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1.
基于在线归档技术的多目标粒子群算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出一种基于在线归档技术的新型多目标粒子群优化算法. 使用外部集归档,在归档粒子中采用适应值共享技术选出全局最优位置,使得种群多样性得以维持;在粒子群的进化过程中,使用在线归档策略,将归档的粒子合理地引入下一代的种群,淘汰原种群中的不良粒子,从而保证进化过程中种群的优良性. 用Zitzler的两个多目标测试函数评价算法的性能. 结果表明,该算法能快速收敛到Pareto非劣最优目标域,并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性.  相似文献
2.
一种改进的神经网络集成法预测PMV指标   总被引:2,自引:0,他引:2  
为解决大样本的PMV指标预测问题,采用基于模糊聚类的神经网络集成方法,将原始样本集模糊划分为多个相交子集,通过这些模糊子集训练神经网络得到预测个体,再对个体输出加权结合获得预测结果.在进行神经网络集成过程中,采用微粒群算法有效克服了聚类和常规神经网络训练容易陷入局部最优的缺点,总结出一种更加有效的神经网络集成方法.实验结果表明:基于微粒群的神经网络集成算法有较好的全局优化性能,其集成的神经网络系统能更准确地预测PMV指标.  相似文献
3.
粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。  相似文献
4.
为解决单纯形法优化容易陷入局部极值的问题,通过随机设置若干初始点,利用矩阵进行多点并行搜索方法,可搜索到全部极大(极小)值点,达到全局最优化目的. 与常规的重复设置单初始点循环搜索的方法相比,该方法明显减小了初始值设置对单纯形法寻优的影响,提高了搜索速度并获得全局最优值,优化效率大幅提高. 仿真结果表明:该改进的寻优方法不仅可应用于函数极值搜索,而且应用在控制系统PID参数寻优中,能获得满意的调节效果.  相似文献
5.
以电渗流为驱动,设计出一种采用涡流诱导增强混合的微米级混合器.通过控制混合方腔上下壁面电渗流的大小和方向,可诱导腔内流体产生不同的涡流形态,本文重点研究电渗流驱动下形成一个涡流和两个涡流时的混合特性,称相应涡流形态诱导混合下的模式为单涡模式和双涡模式,并采用数学模拟方法定量地研究了两种混合模式下典型的稳态特性和动态特性.研究结果表明:所设计的混合器具有流道短、结构简单,调控方便,可实现高效、连续和稳定的混合等特点;两种混合模式中,双涡诱导混合模式具有更好的应用价值.  相似文献
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