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1.
基于细菌群体趋药性的函数优化方法   总被引:23,自引:0,他引:23  
本文在细菌趋药性(Bacterial Chemotaxis,BC)优化算法基础上提出一种基于群体智能的函数优化方法-细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)算法.细菌群体趋药性算法同时使用单个细菌在引诱剂环境下的应激反应动作和细菌群体间的位置信息交互来进行函数优化.细菌群体趋药性算法在保留单个细菌较强的搜索能力的基础上克服了细菌趋药性算法收敛速度较慢,性能难以与其他常用的智能优化算法比较的不足.对不同函数优化试例的仿真表明细菌群体趋药性算法性能良好,是一种具有进一步研究价值的集群函数优化方法.  相似文献   
2.
细菌趋药性算法是优化领域一种新的仿生进化算法。该算法利用细菌在引诱剂环境下的应激反应动作来进行函数优化。针对细菌趋药性算法,首先介绍了其基本原理;然后讨论了近年来对该方法的若干改进;最后详述了细菌趋药性算法未来的研究方向和主要研究内容,该方法是具有实际研究价值的函数优化算法。  相似文献   
3.
标准人工蜂群算法由于局部搜索能力差,收敛精度低,容易陷入早熟收敛等缺陷,从而求解最小值函数优化问题的能力受到限制。为了解决标准人工蜂群算法的以上问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将混沌算子引入雇佣蜂和跟随蜂基于当前最优解的局部搜索策略中,并赋予跟随蜂细菌的趋药性,从而
  提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。在6个测试函数上的仿真结果表明,该算法能有效地避免陷入局部最优,并使收敛精度得到显著提高。  相似文献   
4.
基于改进BCC算法的含微电网的配电网网架规划   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
在分析MG发用电特性对配电网网损和用户供电可靠性的影响效应的基础上,建立了计及上述影响效应的含MG的配电网网架柔性规划模型。尝试将细菌群体趋药性(BCC)算法应用于模型求解;为解决布尔困境问题,提出基于sigmoid函数的策略;针对迭代过程中产生的不满足辐射条件的不可行解,提出基于操纵子理论的判断修复策略,实现对孤岛、孤链和环网的一次性修复。最后,IEEE54节点算例验证了模型的适用性以及改进BCC算法应用于含MG配电网网架规划的有效性和可行性。  相似文献   
5.
无功优化是电力系统改善电压质量、减少系统网损、提高供电电压稳定性等的主要技术措施。本文以系统网损最小为算法目标函数,用发电机机端电压幅值、变压器有载分接头开关位移、以及无功补偿容量等控制变量构成初始矩阵,结合改进BCC算法,研究基于改进BCC的无功优化算法。IEEE30系统无功优化分析测试结果表明,改进BCC算法所具有的简单性、鲁棒性、快速收敛性等功能特性,在电力系统无功优化中,具有非常良好的理论研究和实用应用价值。  相似文献   
6.
引进细菌趋药性算法(BCO),用于QoS组播路由问题.BCO是一种新型的对细菌觅食行为进行模拟的优化算法.对不同节点的网络结构图进行仿真,表明在同等条件下,BCO收敛时间低于流行的和谐搜索(HS),人工免疫遗传算法(AIGA)等算法.节点规模越大,优势越明显.当节点规模高达60时,BCO消耗时间仅有HS的35%,AIGA的42.5%.  相似文献   
7.
双阈值或多阈值分割对于复杂图像具有较好的分割效果,但算法计算量较大,不适合实时应用。为此,提出一种基于细菌趋药性、利用域间最大方差的双阈值图像分割优化算法。仿真结果证明,与传统穷尽式搜索算法相比,该算法能在保证分割效果的前提下,降低时间复杂度。  相似文献   
8.
引进细菌趋药性算法(BCA),用于嵌入式系统和片上系统的软硬件双路划分。BCA是一种新型的对细菌觅食行为进行模拟的优化算法。对不同节点的控制数据流图进行仿真,表明在同等条件下,BCA收敛时间低于模拟退火算法、禁忌搜索与蚁群算法,节点规模越大,优势越明显。当节点规模高达100时,BCA消耗时间仅有常用优化算法的40%~60%。  相似文献   
9.
多态细菌趋药性的传感器图像自动配准   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
传统的图像配准的相似性测度函数对噪声过于敏感,且需要先验知识约束。对此加以改进,提出一种新的相似性测度模型。为了对模型求解,引入一种新的优化算法——细菌趋药性算法,并对其做出改进,得到多态细菌趋药性算法。实验表明,修正的相似性测度模型对噪声免疫;同时多态细菌趋药性算法比精英遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、细菌群体趋药性算法等收敛更快,且能以更大概率收敛到全局最优。  相似文献   
10.
在细菌群趋药性规则与细菌趋药性算法的基础上,提出一种新的函数优化算法——多态细菌趋药性算法。该算法克服了细菌趋药性算法收敛较慢、易陷入局部最优的不足,利用菌群之间的交互信息来修正其觅食过程。对不同函数优化结果表明该算法性能优于遗传算法、粒子群算法、细菌趋药性算法,是一种具有进一步研究价值的集群函数优化方法。  相似文献   
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