通风机性能曲线的拟合算法

对通风机的离散试验数据,采用最小二乘法或三次样条插值法很难达到最佳的拟合曲线.为此提出采用一种新的延拓逼近法,实现通风机高精度性能曲线的拟合.实例的拟合结果表明:与最小二乘法和三次样条插值法相比,延拓逼近法在相同的插值次数条件下,由于利用分段插值区域周围结点的信息,可以实现全域的最佳拟合,具有更高的拟合精度.     

依托商业竞赛打造精英式计算机专业人才

为了更适应社会的需求,缓解当前人才供需矛盾,提出依托商业竞赛这一有效途径打造精英式计算机专业人才。     

一种基于蜜蜂双种群进化的遗传算法

提出了一种基于蜜蜂双种群进化的遗传算法（BDPGA）。算法共有两个种群,一个是通过迭代进行遗传操作得到的,一个是在每代进化过程中随机引入的。每个种群中的最优个体作为蜂王分别以概率与其它个体（雄蜂）进行交配操作。既能增强对种群最优个体所包含信息的开采能力,又能提高算法的勘探能力,从而避免算法过早地收敛。实验结果表明,该算法对于改进和提高遗传算法性能是有效可行的。     

改进的人口迁移算法

为了提高人口迁移算法（PMA）的全局优化能力,受达尔文的“优胜劣汰”理论及蜜蜂繁殖进化机制的启发,针对PMA的不足对算法进行了改进,多个经典函数的实验仿真表明改进算法的有效可行性。     

一种新的信赖域粒子群算法

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,本文提出了一种新的信赖域粒子群算法。该算法将信赖域方法和粒子群算法进行有机结合,利用了粒子群搜索性能良好和信赖域方法总体收敛性良好的优点。新算法能够克服信赖域方法的缺点,同时又能有效求解一类欺骗性问题。数值实验说明了算法的有效性和鲁棒性。     

蜜蜂双种群进化型遗传算法

为了改善传统遗传算法的性能,由蜜蜂种群繁殖进化的方式得到启发,提出了一种蜜蜂双种群进化型遗传算法(DBPGA).算法共有两个种群,一个是通过迭代进行遗传操作得到的;另一个在每代进化过程中随机引入.每个种群中的最优个体作为蜂王分别以概率与其它个体(雄蜂)进行交配操作.既能增强对种群最优个体所包含信息的开采能力,又能提高算法的勘探能力,从而避免算法过早地收敛.实验结果表明,该算法对于改进和提高遗传算法性能及求解连续非线性规划问题是有效可行的.     

混沌蜜蜂双种群进化遗传算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。     

基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法

为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法。算法由正态云模型的Y条件云发生器及蜂后参与的方式实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作。函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真结果表明了算法的有效性和可行性。