基于改进樽海鞘群算法的到达时间差定位

针对室内到达时间差(time difference of arrival, TDOA)位置估计中的非线性最优化问题, 提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置. 通过选择最优主基站构造改进的适应度函数, 使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度, 提高了搜索精度. 在初始樽海鞘种群中引入近似解, 使全局搜索的步骤得到简化, 加快了算法前期收敛速度. 采用自适应跟随策略更新追随者位置, 解决局部开发低效问题, 加快了算法后期收敛速度. 仿真结果表明, 基于改进樽海鞘群算法的 TDOA 定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

基于遗传算法的河流水质模型参数估值系统

河流水质模型的参数最优化估值需要进行约束非线性规划的求解,遗传算法是一种高效的启发式随机搜索算法。将遗传算法应用于河流水质模型的参数估值问题的求解,开发了基于遗传算法的QUAL2E模型参数估值系统,并进行了算例验证,结果表明该系统具有较高的可靠性和搜索效率。     

一种改进的遗传算法及其应用

遗传算法在实际应用中容易出现早熟收敛和搜索结果精度不高的问题。针对早熟收敛和最优值精度低,采用了对搜索参数进行动态调整的优化计算。在进化的全过程中,算法始终保持较强的全局搜索能力和局部寻优能力。测试结果表明,对遗传算法的此种改进是有效的,不易陷入局部最优,并能大大提高最优解的精度。     

基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究

针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗传算法相结合的优化蝙蝠算法(GABA)。该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避免产生局部最优问题。Matlab环境下的仿真实验结果表明:与基本BA算法对比,改进后算法(GABA)在收敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维多极值复杂函数进行优化。     

一种QoS感知的服务全局优化选择算法

将服务选择问题建模为带QoS约束的非线性最优化问题,并提出了一种参数自适应的改进遗传算法(IPAGA).构造了基于双曲正切函数的非线性参数变换函数,当迭代次数或种群多样性程度增加时,使遗传算法的交叉和变异概率相应地非线性递减,以保证算法的全局收敛性和收敛速度.实验结果表明:算法能够快速搜索出全局近似最优解,具有很高的有效性和可行性.     

基于改进量子遗传算法的小波神经网络优化及其软测量应用

针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷,提出一种改进的量子遗传算法,通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体,并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向.将改进算法用于优化小波神经网络,藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型.仿真结果表明:与简单量子遗传算法相比,改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能.     

基于遗传扰动机制的改进蝙蝠优化算法

针对蝙蝠算法现存的缺点,如收敛速度慢、优化精确度低、早熟,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA).该优化算法引入了遗传竞争机制,通过比较与全局最优解的差异,随时调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和多样性,解决了蝙蝠算法早熟的问题,同时加快了收敛速度,提高了优化精度.采用基准测试函数进行仿真验证,实验结果表明:与蝙蝠算法(BA)和基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠算法(WDBA)相比,该算法(GDBA)具有更好的收敛速度和搜索精度,加强了寻找全局最优解的能力.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

时间表理论中LPT算法在装箱问题中的应用

本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。     

几种模式匹配算法的效率分析

分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。     

RSA公钥密码算法的分析

分析了公开密钥密码技术、RSA加密算法,解决了如何利用扩展Euclid算法求解私钥的问题;介绍了一种RSA中快速加密和解密的计算方法,并对RSA算法的安全性进行了讨论。     

聚类算法综述

聚类分析是一种基本的数据分析方法,它在数据挖掘,统计学,空间数据库技术,人工智能,生物学研究,机器学习,模式识别等领域都得到了广泛的应用.论文介绍了各类主要的聚类算法,并概述了其主要应用领域.     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度.最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精...     

一种新的概念格并行构造方法

概念格在数据分析及机器学习等很多领域得到了广泛的应用,其构造算法的时空开销随着数据规模的不断增大而迅速增长,这一问题一直困扰着格的进一步应用。因此,设计更加有效的建格算法是非常重要的。文章结合批生成算法的并行性和渐进式算法高效性的优点,提出了一种新的并行算法;实验表明,该算法的时间性能和空间性能都有明显的提高。     

基于密度的全局K-means算法的改进

针对全局K-means聚类算法和快速全局K-means聚类算法在选择下一簇的聚类中心点时,需要逐一计算数据集中每个点作为备选聚类中心点时的簇内平方误差函数,而数据集中存在很多不可能作为备选点的噪声点.为剔除噪声点,提出了一种基于高密度数的DGK-means算法,并通过UCI数据库中的4组数据集进行实验测试.验证了在聚类效果稳定的前提下,改进的DGK-means算法比全局K-means算法和快速全局K-means算法,聚类用时更短,聚类效率更高.