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961.
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. 相似文献
962.
963.
针对尺寸固定的木板的切割下料、利用率最优和求总利润最大求最优解等问题,可以通过建立整数规划、最大利润等模型,幵基于启发式算法中的GA遗传模型算法和蚁群算法,综合使用MATLAB、LINGO等软件编程进行求解。在原有数据的基础上,最终的模型结果显示了单块木板利用率最高的设计方案以及利用率最高所需要的板块数。基于前两者的结论进而利用蚁群算法寻求仸务确定条件下木板切割全局最优解以及依赖木板成本构建出最大利润模型。 相似文献
964.
965.
提出一种引入全局算法的小批量K-means.算法应用全局搜索算法,解决在大数据情况下运算耗时问题和传统K-means对初始中心点敏感的问题.实验结果表明,该方法在获得最佳结果的前提下可以节省大量的计算时间. 相似文献
966.
967.
传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结. 相似文献
968.
969.
文章以伊辛模型为例,首先利用王朗道蒙特卡罗算法构建了完备的数据集,相较于常用的Metropolis算法,避免了在相变点处的临界慢化效应和在低温下无法遍历到所有重要构型的不足。然后运用非监督机器学习方法进行研究:采用主成分分析法与K-means算法处理数据集,采用Calinski-Harabasz指标分析模型相变。最终得到伊辛模型的相变点,与传统方法结果一致。本文方法为使用机器学习研究统计物理中的相变现象提供了一种可行的解决途径。 相似文献
970.
针对含微型燃气轮机的微电网经济性与环保性协同优化问题,引入具有弃风弃光消纳和碳捕获能力的电转气(pow to gas, P2G)系统,提出了一种基于新型生物地理学优化算法(novel biogeography-based optimization, NBBO)的含P2G系统的微电网优化调度模型。构建含P2G系统的微电网模型,并分析主要设备的工作原理;引入风机备用容量以降低风力发电随机性的影响;建立微电网运行成本最小的目标函数,运用提出的NBBO算法求解该目标函数。通过分析可知,含P2G系统的微电网可减少9.02%的发电成本,降低25.9%的含碳氧化物排放,验证了所提含P2G系统的微电网模型的可行性及改进算法的适用性和优越性。 相似文献