基于几何速度稳定性的最优觅食微粒群算法

最优觅食微粒群算法是一种高效的改进微粒群算法,该算法通过引入动物的最优觅食策略,较为真实地模拟了动物的觅食行为。利用几何速度稳定性分析了最优觅食微粒群算法的稳定性,给出了稳定性条件。为验证其性能,选取了5个典型测试函数,仿真结果证明了该策略的有效性。     

改进的人工鱼群算法在二维板材下料问题中的应用

为提高板材利用率,采用人工鱼群算法进行研究,算法中加入改进的觅食行为和改进的聚群行为,对行为进行了改进,并将该算法用于求解二维板材下料问题.通过仿真实验与文献中的改进粒子群算法和基本人工鱼群算法进行比较,结果表明:改进后的算法得到的最优解要优于文献中的算法,实现提高板材利用率的问题.     

机非交互的交叉口右转机动车行为建模与仿真

为准确刻画交叉口机非交互行为、准确模拟右转机动车轨迹,在充分考虑非机动车群组特征和右转机动车驾驶人动态多步决策特征的基础上,基于认知过程建立驾驶人环境感知-规划决策-控制执行的行为模型,并通过改进社会力模型进行仿真实现与模型评价.研究成果可为二维仿真平台的构建和自动驾驶汽车的拟人化驾驶提供模型支撑.     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.     

基于人眼视觉系统的运动图像视觉感知模拟

讨论了人眼在观看平板显示屏上运动图像时视觉失真的产生原因,并通过视觉感知实验对已有的视觉感知模型进行了修正,提出了将空间积分的影响加入到视觉感知模型中的改进方法.本文还利用该模型对一些显示屏上运动图像的视觉感知过程进行了模拟,结果表明,采用本文提出的模型获得的运动图像的视觉感知效果图更加接近人眼实际所观测到的图像.本文提出的视觉感知模型以及相关的软件模拟结果为进一步优化显示器件的驱动方法提供了评估手段.     

基于数据挖掘关联规则的微粒群算法

本文在对微粒群算法进行改进的基础上,提出了基于数据挖掘关联规则的微粒群算法,理论分析和仿真结果表明该算法是有效的.     

微粒群算法思想下蚁群算法的改进及在CTSP中的仿真实现

为了克服标准蚁群算法容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞的缺陷,借鉴了微粒群算法的优秀思想,提出了基于微粒群算法的城市选择变参数选取策略与信息激素的更新方式的改进策略,并应用于对CTSP问题的仿真实验.结果表明:改进算法能够提高收敛速度,节省搜索时间,而且能够克服停滞行为的过早出现.     

基于人工鱼群模型的自动组卷抽题算法研究

结合人工鱼群模型的基本思想,针对组卷问题这一具体应用,在人工鱼群算法中采用保留最优个体的策略对个体鱼的觅食行为进行改进,以防止鱼群中最优个体的退化．并且,为使全局最优个体能更快求出,对鱼群的聚群、追尾行为也进行了改进．     

PSO优化算法的微粒寻优过程移动规律研究简

为了更好地扩展和应用粒子群优化(PSO)算法,明确其寻优过程中微粒的移动规律十分必要.基于PSO算法简化模型,建立了围绕平衡点振动的微粒寻优过程的运动学方程,然后给出参数选择与微粒运动的振动角频率和振幅之间的关系,进而给出了基本粒子群优化算法的微粒寻优运动规律.仿真实验表明,(1)简化PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以当前最佳适应值为平衡点进行围绕振动;(2)基本PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以随机的角频率和振幅围绕平衡点进行振动.这两条规律填补对微粒寻优过程移动规律认识的空白,有利于推广和改进PSO算法,以便使得其适合解决实际优化问题.     

改进的人工鱼群算法

通过对人工鱼群算法的研究,给出了改进的人工鱼群算法。采用最优个体保留策略对觅食行为进行改进,防止群体中最优个体的退化;给出加速个体局部搜索方法,改进算法中的聚群行为和追尾行为,使全局最优值更快地突现出来;根据双射的定义和性质,在不影响最终寻优结果的情况下对问题的搜索域进行"缩小",从而加速了全局搜索。仿真结果表明改进的人工鱼群算法具有求解精度高、寻优成功率高、收敛速度快、算法稳定等优点。