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An Improved Jellyfish Algorithm for Multilevel Thresholding of Magnetic Resonance Brain Image Segmentations 认领 引用 被引量：5
1
作者 Mohamed Abdel-Basset Reda Mohamed +3 位作者 Mohamed Abouhawwash Ripon K.Chakrabortty Michael J.Ryan Yunyoung Nam 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第9期2961-2977,共17页
Image segmentation is vital when analyzing medical images,especially magnetic resonance(MR)images of the brain.Recently,several image segmentation techniques based on multilevel thresholding have been proposed for med... Image segmentation is vital when analyzing medical images,especially magnetic resonance(MR)images of the brain.Recently,several image segmentation techniques based on multilevel thresholding have been proposed for medical image segmentation;however,the algorithms become trapped in local minima and have low convergence speeds,particularly as the number of threshold levels increases.Consequently,in this paper,we develop a new multilevel thresholding image segmentation technique based on the jellyfish search algorithm(JSA)(an optimizer).We modify the JSA to prevent descents into local minima,and we accelerate convergence toward optimal solutions.The improvement is achieved by applying two novel strategies:Rankingbased updating and an adaptive method.Ranking-based updating is used to replace undesirable solutions with other solutions generated by a novel updating scheme that improves the qualities of the removed solutions.We develop a new adaptive strategy to exploit the ability of the JSA to find a best-so-far solution;we allow a small amount of exploration to avoid descents into local minima.The two strategies are integrated with the JSA to produce an improved JSA(IJSA)that optimally thresholds brain MR images.To compare the performances of the IJSA and JSA,seven brain MR images were segmented at threshold levels of 3,4,5,6,7,8,10,15,20,25,and 30.IJSA was compared with several other recent image segmentation algorithms,including the improved and standard marine predator algorithms,the modified salp and standard salp swarm algorithms,the equilibrium optimizer,and the standard JSA in terms of fitness,the Structured Similarity Index Metric(SSIM),the peak signal-to-noise ratio(PSNR),the standard deviation(SD),and the Features Similarity Index Metric(FSIM).The experimental outcomes and the Wilcoxon rank-sum test demonstrate the superiority of the proposed algorithm in terms of the FSIM,the PSNR,the objective values,and the SD;in terms of the SSIM,IJSA was competitive with the others. 展开更多
关键词 Magnetic resonance imaging brain image segmentation artificial jellyfish search algorithm ranking method local minima Otsu method
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基于MOJS算法和BP神经网络的剩磁式单稳态操动机构结构及励磁电路优化设计 认领 引用
2
作者 李培源 刘晓明 +1 位作者 陈海 郑佳圆 《真空科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期91-100,共10页
为提升真空断路器中剩磁式单稳态操动机构的性能,建立了磁滞特性与驱动电路暂态响应耦合的场-路联合有限元分析模型。构建了以操动机构结构参数与励磁电路参数为输入层,合闸保持力、合闸末平均速度及分闸响应时间为输出层的反向传播神... 为提升真空断路器中剩磁式单稳态操动机构的性能,建立了磁滞特性与驱动电路暂态响应耦合的场-路联合有限元分析模型。构建了以操动机构结构参数与励磁电路参数为输入层,合闸保持力、合闸末平均速度及分闸响应时间为输出层的反向传播神经网络(BPNN)预测模型。误差分析结果表明,该预测模型能够通过严谨的统计验证,准确刻画输入变量与输出响应之间的定量关系。此外,采用多目标水母搜索(MOJS)算法与BPNN预测模型相结合的优化方法,对操动机构进行了结构优化。优化后样机的实验验证结果显示:合闸保持力提升了12.4%,合闸末平均速度降低了17.6%,分闸响应时间缩短了4.5%,验证了所提方法的有效性与优化效果。 展开更多
关键词 单稳态剩磁式操动机构 真空断路器 多目标水母优化算法 反向传播神经网络
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基于A*和水母复合算法的无人机三维路径规划 认领 引用
3
作者 张勰 何福锋 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第9期3994-4005,共12页
针对无人机在复杂三维地形中的路径规划效率不高及可行性不足等问题,聚焦复杂自然地形场景的路径规划问题,以城市环境与动态障碍物场景作为未来研究方向,提出了一种结合A*算法与水母搜索算法的自适应混合优化方法。该方法引入自适应参... 针对无人机在复杂三维地形中的路径规划效率不高及可行性不足等问题,聚焦复杂自然地形场景的路径规划问题,以城市环境与动态障碍物场景作为未来研究方向,提出了一种结合A*算法与水母搜索算法的自适应混合优化方法。该方法引入自适应参数调整机制,有效提升了路径规划的效率和结果的可行性。利用航天飞机雷达地形测绘使命(shuttle radar topography mission, SRTM)实测地形数据及典型仿真环境开展实验,对比A*算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法和鲸鱼优化算法等常用优化算法。实验结果表明,该方法在路径长度、计算时间及内存占用等多项指标上均取得显著优势。具体表现为路径整体更优化,规划速度更快,资源消耗更低,且在复杂地形环境下能够保证较高的路径可行性和安全性。此外,所采用的多约束动态协同策略及高效混合规划器架构进一步增强了算法对于不同地形和复杂约束情境的适应能力。研究结果为无人机在复杂环境下的自主路径规划提供了新的工程实现思路,具有重要的应用价值和推广前景。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 水母搜索算法 A*算法 SRTM地形数据
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基于改进水母搜索算法的微电网群优化调度模型 认领 引用
4
作者 张玉 林意杰 +1 位作者 曾繁敏 王胜 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2026年第2期260-267,共8页
针对传统优化算法搜索能力不足、易陷入局部最优、难以获得全局最优解的问题,提出了一种基于改进水母搜索(enhanced jellyfish search,EJS)算法的微电网群优化调度模型。该模型在种群初始化阶段引入Tent混沌映射策略以增强种群多样性,... 针对传统优化算法搜索能力不足、易陷入局部最优、难以获得全局最优解的问题,提出了一种基于改进水母搜索(enhanced jellyfish search,EJS)算法的微电网群优化调度模型。该模型在种群初始化阶段引入Tent混沌映射策略以增强种群多样性,在水母种群被动运动阶段中采用Lévy飞行步长对水母的位置进行更新,以提高全局搜索能力和收敛效率。仿真算例表明:改进水母搜索算法模型的总成本与粒子群优化、水母搜索、海鸥优化、正余弦优化等算法相比,分别降低了4.57%、3.15%、3.67%、3.57%;改进水母搜索算法模型在经济性、环保性及收敛效率等方面表现更佳,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 微电网群 优化 水母搜索算法 Tent混沌映射 Lévy飞行
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求解UCAV航路规划问题的改进水母算法 认领 引用
5
作者 肖辉辉 段艳明 《计算机技术与发展》 2026年第8期137-146,共10页
为解决水母搜索优化算法(JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性及时间控制机制线性变化部分不利于平衡洋流运动和群内运动,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种基于随机榜样学习的改进水母搜索优化算法(RELIJS)... 为解决水母搜索优化算法(JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性及时间控制机制线性变化部分不利于平衡洋流运动和群内运动,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种基于随机榜样学习的改进水母搜索优化算法(RELIJS)。首先,利用随机榜样学习机制对洋流运动进行改进,增加种群的多样性,提高算法的勘探能力;其次,在群内运动的主动运动部分引入一种基于最优个体引导的变异机制,并通过时间控制策略与原有的随机变异策略相结合,构建一种双变异机制的主动运动策略,提高算法的搜索速度;再次,将余弦函数探索因子融入被动运动,重构一种新的被动运动策略,使算法具有更好的局部开采能力,提高算法的求解精度;最后,改进时间控制机制中的线性变化部分,构造出一种完全非线性变化的时间控制机制,更好地平衡算法的探测与开采能力。选用19个基准测试优化函数,将RELIJS算法与9个先进的优化算法从平均值偏差、方差、Wilcoxon秩和检验方面进行对比分析。相较于对比算法,RELIJS在11个测试函数上获得最优结果,收敛精度平均提高了15.93%~88.50%,优化能力最强。对UCVA航路规划问题求解,RELIFS能够更有效地避开威胁区域。结果显示RELIJS的收敛精度和速度等性能具有明显优势。 展开更多
关键词 水母搜索优化算法 随机榜样学习 余弦函数探索因子 双变异机制 时间控制机制 无人飞行器 航路规划
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计及制造成本的纯电动工程机械动力总成优化设计 认领 引用
6
作者 黄淇 黄潇辉 +2 位作者 曹华军 曾浩 鄢万斌 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期1-16,共16页
为提高电动工程机械的动力性和经济性,加快工程机械电气化,降低非道路移动源的碳排放,提出了一种计及制造成本的电动工程机械动力总成优化设计方法。以纯电动轮式装载机为案例,采用模糊TOPSIS法进行考虑广义成本的动力总成优化部件选择... 为提高电动工程机械的动力性和经济性,加快工程机械电气化,降低非道路移动源的碳排放,提出了一种计及制造成本的电动工程机械动力总成优化设计方法。以纯电动轮式装载机为案例,采用模糊TOPSIS法进行考虑广义成本的动力总成优化部件选择,使用改进的多目标水母搜索算法,以特定客户需求工况运行成本、动力性能及狭义制造成本为目标,对选定的部件参数进行优化;建立Matlab/Simulink仿真模型对优化结果进行验证。结果表明,改进后的水母算法具有一定的优越性,在特定客户需求工况下电机工作效率提升了0.214%、0.190%、0.150%,最高车速加速时间分别减少1.798、2.231、1.006 s,制造成本降低了3.129%、5.043%、3.946%,有效提高了电动工程机械的动力性和经济性。 展开更多
关键词 电动工程机械 动力总成 制造成本 水母搜索算法 参数优化
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深海无隔水管钻进泥浆举升泵故障诊断研究 认领 引用
7
作者 周凡淋 李昌平 +1 位作者 张恒瑞 秦如雷 《制造业自动化》 2026年第7期77-86,共10页
无隔水管泥浆循环钻井(RMR)系统是深海油气资源高效开发的关键技术。作为该系统泥浆上返的核心动力单元,泥浆举升泵的健康状态直接影响钻井作业的连续性与安全性。然而,在深海高压、双泵切换等复杂工况下,泵内固液两相流动的强非线性特... 无隔水管泥浆循环钻井(RMR)系统是深海油气资源高效开发的关键技术。作为该系统泥浆上返的核心动力单元,泥浆举升泵的健康状态直接影响钻井作业的连续性与安全性。然而,在深海高压、双泵切换等复杂工况下,泵内固液两相流动的强非线性特征与瞬态流量冲击易引发轴向力过大、扭矩异常等典型故障,传统基于经验或单一机理的诊断方法难以满足高精度与实时性的工程需求。针对泥浆举升泵在复杂工况下故障特征难提取及诊断精度低的问题,提出一种基于水母搜索算法优化轻量级梯度提升机(Jellyfish Search-LightGBM,JS-LightGBM)的故障诊断方法。该方法首先基于Fluent-EDEM流固耦合方法构建多级泥浆举升泵的仿真模型,结合正交试验设计,对泥浆密度、粘度、转速、流量、湍流强度及湍流黏度比等关键参数进行多工况仿真,构建包含“正常、轴向力过大、扭矩过大”三类状态的故障数据集,并结合合成少数类过采样技术(SMOTE)缓解类别不平衡问题;在此基础上,利用水母搜索算法对LightGBM的学习率、叶子数量、树深度等关键超参数进行自适应优化,以构建高精度、高效率的故障分类模型。实验结果表明,在十折交叉验证条件下,JS-LightGBM方法在测试集上的故障诊断准确率达到95.06%,较GBDT、JS-XGBoost、JSCatBoost及LightGBM等方法均有明显提升,且单次平均计算时间最短,表现出良好的计算效率与泛化能力。 展开更多
关键词 无隔水管泥浆循环钻井系统 泥浆举升泵 故障诊断 LightGBM 水母搜索算法
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基于改进多目标水母算法的微电网优化研究 认领 引用
8
作者 孙梓源 潘凯岩 隋向阳 《电气应用》 2026年第2期62-68,共7页
在供电困难的海岛及偏远山区,研究如何保障电力供应的稳定性及控制成本效益一直是电力行业中的热门课题。微电网的研究与优化,为解决上述问题提供了一种有效的方案。以往针对微电网的研究大多集中在经济指标优化,却忽略了其对环境的影响... 在供电困难的海岛及偏远山区,研究如何保障电力供应的稳定性及控制成本效益一直是电力行业中的热门课题。微电网的研究与优化,为解决上述问题提供了一种有效的方案。以往针对微电网的研究大多集中在经济指标优化,却忽略了其对环境的影响,同时,传统的NSGA2和MOPSO算法在收敛性及延展性上表现也较为一般。为此研究了一种以发电效益兼顾环境保护为优化目标的独立型微电网优化模型,并针对传统多目标算法在微电网优化上表现的不足,提出了一种基于高斯算子的改进多目标水母搜索优化算法(IMOJS),通过测试函数的优化结果对比分析,IMOJS较NSGA2、MOPSO算法具有较好的收敛性及延展性。最后将算法成功应用于微电网模型的多目标优化仿真分析,仿真结果表明,IMOJS算法在满足用电需求的同时,可有效降低用能成本、减少碳排放。 展开更多
关键词 微电网 多目标优化 水母搜索优化算法 收敛性
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基于改进人工水母搜索算法的矿井救援无人机路径规划研究 认领 引用
9
作者 郑学召 刁呈泽 +4 位作者 蔡国斌 文虎 杨博 侯宗宣 牟浩伟 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2025年第6期61-70,共10页
为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度,提出了基于改进人工水母搜索(IJS)算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索(JS)算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新,以避免陷... 为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度,提出了基于改进人工水母搜索(IJS)算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索(JS)算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新,以避免陷入局部最优;应用高斯函数变异,以减少种群中的劣质个体数量;引入Lévy飞行扰动策略优化随洋流漂移(全局搜索)和追踪食物源(局部搜索)阶段的位置公式,以提高无人机路径规划效率。无人机路径规划模拟实验表明:在障碍物占比为14.56%情况下,IJS算法与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法和JS算法相比,路径规划时间分别减少了72.27%,66.12%,70.87%,路径长度分别缩短了2.67%,3.95%,1.36%,路径中拐点数量分别减少了47.37%,50%,28.57%;在障碍物占比为32.20%情况下,IJS算法相比GA和PSO算法,路径规划时间分别减少了62.50%,55.61%,路径长度均缩短了4.03%,路径中拐点数量分别减少了15.38%,18.52%,与JS算法相比路径长度增加了3.89%,但规划时间缩短了57.32%,拐点数量减少了8.33%。建立灾后井下巷道实验平台,进行无人机路径规划实验,结果表明:IJS算法与GA,PSO,JS算法相比,路径规划时间分别减少了60.77%,58.70%,51.52%,路径长度分别缩短了9.62%,7.58%,7.50%,路径中拐点数量分别减少了40%,30.77%,25%,验证了IJS算法在复杂环境下具有更优的路径优化能力和计算效率。 展开更多
关键词 矿井救援 无人机路径规划 人工水母搜索算法 多策略融合优化 动态避障
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改进人工水母搜索算法在钢桁架优化中的应用 认领 引用
10
作者 王海猛 周建河 +2 位作者 傅树德 吴新烨 王文杰 《建筑技术开发》 2025年第7期9-13,共5页
针对水母搜索算法存在前期搜索能力低下以及容易陷入局部最优解的缺点,引入自适应权重函数与精英策略,提高了前期全局搜索范围以及精进后期局部开发的能力。在数值研究中,采用10杆桁架结构进行尺寸优化与18杆桁架结构进行形状优化的基... 针对水母搜索算法存在前期搜索能力低下以及容易陷入局部最优解的缺点,引入自适应权重函数与精英策略,提高了前期全局搜索范围以及精进后期局部开发的能力。在数值研究中,采用10杆桁架结构进行尺寸优化与18杆桁架结构进行形状优化的基准问题,测试结果表明改进后水母搜索算法能够提供更优秀的桁架截面以及重量。 展开更多
关键词 桁架优化 人工水母搜索算法 尺寸优化 形状优化
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基于MOJS算法求解多无人机协同路径规划研究 认领 引用
11
作者 吴军 《技术与市场》 2025年第10期31-35,共5页
多无人机协同路径规划问题主要涉及多个无人机在共享空域中同步执行任务时的路径优化,旨在达到高效完成任务、减少时间与能量消耗,同时确保安全。实验设置了多个柱状障碍物作为威胁区域,明确了无人机的起始点和终点位置。提出了一种基... 多无人机协同路径规划问题主要涉及多个无人机在共享空域中同步执行任务时的路径优化,旨在达到高效完成任务、减少时间与能量消耗,同时确保安全。实验设置了多个柱状障碍物作为威胁区域,明确了无人机的起始点和终点位置。提出了一种基于多目标水母搜索(MOJS)算法的路径规划方法,该方法综合考虑路径长度、能耗、碰撞规避及任务时间等因素,构建了多目标优化模型。通过MATLAB仿真验证,MOJS算法平均路径长度、平均能耗和平均任务时间相较粒子群优化(PSO)算法,分别减少了97 m、600 J和10 s;与NSGA-Ⅱ算法相比,则分别减少了82 m、300 J和5 s,充分表明MOJS算法规划路径更加平滑,避障效果明显,且能同时满足路径长度和时间的优化,为多无人机协同作业的路径规划提供更优解决方案。 展开更多
关键词 无人机 协同路径规划 多目标水母搜索(MOJS)算法 粒子群优化(PSO)算法 非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)
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基于主从博弈的园区级综合能源系统动态定价与低碳经济调度 认领 引用 被引量：22
12
作者 刘铠诚 王关涛 +3 位作者 白星振 原希尧 葛磊蛟 朱若源 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1436-1445,I0012,I0013,共10页
面向园区综合能源系统中供能方与用能方的角色互换,以及园区低碳经济运行的强约束,提出了一种考虑动态参数的阶梯型碳交易机制和需求响应的园区级综合能源系统主从博弈优化调度方法。首先,将园区级综合能源系统中能源运营商(energy syst... 面向园区综合能源系统中供能方与用能方的角色互换,以及园区低碳经济运行的强约束,提出了一种考虑动态参数的阶梯型碳交易机制和需求响应的园区级综合能源系统主从博弈优化调度方法。首先,将园区级综合能源系统中能源运营商(energy system operator,ESO)设定为上层领导者、综合能源系统园区设定为下层跟随者,并且能源运营商以最大化自身效益为目标,通过制定与园区间的购售电价格、碳交易基价、价格增长幅度,引导下层园区优化;下层园区以最小化其运行成本为目标,对上层发布的价格信息做出反应,从而构建主从博弈模型。其次,充分考虑园区级综合能源系统的低碳经济运行约束,在博弈模型中引入考虑动态参数的阶梯型碳交易机制以限制二氧化碳排放量,并在园区侧引入需求响应。最后,利用水母搜索算法对上层发布的购售电价、碳交易基价、价格增长幅度进行优化,利用CPLEX优化下层园区设备出力、需求响应以及购售电计划。仿真结果证明了所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 主从博弈 阶梯型碳交易机制 需求响应 水母搜索算法 碳交易基价 价格增长幅度
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基于小波包分解的AJS-GMDH月径流时间序列预测研究 认领 引用 被引量：13
13
作者 杨琼波 崔东文 《水力发电》 CAS 2022年第6期45-51,共7页
为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJ... 为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJS算法进行仿真测试;利用AJS算法优化GMDH网络关键参数,建立WPD-AJS-GMDH模型,并构建基于支持向量机(SVM)、BP神经网络及完全集合经验模态分解(CEEMD)、小波分解(WD)的17种对比分析模型;最后利用云南省龙潭站1952年~2016年780组的月径流时间序列数据对所建立的18种模型进行检验。结果表明,在不同维度条件下,AJS算法均具有较好的寻优效果;WPD-AJS-GMDH模型预测误差均小于其他17种模型;对于月径流时序数据分解,WPD分解效果优于CEEMD、WD方法;AJS算法能有效优化GMDH网络参数,提高预测性能。 展开更多
关键词 月径流预测 时间序列分解 人工水母搜索算法 数据分组处理方法 仿真测试
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融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法 认领 引用 被引量：1
14
作者 段艳明 肖辉辉 谭黔林 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期111-119,I0015,I0016,共9页
为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual lea... 为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual learning jellyfish search algorithm based on mean-value example,OMLJS).首先在水母跟随洋流运动(全局搜索)部分,利用前两代水母的平均位置代替只考虑上一代水母的平均位置来引导水母个体的位置更新,提高算法的全局搜索能力;其次在水母的群内主动运动(局部搜索)部分,利用最优个体代替随机个体来引导水母进行更有效的搜索,加快算法的收敛速度;然后在水母进入下一次迭代前增加对水母种群进行动态反向互学习步骤,增加种群多样性及增强种群间的信息交流,达到互补另外两个策略,提高算法的整体优化性能.选用12个经典的基准测试优化函数,将OMLJS与5个对比算法从解的平均值、最优值及方差进行对比分析,并用于求解最小生成树问题,OMLJS能够更快地找到最小生成树.实验结果表明,OMLJS的收敛速度、求解精度明显提高. 展开更多
关键词 水母搜索算法 均值榜样学习 反向互学习 时间控制机制 最小生成树问题
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面向人脑功能划分的人工水母搜索优化算法 认领 引用 被引量：2
15
作者 赵学武 王红梅 +3 位作者 刘超慧 李玲玲 薄树奎 冀俊忠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第8期1829-1841,共13页
人脑功能划分是揭示人脑功能分离性的重要方式。然而,现有的大多数划分方法因不能较好地处理功能磁共振影像(fMRI)数据的高维性和低信噪比性,表现出搜索能力较弱和划分结果较差的问题。为了减轻此问题,提出一种基于人工水母搜索优化(AJ... 人脑功能划分是揭示人脑功能分离性的重要方式。然而,现有的大多数划分方法因不能较好地处理功能磁共振影像(fMRI)数据的高维性和低信噪比性,表现出搜索能力较弱和划分结果较差的问题。为了减轻此问题,提出一种基于人工水母搜索优化(AJSO)的人脑功能划分方法。该方法首先基于预处理的fMRI数据计算功能相关矩阵,并将其映射到低维空间。然后将食物编码为由多个功能簇中心构成的聚类解,利用改进型人工水母搜索优化算法搜索更优的食物,采用融入迭代停滞的时间控制机制调控人工水母执行主动运动或被动运动,以提高全局搜索能力;针对主动运动设计适应度引导的步长确定策略,增强人工水母搜索的科学性和针对性。最后根据最小距离原则得到相关矩阵中每行数据的簇标,并将其映射到相应的体素上。在真实fMRI数据上的实验表明:与其他一些划分方法相比,新方法不仅拥有较高的搜索能力,而且可得到具有更好空间结构和更强功能一致性的划分结果。这项研究将人工水母搜索优化算法应用于人脑功能划分,提供了一种更有效的人脑功能划分方法。 展开更多
关键词 人脑功能划分 人工水母搜索优化算法(AJSO) 融入迭代停滞的时间控制机制 适应度引导的步长确定策略 海马
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基于改进双种群水母搜索算法的多阈值图像分割 认领 引用 被引量：6
16
作者 王秋萍 李晓丹 +1 位作者 戴芳 高婕 《纯粹数学与应用数学》 2022年第3期392-402,共11页
提出一种基于改进双种群水母搜索(Improved Double Population Jellyfish Search,IDPJS)算法的多阈值图像分割法,以解决随着阈值数目的增加,传统的图像分割计算量呈指数级增长,分割时间消耗多的问题.首先,初始化两个水母种群P和P,执行... 提出一种基于改进双种群水母搜索(Improved Double Population Jellyfish Search,IDPJS)算法的多阈值图像分割法,以解决随着阈值数目的增加,传统的图像分割计算量呈指数级增长,分割时间消耗多的问题.首先,初始化两个水母种群P和P,执行基本的JS算法.在P中引入组合变异策略,两个种群进行交流学习以提高算法的收敛速度.接着,对当前最好解采用动态反向学习策略,防止算法陷入局部最优.其次,利用CEC2017基准函数对所提IDPJS算法进行测试,并与5种启发式算法进行比较,实验结果显示,所提算法精度高、稳定性好.最后,将其用于多阈值图像分割问题,分别在阈值个数为5,7,9的情况下进行测试实验,实验表明,IDPJS算法是解决多阈值图像分割问题的有效方法. 展开更多
关键词 水母搜索算法 多阈值分割 组合变异 交互学习 动态反向学习
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改进型人工水母搜索算法的永磁同步电机在线参数辨识 认领 引用 被引量：1
17
作者 文定都 阳意平 +1 位作者 罗朝旭 程谆 《湖南电力》 2024年第6期38-45,共8页
针对永磁同步电机人工水母搜索算法参数辨识精度低、同时辨识多参数速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型人工水母搜索算法。首先设计Tent混沌映射和反向学习策略,增强了水母群靠近最优位置的能力。其次,设计平衡算法非线性递... 针对永磁同步电机人工水母搜索算法参数辨识精度低、同时辨识多参数速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型人工水母搜索算法。首先设计Tent混沌映射和反向学习策略,增强了水母群靠近最优位置的能力。其次,设计平衡算法非线性递减时间控制函数的洋流运动与水母群内部运动。最后,为了克服人工水母搜索算法易陷入局部最优导致精度下降的问题,设计高斯变异帮助水母搜索算法跳出局部最优。实验结果表明,改进型人工水母搜索算法对永磁同步电机参数辨识具有更高的精度、更快的收敛速度,辨识精度能达到99.15%。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数辨识 人工水母搜索算法 反向学习策略 高斯变异
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基于改进多目标水母算法的低碳柔性作业车间调度方法 认领 引用 被引量：8
18
作者 张亮 王妮娅 +1 位作者 毛剑琳 李睿祺 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第7期1086-1092,共7页
针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题,设计了一种基于Pareto和改进多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型;其... 针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题,设计了一种基于Pareto和改进多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型;其次,使用了一种基于完工时间和机器负荷均匀分布的初始化方式,有效地提升了初始种群的质量;考虑到连续水母算法在求解离散问题时存在效率低等问题,设计了离散水母算法,提出了基于Pareto等级的被动运动方式,进一步提高了搜索效率,引入了学习的概念引导种群向Pareto前沿移动;最后,为了验证多目标改进水母算法在求解柔性作业车间调度的有效性,与NSGAII算法进行了仿真实验对比。实验结果表明:利用该算法求解MK06算例完工时间为76、机器负荷为424、能耗为565.8支配的NSGAII的结果,解的质量整体较高。研究结果表明:采用均匀分布初始化方式以及学习型引导的离散化水母算法,其初始种群分布均匀、收敛速度快、解的质量高,具有较强的寻优能力,能够有效地处理多目标柔性作业车间调度问题。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 改进多目标水母搜索算法 变邻域搜索 学习型水母算法 Pareto 时间控制函数
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基于改进人工水母搜索算法的电液伺服系统控制研究 认领 引用 被引量：4
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作者 付荣赫 秦泰 +1 位作者 张奇 邢吉生 《机床与液压》 北大核心 2023年第13期34-38,共5页
电液伺服系统是工业制造领域不可或缺的一部分,它是一个复杂的时变非线性系统,常规PID在实际工业控制中存在参数调节难度大、效率低等问题,很难达到理想的控制结果。针对以上问题,提出一种改进人工水母搜索算法来优化PID控制器参数的方... 电液伺服系统是工业制造领域不可或缺的一部分,它是一个复杂的时变非线性系统,常规PID在实际工业控制中存在参数调节难度大、效率低等问题,很难达到理想的控制结果。针对以上问题,提出一种改进人工水母搜索算法来优化PID控制器参数的方法,将蝴蝶算法中随机移动概念引入到人工水母算法中,并将其和PSO算法、标准人工水母搜索算法进行对比分析,利用MATLAB软件搭建PID控制模型。仿真结果表明:运用改进人工水母搜索算法能高效、精确、快速地寻优出PID控制器的最佳参数,并展现出了鲁棒性好、调节时间少、运行相对稳定等优点,系统的控制性能得到了显著提升。 展开更多
关键词 电液伺服系统 PID控制器 改进人工水母搜索算法 参数优化
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基于多策略融合的人工水母算法的瑞雷面波反演研究 认领 引用 被引量：3
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作者 孔德祥 师黎静 郑甘霖 《工程地球物理学报》 2024年第3期494-505,共12页
为了快速、准确地通过反演得到浅地表地层结构,本文将人工水母搜索算法引入到瑞雷波频散曲线反演问题,并对其进行了相应的改进。在水母跟随洋流运动阶段引入莱维飞行扰动与指数递减型惯性权重,可以扩大算法的全局搜索能力,提高算法的寻... 为了快速、准确地通过反演得到浅地表地层结构,本文将人工水母搜索算法引入到瑞雷波频散曲线反演问题,并对其进行了相应的改进。在水母跟随洋流运动阶段引入莱维飞行扰动与指数递减型惯性权重,可以扩大算法的全局搜索能力,提高算法的寻优收敛速度;在水母被动运动阶段引入指数递减型惯性权重,并结合黄金正弦算法,可以提升算法的探索寻优能力。本文对多策略融合人工水母算法在瑞雷面波频散曲线反演问题中的效率和精度进行了研究,将人工水母搜索算法、多策略融合人工水母算法与传统非线性粒子群算法分别应用于速度递增层、含低速软夹层与含高速硬夹层三个典型的四层理论地质模型,对理论频散曲线和加随机测试误差的频散曲线进行了反演研究,验证了多策略融合人工水母算法在瑞雷面波反演研究中的有效性与稳定性。 展开更多
关键词 瑞雷波 频散曲线反演 横波速度 人工水母搜索算法 粒子群算法
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