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Hybridized continuous ant colony optimization algorithm for solving function optimization problems
求解函数优化问题的混合连续优化算法*

MA Wei,ZHU Xian,ZHU Qing-bao,
马卫
,朱娴,朱庆保

计算机应用研究 , 2010,
Abstract: 用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢且易于陷入局部最优解的问题。针对这一现状,提出了一种微粒群和蚂蚁算法相结合的混合连续优化算法,该算法引入微粒群优化操作进行全局搜索牵引,采用网格法进行细密度的蚂蚁局部搜索,从而能很好地应用于求解连续对象优化问题。对若干典型复杂连续函数的实验测试结果表明,该混合算法跳出局部最优解的能力较强,能较快地收敛到全局最优解,并能适于高维空间的优化问题。与最新的有关研究成果相比,该算法不仅寻优精度高,而且收敛速度大幅提高,效果十分令人满意。
PHASE UNWRAPPING WITH HYBRID PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM
基于混合微粒群算法的相位解缠

Fan Hongdong,Deng Kazhong,Xue Jiqun,Zhu Chuanguang,
范洪冬
,邓喀中,薛继群,祝传广

大地测量与地球动力学 , 2010,
Abstract: 针对Goldstein枝切线及蚁群解缠方法存在的问题,提出一种基于混合微粒群算法的相位解缠方法。该算法首先对奇异点进行预处理,将其分为偶极点、边界点和内部点;然后,利用相干图对内部点分区,并采用混合微粒群算法生成各自区域内的最短路径;最后,将这些最短路径分割成电荷平衡的小段枝切线,并对边界点和剩余未连接的奇异点按照窗口扩展法生成枝切线。实验表明,该算法比传统枝切线解缠方法更加有效。
Bilevel optimization based multi-model modeling method for nonlinear systems
基于双层优化的非线性系统多模型建模方法

SHAO Lei,LEI Hu-min,ZHAO Zong-bao,
邵雷
,雷虎民,赵宗宝

计算机应用 , 2009,
Abstract: With reference to the multi-species partition and the hierarchy evolutionary, a bilevel optimization based multiple-model modeling method was introduced to deal with the modeling problem of nonlinear systems. The multiple-model modeling problem was transformed to a bilevel optimization problem, with the optimal partition being realized by means of the multi-species at the upper levels, and the parameters of each local model in the species being optimized at the lower levels, which effectively avoided the local minimum problem caused by the simultaneous optimization of multiple parameters. Finally, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was employed to solve the problem, and a simulation example indicated the effectiveness of the proposed modeling method.
基于贝叶斯粗糙集和混合专家模型的CBR系统
韩敏,王心哲,李洋,童年
控制与决策 , 2013,
Abstract: 建立一个完整的案例推理系统,提出一种高效的案例检索方法和一种案例调整策略.在案例检索过程中,提出一种基于贝叶斯粗糙集的属性权重确定算法,在此基础上利用最邻近法检索出与当前案例最相似的一组案例作为参考.使用检索出的相似案例训练分层混合专家模型,并用微粒群算法优化模型参数,实现了对案例的调整.采用实际转炉生产数据进行仿真,结果表明了该案例推理系统的有效性.
基于禁忌捜索与微粒群优化算法的混合优化策略算法在目标分配问题上的应用
丁铸,马大为,于存贵,张学锋
兵工学报 , 2007,
Abstract: ?目标分配是地面防空作战指挥的关键环节。给出问题模型,并提出一种禁忌搜索与改进微粒群算法的混合优化策略用于解决该问题。仿真结果表明,与其它几种智能优化算法相比,该混合优化策略在解决目标分配问题时具有优良的优化性能和时间性能,在问题规模较大时表现更为突出。
基于多目标优化的产品协同开发任务调度研究
蒋增强,刘明周,赵韩,葛茂根
农业机械学报 , 2008,
Abstract: 针对目前产品开发任务调度研究的不足,提出了基于多目标优化的产品协同开发任务调度理论,并在此基础上提出了多目标优化调度的综合指标确立方法;针对调度问题的求解特点,提出了基于混合微粒群算法的任务调度算法;最后,运用上述理论和算法,给出了具体实例的计算结果,并把该结果和单目标优化调度的结果相比较,说明了基于多目标优化的产品协同开发任务调度算法的可行性和优越性。
基于微粒群与混合蛙跳融合的群体智能算法
孙辉,龙腾,赵嘉
计算机应用 , 2012,
Abstract: ?针对微粒群算法和混合蛙跳算法存在的早熟收敛问题,提出一种基于微粒群与混合蛙跳算法融合的群体智能算法。新算法将整个群体分成数目相等的蛙群和微粒群群体。在两群体独立进化过程中,设计了一种两群之间的信息替换策略:比较蛙群与微粒群的最佳适应值,如果蛙群进化较好,利用蛙群各子群中最差个体替换微粒群一部分较好个体;否则,用微粒群中较好的一部分个体替换蛙群各子群的最好个体。同时,设计了一种两群之间的相互协作方式。为避免微粒群因早熟收敛而影响信息替换策略效果,适时对其所有个体最好位置进行随机扰动。仿真实验表明,新算法可以有效提高全局搜索能力及收敛速度,对于高维复杂函数问题,算法具有很好的稳定性。
基于微粒群算法的非线性系统建模方法研究
邵雷,雷虎民,刘代军,崔颢
控制与决策 , 2009,
Abstract: 针对非线性系统多模型自适应控制中的模型覆盖问题,提出一种基于微粒群算法的多模型建模方法.首先,对非线性系统定义了基于混合逻辑模型的多模型描述,建立了非线性系统的混合线性多模型;然后,基于微粒群优化算法对非线性系统进行优化建模,在保证建模准确性的同时采用最少的子模型逼近非线性系统;最后,通过一个仿真算例表明了该建模方法的有效性.
Speaker recognition based on hybrid particle swarm optimization algorithm
基于混合微粒群算法的说话人识别

XU Yun-xi,CHEN Fang,
许允喜
,陈方

计算机应用 , 2008,
Abstract: The traditional training methods of Gaussian Mixture Model (GMM) are sensitive to the initial model parameters, which often leads to a local optimal parameter in practice. To resolve this problem, a new GMM optimization method was proposed based on Particle Swarm Optimization (PSO). It utilized Maximum Likelihood (ML) algorithm in the PSO iteration and provided a new architecture of hybrid algorithm. Because of the global optimization characteristic of the particle swarm optimizer method and the strong local searching capacity of ML, it can obtain model parameters with high precision. Experiment for text-independent speaker identification shows that this method can obtain more optimum GMM parameters and better results than the traditional method.
基于混合微粒群优化的多目标柔性Job-shop调度
夏蔚军,吴智铭
控制与决策 , 2005,
Abstract: 应用传统方法求解多目标柔性Job2shop调度问题是十分困难的,微粒群优化采用基于种群的搜索方式,融合了局部搜索和全局搜索,具有很高的搜索效率.模拟退火算法使用概率来避免陷入局部最优,整个搜索过程可由冷却表来控制.通过对这两种算法的合理组合,建立了一种快速且易于实现的新的混合优化算法.实例计算以及与其他算法的比较说明,该算法是求解多目标柔性Job2shop调度问题的可行且高效的方法.
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