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GNSS spoofing detection based on uncultivated wolf pack algorithm 认领 引用 被引量：4
1
作者 孙闽红 邵章义 +1 位作者 包建荣 余旭涛 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2017年第1期1-4,共4页
In order to solve the problem that the global navigation satellite system（GNSS） receivers can hardly detect the GNSS spoofing when they are deceived by a spoofer,a model-based approach for the identification of the ... In order to solve the problem that the global navigation satellite system（GNSS） receivers can hardly detect the GNSS spoofing when they are deceived by a spoofer,a model-based approach for the identification of the GNSS spoofing is proposed.First,a Hammerstein model is applied to model the spoofer/GNSS transmitter and the wireless channel.Then,a novel method based on the uncultivated wolf pack algorithm（UWPA） is proposed to estimate the model parameters.Taking the estimated model parameters as a feature vector,the identification of the spoofing is realized by comparing the Euclidean distance between the feature vectors.Simulations verify the effectiveness and the robustness of the proposed method.The results show that,compared with the other identification algorithms,such as least square（LS）,the iterative method and the bat-inspired algorithm（BA）,although the UWPA has a little more time-eomplexity than the LS and the BA algorithm,it has better estimation precision of the model parameters and higher identification rate of the GNSS spoofing,even for relative low signal-to-noise ratios. 展开更多
关键词 global navigation satellite system（GNSS） spoofing detection system identification uncultivated wolf pack algorithm
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Array Antenna Pattern Synthesis Based on Selective Levy Flight Culture Wolf Pack Algorithm 认领 引用 被引量：1
2
作者 Ting Wang Hailin Tang +2 位作者 Yuebao Yu Bin Zheng Huijuan Liu 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 CAS 2020年第5期68-80,共13页
Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural ... Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural Wolf Pack Algorithm(LCWPA)was designed on the basis of the Cultural Wolf Pack Algorithm(CWPA),which obeys the selective Levy flight.Because of the good overall management ability provided by the cultural algorithm in optimization process and the characteristics of excellent population diversity brought by Levy flight,the search efficiency of the new algorithm was greatly improved.When the algorithm was applied in the pattern synthesis of array antenna,the simulation results showed its high performance with multi⁃null and low side⁃lobe restrictions.In addition,the algorithm was superior to the Quantum Particle Swarm Optimization(QPSO),Particle Swarm Optimization(PSO),and Genetic Algorithm(GA)in optimization accuracy and operation speed,and is of very good generalization. 展开更多
关键词 array antenna pattern synthesis Levy flight wolf pack algorithm
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An Improved Binary Wolf Pack Algorithm Based on Adaptive Step Length and Improved Update Strategy for 0-1 Knapsack Problems 认领 引用
3
作者 Liting Guo Sanyang Liu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 EI 2017年第2期105-106,共2页
Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed... Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed by adopting adaptive step length and improved update strategy of wolf pack. AIBWPA is applied to 10 classic 0-1 knapsack problems and compared with BWPA, DPSO, which proves that AIBWPA has higher optimization accuracy and better computational robustness. AIBWPA makes the parameters simple, protects the population diversity and enhances the global convergence. 展开更多
关键词 Binary wolf pack algorithm 0-1 knapsack problem Adaptive step length Update strategy
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Enhanced Wolf Pack Algorithm (EWPA) and Dense-kUNet Segmentation for Arterial Calcifications in Mammograms 认领 引用
4
作者 Afnan M.Alhassan 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第2期2207-2223,共17页
Breast Arterial Calcification(BAC)is a mammographic decision dissimilar to cancer and commonly observed in elderly women.Thus identifying BAC could provide an expense,and be inaccurate.Recently Deep Learning(DL)method... Breast Arterial Calcification(BAC)is a mammographic decision dissimilar to cancer and commonly observed in elderly women.Thus identifying BAC could provide an expense,and be inaccurate.Recently Deep Learning(DL)methods have been introduced for automatic BAC detection and quantification with increased accuracy.Previously,classification with deep learning had reached higher efficiency,but designing the structure of DL proved to be an extremely challenging task due to overfitting models.It also is not able to capture the patterns and irregularities presented in the images.To solve the overfitting problem,an optimal feature set has been formed by Enhanced Wolf Pack Algorithm(EWPA),and their irregularities are identified by Dense-kUNet segmentation.In this paper,Dense-kUNet for segmentation and optimal feature has been introduced for classification(severe,mild,light)that integrates DenseUNet and kU-Net.Longer bound links exist among adjacent modules,allowing relatively rough data to be sent to the following component and assisting the system in finding higher qualities.The major contribution of the work is to design the best features selected by Enhanced Wolf Pack Algorithm(EWPA),and Modified Support Vector Machine(MSVM)based learning for classification.k-Dense-UNet is introduced which combines the procedure of Dense-UNet and kU-Net for image segmentation.Longer bound associations occur among nearby sections,allowing relatively granular data to be sent to the next subsystem and benefiting the system in recognizing smaller characteristics.The proposed techniques and the performance are tested using several types of analysis techniques 826 filled digitized mammography.The proposed method achieved the highest precision,recall,F-measure,and accuracy of 84.4333%,84.5333%,84.4833%,and 86.8667%when compared to other methods on the Digital Database for Screening Mammography(DDSM). 展开更多
关键词 Breast arterial calcification cardiovascular disease semantic segmentation transfer learning enhanced wolf pack algorithm and modified support vector machine
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基于深度学习的带减振器斜拉索索力智能识别方法 认领 引用
5
作者 张玉平 姜嘉萍 +2 位作者 吴健 储永豪 唐鑫 《土木与环境工程学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2026年第2期163-171,共9页
为解决实际工程中带减振器斜拉索索力测试难度大、精度低的问题,提出一种基于IWPALKCNN-LSTM的带减振器斜拉索索力智能识别方法。对实际工程中的带减振器斜拉索开展动态响应试验,基于试验数据开发了一种可以智能化识别带减振器斜拉索索... 为解决实际工程中带减振器斜拉索索力测试难度大、精度低的问题,提出一种基于IWPALKCNN-LSTM的带减振器斜拉索索力智能识别方法。对实际工程中的带减振器斜拉索开展动态响应试验,基于试验数据开发了一种可以智能化识别带减振器斜拉索索力的深度学习模型。模型以斜拉索索力、长度、线密度、频率和阶次作为特征输入,首先采用改进狼群算法(improved solf pack algorithm,IWPA)对LSTM神经网络中的超参数进行自适应寻优,然后利用LKCNN-LSTM(large convolutional kernel convolutional neural network-long and short-term memory)进行训练,从而实现对带减振器斜拉索索力的智能识别。训练后的网络在测试集上识别的索力值与实际索力值之间的平均误差为2.024%,均方误差值为0.099 4%,决定系数为0.980 6,索力误差均小于5%。与索力计算公式和其他机器学习算法对比结果表明,该方法可实现带减振器斜拉索索力的智能化精准识别,拥有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 斜拉索 索力识别 减振器 深度学习 改进狼群算法
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嵌入自适应ε约束处理机制的多目标狼群算法 认领 引用
6
作者 赵嘉 钟劲文 +4 位作者 肖人彬 李院民 吴莉娟 刘东晓 翁佳桥 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期2051-2064,共14页
针对求解约束多目标优化无法平衡目标优化与约束满足的同时兼顾种群多样性和收敛性的问题,提出嵌入自适应约束处理机制的多目标狼群算法.首先,通过自适应约束处理机制将种群进化过程划分为学习阶段和探索阶段:学习阶段利用少量可行解和... 针对求解约束多目标优化无法平衡目标优化与约束满足的同时兼顾种群多样性和收敛性的问题,提出嵌入自适应约束处理机制的多目标狼群算法.首先,通过自适应约束处理机制将种群进化过程划分为学习阶段和探索阶段:学习阶段利用少量可行解和信息优良的不可行解引导种群快速收敛;探索阶段对收敛种群施加强约束,并利用非支配可行解扩散检索约束帕累托前沿,以平衡收敛性、多样性与约束满足.然后,设计精英引导策略,促进解在搜索空间中的均匀分布,提高全局搜索能力.最后,引入差分进化更新机制,通过二元锦标法筛选优势个体并实施差分变异,在保持多样性的同时加速进化.在20个约束多目标测试函数以及焊接梁工程问题上的对比实验表明,MOWPA-AE不仅在约束满足和目标优化的综合性能上表现优异,还具备在实际工程优化问题中应用的可行性和推广价值. 展开更多
关键词 约束多目标优化 多目标狼群算法 自适应"约束处理 精英引导 差分进化更新机制 二元锦标法
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基于IWPA-AK-SS的钢筋混凝土拱桥抗震动力可靠度分析 认领 引用
7
作者 张基进 田仲初 +2 位作者 韩洪举 彭文平 张祖军 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期74-81,共8页
针对钢筋混凝土拱桥在非平稳随机激励下的抗震动力可靠度问题,提出一种子集模拟法(SS)与主动学习Kriging代理模型结合改进狼群算法(IWPA)的高效计算方法(IWPA-AK-SS)。该方法首先通过线形过滤器-脉冲响应法与调制函数对地震作用进行离散... 针对钢筋混凝土拱桥在非平稳随机激励下的抗震动力可靠度问题,提出一种子集模拟法(SS)与主动学习Kriging代理模型结合改进狼群算法(IWPA)的高效计算方法(IWPA-AK-SS)。该方法首先通过线形过滤器-脉冲响应法与调制函数对地震作用进行离散,得到非平稳随机地震激励模型;然后采用IWPA算法进行Kriging代理模型参数寻优,并基于IWPA算法与学习函数的并行加点策略优化Kriging代理模型;最后采用SS方法和优化后的IWPA-AK代理模型计算桥梁的失效概率,并以木蓬特大桥(主跨165m的钢筋混凝土拱桥)为背景进行抗震动力可靠度分析。结果表明:与其它算法对比,IWPA-AK-SS方法计算结果精度较高,且所需试验点数与抽样点数均较小;IWPA-AK结构响应面模型的预测响应拟合直线与真实响应直线基本吻合,拟合精度满足要求;采用IWPA-AK-SS方法计算得到该桥在地震随机激励作用下的失效概率为1.414×10-4,对应的可靠度指标为3.76,可靠度满足规范要求,结构处于安全状态。 展开更多
关键词 钢筋混凝土拱桥 随机地震作用激励 改进狼群算法 Kriging代理模型 子集模拟法 并行加点策略 抗震动力可靠度
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面向BWPA-RBFNN的板形板厚解耦控制研究仿真 认领 引用
8
作者 周建新 谢志伟 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第5期210-213,共4页
针对轧制板带钢的板形板厚综合系统之内存留繁复耦合、强非线性及模型难以建立等问题,提出基于改进狼群算法优化径向基函数神经网络(BWPA-RBFNN)的解耦控制方法。由于狼群算法(WPA)全局寻优能力欠佳,可运用天牛须策略(BAS)和自适应步长... 针对轧制板带钢的板形板厚综合系统之内存留繁复耦合、强非线性及模型难以建立等问题,提出基于改进狼群算法优化径向基函数神经网络(BWPA-RBFNN)的解耦控制方法。由于狼群算法(WPA)全局寻优能力欠佳,可运用天牛须策略(BAS)和自适应步长对其进行优化,得到改进的狼群算法(BWPA),再将BWPA对RBFNN的参数进行优化处理。最后应用BWPA-RBFNN对板形板厚系统进行解耦控制,并进行验证。仿真结果证实,BWPA-RBFNN更具备削减板形板厚耦合关系的显明功能,且具有快速响应、高度稳定和强鲁棒性等优势。 展开更多
关键词 狼群算法 径向基函数神经网络 解耦控制 板形板厚系统
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基于改进狼群算法的AUV集群对抗目标分配 认领 引用
9
作者 孙兵 单正阳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2026年第5期893-901,共9页
自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)集群化是未来水下智能化战争的一个重要的发展趋势。为确保充分发挥AUV集群整体作战的优势,建立了以目标价值毁伤、集群损耗代价和相对路径长度为性能指标的水下对抗环境模型,并采用... 自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)集群化是未来水下智能化战争的一个重要的发展趋势。为确保充分发挥AUV集群整体作战的优势,建立了以目标价值毁伤、集群损耗代价和相对路径长度为性能指标的水下对抗环境模型,并采用结合整数编码的改进狼群算法对目标分配问题进行求解。针对狼群算法易陷入局部最优的缺陷,在狼群更新机制中引入有效生成距离概念,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明,所提方法不仅对不同对抗态势有良好的适应性与稳定性,而且具有较强的鲁棒性,能显著提高收敛速度。 展开更多
关键词 AUV集群 目标分配 狼群算法 整数编码
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基于径向基神经网络的电磁继电器故障诊断 认领 引用
10
作者 乔维德 袁桂芳 《安徽电气工程职业技术学院学报》 2026年第2期117-125,共9页
为快速有效诊断电磁继电器故障,文章建立基于狼群-粒子群算法及改进BP算法的径向基神经网络故障诊断模型,检测采集电磁继电器故障信号并归一化处理后输入径向基神经网络,采取狼群-粒子群算法优化径向基神经网络的初始结构参数,利用改进B... 为快速有效诊断电磁继电器故障,文章建立基于狼群-粒子群算法及改进BP算法的径向基神经网络故障诊断模型,检测采集电磁继电器故障信号并归一化处理后输入径向基神经网络,采取狼群-粒子群算法优化径向基神经网络的初始结构参数,利用改进BP算法训练径向基神经网络。MATLAB仿真训练及测试结果表明,该径向基神经网络模型网络训练时间为10.25 s、训练误差为0.045,测试诊断的均方误差为0.068、精度为90.5%,故障诊断速度快、准确度好、精度高,在电磁继电器故障诊断技术和继电保护系统中具有可期的应用前景。 展开更多
关键词 电磁继电器故障 归一化 狼群-粒子群算法 改进BP算法
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面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法 认领 引用
11
作者 吴莉娟 吕莉 +2 位作者 肖人彬 吴烈阳 王晖 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2026年第1期100-115,149,共16页
针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然... 针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然后,引入随机扰动因子,优化种群的移动步长,防止种群陷入局部最优。最后,采用K均值聚类算法对种群分组,根据种群距簇心的距离将种群划分为不同的类簇,确保每个簇心周围都有个体与之关联,增加种群的多样性。为验证算法性能,在基准测试问题上与9种新兴算法进行了比较,并在实际约束问题上与9种约束多目标进化算法进行了比较。结果表明,CMOWPA-C的多样性显著提升,且能有效地避免局部最优。 展开更多
关键词 多目标狼群算法 约束优化 随机扰动因子 聚类 自适应惩罚 自适应权衡模型
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基于狼群算法的飞行器自组网络路由协议 认领 引用
12
作者 王天宇 邓志均 李喆 《海军航空大学学报》 2026年第2期408-418,共11页
在飞行器自组网(Flying Ad-Hoc Network,FANET)中,节点的高度动态性和复杂的飞行环境对传统的路由协议带来了巨大挑战。优化链路状态路由(Optimized Link State Routing,OLSR)协议在FANET中的性能受到诸多限制,难以准确评估链路质量,且... 在飞行器自组网(Flying Ad-Hoc Network,FANET)中,节点的高度动态性和复杂的飞行环境对传统的路由协议带来了巨大挑战。优化链路状态路由(Optimized Link State Routing,OLSR)协议在FANET中的性能受到诸多限制,难以准确评估链路质量,且多点中继(MultiPoint Relay,MPR)节点选择过程中容易产生冗余,增加网络的通信开销,降低了网络的通信效率。提出了一种基于狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)改进的OLSR路由协议(WPA-OLSR)。通过将狼群优化算法引入MPR选择过程中,综合考虑节点的连通度、链路持续时间以及链路质量,对MPR选择机制进行了动态优化,从而减少了MPR节点集的冗余度并建立更适应大规模高动态环境的通信路由,提高了无人机之间的通信性能。仿真结果表明,WPA-OLSR与传统的OLSR协议相比,在FANET中表现出更强的适应性,在节点速度为30 m/s,节点数目为40个的环境下,数据传输的成功率提高了23.2%,网络延迟减少了33.3%,且吞吐量增加了34.5%。 展开更多
关键词 飞行器自组网 优化链路状态路由 狼群算法 多点中继
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虚拟电厂大规模可调资源聚合控制分层贯通管理方法 认领 引用
13
作者 詹隽 黄媚 +3 位作者 孙晓佳 陈作伟 李扬 张之涵 《节能》 2026年第2期16-20,共5页
提出一种虚拟电厂(VPP)大规模资源动态聚合调控管理方法。通过确定区域用电的峰时段、谷时段、平时段,获取电力系统负荷需求数据、柔性负荷特性数据及各时段电价,提出VPP在市场机制下的运行目标函数,并建立其参与市场的运行机制;识别灵... 提出一种虚拟电厂(VPP)大规模资源动态聚合调控管理方法。通过确定区域用电的峰时段、谷时段、平时段,获取电力系统负荷需求数据、柔性负荷特性数据及各时段电价,提出VPP在市场机制下的运行目标函数,并建立其参与市场的运行机制;识别灵活资源类型,构建VPP多灵活资源动态聚合模型,采用改进的狼群算法(WPA)优化满意决策的满足因子。研究表明,与传统方法相比,改进WPA算法能够明显降低成本,使VPP在峰值时段通过燃气轮机和储能设备满足用电需求,提升电力系统的灵活性和经济性。 展开更多
关键词 虚拟电厂 资源聚合 狼群算法 燃气轮机 储能系统
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基于MR-WPA的无人机蜂群多目标打击任务分配 认领 引用 被引量：1
14
作者 费陈 赵亮 +2 位作者 李银城 王树泉 段正裕 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期1-10,共10页
无人机凭借其高机动性和高耦合性,被广泛应用于多个领域,尤其在军事领域,无人机蜂群的多目标任务分配具有关键意义。结合国内外无人机任务分配的研究现状与最新进展,针对传统算法在复杂任务中存在的鲁棒性不足、收敛速度慢以及易陷入局... 无人机凭借其高机动性和高耦合性,被广泛应用于多个领域,尤其在军事领域,无人机蜂群的多目标任务分配具有关键意义。结合国内外无人机任务分配的研究现状与最新进展,针对传统算法在复杂任务中存在的鲁棒性不足、收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,提出一种基于多规则机制的改进狼群算法进行求解,构建以最大化打击收益为目标的优化模型,综合考虑对方目标航程、攻击威胁及价值等因素。通过设计自主游走的头狼生成规则、多策略探狼游走规则和自适应步长的猛狼围攻规则,平衡全局探索与局部开发,显著提升搜索效率。仿真验证结果表明,与其他启发式算法相比,该算法具备更快的优化速度和更优的性能,展现出广阔的应用前景。 展开更多
关键词 无人机蜂群 狼群算法 多规则机制 任务分配 多目标打击
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随机游走和特殊拥挤距离更新的多模态多目标狼群算法 认领 引用 被引量：1
15
作者 赵嘉 钟劲文 +2 位作者 肖人彬 王晖 潘正祥 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2025年第12期93-106,共14页
针对多模态多目标优化中种群多样性较差和搜索能力不足的问题,提出随机游走和特殊拥挤距离更新的多模态多目标狼群算法(MMOWPA-RSCD)。在游走行为中融入莱维飞行,提出随机游走策略,生成多个随机突变的游走位置,使种群快速跳出局部最优,... 针对多模态多目标优化中种群多样性较差和搜索能力不足的问题,提出随机游走和特殊拥挤距离更新的多模态多目标狼群算法(MMOWPA-RSCD)。在游走行为中融入莱维飞行,提出随机游走策略,生成多个随机突变的游走位置,使种群快速跳出局部最优,增强算法的全局搜索能力;设计基于特殊拥挤距离的种群更新机制,利用k-means算法将待更新种群划分为多个子种群以降低整体搜索难度,通过计算各个子种群个体的特殊拥挤距离,保留决策空间和目标空间综合拥挤度较好的解,维持种群的多样性;引入环境选择策略,通过特殊拥挤距离非支配排序筛选优良种群,进一步提升算法的多样性。将MMOWPA-RSCD算法和8种经典以及新近多模态多目标优化算法在13个多模态多目标测试函数进行实验对比及秩均值检验,实验结果表明:MMOWPA-RSCD的总体性能优于对比算法。将算法用于栅格地图路径规划问题,进一步验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 多模态多目标优化 多目标狼群算法 随机游走 特殊拥挤距离更新 环境选择 栅格地图路径规划
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Uncertain bilevel knapsack problem based on an improved binary wolf pack algorithm 认领 引用 被引量：6
16
作者 Hu-sheng WU Jun-jie XUE +1 位作者 Ren-bin XIAO Jin-qiang HU 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2020年第9期1356-1368,共13页
To address indeterminism in the bilevel knapsack problem,an uncertain bilevel knapsack problem(UBKP)model is proposed.Then,an uncertain solution for UBKP is proposed by defining thePE Nash equilibrium andPE Stackelber... To address indeterminism in the bilevel knapsack problem,an uncertain bilevel knapsack problem(UBKP)model is proposed.Then,an uncertain solution for UBKP is proposed by defining thePE Nash equilibrium andPE Stackelberg-Nash equilibrium.To improve the computational efficiency of the uncertain solution,an evolutionary algorithm,the improved binary wolf pack algorithm,is constructed with one rule(wolf leader regulation),two operators(invert operator and move operator),and three intelligent behaviors(scouting behavior,intelligent hunting behavior,and upgrading).The UBKP model and thePE uncertain solution are applied to an armament transportation problem as a case study. 展开更多
关键词 Bilevel knapsack problem Uncertainty Improved binary wolf pack algorithm
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一种基于狼群算法的集群通信自组织拓扑方法 认领 引用
17
作者 李学思 吴哲平 +1 位作者 史豪斌 吉庆兵 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第2期381-387,共7页
无人机集群协同控制的基础是具备稳定可靠的网络通信环境,需要设计出高实时、实用化的网络拓扑方法。据此提出了一种基于狼群算法的集群通信自组织拓扑方法。综合考虑无人机集群位置情况、无人机通信载荷运转情况等因素,提出多约束条件... 无人机集群协同控制的基础是具备稳定可靠的网络通信环境,需要设计出高实时、实用化的网络拓扑方法。据此提出了一种基于狼群算法的集群通信自组织拓扑方法。综合考虑无人机集群位置情况、无人机通信载荷运转情况等因素,提出多约束条件融合的等效距离概念及其计算方法;利用改进狼群算法在双向通信等效距离连接图中动态搜索最短网络通信路径;设计相应的仿真和实物测试,实验结果证明所提方法在实时性、实用性等方面具有更好的结果。 展开更多
关键词 无人机集群 网络拓扑 等效距离 狼群算法
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环境选择的双种群约束多目标狼群算法 认领 引用
18
作者 吕莉 杨凌锋 +3 位作者 肖人彬 孟振宇 崔志华 王晖 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2025年第16期116-131,共16页
针对多目标狼群算法存在的搜索不充分、收敛性不足和多样性欠缺的问题,以及缺少对约束进行处理的问题,提出环境选择的双种群约束多目标狼群算法(multi-objective wolf pack algorithm for dual population constraints with environment... 针对多目标狼群算法存在的搜索不充分、收敛性不足和多样性欠缺的问题,以及缺少对约束进行处理的问题,提出环境选择的双种群约束多目标狼群算法(multi-objective wolf pack algorithm for dual population constraints with environment selection,DCMOWPA-ES)。引入双种群约束处理方法给种群设置不同的搜索偏好,主种群运用可行性准则优先保留可行解,次种群通过ε约束探索不可行区域并将搜索结果传递给主种群,让算法能较好应对复杂的不可行区域,保障算法的可行性;提出维度选择的随机游走策略,使人工狼可自主选择游走方向,提高种群的全局搜索能力;设计精英学习的步长调整机制,人工狼通过向头狼学习的方式提升种群的局部搜索能力,确保算法的收敛性;采用环境选择的狼群更新策略,根据人工狼被支配的情况和所处位置的密度信息对其赋值,选择被支配数少且密度信息小的人工狼作为优秀个体,改善算法的多样性。为验证算法性能,将DCMOWPA-ES与六种新兴约束多目标优化算法在两组约束多目标测试集和汽车侧面碰撞设计问题上进行对比实验。实验结果表明,DCMOWPA-ES算法具备较好的可行性、收敛性和多样性。 展开更多
关键词 狼群算法 双种群约束 维度选择 精英学习 环境选择 约束多目标优化
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基于改进离散狼群算法的绿色产品族配置设计方法 认领 引用
19
作者 赖荣燊 张航 +1 位作者 高波 闫高强 《机械设计》 CSCD 北大核心 2025年第9期77-85,共9页
为解决绿色产品族配置设计中的多目标优化问题,基于兼顾绿色性能和产品族成本的绿色产品族配置设计数学模型,通过模拟狼群捕食行为和种群更新方式,提出面向绿色产品族配置设计优化问题的改进离散狼群算法(IDWPA)。针对绿色产品族配置设... 为解决绿色产品族配置设计中的多目标优化问题,基于兼顾绿色性能和产品族成本的绿色产品族配置设计数学模型,通过模拟狼群捕食行为和种群更新方式,提出面向绿色产品族配置设计优化问题的改进离散狼群算法(IDWPA)。针对绿色产品族配置设计问题的组合优化特点,对狼群智能行为进行离散化操作,设计不可行解的修复和淘汰机制,引入带精英策略的非支配排序方法对人工狼进行分类和更新。以电动剪刀产品族为例,应用改进离散狼群算法和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对配置优化问题进行求解和比较,验证所提算法的有效性。结果表明:所提算法在解集质量表现方面更优,能有效平衡绿色性能与产品族总成本,并为绿色产品族配置设计提供可靠的优化工具。 展开更多
关键词 产品族 绿色性能 配置设计 改进离散狼群算法 非支配排序遗传算法
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改进狼群与蝠鲼混合算法的机械臂轨迹规划 认领 引用 被引量：5
20
作者 孟凡希 张乃文 +1 位作者 李博元 刘红军 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2025年第1期337-344,共8页
针对机械臂在特定轨迹下运动冲击较大、用时较长问题,提出基于改进狼群与蝠鲼混合算法进行机械臂轨迹规划研究。狼群算法(GWO)存在收敛速度未能达到理想预期、易陷入局部最优解及狼群在觅食过程中交互性缺乏及时性等缺陷,因此提出基于... 针对机械臂在特定轨迹下运动冲击较大、用时较长问题,提出基于改进狼群与蝠鲼混合算法进行机械臂轨迹规划研究。狼群算法(GWO)存在收敛速度未能达到理想预期、易陷入局部最优解及狼群在觅食过程中交互性缺乏及时性等缺陷,因此提出基于时间与冲击目标的改进狼群与蝠鲼混合算法(IGWO),在种群初始化过程中,引入电子学中驱动机械电子转子与锁相环路的模型加入Circle混沌映射与反向学习,使得灰狼种群个体分布更加均匀提高种群多样性。基于时间与冲击目标的改进狼群与蝠鲼混合算法(IGWO)在捕捉过程中融入扰动,使得新个体出现时优于原生个体,完成种群更替目标,其次在捕食过程中引入启发性蝠鲼翻滚策略,进而提高算法寻优精度。最后进行多次目标找寻实验算法测试,与改进式狼群算法(GWO)相比,(IGWO)配合非均匀五次B样条插值法可以让机械臂整个运动时间提升2.2 s,提升幅度高达6.04%。而在整个涂胶工艺运动中起到关键作用的第5关节的关节加加速度的变化正向最大值为3.45 rad/s3,其改进效果低于关节冲击优化优化前的3.67 rad/s3,在最终结束收敛时的冲击更小,可得改进算法、B样条函数、涂胶工艺路径、机器人的性能匹配优化良好。 展开更多
关键词 改进狼群算法 蝠鲼算法 混合算法 多目标优化
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已选0条
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