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1.
ELM-RBF神经网络的智能优化策略   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
提出了ELM-RBF(extreme learning machine-radial basis function)神经网络的智能优化方法,采用差分进化算法和粒子群优化算法来确定ELM-RBF神经网络中隐层神经元的中心和宽度。仿真结果表明,在具有相同的网络结构前提下,基于智能优化策略的ELM-RBF神经网络学习算法具有更好的泛化能力和较好的鲁棒性。  相似文献
2.
基于微粒群算法的膜片弹簧优化设计   总被引:2,自引:2,他引:0  
通过对膜片弹簧优化设计目标的分析,选用在摩擦片磨损极限范围内,弹簧压紧力变化的平均值最小及驾驶员作用在分离轴承装置上的分离操纵力的平均值最小为共同优化目标,建立数学模型,应用此模型,采用微粒群算法对某轿车离合器膜片弹簧进行优化设计.结果表明,采用微粒群算法优化后得到的膜片弹簧参数值明显优于原有2种设计方案的数值.膜片弹簧优化设计过程中,微粒群算法能够得到更好的优化结果且算法收敛速度较快.  相似文献
3.
二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用   总被引:2,自引:2,他引:20  
提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.  相似文献
4.
基于PSO算法的多巡飞器任务分配方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
为使多个巡飞器协同完成针对地面多个目标攻击任务,从巡飞器载荷较小的特点出发,基于PSO算法对其任务分配方法进行了研究.根据巡飞器两种任务介入方式的不同,分别建立了布撒方式任务分配问题模型以及陆基发射方式任务分配问题模型.根据模型的复杂程度,分别选择使用基本PSO全局优化算法以及考虑资源消耗情况下对PSO整数规划算法进行改进后的算法,求解两种任务分配问题.仿真结果表明,算法可解决任务分配问题,任务分配方法合理,适应巡飞器协同需求.  相似文献
5.
遗传粒子群算法的动态计划与排程问题研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
文章针对柔性作业车间生产过程中随机出现的异常情况和频繁动态排程导致的系统振荡问题,提出了一种新的动态计划与排程方法;该方法以生产效率、设备利用率以及交货期满意程度三者综合为优化目标,采用基于事件驱动和周期驱动相结合的驱动机制,以适应生产过程中的异常情况,并提出一种改进的主、从递阶结构的遗传粒子群算法;最后,通过实例验证了该方法的有效性.  相似文献
6.
基于改进粒子群算法的ICPT配电系统规划   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对城市电气化交通的供电解决方案提出一种新型的感应耦合电能接入模式.针对粒子群优化算法全局搜索的高效性与易"早熟"收敛之间的矛盾,提出一种基于非线性单纯体法的改进粒子群算法,保证了具有一定代表性的粒子在解空间的合理分布.该算法结构上增加的被动聚集项,使得粒子在寻优过程中不仅受到个体极值点和全局极值点的影响,还受被动聚集项的扰动.感应耦合电能传输配电系统规划问题的仿真结果表明,改进算法的年综合费用比粒子群优化算法少1.40%,改进算法既有效又稳定.  相似文献
7.
基于PSO的气动人工肌肉驱动关节优化的研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出在气动人工肌肉驱动的关节系统中,存在一个最优关节设计,包括关节半径、肌肉附着点最优位置等,使得对同一系统输出转矩达到最优.通过分析气动人工肌肉静态特性模型,推导出关节静特性模型.改变气动人工肌肉的状态参数进行仿真,得到关节半径变化、肌肉附着点变化与关节输出转矩、收缩量之间的关系,并利用PSO计算出最优关节半径与肌肉附着点最优位置.此分析方法与结果对气动肌肉驱动的仿生手臂的结构设计起到有效的指导作用.  相似文献
8.
为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.  相似文献
9.
基于差分进化算子变异的中心引力优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对中心引力优化算法易陷入局部最优这一不足,加强算法的全局寻优能力,提出一种改进的中心引力优化算法,根据差分算法本身的固有特性,通过引入差分进化算子对当前粒子位置的分量进行变异,促使算法摆脱局部最优,增强算法的全局收敛性.最后选取5个经典函数对算法进行测试,并与其他算法进行比较分析,结果证明算法的精度得到了明显提高,从而验证了该算法的有效性和可行性.  相似文献
10.
一种自适应改变惯性权重的粒子群算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法(ACPSO)。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。  相似文献
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