BP神经网络算法的一种改进

为了减小标准BP算法中迭代次数并提高其收敛速度，提出了将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法，在误差寻优初期，首先采用标准BP算法进行迭代，每迭代一次的工作量较小、所需存贮量较少，且对初始点的要求不高。当寻优过程开始接近最优时，更改寻优算法，即使用DFP变尺度算法。最后，通过MATLAl3实现。结果表明改进后的BP算法减少了迭代次数，提高了寻优的收敛速度。     

关于对BP神经网络算法改进的研究

为了减小标准BP算法中迭代次数并提高其收敛速度，现提出将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法．在误差寻优初期，首先采用标准BP算法进行迭代，每迭代一次的工作量较小、所需存贮量较少，义对初始点的要求不高．然后，当寻优过程开始接近最优时，更改寻优算法，即使用DFP变只度算法．最后，运用MATLAB工具箱和VisualBasic实现算例．实验结果表明；改进后的BP算法减少了迭代次数，提高了寻优的收敛速度．     

变分原理的直接寻优算法及最小二乘法变分原理

本文研究基于非线性规划法的变分原理的直接寻优算法，根据粉发原理直接寻优算法所要求的条件即极值条件，对几种变分原理能否运用直接寻优算法给出了结果，指出力学问题从微分，积分方程转化为直接寻优算法的途径，分析了最小二乘法变分原理。本文为用有限元法求解问题提供理论基础，并给出运用变分原理直接寻优算法的算例。     

基于Fibonacci数列的变步长相关分析辨识算法

相关分析辨识算法在工程上是一种常用的参数辨识算法,文章在介绍该算法基本原理的基础上,将Fibonacci数列引入该算法,并在算法中采用基于修正的Fibonacci数列的变步长方法寻优模型参数。仿真结果表明,寻优的收敛速度明显加快。     

非常快速模拟退火算法在相关声纳测速中的应用

尽管传统的模拟退火算法是一种全局寻优算法，但是存在收敛速度较慢的缺陷。本文提出了采用非常快速模拟退火算法实现相关声纳测速的方法，该算法采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新的扰动模型，通过改变模型扰动、接收概率和降温方式来加快模拟退火算法的收敛速度，仿真结果证明了该算法的有效性。     

晶体管GP模型参数提取中的一种全局寻优算法

提出了一种新的可应用于晶体管参数提取的全局寻优算法，简化了参数提取过程.在该算法中，首次采用了一种新的方差调整方案，从而提高了收敛速度和精度，对MJE13005晶体管进行参数提取与PSPICE模拟，模拟结果与器件测试结果符合较好.     

求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果，减少物流配送成本，提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上，引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略，能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得，该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后，将其应用到求解物流配送中心选址问题中，实验结果表明：改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。     

一种改进的粒子群优化算法研究

针对标准粒子群优化算法存在过早收敛的不足,在对算法全局寻优和局部寻优性能分析的基础上,本文对标准粒子群优化算法的惯性权重因子采用非线性自适应的策略进行更新,提出了一种非线性自适应粒子群优化算法(NLDPSO算法),实验中分别选择单模态S函数和复杂多模态G函数对本文所提出的算法精确性、稳定性、快速性进行验证,仿真结果表明NLDPSO算法的综合寻优性能远远优于改进前算法。     

电力电子系统的计算机仿真及参数优化算法

介绍了一种电力电子系统的计算机仿真及参数优化算法，电力电子路采用系统矩阵法进行 ，针对单纯形寻优算法的不足，提出了改进方案，实现了对电力电子系统的参数优化设计，文中给出了仿真及参数优化算则。     

一种多策略混合型烟花算法

针对传统烟花算法存在寻优精度低，多样性差，爆炸更新具有盲目性的不足，提出一种融合算术优化算法的混合型烟花算法。首先，该算法利用算术中乘除运算和加减运算实现烟花的爆炸操作，从而提高算法的收敛能力和寻优精度。其次，采用“精英”选择策略取代“轮盘赌”选择策略，降低算法复杂度。最后，通过对8个基准函数优化测试以及联合谱聚类算法对2个UCI基本数据集进行分类实验来评估该算法的有效性。实验结果表明，该算法对于函数优化能够较好的寻优求解在4个测试函数上精度误差从10^-100附近降低至10^-300,在谱聚类算法的应用中适应度值平均值至少优于原算法3.3%,总体性能优秀。     

晶体管GP模型参数提取中的一种全局寻优算法

提出了一种新的可应用于晶体管参数提取的全寻优算法，简化了参数提取过程，在该算法中，首次采用了一种新的方法调整方案，从而提高了收敛速度和精度，对ＭＪＥ１３００５晶体管进行参数提取与ＰＳＰＩＣＥ模拟，模拟结果与器件测试结果符合较好。     

珊瑚礁算法的改进研究

珊瑚礁算法易于陷入局部最优且寻优精度低，因此提出一种改进的珊瑚礁算法.此算法借鉴粒子群算法、高斯变异和模拟退火算法的思想改进珊瑚礁算法的内部有性繁殖、无性繁殖和更替机制，提高了算法的寻优精度并可跳出局部最优.在仿真实验中，将改进珊瑚礁算法与基本珊瑚礁算法和粒子群算法等10种算法分别在高维和低维测试函数下进行比较.实验结果表明，改进的珊瑚礁算法不仅较其他算法具有更好的收敛速度和精度，而且在高维测试函数中，仍然可以保持良好的性能.     

贪婪光线寻优算法的局部收敛性分析

光线寻优算法局部搜索能力弱和收敛性理论完善困难的问题, 提出一种贪婪光线寻优算法, 并通过理论推导证明了该算法的局部收敛性. 数值实验结果表明, 对于单极值非线性标准测试函数, 与粒子群算法和模拟退火算法相比, 贪婪光线寻优算法具有更高的收敛精度和稳定性.     

基于混合变异算子的布谷鸟优化算法

针对布谷鸟寻优算法在多维优化函数搜索中存在收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于混合变异算子的布谷鸟优化算法。该算法在每次迭代后采用全局收敛引导的非均匀变异算子对鸟窝位置进行变异,再根据最优位置适应度值的变化率确定是否陷入了局部最优值,若陷入局部最优则利用高斯变异算子对鸟窝位置进行调整,从而提高了收敛速度以及寻优精度。通过6个经典测试函数的测试,实验表明改进后的布谷鸟算法具有较好的寻优精度和收敛速度。     

基于模糊遗传算法的内窥镜图像的恢复

针对内窥镜图像恢复的需求,结合模糊先验辩识算法和遗传寻优的思想给出了一种基于模糊遗传算法的图像恢复算法.该方法采用模糊特征矩阵表示图像,再通过模糊遗传寻优以获得最佳的图像恢复,从而为含有严重噪声、模糊性和不确定性的内窥镜图像恢复提供了一种新的途径,实验结果表明,该方法比其他恢复算法具有更好的效果.     

抗干扰动态自寻优控制

将动态极值搜索法用于控制系统的寻优控制。该控制方法采用阶跃信号作为探索信号叠加在对象的输入信号上，根据输出数据辨识输出稳态值的变化，从而确定寻优方向，逐步向系统的最优点逼近。寻优控制器的寻优算法对噪声具有抑制作用，并对系统参数变化有一定的适应能力。该算法所需信息量不大，具有较好的快速性。且算法具有搜索精度高，抗干扰能力强等特点，具有一定的实用价值。     

基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度

为了提高微电网的日运转经济效益,本文构建了并网模式下交流微电网运转结构图,建立了并网模式下交流微电网日优化经济调度数学模型,该模型包含有多个子目标函数、多个约束条件。针对传统灰狼优化算法无法很好均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,寻优精度差的问题,引进一种基于非线性变化的收敛因子均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,从而提高灰狼算法的寻优精度。采用改进的灰狼算法和原始灰狼算法对四个基准测试函数进行仿真,实验结果表明改进灰狼算法相较于原始灰狼算法能够获得更优解,初步证实了改进灰狼算法的可行性及优越性,再将改进灰狼算法和原始灰狼算法分别应用于并网模式下交流微电网日优化数学模型求解,通过对仿真结果对比分析,证实了改进灰狼算法的确能够更好的提高并网模式下交流微电网的日运转经济效益。     

基于混合鲸鱼优化算法的鲁棒多用户检测

针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时将适应度较好的个体信息保存到集合中,以保证下一次迭代寻优方向的可靠性,最终实现对最优解位置的快速解算。仿真结果表明,基于本文算法设计的多用户检测器相比采用遗传算法、差分进化算法,以及鲸鱼优化算法的多用户检测器寻优迭代次数更少,且误码率低。     

水文地质模型参数估计的一种数值方法

给出了用于水文地质模型参数估计的一种改进的基因算法，分析了该算法参数的寻优特性，得到了该算法参数的简便设置技术，并结合实例说明了它的应用。     

求解最小比率旅行商问题的大洪水算法

基于大洪水算法寻优思想,给出一种采用两城市互换策略进行邻域搜索的大洪水算法,以快速求解对称型最小比率旅行商问题.算法在Delphi7环境下编程实现,经大量数据测试和验证,大洪水算法是一种简单有效的算法,在运行效率上明显优于其他算法.