中国科学技术信息研究所--国家工程技术数字图书馆

[学位论文] 马科意西安工业大学 2022年硕士导师: 于帆共71页

摘要 : 随着各种无线电系统性能指标的不断提高，天线研究工作也随之变得尤为重要。针对不同的应用场景和需求，实际工程也需要相应的天线能够产生不同形状的方向图。通过合理设置阵列天线的相关参数，我们就能得到满足实际生活与应用场景下的目标方向图。这... 展开随着各种无线电系统性能指标的不断提高，天线研究工作也随之变得尤为重要。针对不同的应用场景和需求，实际工程也需要相应的天线能够产生不同形状的方向图。通过合理设置阵列天线的相关参数，我们就能得到满足实际生活与应用场景下的目标方向图。这些阵列参数具体包括各个基本单元的激励电流幅度和相位、基本单元的排列形状及其数量。当阵列天线的基本单元数量较多、期望的远场方向图较为复杂时，阵列天线的设计就成了比较复杂的优化问题。在早期，利用解析方法或者传统的工程优化方法都被用来解决这类问题，但是这些解决方法不仅存在计算时间过长、精度不够等问题，还无法求解高维度复杂需求方向图的综合问题。随着各类智能优化算法的相继出现以及快速发展，阵列天线研究人员发现智能优化算法非常适合用来解决这类复杂优化问题，并且逐渐开始尝试利用各类智能优化算法来解决阵列天线优化问题。众所周知的遗传算法和粒子群算法也相继被用来解决阵列天线优化问题，并且取得了不错的优化效果。作为一种新兴的智能优化算法，有关鲸鱼优化算法的研究工作还不太广泛，本文将研究鲸鱼优化算法的特性并将其用来解决阵列天线优化问题，例如，阵列天线的幅度加权设计、稀疏布阵设计以及波束赋形波束优化等应用领域。鲸鱼优化算法是通过研究自然界中座头鲸捕食的方法所提出的一种新颖的智能优化算法，该算法分别模拟了座头鲸包围猎物、螺旋气泡攻击、搜索猎物三个步骤。鲸鱼优化算法的三个步骤分别实现如下功能：第一，“包围猎物”可以让鲸鱼游向最近位置，这可以提升搜索能力；第二，“螺旋气泡攻击”可以提高收敛速度并以螺旋方式进行局部搜索，这可以提高鲸鱼的搜索效率；第三，“搜索猎物”是对不同种类群体的搜索，可以丰富鲸鱼种群的多样性。鲸鱼优化算法是一种十分有效的优化算法，该算法的搜索域覆盖了整个训练空间。鲸鱼优化算法不仅运算过程简单、运算速度快，还可以得到全局最优解。因此近几年鲸鱼优化算法的发展速度很快。但是该算法在天线设计领域的应用还比较少，所以利用鲸鱼优化算法解决阵列天线设计中的优化问题就显得很有价值。首先，本文介绍了天线的基础知识和阵列天线远场方向图的计算过程，具体介绍了直线阵列天线、同心圆环阵列天线的阵因子方向图，还介绍了传统的切比雪夫综合法，为后文奠定理论基础。其次，本文详细介绍了鲸鱼优化算法的基本原理、实现过程、操作步骤、伪代码以及算法的复杂度。为了丰富种群的多样性，引入logistic混沌映射来初始化种群；引入惯性权重，来平衡全局搜索与局部搜索之间的关系；研究了用于二进制优化问题的二进制鲸鱼优化算法；选取3种不同的检验函数来验证鲸鱼优化算法的有效性和收敛速度，并将其与粒子群算法进行对比。最后，本文将尝试利用鲸鱼优化算法来解决阵列天线优化问题。利用鲸鱼优化算法对均匀直线阵列的激励幅度进行优化以获得切比雪夫型方向图，并且将优化结果与切比雪夫综合法进行对比，验证了鲸鱼优化算法在阵列天线优化问题中的有效性；利用二进制鲸鱼优化算法来解决低副瓣直线阵与同心圆环阵的稀疏布阵优化问题；利用鲸鱼优化算法分别解决了平顶波束优化问题、余割平方波束优化问题与地球匹配波束优化问题。收起

关键词 : 鲸鱼优化算法阵列天线二进制鲸鱼优化算法混沌映射

2. 矮塔斜拉桥换索及索力优化研究

[学位论文] 伍俊华北水利水电大学 2023年硕士导师: 王统宁;耿飞共79页

摘要 : 自20世纪70年代以来，斜拉桥的建造速度迅猛。由于早期斜拉索的防护技术不完善。斜拉桥运营多年后，会不可避免地出现拉索锈蚀病害，国内外有许多斜拉桥即将或已经面临更换拉索的问题。由于斜拉桥往往处于当地交通要道，承担着繁重的交通压力。因此，... 展开自20世纪70年代以来，斜拉桥的建造速度迅猛。由于早期斜拉索的防护技术不完善。斜拉桥运营多年后，会不可避免地出现拉索锈蚀病害，国内外有许多斜拉桥即将或已经面临更换拉索的问题。由于斜拉桥往往处于当地交通要道，承担着繁重的交通压力。因此，如何在不中断交通条件下更换拉索，是一个迫在眉睫需要解决的问题。同时，拉索更换完成后，其线形和索力（内力）水平与设计指标有较大差异。因此，在这种情况下如何进行斜拉索索力的优化调整就成了一个难题。本文依托某矮塔斜拉桥换索工程，借助有限元软件，重点研究了换索方案的确定、换索时成桥索力的优化两方面内容，开展了以下工作：（1）总结国内外斜拉桥换索方案及成桥索力优化计算的研究现状，概述斜拉桥更换拉索后成桥索力的计算理论。（2）设计斜拉桥更换拉索方案。通过比较换索后主梁位移、索力增量、桥塔位移，以及换索速度等影响因素，结果表明，以主塔为中心，同时拆除两根拉索的工况为最优换索方案。在该方案基础上，分析临时荷载对斜拉桥换索的影响，确定在不中断交通条件下，拉索更换可以安全有序进行。（3）根据换索后成桥索力的计算方法，采用零位移法、最小弯曲能量法及影响矩阵法计算换索后的成桥索力。（4）提出基于改进鲸鱼优化算法的索力优化方法。改进的鲸鱼优化算法（EnhancedWhaleOptimizationAlgorithmintegratedwithSalpSwarmAlgorithm，简称ESSAWOA）是在鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，简称WOA）的基础上，结合樽海鞘优化算法（SalpSwarmAlgorithm，简称SSA）的部分特点，辅以基于镜头对位学习策略（LensOpposition-basedLearning，简称LOBL）形成的改进生物算法。详细讨论了该方法的优化模型和限制条件。通过工程实例计算，与传统的索力优化算法相比，应用该法得出的成桥线形和受力状态更为合理。收起

关键词 : 斜拉桥索力优化优化算法鲸鱼优化算法

3. 群智能优化算法的改进研究

[学位论文] 高栋江西理工大学 2020年硕士导师: 张永平共66页

摘要 : 优化问题在我们生活中随处可见，其核心思想是在特定的条件下，通过设计合适的方案，在可行解范围内探索最优解。随着新技术的发展，问题的约束条件逐渐复杂，传统的求解方法心有余而力不足，群智能优化算法的诞生弥补了以上不足，该类算法可以更好的... 展开优化问题在我们生活中随处可见，其核心思想是在特定的条件下，通过设计合适的方案，在可行解范围内探索最优解。随着新技术的发展，问题的约束条件逐渐复杂，传统的求解方法心有余而力不足，群智能优化算法的诞生弥补了以上不足，该类算法可以更好的解决复杂、非线性、大规模的问题，具有灵活性好、鲁棒性强、求解效率高等优势，因此自从其被提出以来便受到国内外学者的研究和探索，并被广泛应用于各个领域。随着研究的不断深入，群智能优化算法的种类得到了不断的扩充以解决新的复杂问题，果蝇优化算法、花授粉算法、鲸鱼优化算法便是近10年被提出的新型的群智能优化算法，三种算法结构简单，易于理解且便于实现，但由于提出时间较晚，缺乏数学理论基础，算法具有收敛速度慢、易于陷入局部极值点、求解精度低等缺陷。为了解决上述缺陷，国内外学者分别从搜索半径、寻优公式、参数选择等多个方面对算法进行完善，提高了算法的寻优性能并扩充了应用领域，但是随着优化问题的日益复杂，算法的寻优能力需要不断地提升。因此，为了进一步提高算法的寻优性能，本文在结合前人研究的基础上，提出了三种新型改进算法，改进措施如下： (1)动态调整搜索策略的果蝇优化算法：首先，通过混沌映射改善初始位置分布，从而提升初始解的质量；其次，通过预测种群进化方向提高收敛速度；然后，通过随机选择动态调整的搜索半径，增强算法的搜索能力；最后，通过动态调整搜索策略，从而跳出局部最优点。 (2)基于动态调整和协同搜索的花授粉算法：首先，通过霍尔顿序列改善初始位置分布，从而提高初始解质量；其次，通过细化种群内个体分工提高收敛速度；最后，通过动态调整转换概率及寻优公式平衡算法全局探索和局部开发能力，提升算法寻优精度。 (3)动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法：首先，通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量；其次，通过精英个体指导种群进化方向，通过变异策略跳出局部最优；最后，通过动态调整收敛因子和搜索方程，从而改善算法搜索能力。为了更好的验证以上改进措施的有效性，本文选取了多个测试函数在多种维度下对算法进行仿真实验：一是通过固定实验的迭代次数，分析比较各类算法的寻优精度和收敛速度；二是通过固定实验的收敛精度，分析比较各类算法的平均迭代次数和实验成功率。结果表明，本文提出的新型改进算法相比部分改进算法，具有更好的寻优性能。收起

关键词 : 群智能优化算法花授粉算法鲸鱼优化算法

4. 分布式鲸鱼优化算法的应用研究

[学位论文] 胡周湖北工业大学 2020年硕士导师: 陈宏伟共74页

摘要 : 如今我们社会的现代化步伐越来越快速，这带动着城市的经济在迅猛的发展，也大幅度提升了我们国民整体的生活水平。随之改变的就是大城市的人口规模在不断的扩大，在特大城市流动人口急剧增加，导致了这些特大城市的交通等问题日益严峻,越来越多的人选... 展开如今我们社会的现代化步伐越来越快速，这带动着城市的经济在迅猛的发展，也大幅度提升了我们国民整体的生活水平。随之改变的就是大城市的人口规模在不断的扩大，在特大城市流动人口急剧增加，导致了这些特大城市的交通等问题日益严峻,越来越多的人选择绿色出行的公共交通。做好公共交通的规划和决策，是解决交通拥堵问题的关键所在。在大数据时代，科学的利用云计算平台及相关技术，对公共交通数据进行分析和研判，做出合理的预测和决策。本文提出了一种基于Spark平台的分布式鲸鱼优化算法的特征选择方法，并将分布式鲸鱼优化算法进行改进，然后结合随机森林预测模型，本文提出了一种组合的公交客流预测模型。本文的具体工作如下： (1)研究了鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)的初始化种群方法以及分布式化的思路。针对WOA种群初始化的方法，提出了反向学习初始化的策略，提高算法在初始化时种群的多样性，避免过早收敛。使用二进制编码，将鲸鱼优化算法分布式化，提出了基于分布式鲸鱼优化算法的特征选择方法。通过单机实验对比粒子群算法和遗传算法，分析得出鲸鱼优化算法的特征选择方法有较好的寻优效果；通过Spark平台的分布式实验结果，分布式平台对鲸鱼优化算法这类迭代的算法在处理大数据集的效率有明显的提升。 (2)针对鲸鱼优化算法的搜索过程，本文首先提出了非线性的收敛因子的设计，使得算法在搜索时能更好的平衡全局搜索和局部搜索，然后通过引入正余弦的搜索策略，进一步的去解决算法在规模较大的问题求解时易陷入局部最优的缺陷，然后将改进后的算法分布式化，提出基于Spark的改进鲸鱼优化算法(Spark-Improved Whale Optimization Algorithm,SIWOA)。将SIWOA和随机森林预测算法组合，提出基于SIWOA的随机森林预测模型(SIWOA-Random Forest， SIWOA-RF)。最后首先通过单机的12组测试函数实验，比较基本的WOA和SIWOA的求解寻优效果，结果表明SIWOA无论在单峰函数还是多峰函数求解上都要优于WOA；然后通过我国某市公交客流数据来比较本文的SIWOA-RF的预测模型和传统的RF预测模型的预测效果，结果表明在最终的预测结果上，SIWOA-RF的预测模型要优于传统的RF预测模型。总的来说，通过非线性收敛因子和正余弦搜索策略来改进鲸鱼优化算法，对鲸鱼优化算法在求解效率上有着显著的提升，并且将算法分布式化，在Spark分布式平台上使用鲸鱼优化算法迭代处理大数据能够非常有效的提升算法的效率。收起

关键词 : 鲸鱼优化算法 Spark平台特征选择随机森林

5. 面向云计算任务调度的群智能优化算法的研究

[学位论文] 陈灵彬桂林理工大学 2023年硕士导师: 谢晓兰共87页

摘要 : 近年来，全社会都在进行数字化转型，产业升级随之带来的便是大量的数据计算和处理，云计算的迅速发展有效解决了巨大规模应用程序日益增长的计算需求。云计算场景中有着丰富的计算资源，合理的分配调度有利于提高资源的利用率、降低经济成本。如何合... 展开近年来，全社会都在进行数字化转型，产业升级随之带来的便是大量的数据计算和处理，云计算的迅速发展有效解决了巨大规模应用程序日益增长的计算需求。云计算场景中有着丰富的计算资源，合理的分配调度有利于提高资源的利用率、降低经济成本。如何合理分配计算资源，已经成为当今研究的一个热点。云计算任务调度是一个NP-hard问题。随着研究的深入，研究表明启发式算法中的群体智能算法往往在该领域能起到更好的调度效果。但是现有的群体智能优化算法，存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题。针对以上问题，本文提出了两种改进群体智能优化算法，用于解决云计算任务调度问题： (1)融合Levy飞行与进化种群动力学的改进鲸鱼优化算法WOALE。本文对标准鲸鱼优化算法做出了5点改进，从而优化鲸鱼优化算法的收敛精度和收敛速度。一、采用分段Logistic混沌映射策略进行种群初始化。二、采用非线性递减的自适应惯性权重策略，平衡算法前后期的全局搜索能力与局部搜索能力。三、采用动态收敛系数策略，控制迭代步长。四、融入Levy飞行机制，在算法每轮迭代过程中抽取一个种群个体进行Levy飞行，提升了算法的扰动性。五、引入进化种群动力学（EPD）的思想，使鲸鱼个体具备变异能力。实验证明，改进后的算法相较于原算法提升了收敛速度与收敛精度。 (2)融合秃鹰优化算法的改进灰狼优化算法IGWO-BES。本文对标准灰狼优化算法做出了3点改进，从而优化灰狼优化算法的收敛精度和收敛速度。一、采用反向学习策略初始化种群。二、采用非线性控制参数策略动态调整算法迭代步长。三、融入秃鹰优化算法。融合后的算法具备了秃鹰优化算法快速收敛的特点，同时也保留了原灰狼优化算法自己的特性。实验证明，改进后的算法相较于原算法提升了收敛速度与收敛精度。本文选取了7个高维单峰函数和5个高维多峰函数对所提出的算法性能进行测试，测试结果证明了算法的优越性。此外，本文将算法分别应用到了云计算任务调度的单目标优化模型和多目标优化模型中。并通过Matlab平台进行实验仿真。实验结果表明，本文提出的两种算法，相对于改进前的算法，具有更好的收敛速度和收敛精度，在解决云计算任务调度问题时表现出色。收起

关键词 : 云计算任务调度鲸鱼优化算法灰狼优化算法秃鹰优化算法

6. 鲸鱼优化算法分析改进及应用研究

[学位论文] 梁志伟广西民族大学 2023年硕士导师: 罗淇方共100页

摘要 : 鲸鱼优化算法（WOA,whaleoptimizationalgorithm）是模仿自然界中鲸鱼的觅食行为而提出的一种群体智能优化方法。因鲸鱼优化算法结构简单，概念易懂、全局优化性能较好等特点，在科学、工程等领域得到广泛地应用。但随着鲸鱼优化算法的研究的不断深入... 展开

关键词 : 鲸鱼优化算法反对称学习航迹规划

7. 鲸鱼优化和堆优化的混合算法研究

[学位论文] 温少晨河南师范大学 2022年硕士导师: 张新明共113页

摘要 : 现实生活中优化问题无处不在，需要解决的优化问题越来越复杂和多样化，寻求有效解决这些问题的方法一直是优化领域面临的重大挑战。传统的解决方法是确定性的数学方法，但这些确定性方法并不能有效解决日益复杂和多样化的优化问题，因此元启发式算法... 展开现实生活中优化问题无处不在，需要解决的优化问题越来越复杂和多样化，寻求有效解决这些问题的方法一直是优化领域面临的重大挑战。传统的解决方法是确定性的数学方法，但这些确定性方法并不能有效解决日益复杂和多样化的优化问题，因此元启发式算法(Meta-heuristic algorithms,MAs)应运而生。因具有简单、灵活和避免局部最优等优点，元启发式算法被广泛的应用到各个领域。鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)是经典算法之一，由于其诸多优势，已经在多个领域得到了非常广泛的应用。堆优化算法(Heap-based optimizer,HBO)是最近提出的一种新颖元启发式算法，具有较大的研究空间和研究价值。单个算法都有其各自的优势与不足，混合算法可以最大化单个算法的优势，实现优势互补。因此，本文首先研究WOA和HBO的改进算法，然后将两改进算法进行混合获得搜索能力强的鲸鱼优化和堆优化的混合算法，最后将其应用于工程设计优化问题验证混合算法的有效性。本文的主要研究内容及创新如下。 (1)针对WOA在求解高维问题时存在的搜索能力不足、易陷入局部最优等问题，提出了一种混合多策略的WOA(Hybrid WOA with gathering strategies,HWOAG)。首先，采用基于个体的更新方式代替WOA中基于维度的更新方式，降低了计算复杂度。其次，将反向学习策略嵌入基于个体的WOA中，形成了反向学习WOA(Opposition learning WOA,OWOA)，并将灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)嵌入OWOA(OWOA with GWO,OWOAG)，以提高WOA的全局搜索能力。最后，将其分为了两个独立的阶段，分别采用参数调整、随机差分扰动和趋优螺旋算子等策略以获得更强的搜索能力，更好地平衡探索和开采。在高维(1000维、2000维、4000维和8000维)函数的大量实验结果表明，HWOAG具有更强的搜索能力，更高的搜索效率和更强的普适性，并优于许多先进的算法。 (2)为了弥补HBO在解决复杂优化问题时搜索能力不足和搜索效率低等问题，提出了一种差分扰动的HBO(Differential Disturbance HBO,DDHBO)。首先，对于最优个体没有得到更新而搜索效率低的问题，提出了一种正弦差分扰动策略。然后，提出了一种最优最差差分扰动策略强化最差个体的搜索能力。其次，一般个体通过多层差分扰动策略进行更新，强化个体之间的信息交流。最后，采用基于维的差分扰动策略更新其它个体，解决HBO在搜索初期获得有效解概率低的问题。大量CEC2017复杂函数的实验结果表明，DDHBO具有更好的优化性能且优于HBO和其他先进的MAs，并且具有比HBO更少的运行时间和更显著的优势。 (3)基于以上改进研究，提出了一种鲸鱼优化和堆优化的混合算法(Hybrid HBO with WOA,HHBOW)。首先，提出一种趋优WOA(Global-best WOA,GWOA)，利用HWOAG中基于个体的更新方式和趋优算子，并采用动态参数调整策略提高搜索能力。其次，利用DDHBO中的多层差分扰动策略改进HBO(Improved HBO,IHBO)，并将GWOA与IHBO混合得到了HHBOW。根据因材施教原理，采用GWOA更新最优个体；采用最优引导GWOA更新次优个体；采用随机反向GWOA更新最差个体；采用反向差分GWOA更新一般个体。大量低维、高维经典函数和CEC2017复杂函数上的实验结果表明，HHBOW可以最大化两种改进算法的优势，具有更好的优化性能和更强的普适性。 (4)为了验证混合算法HHBOW解决现实优化问题的能力，将HHBOW应用于解决工程设计优化问题。仿真结果表明，混合算法HHBOW可以更好的实现两种算法的优势最大化，具有更好的解决工程设计优化问题的能力。收起

关键词 : 鲸鱼优化算法堆优化算法混合算法搜索能力

8. 基于回归随机森林的构造煤厚度预测

[学位论文] 刘晓明中国矿业大学(江苏) 2021年硕士导师: 王新共76页

摘要 : 煤与瓦斯突出是我国煤矿开采过程中面临的巨大威胁之一。研究显示，构造煤的存在会导致煤与瓦斯突出问题的出现，瓦斯突出的易发区多数是构造煤的发育区域。因此，如果能够通过预测构造煤厚度来辨别瓦斯突出区域，也就可以为防治煤与瓦斯突出问题提供... 展开

关键词 : 构造煤随机森林多目标预测鲸鱼优化算法

9. 无线传感器网络的DV-hop定位改进算法研究

[学位论文] 徐祯杰湘潭大学 2022年硕士导师: 王灵矫共73页

摘要 : 随着时代的发展，人们对于基于位置信息的服务的需求和要求越来越高，无线传感器网络作为一种新型网络，具有集数据采集，数据处理，数据传输于一体的优点。而无线传感器网络的各种应用都需要相关的位置信息作为前提，因此节点定位技术是传感器网络的... 展开随着时代的发展，人们对于基于位置信息的服务的需求和要求越来越高，无线传感器网络作为一种新型网络，具有集数据采集，数据处理，数据传输于一体的优点。而无线传感器网络的各种应用都需要相关的位置信息作为前提，因此节点定位技术是传感器网络的一个重要研究方向，本文也针对节点定位技术中的DV-hop算法做了一定研究。本文主要内容如下：（1）传统算法在定位时需要知道各个节点之间的最小跳数以及锚节点的平均跳距，从而利用跳数和平均跳距估计未知节点到锚节点的距离，计算坐标。因此最小跳数与平均跳距是否符合实际情况将会直接影响到算法的定位精度。本文首先提出一种基于多通信半径和跳距重估的改进DV-hop算法，即MJDV-hop算法。该算法通过锚节点分多个通信半径广播自身位置信息，在锚节点的单跳范围内有其他锚节点时，引入跳数修正参数，进一步细化跳数，降低误差。在平均跳距方面首先用最小均方误差准则修正平均跳距，再利用改进平均跳距公式求得锚节点之间估计距离，并且求得锚节点间估计距离与实际距离的误差，最后将误差进行加权处理求得平均单跳误差，将其与各个锚节点的平均跳距相加得到修正后的平均跳距。（2）考虑到锚节点的全局与局部的影响，以及传统坐标计算方法会因为节点分布不均匀出现误差。本文提出了一种基于阈值机制和鲸鱼优化算法的MCTM-DV-hop改进算法，在MJDV-hop算法的前提下，计算锚节点的全局平均跳距以及局部平均跳距，然后对锚节点的平均跳距进行组合优化，根据阈值的选择和两节点的跳数选择最优平均跳距来估算未知节点到锚节点的距离，最后根据未知节点到锚节点的测量误差设定目标函数，利用鲸鱼优化算法在解空间中寻求误差最小的解，这个解为未知节点的坐标。最后经过Matlab实验平台进行仿真实验，通过多次仿真实验可以看出，在不同锚节点总数，通信半径，节点总数的情况下，本文算法相对于传统算法来说能够有效降低定位误差，提高定位精度。收起

关键词 : 多通信半径跳数阈值鲸鱼优化算法

10. 智能优化算法在CR频谱分配中的应用研究

[学位论文] 徐航贵州大学 2021年硕士导师: 张达敏共69页

摘要 : 随着无线通信业务的猛增，需要更多的频谱资源为用户提供数据传输服务，而当前大部分频谱资源都已经分配给特定的频谱使用者，这样的方式导致频谱资源利用率低的问题，因此认知无线电(CognitiveRadio,CR)技术应时而生，其中动态频谱分配问题是这个技术... 展开

关键词 : 认知无线电鲸鱼优化算法灰狼优化算法频谱分配网络效益