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991.
李盼池  李滨旭 《控制与决策》2015,30(11):2041-2047

为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.

  相似文献   
992.
自适应分组混沌云模型蛙跳算法求解连续空间优化问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
张强  李盼池 《控制与决策》2015,30(5):923-928
针对经典混合蛙跳优化算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,提出一种自适应分组混沌云模型蛙跳算法.通过反向学习机制初始化种群,应用云模型算法对优秀子群组的收敛区域进行局部搜索更优位置,应用混沌理论在收敛区域以外空间探索全局最优位置.典型复杂函数测试表明,所提出的算法能有效找出全局最优解,适用于多峰值函数寻优.  相似文献   
993.
针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点.该方法混合了分化距离和K-means算法的优点.对实验设计的传感器采集的瓦斯浓度数据集进行距离分化;运用K-means算法与孤立度系数结合法找出采集数据集中的噪声点并直接丢弃噪声点;通过均值法计算瓦斯浓度.实验结果表明:测量误差小于1%,精度高.  相似文献   
994.
针对具有连续解空间的数值函数优化问题,基于量子算法和实数编码进化算法的思想,提出一种新的相位角编码量子进化算法(PAQEA).算法的概率表达特性使得量子染色体能够以一定概率表达优化问题的所有可行解,结合动态量子旋转门实现染色体的进化,实现了算法局部搜索与全局搜索的平衡.理论分析证明了算法的全局收敛性.仿真结果表明,该算法适用于复杂数值函数优化问题,具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点.  相似文献   
995.
王凌  郑环宇 《控制与决策》2015,30(10):1868-1872

针对多目标资源受限项目调度的特性, 基于结合活动列表和资源列表的编码设计了合理的交叉操作, 提出一种多目标教学算法. 为了在个体间有效交互信息, 在教师阶段非支配个体作为教师与学生执行交叉, 而在学生阶段学生间执行交叉, 同时在每个阶段通过前向-反向改进增强局部搜索能力, 并用Pareto 档案集存储和更新非支配个体.基于标准测试集的数值仿真及与现有最好算法的比较, 验证了所提出算法的有效性.

  相似文献   
996.
分析了足球机器人比赛中防守特点,提出了一种根据区域划分的防守策略算法。分析了可能遇到的几种情况,针对不同的现场局面形式,给出不同的防守策略。  相似文献   
997.
详细论述了船舶航向控制器的设计与仿真.首先,在MATLAB的Simulink环境中构建船舶航向控制系统的仿真模型,然后通过仿真分析来确定航向控制器的关键参数,最后进行调试.  相似文献   
998.
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化、纹理映射提供强有力的理论和实践基础。  相似文献   
999.
为解决AprioriTid算法对大数据执行效率不高的问题,根据Hadoop平台的MapReduce模型,分析了AprioriTid算法的并行化方法,给出了并行化的主要步骤和Map、Reduce函数的描述。与串行的AprioriTid算法相比,并行算法利用了多个节点的计算能力,缩短了从大数据集中挖掘关联规则的时间。对并行算法的性能进行了测试,实验结果表明,并行AprioriTid算法具有较高的执行效率和较好的可扩展性。  相似文献   
1000.
提出了一种新型的混合算法并命名为混合杂草蝙蝠算法(Hybridize Invasive Weed Optimization with Bat Algorithm,IWOBA),该算法在杂草算法的基础上利用蝙蝠算法的回声定位来解决每代种子逐步寻优的问题。其原理是利用种群速度和位置的不断更新,增加种群的多样性,从而达到提高种群的全局收敛性。最后利用6个测试函数对该算法和标准杂草算法进行测试比较。仿真结果表明,IWOBA能够有效克服原算法早熟、易陷入局部最优的缺点,可加快算法收敛速度,具有良好的鲁棒性。  相似文献   
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