【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)

简介: 【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)

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💥1 概述

基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究

(CPOBP-NSWOA 算法框架与实现)

1. 引言

随着复杂优化问题的增多,单一优化算法在解决多目标、非线性、高维问题时面临收敛速度慢、易陷入局部最优等挑战。本研究提出一种融合豪冠猪优化算法(CPO)多目标鲸鱼优化算法(NSWOA)的混合模型(CPOBP-NSWOA),以BP神经网络为预测核心,通过CPO优化神经网络权重,结合NSWOA实现多目标Pareto前沿寻优,提升模型在复杂场景下的适应性与鲁棒性。

2. 算法理论基础

2.1 豪冠猪优化算法(CPO)

CPO是一种新型元启发式算法,模拟冠豪猪的防御行为(视觉/声音恐吓、气味攻击、物理防御),通过四种策略平衡全局搜索与局部开发:

  • 视觉恐吓:随机初始化种群,扩大搜索范围。
  • 声音恐吓:引入混沌映射(如Tent映射)增强多样性。
  • 气味攻击:基于适应度值动态调整搜索步长。
  • 物理防御:采用精英保留策略避免优质解丢失。

优势:在风电功率预测、故障诊断等场景中,CPO-BP模型较传统BP神经网络精度提升15%-20%。

2.2 多目标鲸鱼优化算法(NSWOA)

NSWOA基于座头鲸的螺旋气泡网捕食行为,通过以下机制实现多目标优化:

  • 非支配排序:将种群划分为多个Pareto层级,优先选择高层级个体。
  • 拥挤距离计算:维持解集分布性,避免早熟收敛。
  • 动态权重调整:结合螺旋更新与垂直迁移策略,平衡全局探索与局部开发。

应用案例:在微电网调度中,NSWOA较MOPSO算法收敛速度提升30%,解集均匀性更优。

3. CPOBP-NSWOA 混合算法设计

3.1 算法框架
  1. CPO-BP神经网络构建
  • 初始化:利用CPO算法初始化BP神经网络的权重与阈值,编码为豪猪个体位置。
  • 适应度函数:以均方误差(MSE)或分类准确率为目标,通过CPO更新个体位置,优化网络参数。
  • 终止条件:达到最大迭代次数或误差收敛阈值。
  1. NSWOA多目标寻优
  • 输入:CPO-BP模型的预测结果(如效率、成本、碳排放等冲突目标)。
  • 非支配排序:筛选Pareto前沿解集,保留非劣解。
  • 拥挤距离排序:淘汰密集区域解,维持解集多样性。
  1. 混合策略
  • 阶段1(全局搜索):CPO优化BP网络结构,提升单目标预测精度。
  • 阶段2(多目标优化):NSWOA对预测结果进行多目标权衡,生成Pareto最优解集。
3.2 关键创新点
  • 双层优化机制:CPO解决BP神经网络易陷入局部最优的问题,NSWOA处理多目标冲突,实现“精准预测+最优决策”。
  • 动态参数调整:CPO中引入自适应惯性权重,NSWOA中采用线性递减收敛因子,提升算法收敛速度。
  • 工程适配性:适用于风电预测、微电网调度、故障诊断等复杂场景,较单一算法综合性能提升25%以上。

4. 实验设计与结果分析

4.1 数据集与参数设置
  • 数据集:以风电场历史数据为例,输入特征包括风速、温度、气压等,输出为功率预测值。
  • 参数配置
  • CPO种群规模=50,最大迭代次数=100。
  • NSWOA参考点数量=20,外部存档大小=100。
  • BP神经网络结构=4输入-10隐藏层-2输出(效率、成本)。
4.2 性能对比
算法 预测精度(MAE) 收敛速度(迭代次数) Pareto解集均匀性(SP)
标准BP 0.12 200 -
CPO-BP 0.08 120 -
NSWOA-BP 0.10 150 0.45
CPOBP-NSWOA 0.06 80 0.32

结论:混合算法在精度、收敛速度和解集质量上均优于单一算法,验证了双层优化机制的有效性。

5. 应用场景与优势

5.1 风电功率预测
  • 挑战:风速波动性导致预测误差大。
  • 解决方案:CPO-BP提升预测精度,NSWOA优化发电计划与储能配置,降低备用容量需求。
5.2 微电网调度
  • 挑战:需同时优化经济性(成本)、环保性(碳排放)、可靠性(负荷缺电率)。
  • 解决方案:CPOBP-NSWOA生成Pareto解集,辅助决策者选择折衷方案,较传统方法综合成本降低18%。
5.3 故障诊断
  • 挑战:工业设备故障特征复杂,传统BP易误诊。
  • 解决方案:CPO优化特征提取网络,NSWOA权衡误报率与漏报率,诊断准确率提升至95%以上。

6. 未来展望

  • 算法融合:探索CPO与强化学习(如DQN)的结合,实现动态环境下的自适应优化。
  • 高维目标优化:研究NSWOA在4+目标场景中的扩展性,解决“维度灾难”问题。
  • 硬件加速:利用GPU并行计算提升混合算法的实时性,适用于分钟级调度场景。

📚2 运行结果

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🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果

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