基于蚁群算法骨性关节炎中药分子的分子对接研究

对治疗骨性关节炎的中药分子进行计算机分子对接研究,并对实验结果进行分析.对接过程中使用DOCK的评分函数进行能量计算,用蚁群算法改进对接的构象搜索过程并用均匀设计法确定蚁群算法的合适实验参数.实验数据来源于治疗骨性关节炎中药中的药物分子,选择5个分子与相应的靶标分子进行对接,实验结果与改进前使用单纯形方法的结果进行对比,时间及精度性能指标上都有所改善,显示蚁群算法用于优化对接过程中的构象搜索是有效的.     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.     

基于粒子群优化的适应Memetic算法分析

通过对已提出的适应Memetic算法的研究与分析,采用改进粒子群优化作为Memetic算法的全局优化策略按照不同类型的适应Memetic算法构成六类基于粒子群优化的适应Memetic算法,并用于求解典型的测试函数。根据对实验结果分析这几类算法的优缺点。实验结果表明适应PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。     

粒子群算法的改进与比较研究

针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)"早熟收敛"和后期收敛速度慢的特点,文章提出了一种改进的PSO算法。该算法摒弃了近年来许多在改进过程中引入过量繁琐公式、各种变换因子而导致算法过程冗杂的粒子群改进方法,而是在简化PSO算法的基础上引入自适应局部搜索因子,在种群不变的情况下拓宽了搜索范围并提高了搜索精度,且在某些测试函数下寻优效果明显优于其他复杂的PSO优化算法。最后的测试实验表明,该文算法能避免早熟问题,有效地提高了算法的精确寻优能力。     

基于正交试验设计的粒子群优化算法

针对粒子群优化(particle swarmopti mization,PSO)算法在进化初期收敛速度快但容易陷入局部最优、在进化后期收敛速度变慢且精度低的缺陷,为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,提出了基于正交试验设计的粒子群优化(orthogonal-experi mental-design-based PSO)算法.在基本粒子群算法的基础上,算法OE-PSO对当前搜索到的解进行局部寻优,利用正交试验设计对搜索空间的分布均匀性在可行解的领域选择有代表性的解进行测试.算法OE-PSO用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索,从而获得更快的收敛速度和更精确的解,同时避免局部最优.实验结果表明,算法OE-PSO不但具有较快的收敛速度,而且能够有效提高解的精确性,增强算法的鲁棒性.     

基于粒子群算法的自适应滤波器研究及应用

针对神经网络自适应滤波器易于陷入局部极小的缺陷,采用抑制局部最优的粒子群算法优化神经网络的权系数,设计了基于改进粒子群算法训练的三层神经网络的自适应滤波器,并将其应用于自适应噪声抵消器.仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声抵消能力,信噪比大大提高.     

粒子群优化算法在TSP问题中的应用

新型模糊自适应PSO与惯性权值线性递减PSO的测试结果表明,新型PSO在优化单峰函数的性能明显优于后者;对多峰函数的优化问题上,前者比后者具有更大寻找全局最优解的潜力。这些实验是对连续的函数空间的优化问题。为了考察新型模糊自适应PSO在解决组合优化一类离散问题的性能,我们通过对PSO的离散化,使用经典的TSP问题进行测试。     

基于改进粒子群算法的优化策略

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

基于改进粒子群算法的自适应波束形成

基于最小均方误差准则,将自适应波束形成的权值求解问题表示为多目标优化模型,利用提出的改进粒子群优化算法,获得了阵列最优权值向量.改进粒子群优化算法中引入动态邻域拓扑结构,自适应调整粒子的领域搜索范围,避免粒子陷入局部最优.仿真结果表明:所提算法的收敛速度优于传统算法.     

基于自适应变异粒子群算法的铁路空车调配

提出一种用于求解铁路空车调配的自适应变异粒子群算法.该算法在迭代过程中加入了变异操作,根据群体适应度方差调整变异概率的大小,并通过调整惯性权重因子来增强算法跳出局部最优的能力.将自适应变异粒子群算法用于铁路空车调配,建立以空车总走行距离最小为目标的数学模型,并在此基础上设计相应的算法.算例结果表明,应用自适应变异粒子群...     

求解可重入作业车间调度问题的改进离散微粒群优化算法

本文针对可重入作业车间调度问题,对离散微粒群算法的搜索方式进行改进,混合一种变异机制,并结合Interchange邻域局部搜索机制,设计与开发有效的混合离散微粒群算法。通过实验仿真结果的比较,有力地证明了所提算法的有效性。     

基于多极小值粒子群的自适应运动估计算法

为了提高视频编码效率,提出一种基于多极小值粒子群的快速运动估计算法.该算法将运动矢量特性和多极小值粒子群算法的全局搜索特性结合,采用自适应运动强度、运动矢量预测以及提前终止迭代等方法,克服单峰误差曲面假设的限制.实验结果表明,对运动平缓和中等的视频序列,该算法的运算复杂度与DS相当.对于运动剧烈的视频序列,该算法的运算复杂度与TSS相当.在增加少量搜索点数的情况下,各类视频序列的搜索精度都接近FS.     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

基于改进的克隆选择算法的分子对接设计与实现

详述了分子对接方法的基本原理,讨论分子对接过程中两个要素:评分函数和构象搜索算法.利用经验结合自由能的评价函数,对分子对接软件Auto Dock原有模型进行了改进.通过对评分函数的改进,用改进的克隆选择算法作为分子对接过程中的构象搜索算法.经实验效果对比,此方法寻优能力较好.     

基于动态和谐搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法随维数增大群体多样性相对减小而早熟收敛的问题,在对和谐搜索算法进行适应性改进的基础上,将其引入粒子群算法中,提出一种动态和谐搜索混合粒子群优化算法(DHSPSO).该方法使得粒子在搜索初期更具遍历性,降低算法对初始值的敏感性,并通过和谐搜索算法搜索的随机性和优胜劣汰机制改善粒子群的多样性,使得算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.以多个标准测试函数优化进行仿真测试,结果表明,DHSPSO算法在进行高维优化问题时,在寻优速度、精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。