基于量子差分进化算法的神经网络优化方法

一般的神经网络的结构是固定的,在实际应用中容易造成冗余连接和高计算成本。该文采用了协同量子差分进化算法(cooperative quantum differential evolution algo-rithm,CQGADE)以同时优化神经网络的结构和参数,即采用量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)来优化神经网络的结构和隐层节点数,采用差分算法来优化神经网络的权值。训练后的神经网络的连接开关能有效删除冗余连接,算法的量子概率幅编码和协同机制可以提高神经网络的学习效率、逼近精度和泛化能力。仿真实验结果表明:用训练后的神经网络预测太阳黑子和蒸汽透平流量具有更好的预测精度和鲁棒性。     

基于多种群的自适应差分进化算法

在分析了经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并针对不同的个体适应度值,采用不同的变异算子,以保证在加快算法收敛速度的同时有效地跳出局部极值点.在参考经验值的基础上,加以自适应调整,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡.针对13个标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法与其他算法相比较具有较好的效果.     

基于差分进化算法的神经网络优化设计

【目的】研究解决传统神经网络手动设计网络结构的局限性,并探究差分进化算法对神经网络优化的有效性。【方法】提出了一种基于差分进化算法的多层前馈神经网络的优化设计方案,用以同时完成神经网络的权值空间和网络结构空间的搜索,给出不同场景下的最优网络结构。该算法采用（1+1）-ES二元进化策略,使用一种新的网络结构交叉和变异方法,通过双种群结构共同进化及自适应变异率等策略加快网络结构的搜索以及算法的收敛。【结果】在预测、分类等问题中,基于差分进化算法的神经网络优化设计能够较好地搜索到最优的神经网络结构,并与传统的BP神经网络以及经典的预测分类算法进行比较,实验结果具有较强的鲁棒性。【结论】基于差分进化算法的神经网络优化设计是解决网络结构寻优问题的有效方法。     

基于EA-SA的卫星初始轨道确定算法

卫星初始轨道的精度将直接影响到最终轨道的精度,因此为了提高卫星初始轨道计算精度,提出了一种基于进化算法(EA)和模拟退火算法(SA)的卫星初始轨道确定算法.介绍了该算法的Lambert定理形式,阐述了该算法的实现步骤,并结合某次卫星定轨实际情况验证了该算法的可行性和有效性.实践证明,该算法具有较强的局部和全局搜索能力,其定轨精度比目前常用的定轨算法高,具有较好的工程适用性.     

基于差分进化算子变异的中心引力优化算法

针对中心引力优化算法易陷入局部最优这一不足,加强算法的全局寻优能力,提出一种改进的中心引力优化算法,根据差分算法本身的固有特性,通过引入差分进化算子对当前粒子位置的分量进行变异,促使算法摆脱局部最优,增强算法的全局收敛性.最后选取5个经典函数对算法进行测试,并与其他算法进行比较分析,结果证明算法的精度得到了明显提高,从而验证了该算法的有效性和可行性.     

动态随机选择的差分进化算法研究

如何有效地均衡可行区域与不可行区域的搜索是约束优化中的关键问题。为使进化算法获得可行的全局最优解,分析了在进化过程中如何对待好的不可行解的问题,通过分析随机排序中比较概率对可行解最终位置的影响,提出一种动态随机选择策略,并以多个体差分进化为框架实现了相应算法。实验对比分析结果说明了这一策略的有效性。     

Mathematica在精密卫星轨道确定中的应用

精密卫星轨道的确定是一项重要而又非常艰巨的工作,其中涉及复杂而又繁琐的数学推演与分析,利用人工推导不仅繁琐,而且不能保证准确性,而借助于计算机代数系统Mathematica则可避免这一缺陷,本文对卫星轨道确定中一些典型问题进行了讨论并给出相应的分析结果.可以看出利用该系统可以有效地提高解决问题的效率,且结果准确可靠.     

基于耗散结构理论的差分进化算法

作为一种比较优秀的最优化方法,差分进化算法具有良好的鲁棒性、实践性和收敛性.阐述了差分进化算法的基本概念、形式,分析了传统差分进化算法的优点与不足,提出了基于耗散结构理论的差分进化优化算法.     

基于差分进化的图像自适应增强方法

图像增强是图像处理中重要的步骤之一,基于非完全Beta函数变换的图像增强办法能够获得较为理想的增强效果.然而合理的Beta函数参数选取一直没有得到很好的解决,常需要人工干预或者计算非常耗时.差分进化算法是一种新型的进化计算方法,具有自适应、自组织等智能特性和强大的寻找优化解的能力.这里将差分进化算法用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于差分进化算法的非完全Beta函数图像增强方法,实际图像增强实验结果表明了该方法的有效性和可行性.     

基于改进差分进化算法的超声衰减谱反演计算

针对传统差分进化算法存在早熟收敛和求解精度低的缺点,研究了一种自适应控制参数的差分进化算法。通过引入自适应控制变量因子、自适应缩放因子和交叉因子使种群不断地向更新成功的个体学习,促进了后续种群的进化。对于颗粒粒径分布服从高斯分布、R-R(Rosin-Rammler)分布以及对数正态分布的3种典型颗粒系进行数值模拟,研究算例发现,改进差分进化算法反演得出分布参数值■,K的误差小于5%,体积中位径相比于设定分布的误差小于5%,因此,改进差分进化算法具有较强的稳定性与抗噪性。     

基于混合差分进化算法的VLSI布图规划

基于B*-tree布局表示法,结合差分进化算法的全局搜索能力和局部搜索,提出了一种用于VLSI布图规划的混合差分进化算法,并使用MCNC标准数据进行测试.实验结果表明该算法是有效的.     

基于跳距修正与差分进化优化的改进DV-Hop定位算法

为了提高传统DV-Hop(distance vector-hop)算法的定位精度,提出一种基于跳距修正和差分进化优化的改进DV-Hop(differential evolution distance vector-hop,DEDV-Hop)算法。由DV-Hop的算法原理可知,锚节点间的距离测量误差是算法定位误差的主要来源,由此根据锚节点间的不同跳数引入权重因子,从而减小平均每跳距离误差,并且利用差分进化算法对最小二乘法计算出的节点坐标进行二次优化,最终提高系统的整体定位精度。为了验证算法的有效性,在相同实验条件下,通过设置不同的定位参数将提出的算法与同类的经典算法进行实验对比。实验结果表明,DEDV-Hop算法可以有效减少节点平均定位误差,其定位精度明显优于其他几种算法。     

基于改进差分进化算法的分布式发电系统调度

针对分布式发电（ DG）系统调度的经济成本和环境成本,提出了一种新的改进差分进化算法。首先对建筑物DG系统进行优化设计,在考虑建筑中电能和热能需求以及分布式发电技术特性的基础上,确定技术最优组合、容量和运营计划;其次,针对DG调度中存在的整数规划限制及非线性等式约束问题,提出了改进的差分进化算法来解决混合整数非线性规划（ MINLP）问题,对所设计的DG系统进行经济和环境成本的最小化调度,并与传统方法进行比较。结果表明,文中所提出的方法在经济性和收敛时间上都明显优于传统算法。研究结果可以应用于同时包含发电、供热、储电、储热的完善的分布式发电系统,可为分布式发电系统商业部门的运营提供参考。     

基于改进微分进化算法的机构综合新方法

针对机构综合的非线性方程组求解问题提出了一种改进的微分进化算法.该算法是将方程组转换成一个优化问题,在进化过程中,该算法根据进化情况采用动态参数调整机制提高算法的搜索效率,并且对种群重叠状况进行实时监视,对重叠个体利用混沌搜索策略来进一步提高算法的全局寻优能力.机构综合实例结果分析表明,文中提出的改进微分进化算法高效、且全局寻优能力强.     

基于二进制差分算法的HWSN目标覆盖研究

本文对三维空间异构传感器网络的概率感知模型进行研究,为解决用最少工作节点覆盖区域内所有目标这一问题,将二进制差分算法融入到目标覆盖算法中．仿真实验表明,在覆盖所有目标前提下,二进制差分算法与遗传算法相比,所需工作传感器个数和迭代次数均有减少,证明了二进制差分算法可以有效解决该问题．与此同时探讨了感知半径,目标密集度和衰减因子等因素对于覆盖问题的影响．     

卫星轨道完备性监测研究

为了解决高精度定位中的卫星轨道粗差判别问题,采用轨道积分方法和轨道拟合方法,重点分析了卫星精密星历SP3文件的轨道积分精度,利用对卫星轨道加入不同粗差的计算方案,讨论了轨道积分的精度以及其对定位的影响,研究了利用卫星轨道积分精度实现完备性监测的方法。结果表明:通过卫星轨道积分精度的方法,可以反映卫星的粗差信息并予以将粗差卫星剔除;当剔除粗差卫星后,精密单点定位精度提高;当对正常卫星加入粗差,且随着加入粗差的增大,卫星轨道积分精度越来越差。该成果对完备性监测的研究具有一定的参考价值和指导意义。