一种改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于仿生技术的启发式算法,针对粒子群优化算法存在易早熟现象,提出一种改进的粒子群优化算法.该算法给出了一种新的变异算子,该算子具有一定探索和开发能力,从而避免算法陷入局部最优.基于新变异算子给出一个新的粒子位置更新公式.根据系统稳定性理论,推出了算法的参数设置区域.最后,通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法收敛速度和求解精度.实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和求解精度.     

基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO).该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理.仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高.     

基于惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法

粒子群算法是美国学者受鸟类觅食行为启发提出的一种群体优化算法,在迭代后期易早熟收敛.为此利用混沌运动的随机性、规律性和遍历性的特点对粒子群算法进行优化,提出了一种惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法.在算法中对惯性权重进行调整加快算法前期收敛速度,而且加入了变异操作以帮助粒子后期跳出局部极小.最后用测试函数进行仿真实验,结果表明该算法收敛快,寻优能力强,寻优精度高.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

基于模糊理论的混沌变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值的缺点,将模糊理论和混沌理论引入粒子群算法,进行模糊混沌变异,增加种群的多样性,以解决粒子群的早熟问题.利用模糊理论对粒子群建模并对处于α-截集中的粒子以概率的方式混沌变异,该概率和混沌变异的步长分别随着隶属度和粒子群迭代的代数的变大而变大,而α是随着平均适应度的减小而增大.数值仿真实验表明该方法能较好解决早熟问题,具有较好的全局搜索能力,提高了计算精度.     

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,...     

基于自适应混沌变异的k-均值聚类粒子群算法

针对经典粒子群(PSO)算法易出现早熟收敛和搜索精度差的缺陷,提出了一种基于混沌变异的k-均值聚类PSO优化算法(FCPSO).该算法首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子种群中的全局极值来更新自己的位置和速度.其次,在算法中引入自适应混沌变异,有效的增强了子群体之间信息交换和经典PSO算法跳出局部最优解的能力.对几个典型可变维函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.     

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO).该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点.通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法.     

基于果蝇优化算法改进的粒子滤波及其在目标跟踪中的应用

针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出一种基于果蝇优化思想的粒子滤波算法.该方法视粒子权值为个体适应度值,并将果蝇不断从低浓度的地方飞向高浓度的地方的觅食寻优过程引入到粒子滤波当中,驱使粒子不断向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.为了解决标准果蝇优化算法易陷入早熟的问题,将遗传算法中的交叉、变异操作自适应地应用到果蝇优化算法寻优过程当中.首先通过交叉操作改善粒子分布,当果蝇优化算法陷入局部最优时,再采用柯西变异扰动,促使算法快速跳出局部极值并继续搜索全局极值.通过非线性模型仿真以及目标跟踪实验表明该算法有效提高了非线性系统状态估计精度,具有较好的稳定性,同时降低了状态估计所需的粒子数量.     

基于高斯变异与Levy飞行策略的混合粒子群优化算法

目的 解决粒子群算法易陷入局部最优解、出现早熟收敛从而导致求解精度不高的缺陷.方法 将高斯变异(Gaussian M utation)、Levy飞行策略与基本粒子群优化算法(PSO)进行混合,提出一种称为GLPSO混合粒子群算法.在该算法中粒子通过Levy飞行更新自己的位置,若粒子在若干次迭代后无法产生更优值,则在保存当前最优值的前提下进行高斯变异来保持种群多样性.结果 与结论通过对基准测试函数优化的实验结果对比,GLPSO在5个基准测试函数中的优化精度和全局搜索能力优于其他对比算法,GLPSO有更加出色的全局搜索能力和更高的求解精度.     

基于遗传算法的模糊聚类方法

针对模糊c 均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷 ,将遗传算法应用于模糊c 均值算法的优化计算中 .算法采用实数编码 ,提高了试验精度 .实验证明基于遗传算法的模糊聚类方法能够在一定程度上克服初值的影响 ,跳出局部极小点 ,在大样本的聚类方面有较大的优势 .     

配电网故障定位算法研究

针对配电网故障快速准确定位问题,研究了故障定位的矩阵算法,分析了不对称矩阵算法的基本原理,针对该算法存在判别盲区的缺陷,提出了在辐射网和树状网末端增加零节点编号的改进方法,消除了判别盲区;该方法具有简单、实时性强的特点,在配电自动化系统中有很强的实用性。论文最后用算例验证了该算法的有效性。     

过渡音的基音周期检测方法

针对传统的基音估计算法不能适用于过渡音的问题，提出中心偏离函数及基于中心偏离函数的基音周期检测算法。该算法主要通过划分语音子带来搜索最小中心偏移量，较准确地确定过渡音的基音周期。介绍了该算法的设计思想和实现过程，并给出代表性的实验结果，将其结果与MBE算法所检测到的基音周期进行比较。研究结果表明：采用所提出的中心偏离函数和时域削波方法相结合来搜索基音周期，能够有效地克服传统方法的不足，降低误判率，提高基音周期的估计精度。     

改进的混合级联遗传算法

将模拟退火算法和级联遗传算法相结合,提出了一种改进的混合级联遗传算法。模拟退火算法承认物种进化过程中的局部失败和倒退,它允许进化中的波折而不是非要物种进化一直是上升的、成功的,模拟退火算法能使搜索过程避免陷入局部最优解。级联遗传算法假设问题的最优解总是靠近于问题的局部最优解的,据此,级联遗传算法通过不断缩小解空间达到快速收敛的目的。综合运用这两种算法,可克服模拟退火算法收敛速度慢、级联遗传算法局部搜索能力差的缺点。利用本算法构造CL多小波前置滤波器的实验结果表明,本算法不仅计算速度快,而且稳定性也得到了显著提高。     

埃及法老时期的分数及其应用

埃及法老时期用所谓单位分数。本文主要依据莫斯科数学草纸和莱茵数学草纸,具体分析了古埃及数学家进行分数运算的方法,说明他们为克服算法方面遇到的困难作出了卓越的努力,指出为把算术和代数提高到更高的水平,用除法定义分数是必然的途径。     

城市供水管网水量预测的小波神经网络方法

为提高城市供水优化调度的可靠性和实用性，对城市管网水量预测的方法进行了研究．提出了利用小波分解与人工神经网络相结合的小波神经网络管网水量预测模型，该模型以非线性小波基为神经元变换函数，通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络，并从理论上给出了严密的算法；同时通过逐步检验算法，科学地确定了网络结构，克服了普通人工神经网络难以确定网络结构、存在局部极小点等缺点．仿真结果表明，该模型比普通人工神经网络预测模型的预测精度高，并具有很强的适应能力．     

GIS数据的数据库化方法研究

研究了Maplnfo系列地理信息系统数据的数据库化方法，讨论了Oracle Spatial技术．并用之实现了Maplnfo系列GIS数据的数据库化．设计并实现了用以克服属性数据缺损的算法，通过实验验证了该算法的可行性．     

自由曲面五轴平底刀加工路径的NURBS化

在对等残留高度的路径规划方法进行改进的基础上，以较高的精度求得了刀具路径上的离散切削点；并基于NURBS样条插补理论，实现了在五轴机床上使用端铣刀加工自由曲面时加工路径的NURBS化，解决了曲面加工中，以真线插补计算的切削点点列作为加工机床的输入时，加工文件容量过大且加工路径不连续的问题。实例表明了在精度相同的情况下，该方法相对于直线插补理论，在减少加工数据量方面及保证刀具沿加工路径运动时速度连续方面具有明显的优越性。     

基于数据挖掘技术的顶煤冒放性评价算法

为解决以往顶煤冒放性评价方法存在的计算过程复杂,不能生成评价规则而不便于推广的缺点,采用数据挖掘技术中决策树算法对30个矿井的顶煤冒放性进行分类研究,在此基础上生成了一棵顶煤冒放性评价决策树,并由此形成了一系列评价规则,最后就该算法的应用效果进行评价。     

基于LOWA算子的方案优选问题研究

采用不确定语言型决策方法来解决方案优选等具有多属性的模糊决策问题,提出了基于LOWA算子的多属性决策方法,并利用该方法较好地解决了方案优选问题中的一些难点,为解决此类问题提供了一种很好的通用方法。