2024年RIS SCI2区:自适应天鹰算法AAO,深度解析+性能实测
目录
- 1.摘要
- 2.天鹰算法AO原理
- 3.改进策略
- 4.结果展示
- 5.参考文献
- 6.代码获取
1.摘要
智能电网通过集成可再生能源并管理供需动态平衡来提高效率,本文提出了自适应天鹰算法(AAO),AAO使用Sigmoid因子来平衡探索和开发,根据迭代进度适应从广泛搜索到聚焦搜索的转变。
2.天鹰算法AO原理
【智能算法】天鹰优化算法(AO)原理及实现
3.改进策略
AO算法采用固定阈值 t ≤ 2 / 3 T t\leq 2/3T t≤2/3T来控制探索和开发阶段,有时会导致过早收敛或探索不足。本文采用Sigmoid动态平衡因子用于调整探索与开发阶段:
Sigmoid factor = 1 1 + e − k ( t T − m ) \text{Sigmoid factor}=\frac{1}{1+e^{-k\left(\frac{t}{T}-m\right)}} Sigmoid factor=1+e−k(Tt−m)1
k k k用于控制探索和开发之间速度:
k = { ≫ 1 for a sharp transition ≈ 0.1 for a gradual transition k= \begin{cases} \gg1 & \text{for a sharp transition} \\ \approx0.1 & \text{for a gradual transition} & \end{cases} k={≫1≈0.1for a sharp transitionfor a gradual transition
m m m控制Sigmoid函数中点,调整 m m m可以在优化过程中提前或延迟过渡:
m = { ≈ 0.5 for a balanced transition < 0.5 for an earlier shift to exploitation > 0.5 for more extended exploration m = \begin{cases} \approx 0.5 & \text{for a balanced transition} \\ < 0.5 & \text{for an earlier shift to exploitation} \\ > 0.5 & \text{for more extended exploration} \end{cases} m=⎩ ⎨ ⎧≈0.5<0.5>0.5for a balanced transitionfor an earlier shift to exploitationfor more extended exploration
伪代码
4.结果展示
5.参考文献
[1] Al-Selwi S M, Hassan M F, Abdulkadir S J, et al. Smart grid stability prediction using Adaptive Aquila Optimizer and ensemble stacked BiLSTM[J]. Results in Engineering, 2024, 24: 103261.
6.代码获取
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