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Binary Fruit Fly Swarm Algorithms for the Set Covering Problem 认领 引用 被引量：2
1
作者 Broderick Crawford Ricardo Soto +7 位作者 Hanns de la Fuente Mella Claudio Elortegui Wenceslao Palma Claudio Torres-Rojas Claudia Vasconcellos-Gaete Marcelo Becerra Javier Pena Sanjay Misra 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第6期4295-4318,共24页
Currently,the industry is experiencing an exponential increase in dealing with binary-based combinatorial problems.In this sense,metaheuristics have been a common trend in the field in order to design approaches to so... Currently,the industry is experiencing an exponential increase in dealing with binary-based combinatorial problems.In this sense,metaheuristics have been a common trend in the field in order to design approaches to solve them successfully.Thus,a well-known strategy consists in the use of algorithms based on discrete swarms transformed to perform in binary environments.Following the No Free Lunch theorem,we are interested in testing the performance of the Fruit Fly Algorithm,this is a bio-inspired metaheuristic for deducing global optimization in continuous spaces,based on the foraging behavior of the fruit fly,which usually has much better sensory perception of smell and vision than any other species.On the other hand,the Set Coverage Problem is a well-known NP-hard problem with many practical applications,including production line balancing,utility installation,and crew scheduling in railroad and mass transit companies.In this paper,we propose different binarization methods for the Fruit Fly Algorithm,using Sshaped and V-shaped transfer functions and various discretization methods to make the algorithm work in a binary search space.We are motivated with this approach,because in this way we can deliver to future researchers interested in this area,a way to be able to work with continuous metaheuristics in binary domains.This new approach was tested on benchmark instances of the Set Coverage Problem and the computational results show that the proposed algorithm is robust enough to produce good results with low computational cost. 展开更多
关键词 Set covering problem fruit fly swarm algorithm metaheuristics binarization methods combinatorial optimization problem
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Improved Fruit Fly Optimization Algorithm for Solving Lot-Streaming Flow-Shop Scheduling Problem 认领 引用 被引量：2
2
作者 张鹏 王凌 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2014年第2期165-170,共6页
An improved fruit fly optimization algorithm( iFOA) is proposed for solving the lot-streaming flow-shop scheduling problem( LSFSP) with equal-size sub-lots. In the proposed iFOA,a solution is encoded as two vectors to... An improved fruit fly optimization algorithm( iFOA) is proposed for solving the lot-streaming flow-shop scheduling problem( LSFSP) with equal-size sub-lots. In the proposed iFOA,a solution is encoded as two vectors to determine the splitting of jobs and the sequence of the sub-lots simultaneously. Based on the encoding scheme,three kinds of neighborhoods are developed for generating new solutions. To well balance the exploitation and exploration,two main search procedures are designed within the evolutionary search framework of the iFOA,including the neighborhood-based search( smell-vision-based search) and the global cooperation-based search. Finally,numerical testing results are provided,and the comparisons demonstrate the effectiveness of the proposed iFOA for solving the LSFSP. 展开更多
关键词 fruit fly optimization algorithm(FOA) lot-streaming flowshop scheduling job splitting neighborhood-based search cooperation-based search
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Predicting Academic Performance Levels in Higher Education:A Data-Driven Enhanced Fruit Fly Optimizer Kernel Extreme Learning Machine Model 认领 引用 被引量：1
3
作者 Zhengfei Ye Yongli Yang +1 位作者 Yi Chen Huiling Chen 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2025年第4期1940-1962,共23页
Teacher–student relationships play a vital role in improving college students’academic performance and the quality of higher education.However,empirical studies with substantial data-driven insights remain limited.T... Teacher–student relationships play a vital role in improving college students’academic performance and the quality of higher education.However,empirical studies with substantial data-driven insights remain limited.To address this gap,this study collected 3278 questionnaires from seven universities across four provinces in China to analyze the key factors affecting college students’academic performance.A machine learning framework,CQFOA-KELM,was developed by enhancing the Fruit Fly Optimization Algorithm(FOA)with Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy(CMAES)and Quadratic Approximation(QA).CQFOA significantly improved population diversity and was validated on the IEEE CEC2017 benchmark functions.The CQFOA-KELM model achieved an accuracy of 98.15%and a sensitivity of 98.53%in predicting college students’academic performance.Additionally,it effectively identified the key factors influencing academic performance through the feature selection process. 展开更多
关键词 Academic achievement Machine learning Teacher-student relationships Swarm intelligence algorithms Fruit fly optimization algorithm
An Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm for Optimization Problems 认领 引用
4
作者 L. Q. Zhang J. Xiong J. K. Liu 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2023年第11期3641-3650,共10页
In this paper, we present a new fruit fly optimization algorithm with the adaptive step for solving unconstrained optimization problems, which is able to avoid the slow convergence and the tendency to fall into local ... In this paper, we present a new fruit fly optimization algorithm with the adaptive step for solving unconstrained optimization problems, which is able to avoid the slow convergence and the tendency to fall into local optimum of the standard fruit fly optimization algorithm. By using the information of the iteration number and the maximum iteration number, the proposed algorithm uses the floor function to ensure that the fruit fly swarms adopt the large step search during the olfactory search stage which improves the search speed;in the visual search stage, the small step is used to effectively avoid local optimum. Finally, using commonly used benchmark testing functions, the proposed algorithm is compared with the standard fruit fly optimization algorithm with some fixed steps. The simulation experiment results show that the proposed algorithm can quickly approach the optimal solution in the olfactory search stage and accurately search in the visual search stage, demonstrating more effective performance. 展开更多
关键词 Swarm Intelligent Optimization Algorithm Fruit Fly Optimization Algorithm Adaptive Step Local Optimum Convergence Speed
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A Cooperative Fruit Fly Optimization Algorithm for Energy-Efficient Scheduling of Distributed Permutation Flow-Shop with Limited Buffers 认领 引用 被引量：1
5
作者 Cai Zhao Lianghong Wu +3 位作者 Weihua Tan Cili Zuo Hongqiang Zhang Matthias Rätsch 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第1期16-42,共27页
The scheduling problem of distributed permutation flow shop with limited buffer aiming at production efficiency measures has attracted widespread attention due to its closer alignment with real manufacturing environme... The scheduling problem of distributed permutation flow shop with limited buffer aiming at production efficiency measures has attracted widespread attention due to its closer alignment with real manufacturing environments.However,the energy efficiency metric is often ignored.The Energy-Efficient scheduling of Distributed Permutation Flow Shop Problem with Limited Buffer(EEDPFSP-LB)with the objectives of Makespan(Cmax)and Total Energy Consumption(TEC)is studied,and a Cooperative Fruit fly Optimization Algorithm(CFOA)is proposed in this paper.First,the critical path of EEDPFSP-LB is identified,and energy-efficient operation is applied to non-critical paths to reduce the system’s energy consumption.Second,five acceptance criteria for multi-objective optimization are introduced to enhance the diversity of the population.Third,to select a superior next-generation population,a new congestion calculation method is introduced to resolve the issue of indeterminate positional relationships among non-dominated solutions with identical crowding distances at the same dominance level.Finally,CFOA is extensively tested and compared with state-of-the-art algorithms across 360 instances,demonstrating CFOA’s strong competitiveness in solving EEDPFSP-LB. 展开更多
关键词 limited buffer energy efficient scheduling crowding distances Fruit fly Optimization Algorithm(FOA)
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考虑资源均衡配置的地铁双车辆段车底运用计划优化研究 认领 引用
6
作者 辛丽平 魏代兴 +2 位作者 刘守元 宋晓轩 张增超 《铁道运输与经济》 北大核心 2026年第5期119-130,共12页
为实现车底资源的均衡配置,在综合考虑车底的运行里程、检修安排和双车辆段检修能力等约束的基础上,以车底与车次的总匹配成本最小为优化目标建立一种车底运用计划编制模型,将模型中的车底运用问题转换为柔性车间调度问题,并采用混合果... 为实现车底资源的均衡配置,在综合考虑车底的运行里程、检修安排和双车辆段检修能力等约束的基础上,以车底与车次的总匹配成本最小为优化目标建立一种车底运用计划编制模型,将模型中的车底运用问题转换为柔性车间调度问题,并采用混合果蝇-遗传优化算法进行求解。在编制车底每日运用计划时,先基于车底的月修后里程和累计总里程2个指标,利用层次分析法求解车底的运行顺序,再严格按指派适应值为车次分配车底。为检验模型的可行性,以北京地铁某号线的数据为例进行分析。实验结果表明:与现有方案相比,研究方案在同等条件下求解指派适应值的收敛速度更快;不但实现车底资源的均衡配置,还能使60 d运行周期内的总匹配成本降低6.4%。在计划检修方面,模型求解的检修日期更具合理性,能去除因检修不及时所致的安全隐患,实现检修资源的合理利用。 展开更多
关键词 车底运用计划 资源均衡配置 层次分析法 混合果蝇-遗传算法 柔性车间调度
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面向电主轴的TFOA-BP电阻辨识方法 认领 引用
7
作者 李鹏 李鸿业 张丽秀 《制造技术与机床》 CAS 北大核心 2026年第4期235-243,共9页
高速电主轴作为高速切削机床的核心部件,其控制精度直接受到定子电阻变化的影响,然而高速电主轴在实际运行中,会出现因温升等因素导致定子电阻发生漂移,进而引发控制性能下降的关键问题,以及传统辨识方法对初始值敏感、易陷入局部最优... 高速电主轴作为高速切削机床的核心部件,其控制精度直接受到定子电阻变化的影响,然而高速电主轴在实际运行中,会出现因温升等因素导致定子电阻发生漂移,进而引发控制性能下降的关键问题,以及传统辨识方法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺陷。针对以上问题,提出了一种基于改进果蝇优化算法(tent-chaos improved fruit fly optimization algorithm, TFOA)与反向传播(back propagation, BP)神经网络相结合的定子电阻辨识方法(TFOA-back propagation, TFOA-BP),旨在提高辨识精度与鲁棒性。仿真实验结果表明,所提TFOA-BP方法的定子电阻辨识误差稳定在±0.004 6Ω,较传统BP神经网络误差降低68.2%;与多种主流方法对比,均方误差(mean squared error, MSE)平均减少了42.7%。所提方法在辨识精度、收敛速度及稳定性方面均具明显优势,对电机参数智能辨识具有理论参考与工程应用价值。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 Tent混沌映射 精英保留机制 BP神经网络 电主轴
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基于改进果蝇算法的食品分拣机械臂时间最优轨迹规划 认领 引用
8
作者 张美璟 刘嘉成 王洋 《食品与机械》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期78-85,共8页
[目的]解决食品分拣场景中机械臂轨迹规划存在的运行时间长、关节运动冲击大、算法易陷入局部最优等问题提升食品分拣效率和机械臂运动稳定性。[方法]以UR5六自由度食品分拣机械臂为研究对象,提出一种基于改进果蝇优化算法的机械臂时间... [目的]解决食品分拣场景中机械臂轨迹规划存在的运行时间长、关节运动冲击大、算法易陷入局部最优等问题提升食品分拣效率和机械臂运动稳定性。[方法]以UR5六自由度食品分拣机械臂为研究对象,提出一种基于改进果蝇优化算法的机械臂时间最优轨迹规划方法。首先,建立机械臂的运动学模型,并对其正、逆运动学方程进行求解。在此基础上,采用3-5-3分段多项式插值法来构造平滑的关节空间运动轨迹,以机械臂总运行时间最小化为目标,在满足关节角度、速度及加速度约束的前提下,运用改进的果蝇优化算法对3-5-3多项式各段的运行时间进行优化求解。[结果]在算法性能测试中,与传统FOA、粒子群优化算法(PSO)及改进鲸鱼优化算法(IWOA)相比,在单峰测试函数上的最优解精度,IFOA算法可以提升1~2个数量级;在多峰测试函数上,IFOA算法寻优成功率可以提高35%。在机械臂分拣轨迹规划试验中,IFOA算法优化的机械臂平均运行时间为7.12 s,较FOA、PSO与IWOA分别缩短22.36%,18.57%,9.82%,关节角速度与角加速度曲线的平滑度提升40%。[结论]试验提出的IFOA算法可以有效缩短食品分拣机械臂的运行时间,且平稳性更高。 展开更多
关键词 食品分拣 机械臂 时间最优轨迹规划 3-5-3多项式插值 改进果蝇优化算法
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基于云模型果蝇算法的基桩缺陷及桩周土参数识别研究 认领 引用
9
作者 李宏涛 李炜鹏 +2 位作者 阳亮 陈松 彭云 《广东土木与建筑》 2026年第2期94-101,共8页
文中提出一种基于云模型果蝇算法的基桩缺陷及桩周土参数定量识别方法。通过开展数值模拟试验、室内模型试验和现场试验,分别对比分析传统规范法与文中方法的识别效果。研究结果表明:基于云模型果蝇算法的管桩缺陷及桩周土参数识别反演... 文中提出一种基于云模型果蝇算法的基桩缺陷及桩周土参数定量识别方法。通过开展数值模拟试验、室内模型试验和现场试验,分别对比分析传统规范法与文中方法的识别效果。研究结果表明:基于云模型果蝇算法的管桩缺陷及桩周土参数识别反演方法反演精度高,收敛速度快,可定量地识别基桩缺陷及桩周土参数(包含激振力振幅F、脉冲宽度T、完整性系数集合β、桩土摩擦系数集合μ、桩身阻尼比ξ),新方法可准确识别出缺陷位置和程度,并提供精准的桩周土参数定量分析结果,识别结果均与实际的土质情况基本对应,真实反映出对应土层的岩土性状。该方法可以剔除桩周土对桩身完整性判定的不利影响,延展应用于复杂地质条件下的基桩缺陷与桩周土参数识别应用。 展开更多
关键词 低应变反射波法 云模型果蝇算法 基桩缺陷定量识别 桩周土参数识别
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基于改进AP聚类的间歇过程在线监测方法 认领 引用
10
作者 邹熙媛 白瑞林 杨慧中 《控制工程》 CSCD 北大核心 2026年第3期397-404,共8页
故障在线监测自动时段划分方法依赖于对过程的先验知识,因此会对监测结果产生影响。鉴于此,通过引入密度敏感的距离度量并考虑时序信息,使用仿射传播聚类算法实现对间歇过程时段的自动有序划分,再采用支持向量数据描述算法建立故障监测... 故障在线监测自动时段划分方法依赖于对过程的先验知识,因此会对监测结果产生影响。鉴于此,通过引入密度敏感的距离度量并考虑时序信息,使用仿射传播聚类算法实现对间歇过程时段的自动有序划分,再采用支持向量数据描述算法建立故障监测模型。其中,时段划分部分采用果蝇优化算法,以间歇过程的监测性能指标及聚类算法的稳定性指标为优化目标,通过迭代优化实现最优时段的获取。将该方法应用于青霉素补料分批发酵过程的仿真,并与步进有序时段划分(step-wise sequential phase partition, SSPP)算法和迭代两步有序时段划分(iterative two-step sequential phase partition, ITSPP)算法进行对比,结果显示该方法具有较高的故障监测精度。 展开更多
关键词 间歇过程 时段划分 故障监测 仿射传播聚类 果蝇优化算法
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基于随机森林回归算法的城市降水量预测方法 认领 引用
11
作者 鞠洋 马国忠 +1 位作者 张微 陈农 《信息技术》 2026年第6期159-163,169,共5页
为了高精度地实现城市降水量预测,提出基于随机森林回归算法的城市降水量预测方法。首先,采用K-means算法对城市降水量历史数据进行聚类分析;其次,在不同数据簇中,通过SVR模型根据完整的数据补全缺失数据,提高数据整体质量;最后,在随机... 为了高精度地实现城市降水量预测,提出基于随机森林回归算法的城市降水量预测方法。首先,采用K-means算法对城市降水量历史数据进行聚类分析;其次,在不同数据簇中,通过SVR模型根据完整的数据补全缺失数据,提高数据整体质量;最后,在随机森林回归算法的基础上建立城市降水量预测模型,并引入果蝇优化算法优化模型。在改进后的模型中输入城市降水量历史数据,以此实现城市降水量的预测。实验结果表明,所提方法可准确且稳定地实现降水量预测。 展开更多
关键词 K-means算法 SVR模型 随机森林回归算法 果蝇优化算法 降水量预测
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基于机器学习的数字电厂设备状态监测方法 认领 引用 被引量：1
12
作者 吴思润 于成琪 +2 位作者 刘海涛 李思儒 多家琪 《自动化与仪器仪表》 2026年第3期185-187,192,共3页
三维数字化电厂是传统电厂的未来发展方向,为了保障三维数字化电厂安全运行,掌握和监测设备运行状态,提出了一种基于机器学习的数字电厂设备状态监测方法。利用小波包分解对设备振动信号的特征量进行提取,获得了监测模型的输入量。采用... 三维数字化电厂是传统电厂的未来发展方向,为了保障三维数字化电厂安全运行,掌握和监测设备运行状态,提出了一种基于机器学习的数字电厂设备状态监测方法。利用小波包分解对设备振动信号的特征量进行提取,获得了监测模型的输入量。采用自适应搜索半径和莱维飞行操作两种策略对果蝇优化算法进行改进,利用改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)算法搜索支持向量机(Support Vector Machine,SVM)最优参数,构建了IFOA-SVM模型。利用IFOA-SVM模型对数字电厂中各类设备进行监测,获得了理想的监测效果,仿真分析和监测方法应用验证了IFOA-SVM模型有效性。 展开更多
关键词 数字电厂 状态监测 改进果蝇优化算法 支持向量机 小波包分解
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决策树算法下的能源互联网DoS攻击流量辨识 认领 引用
13
作者 华梁 张涵艺 《信息技术》 2026年第3期47-52,共6页
洪水攻击、放大攻击、协议攻击等DoS攻击在流量生成和传播上呈现非线性特性,在非线性关系中,DoS攻击流量的不同部分具有不同的敏感性和变化率,未进行动态调整的学习率不能适应高敏感的流量变动,对此,提出决策树算法下的能源互联网DoS攻... 洪水攻击、放大攻击、协议攻击等DoS攻击在流量生成和传播上呈现非线性特性,在非线性关系中,DoS攻击流量的不同部分具有不同的敏感性和变化率,未进行动态调整的学习率不能适应高敏感的流量变动,对此,提出决策树算法下的能源互联网DoS攻击流量辨识方法。通过条件熵和Packet-in报文速率判断能源互联网是否受到DoS攻击;然后,从不同方面提取多尺度DoS攻击流量特征;最后,采用GBDT算法建立强分离器,引入果蝇优化算法优化分类器学习率,并将多尺度特征与优化后的学习率输入强分类器中,实现能源互联网DoS攻击流量的辨识。实验结果表明,所提方法的网络状态监测精度高、辨识性能好。 展开更多
关键词 能源互联网 DoS攻击 GBDT算法 果蝇优化算法 流量辨识
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基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电策略 认领 引用 被引量：8
14
作者 舒征宇 刘文灿 +2 位作者 李黄强 王灿 姚钦 《电力工程技术》 CSCD 北大核心 2025年第3期179-187,共9页
随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性... 随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性,无差别对待电动汽车的充放电调度,只会徒增电网侧的供电压力。为解决此类问题,文中首先在合作博弈的框架下,考虑电动汽车代理商与电动汽车用户之间的博弈关系,提出电价指导用户充电选择的电动汽车充电调度优化方法,并搭建电动汽车的动态分时优化充放电仿真模型。然后,在求解过程中,利用改进的果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对电动汽车充电时段进行规划。最后,通过算例仿真分析验证该策略的可行性与经济性。与现有的固定电价策略相比,所提策略不仅可以有效减小电网负荷的峰谷差,避免负荷“新高峰”,而且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。 展开更多
关键词 充电选择 有序充放电 改进的果蝇优化算法(FOA) 动态分时电价 合作博弈收益 削峰填谷
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考虑配送截止时间的“货到人”订单拣选优化问题研究 认领 引用 被引量：8
15
作者 赵金龙 蒋忠中 +1 位作者 万明重 张春征 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2025年第3期239-255,共17页
电商企业每日产生数量庞大的订单,如何高效地实现订单拣选及配送成为电商企业面临的重要挑战。一方面,订单数量大、商品种类多等特点使传统“人到货”拣选模式效率大幅降低;另一方面,诸如当日达、次日达等考虑配送截止时间的配送策略对... 电商企业每日产生数量庞大的订单,如何高效地实现订单拣选及配送成为电商企业面临的重要挑战。一方面,订单数量大、商品种类多等特点使传统“人到货”拣选模式效率大幅降低;另一方面,诸如当日达、次日达等考虑配送截止时间的配送策略对电商企业提出了更高的时效性要求。为此,本文以最小化订单总延迟时间为目标,构建考虑配送截止时间的“货到人”订单拣选优化整数规划模型。针对该模型的特点,首先,提出改进的知识引导果蝇优化算法确定订单分配和排序决策;然后,设计最短等待时间订单拣选规则,优化货架访问顺序;最后,通过数值实验验证了模型的可行性和算法的有效性。实验结果表明,在确保快速求解的前提下,相较于现实中常用的先到先服务策略,改进的知识引导果蝇优化算法及最短等待时间订单拣选规则能显著提高解的质量。本文提出的模型和算法可为电商企业提高运营效率、降低物流成本提供科学的决策依据。 展开更多
关键词 “货到人”订单拣选 配送截止时间 知识引导 果蝇优化算法 启发式算法
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基于混合果蝇算法的双边装配线平衡问题研究 认领 引用 被引量：4
16
作者 管梦竹 原丕业 王淑玉 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2025年第1期56-66,共11页
为求解以最小化工位数为目标的第Ⅰ类多约束双边装配线平衡问题,构建多目标数学模型,并提出混合果蝇算法的求解算法。在算法设计中,将果蝇个体的生成过程分为编码、解码和分配3个阶段,提出面向全部约束的作业分配方法,设计了预分配机制... 为求解以最小化工位数为目标的第Ⅰ类多约束双边装配线平衡问题,构建多目标数学模型,并提出混合果蝇算法的求解算法。在算法设计中,将果蝇个体的生成过程分为编码、解码和分配3个阶段,提出面向全部约束的作业分配方法,设计了预分配机制和重置机制;在迭代搜索阶段,引入邻域变换思想,设计多种插入和交叉算子构建邻域进行局部搜索;此外,算法提出最小化加权空闲时间作为适应度函数辅助寻优。最后基于多个不同规模的标杆算例设计了对比实验,实验结果表明所提混合果蝇算法能有效求解第Ⅰ类多约束双边装配线平衡问题,且具有一定的优越性。 展开更多
关键词 双边装配线平衡 多约束 果蝇算法 邻域变换
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基于果蝇优化算法的电镀槽液温度自适应控制 认领 引用 被引量：1
17
作者 朱慧泉 车银超 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2025年第2期118-125,共8页
电镀过程中镀液会产生一系列的物理化学性质变化,使得电镀槽况数据往往呈现出非线性的特征,可能包含多个维度的信息,对电镀槽况数据进行分类的难度较大,导致无法准确制定合适的控制策略。为此,提出一种基于果蝇优化算法的电镀槽液温度... 电镀过程中镀液会产生一系列的物理化学性质变化,使得电镀槽况数据往往呈现出非线性的特征,可能包含多个维度的信息,对电镀槽况数据进行分类的难度较大,导致无法准确制定合适的控制策略。为此,提出一种基于果蝇优化算法的电镀槽液温度自适应控制方法。通过模糊C均值算法对不同电镀槽况数据样本对应的电镀槽况类别进行分类;依据分类结果构建电镀槽液温度自适应控制模型,将电镀槽液温度预测值和期望值的绝对误差最小值作为目标函数,应用果蝇优化算法对温度自适应控制模型展开迭代寻优,最终有效实现电镀槽液温度自适应控制。实验结果表明:应用所提方法可以精准对各个类型的电镀槽况展开分类,有效地将电镀槽液温度控制在25~30℃的理想温度范围内,超调量不超过1℃,能够对电镀槽液温度进行精准的控制。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 电镀槽液温度 自适应控制
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An improved fruit fly optimization algorithm for solving traveling salesman problem 认领 引用 被引量：9
18
作者 Lan HUANG Gui-chao WANG +1 位作者 Tian BAI Zhe WANG 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2017年第10期1525-1533,共9页
The traveling salesman problem(TSP), a typical non-deterministic polynomial(NP) hard problem, has been used in many engineering applications. As a new swarm-intelligence optimization algorithm, the fruit fly optimizat... The traveling salesman problem(TSP), a typical non-deterministic polynomial(NP) hard problem, has been used in many engineering applications. As a new swarm-intelligence optimization algorithm, the fruit fly optimization algorithm(FOA) is used to solve TSP, since it has the advantages of being easy to understand and having a simple implementation. However, it has problems, including a slow convergence rate for the algorithm, easily falling into the local optimum, and an insufficient optimization precision. To address TSP effectively, three improvements are proposed in this paper to improve FOA. First, the vision search process is reinforced in the foraging behavior of fruit flies to improve the convergence rate of FOA. Second, an elimination mechanism is added to FOA to increase the diversity. Third, a reverse operator and a multiplication operator are proposed. They are performed on the solution sequence in the fruit fly's smell search and vision search processes, respectively. In the experiment, 10 benchmarks selected from TSPLIB are tested. The results show that the improved FOA outperforms other alternatives in terms of the convergence rate and precision. 展开更多
关键词 Traveling salesman problem Fruit fly optimization algorithm Elimination mechanism Vision search Operator
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Temperature Prediction of Laser Directed Energy Deposition Based on ASSFOA-GRNN Model 认领 引用
19
作者 Li Dianqi Chai Yuanxin +1 位作者 Miao Liguo Tang Jinghu 《稀有金属材料与工程》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2025年第10期2470-2482,共13页
To address the issues of low accuracy,long time consumption,and high cost of the traditional temperature prediction methods for laser directed energy deposition(LDED),a machine learning model combined with numerical s... To address the issues of low accuracy,long time consumption,and high cost of the traditional temperature prediction methods for laser directed energy deposition(LDED),a machine learning model combined with numerical simulation was proposed to predict the temperature during LDED.A finite element(FE)thermal analysis model was established.The model's accuracy was verified through in-situ monitoring experiments,and a basic database for the predictive model was obtained based on FE simulations.Temperature prediction was performed using a generalized regression neural network(GRNN).To reduce dependence on human experience during GRNN parameter tuning and to enhance model prediction performance,an improved adaptive step-size fruit fly optimization algorithm(ASSFOA)was introduced.Finally,the prediction performance of ASSFOA-GRNN model was compared with that of back-propagation neural network model,GRNN model,and fruit fly optimization algorithm(FOA)-GRNN model.The evaluation metrics included the root mean square error(RMSE),mean absolute error(MAE),coefficient of determination(R2),training time,and prediction time.Results show that the ASSFOA-GRNN model exhibits optimal performance regarding RMSE,MAE,and R2 indexes.Although its prediction efficiency is slightly lower than that of the FOA-GRNN model,its prediction accuracy is significantly better than that of the other models.This proposed method can be used for temperature prediction in LDED process and also provide a reference for similar methods. 展开更多
关键词 laser directed energy deposition temperature prediction FE simulation generalized regression neural network fruit fly optimization algorithm
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基于改进GRNN的煤矿井下瓦斯浓度预测 认领 引用 被引量：1
20
作者 张兆宏 刘伟 +1 位作者 单宇廷 王英伟 《能源与环保》 2025年第6期56-61,71,共6页
瓦斯含量反映煤层瓦斯储存,瓦斯浓度指空气中瓦斯占比,由于存在电磁干扰等多种因素,导致瓦斯浓度预测时面临相对误差和均方误差较高的问题,这种数据精度上的不足,影响了对煤矿井下瓦斯浓度的准确预测,使得预测效果较差。为此,提出基于改... 瓦斯含量反映煤层瓦斯储存,瓦斯浓度指空气中瓦斯占比,由于存在电磁干扰等多种因素,导致瓦斯浓度预测时面临相对误差和均方误差较高的问题,这种数据精度上的不足,影响了对煤矿井下瓦斯浓度的准确预测,使得预测效果较差。为此,提出基于改进GRNN的煤矿井下瓦斯浓度预测方法,该方法使用瓦斯传感器采集煤矿井下瓦斯含量数据,作为煤矿井下瓦斯浓度预测样本;构建基于改进GRNN的瓦斯浓度预测模型,由果蝇算法寻优设定可实现瓦斯浓度预测结果均方误差最小化的平滑因子,改进GRNN模型,利用此模型学习瓦斯含量与浓度之间关系,预测煤矿井下瓦斯浓度。实验结果显示,利用此方法预测瓦斯浓度时,全量程最大相对误差2.6%,最小均方误差为0.015,瓦斯浓度预测值与实际值基本一致,预测煤矿井下瓦斯浓度效果较好。 展开更多
关键词 改进GRNN 煤矿井下 瓦斯浓度预测 瓦斯传感器 果蝇算法 平滑因子
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