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针对已有3G基站选址优化算法的不足和TD-SCDMA网络的特点,提出了一种基于免疫算法的TD-SCDMA网络基站选址优化方案。建立了基站选址问题的数学模型,设计了基于反学习的种群初始化方案和精英交叉策略,给出了免疫优化算法框架。实验结果表明,该算法不仅能够以较小的建站代价获得较高的网络覆盖率,而且算法具有较好的收敛性。  相似文献   
2.
人工蜂群(ABC)算法存在着收敛速度不够快、易陷入局部最优的缺陷。针对这一问题,提出一种改进的人工蜂群(DCABC)算法。应用反学习的初始化方法产生初始解,引入分治策略对蜜源进行优化,在采蜜蜂发布更新的蜜源信息后,跟随蜂选择最优蜜源,并采用分治策略进行迭代优化。通过对经典测试函数的反复实验及与其他算法的比较,表明了所提出的算法具有良好的加速收敛效果,提高了全局搜索能力与效率。  相似文献   
3.
针对热耗率与其影响因素之间存在的复杂非线性关系,提出了基于自适应混沌反学习万有引力算法(ACOGSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率反向建模方法.利用某600 MW超临界汽轮机组运行数据,采用基于LSSVM的反向建模方法建立热耗率预测模型,采用ACOGSA算法解决LSSVM的模型参数优化问题,并与GSA-LSSVM模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较.结果表明:所建立的模型比传统模型具有更好的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率.  相似文献   
4.
为了最小化网络建设成本、提高用户的服务质量,提出了一种基于矢量距离免疫计算的基站选址问题求解方案.设计了基于矢量距离的抗体浓度计算方法,采用了反学习的种群初始化策略,给出了问题求解的数学模型.主要工作是准确确定基站的位置和数目,以达到建站代价最小、且满足用户覆盖率和系统容量的目的.仿真结果表明:所提算法有更突出的全局搜索能力和快速收敛性,能更好地实现用较低的建站成本满足用户覆盖率和系统容量.  相似文献   
5.
提出了一种基于正交交叉算子的元胞差分进化算法.进化初期采用反学习初始化方法获得初始候选种群,利用元胞结构的局部搜索方法替代控制参数调节差分进化算法的选择压力,从而平衡差分进化算法的探索能力和开发能力,利用元胞自动机的并行演化机制保持种群的多样性,从而避免陷入局部最优.该算法利用无交叉因子的正交交叉算子,通过多元素重复试验加速种群收敛速度.对多个典型测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法相较于多个差分进化改进算法具有更快的收敛速度和更好的计算精度.  相似文献   
6.
引力搜索算法是最近提出的一种较有竞争力的群智能优化技术,然而,标准引力算法存在的收敛速度慢、容易在进化过程中陷入停滞状态.针对上述问题,提出一种改进的引力搜索算法.该算法采用混沌反学习策略初始化种群,以便获得遍历整个解空间的初始种群,进而提高算法的收敛速度和解的精度.此外,该算法利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力,对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点.通过对13个非线性基准函数进行仿真实验,验证了改进的引力搜索算法的有效性和优越性.  相似文献   
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