排序方式: 共有12条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
水波优化算法(Water Wave Optimization,WWO)是一种基于浅水波理论的新兴智能优化算法。在简化水波优化算法(Simplified Water Wave Optimization,SimWWO)的基础上,提出水波优化算法的一个改进版本。针对WWO算法在寻优过程中未能有效利用水波历史状态和经验的问题,提出一种自适应的参数调整策略:根据水波进化过程中的性能改善指标自适应调整算法的波长系数,提高搜索效率;同时,针对算法后期容易陷入局部最优的情况,加入模拟退火的思想,以一定的概率接受劣质解,避免算法陷入局部最优。通过以上两个操作可以更好地平衡全局搜索和局部搜索。在CEC 2015函数测试集上进行比较,结果证明改进后的算法有效地提高了综合性能。 相似文献
2.
圆筒形件不用压边多次拉深时的皱曲预报 总被引:1,自引:0,他引:1
在建立皱曲模型的基础上,由压缩塑性失稳临界载荷公式导出了圆筒形件不用压边拉深时的皱曲临界切向压应力的表达式。进而给出了不皱曲的判定式及其皱曲临界曲线。通过实验验证和对照分析,证明在实际生产中可直接使用不皱曲的判定式或皱曲临界曲线对拉深作皱曲预报,且精度和可靠性较高。 相似文献
3.
4.
数字多用表功能多、量程宽、准确度高,既是工业生产中大量使用的测量设备,又是校准实验室使用最广泛的标准装置之一,由此带来的检定/校准工作量相当繁重。手动检定/校准数字多用表既繁琐又容易出错。因此,笔者设计了一套基于LabVIEW的数字多用表自动检定/校准系统,实现了检定/校准的自动化。 相似文献
5.
6.
7.
在多目标进化算法中,近年的研究倾向于基于Pareto支配的最优化方法.针对传统的基于Pareto支配在排序效率上过低的问题,提出了一种基于网格排序的框架,利用网格同时表征收敛性与分布性的特性,结合粒子群算法,提出了一种基于网格排序的多目标粒子群优化算法.与个体两两进行比较的基于Pareto支配的策略不同,基于网格排序的机制融合了整个解空间中个体的占优信息,并利用占优信息进行排序,从而高效地得到个体在种群中的优劣关系;结合粒子到近似最优边界的距离,进一步加强了粒子在解空间中优劣关系的判别.对比实验分析表明:所提算法不论是在收敛性还是分布性上都具有较好的优势.在此基础上,讨论了网格划分数对算法效率的影响,从另一方面验证了算法的效率. 相似文献
8.
9.
针对逐月频率生态径流计算法精度较低的不足,通过数据预处理筛选替换历史水文数据中的极限、误差较大的数据,提高小水电群推荐生态径流值的精度和合理性。同时在小水电群生态环境保护中,不同于以往将适宜生态径流值作为优化调度模型的约束条件,引入适宜生态径流值作为惩罚因子,为小水电设置合理的生态罚款,从经济效益的角度有效地减少电站发电放水计划对下游生态所造成的破坏。建立通用优化调度模型,用基于动态邻域结构的PSO算法求解,结果表明新模型配合新适宜生态径流能让发电流量更加的平缓、接近河道自然径流过程,保护生态环境,提高水电群总收益。 相似文献
10.
实时水情信息传输与共享网络的研究和设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在已建实时水情遥测系统的基础上,利用计算机网络和信息技术,建立太湖流域的实时水情信息传输、共享网络。 相似文献