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1.
惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的. 相似文献
2.
基于双向异质频谱拍卖模型设计了具有隐私保护的频谱拍卖方案DPDA,在双向异质的频谱拍卖模型中,为了提高频谱拍卖的高效性和收益最大化,通常假设拍卖者是可信的,在此基础上的提交的所有买卖双方信息都将以明文状态提交给拍卖者,这将极大地增加了拍卖过程中个人隐私泄露的风险.DPDA方案有机结合了差分隐私机制和Diffie-Hellman算法使得该方案在原有模型的基础上达到了保护用户个人隐私的目的,并做了安全分析,证明了该方案的安全性,通过仿真实验结果表明该方案具有较好的频谱收益和隐私安全性. 相似文献
3.
在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N2), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N2降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。 相似文献
4.
针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先,为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次,为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后,为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明,所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。 相似文献
5.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度。实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩多等级的有效预测,为个性化教学奠定了基础。 相似文献
6.
7.
李云飞 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2021,31(1):53-58
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性. 相似文献
8.
杨晗 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2021,37(5):613-619
针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势. 相似文献
9.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献
10.
针对工业以太网通信链路调度延时大及效率较低的问题, 提出一种基于改进烟花算法的实时周期消息任务调度(CVFWA)方法. 以降低网络传输时延为目标, 首先, 将传统烟花算法的连续解空间映射到实时周期序列调度问题的离散解空间; 其次, 为增加种群的多样性, 在高斯变异过程中引入变异系数; 最后, 采用基于中位数锦标赛的选择策略代替欧氏距离选择策略. 仿真结果表明, 该方法能使实时周期消息序列在最短时间内完成队列调度, 有效降低了网络时延, 提高了全局搜索效率. 相似文献