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贾冀婷 《微电子学与计算机》2011,28(12):68-71
针对软件可靠性分配中不易求解全局最优解这一问题,将可靠性指标分配到每个模块中,并利用改进的粒子群优化算法来搜索模型的最优解.实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解软件可靠性分配问题时的效果优于遗传算法等其他智能优化算法. 相似文献
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针对调制信号分类特征选择问题,提出了自适应惯性权重模拟退火二进制离散粒子群算法。该算法将模拟退火算法嵌入到离散粒子群算法循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力和避免陷入局部最优解的特点,解决了简单智能优化算法早熟收敛和局部搜索能力弱等问题。仿真结果表明,该算法能有效选取最优特征,性能优于简单离散粒子群算法和遗传算法。 相似文献
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针对认知无线电动态频谱分配问题,建立图着色频谱分配模型,将模型中的分配矩阵和禁忌搜索算法中的可行解相对应,提出基于禁忌搜索的智能求解算法。同时将高斯柯西算子引入到禁忌搜索的更新策略当中,改善了算法的收敛速度和爬坡能力。在最大化认知无线电网络效益和最大化公平效益准则下建立多目标评价函数,将禁忌搜索算法和粒子群算法在图着色频谱分配模型基础上进行性能比较,结果表明在不同权重的评价函数下,禁忌搜索算法找到的理想最优解都要优于粒子群算法。 相似文献
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车间调度问题是广泛存在于现实生活中的经典算法规划问题。好的生产调度系统有利于提高企业工作效率及降低企业成本,是工业生产的核心竞争力。粒子群算法因为强大的智能规划能力而被广泛用于车间调度问题当中。文章在原有标准粒子群算法基础上,引入模拟退火机制及遗传算法中交叉变异策略形成的混合粒子群优化算法,并在更具有实际生产环境的动态车间调度中模拟应用,与遗传算法、离散粒子群算法进行比较,具有较强优势。 相似文献
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针对软件质量评价的问题,提出了一种基于遗传算法和BP人工神经网络的软件质量评价方法,建立了软件质量评价模型,提高软件质量评价的准确性。利用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了网络容易陷入局部最优解的问题。最后通过实验得到的数据结果,证明了该方法能够更加准确的评估软件质量。 相似文献
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将基于粒子群算法的支持向量机与半监督学习理论相结合,提出了粒子群算法支持向量机的半监督回归模型。针对典型的实验数据集进行实验,并将实验结果与常规的遗传算法支持向量机和粒子群支持向量机模型进行对比。实验结果表明,粒子群算法支持半监督回归模型明显提高了回归估计的精度。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO 算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景。 相似文献