几种混沌布谷鸟搜索算法的优化性能比较与仿真

针对布谷鸟搜索迭代后期收敛速度慢和搜索精度不高的不足,通过将混沌优化方法嵌入到布谷鸟搜索中构建混沌布谷鸟搜索算法。新算法利用混沌序列的随机性和遍历性来改善布谷鸟搜索的优化性能。基准测试函数集的测试结果显示新算法在收敛速度和计算精度方面都得以提高。最后将所构建的算法应用到PID参数整定问题上,对比实验结果表明改进算法是可行性和有效性的。     

多子群混合和声搜索算法

为提高和声搜索算法的优化性能,提出一种多子群混合和声搜索(MHHS)算法.该算法基于每个和声到最好和声的距离进行排序,并依据排序结果分层,每一层作为一个独立的子群.不同的子群融合不同的差分调整策略,以拓宽搜索范围;同时建立通信机制,使各子群以一定规格进行信息交流,促进子群的协同进化.实验仿真表明,本文算法在寻优精度、收敛性和鲁棒性方面均优于文献中报道的HS,EHS,NGHS,MPSO,CLPSO,DE,ODE和IABC算法.     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.     

基于遗传算法的数控机床服务模块配置设计

为实现数控机床总体配置的最优化设计,采用遗传算法对数控机床服务模块进行配置设计.根据数控机床产品全生命周期过程中相关服务类型,将服务模块划分为产品相关服务模块和产品不相关服务模块.主要研究产品不相关服务模块,利用遗传算法对各个服务模块进行编码,并以服务价值系数、服务质量水平和客户相对满意度作为优化目标构建适应度函数,建立数控机床服务模块化多目标模型.通过各个服务模块以及子模块之间的相互约束关系保证模型的有效性.最后,通过MATLAB编程求解得到服务模块配置方案.     

高校图书馆读者借阅信息分布规律研究——以湖南师范大学图书馆为例

以湖南师范大学图书馆的读者借阅数据为样本,研究了读者与所借阅图书之间的关系,在此基础上,利用最小二乘法、K-S检验算法以及M.L.Pao教授提出的指数不为2时的逼近C值的估计公式进行洛特卡定律拟合,发现高校图书馆读者借阅分布并不服从洛特卡定律,探讨了我国高校图书馆读者借阅信息的分布规律.     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化

摘要： 针对复杂曲面分片后的喷枪轨迹组合优化问题,利用哈密尔顿图将其转化为广义开环旅行商问题(OTSP),采用“问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合”的策略,首先引入隶属云模型来自适应调节蚁群算法中控制的随机性,然后引入K-opt局部搜索策略的基于改进隶属云模型蚁群算法(MCMACA)对喷枪轨迹组合优化的OTSP问题进行求解.仿真结果表明,改进隶属云模型蚁群算法的全局搜索性和局部收敛性更佳,在复杂曲面上对喷涂机器人喷枪轨迹进行优化具有明显的优越性.
关键词： 组中图分类号：文献标志码： A