出了一种基于最低阈值的学习算法(TFEL),该方法根据类别标记学习为每个类别得到一个最低阈值.当分类器将一个测试示例预测为某个类别标记的分值大于为该类别标记学得的最低阈值时,则将该类别标记添加到该测试示例的最终分类结果中.实验结果表明, TFEL方法能够得到较好的分类效果,证明了该方法的可行性和有效性.