结合模式搜索法的混合MIMIC算法

分布估计算法是一种全局寻优能力较强而局部求精能力较弱的优化算法,为增强分布估计算法的局部寻优能力,将局部求精能力强,收敛速度快的模式搜索法引入到分布估计算法中,提出一种结合模式搜索法的混合MIMIC算法(PS-MIMIC).通过测试函数测试算法性能,并与标准MIMIC算法结果进行比较,结果表明该算法在解决优化问题时具有良好的性能,可以较快的寻找到最优值。     

一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法

将Minmax算法与MIMIC算法相结合,提出一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法.该算法不再利用传统的约束保持法和可行规则法处理约束条件,而是结合Minmax算法的思想将约束问题转化为无约束问题,并利用MIMIC算法对无约束问题求解.数值试验结果表明:该算法能收敛到满足约束条件的全局最优解,并且具有很强的全局搜索能力,为解决非线性约束优化问题提供了一种新的有效途径.     

一种结合Rosenbrock算法的混合MIMIC算法及其应用

蜗杆传动设计是机械设计中的一种,在各个领域中有着广泛的应用,具有传动比大,工作平稳等优点。但是在制造蜗轮时,往往体积过大,造成有色贵重金属的浪费,为了节约有色贵重金属,将蜗轮齿圈体积最小作为目标函数,构建一个数学模型,对其进行优化。将全局搜索能力强的MIMIC算法和局部求精能力强的Rosenbrock算法相结合,提出一种新的算法——Rb-MIMIC算法,将新算法应用在蜗杆蜗轮传动优化中,利用改进后的MIMIC算法进行优化得到满足性能约束条件的蜗杆头数,蜗轮模数和蜗杆直径系数。优化结果表明,Rb-MIMIC算法可以快速的对蜗杆传动进行优化设计,与常规优化设计的结果相比,蜗轮齿圈体积减少31%,为蜗杆蜗轮传动优化提出一种新的思路和方法。     

改进的MIMIC算法在机械优化中的应用

将双变量相关的分布估计算法与微粒群算法结合起来,提出一种新的算法,用于解决机械工程中非线性多约束优化问题.新算法不仅保持了分布估计算法全局搜索能力强的优点,而且结合了微粒群算法局部搜索能力强的优点,还增加了种群的多样性,从而提高了算法的性能.将改进后的算法应用于压力容器和箱型主梁优化设计中,数值试验验证了新算法在处理非线性多约束问题时的有效性,具有很高的工程实用价值.     

混合免疫算法求解对称TSP的仿真分析

针对对称TSP,将局部搜索方法与免疫算法相结合,构造了混合免疫算法.数值实验结果表明,混合免疫算法求解对称TSP是可行的;新的算法既具有局部搜索方法较快的收敛速度和较强的局部寻优能力,又具有免疫算法的全局收敛特性.     

一种改进的混合蝙蝠算法

为解决基本蝙蝠算法中存在的易陷入局部最优且求解精度不足的问题,提出一种改进的混合蝙蝠算法,引入了分组迭代模式和多种速度迭代公式加强了全局搜索能力,更新了种群领域搜索公式的基础上引用了t分布作为种群最优解的领域搜索方式,补足了蝙蝠算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优解。通过多个标准测试函数的实验验证改进的混合蝙蝠算法能有效解决基本蝙蝠算法中出现的问题。     

求解边坡最小安全系数的混合文化基因算法

基于瑞典圆弧法的数学模型,提出一种有效用于求解边坡稳定最小安全系数的混合文化基因算法.该算法结合了遗传算法优秀的全局搜索能力与低温状态下模拟退火算法的快速局部收敛特性,使算法在全局搜索和局部搜索之间达到较好平衡.通过典型工程实例分析,验证了该混合文化基因算法在搜索边坡最小安全系数及其所对应的最危险滑动面位置的有效性.     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。     

基于混合差分进化算法的VLSI布图规划

基于B*-tree布局表示法,结合差分进化算法的全局搜索能力和局部搜索,提出了一种用于VLSI布图规划的混合差分进化算法,并使用MCNC标准数据进行测试.实验结果表明该算法是有效的.     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

蚁群算法与免疫算法的混合算法

蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象.针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法.将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能.     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

本文就函数优化问题,结合遗传算法和 BP 算法的优点,提出一种新的混合算法。该算法既有较快的收敛速度又能以较大概率收敛到全局最优解,数值实验结果表明该算法显著优于遗传算法和 BP 算法。     

加密算法之RSA算法

RSA算法是使用最广泛的一种非对称密码体制.在对RSA算法的理论基础、原理、算法描述等进行研究的基础上,近一步研究了RSA算法在实现时应注意的问题以及它在数字签名、密钥交换等方面的应用.最后提出了一种对私有密钥进行幂模运算的改进方案,提高了RSA算法在解密时的运算速度.     

基因算法在路由算法中的应用

随着计算机大型网络的迅猛发展,路由技术在网络中已逐渐成为关键技术。用户的需求推动着路由技术的发展和路由器的普及,人们希望最大限度地利用全球各个地区、各种类型的网络资源。随着网络带宽的急速增加,对路由算法提出了新的要求。基因算法是一类借鉴生物界进化规律演化而来的随机化搜索方法,已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。基因算法对如何在下一代Internet上实现高质量网络服务和建立新的路由算法模型有着积极的指导作用。     

一种基于算法融合的运动目标跟踪算法

为了提高目标跟踪算法在复杂环境下的稳健性,提出了一种将基于颜色特征的均值漂移算法和SURF(Speeded UpRobust Features)特征匹配算法相融合的目标跟踪方法。该算法首先采用颜色特征和SURF特征分别描述目标模板,利用均值漂移算法快速估计目标局部最优解。但仅采用单一颜色特征来估计目标位置,跟踪误差逐渐累积;采用SURF算法精确估算目标位置和尺度,及时修正累积误差。最后根据相似性度量Bhattacharyya系数选择较优的结果作为当前帧跟踪结果,且更新目标模板。实验结果表明,算法在目标发生较大形变、尺度变化、周边具有表观相似目标时具有很强的稳健性,且满足跟踪实时性要求。     

模幂运算的一个递归算法

模幂算法广泛应用于公开密钥加密技术。在分析已有模幂算法基础上,提出模幂算法的递归实现,省去了模幂算法中指数的二进制化过程已经对指数的扫描过程,简化了算法。     

Apriori算法与FP-tree算法的探讨

在关联规则挖掘中,Apriori和FP-tree是两种最基本的算法.文章讨论这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤、优缺点并以具体的实例描述两种算法的实现过程.深入分析这两种算法为关联规则挖掘算法的扩展和改进奠定了基础.