一种基于罚函数的混合分布估计算法

分布估计算法是一种新型的基于概率模型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用.借签罚函数根本思想,把非线性约束优化转变为无约束优化,并利用多变量相关的MIMIC算法对所得的无约束问题进化求解,提出的新算法突破了传统基于约束保持法或可行规则法的约束处理,且分布估计算法是基于可行解的宏观层面的随机进化算法,具有较强全局寻优能力和较高的收敛率.数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力和有效性.     

一种基于Alopex和分布估计算法融合的进化算法及其在参数估计中的应用

构造了一种基于Alopex(Algorithm of pattern extraction)和分布估计算法(Estimation of distribution algorithm,EDA)相融合的进化算法EDA-Alopex.该算法将分布估计算法嵌入到一种基于Alopex的群智能进化算法(Alopex-based evolutionary algorithm,AEA)中,利用分布估计算法收敛速度快及与传统进化算法进化模式不同的特点来改进AEA算法.新算法综合了AEA算法搜索得到的个体间相关性信息和EDA搜索过程中得到的全局概率信息,能够更好地指导种群向有利的区域进化.仿真结果表明:EDA改进的EDA-Alopex算法搜索性能与AEA算法的搜索性能相比有较大提高,特别是其收敛速度与AEA算法相比有明显提高.     

基于分布估计算法的建筑结构设计优化

建立了以质量最小为目标的建筑结构优化数学模型,解决具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题.通过统计方法构建个体空间分布概率模型,随后依据此模型随机抽样生成新的群体,实现群体的进化.仿真结果表明分布估计算法求解建筑结构优化设计问题是可靠有效的,搜索能力更强,收敛性能更佳,为解决建筑结构优化问题提供科学的参考.     

求解多目标优化问题的分布估计算法

通过对多目标优化方法研究现状的分析,针对多目标优化问题的特点提出一种基于联合正态分布的求解多目标优化问题的分布估计算法。该算法将不同目标函数的自变量作为不同的随机变量,用联合正态分布对扩充的解空间进行估计,并用投影的方式将采样点映射到解空间中。仿真结果表明了该算法的有效性。     

柯西分布概率模型的copula分布估计算法

分析柯西分布函数的特性,说明在众多连续型分布函数下,在copula分布估计算法中建立柯西分布概率模型的可行性。通过描述柯西分布以及逆累积分布函数的采样,给出柯西分布函数参数不同的估计方法,得到相应的采样及完整的分布估计算法．进行仿真实验比较柯西分布概率模型的copula分布估计算法和经验分布概率模型的copula分布估计算法,说明柯西分布概率模型的copula分布估计算法的有效性。     

武器-目标分配问题的分布估计算法及参数设计

建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了分布估计算法与遗传算法的异同.将分布估计算法应用于武器-目标分配问题,该算法通过统计当前群体中优选出的个体信息,给出下一代个体的概率估计,用随机取样的方法生成下一代群体.分析了个体种群数量、选择比例等参数对算法的影响,得出个体种群数量和选择比例取适中时效果最好的结论.仿真结果表明了分布估计算法求解武器-目标分配问题是可靠有效的.此方法具有较好的可扩展性,修改此算法可解决一般组合优化问题.     

自适应实值分布估计算法

针对实值分布估计算法(RECEDA)求解单模和多模优化问题存在的搜索空间有限和种群多样性保持能力较差等问题,提出了一种自适应实值分布估计算法(ARECEDA),该算法根据种群多样性性能指标自适应改变新种群采样过程中的方差值,使改进算法有效地提高种群多样性.实验结果表明,自适应实值分布估计算法比原有算法在优化精度上有很大提高.     

组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法

提出组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法。在寻优迭代过程中,一半的后代由粒子群算法产生,带有变异操作的粒子群优化算法具有全局搜索能力;另一半后代采用分布估计算法来产生,分布估计算法具有良好的学习和局部搜索能力,由其提取决策空间的信息并建立期望解的概率分布模型,对这个分布模型进行采样而产生下一代的解。与多种多目标优化算法的比较实验表明,组合算法在基准函数ZDT1～ZDT3,ZDT6和ZDT6-1上获得的Pareto解集具有较好的收敛性与多样性,在ZDT4实例上的性能适中。     

基于分布估计算法的非负矩阵分解

非负矩阵分解问题可以转化为一个约束优化问题,因此可以依靠最优化领域的相关算法进行求解.提出一种基于分布估计算法求解非负矩阵分解问题的新算法,并将算法应用于两个非负矩阵分解的数值算例,与非负矩阵分解基准算法进行比较,证实了算法的可行性和优越性.     

一种基于单纯形法的分布式估计算法

为了增强分布式算法的局部搜索能力,提出了一类基于单纯形法的分布式估计算法。该算法充分利用分布式估计算法强大的全局搜索能力和快速收敛能力的同时,对于不满足条件的种群中的优势个体采用单纯形法的局部搜索算法进行寻优,从而使新算法具有更强的局部寻优能力。选择了八个国际公认的测试函数对新算法进行测试,数值试验结果表明本文构造的新算法是有效的。     

基尼系数的一种估计方法

在假定社会成员的实际收入所构成的总体是服从对数正态分布的情况之下,给出基尼系数与总体参数的函数关系,进而给出了基尼系数的矩法估计方法,此方法可以只根据社会成员的(或样本的)实际平均收入及社会成员的(或样本的)实际收入方差就能计算出(或估计出)社会成员实际收入的基尼系数．另外,在全体社会成员的两部分成员的基尼系数、人数及实际平均收入均已知的条件下,本文也给出了全体社会成员实际收入的基尼系数的计算方法,此方法可以摆脱对原始数据的依赖,比传统算法简单且容易操作．     

多目标云分布估计算法

为增强多目标分布估计算法(MEDA)的局部搜索能力,将云模型引入到多目标分布估计算法中,提出一种多目标云分布估计算法(CMEDA).该算法一方面利用分布估计的采样操作对进化种群进行搜索,另一方面利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,进行外部档案搜索,实现群体间信息交换,从而提高多目标分布估计算法的全局搜索能力.数值实验选取6个常用测试函数,并与NSGA-Ⅱ和MEDA算法进行比较,结果表明,CMEDA算法在收敛性和多样性两方面都有较好的性能.     

基于进化算法的约束处理技术

约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题,因而对其研究具有十分重要的理论和实际意义．进化算法是一种模拟自然进化过程的全局优化方法。综述基于进化算法的约束处理技术研究现状,提出几个值得关注的研究问题。     

指数分布下基于失效次数估计参数的方法

本文给出指数分布下基于失效次数进行参数估计的几种不同方法的比较。     

快速泄压回路动态特性分析

泄压特性是评价油压机性能的重要指标之一,三级泄压回路是目前应用最广泛的快速泄压回路.实际使用过程中难以快速、准确的协调泄压回路中各个阀开口度,造成了能量损失和压力冲击.本文通过AMESim建立三级泄压回路仿真模型,调试各个阀开口度以组成不同的阻尼网络并分析回路动态特性.通过仿真搜寻最优的阻尼值组合,达到最优的泄压效果,用以指导实际生产实践中调试油压机泄压回路,使其安全、快速、稳定的泄压.     

MIMIC算法在非线性多约束机械优化问题中的应用

将双变量相关的分布估计算法与惩罚函数法相结合,用于解决机械工程上非线性多约束优化设计问题.算法对每一次迭代寻优后的变量进行保留,建立概率模型,通过正态分布发生函数对变量重新取值,并采用惩罚函数来处理变量约束条件.仿真结果表明,该算法能有效防止早熟收敛,提高算法的全局搜索能力,具有较好的应用前景.     

基于基尼的模糊kNN分类器

随着网络的发展,大量的文档涌现在网上,自动文本分类成为处理海量数据的关键技术。在众多的文本分类算法中,kNN算法被证明是最好的文本分类算法之一。对于大多数文本分类来说,文本预处理是文本分类的瓶颈,文本预处理的好坏直接影响着分类的性能。在此介绍了一种新的文本预处理算法——基于基尼的文本预处理算法。同时采用模糊集理论改进kNN的决策规则。这两者的结合使得模糊kNN比传统的kNN表现出更好的分类性能。实验结果证明这种改进是有效的,可行的。     

Composite multiobjective optimization beamforming based on genetic algorithms

All the parameters of beamforming are usually optimized simultaneously in implementing the optimization of antenna array pattern with multiple objectives and parameters by genetic algorithms （GAs）. Firstly, this paper analyzes the performance of fitness functions of previous algorithms. It shows that original algorithms make the fitness functions too complex leading to large amount of calculation, and also the selection of the weight of parameters very sensitive due to many parameters optimized simultaneously. This paper proposes a kind of algorithm of composite beamforming, which detaches the antenna array into two parts corresponding to optimization of different objective parameters respectively. New algorithm substitutes the previous complex fitness function with two simpler functions. Both theoretical analysis and simulation results show that this method simplifies the selection of weighting parameters and reduces the complexity of calculation. Furthermore, the algorithm has better performance in lowering side lobe and interferences in comparison with conventional algorithms of beamforming in the case of slightly widening the main lobe.