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基于改进布谷鸟算法的目标分配问题 被引量：6
1
作者 李宜芮 张云志 +1 位作者 王刚 王晶晶 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期62-66,共5页
针对防空作战中目标分配的实时性、动态性、高效性以及作战决策的稳定性需求,基于种群协同进化思想提出一种免疫-布谷鸟算法。通过建立种群协同进化机制,利用两个种群进行不同方向的搜索并实时进行信息交互,加快算法收敛速度;利用布谷... 针对防空作战中目标分配的实时性、动态性、高效性以及作战决策的稳定性需求,基于种群协同进化思想提出一种免疫-布谷鸟算法。通过建立种群协同进化机制,利用两个种群进行不同方向的搜索并实时进行信息交互,加快算法收敛速度;利用布谷鸟算法参数少、易实现及较好的全局搜索能力,以及基于免疫机制的高斯变异算子较强的局部搜索能力,实现了求解速度和解的精度的平衡问题,提高算法的进化活力和求解效率。仿真实验表明,改进的布谷鸟算法与传统的目标分配算法相比,求解效率和性能上有明显提高,新算法求解目标分配问题是有效可行的。 展开更多
关键词 目标分配 布谷鸟算法 种群协同进化 高斯变异
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基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计 被引量：19
2
作者 王俊年 申群太 +1 位作者 沈洪远 周鲜成 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期251-255,共5页
神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进... 神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一. 展开更多
关键词 微粒群算法 多种群协同进化 径向基神经网络 结构优化
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改进的多种群协同进化微粒群优化算法 被引量：17
3
作者 陶新民 徐晶 +1 位作者 杨立标 刘玉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1406-1411,共6页
提出一种改进的基于多种群协同进化的微粒群优化算法(PSO).该算法首先利用免疫算法实现解空间的均匀划分,增加了算法稳定性和全局搜索能力.在运行过程中,通过种群进化信息生成解优胜区域,指导变异生成的微粒群向最优解子空间逼近,提高... 提出一种改进的基于多种群协同进化的微粒群优化算法(PSO).该算法首先利用免疫算法实现解空间的均匀划分,增加了算法稳定性和全局搜索能力.在运行过程中,通过种群进化信息生成解优胜区域,指导变异生成的微粒群向最优解子空间逼近,提高算法逃出局部最优的能力.将此算法与PSO算法和多种群协同进化微粒群算法进行比较,数据实验证明,该算法不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力和稳定性均有显著提高. 展开更多
关键词 粒子群算法 多种群协同进化 免疫算法 优胜区域
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基于多种群协同进化算法的绳索牵引并联机器人末端位置误差补偿 被引量：10
4
作者 李国江 张飞 +2 位作者 李露 尚伟伟 陶猛 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期81-89,共9页
对于绳索牵引并联机器人来说,影响其末端位置精度的模型不确定性主要包括几何参数误差和非几何参数误差.这两种不同类型的误差具有非常强的非线性且相互耦合,难以通过传统的标定手段来进行参数标定.针对这一问题,提出了一种基于神经网... 对于绳索牵引并联机器人来说,影响其末端位置精度的模型不确定性主要包括几何参数误差和非几何参数误差.这两种不同类型的误差具有非常强的非线性且相互耦合,难以通过传统的标定手段来进行参数标定.针对这一问题,提出了一种基于神经网络的末端位置误差补偿方法.将两种不同类型的参数误差等效视作伪误差,通过神经网络来逼近伪误差造成的末端位置误差曲线,建立末端位置误差与绳索长度之间的映射关系,并在关节空间中进行位置误差补偿.为了提高神经网络的拟合精度,设计了基于多种群协同进化算法和反向传播算法的神经网络优化方法,该优化方法能够同时优化网络的权值、阈值和结构,提高神经网络的泛化能力和拟合精度.在实际3自由度绳索牵引并联机器人上进行了位置误差补偿实验,结果表明补偿后的位置误差均值从6.64 mm下降到1.08 mm,轨迹误差均值从7.5 mm下降到1.6 mm,末端位置的精度得到了显著提高. 展开更多
关键词 绳索牵引并联机器人 位置误差补偿 伪误差理论 多种群协同进化算法
原文传递
多种群协同进化策略下的虚拟企业基因重组 被引量：9
5
作者 薛晓芳 孙林岩 霍晓霞 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2009年第3期138-143,共6页
随着基因学说研究的深入,运用DNA理论来研究企业的可持续发展问题正逐渐成为管理学的热点。基于现有的企业DNA理论,本文首先从概念、结构、基因组要素识别及基因重组原理等方面对虚拟企业组织DNA的基本理论问题进行了系统研究。其次,在... 随着基因学说研究的深入,运用DNA理论来研究企业的可持续发展问题正逐渐成为管理学的热点。基于现有的企业DNA理论,本文首先从概念、结构、基因组要素识别及基因重组原理等方面对虚拟企业组织DNA的基本理论问题进行了系统研究。其次,在此基础上提出了采用多种群协同进化策略,通过生物学中的基因重组技术来实现虚拟企业可持续发展的思路。最后,研究了多种群协同进化策略对虚拟企业基因重组的影响,并建立了相应的基因重组模型。该研究不仅揭示出不同的进化策略,基因重组的效率效果不同;而且还充分论证了在多种群协同进化策略下,借助于基因重组技术,通过持续提高"基因"能力要素的竞争能力,能够有效保持虚拟企业在"市场生态"中的知识地位,从而实现可持续发展。 展开更多
关键词 管理理论 可持续发展 多种群协同进化策略 虚拟企业基因重组
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基于多种群协同进化的多逃逸者围捕任务分配 被引量：1
6
作者 高子璇 张国富 +1 位作者 苏兆品 李磊 《计算机技术与发展》 2023年第12期185-192,共8页
群机器人逃逸围捕一直是人工智能和机器人领域的研究热点之一。在面向多逃逸者时,如何为每个逃逸者高效地分配合适的机器人以完成协同围捕是一个难点问题。已有研究大都采用距离优先分配的策略,为每个逃逸者选择离它最近的一组机器人进... 群机器人逃逸围捕一直是人工智能和机器人领域的研究热点之一。在面向多逃逸者时,如何为每个逃逸者高效地分配合适的机器人以完成协同围捕是一个难点问题。已有研究大都采用距离优先分配的策略,为每个逃逸者选择离它最近的一组机器人进行围捕,在逃逸者数量较多的情况下,难以实现围捕任务的均衡分配,降低了系统围捕的效率。为此,提出了一种基于多种群协同进化的多逃逸者围捕任务分配算法。首先,构建了一种全方向的群机器人逃逸围捕任务分配数学模型;然后,基于遗传算法和多种群协同进化提出了一种多逃逸者围捕任务分配算法,设计了相应的编码方式、交叉和变异策略;最后,在开发的群机器人逃逸围捕仿真平台上测试了算法的有效性。对比实验结果表明,所提算法在完成围捕任务所耗费的步数上最多降低了20%,围捕效率最大提高了25%。 展开更多
关键词 群机器人逃逸围捕 多逃逸者任务分配 遗传算法 多种群协同进化 静态障碍物避障
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多种群协同进化算法优化的云存储仿真分析 被引量：1
7
作者 包玮琛 《电子测试》 2017年第5X期40-41,48,共3页
云平台下大数据的极速增长,使得传统的数据存储由于时间响应慢、负载不均衡等因素,成为阻碍大数据云存储的关键技术,为了解决云平台下大数据的存储问题,提出了多种群协同进化优化算法的存储方法。该方法首先将存储分布区分割成若干个环... 云平台下大数据的极速增长,使得传统的数据存储由于时间响应慢、负载不均衡等因素,成为阻碍大数据云存储的关键技术,为了解决云平台下大数据的存储问题,提出了多种群协同进化优化算法的存储方法。该方法首先将存储分布区分割成若干个环区域,同时标记每个存储区的存储访问时间,然后将大数据的存储访问抽象为最优解问题。通过改进协同进化算法,防止粒子群早熟,采用该优化算法对大数据存储过程中的任务调度粒子群分别编码,根据微粒群不断进化和变异,迭代得到最优解,从而满足云平台下大数据存储的实际需求。利用Cloudsim搭建仿真平台,对提出的新型大数据存储方法加以评估验证,结果表明该方法不仅具有更快的响应速度,而且降低了系统能耗,提高了负载均衡度。 展开更多
关键词 大数据 云存储 多种群协同进化 微粒群
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基于多种群混沌遗传神经网络的模拟电路故障诊断 被引量：1
8
作者 孟玲玲 崔蕾 韩宝如 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第6期1483-1485,共3页
针对标准遗传算法优化BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了改进的多种群协同进化遗传算法,该算法改变了以往的随机初始化方法,采用了附加混沌扰动的tent映射初始化均匀分布的种群,提高了初始解的质量;每个种群采用自适应交叉... 针对标准遗传算法优化BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了改进的多种群协同进化遗传算法,该算法改变了以往的随机初始化方法,采用了附加混沌扰动的tent映射初始化均匀分布的种群,提高了初始解的质量;每个种群采用自适应交叉率和变异率,引入移民算子实现种群间的横向联系;算法通过多种群的协同进化和种群间的个体移植提高了算法的搜索均匀性和效率;仿真实验表明该算法误差小,收敛速度快,诊断正确率高,较好地解决了模拟电路的软故障诊断问题。 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 多种群协同进化 混沌 故障诊断
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基于DNN与IMPDE的武器系统效能优化
9
作者 王国梁 赵滟 +1 位作者 杨卓鹏 杨超 《计算机仿真》 北大核心 2022年第6期71-75,85,共6页
针对武器系统结构复杂,多变量多峰值的特点,难以稳定、准确地获得最佳参数组合,达到系统效能最大化的问题,建立以效能影响因素为输入、效能值为输出的深度神经网络模型,并提出一种改进多种群差分进化算法(IMPDE)。算法引入多种群协同进... 针对武器系统结构复杂,多变量多峰值的特点,难以稳定、准确地获得最佳参数组合,达到系统效能最大化的问题,建立以效能影响因素为输入、效能值为输出的深度神经网络模型,并提出一种改进多种群差分进化算法(IMPDE)。算法引入多种群协同进化策略和参数自适应调整策略,采用各具特点的差分进化算法对不同的子种群执行进化操作,增强了种群个体的多样性,保证了算法快速收敛的同时能有效地跳出局部极值点,提高了算法全局寻优的能力。仿真对比结果表明,上述算法具有更好的寻优精度和稳定性,可以高效准确地寻找到参数最佳组合。 展开更多
关键词 效能优化 深度神经网络 差分进化算法 多种群协同进化策略 参数自适应调整策略
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