近似符号计算的神经网络模型方法的研究：多项式因式分解的神经网络机理

定义了代数神经元与代数神经网络,将符号计算融入代数神经网络,讨论多项式因式分解机理,设计出一类一元,多元项式因式分解的神经网络模型,以整数域Ｚ,复数域Ｃ上多项式为例,指出其网络模型的可行性。     

基于代数神经网络的置换多项式判定网络学习算法

从神经元的运算特性入手,对神经元的激发函数,网络结构,学习目标三方面进行了推广,设计出了一类用于有限域上置换多项式判定的多项式神经网络模型,它们是单输入单输出的3层神经网络。给出了两类置换多项式判定的离散网络模型学习算法,该算法简单可行,易于实现。     

人工鱼群与微粒群混合优化算法*

针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。     

一种基于混沌优化的混合人口迁移算法

针对人口迁移算法存在着收敛速度慢,易陷入局部最优和精度低等缺点,根据混沌运动具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,利用混沌方法对人口迁移算法进行改进,提出了一种基于混沌优化机制的混合人口迁移算法。通过8个典型函数测试,测试结果表明,所提出的算法对初始值不敏感,收敛速度快,计算精度高,其性能远优于人口迁移算法。     

求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法

针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷,将中心粒子群算法与Pareto解集搜索算法相结合,提出一种Pareto多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型,实验结果表明,该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto解集,并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。     

一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法

针对人工萤火虫算法在寻找函数全局最优值时,存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛成功率和求解精度低等不足,利用Powell方法强大的局部优化能力,将其作为一局部搜索算子嵌入到人工萤火虫算法,提出一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法。最后,8个标准函数测试结果表明,改进后人工萤火虫算法在收敛速度、精度和稳定性方面都优于人工萤火虫算法。     

基于变异算子的人工鱼群混合算法

把Hooke-Jeeves 模式搜索方法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到带变异算子的人工鱼群算法中,提出一种基于变异算子的人工鱼群混合算法。其中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了人工鱼群混合算法的局部收敛速度,变异算子的引入增加了群体的多样性,避免人工鱼群混合算法陷入局部最优。通过基准函数和实例测试验证,表明了该算法是高效可行的。     

一种基于荧光素扩散的人工萤火虫算法

人工萤火虫算法是一种新型的搜索算法,其模拟自然界萤火虫利用荧光素进行联系而表现出的社会性行为。在基本萤火虫算法中,萤火虫之间存在协作不足,易陷入局部最优的缺陷。提出了一种新的更接近自然界萤火虫信息交流系统的萤火虫算法。该算法通过建立荧光素扩散模型,使相距较近的萤火虫之间能更好地进行协作。数值仿真实验结果表明,基于荧光素扩散的萤火虫算法,在全局性和收敛性方面比基本萤火虫算法有显著的提高。     

基于人工鱼群算法的机器人路径规划

首先采用链接图建立机器人工作空间模型,用Dijkstra算法求得链接图最短路径;然后使用人工鱼群算法对此路径进行优化,最终得到全局最优路径。以一个路径为例,进行了实际编程计算,结果表明,基于人工鱼群算法的机器人路径规划方法,具有较快的收敛性和较高的计算精度。     

一种基于人工鱼群的混合聚类算法

聚类分析是数据挖掘的核心技术之一,它是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。文中通过分析K-平均算法的优缺点,提出了一种基于人工鱼群算法的聚类分析算法,并把它与传统的K-平均算法结合得到一种新的混合聚类算法。仿真实验表明,该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高特点。