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1.
选址问题的优化模型一般是多目标约束优化模型,综合考虑物流成本和物流服务能力,以物流成本最小化和物流服务能力最大化为目标,构建一个多目标优化选址模型,通过添加参数和运用约束处理方法,将选址问题化为单目标约束优化问题,并利用嵌入最速下降法的改进粒子群优化算法ZK_PSO_SD算法进行求解,所得数值分析和对比的结果表明,所建立的选址模型具有很好的实用性.  相似文献   
2.
基于记忆表的连续蚁群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
蚁群算法的离散本质限制了其在连续问题求解中的应用,针对该问题提出求解连续函数优化问题的连续蚁群优化算法。对概率密度呈高斯分布的分布函数进行随机采样,为每只蚂蚁产生下一步迭代的 个候选位置,引入记忆表取代基本蚁群算法中的禁忌表,通过对记忆表中的优良解进行动态替换实现信息素更新。与其他连续优化算法的比较结果证明,该算法在复杂度、稳定性等方面具有优势。  相似文献   
3.
针对标准粒子群算法容易陷入局部极值和精度低的问题,提出一种嵌入极值优化算法的粒子群优化算法。在线性下降的惯性权重粒子群算法运行过程中,间隔一定迭代次数与极值优化算法相结合,利用其波动性增加种群的多样性,并有效结合粒子群算法较强的全局探索能力和极值优化算法精细的局部搜索性能,以较高精度收敛到全局极值。仿真实验结果表明,该混合算法是一种求解高维多峰连续函数极值的有效方法。  相似文献   
4.
基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
梁昔明  陈富  龙文 《计算机应用》2011,31(10):2796-2799
针对粒子群优化算法局部搜索能力不足和易出现早熟收敛的问题,提出一种基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法。该算法通过引入动态随机搜索技术,对种群当前最优位置进行局部搜索;采用佳点集构造对陷入早熟收敛的种群重新初始化;引入负梯度方向直线搜索来加速算法寻优。仿真实验结果表明,与标准粒子群优化(SPSO)算法和耗散粒子群优化(DPSO)算法比较, 提出的改进算法具有快速的收敛能力而且能有效地跳出局部最优, 优化性能得到明显提高。  相似文献   
5.
基于子聚类约简支持向量机的说话人识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于支持向量具有边界性,在利用语音训练集对基于支持向量机(SVM)的说话人识别系统进行训练之前,需要对该训练集进行约简。考虑到该训练集一般十分庞大且具有非线性可分的特性,提出子聚类约简的概念。首先对训练集进行模糊核子聚类并过滤掉非边界的聚类区,然后依照提出的算法对保留的聚类区中的向量集做进一步地约简,使支持向量集更加集中在边界。理论和实践表明,经过两层的约简既保留了充足支持向量,保证了SVM良好的泛化性能,又提高了系统的时间和空间效率。  相似文献   
6.
梁昔明  肖伟  龙文  秦浩宇 《计算机应用》2010,30(10):2582-2584
针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法。该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择个体与目标个体进行交叉操作,使交叉后的子代不断向最优解靠近,有效地保证了交叉操作的目的性和可行性。四个典型测试函数的仿真实验表明,该算法显著加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度。  相似文献   
7.
含维变异算子的连续域蚁群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
梁昔明  李朝辉  龙文  董淑华 《计算机应用》2010,30(12):3204-3206
针对在连续优化中,蚁群算法(ACO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种新的含维变异算子的连续域蚁群算法(DMCACO)。该算法采用动态随机抽取的方法来确定目标个体,引导蚁群进行全局的快速搜索,同时在当前最优蚂蚁邻域内进行小步长的局部搜索。在定义了维多样性概念的基础上,引入维变异算子对维多样性最差的维进行变异:让所有蚂蚁在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的仿真实验表明,该算法具有优良的全局寻优能力和快速的收敛能力。  相似文献   
8.
基于VC和三菱MX组件的数据采集系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了在VC++6.0环境下,利用三菱MX组件实现工业控制计算机与三菱Q系列PLC的通信的方法。该系统完成了数据的实时采集和动态显示,为用户提供了一个可视化的界面,并将数据通过ADO接口保存到数据库中。本文主要阐述了利用MX组件进行编程的一般方法和相关要点。  相似文献   
9.
李翔  梁昔明  傅学正 《信息与控制》2011,40(4):514-517,524
基于非线性约束的序列界无约束极小化方法,对大规模过程系统稳态优化的序列界约束极小化方法(SBCMM)进行了研究.对工程模型引进松弛变量处理后,SBCMM的罚函数仅包含等式约束的惩罚项,不包含界约束及不等式约束的惩罚项.原问题的解由求解一系列界约束极小化子问题而非无约束极小化子问题来获得.最后,用一类规模可变的非线性规划...  相似文献   
10.
针对协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷, 提出一种融合量化正交设计(OD/Q)思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索, 当算法陷入局部极值时, 依据当前最好解的位置动态选取基向量, 接着利用OD/Q构造的试验向量探测包括极值附近区域在内的整个搜索空间, 从而引导算法跳出局部最优。通过对6个高维多模态标准函数进行测试并与其他算法相比较, 其结果表明, 正交CMAES算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。  相似文献   
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