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基于混沌多目标蚁狮优化算法和核极限学习机的冲击性负荷预测模型 被引量：1
1
作者 黄裕春 贾巍 +3 位作者 雷才嘉 方兵华 刘涌 李洋洋 《现代电力》 北大核心 2023年第6期1043-1051,共9页
针对冲击性负荷预测问题,提出了一种基于混沌多目标蚁狮优化算法(chaotic multi-objective antlion optimization algorithm,CMOALO)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的冲击性负荷预测模型。首先,为了降低预测难度... 针对冲击性负荷预测问题,提出了一种基于混沌多目标蚁狮优化算法(chaotic multi-objective antlion optimization algorithm,CMOALO)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的冲击性负荷预测模型。首先,为了降低预测难度,使用集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将原始冲击性负荷分解为一系列更为平稳的子序列。为了同时提升模型的预测精度和稳定性,提出了一种MOALO;其次,为进一步提高算法的解搜索能力,将MOALO与混沌运算融合,提出了CMOALO算法,将其用于优化KELM。最后通过某地区真实采集的冲击性负荷数据对所提出的EEMD-CMOALOKELM模型进行验证。通过案例分析可知,所提出的冲击性负荷预测模型,无论是在预测精度还是预测稳定性方面,性能最好。 展开更多
关键词 冲击性负荷预测 集合经验模式分解 混沌多目标蚁狮优化算法 核极限学习机
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基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群算法在无人船路径规划中的应用研究
2
作者 谢国兵 贺沩 +2 位作者 胡旺文 苏义鑫 石兵华 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期115-124,共10页
[目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,... [目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,使得初始路径和终点附近的信息素浓度大,其他栅格的信息素浓度参照与两者的距离逐渐减少,改善蚂蚁在前期路径搜索盲目性大的问题,缩短计算时间;建立求解多目标路径规划问题的目标函数,通过设定权重来平衡安全指数、能耗和路径曲折度之间的关系,为不同的应用场景生成符合需求的多样化路径,并使信息素增量随路径的优劣进行自适应调整,以强化优质路径在整个蚁群中的影响;同时,设置启发式矩阵系数的自适应调整机制,引入与迭代次数相关的余弦调节因子,以提高ACO算法的寻优效率。对路径进行二次优化以获得全局最优路径,减少航行过程中的频繁转向和转弯幅度。最后,以黄石的“仙岛湖”和杭州的“千岛湖”两个真实湖泊为地图,通过实验将所提算法与其他传统的ACO算法、A^(*)算法和改进ACO算法进行路径规划效果的比较。[结果]结果显示,相比其他传统的ACO算法,所提算法规划的路径最短(减少61.71%),距离障碍物最远,路径曲折度最小,运行时间也得到改善。[结论]实验结果表明,所提算法可降低无人船的航行能耗,减少转弯次数与转弯幅度,提升路径的平滑性和安全性。 展开更多
关键词 无人船 运动规划 多目标优化 蚁群优化算法 不均匀分配信息素 概率路线图法
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基于多目标蚁狮算法的Stewart平台优化设计
3
作者 史晓娟 王磊 +1 位作者 姚兵 程森林 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第11期79-84,共6页
针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多... 针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多目标蚁狮(MOALO)算法应用于Stewart平台的结构优化设计,以雅可比矩阵条件数以及可用操作度为优化目标,通过仿真软件得到多组优化解,即帕雷托优化解集;以用作运动模拟器的Stewart平台为例进行具体的优化设计分析,通过对灵活工作空间体积占比的求解,验证了该算法的有效性和可行性。在Stewart平台的结构优化设计中,MOALO算法相较进化遗传算法、多目标粒子群算法等,在多目标优化问题上具有更好的收敛性和覆盖性,更符合实际多目标优化工程设计。 展开更多
关键词 STEWART平台 运动学方程 结构优化 多目标蚁狮算法 工作空间
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基于改进混沌蚁群算法的大凌河水质模型参数反演优化
4
作者 何川 《水利技术监督》 2025年第1期195-199,共5页
为提高大凌河水质模型的预测精度,采用改进的混沌蚁群算法对水质模型进行参数反演优化,对比分析参数优化前后水质模型预测精度。结果表明,相比于参数优化前,水质模型收敛率平均提高15.9%,COD浓度预测误差平均降低10.2%,过程拟合系数平... 为提高大凌河水质模型的预测精度,采用改进的混沌蚁群算法对水质模型进行参数反演优化,对比分析参数优化前后水质模型预测精度。结果表明,相比于参数优化前,水质模型收敛率平均提高15.9%,COD浓度预测误差平均降低10.2%,过程拟合系数平均提高0.24,模型预测精度得到有效提升。研究成果对于河流水质模型预测精度的改善具有参考价值。 展开更多
关键词 水质模拟 参数反演优化 混沌算法 蚁群算法 大凌河
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基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法
5
作者 李忠 严莉 +1 位作者 倪建军 汤嘉立 《计算机与网络》 2025年第1期67-75,共9页
为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转... 为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转移概率和信息素浓度,求解目标函数,获得最佳的路由方案。实验结果表明,该方法在能量消耗、传输时延、死亡节点数量和网络吞吐量等方面均有明显改善,有效提高了无线传感网络路由的性能。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 无线传感网络 路由优化 路由模型 目标函数
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基于多目标蚁狮优化算法的月球InSAR卫星编队构型设计
6
作者 舒睿 贾庆贤 +1 位作者 于丹 杜耀珂 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3128-3138,共11页
本文研究了月球干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)卫星编队构型设计问题。首先,建立了基于相对偏心率/相对倾角(eccentricity/inclination,E/I)矢量的月球InSAR卫星相对动力学模型。然后,研究了月球轨... 本文研究了月球干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)卫星编队构型设计问题。首先,建立了基于相对偏心率/相对倾角(eccentricity/inclination,E/I)矢量的月球InSAR卫星相对动力学模型。然后,研究了月球轨道摄动环境下的编队飞行长期稳定飞行条件。进一步,以相对测高精度和模糊高度为优化指标,同时考虑星间安全性,给出了月球InSAR卫星编队构型优化的目标函数。针对现有的研究方法难以解决构型设计的多目标问题,应用改进多目标蚁狮优化算法实现了月球InSAR卫星编队构型设计。仿真结果表明,其在基线使用率方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。 展开更多
关键词 月球InSAR卫星编队 构型设计 蚁狮优化算法
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基于蚁狮算法的主动配电网多目标重构优化
7
作者 孙华利 叶华 +1 位作者 董诗焘 张孝 《微型电脑应用》 2024年第10期161-163,168,共4页
提出一种有效的智能蚁狮优化(ALO)算法,用于求解配电网的多目标重构优化问题。问题的主要目标是求解主动配电网系统中最优的网络重构,并确定系统中分布式能源(DG)的大小和位置,从而使网络的损耗最小以及电压的稳定性增强。结合IEEE33总... 提出一种有效的智能蚁狮优化(ALO)算法,用于求解配电网的多目标重构优化问题。问题的主要目标是求解主动配电网系统中最优的网络重构,并确定系统中分布式能源(DG)的大小和位置,从而使网络的损耗最小以及电压的稳定性增强。结合IEEE33总线系统为实际算例进行验证,仿真结果表明,算法能够得到电压分布、功率损耗以及DG的最优位置和规模。这证明ALO算法在主动配电网多目标重构优化领域的有效性,为实际DG的规划配置提供借鉴意义。 展开更多
关键词 主动配电网 网络重构 功率损耗 电压稳定性 蚁狮优化算法
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基于改进蚁群算法的微电网多目标优化调度 被引量：3
8
作者 于晓丹 《红水河》 2024年第5期115-121,共7页
针对微电网的经济优化调度问题,笔者提出一种基于改进蚁群优化算法的微电网多目标优化调度策略。结合微电网中各发电单元的发电特性,构建微电网多目标优化调度模型,对蚁群优化算法存在的不足进行改进,并采用Matlab对所提出的优化策略进... 针对微电网的经济优化调度问题,笔者提出一种基于改进蚁群优化算法的微电网多目标优化调度策略。结合微电网中各发电单元的发电特性,构建微电网多目标优化调度模型,对蚁群优化算法存在的不足进行改进,并采用Matlab对所提出的优化策略进行验证。结果表明:改进蚁群优化算法的寻优性能和收敛性能均明显优于蚁群优化算法的,寻优迭代次数减少了87%;改进蚁群优化算法能显著降低微电网的总运行成本,且各微电源出力情况也符合其工作特性。该策略对微电网实际优化调度具有一定的参考价值和指导作用。 展开更多
关键词 微电网 蚁群优化算法 多目标优化 优化调度
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并行化的多目标优化海缆路由规划算法研究
9
作者 蒋佳芮 赵赞善 +1 位作者 段茂生 高冠军 《光通信研究》 北大核心 2025年第2期105-109,共5页
【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并... 【目的】文章为了解决传统蚁群优化(ACO)算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷,提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法,实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图,建立了并行化多目标优化海缆路由规划算法模型,并对模型关键参数进行优化,然后在最佳模型参数下,利用并行化蚁群优化(PACO)算法进行海底光缆路由规划,统计了Pareto前沿解下的海底光缆路由方案。【结果】仿真结果表明,并行多目标优化算法模型在分块数量为6,蚁群规模大小为150时,获得最佳的搜索能力和效率。PACO算法规划的海底光缆路由与传统ACO算法相比在相同风险条件下节省了33.9%的成本,且路由成本均小于传统ACO算法,路由最大成本与传统ACO算法的最小成本相比还降低了20.6%,同时相应的风险降低了65.8%。【结论】在多目标海底光缆路由规划中,与传统ACO算法相比,PACO算法不仅在规划结果上更优,而且运算时间效率提高至少8倍。 展开更多
关键词 海缆路由规划 并行蚁群优化算法 多目标优化
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基于蚁群算法的多目标农产品物流配送路径优化
10
作者 王宁 杨正华 《信息技术与信息化》 2024年第9期108-113,119,共7页
针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多... 针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多种局部搜索,以某物流企业为例,对所提算法和现有算法进行对比,得出几种算法各自的配送路径、运输成本、碳排放量、客户满意度。实验结果表明,对比其余现有算法,所提出的改进蚁群算法搜索收敛速度更快且求解出来的效果更好,从而证明改进后算法性能更好。 展开更多
关键词 多目标优化 改进蚁群算法 软硬时间窗 车辆路径优化问题 冷链物流
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基于多目标蚁群算法的共享单车调度优化方法 被引量：1
11
作者 薛晴婉 瞿麦青 +4 位作者 彭怀军 姚运梅 郭伟伟 谭墍元 王云 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2024年第2期124-135,共12页
共享单车作为公共交通接驳“、最后一公里”出行的重要交通工具,存在供需时空不匹配的问题,需要利用调度车实现共享单车的再平衡。针对部分现有共享单车调度方法存在的优化目标单一、调度点只能被访问1次、未考虑连续调度衔接等问题,建... 共享单车作为公共交通接驳“、最后一公里”出行的重要交通工具,存在供需时空不匹配的问题,需要利用调度车实现共享单车的再平衡。针对部分现有共享单车调度方法存在的优化目标单一、调度点只能被访问1次、未考虑连续调度衔接等问题,建立了以总需求不满足度最小和调度成本最小为目标的多目标优化模型。该模型考虑高峰小时调度点需求远大于调度车容量的情况,允许多辆调度车多时段连续调度,且允许调度车重复访问调度点。设计了多目标蚁群算法进行求解,引入非支配排序方法,将解集划分为不同的非支配层级,取最高层级的解,形成1组同时考虑2个目标的Pareto最优解。该算法引入了最大-最小蚂蚁系统,改进了状态转移概率规则和信息素更新规则,使其能够适用于求解多目标优化问题。算例结果表明,该模型能够在保证较低调度成本的同时,减少需求损失,算例调度后的总需求不满足度由不进行调度时的26.48%降低到17.86%。将不同算例规模下多目标蚁群算法与贪心算法求解结果进行比较,多目标蚁群算法在多时段连续调度问题上具有优势,能够统筹安排每辆调度车在每个调度周期的行驶路径和在各调度点的到达时间和共享单车装卸数量。多目标蚁群算法所求得的解的质量优于贪心算法,较大规模算例求解得到的调度成本和总需求不满足度比贪心算法分别降低了62%和23%。 展开更多
关键词 城市交通 共享单车调度 多目标优化 蚁群算法
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面向多目标权衡的环武夷山国家公园城乡居民点用地布局优化研究:基于多源数据和蚁群算法 被引量：1
12
作者 傅田琪 廖凌云 +2 位作者 陈大樑 曹越 兰思仁 《中国园林》 CSCD 北大核心 2024年第12期22-28,共7页
优化国家公园周边城乡居民点用地布局对统筹国家公园建设和区域发展具有重要意义。如何实现多目标的权衡和统筹是用地布局优化的瓶颈。基于多源开放数据优化评价指标体系,结合多目标加权法改进蚁群算法建构面向多目标权衡的环国家公园... 优化国家公园周边城乡居民点用地布局对统筹国家公园建设和区域发展具有重要意义。如何实现多目标的权衡和统筹是用地布局优化的瓶颈。基于多源开放数据优化评价指标体系,结合多目标加权法改进蚁群算法建构面向多目标权衡的环国家公园城乡居民点用地布局优化模型,并以毗邻武夷山国家公园的5个县市为研究区域,探索权衡保护与发展目标的布局优化方案。结果显示:1)环武夷山国家公园城乡居民点用地布局主要集中在5个县市的城区,外围零星分布;2)国家公园周边适宜区和较适宜区分别占总面积的5.38%和29.44%;3)基于梯度设定了紧凑度和适宜性的权衡方案,并基于比较分析确定最佳推荐方案。以期为国家公园周边城乡空间规划优化与可持续发展提供技术支持和案例参照。 展开更多
关键词 风景园林 国家公园 多目标优化 蚁群算法 区域规划
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带混沌侦查机制的蚁狮优化算法优化SVM参数 被引量：23
13
作者 赵世杰 高雷阜 +1 位作者 于冬梅 徒君 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第5期722-731,共10页
蚁狮优化算法作为一种新的仿生智能算法,有许多有待完善和发展的方面。由于在算法迭代过程中蚁狮种群存在适应度相对较差的个体,若蚂蚁选定该蚁狮进行随机游走将会增加算法陷入局部极值的可能性,同时会影响算法的寻优性能。针对该问题,... 蚁狮优化算法作为一种新的仿生智能算法,有许多有待完善和发展的方面。由于在算法迭代过程中蚁狮种群存在适应度相对较差的个体,若蚂蚁选定该蚁狮进行随机游走将会增加算法陷入局部极值的可能性,同时会影响算法的寻优性能。针对该问题,借鉴人工蜂群算法的侦查思想,在蚁狮原有信息的基础上引进混沌搜索机制,提出了一种带混沌侦查机制的蚁狮优化算法。该算法首先将排序蚁狮种群中适应度较差的个体定义为侦查蚁狮,并将其原始位置信息作为Fuch混沌映射的初始值,然后通过一定次数的混沌搜索迭代获得一个适应度值更优的位置再重新赋值给侦查蚁狮,以提高蚁狮种群的优良性和算法的寻优性能。最后将改进蚁狮优化算法用于支持向量机参数的优化中,以UCI标准数据库中的数据进行数值实验,结果表明改进算法具有较强的寻优性能和较好的算法稳定性。 展开更多
关键词 蚁狮优化算法 混沌 侦查机制 支持向量机 参数优化
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蚁狮优化算法研究综述 被引量：1
14
作者 胡城 蔡延光 +1 位作者 黄嘉铖 曾庆丰 《自动化与信息工程》 2024年第3期1-10,15,共11页
蚁狮优化(ALO)算法是通过模拟自然界中蚁狮捕食蚂蚁的狩猎机制而提出的一种新型元启发式算法,广泛应用于各种优化问题,具有全局寻优能力强、收敛精度高、简单易实现等特点。首先,简述ALO算法的原理及流程;然后,阐述ALO算法的多种变体;接... 蚁狮优化(ALO)算法是通过模拟自然界中蚁狮捕食蚂蚁的狩猎机制而提出的一种新型元启发式算法,广泛应用于各种优化问题,具有全局寻优能力强、收敛精度高、简单易实现等特点。首先,简述ALO算法的原理及流程;然后,阐述ALO算法的多种变体;接着,介绍ALO算法在工程设计、人工智能、计算机科学、电力系统优化、控制系统等领域的应用;最后,对ALO算法进行总结,并提出建议和未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 蚁狮优化算法 元启发式算法 综述
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基于遗传蚁群算法的武器目标分配优化方法 被引量：1
15
作者 翁年凤 刘艺 +3 位作者 郑奇斌 段伟伟 刘坤 任小广 《海军航空大学学报》 2024年第5期640-648,共9页
针对演化算法求解武器目标分配求解精度不高的问题,提出了结合蚁群优化的遗传蚁群算法。使用混沌映射随机初始化方法,通过逻辑混沌映射初始化种群,提升初始种群的多样性;通过多样性交换策略,交换染色体部分区域值,进一步提高算法的多样... 针对演化算法求解武器目标分配求解精度不高的问题,提出了结合蚁群优化的遗传蚁群算法。使用混沌映射随机初始化方法,通过逻辑混沌映射初始化种群,提升初始种群的多样性;通过多样性交换策略,交换染色体部分区域值,进一步提高算法的多样性;基于蚁群优化思想,提出蚁群重组准则,利用蚂蚁的搜索行为增强算法的收敛性。使用12个测试用例进行消融实验,证明了各策略的有效性;与7种典型方法进行对比实验,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 武器目标分配 遗传算法 蚁群优化 组合优化
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现代战争物资分配的研究——基于多目标优化的蚁群算法模型
16
作者 徐慧威 陈信至 +3 位作者 侯明鑫 苏永杰 吴少彬 李军 《计算机科学与应用》 2024年第2期428-437,共10页
针对现代战争中红蓝双方物资分配问题,为了优化分配供应,提出一种基于蚁群算法优化现代战争物资分配的方法。引入蚁群算法构建最短路径模型,模型充分考虑约束条件,确保每个位置唯一访问;综合考虑火力打击目标,同时分析不考虑时间窗的多... 针对现代战争中红蓝双方物资分配问题,为了优化分配供应,提出一种基于蚁群算法优化现代战争物资分配的方法。引入蚁群算法构建最短路径模型,模型充分考虑约束条件,确保每个位置唯一访问;综合考虑火力打击目标,同时分析不考虑时间窗的多目标优化情况;通过信息素初始化、状态转移率标准和信息素更新,构建有效的路径规划模型;构建判断矩阵对目标因素进行一致性检验;最终通过蚁群算法获得红队和蓝队的最短路径长度并得出红蓝方运输车辆最优配置及总人数。 展开更多
关键词 蚁群算法 物资分配供应 多目标优化 最短路径
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基于蚁狮算法风电机组配电网无功优化分析
17
作者 徐烁烁 刘金妮 《中国新技术新产品》 2024年第12期24-27,共4页
为了降低风电机组配电网的有功功率损耗,本文运用改进蚁狮算法进行配电网潮流计算,进而确定系统节点中的最佳无功补偿点。以IEEE33节点系统为仿真对象,运用MATLAB进行模拟,利用改进蚁狮算法对节点系统进行无功补偿优化。仿真结果显示,... 为了降低风电机组配电网的有功功率损耗,本文运用改进蚁狮算法进行配电网潮流计算,进而确定系统节点中的最佳无功补偿点。以IEEE33节点系统为仿真对象,运用MATLAB进行模拟,利用改进蚁狮算法对节点系统进行无功补偿优化。仿真结果显示,系统优化前、后的有功功率损耗明显下降,达到了预期目标。 展开更多
关键词 蚁狮算法 含风电机组 配电网 无功优化
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多目标蚁狮算法在航材配置优化中的应用研究 被引量：8
18
作者 张家维 李昊 《计算机仿真》 北大核心 2019年第7期71-74,115,共5页
为了解决空军航材配置中存在的多目标决策问题,提高航材配置优化决策的精度和效率,建立了航材配置的多目标优化数学模型,并将帕累托支配相关概念与一种先进的群体智能算法--蚁狮算法相结合,构建了多目标蚁狮算法求解航材配置优化模型的... 为了解决空军航材配置中存在的多目标决策问题,提高航材配置优化决策的精度和效率,建立了航材配置的多目标优化数学模型,并将帕累托支配相关概念与一种先进的群体智能算法--蚁狮算法相结合,构建了多目标蚁狮算法求解航材配置优化模型的思路和框架。通过数值仿真,得到了最优配置方案集合,并进一验证了该算法的效果和效率。研究表明,上述算法能够很好的解决航材配置中的多目标优化问题,为空军航材保障提供了一种有效的优化方案。 展开更多
关键词 航材配置 多目标优化 蚁狮算法
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基于多目标混合蚁狮优化的算法选择方法 被引量：4
19
作者 李庚松 刘艺 +5 位作者 郑奇斌 李翔 刘坤 秦伟 王强 杨长虹 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1533-1550,共18页
算法选择是指从可行算法中为给定问题选择满足需求的算法,基于元学习的算法选择是应用较为广泛的方法,元特征和元算法是其中的关键内容,而现有研究难以充分利用元特征的互补性和元算法的多样性,不利于进一步提升方法性能.为了解决上述问... 算法选择是指从可行算法中为给定问题选择满足需求的算法,基于元学习的算法选择是应用较为广泛的方法,元特征和元算法是其中的关键内容,而现有研究难以充分利用元特征的互补性和元算法的多样性,不利于进一步提升方法性能.为了解决上述问题,提出基于多目标混合蚁狮优化的算法选择方法(SAMO),设计算法选择模型,以集成元算法的准确性和多样性作为优化目标,引入元特征选择和选择性集成,同时选择元特征和异构元算法以构建集成元算法;提出多目标混合蚁狮算法对模型进行优化,使用离散型编码选择元特征子集,通过连续型编码构建集成元算法,应用增强游走策略和偏好精英选择机制提升寻优性能.使用260个数据集、150种元特征和9种候选算法构建分类算法选择问题来进行测试,分析方法的参数敏感性,将多目标混合蚁狮算法与4种演化算法进行比较,通过对8种对比方法与所提方法进行对比实验,结果验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 算法选择 多目标蚁狮优化 元特征选择 选择性集成 元学习 分类
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