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Improved coati optimization algorithm through multi-strategy integration:from theoretical design to engineering applications 认领 引用
1
作者 Shuangxi LIU Ruizhe FENG +2 位作者 Yuxin WEI Wei HUANG Binbin YAN 《Journal of Zhejiang University-SCIENCE A》 SCIE EI CAS CSCD 2025年第12期1197-1210,共14页
Optimization problems are crucial for a wide range of engineering applications,as efficient solutions lead to better performance.This study introduces an improved coati optimization algorithm(ICOA)that overcomes the p... Optimization problems are crucial for a wide range of engineering applications,as efficient solutions lead to better performance.This study introduces an improved coati optimization algorithm(ICOA)that overcomes the primary limitations of the original coati optimization algorithm(COA),notably its insufficient population diversity and propensity to become trapped in local optima.To address these issues,the ICOA integrates three innovative strategies:Latin hypercube sampling(LHS),Lévyflight,and an adaptive local search.LHS is employed to ensure a diverse initial population,thereby laying a foundation for the optimization.Lévy-flight is utilized to facilitate an efficient global search,enhancing the algorithm’s ability to explore the solution space.The adaptive local search is designed to refine solutions,enabling more precise local exploration.Together,these strategies significantly improve the population’s quality and diversity,thereby improving the algorithm’s convergence accuracy and optimization capabilities.The performance of the ICOA is tested against several established algorithms,using 12 benchmark functions.Additionally,the ICOA’s practicality and effectiveness are demonstrated through application to a real-world engineering problem,specifically the design optimization of tension/compression springs.Simulation results show that the ICOA consistently outperforms the other algorithms,providing robust solutions for a wide range of optimization problems. 展开更多
关键词 Improved coati optimization algorithm(ICOA) Latin hypercube sampling(LHS) Lévy-flight Adaptive local search Multi-strategy Engineering applications
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Energy Efficient Clustering and Sink Mobility Protocol Using Hybrid Golden Jackal and Improved Whale Optimization Algorithm for Improving Network Longevity in WSNs 认领 引用
2
作者 S B Lenin R Sugumar +2 位作者 J S Adeline Johnsana N Tamilarasan R Nathiya 《China Communications》 SCIE EI CSCD 2025年第3期16-35,共20页
Reliable Cluster Head(CH)selectionbased routing protocols are necessary for increasing the packet transmission efficiency with optimal path discovery that never introduces degradation over the transmission reliability... Reliable Cluster Head(CH)selectionbased routing protocols are necessary for increasing the packet transmission efficiency with optimal path discovery that never introduces degradation over the transmission reliability.In this paper,Hybrid Golden Jackal,and Improved Whale Optimization Algorithm(HGJIWOA)is proposed as an effective and optimal routing protocol that guarantees efficient routing of data packets in the established between the CHs and the movable sink.This HGJIWOA included the phases of Dynamic Lens-Imaging Learning Strategy and Novel Update Rules for determining the reliable route essential for data packets broadcasting attained through fitness measure estimation-based CH selection.The process of CH selection achieved using Golden Jackal Optimization Algorithm(GJOA)completely depends on the factors of maintainability,consistency,trust,delay,and energy.The adopted GJOA algorithm play a dominant role in determining the optimal path of routing depending on the parameter of reduced delay and minimal distance.It further utilized Improved Whale Optimisation Algorithm(IWOA)for forwarding the data from chosen CHs to the BS via optimized route depending on the parameters of energy and distance.It also included a reliable route maintenance process that aids in deciding the selected route through which data need to be transmitted or re-routed.The simulation outcomes of the proposed HGJIWOA mechanism with different sensor nodes confirmed an improved mean throughput of 18.21%,sustained residual energy of 19.64%with minimized end-to-end delay of 21.82%,better than the competitive CH selection approaches. 展开更多
关键词 Cluster Heads(CHs) Golden Jackal Optimization Algorithm(GJOA) Improved Whale Optimization Algorithm(IWOA) unequal clustering
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Research on the Optimal Scheduling Model of Energy Storage Plant Based on Edge Computing and Improved Whale Optimization Algorithm 认领 引用
3
作者 Zhaoyu Zeng Fuyin Ni 《Energy Engineering》 EI 2025年第3期1153-1174,共22页
Energy storage power plants are critical in balancing power supply and demand.However,the scheduling of these plants faces significant challenges,including high network transmission costs and inefficient inter-device ... Energy storage power plants are critical in balancing power supply and demand.However,the scheduling of these plants faces significant challenges,including high network transmission costs and inefficient inter-device energy utilization.To tackle these challenges,this study proposes an optimal scheduling model for energy storage power plants based on edge computing and the improved whale optimization algorithm(IWOA).The proposed model designs an edge computing framework,transferring a large share of data processing and storage tasks to the network edge.This architecture effectively reduces transmission costs by minimizing data travel time.In addition,the model considers demand response strategies and builds an objective function based on the minimization of the sum of electricity purchase cost and operation cost.The IWOA enhances the optimization process by utilizing adaptive weight adjustments and an optimal neighborhood perturbation strategy,preventing the algorithm from converging to suboptimal solutions.Experimental results demonstrate that the proposed scheduling model maximizes the flexibility of the energy storage plant,facilitating efficient charging and discharging.It successfully achieves peak shaving and valley filling for both electrical and heat loads,promoting the effective utilization of renewable energy sources.The edge-computing framework significantly reduces transmission delays between energy devices.Furthermore,IWOA outperforms traditional algorithms in optimizing the objective function. 展开更多
关键词 Energy storage plant edge computing optimal energy scheduling improved whale optimization algorithm
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An Improved Whale Algorithm and Its Application in Truss Optimization 认领 引用 被引量：9
4
作者 Fengguo Jiang Lutong Wang Lili Bai 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2021年第3期721-732,共12页
The current Whale Optimization Algorithm(WOA)has several drawbacks,such as slow convergence,low solution accuracy and easy to fall into the local optimal solution.To overcome these drawbacks,an improved Whale Optimiza... The current Whale Optimization Algorithm(WOA)has several drawbacks,such as slow convergence,low solution accuracy and easy to fall into the local optimal solution.To overcome these drawbacks,an improved Whale Optimization Algorithm(IWOA)is proposed in this study.IWOA can enhance the global search capability by two measures.First,the crossover and mutation operations in Differential Evolutionary algorithm(DE)are combined with the whale optimization algorithm.Second,the cloud adaptive inertia weight is introduced in the position update phase of WOA to divide the population into two subgroups,so as to balance the global search ability and local development ability.ANSYS and Matlab are used to establish the structure model.To demonstrate the application of the IWOA,truss structural optimizations on 52-bar plane truss and 25-bar space truss were performed,and the results were are compared with that obtained by other optimization algorithm.It is verified that,compared with WOA,the IWOA has higher efficiency,fast convergence speed,better solution accuracy and stability.So IWOA can be used in the optimization design of large truss structures. 展开更多
关键词 improve whale optimization algorithm differential evolutionary algorithm cloud theory simulating optimization bionic algorithm
Hybrid Flow Shop Rescheduling Approach Based on Hybrid-Driven Mechanism and Improved Multi-Objective WOA 认领 引用
5
作者 Feng Lv Xin Xu +1 位作者 Cheng Yang Yixuan Tang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第7期1982-2009,共28页
To ensure an effective disturbance response and maintain continuous production in hybrid flow shops,this paper focuses on the design of a rescheduling method.A rescheduling model is constructed that minimizes the make... To ensure an effective disturbance response and maintain continuous production in hybrid flow shops,this paper focuses on the design of a rescheduling method.A rescheduling model is constructed that minimizes the makespan,total tardiness,and scheme deviation degree.A hybrid rescheduling driving mechanism based on the latest completion time is designed to effectively trigger rescheduling.The Whale Optimization Algorithm(WOA)is improved by integrating the good point set theory,nonlinear control parameter strategy,and Differential Evolution(DE)algorithm.Moreover,non-dominated sorting and a dynamic external archive mechanism based on crowding distance are introduced to make it suitable for multi-objective optimization problems.The superiority of the Improved Multi-objective Whale Optimization Algorithm(IMOWOA)and the effectiveness of the improved mechanisms are verified through comparative experiments and ablation experiments.Taking the final assembly production line of an agricultural machinery equipment enterprise as an example,a rescheduling scheme is generated based on the practical production requirements,which verifies the feasibility and effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 Hybrid flow shop production disturbance production rescheduling rescheduling driving mechanism improved multi-objective whale optimization algorithm
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Multi-Strategy Assisted Multi-Objective Whale Optimization Algorithm for Feature Selection 认领 引用 被引量：1
6
作者 Deng Yang Chong Zhou +2 位作者 Xuemeng Wei Zhikun Chen Zheng Zhang 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第8期1563-1593,共31页
In classification problems,datasets often contain a large amount of features,but not all of them are relevant for accurate classification.In fact,irrelevant features may even hinder classification accuracy.Feature sel... In classification problems,datasets often contain a large amount of features,but not all of them are relevant for accurate classification.In fact,irrelevant features may even hinder classification accuracy.Feature selection aims to alleviate this issue by minimizing the number of features in the subset while simultaneously minimizing the classification error rate.Single-objective optimization approaches employ an evaluation function designed as an aggregate function with a parameter,but the results obtained depend on the value of the parameter.To eliminate this parameter’s influence,the problem can be reformulated as a multi-objective optimization problem.The Whale Optimization Algorithm(WOA)is widely used in optimization problems because of its simplicity and easy implementation.In this paper,we propose a multi-strategy assisted multi-objective WOA(MSMOWOA)to address feature selection.To enhance the algorithm’s search ability,we integrate multiple strategies such as Levy flight,Grey Wolf Optimizer,and adaptive mutation into it.Additionally,we utilize an external repository to store non-dominant solution sets and grid technology is used to maintain diversity.Results on fourteen University of California Irvine(UCI)datasets demonstrate that our proposed method effectively removes redundant features and improves classification performance.The source code can be accessed from the website:http://gffzz188fe103f8f1460as0cxpkvuqxvfu6pk0.ffgz.tsg.suse.edu.cn/zc0315/MSMOWOA. 展开更多
关键词 Multi-objective optimization whale optimization algorithm multi-strategy feature selection
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Hybrid Prairie Dog and Beluga Whale Optimization Algorithm for Multi-Objective Load Balanced-Task Scheduling in Cloud Computing Environments 认领 引用
7
作者 K Ramya Senthilselvi Ayothi 《China Communications》 SCIE CSCD 2024年第7期307-324,共18页
The cloud computing technology is utilized for achieving resource utilization of remotebased virtual computer to facilitate the consumers with rapid and accurate massive data services.It utilizes on-demand resource pr... The cloud computing technology is utilized for achieving resource utilization of remotebased virtual computer to facilitate the consumers with rapid and accurate massive data services.It utilizes on-demand resource provisioning,but the necessitated constraints of rapid turnaround time,minimal execution cost,high rate of resource utilization and limited makespan transforms the Load Balancing(LB)process-based Task Scheduling(TS)problem into an NP-hard optimization issue.In this paper,Hybrid Prairie Dog and Beluga Whale Optimization Algorithm(HPDBWOA)is propounded for precise mapping of tasks to virtual machines with the due objective of addressing the dynamic nature of cloud environment.This capability of HPDBWOA helps in decreasing the SLA violations and Makespan with optimal resource management.It is modelled as a scheduling strategy which utilizes the merits of PDOA and BWOA for attaining reactive decisions making with respect to the process of assigning the tasks to virtual resources by considering their priorities into account.It addresses the problem of pre-convergence with wellbalanced exploration and exploitation to attain necessitated Quality of Service(QoS)for minimizing the waiting time incurred during TS process.It further balanced exploration and exploitation rates for reducing the makespan during the task allocation with complete awareness of VM state.The results of the proposed HPDBWOA confirmed minimized energy utilization of 32.18% and reduced cost of 28.94% better than approaches used for investigation.The statistical investigation of the proposed HPDBWOA conducted using ANOVA confirmed its efficacy over the benchmarked systems in terms of throughput,system,and response time. 展开更多
关键词 Beluga Whale Optimization Algorithm(BWOA) cloud computing Improved Hopcroft-Karp algorithm Infrastructure as a Service(IaaS) Prairie Dog Optimization Algorithm(PDOA) Virtual Machine(VM)
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基于MSWOA-Transformer-LSTM混合神经网络的沿海高桩码头结构健康监测数据预测方法研究 认领 引用
8
作者 刘红彪 王之祥 +4 位作者 刘慧芳 罗德通 齐方利 张路刚 薛德清 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2026年第11期144-154,共11页
结构健康监测(structural health monitoring,SHM)系统在长期运行中会产生海量监测数据,为了实现码头结构安全状态的快速预测,需建立高效的数据预测模型。针对现有的结构健康监测数据预测模型训练效率低、模型预测精度不足、泛化能力弱... 结构健康监测(structural health monitoring,SHM)系统在长期运行中会产生海量监测数据,为了实现码头结构安全状态的快速预测,需建立高效的数据预测模型。针对现有的结构健康监测数据预测模型训练效率低、模型预测精度不足、泛化能力弱及易陷入局部最优等问题,提出了一种基于Transformer网络、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和基于混合策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSWOA)相结合的监测数据预测分析模型,即MSWOA-Transformer-LSTM(MTL)模型,并针对天津港某高桩码头健康监测系统实测的结构应变、保护电位和温度等多源数据进行了分析和预测。结果表明,因MSWOA方法的引入,MTL模型的寻优精度和收敛速度明显提升。同时,通过与Transformer-GRU(gated recurrent unit)、Transformer-LSTM和WOA-Transformer-LSTM(WTL)等神经网络模型的预测结果对比可知,MTL模型在预测任务中均表现出更高的精度和更好的稳定性。 展开更多
关键词 结构健康监测(SHM) 混合策略改进的鲸鱼优化算法(MSWOA) 长短期记忆网络(LSTM) Transformer 高桩码头 数据预测
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基于IWOA-BP的红松人工林枯落针叶层火蔓延速率预测模型 认领 引用 被引量：1
9
作者 黄天棋 辛颖 张敏 《南京林业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期29-36,共8页
【目的】红松(Pinus koraiensis)针叶油脂含量较高,存在极高的森林火灾风险,地表火蔓延是其主要的火灾传播方式。本研究通过构建地表火蔓延速率预测模型,为红松人工林的火灾防控提供科学依据。【方法】以黑龙江省凉水地区红松人工林枯... 【目的】红松(Pinus koraiensis)针叶油脂含量较高,存在极高的森林火灾风险,地表火蔓延是其主要的火灾传播方式。本研究通过构建地表火蔓延速率预测模型,为红松人工林的火灾防控提供科学依据。【方法】以黑龙江省凉水地区红松人工林枯落针叶层为材料,进行松针含水率为0、5%、10%、15%、20%,坡度为0、5°、10°、15°,风速为0、1、2、3、4、5 m/s的360组室内点烧试验,根据热电偶法测定火蔓延速率,构建改进鲸鱼优化算法(IWOA)-BP神经网络模型对火蔓延速率进行预测,并与3种模型(WOA-BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络)进行预测结果对比。【结果】坡度、风速与火蔓延速度均呈极显著正相关(P<0.01),含水率与火蔓延速度呈显著负相关(P<0.05);火蔓延速率随可燃物含水率的增加而降低,随风速和坡度的增加而升高,在风速为4 m/s时,火蔓延增长速率达到最大值。IWOA算法引入Tent混沌映射、改进非线性收敛因子、增加自适应权重和Levy飞行运动,增加了算法的随机性和多样性,提高了收敛速度,同时避免陷入局部最优,具备较高预测精度和鲁棒性;IWOA优化的BP神经网络模型精度和稳定性明显高于其他3种模型,对实测数据的模型适应度最佳。【结论】IWOA-BP神经网络模型能有效地预测红松人工林枯落针叶层的火蔓延速率,为林火防控与森林地表凋落物的火蔓延速率预测模型研究提供科学指导。 展开更多
关键词 红松人工林 火蔓延速率 点烧试验 改进鲸鱼优化算法(IWOA)算法 BP神经网络
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考虑风电场无功功率潜力的风电集群接入电网双层无功功率优化 认领 引用
10
作者 马喜平 甄文喜 +2 位作者 梁琛 董晓阳 李亚昕 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2026年第7期101-110,共10页
随着大规模风电集群接入电力系统,风电场更多地参与电网无功功率调节,基于此首先建立了以电力系统有功功率网损和电压偏差最小为目标函数的上层优化模型。继而对该模型进行求解,以减少系统网损,实现电网的安全、节能运行。其次,建立下... 随着大规模风电集群接入电力系统,风电场更多地参与电网无功功率调节,基于此首先建立了以电力系统有功功率网损和电压偏差最小为目标函数的上层优化模型。继而对该模型进行求解,以减少系统网损,实现电网的安全、节能运行。其次,建立下层模型对风电集群进行精细化分析,估算出风电集群的无功功率潜力,以风电场的无功功率潜力为目标函数,各风电机组单元的无功功率出力为待优化量,协调风电集群内部的无功功率输出,采用一种改进鲸鱼算法求解此双层优化模型。最后,通过算例验证了所提的优化策略和算法能在风电无功功率潜力利用最大化时能有效减小电力系统的网损和电压偏差。 展开更多
关键词 多目标无功功率优化 双层优化 无功功率潜力分析 改进鲸鱼算法
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基于IWOA-BP的MgNdGdZnZr镁合金疲劳寿命预测方法 认领 引用
11
作者 魏振伟 王晓明 +5 位作者 申发明 张根苗 杨光山 蔡增辉 康洪岩 刘昌奎 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第10期241-247,共7页
利用升降法和成组法得到不同温度下MgNdGdZnZr镁合金材料的四参数S-N曲线和双对数S-N曲线模型,提出了一种采用改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化的反向传播神经网络(IWOA-BP)的疲劳寿命预测模型,对不同温度、不同最大应力下材料的疲劳寿命进... 利用升降法和成组法得到不同温度下MgNdGdZnZr镁合金材料的四参数S-N曲线和双对数S-N曲线模型,提出了一种采用改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化的反向传播神经网络(IWOA-BP)的疲劳寿命预测模型,对不同温度、不同最大应力下材料的疲劳寿命进行更为精确的预测。结果表明:室温条件下材料的中值疲劳强度为165 MPa,高温条件下材料的中值疲劳强度为66.5 MPa。两种S-N曲线的拟合程度均在0.922~0.961之间。当温度相同时,四参数模型的拟合结果优于双对数参数模型。IWOA-BP模型预测结果的决定系数R 2为0.98992,均方根误差RMSE为0.11356,平均绝对误差MAE为0.094846,平均绝对百分比误差MAPE为1.8544%。与BP神经网络对比,IWOA-BP的R 2最大,提高了7.01%;IWOA-BP的RMSE、MAE和MAPE最小,分别降低了42.76%、25.64%和27.82%。 展开更多
关键词 MgNdGdZnZr镁合金 S-N曲线 疲劳寿命预测 改进鲸鱼优化算法 反向传播神经网络
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基于Bayes数据融合和改进鲸鱼算法的可展开天线结构损伤识别研究 认领 引用
12
作者 金路 刘安清 +1 位作者 田大可 赵丙峰 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期48-58,共11页
为了提高大型复杂工程结构损伤识别精度,本文引入两阶段损伤识别策略,结合Bayes数据融合和改进鲸鱼优化算法,提出一种改进的两阶段结构损伤识别方法。首先,通过Bayes数据融合将跨模型模态应变能指标和跨模型模态应变能变化率指标融合得... 为了提高大型复杂工程结构损伤识别精度,本文引入两阶段损伤识别策略,结合Bayes数据融合和改进鲸鱼优化算法,提出一种改进的两阶段结构损伤识别方法。首先,通过Bayes数据融合将跨模型模态应变能指标和跨模型模态应变能变化率指标融合得到新的损伤定位指标,进而定位复杂结构损伤的具体位置。其次,针对鲸鱼优化算法存在容易陷入局部最优、全局搜索能力不足等缺陷,采用Sobol序列初始化种群、双种群并行搜索和交流等4种策略加以改进,提出改进的鲸鱼优化算法。最后,采用改进的鲸鱼优化算法修正先前的损伤定位结果,并确定结构杆件实际损伤程度。对含有415个杆件的大口径空间可展开天线结构开展损伤识别研究,研究表明:在考虑噪声的随机干扰下,通过Bayes数据融合方法融合跨模型模态应变能指标和跨模型模态应变能变化率指标进行损伤定位,能有效降低非损伤杆件被误判为疑似损伤杆件的可能,相比仅采用跨模型模态应变能指标,可得到更准确的定位结果;在0.2%噪声干扰下,采用改进的鲸鱼优化算法在第一阶段损伤定位基础上准确识别损伤实际发生位置和具体程度,抗噪性良好。该两阶段结构损伤识别方法可为大型复杂工程结构损伤识别提供参考。 展开更多
关键词 结构损伤识别 Bayes数据融合 改进鲸鱼算法 跨模型模态应变能 可展开天线结构
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基于改进鲸鱼优化算法的SRM自适应关断角控制 认领 引用
13
作者 贲彤 李志安 +2 位作者 陈龙 井立兵 张永超 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第6期95-99,共5页
为了获得开关磁阻电机(SRM)在不同负载及转速工况下的动态最优关断角(θoff),提出一种基于改进鲸鱼优化算法的SRM自适应关断角控制策略。首先,提出一种改进鲸鱼优化算法(IWOA),通过引入自适应惯性权重和非线性收敛因子来提升算法的优化... 为了获得开关磁阻电机(SRM)在不同负载及转速工况下的动态最优关断角(θoff),提出一种基于改进鲸鱼优化算法的SRM自适应关断角控制策略。首先,提出一种改进鲸鱼优化算法(IWOA),通过引入自适应惯性权重和非线性收敛因子来提升算法的优化精度,并将其应用于获取在不同负载和转速条件下最优关断角的样本数据;其次,基于上述样本,采用反向传播神经网络(BPNN)形成负载、转速与关断角的非线性映射,并通过IWOA优化BPNN的权重和阈值,建立IWOA-BPNN关断角观测器;最后,将转速和负载条件作为观测器的输入,输出最优关断角控制SRM换相。仿真结果表明,在不同工况下转矩脉动都有明显降低,在2 N·m、500 r/min的工况下转矩脉动最高减少了25.16%,峰值电流最高下降了1.78 A。 展开更多
关键词 关断角控制 改进鲸鱼优化算法 非线性映射 转矩脉动
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基于参数自寻优ICEEMDAN-WTD的隧道爆破振动信号降噪分析 认领 引用
14
作者 张宪堂 宋淏田 +4 位作者 白智宇 邵斌 郭伟 王晨 周红敏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2026年第8期141-152,共12页
在隧道钻爆法施工过程中,监测到的爆破振动信号往往受到多种噪声的干扰。该研究提出了一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)和小波... 在隧道钻爆法施工过程中,监测到的爆破振动信号往往受到多种噪声的干扰。该研究提出了一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)和小波阈值降噪(wavelet thresholding denoising,WTD)的降噪处理方法,旨在更精准地去除噪声,同时减少有效爆破振动信号分量的损失,并引入鲸鱼优化算法对ICEEMDAN进行改进,优化其分解过程中噪声标准差(noise standard deviation,Nstd)、噪声添加次数(number of ensembles,NE)选取,进一步提升ICEEMDAN的分解效果。为检验该方法的可行性,开展了仿真信号模拟试验,并将其应用于青岛胶州湾第二海底隧道钻爆施工段爆破振动信号处理。结果表明:相较于自适应噪声完备集合经验模态分解-小波阈值降噪、经验模态分解-小波阈值降噪、总体平均经验模态分解-最小均方和WTD,该研究提出的自寻优ICEEMDAN-WTD方法展现出更优的综合性能。通过对仿真信号与实际爆破振动信号进行处理分析,计算所得该方法在信噪比、均方根误差及皮尔逊相关系数三项评价指标上均表现最优。在实际工程应用中,该方法降噪后的信号能更有效地消除200 Hz以上噪声,同时减少200 Hz以下有效信号分量的损失。因此,该研究提出的自寻优ICEEMDAN-WTD方法在爆破振动信号处理中具有较大的优势,可以为隧道工程爆破振动灾害控制提供更准确的数据支撑。 展开更多
关键词 隧道爆破 振动信号 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 小波阈值降噪(WTD) 鲸鱼优化算法 信号降噪
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基于改进鲸鱼优化算法的喷浆机械臂轨迹规划 认领 引用
15
作者 董志超 王蒙 +4 位作者 苏发 王帅 焦显阳 张迈 王静 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2026年第4期196-203,共8页
喷浆支护广泛运用于掘进巷道支所,具有成本低、安全性高等优点。其中机械臂是喷浆机器人的核心部分,为完善设计理论,以一款六自由度喷浆机械臂为对象进行运动学和轨迹规划分析,并针对机械臂时间最优轨迹规划,提出一种基于改进鲸鱼优化... 喷浆支护广泛运用于掘进巷道支所,具有成本低、安全性高等优点。其中机械臂是喷浆机器人的核心部分,为完善设计理论,以一款六自由度喷浆机械臂为对象进行运动学和轨迹规划分析,并针对机械臂时间最优轨迹规划,提出一种基于改进鲸鱼优化算法的轨迹规划方法,通过引入Circle混沌映射、柯西扰动策略和蚁群算法的信息素机制,增强了算法的全局搜索能力,有效避免了陷入局部最优解,并显著加快了收敛速度,同时提高了局部搜索过程的效率和精度。改进鲸鱼优化算法使得机械臂能够更快速地达到目标姿态,运行时间缩短了56.7%,进一步验证了该算法的可行性。 展开更多
关键词 喷浆机械臂 轨迹规划 改进鲸鱼优化算法 时间最优
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基于MTSOA求解物流分拣搬运系统协同优化问题 认领 引用
16
作者 吴佳兴 田华亭 +2 位作者 曾庆涛 崔海 陶翼飞 《现代制造工程》 北大核心 2026年第4期16-28,69,共13页
针对物流分拣搬运系统中分拣工位任务分配与AGV路径规划的协同优化问题,以分拣任务累计完工时间和AGV累计运行时间作为优化目标建立问题模型,设计一种多目标双层仿真优化算法进行求解。该算法的外层为分拣工位任务分配层,内层为AGV路径... 针对物流分拣搬运系统中分拣工位任务分配与AGV路径规划的协同优化问题,以分拣任务累计完工时间和AGV累计运行时间作为优化目标建立问题模型,设计一种多目标双层仿真优化算法进行求解。该算法的外层为分拣工位任务分配层,内层为AGV路径规划层,将外层中获取的分拣任务分配方案作为内层运行前置条件进行AGV路径规划仿真,依据返回的仿真结果对外层进行优化,实现算法的迭代寻优。在算法外层,提出一种多目标鲸鱼优化算法,根据问题特征对鲸鱼优化算法进行离散化改进,引入交叉、变异操作,并构建邻域搜索算子以提高算法的局部搜索能力;在算法内层,提出一种改进A*算法,在A*算法的基础上引入路径负载,并采用降温机制实现路径负载迭代更新。基于算法内外层间的关联反馈实现协同优化。最后通过仿真实验验证所提算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 物流分拣搬运系统 任务分配 路径规划 多目标鲸鱼优化算法 改进A*算法 多目标双层仿真优化算法
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基于特征工程与改进随机森林回归的锂离子电池SOH预测 认领 引用
17
作者 范兴明 黄文喜 +1 位作者 张鑫 诸葛致 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第12期4286-4297,共12页
锂离子电池健康状态(SOH)的精确预测是电池管理系统实现状态评估与安全预警的关键技术。针对现有预测方法存在的特征表征能力不足以及超参数敏感等问题,该文提出一种结合图注意力网络(GAT)、条件生成对抗网络(CGAN)、改进白鲸优化算法(I... 锂离子电池健康状态(SOH)的精确预测是电池管理系统实现状态评估与安全预警的关键技术。针对现有预测方法存在的特征表征能力不足以及超参数敏感等问题,该文提出一种结合图注意力网络(GAT)、条件生成对抗网络(CGAN)、改进白鲸优化算法(IBWO)和随机森林回归(RFR)的锂离子电池SOH预测方法。首先,通过GAT深度挖掘充放电曲线中的时变退化特征,结合皮尔逊相关系数筛选出具有强关联性的健康特征(HF)。然后,采用CGAN进行HF增强,进一步提升HF的表征能力。同时,使用IBWO对RFR超参数进行自适应寻优,构建基于增强HF的SOH预测模型。其中,IBWO通过Circle混沌映射、准反向学习及动态权重调整策略有效提升种群多样性、收敛速度和寻优精度。最后,在NASA和MIT公开电池数据集上的实验结果表明,所提方法的预测误差指标均控制在0.6%以内,具有较高的预测精度、泛化能力和适应性。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态估计 注意力网络 条件生成对抗网络 改进白鲸优化算法 随机森林回归
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基于改进鲸鱼算法的焊锡机械臂时间最优轨迹规划 认领 引用
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作者 李鹏 于涛 余珺泽 《电子器件》 CAS 2026年第1期151-157,共7页
针对三自由度PCB板漏焊点修复机械臂时间最优轨迹规划问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的轨迹规划方法。首先,利用3-5-3多项式对机械臂轨迹进行插值处理,保证机械臂运行轨迹平滑;然后针对普通鲸鱼优化算法,利用Tent混沌映射均匀化种... 针对三自由度PCB板漏焊点修复机械臂时间最优轨迹规划问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的轨迹规划方法。首先,利用3-5-3多项式对机械臂轨迹进行插值处理,保证机械臂运行轨迹平滑;然后针对普通鲸鱼优化算法,利用Tent混沌映射均匀化种群;引入自适应权重参数调整搜索策略;通过引入非线性收敛因子,对鲸鱼优化算法进行改进,增强了其全局搜索能力,并加快收敛速度。此外,还引入了自适应概率阈值,以防止算法陷入局部最优解,最终得到改进鲸鱼算法,并利用该算法针对机械臂时间最优轨迹进行规划,再与PSO、初始WOA算法进行对比。基于实验结果,观察到改进后的鲸鱼算法在收敛速度和精度方面表现出明显的提升。此外,改进的鲸鱼算法不容易陷入局部最优解,并且优化后得到的关节运动学曲线是光滑的,不存在突变。 展开更多
关键词 PCB板漏焊点修复 改进鲸鱼优化算法(IWOA) Tent混沌映射 非线性收敛因子 自适应概率阈值
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基于IWOA-BPNN的覆冰输电线路位移与应力预测研究 认领 引用
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作者 杨春侠 戴芳 +1 位作者 刘欣 蔡明洋 《现代电子技术》 北大核心 2026年第16期127-135,共9页
随着我国电网向高海拔、大跨越及极端气候区延伸,覆冰灾害引发的输电塔线体系灾害问题日益严峻。为准确、高效地预测输电线路在覆冰及脱冰工况下的动力响应,提出一种改进鲸鱼优化算法优化BP神经网络(IWOA-BPNN)的预测模型。该模型通过引... 随着我国电网向高海拔、大跨越及极端气候区延伸,覆冰灾害引发的输电塔线体系灾害问题日益严峻。为准确、高效地预测输电线路在覆冰及脱冰工况下的动力响应,提出一种改进鲸鱼优化算法优化BP神经网络(IWOA-BPNN)的预测模型。该模型通过引入Cubic混沌映射、非线性收敛函数、自适应权重调节与交叉验证机制,实现了多策略协同优化,显著提升了神经网络的收敛速度、稳定性与泛化性能。利用仿真模拟高效地生成涵盖多种工况与环境条件的大规模样本数据,构建以风速、攻角、覆冰厚度、档距和脱冰率为输入,以结构最大位移与应力为输出的预测系统。基于2000组数据样本集的测试结果表明,所提模型在多个关键结构响应指标上均取得了优于传统模型的预测精度,误差控制在-5.51%~6.70%以内,展示出优异的预测精度与工程适用性。该研究为输电线路的结构健康监测与风险预警提供了切实可行的技术支撑。 展开更多
关键词 改进鲸鱼优化算法 BP神经网络 预测模型 输电塔线体系 风振响应 结构健康监测
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复杂风沙环境下基于改进鲸鱼算法列车自动驾驶速度曲线的多目标优化 认领 引用
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作者 孟建军 张鑫 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第2期791-798,共8页
针对复杂风沙环境下高速列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)速度曲线多目标优化问题,提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,I-WOA)。首先构建风沙耦合列车动力学模型,引入沙粒粒径参数,综合考虑气动阻... 针对复杂风沙环境下高速列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)速度曲线多目标优化问题,提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,I-WOA)。首先构建风沙耦合列车动力学模型,引入沙粒粒径参数,综合考虑气动阻力,建立包含能耗指标、准时性指标和舒适度指标的多目标优化函数。通过多策略上算法改进:改进Tent混沌映射、设计非线性收敛因子a、ε-精英逐维反向学习策略融合Lévy飞行,提升I-WAO的收敛速度,全局搜索能力,跳出区部最优的能力。最后基于CRH3C型列车的仿真实验表明,在沙尘浓度1.0 g/m3、横风风速12.5 km/h工况下,I-WOA多种算法对比后,相较于传统WOA使运行时间缩短6.12%、能耗降低6.63%、舒适度提升0.74%。当增设200 km/h临时限速区后,I-WOA仍出明显的优势。仿真实验结果表明,通过多策略的协同优化,I-WOA可有效解决强扰动环境下的多目标优化问题,为复杂风沙环境下高速列车ATO控制提供了具有工程实用价值的解决方案。 展开更多
关键词 高速列车 ATO速度曲线 多目标优化 改进鲸鱼算法 风沙耦合环境
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