【摘要】：基于狼群算法的基本思想提出探狼更新規(guī)則,并引入相位因子,以改善探狼的搜索靈活性;為了提高猛狼的圍攻能力,提出圍攻半徑的概念,并給出其計(jì)算方法,其變化可有效體現(xiàn)算法跳出局部最優(yōu)的能力;優(yōu)化了傳統(tǒng)狼群算法步長的種類,并設(shè)計(jì)新的猛狼位置更新公式.基于以上改進(jìn),并結(jié)合混沌優(yōu)化思想構(gòu)建改進(jìn)狼群算法的計(jì)算框架.通過對測試函數(shù)和路徑規(guī)劃問題的仿真模擬,并與傳統(tǒng)狼群算法進(jìn)行對比,驗(yàn)證了所提出算法的有效性.
[Abstract]:Based on the basic idea of wolf swarm algorithm, the renewal rule of probe wolf is proposed, and the phase factor is introduced to improve the search flexibility of the probe wolf. In order to improve the besieging ability of the wolf, the concept of besieged radius is put forward, and its calculation method is given. The change of the algorithm can effectively reflect the ability of the algorithm to jump out of the local optimum. The type of step size of traditional wolf swarm algorithm is optimized, and a new formula for updating the location of wolf is designed. Based on the above improvements and combined with the idea of chaos optimization, an improved wolf swarm algorithm computing framework is constructed. The validity of the proposed algorithm is verified by simulating the test function and path planning problem and comparing it with the traditional wolf swarm algorithm.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)裝備管理與安全工程學(xué)院;94188部隊(duì);
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(71501184)
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 劉永蘭;李為民;吳虎勝;宋文靜;;基于狼群算法的無人機(jī)航跡規(guī)劃[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2015年08期

2 吳虎勝;張鳳鳴;李浩;梁曉龍;;求解TSP問題的離散狼群算法[J];控制與決策;2015年10期

3 王建群;賈洋洋;肖慶元;;狼群算法在水電站水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[J];水利水電科技進(jìn)展;2015年03期

4 方彥軍;唐猛;;自動小車存取系統(tǒng)復(fù)合作業(yè)三維空間路徑優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2015年03期

5 伊廷華;王傳偉;李宏男;;基于等級劃分狼群算法的三維傳感器優(yōu)化布置方法研究[J];建筑結(jié)構(gòu)學(xué)報(bào);2014年04期

6 吳虎勝;張鳳鳴;戰(zhàn)仁軍;汪送;張超;;求解0-1背包問題的二進(jìn)制狼群算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2014年08期

7 吳虎勝;張鳳鳴;吳廬山;;一種新的群體智能算法——狼群算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2013年11期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐昕;李杰;陳芳;張杰;許準(zhǔn);;基于WPAPP模型的水土保持綜合效益研究[J];人民長江;2017年12期

2 龍必能;;狼群算法在河流水質(zhì)模型參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J];珠江現(xiàn)代建設(shè);2017年03期

3 惠曉濱;郭慶;吳娉娉;趙昱;;一種改進(jìn)的狼群算法[J];控制與決策;2017年07期

4 張強(qiáng);王梅;;自適應(yīng)分組差分變異狼群優(yōu)化算法[J];華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年03期

5 梁鵬騰;李繼清;;基于洪水脈沖歷時(shí)的三峽水庫生態(tài)調(diào)度研究[J];中國農(nóng)村水利水電;2017年05期

6 李正;王俊社;張紅斌;;云環(huán)境下的資源需求態(tài)勢感知研究[J];軟件;2017年05期

7 崔東文;;鯨魚優(yōu)化算法在水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[J];水利水電科技進(jìn)展;2017年03期

8 王建群;焦鈺;;狼群算法的改進(jìn)及其在水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用![J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2017年02期

9 焦鈺;王建群;賈洋洋;;基于狼群算法的水電站優(yōu)化調(diào)度模型參數(shù)優(yōu)選[J];南水北調(diào)與水利科技;2017年02期

10 鄭加林;;關(guān)于群體智能算法及其在信息安全中的應(yīng)用[J];電腦知識與技術(shù);2017年03期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王海波;林久輝;李永濤;;軍用無人機(jī)的應(yīng)用與發(fā)展趨勢[J];科技視界;2014年15期

2 吳虎勝;張鳳鳴;戰(zhàn)仁軍;汪送;張超;;求解0-1背包問題的二進(jìn)制狼群算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2014年08期

3 馮翔;馬美怡;虞慧群;;TSP湖水能量優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2013年09期

4 吳虎勝;張鳳鳴;吳廬山;;一種新的群體智能算法——狼群算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2013年11期

5 郭大宏;;基于單向?qū)б窂骄W(wǎng)絡(luò)的AGVS自主路徑規(guī)劃及交通管理方法研究[J];制造業(yè)自動化;2013年11期

6 周強(qiáng);周永權(quán);;一種基于領(lǐng)導(dǎo)者策略的狼群搜索算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年09期

7 柳寅;馬良;;模糊人工蜂群算法的旅行商問題求解[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年09期

8 李若平;歐陽海濱;高立群;鄒德旋;;學(xué)習(xí)型和聲搜索算法及其在0-1背包問題中的應(yīng)用[J];控制與決策;2013年02期

9 周永權(quán);黃正新;;求解TSP的人工螢火蟲群優(yōu)化算法[J];控制與決策;2012年12期

10 李軍華;黎明;;元胞遺傳算法的收斂性分析和收斂速度估計(jì)[J];模式識別與人工智能;2012年05期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 梁鋒;一種求整體最優(yōu)的快速混合算法[J];數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用;1989年02期

2 李枝勇;馬良;張惠珍;;蝙蝠算法收斂性分析[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2013年12期

3 喻壽益;鄺溯瓊;;保留精英遺傳算法收斂性和收斂速度的鞅方法分析[J];控制理論與應(yīng)用;2010年07期

4 班祥東;;蜂群算法理論研究綜述[J];軟件導(dǎo)刊;2012年10期

5 馬竹根;;智能水滴算法研究[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2014年06期

6 高衛(wèi)峰;劉三陽;姜飛;張建科;;混合人工蜂群算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2011年05期

7 朱賢陽,李敬,任朗,汪文秉;修正變步長自適應(yīng)算法[J];科學(xué)通報(bào);1996年16期

8 黃翰;林智勇;郝志峰;張宇山;李學(xué)強(qiáng);;基于關(guān)系模型的進(jìn)化算法收斂性分析與對比[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2011年05期

9 張業(yè)榮,聶在平,漆蘭芬;用于非均勻介質(zhì)重建的選代算法收斂性的研究[J];電波科學(xué)學(xué)報(bào);1998年02期

10 葉志偉;周欣;夏彬;;蟻群算法研究應(yīng)用現(xiàn)狀與展望[J];吉首大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

相關(guān)會議論文 前2條

1 任偉建;陳建玲;韓冬;王鳳妤;;蟻群算法綜述[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

2 張丹;華紅艷;邵麗紅;;擾動蟻群算法中參數(shù)的優(yōu)化選擇[A];中國自動化學(xué)會中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會·論文集[C];2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王允良;飛行器總體參數(shù)優(yōu)化的進(jìn)化算法及其應(yīng)用研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 孟曉琳;蟻群算法的研究及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

2 丁雪海;基于群智能的多目標(biāo)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法應(yīng)用研究[D];上海大學(xué);2014年

3 陳貞貞;基于FPGA的壓縮感知恢復(fù)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];中國科學(xué)院研究生院(空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心);2015年

4 葛曼;基于稀疏表示的魯棒相位恢復(fù)算法研究[D];燕山大學(xué);2016年

5 胡瀛月;人工蜂群算法的改進(jìn)及相關(guān)應(yīng)用研究[D];中原工學(xué)院;2016年

6 高明芳;基于粒子群蟻群混合算法的物流車輛路徑問題研究[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

7 周文明;基于智能算法的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D];南京理工大學(xué);2016年

8 岳振芳;教與學(xué)優(yōu)化算法的改進(jìn)研究[D];寧夏大學(xué);2016年

9 繆志勇;車聯(lián)網(wǎng)平臺下基于優(yōu)化蟻群算法的公交調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化[D];江西農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

10 陳思洋;覆蓋表生成蟻群算法：探索、挖掘與應(yīng)用[D];南京大學(xué);2015年

，

本文編號：2430978