小波神经网络模型的改进及其应用

将优化函数的连续型蚁群算法与小波神经网络耦合,用蚁群算法优化神经网络的权值和小波参数,找到蚁群算法中信息素更新的最佳衡量标准,且建立了基于蚁群优化的小波神经网络模型,旨在准确预测水稻需水量,为制定合理的灌溉制度、提高水利用率提供科学依据.通过对三江平原富锦市1985至2001年的井灌水稻区全生育期需水量预测检验,确定网络结构为6-12-1,训练最大次数20次时网络收敛,误差精度达到0.0024.研究结果表明,该模型不但计算简便,而且具有较强的逼近能力、较快的收敛速度和较好的预报精度,并且为网络模型的参数优化提供一种新方法,也为预测、预报的研究拓宽新思路.     

混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究

在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。     

多分辨正交多小波网络的结构与算法研究

小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。     

粒子群优化小波神经网络在惯导系统传递对准中的应用

为克服系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,利用小波神经网络具有收敛速度快,结构简单,计算量小等优点,将其应用于惯导系统传递对准。并采用粒子群算法优化小波神经网络参数,取代传统的梯度下降法,克服了网络参数选取的盲目性,避免陷入局部极小值。仿真结果表明采用粒子群优化的小波神经网络进行传递对准,不仅获得了与Kalman滤波相同的精度,而且收敛速度快,满足了对准的实时性要求。     

一种小波神经网络结构及其学习算法研究

基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络学习特性。计算机仿真结果表明 ,研究的小波神经网络结构及其学习算法简单有效 ,函数逼近更精确     

一种求解最优控制问题的混合WNN-PSO算法

针对最优控制问题的数值求解,提出了一种混合小波神经网络粒子群(WNN-PSO)算法,算法首先利用小波神经网络的非线性逼近能力参数化最优控制轨迹,将最优控制问题转化为非线性规划(NLP)问题,其决策变量为小波神经网络的参数,然后采用粒子群(PSO)算法优化小波神经网络参数,获得NLP问题的全局最优解.针对Bang-Bang最优控制问题和一个经典的化工过程最优控制问题进行仿真研究,验证了所提出算法的可行性和有效性.     

一种新的小波网络快速学习混合策略

针对传统的小波网络梯度学习算法易于陷入局部极值、收敛速度慢且对初始参数很敏感的缺点,将全局性能优越的差异进化(DE)算法和最小二乘算法(LS)有机的结合起来,提出了一种新的快速学习混合策略。该混合学习算法思想是将待训练参数分为非线性和线性两类,利用差异进化算法对小波网络非参数进行全局优化训练,而最小二乘法用于快速训练网络连接权值。非线性函数逼近实验表明,小波网络逼近性能要远优于传统的BP神经网络,相对于使用随机梯度学习算法的小波网络,提出的混合学习算法收敛速度更快,且具有更小的均方差。     

一种小波网络的改进算法研究

将基于MGS算法的NARMAX模型结构与参数辨识的一体化算法和小波网络相结合,提出一种改进的小波网络学习算法.该算法基于数值稳定的MGS正交化方法对小波基进行优选,同时在迭代过程中不要求存储设定小波网络模型的整个参数回归矩阵,避免存储困难.同时采用[err]准则来初选小波网络的结构模型,采用[ERR]准则来剔除由[err]准则误选的冗余项.仿真结果表明,利用该算法设计得到的小波网络具有较小的存储量和较小的网络规模.     

粒子群算法在小波神经网络中的应用

利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数{am，bm，w(am，bm)}进行优化，取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较，仿真数据表明，PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高，且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。     

连续小波神经网络优化结构研究

通过仿真实验发现凭经验选取小波神经网络隐层小波基,所得结构并不最优.为此,本文将遗传算法与小波神经网络结合起来进行研究.利用遗传算法来优化小波神经网络的结构,确定小波基的个数,采用BP算法来训练小波神经网络中的伸缩因子、平移因子和连接权值.仿真结果表明,该方法能准确搜索到最优结构,是切实可行的.     

基于DSM的研发项目流程多目标仿真优化

分析了复杂产品研发项目中流程结构的不确定性,采用设计结构矩阵对其进行仿真建模,并将设计结构矩阵调度策略嵌入仿真模型,建立了同时最小化项目工期和成本的多目标优化模型.提出了一种基于设计结构矩阵仿真与非支配排序遗传算法的混合优化算法,获取研发项目流程多目标优化的Pareto最优解.以某飞机初步研制项目流程为研究算例,验证了混合优化算法的可靠性和有效性,并对获得的最优流程结构进行了深入的仿真评价与分析。     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

Solving DCLAP-MSN based on hybrid genetic algorithm

The dynamic capacitated location allocation problem in the military supportive network (DCLAP-MSN) is a representative of combinative optimization problems, and its optimization process is complicated. For this reason, a dynamic capacitated location allocation model is provided firstly. Then, a hybrid heuristic algorithm which combines genetic algorithm, repair algorithm of solutions and greedy search, is proposed as the solving method.The optimization performance is improved by effectively integrating the repair algorithm of solutions and greedy search with genetic optimization. The experiment results indicate that the proposed algorithm is a feasible and effective method for the problem.     

利用混沌搜索全局最优解的一种混合遗传算法

首先系统分析了遗传算法与其它算法混合的几种策略 ,详细讨论了遗传算法与混沌优化算法的混合问题后 ,给出一种新的混合遗传算法。仿真结果表明 ,新算法能在很短的时间内 1 0 0 %地搜索到全局最优解     

基于混合遗传算法的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、线路电流值和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题.针对遗传算法的局限性,对适应函数进行了调整,实施了最优保留策略,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.优化过程中考虑了配电网自身特点,提高了计算效率.重构算例说明,该优化方法有效、实用.     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

一体化集货和配送车辆路径问题的混合遗传启发式算法

为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立多约束条件的一体化集货和配送车辆调度模型.针对模型特点,采用混合遗传启发式算法求解.首先,采用自然数编码,可以使问题变得更简洁;用最佳保留选择法,以保证群体的多样性;用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优;其次,对混合遗传算法求得的精英种群进行禁忌搜索求解.通过实例计算表明,该算法好于单独使用遗传算法或是禁忌搜索算法.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足，以智能回收箱为研究对象，考虑多频次回收和车辆共享调度策略，提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先，构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数；然后，构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型，并建立了回收中心产品的最大化收益模型；其次，根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的时空聚类算法，进而提出一种改进的混合算法，该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补，同时采用了精英保留策略，增强了混合算法的搜索性能，并通过与HGA算法、GA-TS算法和HACO算法进行比较分析，验证了模型和算法的有效性；最后，结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究，分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明，本文所提的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度，并可在回收中心获得最大化收益的同时有效降低逆向物流的运输成本，进而为逆向物流企业进行产品回收定价和车辆回收路径优化调度提供方法支持和决策参考。