灰狼优化算法
灰狼优化算法的相关文献在2015年到2022年内共计390篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、机械、仪表工业
等领域,其中期刊论文330篇、会议论文3篇、专利文献147843篇;相关期刊195种,包括兰州理工大学学报、科学技术与工程、现代科学仪器等;
相关会议3种,包括第十三届中国国际地球电磁学术讨论会、第十二届中国智能机器人大会、第五届全国现代制造集成技术学术会议等;灰狼优化算法的相关文献由1132位作者贡献,包括龙文、张新明、李靖等。
灰狼优化算法—发文量
专利文献>
论文:147843篇
占比:99.78%
总计:148176篇
灰狼优化算法
-研究学者
- 龙文
- 张新明
- 李靖
- 杨帆
- 肖玲斐
- 叶春明
- 康强
- 李俊
- 程金凤
- 蔡振闹
- 赵学华
- 陈慧灵
- 伍铁斌
- 刘建生
- 唐斌
- 唐明珠
- 姜金美
- 尤文
- 张小青
- 张恒
- 张斌
- 张铸
- 徐慧
- 徐明
- 徐松金
- 徐辰华
- 朱凡
- 李军
- 李双
- 杜秀丽
- 涂强
- 焦建军
- 王昕
- 王正通
- 王磊
- 甄永琦
- 程凤芹
- 童坤
- 童长飞
- 罗杰
- 蒋伟
- 谢亮亮
- 赵辉
- 邱少明
- 钮焱
- 陈宏伟
- 魏政磊
- 黄戈文
- 黄辉
- 丁恩松
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马延;
王英勋;
蔡志浩;
赵江;
刘宁君
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摘要:
针对倾转旋翼无人机在倾转过程中的高度控制问题,提出一种基于灰狼优化的神经网络自适应控制方法,用于一种倾转三旋翼无人机倾转过程的飞行控制。首先,建立了无人机的非线性数字仿真模型;其次,基于神经网络自适应控制方法分别设计了无人机的高度控制器和姿态控制器,并用灰狼优化算法对神经网络的参数和控制器的参数寻优;再次,设计了倾转过程中的两种高度控制方案;最后,通过数字仿真验证了本文所提出的控制方法的有效性和鲁棒性。
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李树森;
刘陈惠子;
邬博文
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摘要:
针对栽植机四杆机构设计中参数选取过程复杂、求解难度较大的问题,提出一种基于混沌灰狼优化算法的栽植机四杆机构优化设计方法。首先,以四杆栽植机构为研究对象,建立以轨迹误差最小化为优化目标的数学模型。其次,在原始的灰狼优化算法中嵌入混沌初始化与扰动两种学习机制来提升多样性与跳出局部解的能力,同时设计了一种非线性自适应算子来平衡探索与开发。最后,应用所提方法对栽植机四杆机构进行了优化设计。实验结果表明,本研究方法能有效解决栽植机四杆机构优化设计问题,所设计的栽植机构具有更合理的参数尺寸和更小的运动偏差。
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音凌一;
向凤红
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摘要:
针对移动机器人三维路径规划问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的移动机器人三维路径规划方法。首先,利用超立方体抽样初始化灰狼种群,提高初始种群的质量,引入动态权重,加大最优狼比重,加快算法的收敛速度和精度;其次,提出降维-升维的地图处理方法,降低三维地图的复杂程度,加快算法的求解速度;最后,结合人工势场法,对局部未知的动态障碍物进行避障。仿真结果表明,改进算法在求解路径规划问题上具有有效性和优越性。
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张娜;
任强;
刘广忱;
郭力萍;
李静宇
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摘要:
以进一步提高光伏输出功率短期预测的准确性和可靠性为目标,针对传统Elman神经网络权值和阈值盲目随机的缺点以及光伏输出功率信号波动性和非平稳性的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和灰狼优化算法(GWO)优化Elman神经网络的光伏输出功率短期预测模型。首先,使用Kmeans算法对原始数据按天气类型进行聚类;然后,使用VMD对每一类型天气光伏输出功率数据进行分解,分别将各分解子序列输入经GWO优化的Elman神经网络进行光伏输出功率预测;最后,将各预测结果进行叠加。实例证明:该模型的预测精度有所提升。
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方明
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摘要:
为改善综合智能化光缆通信线路故障诊断的识别准确率,提出了一种使用灰狼算法优化支持向量机的综合智能化光缆通信线路故障诊断模型。首先,提取光缆线路故障信号的时域特征、频域特征和样本熵特征,之后建立综合智能化光缆通信线路故障的GWO-SVM诊断模型。与GA-SVM、PSO-SVM和DE-SVM对比发现,使用GWO-SVM模型的综合智能化光缆通信线路故障诊断精度更高和收敛速度更快,从而为综合智能化光缆通信线路故障诊断提供了新的方法。
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王新权;
李兴东
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摘要:
把控火灾的蔓延趋势是森林火灾预防的重要环节。目前针对火灾蔓延趋势的预测大多是关于蔓延模型对火线预测以及利用仿真软件对火线进行长时间离线模拟,但无论哪种预测方式都难以满足实际的火灾预防需求。卷积长短期神经网络(Convlstm)在短期的图像预测中表现出显著的优势,在此基础上加入灰狼优化算法(GWO)来优化神经网络模型的超参数,从而提高卷积长短期神经网络的整体预测效果。无人机由于机动性强,可以凭借搭载的传感器完成对真实火场信息的采集,无人机采集的红外图像数据可以通过透视变换来消除三维视觉上的偏差,最后将透视变换后的红外图像通过结合灰狼优化算法的卷积长短期神经网络完成对林火蔓延的实时预测。
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冯严冰
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摘要:
机器人的机械手广泛应用于自动化和医疗等各种工业过程,用于选择、放置和路径定位。由于这些系统是时变和非线性的,因此机械手的性能是这类系统的主要问题。针对以上问题,对机器人机械手的轨迹进行跟踪,通过灰狼优化算法得到了最优PID参数,并将该值与蚁狮优化算法得出的结果进行了比较。时域适应度函数的性能指标的仿真表明,基于灰狼优化算法的PID控制器比基于蚁狮优化算法的最优值更佳。
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胡春艳;
于来行
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摘要:
目的:解决苹果近红外光谱存在大量冗余信息和苹果内部品质评价精度较低的问题,提高苹果内部品质评价的精度。方法:提出一种连续投影法的特征波长筛选与灰狼优化算法改进深度置信网络(GWO-DBN)的苹果内部品质评价模型。针对苹果光谱数据具有维度高而复杂的特点,分别对比全波段和主成分分析法、连续投影法等筛选特征波长的结果,确定苹果光谱特征波长筛选方法;针对深度置信网络(DBN)模型性能受参数设定的影响,运用灰狼优化算法(GWO)对DBN模型参数进行优化选择,提出一种连续投影法的特征波长筛选与GWO-DBN的苹果内部品质评价模型。结果:与中粒子群算法改进深度置信网络(PSO-DBN)、遗传算法改进深度置信网络(GA-DBN)和DBN相比,基于GWO-DBN的苹果内部品质评价的准确度最高。结论:GWO-DBN算法可以有效提高苹果内部品质评价的准确率。
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郑强;
林云树;
吴晓梅;
张冲
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摘要:
针对强背景噪声下的低速重载回转支承难以提取故障特征的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)与多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的回转支承故障诊断方法。首先,采用VMD算法对原始振动信号进行分解,从中选出峭度最优分量;其次,利用灰狼优化算法(GWO)优化MOMEDA算法中的参数T,再基于优化的MOMEDA算法增强最优分量中的故障冲击成分;最后,对处理后的最优分量进行包络谱分析,提取故障特征。与VMD-MED方法相比,所提方法能够更准确突出信号中的周期性故障冲击成分,有效提取低速重载回转支承故障特征。
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李静;
朱小林
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摘要:
针对自动化集装箱码头上多自动引导车(AGV)的调度和路径规划问题,在考虑AGV负载以及冲突的情况下,建立了以最小化AGV能量消耗为目标的数学模型。设计了两个阶段的算法对模型进行求解,第一阶段基于任务组合分解,利用灰狼优化算法在最短路径下优化AGV调度,第二阶段对于较优的AGV调度,进一步利用基于Floyd的时间冲突预测算法对其路径进行优化,以达到预防冲突的结果。通过实验验证了不同问题规模下算法的可行性和有效性,结果表明所设计算法能有效减少编码长度,得到的结果质量、运行时间和收敛情况都优于其他算法所得,该算法能够有效地解决不同规模下多AGV的调度和预防冲突的路径规划问题,减少AGV的能量消耗。
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LIU Kai-wen;
刘恺文;
CAO Zheng-cai;
曹政才
- 《第五届全国现代制造集成技术学术会议》
| 2018年
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摘要:
以自动化立体仓库出入库作业过程中堆垛机能量消耗为优化目标,建立相应数学模型.对于入库货物,同时考虑定位存储和随机存储两种入库策略,采用了一种最近邻货位选择策略对随机存储货物进行货位分配.采用了一种改进灰狼优化算法进行问题求解,种群个体采用三段式编码,每个个体代表一种可行方案.为了改善传统灰狼优化算法中存在陷入局部最优的问题,引入了Lévy飞行的种群个体更新策略以及贪心选择策略来增强算法的全局搜索能力.仿真实验结果表明,该改进灰狼优化算法在求解自动化立体仓库出入库作业能量优化调度问题的有效性.
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Li Siyu;
李思宇;
Wang Shuming;
王书明
- 《第十三届中国国际地球电磁学术讨论会》
| 2017年
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摘要:
如何对大地电磁数据进行有效、准确度高的反演解释是大地电磁法(magnetotelluric,简称MT)的核心问题之一.对比各种线性反演方法,非线性启发式最优化算法因其不依赖初始模型,迭代精度高,收敛速度快等优点,在大地电磁资料反演解释中更具有实际意义.本文将灰狼优化算法(GWO算法)应用于大地电磁资料的反演解释。从实现过程看,GWO算法处理MT资料的容易实现,运行花费时间短;从结果看,在精度和收敛性质上,灰狼算法显示出较好的优越性。今后,灰狼算法作为一种新兴非线性反演算法,将在地球物理反演领域中被不断的完善。
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