用于训练神经网络的自适应梯度下降优化算法

由于神经网络规模的扩大,模型训练变得越来越困难.为应对这一问题,提出了一种新的自适应优化算法——Adaboundinject.选取Adam的改进算法Adabound算法,引入动态学习率边界,实现了自适应算法向随机梯度下降(SGD)的平稳过渡.为了避免最小值的超调,减少在最小值附近的振荡,在Adabound的二阶矩中加入一阶矩,利用短期参数更新作为权重,以控制参数更新.为了验证算法性能,在凸环境下,通过理论证明了Adaboundinject具有收敛性.在非凸环境下,进行了多组实验,采用了不同的神经网络模型,通过与其他自适应算法对比,验证了该算法相比其他优化算法具有更好的性能.实验结果表明,Adaboundinject算法在深度学习优化领域具有重要的应用价值,能够有效提高模型训练的效率和精度.     

基于PSO-SVM的岩石边坡稳定性预测

边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系.结合粒子群优化算法和支持向量机,提出了边坡稳定评价的粒子群优化支持向量机模型.模型采用支持向量机建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系;同时,利用粒子群算法对支持向量机参数进行全局寻优,从而确保了模型参数的准确性.模型的测试结果显示了良好的精度.将该模型应用到某岩石高边坡中,预测结果与实际情况符合较好,表明该模型在岩石边坡稳定性预测中的可行性和有效性.     

基于改进遗传算法的水污染控制系统规划

针对水污染控制系统规划,建立了对应的非线性规划模型,该模型可适用于具有污水处理与利用的一般系统.由于模型具有高度的非线性,提出一种改进的遗传算法来进行求解,该算法可弥补传统非线性规划算法无法获得满意效果的不足,克服基本遗传算法容易早熟的弱点.实例表明所提出的改进遗传算法具有良好的局部与全局优化性能,适于复杂模型的优化问题.同时提出了对约束条件处理的方法,该方法可应用于其他类似问题的求解.     

用蚁群算法求解旅行商问题

介绍了一种用于解决复杂优化问题的新的启发式算法--蚁群算法.阐述了该算法的基本原理、算法模型和在旅行商问题中的具体应用过程.研究表明该算法具有并行性,鲁棒性等优良性质.     

基于改进粒子群算法的球磨机运行优化

为了降低制粉系统球磨机的能耗率,对球磨机进行了运行优化的研究.在运行优化过程中,为了获得运行优化的目标模型,运用支持向量回归机对制粉出力进行了软测量建模,实现了制粉出力的在线软计算,得到了制粉单耗的计算模型.在此基础上,将混沌遍历的思想引入粒子群优化算法,提出了一种新的混沌遍历粒子群算法,该改进粒子群算法具有较快的搜索速度及全局收敛的特点.将该改进粒子群算法用于球磨机运行目标的优化从而获得最佳运行参数值.研究结果表明,运用所建立的运行优化目标模型及改进的优化算法可以获得球磨机的最佳运行优化参数,该研究具有重要的工程应用价值.     

离散变量模糊优化的组合形遗传算法及应用

为解决离散变量结构优化客观追求的应该是"满意解"的问题,提出离散变量模糊优化的模型,构造了离散变量模糊优化的对称解法.把离散组合形算法作为组合形操作算子融合到遗传算法中,构造一种离散变量结构优化算法-组合形遗传算法.在建立的对称模糊优化模型中,利用交模糊判决,将模糊优化问题转化成非模糊优化问题来求解,然后运用组合形遗传算法进行非模糊优化问题的求解.最后通过算例证明该方法具有良好的效果,为工程结构优化设计提供具有参考价值的理论依据.     

并行蚁群算法在公交线网优化中应用

针对实用有效的公交线网优化模型很少的现状,提出了一个以直达客流密度最大为目标的公交线网优化模型.该模型以换乘次数最少、单位长度运送客流量最大为优化目标,线路长度、非直线系数等作为约束条件.为求解该模型,并综合考虑优化质量和通信开销,采用了基于粗粒度模型的并行蚁群算法.数值实验验证了模型及算法的合理有效.     

基于改进的PSO和HMM的Web信息抽取算法

针对传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际应用中模型参数极易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的隐马尔可夫模型参数优化模型,用于Web信息抽取.以似然概率值作为适应度函数,使用改进的粒子群优化算法结合Baum-Welch算法对HMM模型参数进行全局优化,实现了Web页面信息的抽取.实验结果表明,该算法在精确率和时间等指标上与现有算法相比具有更好的性能.     

蚁群算法在水位流量关系拟合中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质.针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来拟合水位流量关系,并将该方法与遗传算法及传统的优化方法进行比较.结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法.     

基于人工免疫算法的电梯交通动态分区的优化

提出了一种利用新兴的人工免疫算法优化电梯高峰客流动态分区的新方法,实现了非连续楼层的优化计算．剖析了电梯交通的动态分区模型,设计了动态分区模型的人工免疫算法,并对之做了比较仿真研究．仿真结果表明,基于该算法的动态分区在处理客流分布不均匀的电梯交通时,表现出良好的性能．该算法能快速地找到电梯交通的最优分区或者次最优分区,具有一定的应用价值．     

基于改进微粒群算法的飞机纵向飞行轨迹优化

为提高飞机纵向飞行轨迹优化的精度和收敛速度,提出了用改进的微粒群算法对飞机纵向飞行轨迹进行优化的新方法。基于质点动力学和能量状态方程,建立了飞机质点运动数学模型;利用庞特里亚金最小值原理,给出了飞机纵向飞行过程优化的目标方程;引入自适应惯性因子,采用罚函数法对轨迹寻优问题进行无约束化处理,基于改进的微粒群算法对纵向飞行轨迹进行了优化,并给出了算法优化流程。使用改进的微粒群算法,得到了Boeing 737-800飞机纵向飞行最优轨迹。优化结果与试验结果的比较表明,该算法可使纵向飞行轨迹快速收敛于最优解,算法具有收敛速度快、精度高的优点。     

基于迭代均值组合近似模型和序贯优化与可靠性评估法的船舶结构优化设计

针对传统可靠性优化方法不能同时保证大型船舶结构计算效率与精度的问题,在船舶结构优化设计中考虑设计变量的不确定性,通过迭代均值组合(ER)近似模型和粒子群算法(PSO)提高序贯优化与可靠性评估(SORA)法的计算效率和精度,建立了改进的可靠性优化设计流程并解决了多用途船舱段的可靠性优化问题.其中:SORA法将可靠性分析与优化过程解耦,并提高了可靠性优化效率;PSO保证了SORA法优化所获全局最优解的计算效率;ER近似模型能够以最少的采样点建立满足精度要求的近似模型,并代替最有可能的失效点(MPP)和优化过程中耗时的有限元计算.多用途船舱段的可靠性优化结果表明:可靠性优化相较于确定性优化更有实际意义;改进的可靠性优化设计流程在保证计算精度的同时能够显著降低计算成本.     

多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化

为了解决传统方法大多将注意力放在建筑群体局部优化方面,缺少对整个含多障碍建筑群体空间布局优化研究的问题。通过改进粒子群法研究多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化问题。建立寻优问题模型,将最小化最大风速比、最大化采光满足率、最优化容积率作为多障碍建筑群图像空间布局智能寻优目标,依据寻优问题模型建立总目标函数。针对粒子群算法的弊端,对其进行改进;将粒子和种群最优粒子差异程度当成依据对权重进行确定。通过密集距离对粒子和相邻粒子间的密集程度进行描述,依据密集程度,选用逐一去除法对最优解进行更新。针对提出的多障碍建筑群图像空间布局多目标寻优问题,采用改进粒子群算法进行求解。结果表明:采用所提方法优化后,日照满足率虽然略低于优化前;但最大加速比和容积率均更优;所提方法 WBGT指标(湿球黑球温度)高于其他方法。可见所提方法可令各指标均衡最优化,能够保证新陈代谢率低,热适应差的人舒适性。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

基于改进的粒子群算法实现阶梯幅度量化相控阵天线的低副瓣

 从统计意义上逼近传统的连续加权分布,利用无约束优化方法求出一组最优量化台阶.在此基础上,提出处理加权宽度的改进约束整数粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,实现阶梯幅度量化加权.设计了处理量化幅度权值的Powell PSO混合算法,进一步降低峰值副瓣电平.首次设计星载降水测量雷达(precipitation radar, PR)相控阵天线的低副瓣,改进的PSO算法在寻优能力、算法鲁棒性方面都得到了增强.     

基于PSO算法的求解热传导反问题的应用研究

给出了一类热传导反问题的数学模型,并采用粒子群优化算法对该热传导反问题进行了相变界面位置的反演求解.在标准PSO的基础上,研究了基于自适应PSO的热传导反问题的参数优化方法,并对粒子群优化算法中粒子数、粒子最大移动速度和加速系数的取值进行了讨论.仿真结果表明:在热传导反问题的优化求解中,PSO算法具有较高的精度和较好的收敛速度.     

基于粒子群算法的并行公差优化设计模型求解

建立了以最小制造成本为目标,以装配功能要求和工序加工能力为约束的并行公差优化设计模型．将粒子群工具箱作为并行公差优化设计模型的求解工具,并给出具体的流程．最后,通过一个实例的求解验证利用基于粒子群工具箱的粒子群算法求解并行公差优化模型的可行性．通过与已有结果的比较,说明了该方法在求解非凸规划问题时的优越性．     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

基于改进PSO算法的电力系统无功优化

介绍了PSO算法,结合电力系统无功优化问题的实际情况,针对其存在的易陷入局部最优点的缺点,提出了改进的PSO算法。该算法改变了初始化方法和粒子更新方法,在算法后期引入变异因子,并将问题分解成子问题进行处理。在IEEE-14节点系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,在较短时间内取得了更好的优化效果。     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.