约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法

使用混沌运动产生均匀分布的初始种群,并且对早熟的种群进行混沌变异,以增强算法的全局寻优能力;用一个改进的粒子群优化算法对种群进化,对那些不可行的粒子再用差分进化算法进行演化;通过自适应的半可行域竞争选择策略形成新一代种群,直到达到全局寻优的目的,由此提出一个约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法.数值结果表明,所提出的算法具有较高的计算精度、较好的稳定性、较强的全局寻优能力.     

解非凸优化问题的一个同伦内点方法

用同伦内点算法求解带有非凸可行域的约束优化问题时,非凸可行域的边界刻画条件是算法收敛的重要条件之一.在弱伪锥条件下, 构造了新的组合同伦方程,证明了对可行域的某个子集中几乎所有的内点,同伦路径存在且收敛于问题的K-K-T点.     

一类非光滑约束优化问题的凝聚同伦内点方法

利用凝聚技术和组合同伦内点方法研究可行域满足伪锥条件下非凸域上的非光滑优化问题,构造性地证明了该类非光滑优化问题的广义K-K-T方程解的存在性,得到了求解K-K-T点的凝聚同伦内点方法,并证明了该算法具有全局收敛性.     

凸约束下一种改进的非线性优化问题的非单调信赖域算法

在凸的可行域上求解非线性优化问题提出一种新的信赖域方法,算法不强调逐次迭代点处目标函数值的严格单调性。对任意初始点,证明了算法收敛到问题的临界点。     

约束优化问题测试函数的一个构造方法

给出了约束优化问题测试算例的一个构造方法,分别给出了非凸规划、凸规划测试函数的构造方法,构造的约束优化问题在可行域边界达到最优解。并就构造的算例分别用非线性规划求解软件进行了验证,结果表明构造方法是有效的。     

求解非凸优化问题的一种连续化方法

在弱拟法锥条件下,应用组合同伦内点算法求解非凸优化问题.针对所构造的同伦方程,证明了同伦内点算法对于可行域某个子集中几乎所有的点,同伦路径存在,并且同伦路径收敛于非凸优化问题的K-K-T点.     

法锥条件下非凸规划的非内点同伦方法

利用不可行的内点同伦方法(CHIIP)求解非凸规划问题的KKT点. 证明了当非凸规划问题的可行域满足法锥条件时, 跟踪同伦方程产生的同伦曲线可得到非凸规划问题的KKT点, 且该算法具有全局收敛性.     

基于双种群粒子群优化新算法的最优潮流求解

提出一种带赌轮选择的双种群粒子群优化算法(TSPSO)求解最优潮流问题。在该算法中,对2个种群采取不同的参数设置,使得粒子在进化过程中具有不同的飞行轨迹,从而尽可能地探索解空间,增强算法的全局搜索能力;基于赌轮算法的概率选择机制使粒子可以在较好的可行解邻近范围内高强度搜索,增强了算法的局部搜索能力;采用自适应惩罚因子能有效区分最优潮流的目标函数和约束条件对种群进化的影响,使种群可以跨越不可行域到可行域进行搜索。通过IEEE30节点系统对该算法进行测试,结果表明,采用该算法可以有效求解最优潮流问题。     

一类非凸规划的分支定界算法

针对一类非凸规划问题(NP)提出有效的分支定界算法.首先,利用目标函数的特性将其转化为等价的极小化问题(P),通过对其可行域的细分和求解一系列凸规划问题,不断更新(NP)全局最优值的上下界.为提高计算效率,一个问题的最优解作为下一个问题的初始解,并提出了新的删除技术.理论上证明该算法是收敛的,数值试验结果表明算法是有效可行的.     

关于B-不变凸约束优化问题解集的刻画

给出了不同的带不等式约束的B-不变凸优化问题的最优解集的刻画,其结果用梯度和拉格朗日乘子表示。首先,证明了带不等式约束的B-不变凸优化问题的可行域和最优解集都是不变凸集,其次,建立了B-不变凸优化问题的拉格朗日函数在最优解集中是常值函数,然后,利用该性质得到了一些拉格朗日乘子为基础的最优解集的刻画。     

冲击噪声下的改进TLS-ESPRIT算法研究

在冲击噪声背景和相干信源下,基于高斯白噪声的DOA估计算法完全失效,为了解决该问题,本文提出了一种改进的TLS—ESPRIT算法。本算法的原理是结合分数低阶矩阵知识,将空间平滑理论应用于TLS—ESPRIT算法之中。本文算法无需进行空间谱搜索,因而大大地减少了计算量。计算机仿真实验证明,在冲击噪声背景和多径干扰下,新算...     

应用量纲归一化方法改进的分数傅里叶变换快速算法

提出了一种实现分数傅里叶变换快速计算的改进算法,该算法将量纲归一化的方法应用到分数傅里叶变换光学系统中,严格导出了空域、分数傅里叶变换域和傅里叶变换域的采样间隔,并根据该采样间隔模拟分数傅里叶变换光学系统实现了分数傅里叶变换快速算法.相应的数值模拟实验表明:该算法计算的强度值结果与Kutay的算法相应的计算结果一致; 以Kutay算法的计算结果为参考,该算法计算的准确性要优于Bultheel的算法的计算结果; 与Kutay的算法和Bultheel的算法相比较,该算法的计算速度较快.实验还表明,该算法的计算结果不会随人为确定的2个参数(波长和透镜焦距)的变化而变化,具有良好的稳定性.     

基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型

针对传统设施选址模型片面追求成本最小化而忽视供应链系统服务水平的情况,建立了一个基于容量有限制的供应链设施选址可靠性问题的多目标优化模型(RCFLP),并针对模拟退火算法与粒子群算法的优缺点,提出了一种混合型智能算法—模拟退火粒子群算法。通过收集中国各个省的人口和各个省会的相互之间的距离数据,构建实例,通过本文建立的模型与模拟退火粒子群算法进行了求解, 并对结果进行了分析,将模拟退火粒子群算法计算结果与模拟退火算法和粒子群算法的计算结果相比较,证明了模拟退火粒子群算法的可以较快地获得较好的全局最优解。     

多时隙的二进制搜索防冲突算法

针对RFID系统的标签冲突问题,文章在二进制搜索树算法和Aloha算法的基础上,提出了一种新颖的算法,在二进制树的每个节点处动态地估计标签的数量,根据标签的数量使用相应的时隙数;进一步对算法的性能进行了理论分析,并且通过仿真比较了该算法与二进制搜索树算法的性能,结果证明该算法能够有效地节约能量。     

《苏利亚历》的时差算法

目的 探讨《苏利亚历》(以下简称《苏历》)中时差算法的科学性。方法 将《苏历》中时差算法与理论算法进行比较。结果 通过对原始献的系统解读，廓清了《苏历》中时差算法的造术方法，证明了《苏历》中时差算法与理论算法完全等价，并成功地将《苏历》中的时差算法化为以太阳的黄经和时角为自变量的二元函数。结论 《苏历》中时差算法模型与理论算法虽然完全等价，但由于所取常数和理论值不同，并数次使用了近似公式，使得其结果与理论结果之间有一定的误差。但从总体上来说，这种误差是比较小的。     

关于BMI模型的算法及其研究

对基于区间值估计的 BMI模型作了充分的研究 ,给出了该模型的算法的一些直观特征 ,并指出了该模型的算法的一些不完善的地方以及该模型中的一些不合理的限制条件 ,在此基础上 ,给出了一个修正的算法 ,该算法解决了原算法中存在的不确定性的平行传播问题     

穷举法与粒子群算法的比较

穷举法是一种传统的搜索方法,主要思想是列出所有可行解,然后找到满足条件的答案。粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法。与传统的算法相比较,具有算法简捷,搜索速度快,易于实现等优点,该算法利用个体在解空间的随机速度来调整位置,具有很强的随机性。     

基于遗传算法求解背包问题的算法探讨

将遗传算法应用于背包问题,利用遗传算法的求解思想,对传统的背包问题进行了详细的分析,按照遗传算法的基本结构设计了编码,并通过实例验证了遗传算法用于解决背包问题的可行性和有效性.     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

复杂背景下目标树叶自动分割的Grabcut算法

针对传统GrabCut算法需要人机交互且难以在复杂背景或光照不均匀时准确分割目标树叶的缺点,提出一种基于GrabCut算法的复杂背景下或光照不均匀时目标树叶的自动分割算法。本算法利用模糊高斯混合模型(FGMM)和图像的颜色信息对原始图像进行标记实现自动分割。首先选取合适的模糊因子利用模糊高斯混合模型对图像像素进行一次标记;在一次标记的基础上再结合超绿算法(EXG)选取合适的阈值对图像像素进行二次标记;最后将二次标记图像初始化GrabCut算法实现目标树叶的自动分割。利用几种不同的样本对提出算法的有效性和错分率进行探讨。结果表明,所提出的算法可以实现复杂背景下或光照不均匀时目标树叶的自动分割,且平均错分率达到1.625。