高斯变异

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基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
《火力与指挥控制》2025年第3期130-134,141,共6页郝博 徐才宪 姜琦 杨斌 
河北省自然科学基金(E2019501085);东北大学秦皇岛分校科研启动基金资助项目(XNY201808)。
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系...
关键词：弹丸全弹道飞行时间 BP神经网络 SSA优化算法 Tent混沌映射 高斯变异 
多策略改进侏儒猫鼬算法的无人机三维路径规划
《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》2025年第1期34-40,共7页李路 杨帆 吕立新 
安徽省高校自然科学重点项目(2024AH050529);安徽商贸职业技术学院自然科学重点项目(2024KZZ01,2024KZZ02)。
针对侏儒猫鼬优化算法(Dwarf Mongoose Optimization,DMO)在求解无人机三维路径规划问题时存在收敛速度慢、收敛精度不高等缺点,提出了一种多策略改进的侏儒猫鼬算法(Improved Dwarf Mongoose Optimization,IDMO),该算法使用最优领导和...
关键词：侏儒猫鼬优化算法 动态收敛因子 高斯变异 质心导向策略 无人机三维路径规划 
改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法
《微电子学与计算机》2025年第1期101-109,共9页邢毓华 武琦 王明军 
国家自然科学基金重大研究计划(92052106);陕西省重点产业链创新团队(2024RS-CXTD-12)。
距离向量跳数(DV-Hop)定位算法作为一种简单高效的定位算法,在节点分布不均匀的无线传感器网络中,算法会存在较大定位误差。为了提高算法的定位精度,提出了一种改进的麻雀搜索优化DV-Hop定位算法。首先,通过Cat混沌映射产生混沌序列初...
关键词：无线传感器网络 距离向量跳数 麻雀搜索 CAT映射 柯西-高斯变异 
基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的农业碳排放预测被引量：2
《环境科学》2024年第12期6818-6827,共10页苏子龙 严文亮 李慧敏 高林燕 寿文琪 吴军 
农业碳排放预测能够为农业领域实现碳达峰与碳中和目标的规划提供理论依据和数据支持.为了优化现有的农业碳排放预测方法,以上海农场为例开展农业碳排放预测研究.采用排放因子法核算了上海农场2011~2021年碳排放总量,基于碳排放核算结...
关键词：农业碳排放 预测模型 BP神经网络 麻雀搜索算法 k折交叉验证 Tent混沌映射 高斯变异 
改进型人工水母搜索算法的永磁同步电机在线参数辨识
《湖南电力》2024年第6期38-45,共8页文定都 阳意平 罗朝旭 程谆 
国家自然科学基金(52207205)。
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...
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 
基于改进粒子群算法的圆度误差评定
《江苏理工学院学报》2024年第6期22-31,共10页徐晨 徐旭松 王树刚 郝博麒 
江苏省研究生实践创新项目“基于CETOL的蜗轮蜗杆三维公差分析”(SJCX22_1472)。
为了提高圆度误差评定的精度及准确性,提出将改进的粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)应用到圆度误差评定中。首先,基于新一代GPS公差规范标准,使用最小区域圆法拟合圆度误差数学模型;其次,采用线性递减惯性权重的参数设置,...
关键词：圆度误差 粒子群 模拟退火算法 惯性权重 高斯变异 
改进猴群算法的结构可靠性优化设计被引量：1
《黑龙江科技大学学报》2024年第6期942-948,共7页姜封国 梁爽 李勇 赵家伯 
黑龙江省自然科学基金项目(LH2022E108)。
针对猴群优化算法在结构多目标优化问题中存在计算精度较低,全局收敛能力较差,易陷入局部最优解等缺点,文中提出了一种基于高斯变异与模拟退火算法的猴群算法。选取6个经典测试函数测试混合猴群算法的寻优能力和收敛速度,通过构建相关...
关键词：结构优化 可靠性 猴群算法 模拟退火算法 高斯变异 
基于多策略红尾鹰算法的盲源分离研究
《探测与控制学报》2024年第6期51-57,共7页李著成 
传统盲源分离优化方法容易导致算法陷入局部最优解,对参数的设定也较为敏感,而且往往缺乏有效的自适应调整机制,难以应对问题的动态特性,针对这些问题,提出一种基于多策略红尾鹰算法(MSRTH)的盲源分离方法。该方法将拉丁超立方抽样法应...
关键词：红尾鹰算法 盲源分离 优化算法 拉丁超立方抽样 高斯变异 
基于竞争协作的蚁群算法云计算任务调度
《火力与指挥控制》2024年第12期180-186,201,共8页王鸿浩 王辉 
上海自然科学基金资助项目(20ZR1455600)。
针对现有云计算任务调度中存在的任务完成时间较长、虚拟节点负载不均衡的问题,提出一种云计算环境蚁群改进算法(IACO)。引入精英反向学习来优化种群的初始化分布,同时对信息素的挥发因子采用自适应调整,并在信息素更新中建立新的种群...
关键词：云计算 改进蚁群算法 高斯变异 反向学习 竞争协作机制 
融入Cat映射与高斯变异的黑猩猩优化算法及其应用
《现代计算机》2024年第22期22-28,共7页鲁小桐 陈丽敏 王东岩 王一荻 沈越 
黑龙江省自然科学基金(LH2019F051);牡丹江师范学院研究生科技创新项目(kjcx2023-123mdjnu)。
针对标准黑猩猩优化算法在寻优时出现的初始种群分布不均匀、个体适应性差与易陷入局部最优等问题,提出一种改进的黑猩猩算法(CGChOA)应用于求解函数优化问题。首先,利用混沌Cat映射产生黑猩猩种群的初始位置,以丰富种群多样性;其次,引...
关键词：黑猩猩优化算法 CAT映射 收敛因子 高斯变异 优胜劣汰 
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