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采用粒子群优化算法,以电压增益、共模抑制比、输入电阻平方根的三者乘积对输出电阻的比作为适应度函数,对差分 共射两级直接耦合电压串联负反馈放大电路中的电阻做自适应优化。结果显示,只要对电路交流指标加以约束,适应度函数值总会减小。当分别对增大电压增益和减小输出电阻进行限制后,电压增益总是尽量小,输出电阻总是尽量大,以使适应度函数在给定约束下取得最大。经EWB软件对优化参数仿真,结果满足线性放大要求。同时说明了可以调整适应度函数形式,找到最佳电路参数,以满足工程上对放大器指标的不同需求。 相似文献
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回溯搜索优化算法(BSA)是近年提出的一种新型优化算法,针对其收敛速度较慢、易陷于局部最优的缺点,提出了一种基于最优个体引导和小生境技术相结合的改进BSA算法。本方法首先在BSA的变异操作中引入向最优个体学习的策略,以提高算法的收敛速度;其次,设计一种新的小生境排挤技术,根据每个个体到其他个体距离的平均最小值确定小生境半径,排除部分相似性较高的个体;结合群体当前的最差信息,设计一种新的变异方法产生一定数量的新个体补充到新的种群中,维持群体数量的恒定并增强群体多样性。改进的BSA算法充分考虑了算法的收敛速度和群体的多样性,较大地提高了传统BSA算法的性能。对10个典型函数进行仿真测试,并与其他算法结果进行对比,实验结果表明,改进算法在收敛速度与精度方面具有较好的效果。 相似文献
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针对差分进化算法在解决大规模多目标优化问题时,出现优化后期多样性不足、收敛速度慢等问题,提出一种多群多策略差分大规模多目标优化算法.根据个体特性不同,将种群分为3个等级不同的子群,利用多群策略的优势维持种群多样性.为减少种群陷入局部最优的概率,在不同等级的子群中引入多个变异策略以较好地平衡子群个体的多样性和收敛性.为保证不同子群间信息得到有效交换,根据3个子群的进化状态确定重新分群时机,既保证个体在本群内得到充分进化,又保证个体在一定的条件下进行信息交换.为利用更多的信息生成优秀的子代,将更新后的子群与其父代子群合并,选出下一代子群.为验证所提出算法的有效性,在一组大规模基准测试问题上评估算法的性能,实验结果表明,所提出算法在两个常用测试指标IGD和HV上明显优于其他对比算法. 相似文献
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针对大时滞系统,提出一种高阶模糊内模预测控制算法.通过引入智能因子,被控对象的高阶模糊内部模型可实时预测对象输出,在线修正模型失配,从而克服时滞因素的不利影响.将算法应用于化工间歇造气炉集散控制系统中,现场运行结果验证了算法的实用性. 相似文献
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为提高组搜索优化(GSO)算法的性能,结合混沌方法的全局搜索特性,提出一种新的基于混沌搜索的组搜索优化(CGSO)算法。此方法中,生产者利用混沌搜索方法不断寻找较好的位置;占领者结合当前生产者的位置和自己运动到目前为止的最好位置对自己当前的位置进行更新;徘徊者采用混沌变异方法探索新的位置。该算法运用Logistic映射的初值敏感性扩大搜索范围,利用其全局遍历性进行位置搜索,有效地提高了算法的全局收敛性。采用CGSO、GSO算法对四个典型的函数优化问题进行了仿真实验,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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传统基于子空间的目标跟踪方法以能量大小为准则建立子空间,没有考虑目标与背景之间的鉴别性,当两者间存在近似外观分布时将降低跟踪系统的性能。考虑到红外图像信噪比、对比度不高等特点,提出了一种以评估目标与背景间可区分能力为基础的子空间选择方法,并将该方法有效嵌入到粒子滤波跟踪框架下实现对红外目标的鲁棒跟踪。首先利用采样粒子分布以及当前目标状态,综合衡量粒子与目标间的特征分布差异和粒子逼近目标的程度来评估不同子空间的鉴别性,然后选择鉴别性最优的子空间作为下帧的跟踪子空间,从而实现对红外目标进行子空间自适应选择的鲁棒跟踪。对多个复杂场景下的目标跟踪实验表明所提出的算法要优于传统基于增量子空间学习的跟踪算法。 相似文献
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社会群体优化算法(social group optimization,SGO)是一种基于社会群体学习而提出的一种新型优化算法。针对社会群体优化算法易于陷入局部最优问题,提出了一种多群社会群体学习算法(MPSGO)。本算法采用多子群学习方法,对算法两个阶段的个体学习方法进行改进,在维持群体收敛性能的前提下提高群体多样性,同时对部分个体中引入量子学习,使个体学习的有用信息得以增强;此外,每隔一定代数对子群进行随机重组,既能保证各子群个体充分进化,又维持了子群多样性。在设计算法的基础上,分析了其收敛性和多样性;通过与其他四种算法进行对比实验,验证了改进后算法性能更优。 相似文献
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针对有约束条件的多目标优化问题,提出了一种求解带约束的基于内分泌思想的多目标粒子群算法。利用不可行度方法和约束主导原理指导进化过程中精英种群的选择操作和约束条件的处理,根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素间的相互作用原理,考虑当前非劣解集中的个体对其最邻近的一类群体的监督控制,引入当前粒子的类全局最优位置来反映其所属类中最好位置粒子对当前粒子的影响。为验证多目标约束优化算法的有效性,对两个典型的多目标优化问题进行了仿真实验,仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解。 相似文献