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为了探讨花朵授粉算法(FPA)在解算多模函数优化问题中存在的不足,通过定义种群多样性及差异性指标,定性分析了FPA在多模复杂函数优化中的寻优缺点。基于模拟退火思想优化全局授粉过程,并利用Nelder-Mead单纯形搜索技术对花朵局部授粉进行重构,提出一种新的花朵授粉寻优架构。仿真结果表明,相对于基本的FPA、布谷鸟算法、萤火虫算法,改进花朵授粉算法能够有效避免陷入局部最优,具备优异的全局勘探和局部开采能力,对多模优化问题具有一定优势。 相似文献
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目的介绍了BP神经网络的基本原理,建立装备保障性评估指标体系。方法在系统分析装备保障性的各种影响因素的基础上,设计用于评估装备保障性的神经网络模型,利用AHP方法确定指标的初始权重,并调用MATLAB神经网络工具箱中的GUI对结果进行计算和分析。结果研究表明神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对装备保障性的分析和评估。结论BP神经网络评估方法是一种基于非线性系统的预测方法,对装备保障性进行综合评估能够较为准确地提供决策依据。 相似文献
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