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基于SVM的船舶动力定位系统预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。基于预测控制思想,利用支持向量机回归进行非线性系统辨识,并将支持向量机模型应用到船舶动力定位(DP)预测控制,提出一种基于支持向量机的非线性系统预测控制策略。仿真实验表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力,预测控制效果良好。 相似文献
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基于优化BP神经网络的柴油机动态模型辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
本文研究了用优化BP神经网络建立柴油机动态模型的方法。并对BP算法进行了适当的改进,提出了一种动态优化学习率的方法。仿真结果表明用人工神经网络能有效地建立柴油机动态模型 相似文献
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针对舰船电力系统的网络重构,建立了综合故障恢复的离散优化模型.在标准微粒群优化算法的基础上,引入贪婪法的思想,提出一种基于贪婪法的离散化微粒群优化算法,增加离散化过程,并调整了微粒群优化算法的迭代公式,给出一种贪婪度函数,根据贪婪度的大小对微粒进行离散化,采用惩罚函数法处理约束.不同规模舰船电力系统网络故障恢复算例的计算及与其他算法的结果比较,验证了基于贪婪法的离散化微粒群算法具有优良的收敛性能. 相似文献
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针对基本引力搜索算法(gravity search algorithm, GSA)易早熟、易陷入局部最优、缺少有效加速机制等缺点,提出了基于改进自适应黑洞机制的GSA(improved adaptive black hole gravity search algorithm, IABHGSA)。通过改进Tent映射对种群初始化,使得初始种群的分布更随机、均匀、全面,增强算法的全局勘探能力;引入改进自适应黑洞机制,根据粒子进化情况选择位置更新策略,使得位置更新更为合理,有效减小粒子陷入局部最优的可能性;通过基于学习思想的最优与最差粒子更新策略增强算法逃离局部最优的能力,并提高算法的寻优速度;引入群体迁徙,为算法提供有效的加速收敛机制。最后,选取八个基准测试函数对IABHGSA进行测试,并与相关算法的实验结果进行了对比,结果证明IABHGSA有更好的寻优性能。 相似文献
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动态自适应蚁群算法求解TSP问题 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出一种动态自适应蚁群算法,通过引入信息素的自适应调整策略,限制信息素范围以及动态增加信息素的局部更新方式,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力.该算法的性能在中国旅行商问题(China Traveling Salesman Problem,CTSP)和EilSO问题上得到验证. 相似文献
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改进微粒群优化算法求解旅行商问题 总被引:21,自引:2,他引:21
对微粒群优化算法的速度位置算式进行了改进,提出一种改进的微粒群优化算法。该算法符合组合优化问题的特点,在求解旅行商问题上有较高的搜索效率。将改进的PSO算法分别应用于14点的TSP问题以及中国旅行商问题中,该算法在较短时间内获得了目前已知的最好解。 相似文献
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