基于人工鱼群算法的主动形状模型*

在分析ASM不足的基础上,研究了一种基于人工鱼群算法(AFSA)的ASM,从而有效克服初始状态对定位结果的影响。对ORL人脸数据库进行特征定位的实验结果表明,算法具有搜索速度快、定位精度高、对初始状态不敏感、避免局部最优等优点。     

基于人工鱼群优化支持向量机水文预报系统模型*

在深入分析比较各种水文预报方法的基础上,利用人工鱼群算法对支持向量机训练算法进行了改进,提出了基于人工鱼群优化的支持向量机算法。实验结果表明,基于人工鱼群优化的训练算法的训练速度优于标准的支持向量机的训练速度,能够为水文预报提供更快捷的技术支持。     

基于人工鱼群算法神经网络的电力系统短期负荷预测

人工鱼群算法是一种新型的寻优策略,文中将人工鱼群算法用于RBF神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型.依据人工鱼群算法的神经网络,提出一种短期负荷预测的新方法,实践表明:该方法具有预测精度高、误差小的优点,是值得广泛推广的好方法.     

改进人工鱼群算法在配电网网架规划的应用

针对配电网网架规划组合优化复杂性的问题,在网架规划中以人工鱼群算法的寻优框架为基础进行优化。针对人工鱼群算法自身上的不足,对人工鱼群的行为中觅食、集群和追尾等行为进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型的优化解,并与遗传算法及粒子群算法等做对比。实验结果表明了该改进的可行性和有效性。     

改进蚁群算法FENA2O解决TSP问题研究扈

为了解决传统蚁群算法解决TSP问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种名为FENA2O的改进蚁群算法。通过寻找并更新精英蚂蚁行走路径来提高收敛速度,通过规定蚂蚁数量来降低陷入局部最优的可能,配合2- Opt算法进一步优化所得路径。实验结果表明,算法改进后的收敛速度得到了较大提高,并能够有效解决局部最优。     

基于F2812高精度抗震动电子天平系统设计

采用F2812作为主控制器,对高精度、低成本、抗震动的电子天平系统进行设计。利用F2812高速运算能力,对AD转换后的称重数据进行数字滤波,通过程序判断有无加卸载称重样品,对滑动平均滤波算法进行改进,不仅提高了电子天平的称重精度,又加快了称重速度。为使其能在地表震动、温度变化频繁等恶劣环境中稳定工作,对电子天平增加了震动和温度补偿,改善了称重系统的动态稳定性。基于VC++开发了电子天平上位机监控软件,方便工作人员在主控室中对电子天平实时称重信息进行监测、补偿模式进行远程控制和查询历史数据。     

基于差分算法的反渗透海水淡化优化调度

以系统运行费用为目标的反渗透海水淡化优化调度是一类带有约束的非线性优化问题。针对这一问题,提出一种改进的差分进化算法。该算法对基本差分进化算法中的变异因子和交叉因子进行改进;定义约束违反度函数,将约束优化问题转化为无约束的优化问题。以24小时为一个周期,通过改进的差分进化算法对系统模型进行优化调度。仿真结果表明,改进的算法可以对机组进行优化操作,有效的降低了系统的生产成本。     

基于模糊查询算法的医院体检管理信息系统的设计

由于越来越多的人开始将视线转移到个人健康体检管理上,使得医院在如何实现快速、有序地对体检管理信息进行处理方面面临着巨大的挑战。通过引入模糊查询算法到体检管理系统中,利用语义词法规则结合专家系统对查询条件信息进行分词处理,用模糊贴近度对已经进行分词的条件信息与数据库中存储的对应数据做贴近度的计算,并按照贴近度降序输出,由此使系统尽可能多地快速、准确地获取查询目标数据,减少数据库的冗余度,提高医院体检管理工作的效率,改变医院原有的体检管理运行方式,确保医院体检工作正常有序地运转。     

用鱼群算法求解多级递阶物流中转运输系统优化问题

建立了解决多级递阶物流中转运输系统优化问题的大规模非线性最优规划模型。在优化模型中，在兼顾变量约束条件的空间限制和求解精度的情况下将求解空间离散化，方法是将变量空间划分成一定大小的网格，各级中转站的最优位置将在限定区域内的一些已知点上选取。该问题维数太高，采用改进的鱼群算法对该问题进行了求解。在算法中建立了各级中转站与网格点关系矩阵和相邻两级中转站间的关系矩阵来消除约束条件和压缩变量数；使用了基于相似性的演化算法来融合全局搜索和局部搜索；使用了自适应delta变异算子、双算术交叉算子、峰跳操作算子等多种算子改进人工鱼的各种行为。应用结果表明，该算法计算速度、可靠性和稳定性大幅度提高。     

基于网格划分策略的改进人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种新型的随机搜索优化算法，初步研究表明该算法具有许多优良的性质。通过引入网格划分策略和禁忌搜索算法．对基本人工鱼群算法进行了改进，减少了迂回搜索的无用计算，同时也使人工鱼可以在解空间内进行更为全面的搜索，提高了搜索效率，加快了系统满意解域的确定；通过对变量空间进行网格划分，提供了获取系统最优解的方法，而且加强了对鱼群公告板信息的使用。实验表明，与基本人工鱼群算法相比，该方法具有明显的优越性。