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1.
一种新的全局优化搜索算法--人口迁移算法(Ⅱ)   总被引:17,自引:0,他引:17  
用概率论分析了新提出的求解函数全局优化问题的人口迁移算法的收敛性及动态特性。分析结果表明人口迁移算法依概率收敛到全局最优解。以找到问题全局最优解的概率为准则,给出了该算法工作在最坏情形时按迭代次数衡量的收敛速度估计,进而给出了该算法按给定概率收敛时的计算时间复杂性估计,即函数计算次数估计。  相似文献
2.
粒子群算法在求解优化问题中的应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.  相似文献
3.
求解非线性方程的一种新方法   总被引:15,自引:0,他引:15  
提出了一种新的求解非线性方程的数值方法。这种方法既能回避牛顿法中的导数计算,又不增加计算量,且具有比抛物线法更快的收敛速度。  相似文献
4.
基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用   总被引:11,自引:1,他引:10  
提出用遗传学习算法和权重调整BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型;即先通过遗传学习算法进行全局训练,再用权重调整BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量。结果表明,该方法具有收敛速度快和预测精度高的特点。  相似文献
5.
平面弹性力学中的细胞自动机方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
用细胞自动机作平面弹性力学分析 ,将结构的静平衡认为是在力和位移边界条件下 ,物体元胞间的自组织过程。探讨了该方法的可行性 ,给出元胞的划分和力学特性 ,编制了相应的程序。由于该方法不必解结构的偏微分方程边值问题 ,或形成有限元的总体刚度矩阵 ,并解大型线代数方程 ,因而计算工作量小。算例表明 ,该方法对结点位移和应力、应变的收敛速度均较快 ,是一种分析固体力学问题有前景的新方法  相似文献
6.
单纯形的加速算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
该文提出了能有效加快收敛速度的修改单纯形算法。在原单纯形算法的基础上增加了一种新的反射方向的计算方法;用“映射单纯形”方法代替“单纯形顶点代换”方法;有选择地采用“单纯形压缩”计算。计算结果表明,修改单纯形算法对初值的适应范围更宽,收敛速度更快,收敛次数从50—100次降低到30次左右,可以避免迭代过程中的单纯形退化现象。  相似文献
7.
井间层析成像的平滑SIRT算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
井间层析成像是一个非线性反演问题,为了保证反演过程的稳定性,并提高迭代的收敛速度,对常规的SIRT算法进行了改进,即引入了平滑算子对梯度场进行动态平滑,并且通过线性搜索确定速度更新的步长。将这种改进的算法称为平滑SIRT算法。模型试算的结果证明,该方法提高了迭代的收敛速度,而且反演结果不受初始模型的影响,使反演过程的稳定性大大提高。  相似文献
8.
前馈神经网络中BP算法的一种改进   总被引:8,自引:0,他引:8  
在传统的BP算法基础上,提出了一种改进的BP学习算法,先加入描述网络复杂性的量,使算法能够考虑到网络的连接复杂性,进而有可能删除掉冗余的连接甚至节点;接着提出对网络的学习步长的动态调整,以此来尽量避免传统学习中的学习速度过慢和反复震荡;然后给出新的算法是高阶非线性收敛的证明;最后通过实验说明的新的BP算法在一定程度上可减少网络的复杂性,有着比传统算法更快的收敛速度。  相似文献
9.
基于改进遗传算法的配电网无功优化   总被引:8,自引:0,他引:8  
为了提高配电网无功优化的收敛速度,结合配电网根节点电压稳定特性,提出以首端已知电压和计算功率向末端递推,且在回代递推支路末端电压中用第K次电压新值的方法,提高了常规支路电流法的收敛速度,在用遗传算法进行无功优化的过程中,提出了局部搜索替换过程,增加了个体多样性,同时加速了适应值较低的个体的淘汰,提高了每一代个体的平均适应值水平,从而显著提高了常规遗传算法的收敛速度,通过对120节点与53节点的实际算例计算,验证了改进方法能提高电网无功优化的收敛速度和优化效果。  相似文献
10.
C半群与积分半群的概率型逼近问题   总被引:8,自引:0,他引:8  
借助Pettis积分、算子值数学期望、连续修正模等概念,以较为简化的形式给出了C半群的概率型逼近式及收敛速度的估计式.此外,还得到了n次积分半群的一个逼近定理.  相似文献
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