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融合粒子群与蚁群算法优化XML群体智能搜索 总被引:3,自引:0,他引:3
随着Web技术及其应用的快速发展,XML已经成为互联网上信息表示和数据交换的一个重要标准,其作用已深入到网络社区的每个角落;针对XML文档进行群体搜索的特点与不足,提出利用群智能算法的概率变换规则对其进行改进,首先采用路径离散化规则,结合XML半结构化的特点及概率知识,再融合粒子群算法与蚁群算法进行动态群体搜索,而群体自适应杂交、多次编码、迭代选择等不仅可以提高数据搜索的范围、精度和收敛的效率,而且可以避免早熟,降低算法的复杂度.仿真实验表明这种融合方法具有更好的查询效果. 相似文献
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为使路网中的车辆调度问题更加符合实际交通状况.提出了改进的车辆调度模型;针对这个模型,将粒子群算法和模拟退火算法相结合,设计了混合粒子群算法求其有效近似解;最后结合西安市实际交通调查数据.编程实现混合粒子群算法对模型进行计算与仿真,仿真结果表明了此方法的有效性. 相似文献
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智能电网作为一种智能化电力传输载体,在电力供应环节发挥了重要作用,因此保证其正常运行具有重要的现实意义。当前智能电网状态远程监测多与智能算法相结合,通过智能算法完成状态评估,常见的智能算法有神经网络、决策树以及支持向量机等,但这三种算法应用下,空间复杂度与时间复杂度较大。针对上述问题,提出一种基于大数据的自适应免疫粒子群算法智能电网状态远程监测方法。方法首先利用量测工具对智能电网状态信息量进行采集,然后对采集到的信息量进行处理,包括数据清洗、数据去噪、数据消减、数据标准化,最后利用自适应免疫粒子群算法实现智能电网健康状况评估。结果表明:与神经网络、决策树以及支持向量机三种算法相比,自适应免疫粒子群算法运行下,产生的空间复杂度与时间复杂度最小,分别为247.7 byte和154 s。 相似文献
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研究粒子群K均值聚类算法问题,针对传统粒子群K均值算法容易陷入局部最优解,出现早熟收敛的缺点,提出一种基于云模型改进的粒子群K均值聚类算法.使用X条件云发生器自适应地调整粒子个体惯性权重的方法.保证惯性权重会逐渐减小而又不失随饥性。根据个体适应度的优劣将粒子群分为三个子群,在每次迭代时都保证仍有一个子群的粒子在进行全局搜索,避免算法陷入局部最优和早熟收敛。在典型数据集上的仿真结果表明,改进算法相比其他聚类算法得到较好的聚类准确率和较快的收敛速度,是一种行之有效的方法。 相似文献
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一种基于改进粒子群优化的XML结构聚类方法 总被引:7,自引:0,他引:7
在对XML文档进行数据挖掘时,很多结构语义信息没有被充分考虑进来.为了更好地进行大规模文档集的挖掘,本文首先给出一个新的基于语义和支持度的XML结构模型对每个文档建模.然后根据该模型,提出基于改进粒子群优化的结构聚类方法.实验中,为了增加算法的实用性,将粒子群优化的思想与传统的K均值算法相结合,其优点是能够跳出局部极值.实验结果表明提出的方法在聚类准确性和收敛程度方面都优于传统基于划分的聚类算法. 相似文献
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为进一步提高降水预报的准确性,针对预报产品的多样性及其预报结果的差异性,综合粒子群算法和遗传算法的优点,将基于粒子群算法和遗传算法的混合算法应用于降水集成预报。利用天津市气象局提供的实际测量数据,通过对各模式降水预报数据的筛选处理,结合基于粒子群算法和遗传算法的混合算法集成模型,实现了多种预报模式降水数据的集成处理,并与传统方法集成及单一粒子群算法和单一遗传算法集成进行了对比研究。实验表明,混合算法的集成结果优于传统集成方法及单一粒子群算法和单一遗传算法集成,并好于任意一个模式成员。 相似文献
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