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基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法 被引量:32
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作者 程志刚 张立庆 +1 位作者 李小林 吴晓华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期103-106,共4页
为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混... 为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。 展开更多
关键词 优化算法 优进策略 混沌 TENT映射
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基于信息素正态分布的连续蚁群优化系统 被引量:4
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作者 程志刚 陈德钊 吴晓华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期458-462,共5页
受生物蚂蚁觅食行为的启发,拓展蚁群系统的性能,以正态分布模拟信息素的密度分布,并以此进行随机数抽样,构成蚁群的状态转移规则。系统将随着蚂蚁的移动调整分布函数,实施信息素更新,蚁群在信息素的引导下逐步向最优食物源聚集。系统还... 受生物蚂蚁觅食行为的启发,拓展蚁群系统的性能,以正态分布模拟信息素的密度分布,并以此进行随机数抽样,构成蚁群的状态转移规则。系统将随着蚂蚁的移动调整分布函数,实施信息素更新,蚁群在信息素的引导下逐步向最优食物源聚集。系统还引入优进策略和变异策略,加强局部挖掘和全局探索机制,提高蚁群的寻优能力,构建为混合连续蚁群系统(hybrid continuous ant colony system,HCACS)。经多种经典函数的测试,表明HCACS适用于连续优化问题,性能良好,对于维数较高和搜索空间较宽广的问题,更具优势。HCACS算法的参数较少,设置简单,实用性较强。 展开更多
关键词 蚁群算法 信息素 优进策略 变异策略
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基于并行优进策略的差分进化算法 被引量:2
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作者 许小健 张金轮 《厦门理工学院学报》 2009年第3期73-78,共6页
差分进化算法是一种新颖的进化计算技术,为减少用户选择算法控制参数的盲目性和提高算法收敛速度,设计了一种基于并行优进策略的差分进化算法(DEPES算法).算法随着搜索过程的进行随机动态调整缩放因子和选取差分进化模式;在进行差分操... 差分进化算法是一种新颖的进化计算技术,为减少用户选择算法控制参数的盲目性和提高算法收敛速度,设计了一种基于并行优进策略的差分进化算法(DEPES算法).算法随着搜索过程的进行随机动态调整缩放因子和选取差分进化模式;在进行差分操作的并行运算过程中,利用当前代最优个体产生新的试验向量参与竞争选择过程.几个复杂函数的数值实验结果表明,DEPES算法寻优效率高、收敛速度快、对初值具有很强的鲁棒性、对维数具有较好的适应性,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于标准DE算法. 展开更多
关键词 差分进化算法 并行试验向量 优进策略 函数优化
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进化规划-蚁群优化算法的构建并用于化工过程操作优化 被引量:3
4
作者 程志刚 陈德钊 +1 位作者 吴晓华 张兵 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期2361-2366,共6页
经典蚁群优化(ACO)算法搜优效率高,但只适用于求解组合优化等离散问题.以搜索最优食物源为目标,并引入进化规划(EP)简洁的进化机制,用以改造ACO,使之适于连续问题.又将蚁群分工为全局和局部蚂蚁,分别引领个体进行全局探索式和局部挖掘... 经典蚁群优化(ACO)算法搜优效率高,但只适用于求解组合优化等离散问题.以搜索最优食物源为目标,并引入进化规划(EP)简洁的进化机制,用以改造ACO,使之适于连续问题.又将蚁群分工为全局和局部蚂蚁,分别引领个体进行全局探索式和局部挖掘式寻优,并在各个体上释放信息素,供蚁群共享,由此继承了ACO正反馈、互激励的优点,并在优进策略的支持下,构建为EPACO算法.经复杂测试函数的优化检验,显示出EPACO适于连续问题,且全局搜优效率高,对高维问题适应性强.将EPACO应用于二甲苯异构化装置的操作优化,取得了良好的效果,与其他方法相比,优越性明显. 展开更多
关键词 蚁群优化 进化规划 信息素 优进策略 二甲苯异构化
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广义回归神经网络模型在短期电力负荷预测中的应用研究 被引量:32
5
作者 谷志红 牛东晓 王会青 《中国电力》 CSCD 北大核心 2006年第4期11-14,共4页
介绍了广义回归神经网络(GRNN)的基本理论,指出其回归的实质就是对平滑参数的优化。考虑到常规差分进化算法容易“早熟,”全局寻优效率偏低,提出了基于优进策略的差分进化算法,利用种群繁衍的有用信息改进子代分布,并引入确定性寻优操作... 介绍了广义回归神经网络(GRNN)的基本理论,指出其回归的实质就是对平滑参数的优化。考虑到常规差分进化算法容易“早熟,”全局寻优效率偏低,提出了基于优进策略的差分进化算法,利用种群繁衍的有用信息改进子代分布,并引入确定性寻优操作,实现了高效全局搜优。以推广能力作为优化目标,所建的GRNN有很强的非线性拟合能力和优良的预报性能,将其成功地为短期电力负荷预测建模,获得了满意的预测结果。 展开更多
关键词 负荷预测 广义回归神经网络 差分进化算法 优进策略
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改进的全息搜索策略及其在化工优化中的应用 被引量:8
6
作者 郑启富 刘化章 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期2349-2354,共6页
Holographic research strategy (HRS) is a novel determinate optimization method.The principle of HRS is based on a special, two-dimensional presentation of a multidimensional space.This presentation was termed two-dime... Holographic research strategy (HRS) is a novel determinate optimization method.The principle of HRS is based on a special, two-dimensional presentation of a multidimensional space.This presentation was termed two-dimensional hologram.HRS translated the optimization operation in multidimensional space into finding better points in the neighborhood around the current best data points.In this way, HRS can find the global optimal parameters in all probability.However, HRS can’t be applied to optimize continuous variables, it was only used in optimizing discrete systems.Therefore, it is necessary of improving HRS and ensuring the optimization algorithm can being applied in multidimensional continuous systems.Modified holographic research strategy (MHRS) was designed for the purpose.MHRS changed continuous variables into discrete variables in the searching region firstly, and then found the optimum in the discrete system.In order to reduce the deviation between the continuous system and the discrete system, MHRS adopted iterative algorithm to shrink the searching region gradually according to the location of the current optimal value.Furthermore, in order to improve the efficiency of HRS in searching for the global optimum, random mutation operator was added to the optimizing process.Ten-dimensional Rastrigin function was applied to testing MHRS, the results demonstrated that its global optimization performance [JP+5]is superior [JP+4]to one of eugenic evolution genetic algorithm (EGA).Further, MHRS was applied to estimate the kinetic model parameters of residue hydrofining.Satisfactory results were obtained. 展开更多
关键词 全息搜索策略 遗传算法 优进策略 反应动力学 参数估计 渣油 加氢精制
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优化的径向基-循环子空间网络为药物定量构效关系建模 被引量:6
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作者 李剑 陈德钊 +1 位作者 吴晓华 叶子清 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期767-771,共5页
径向基循环子空间回归(RBFCSR)网络,保留了径向基偏最小二乘(RBFPLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着参数难以确定,计算量大等问题。对此,本研究兼顾网络模型的拟合与预测性能,采用具有高效全局搜优能力的优进遗... 径向基循环子空间回归(RBFCSR)网络,保留了径向基偏最小二乘(RBFPLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着参数难以确定,计算量大等问题。对此,本研究兼顾网络模型的拟合与预测性能,采用具有高效全局搜优能力的优进遗传算法(EGA)优化网络参数,构建为EGARBFCSR方法,并将其成功应用于苯乙酰胺类除草剂的构效关系(QSAR)建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型具有良好的预报性能和稳定性,并优于其他方法。 展开更多
关键词 定量构效关系 径向基 空间网络 建模 优化 循环子空间回归 药物 酰胺类除草剂 偏最小二乘 最优模型 预测性能 网络模型 网络参数 遗传算法 学习能力 预报性能 计算量 稳定性
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基于EGA的RBF-PLS方法为脉冲萃取过程建模
8
作者 何朝军 陈德钊 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期373-378,共6页
针对径向基网络(RBFN)结构与参数难以确定的问题,在分析径向基函数-偏最小二乘(RBF-PLS)方法的基础上,提出以模型拟合和预报性能为目标,同时优选RBF的宽度参数和PLS成分数,并设计了基于优进策略的遗传算法(EGA)实施优化。EGA增加了模式... 针对径向基网络(RBFN)结构与参数难以确定的问题,在分析径向基函数-偏最小二乘(RBF-PLS)方法的基础上,提出以模型拟合和预报性能为目标,同时优选RBF的宽度参数和PLS成分数,并设计了基于优进策略的遗传算法(EGA)实施优化。EGA增加了模式搜索寻优算子,对交叉算子作了改进,自适应地调整交叉率和变异率,由此形成EGA-RBF-PLS方法,并将它应用于回收ε-己内酰胺的脉冲萃取过程。它工作量小,效果良好,所建模型的拟合和预报性能明显优于近似机理模型和其它RBFN模型,稳健性也更好。 展开更多
关键词 径向基网络 偏最小二乘回归 优进策略 遗传算法 脉冲萃取
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基于优进策略的新差分进化算法动力学模型参数的估计 被引量:1
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作者 宁桂英 周永权 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期523-527,共5页
为准确估计反应动力学参数,针对标准差分进化算法(DEA)全局寻优效率偏低的弱点,提出一种优进策略的差分进化算法(EDEA)。它将确定性寻优的单纯形(SM)算子引入随机的DEA中。DEA将依概率调用SM寻优操作,测试结果表明,EDEA克服了DEA的缺点... 为准确估计反应动力学参数,针对标准差分进化算法(DEA)全局寻优效率偏低的弱点,提出一种优进策略的差分进化算法(EDEA)。它将确定性寻优的单纯形(SM)算子引入随机的DEA中。DEA将依概率调用SM寻优操作,测试结果表明,EDEA克服了DEA的缺点,比其它方法全局寻优性能好。该法成功的用于重油热解三集总动力学复杂数学模型的非线性参数估计,效果良好,结果有改进,显出EDEA的优越性。 展开更多
关键词 优进策略 差分进化 单纯形 重油热解 非线性参数估计
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