摘要：由于我国医院电子档案数据量每日呈爆炸式增长,导致数据查询方法难以准确且快速查询海量电子档案数据,文章提出基于果蝇算法的医院电子档案海量数据快速查询方法。对原始医院电子档案海量数据进行清洗、压缩等预处理操作,利用果蝇算法搜索预处理后的电子档案数据,获取数据查询位置的最优解,实现医院电子档案海量数据快速查询。实验结果表明,设计方法查询医院电子档案海量数据时查询代价消耗比仅2.61,具有优越的查询效率和扩展性。

摘要：针对混合流水车间调度问题(HFSP),本文提出了一种新的基于果蝇算法和变邻域搜索的混合优化方法.首先,将关键块内的工序与同阶段其他机器上的工序进行交换,提出了一种基于关键路径的HFSP新邻域结构.其次,针对HFSP的阶段式解码特性,提出了一种邻域解的快速评估方法,并验证了快速评估方法的高效性.然后,基于提出的新邻域结构,并将N7和K-insertion邻域结构引入HFSP,设计了基于上述3种邻域结构的变邻域搜索方法,以此为基础提出了一种针对HFSP的混合优化方法.最后,通过对Carlier和Liao等经典测试集进行测试,验证了所提新邻域结构的可行性和有效性,并将该方法与其他文献的方法进行了对比,验证了所提方法的优越性.

摘要：针对小样本条件下的轴承寿命预测问题,提出一种基于多子种群混沌自适应果蝇算法的多变量相空间重构-多核支持向量回归轴承剩余寿命预测综合优化方法。对多个特征向量进行相空间重构从而更加完整地还原轴承退化特性;利用不同的SVR核函数进行排列组合得到一个组合多核函数,从而将多核函数的构造问题转换为权值系数的优化问题;将延迟时间、嵌入维数、SVR参数以及多核函数权值作为整体参数向量,利用多子种群混沌自适应果蝇算法对训练数据预测精度的适应度函数进行优化,从而得到最优的预测模型参数。最后将得到的预测模型对轴承剩余寿命进行预测,结果证明了提出方法能够有效提升小样本条件下的轴承剩余寿命预测精度。

摘要：针对一种允余自由度的双臂协作机器人手臂的逆运动学求解问题,在果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的基础上结合Harris鹰捕食的行为,提出了一种改进的果蝇算法(HHFOA)。受到Harris鹰的捕食、突袭策略的启发,HHFOA算法的果蝇嗅觉搜索机制中添加了探索和开发阶段,在视觉更新机制中同时保留了全局最优解和个体历史最优解。首先通过运动学方程建立机械臂末端的位姿误差函数,并将其最小值作为优化目标,然后分别使用FOA、LGMS-FOA、IFOA和HHFOA对该函数进行求解。对比四种算法的收敛结果,证明了HHFOA的收敛精度、稳定性和成功率更高,在解决机械臂逆运动学问题上更具优势。

摘要：利用果蝇算法(FOA)进行支持向量机(SVM)参数优化时容易陷入局部最优的问题,对果蝇算法进行改进设计,提出了改进果蝇算法(IFOA)。相比于FOA,IFOA增加了种群划分过程,并且不同种群按照不同步长进行位置更新,实现了算法前后期搜索能力的平衡。利用IFOA优化SVM参数并进行变速箱故障诊断,结果表明相比于FOA,IFOA诊断精度提升了6.29%;相比于其余3种改进型FOA方法,IFOA诊断精度至少提升了0.57%;相比于其它4种类型优化算法,IFOA诊断精度至少提升了2.53%,耗时缩短约39.5%。

摘要：规划空间机械臂抑振轨迹时,极易陷入局部最优解,导致抑振效果不理想,为此,提出了基于果蝇算法的空间机械臂最优抑振轨迹规划方法。构建空间机械臂的刚柔混合动力学方程后,利用正弦-梯形函数规划空间机械臂的关节角速度,得到待定参数并建立待定参数目标函数。通过改进的果蝇算法对待定参数进行寻优,完成空间机械臂最优抑振轨迹的规划。实验结果表明,所提方法具有更好的抑振效果。

摘要：种子园的规划设计是林木育种的基础工作,在亲本数量不确定的前提下,最大限度避免种子园内无性系之间近交繁殖,保证种子园具有较高的遗传效益,是种子园设计的目标。以内蒙古红花尔基樟子松(Pinussylvestris ***)国家良种基地的1、1. 5、2代种子园樟子松无性系通过SSR等技术分析得到的不同亲本之间的遗传距离为数据支撑,考虑复杂的亲本关系,通过改进的智能优化算法进行种子园设计,并将最终结果与其他智能优化算法和传统算法的结果进行对比分析。结果表明:改进型果蝇算法的收敛速度和效果优于其他算法,由所有算法分别执行200次之后的对比结果中可见,其最大值低于其他算法的最小值。在完全随机算法设计方案中存在多处同一无性系分株相邻出现,遗传算法和改进型果蝇算法设计方案并无同一无性系分株作为近邻出现且改进型果蝇算法设计方案的优先交配优于遗传算法设计方案。结果表明,基于遗传距离处理亲本复杂的亲缘关系,采用智能优化算法进行方案配置,可以为高世代种子园设计提供参考。

摘要：粗糙C均值聚类算法采用随机选取质心的方法,会导致聚类算法过早陷入局部最优;簇心更新中采用固定权值降低了聚类精度。针对此类问题,结合果蝇和粗糙C均值聚类两种算法,提出一种改进算法。该算法从三个方面进行了改进:一是为克服传统果蝇算法中固定飞行半径带来的影响,给出一种自适应寻优步长策略的果蝇优化算法,提高果蝇优化算法的搜索精度;二是构造对应味道浓度值的目标函数,利用目标函数值引导果蝇进行位置更新,把最优味道浓度值的果蝇位置作为新的聚类中心进行次迭代;三是设计了一种动态调整簇心更新中上下近似权重和阈值的方案。最后通过UCI标准数据集对算法进行比对分析,实验结果证明了改进后算法的可行性和有效性。

摘要：针对液压破碎锤故障原因具有多样性和不确定性,为避免传统模糊BP网络故障诊断存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,提出将果蝇算法优化模糊RBF网络方法用于液压破碎锤故障诊断.综合神经网络的联想记忆、并行处理能力和模糊理论的定性知识、模糊推理能力,同时利用果蝇算法对模糊RBF网络的扩展参数进行全局优化,建立了液压破碎锤系统输入故障征兆与输出故障原因间的映射.利用MATLAB软件编程进行仿真实验,结果表明:果蝇算法优化模糊RBF网络方法精度高,收敛速度快.利用该法对液压破碎锤故障诊断,结果与目标输出相符,证明该方法可行.

摘要：在用户用电负荷量较为集中的情况下,为解决因电信号堆积而造成的异常用电行为问题,设计基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型。通过初始化果蝇算法的方式,获取用户的用电数据预处理结果,将其与LSTM超参数指标相结合,完成基于果蝇算法优化LSTM的用电量数值记忆。在此基础上,选取既定评价指标,根据缺失值计算表达式,确定决策参数的具体数值,实现基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型的搭建与应用。实例分析结果表明,随着果蝇算法优化LSTM理论的应用,电信号在用户用电集中负荷时所需消耗的训练时间更短,可有效解决电信号的堆积问题,实现对用户异常用电行为的有效预测。