波阻抗混合优化反演方法研究

遗传算法是一种具有全局优化的随机搜索算法,针对遗传算法存在局部搜索能力差,求解精度不高等缺点,引入了模式搜索算法,利用模式搜索算法较强的局部搜索能力和较高的求解精度弥补遗传算法的不足。即利用遗传算法来控制寻优过程,用模式搜索算法使解快速逼近极小点,然后再用遗传算法使解逃脱局部极值,从而达到全局寻优目的。理论模型和实例计算分析验证了该方法的有效性     

带有梯度信息的遗传算法在求解非线性方程组中的应用

提出一种改进的求解非线性方程组的遗传算法.将梯度信息引入遗传算法,通过改变高斯变异参数不断调整搜索范围,逐渐搜索到包含最优解的区域,利用梯度信息提高解的精度.数值模拟结果表明,改进后的算法具有较强的局部搜索能力和全局优化能力,能够提高求解的精度与速度.     

一种引入复合形法的改进引力搜索算法

针对引力搜索算法求解复杂问题时搜索精度不高、易出现早熟收敛问题,提出一种引入复合形法的改进引力搜索算法。该算法在寻优初期利用引力搜索算法进行全局搜索,同时对引力系数进行改进,以提高全局收敛速度;在寻优后期,当算法出现早熟收敛现象时,引入复合形法,利用复合法较强的局部搜索能力,帮助种群快速跳出局部最优解。通过5个标准测试函数验证了改进算法的可行性和有效性。与标准引力搜索算法、基于权值的引力搜索算法、记忆性引力搜索算法相比,该算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度。     

基于Powell搜索法的混合微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.     

基于遗传算法的BP网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用

提出一种遗传算法（GA）和BP算法结合的神经网络模型优化方案。首先采用自适应交叉概率和变异概率的遗传算法优化BP网络的权值,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点;在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的BP算法,从此点出发,进行局部搜索,进而达到网络的训练目标。在铁路机车滚动轴承诊断方面,利用MATLAB仿真实验结果表明,遗传算法与BP算法结合的模型诊断精度为100%,标准BP算法的模型诊断进度为80%,并且提高了网络的收敛速度。说明GA—BP算法模型诊断精度较高,诊断能力得到了改进,遗传算法与BP算法的结合算法可行有效。     

利用改进的遗传算法求解非线性方程组

提出一种改进的求解非线性方程组的浮点遗传算法,算法通过把非线性方程组的求解问题转化为约束优化问题,然后将局部搜索信息引入遗传算法,通过改进的变异算子不断调整搜索区域,最终搜索到含有最优解的区域,再利用局部搜索信息提高解的精度.数值实验结果表明,改进后的浮点遗传算法具有较好的全局优化能力和局部搜索能力,且提高了求解的速度和解的精度.     

一种改进的遗传算法及其应用

遗传算法在实际应用中容易出现早熟收敛和搜索结果精度不高的问题。针对早熟收敛和最优值精度低,采用了对搜索参数进行动态调整的优化计算。在进化的全过程中,算法始终保持较强的全局搜索能力和局部寻优能力。测试结果表明,对遗传算法的此种改进是有效的,不易陷入局部最优,并能大大提高最优解的精度。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应t分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用9个标准测试函数的仿真实验,与标准GSA及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。     

一种混沌多样性控制的萤火虫优化算法

针对基本萤火虫算法存在早熟停滞现象,提出了一种混沌多样性控制的萤火虫优化算法.运用混沌映射产生均匀分布的萤火虫初始位置,获得质量较好的初始解;在搜索过程中对适应值低的部分萤火虫进行混沌扰动,以保持群体活性,减小陷入局部最优的可能性;同时利用真实物理反弹理论对超越边界萤火虫位置进行控制,提高种群的多样性.用标准测试函数测试,实验结果表明,该算法能有效地提高了算法的全局搜索和局部开发能力,寻优精度和收敛速度明显提高.     

基于遗传神经网络的混合气体识别研究

针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7 %降为12.1 %,平均误差从5.4 %降为3.5 %,识别效果得到了提高.     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．     

基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.     

采用遗传网络算法实现非线性系统的神经网络控制

提出一种对于非线性系统遗传算法的神经网络控制模型 ,并给出了新的神经网络训练模型 .该模型的主要优点是 ,优化网络连接权重 ,优化网络拓扑结构     

基于遗传算法的神经网络金融时序预测的研究

基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢、易陷入局部极值,用具有较好的全局搜索能力自适应遗传算法来优化神经网络权值和国值,设计了基于自适应遗传算法的BP神经网络的股票预测系统．该系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来几天时间的走势．结果表明,改进算法具有很强的可行性和高效性．     

改进型遗传神经网络在模式分类中的应用

为研究图像和语音的模式分类,提出一种采用可变长度串遗传算法(VGA)的进化神经网络.该算法可以全局搜索优化神经网络的结构,找到神经网络接近最优的连接权,再通过反向传播算法(BP),在该优化结构中找到最优连接权.对语音数据和SPOT图像数据的验证结果表明,在模式分类中,采用该算法的分类器(VGA-BP)的分类性能较贝叶斯(Bayes)分类器、最近邻规则(k-NN)分类器具有更高的分类精度.     

基于遗传神经网络的股票价格预测

针对股票市场的复杂性,本文将遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,并将其应用于股票价格的预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度。实践表明：该方法预测精度高、误差小,值得推广。     

基于最小二乘法的BP算法

标准BP神经网络算法收敛速度慢是限制其广泛应用的主要原因．为此，以标准BP算法为基础，应用最小二乘法理论，提出了一种收敛速度快的BP算法——NLMsBP算法．仿真结果表明，和标准BP算法及其它改进形式比较，NLMSBP算法收敛速度大大提高，稳定性并未降低，这为BP神经网络应用于实时性要求高的场合提供了算法基础．该算法缺点是计算量大，所需计算机内存大，不适于大型网络的计算．     

基于云自适应遗传算法的改进BP算法

针对标准BP算法对初始权值敏感、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力、收敛速度快等特性,提出了云自适应遗传改进BP算法.该算法首次将云模型和遗传算法结合调整神经网络的权值和阈值.由X条件云发生器产生改进的自适应交叉概率和变异概率.实验结果表明:云自适应遗传改进BP算法比标准BP算法收敛速度快.     

利用遗传算法优化人工神经网络权值

遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法．针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足，文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法．试验结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快，并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题．