改进花朵授粉算法

智能系统试图模拟人类专家来解决复杂的现实问题。问题的领域从工程、工业到医学、教育都各不相同。在大多数情况下,系统需要根据多个输入进行决策,但是搜索空间通常很大,因此很难使用传统的算法进行决策;元启发式算法可以用作寻找最优解的一种工具。因此,改进元启发式技术和现有算法是必要的。本文介绍了一种改进的花朵授粉算法(FPA)。将标准的FPA与克隆选择算法(CSA)结合,应用到23个优化基准函数上,并对其进行测试。将改进算法与五种著名的优化算法(模拟退火、遗传算法、花授粉算法、蝙蝠算法和萤火虫算法)进行比较。实验结果表明,相比标准FPA和其他四种方法,改进花朵授粉算法能够找到更精确的解。     

基于量子行为的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢的不足,提出一种具有量子行为的花朵授粉算法.该算法通过引入量子系统的态叠加特性,用波函数描述种群个体的位置,利用势肼场使种群个体以一定的概率密度在可行空间任何区域进行搜索,并且利用种群的平均最优位置使种群间存在等待效应,提高种群的协同工作能力,从而使算法能有效地避免陷入局部最优,增强全局寻优能力,提高收敛速度.通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较和3个数值积分的求解,并对结果进行分析,仿真结果表明,改进算法的全局寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、差分进化算法和蝙蝠算法等,其收敛精度、收敛速度和鲁棒性均比对比算法有较大提高.     

基于花朵授粉算法的组合式风速预测

针对风速的波动性导致风电功率不稳定,严重影响电力系统的安全、稳定运行等问题,提出一种基于风速数据分解的组合式模型,该模型首先利用集合经验模态分解法将风速序列分解为频率不同的若干个分量,降低了风速序列的非平稳性。然后利用花朵授粉算法优化BP(back propagation)神经网络构建预测模型,预测各个分量的变化趋势。最后将各个分量的预测值进行叠加组合得出最终的风速预测值。仿真结果表明,所提出的组合式模型平均绝对误差控制在0.2 m·s~(-1)以内,在风速预测方面有较高的预测精度,具有广阔的实际应用前景。     

基于t-分布精英保留机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法收敛精度不高,算法迭代后期收敛速度慢的缺陷,从全局搜索和局部搜索两个方面对算法进行改进。首先,在全局搜索时引入基于t-分布的精英概率保留机制,该策略通过设置一个精英概率保留参数,控制部分最优解信息能够保留进入到下一次迭代,并使用t-分布算子对保留的最优解的各维度实施扰动变异。其次,在算法的局部搜索时,使用高斯变异代替原算法的随机数扰动变异,提升局部搜索的稳定性。仿真实验结果表明,改进的算法比基本花朵授粉算法,在收敛精度和收敛速度上有提升,从而说明改进策略的可行性。     

一种基于花朵授粉算法的视觉跟踪方法

提出了一种基于花朵授粉算法的视觉跟踪方法,将图像中的每个候选目标状态看作花粉配子,利用花朵授粉算法对每个花粉配子迭代优化,最终通过最优花粉配子状态定位目标。首先给出了基于花朵授粉算法的视频目标跟踪方法描述,在此基础上研究了花朵授粉算法的迭代终止条件和参数的敏感度;并确定了参数。最后将算法与粒子滤波、均值漂移和粒子群优化三种跟踪算法进行对比。对比实验表明,方法计算量小、抗干扰能力强,跟踪效果优于上述三种算法。     

改进的花朵授粉算法在微网优化调度中的应用

研究了用于解决微网优化调度问题的群智能算法.针对微网优化调度问题的多目标、多约束条件等特点,对微网优化调度问题建模;提出了改进的花朵授粉算法,并将其应用到微网优化调度问题.在初始化时,采用对立点方法增加种群多样性和优化搜索空间;局部更新时,使用一种新的局部更新算子提高算法收敛速度;此外,为了减少计算量和避免陷入局部最优,定义了是否使用遗传操作的判断条件.仿真结果表明,该算法性能优于原始花朵授粉算法和遗传算法等其他算法.     

基于花朵授粉算法优化的投影寻踪聚类方法

投影寻踪聚类模型是一种客观、高效的多属性综合评价方法,寻找最佳投影方向向量是模型成功应用的关键.针对高维、非线性、复杂的投影指标函数,引入一种新的元启发式算法——花朵授粉算法对模型进行优化求解.算法适应性分析表明,花朵授粉算法具有较强的全局搜索能力及较高的求解精度.利用地下水动态分类问题进行实证分析,结果显示,花朵授粉算法优化的投影寻踪聚类模型能够有效寻找到最优投影方向向量,实现对地下水动态的客观、合理分类.     

应用小生境混沌搜索策略的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法（FPA,flower pollination algorithm）存在的全局收敛能力不足、寻优精度低、易早熟等局限,提出一种应用小生境混沌搜索策略的花朵授粉算法（NCFPA,flower pollination algorithm with niche chaotic search strategy）。为增加算法搜索的广度,使用小生境技术保持种群的多样性,提升了算法的全局优化能力;引入逻辑自映射函数产生的混沌序列对精英个体进行局部优化,增强算法的搜索精度;通过经典测试函数对算法性能进行测试。测试结果表明,与花朵授粉算法、差分进化（DE,differential evolution）和蝙蝠算法（BA,bat algorithm）相比,NCFPA表现出较优的全局寻优能力和搜索精度。     

花朵授粉算法及其在断路器优化设计中的应用

为了解决花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)在寻优过程中容易陷入局部最优解、后期收敛速度慢等问题,提出一种结合鲶鱼效应和均匀变异算子的改进FPA算法.首先,引入鲶鱼效应可以来避免算法陷入局部最优解;其次,加入均匀变异算子使其后期收敛速度加快,并通过经典测试函数验证改进的FPA...     

差分进化花朵授粉算法的WSN节点部署策略

针对无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）的节点部署问题,提出了一种基于差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）优化的花朵授粉算法（flower pollination algorithm,FPA）：DE-FPA。设计了动态转换概率,自适应平衡全局授粉和局部授粉间的相互转换,提高算法全局搜索能力。优化了全局授粉过程中的步长缩放因子,进一步提高算法收敛速度。为避免算法陷入局部极值,在每次全局授粉或者局部授粉迭代后引入差分进化策略,增加种群多样性,提高了算法搜索能力。实验结果表明,DE FPA收敛速度快、寻优精度高,能够在网络连通的约束条件下,达到较高的网络覆盖率。     

融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法

为了解决传统花朵授粉算法收敛精度较低、易收敛到局部最优等问题,提出了融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法(DGSFPA).在异花授粉中引入动态收敛因子,来提高算法收敛精度.在自花授粉中进行黄金正弦优化,以增强跳出局部最优的能力.通过与其他3种算法在测试函数上的比较,验证了改进算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度.将DGSFPA应用于求解压力容器设计优化问题中,研究结果表明:改进算法所得4个设计变量值均比其他3种算法所得值小,且其总成本比花朵授粉算法减少5270.82元,比人工蜂群算法减少876.72元,证明了DGSFPA的有效性和可行性.     

基于精英保留机制的花授粉算法

花授粉算法融合了蝙蝠算法以及布谷鸟算法的优点,从而具有参数少、进化过程简单易控制等优点.但是花授粉算法同时也存在收敛速度慢,易陷入局部极小等不足,针对这些不足,将精英保留机制应用到花授算法中,提出了一种改进的花授粉算法.通过进行数值实验来验证改进后的花授粉算法的性能.实验结果表明,基于精英保留机制的改进花授粉算法具有比花授粉算法收敛速度更快、寻优精度更好等优点.     

基于LZW算法的改进算法

在分析LZW算法的基础上对LZW算法的缺陷进行了探讨,并对LZW算法进行了改进,大幅度减少了编码的长度,降低了匹配长度取值变化的影响,完全兼容LZW算法,在平均压缩率方面有较大的提高,而且对改进的算法进行了分析论证.     

基于Ontology的智能系统开发

基于Ontology,研究了知识库系统建模原理,并应用该建模方法对学习支持系统(SPSS)的知识查询模块进行了设计与实现,有效的支持了知识的共享、获取和管理,也支持了教学系统的开发.     

基于蝙蝠算法的花粉算法改进

针对花粉算法(FPA)易陷入局部最优,收敛速度慢,收敛精度不高等缺陷,将蝙蝠算法(BA)引入到花粉算法中,优化花粉配子初始位置,建立基于蝙蝠算法的花粉算法(BA-FPA).为了验证改进后的BA-FPA算法收敛性能优于基本FPA算法和BA算法,任意选取6个标准测试函数进行测试.结果表明,BA-FPA的收敛速度、收敛精度等性能都优于标准FPA和BA.     

建设工程预算智能系统中模板算法的研究

基于模糊集合理论，提出在预算中中创模板的方法，又借鉴专家系统中知识库管理理论，实现对模板库的智能化管理，为实现工程图ＣＡＤ文件中预算信息的自动识别和工程量的自动计算奠定了基础。     

基于BM算法的匹配算法的改进

对SNORT的原有规则匹配算法BM算法改进,利用规则树实现了BM算法的多模式匹配功能,在跳跃方面主要依靠于最短模式串与规则树首字符重复出现间隔距离双重控制,在首字符不匹配的情况下,移动模式串的最大距离就是前缀树中最短模式串长度,在整个匹配过程中,最大移动距离是由该前缀树中最短模式串的长度决定;而首字符匹配时,最大移动距离是由规则树首字符重复出现间隔距离决定。     

基于花授粉算法的结构面自适应精细分组研究

岩体结构特征量化分析的前提和基础是对大量结构面快速合理分组,需要提出更高效的结构面自适应分组方法。引入花授粉算法,将结构面精细分组问题概化为多目标组合优化求解问题;基于结构面方位相似度定义了分组目标函数,选择Silhouette指标来判别最佳分组数,采用花授粉算法进行自适应寻优求解。对某大型水电工程坝基岩体中结构面进行分组应用表明,采用花授粉算法,中陡倾角结构面的最优分组结果与极点等密图法高度一致,并能清晰得出缓倾角结构面的分组结果,且与现场判断一致。     

基于模糊神经网络的交通灯智能系统

设计了一个使用模糊和神经网络的交通灯智能系统.此系统能根据汽车重量、长度和速度来改变信号灯等待时间.通过计算机仿真表明,此方法比固定时间信号灯更有效.新方法的汽车平均等待时间减少,通过十字路口的速度较快以及燃料消耗都会提高.