多层感知器学习算法研究

多层感知器是一种单向传播的多层前馈网络模型，由于具有高度的非线性映射能力，是目前神经网络研究与应用中最基本的网络模型之一．BP算法是多层前向神经网络中应用最重要的算法，但是由于BP算法实质是一种梯度下降的搜索算法，它存在着其固有的不足，如收敛速度较慢，易于陷入误差函数的局部极值．本文基于权值外推和三项因子的思想，提出了一种改进算法，能够有效的提高网络收敛的速度和精度，计算机仿真结果也有力的证实了这一点．     

利用修正的BP神经网络进行框架结构损伤诊断

提出了一种基于修正的BP神经网络方法的结构损伤诊断方法，该方法通过基于误差曲面调整权值以及引入动量因子算法来避免出现局部极小，并通过自适应调整学习速率来提高学习效率，从而解决了传统BP神经网络在实际应用中存在的收敛速度慢和存在局部极小的问题。算例表明，该方法能够不仅较为准确的检测出结构的不同程度损伤，而且提高了计算效率，同时具有较强的鲁棒性。     

基于并行优进策略的差分进化算法

差分进化算法是一种新颖的进化计算技术,为减少用户选择算法控制参数的盲目性和提高算法收敛速度,设计了一种基于并行优进策略的差分进化算法（DEPES算法）．算法随着搜索过程的进行随机动态调整缩放因子和选取差分进化模式;在进行差分操作的并行运算过程中,利用当前代最优个体产生新的试验向量参与竞争选择过程．几个复杂函数的数值实验结果表明,DEPES算法寻优效率高、收敛速度快、对初值具有很强的鲁棒性、对维数具有较好的适应性,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于标准DE算法．     

改进联盟竞赛算法及其在生产排产中的应用

针对基本联盟竞赛算法易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进联盟竞赛算法（ improved league championship algorithm, ILCA）。该算法可自适应地修正可调参数,平衡了全局收敛和局部收敛能力。同时,设计了全新的参赛队比赛赛程,提升了参赛个体的竞争力,并且引入了降级机制,保证了整个联赛的多样性。采用ILCA算法对标准测试函数进行寻优。结果表明,ILCA的全局搜索性能、收敛速率都明显地优于其他算法,将该算法应用于车间生产排产模型的参数估计,取得了良好的效果。     

基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法

为了改善标准的微粒群优化算法(SPSO)的性能,给出一个新的速度更新策略——局部收缩策略,且把信赖域技术引入PSO算法中进行惯性权重的动态调整,提出一个新的微粒群优化算法——基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法.新算法(NPSO)保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.利用10个测试函数测试新算法的性能,并分别与SPSO、与混沌相结合的微粒群算法(PSOC)、具有被动聚集的微粒群算法(PSOPC)、SPSO的全局版本及带有收缩因子的微粒群算法(CPSO)比较,实验结果表明,新算法(NPSO)大大地改善了实例测试函数的表现.       

解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法（CHADE算法）．该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法（DE算法）相结合,利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式．多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明：CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法．     

一种基于遗传算子优化组合的TSP问题求解方法

一般遗传算法求解旅行商问题时,存在着搜索速度与求解质量之间的矛盾.针对此问题提出了一种逆序与对偶组合算子,用以增强遗传算法的局部搜索能力.将其与具有良好全局搜索模式的均匀杂交算子优化组合应用,采用自然数和二进制相互转换的编码方式,构造了一种对TSP问题进行求解的遗传算法,保证了算法的全局收敛性.仿真实验结果表明,该求解方法具有良好的搜索效率和求解质量.     

基于禁忌搜索的无线传感器网络多源定位研究

针对无线传感器网络多源定位容易陷入局部最优的情况,提出基于禁忌搜索的多源定位方法.通过测量多个声源发出的能量建立声音能量模型,估计出模型中的声音能量和声音位置等参数,然后使用8邻域3层格点的邻域产生方式,并合理选择禁忌表长度、初始解等禁忌算法的基本参数,有效避免了多源定位易陷入局部最优的情况.将禁忌搜索算法和多分辨率搜索算法、EM算法、AMR算法进行比较,仿真结果表明,禁忌搜索能够很好地避免局部最优,且定位精度高于其他几种算法,计算复杂度相对较低.     

基于K均值的带变异粒子群聚类算法

针对K均值算法的搜索结果依赖于初始聚类中心以及粒子群算法早熟收敛的缺点,提出了一种基于K均值的带变异粒子群聚类算法.该算法通过粒子群算法来弥补K均值算法的不足,根据粒子的收敛情况判断K均值操作的时机,提高了搜索性能,并采用变异操作来跳出局部极值.分别用K均值算法、PSO-K均值算法和该算法对3种实际数据进行了聚类测试,...     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

Study of neural network disturbance learning and application in RoboCup

To solve the problem of convergence to a local optimum in the multi-layer feedforward neural network, a new disturbance gradient algorithm is proposed. Through introducing random disturbance into the training process, the algorithm can avoid being trapped into the local optimum. The random disturbance obeys the Boltzmann distribution. The convergence of the algorithm to the global optimum is statistically guaranteed. The application of the algorithm in RoboCup, which is a complex multi-agent system, is discussed. Experiment results illustrate the learning efficiency and generalization ability of the proposed algorithm.     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

通过在遗传算法中引入个体浓度的选择机制和记忆机制,确保了进化过程中种群内个体的多样性,避免局部收敛,保证了算法朝优化方向进化.实验结果表明改进算法能跳出局部收敛,有效避免了早熟产生和遗传退化现象出现.     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).     

新型混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对旅行商问题,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的新型混沌离散粒子群方法(CIPSO)。新算法根据此类组合优化问题解的固有地形特征,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点进行求解,其基本思想是在求解过程中对粒子进行混沌扰动避免陷入局部最优,并引入群体间粒子的交叉作用来提高寻优效率。通过与遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等比较以及不同TSP问题的仿真实验发现,该方法是一种能进行有效优化的新方法。     

一种具有全局最优的神经网络BP算法

建立了描述上半周加热、下半周绝热不均匀热流边界条件下的水平管内受迫层流与自然对流叠加的混合对流换热的数学模型。该模型考虑了管壁导热和流体的变物性，研究了不同流体（水和乙二醇水溶液）、不同热流方向对对流换热的影响。同时也进行了上半周加热、下半周绝热边界条件下的水平管内混合对流换热的实验研究。理论和实验研究的结果都表明了，重力场对水平管内流体层流对流换热的影响，为在地面重力场中进行模拟太空微重力环境中的空间辐射器的传热实验研究提供了必要的理论和实验依据。     

基于带扰动项粒子群算法的软测量建模

针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。     

惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、 微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.     

融合对数交叉概率因子和随机迁移的差分进化算法

针对差分进化算法在后期收敛缓慢和易陷入局部极值缺点,提出了一种带有对数递增交叉概率因子和随机迁移算子的差分进化算法。这个算法增强了收敛速度和精度,同时也提高了全局寻优能力。数值实验结果表明,所提出的算法LMDE比基本DE和带混沌差分进化算法CDE在收敛性和稳健性以及全局寻优能力方面更好。     

动量化GA-BP算法的全局极小值搜索

针对传统BP神经网络算法存在收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,提出了动量化GA-BP算法,即对传统BP算法引入动量因子,以提高网络的收敛速度,并将其与BP神经网络算法结合起来,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行"粗"搜索.当搜索到全局最优点的附近时,再采用BP算法进行局部搜索,这样避免陷入局部极小,从而得到了全局最优解.煤矿安全等级预测的实验表明:动量化GA-BP算法能快速、精确地收敛,最终得到问题的全局极小值,取得了满意的预测结果.