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1.
针对樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在求解复合问题时存在收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出一种结合引力搜索技术与正态云发生器的樽海鞘群算法(cloud gravitational SSA, CGSSA).在更新樽海鞘领导者位置阶段引入引力搜索算法(gravitational search algorithm, GSA)中的加速度系数,避免樽海鞘群的无效搜索,从而加快搜索速度;使用正态云模型对樽海鞘追随者位置进行更新,可丰富种群的多样性;同时正态云模型熵值能随着迭代次数增加而自适应调整,可有效地提高迭代后期的收敛精度.在23个基准函数上进行CGSSA与其他10种优化算法的综合比较,仿真实验的统计结果、箱线图和收敛曲线表明,改进后的算法在搜索效率、收敛精度和避免局部最优方面具有更好的性能.  相似文献   
2.
针对果蝇优化算法存在算法易早熟、收敛不足的问题,将Hénon混沌映射引用为步长因子,提出了一种混沌步长果蝇优化算法。利用Hénon映射所产生的混沌现象具有良好的遍历性、多样性的特点来改进果蝇算法的固定步长,并增加放大系数以提高算法的全局和局部搜索能力以及跳出局部最优解的能力。对10个经典测试函数进行测试,并与多个算法进行了对比分析,研究结果表明,该算法具有较高的全局搜索和跳出局部最优解的能力。  相似文献   
3.
以车辆主动悬架系统为应用背景,针对径向磁通的管状开关磁阻直线电机提出了一种基于果蝇算法优化径向基神经网络模型(FOA-RBF)的直接瞬时出力控制方法。利用台架测量得到的电机出力样本对FOA-RBF进行离线训练,完成电流、动子位置到出力的非线性映射,构造出基于FOA-RBF的出力观测器对电机出力进行实时在线估算,并与出力分配函数相结合,实现相邻两相出力目标值的动态调整,有效地抑制了出力波动并降低了各相电流峰值。该控制方法利用了FOA-RBF神经网络泛化和逼近能力强的优点,出力计算速度快、精度高,满足实时控制要求。基于台架实际测量的电机出力和电磁特性,结合运动方程在MATLAB/Simulink环境中构建了系统仿真模型,并对提出的控制策略进行了仿真验证。最后搭建实验平台对电机动态性能进行了测试,进一步验证了FOA-RBF出力估算和控制算法的有效性。  相似文献   
4.
张铸  饶盛华  张仕杰 《控制与决策》2021,36(10):2562-2568
灰狼优化算法(GWO)是一种模拟狼群等级制度和捕食行为的群体智能算法,存在收敛精度低、易陷入局部最优解等问题,为提高GWO的算法性能,提出一种基于Tent映射和正态云发生器的改进灰狼优化算法(CGWO).在灰狼群初始化阶段引入Tent映射,增加种群个体多样性以提高算法的优化效率;在攻击猎物阶段采用正态云模型对狼群位置进行更新,使算法前期具有较好的随机性和模糊性,提高全局开发能力,助其跳出局部最优解.随着迭代次数增加,自适应调整正态云模型熵值,使后期随机性和模糊性随之减小,有效改善局部开发能力,提高其收敛精度.选用20个通用的标准测试函数对CGWO算法性能进行验证,分别从单峰、多峰以及复合函数寻优结果与多种优化算法进行对比分析.结果表明,在同等测试条件下,CGWO算法寻优效率和收敛精度更高,能很快跳出局部最优解,在全局搜索和局部开发能力上更为平衡.  相似文献   
5.
针对采用传统算法对开关磁阻电机(SRM)本体进行多目标优化时存在算法复杂、调节参数多、计算量大且易陷入局部最优解等问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)的SRM本体多目标优化设计方法。利用极限学习机算法建立SRM非参数模型,采用FOA算法对其进行优化,实现了SRM定转子极弧的全局最优设计,最后对该优化算法的效果进行了仿真验证,同时与传统粒子群优化算法(PSO)进行了对比分析,结果表明,FOA算法不仅获得了较PSO算法更好的转矩波动系数和效率指标,而且具有参数设置少、收敛速度快且不易陷入局部最优解等特点,具有较好的应用价值。  相似文献   
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