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改进自适应蜂群优化算法在变压器故障诊断中的应用 被引量:31
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作者 吴君 丁欢欢 +2 位作者 马星河 闫炳耀 王新宇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期174-180,共7页
为增强神经网络对变压器故障诊断的能力,同时避免蜂群算法出现局部最优和易早熟,提出一种改进自适应搜索策略蜂群优化算法。该方法通过自适应调整种群更新步长来协调蜂群算法的全局和局部搜索能力,避免出现局部最优状况,同时引入Levy变... 为增强神经网络对变压器故障诊断的能力,同时避免蜂群算法出现局部最优和易早熟,提出一种改进自适应搜索策略蜂群优化算法。该方法通过自适应调整种群更新步长来协调蜂群算法的全局和局部搜索能力,避免出现局部最优状况,同时引入Levy变异因子提高局部搜索的性能。利用改进的蜂群算法优化BP神经网络权值和阈值,通过反复迭代算法,直到达到目标精度要求。该方法以变压器数据为依据进行测试。仿真结果表明,改进后的方法收敛速度更快、判别故障准确率更高。 展开更多
关键词 蜂群算法 适应搜索策略 神经网络 Levy因子 变压器
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自适应前馈神经网络结构优化设计 被引量:7
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作者 张昭昭 乔俊飞 杨刚 《智能系统学报》 2011年第4期312-317,共6页
针对多数前馈神经网络结构设计算法采取贪婪搜索策略而易陷入局部最优结构的问题,提出一种自适应前馈神经网络结构设计算法.该算法在网络训练过程中采取自适应寻优策略合并和分裂隐节点,达到设计最优神经网络结构的目的.在合并操作中,... 针对多数前馈神经网络结构设计算法采取贪婪搜索策略而易陷入局部最优结构的问题,提出一种自适应前馈神经网络结构设计算法.该算法在网络训练过程中采取自适应寻优策略合并和分裂隐节点,达到设计最优神经网络结构的目的.在合并操作中,以互信息为准则对输出线性相关的隐节点进行合并;在分裂操作中,引入变异系数,有助于跳出局部最优网络结构.算法将合并和分裂操作之后的权值调整与网络对样本的学习过程结合,减少了网络对样本的学习次数,提高了网络的学习速度,增强了网络的泛化性能.非线性函数逼近结果表明,所提算法能得到更小的检测误差,最终网络结构紧凑. 展开更多
关键词 前馈神经网络 结构设计 适应搜索策略 互信息
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基于IGSA-DESN的短时交通流预测方法 被引量:3
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作者 张清勇 常万峰 +2 位作者 李昶吾 黄荆溪 张行 《武汉理工大学学报》 CAS 2022年第7期89-95,共7页
短时交通流的准确预测为智能交通系统的稳定运行提供了至关重要的技术支持。针对这一问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSA)和深度回声状态网络(DESN)的短时交通流预测方法。该算法采用DESN网络对交通流量数据进行预测;并运用... 短时交通流的准确预测为智能交通系统的稳定运行提供了至关重要的技术支持。针对这一问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSA)和深度回声状态网络(DESN)的短时交通流预测方法。该算法采用DESN网络对交通流量数据进行预测;并运用融合了并行搜索策略和自适应搜索策略的IGSA算法对DESN网络的超参数进行优化,得到能够使DESN网络预测性能最优的超参数值。最终利用最优超参数值构成的DESN网络对测试集数据进行预测。通过大量的对比实验表明,所提出的IGSA-DESN预测方法在短时交通流预测任务中有较好的预测性能与精准度。 展开更多
关键词 短时交通流预测 深回声状态网络 改进遗传模拟退火算法 适应搜索策略
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高超声速飞行器突防航迹规划仿真研究 被引量:3
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作者 王博 贺正洪 +1 位作者 张晶 赵敏 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第10期83-88,共6页
飞行器的航迹规划是指在特定的约束条件下,寻找一条从初始点到目标点满足某种性能指标的的最优运动轨迹。合理有效的航迹对于增强飞行器的生存和突防能力都有着重要的意义。在使用栅格法规划航迹的过程中按照何种搜索策略才能在最短时... 飞行器的航迹规划是指在特定的约束条件下,寻找一条从初始点到目标点满足某种性能指标的的最优运动轨迹。合理有效的航迹对于增强飞行器的生存和突防能力都有着重要的意义。在使用栅格法规划航迹的过程中按照何种搜索策略才能在最短时间内到达下一节点是影响算法效率的重要因素。为增强高超声速飞行器的突防能力,采用改进搜索策略的蚁群优化算法求解其航迹规划问题。区别于普通自适应蚁群算法的搜索模式,算法在考虑当前节点与目标节点相对位置关系的基础上,综合考虑飞行器在中间航迹点的速度方向以及最小转弯半径的约束,进一步删减相邻搜索节点,从而达到提高算法速度的效果。针对目标节点相对初始节点在第一象限的情况进行了仿真分析。仿真验证了改进自适应蚁群算法的有效性和合理性。此外,考虑到飞行器的最小转弯半径,为保证规划的空防航迹真实有效提供了参考。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 航迹规划 转弯半径 蚁群算法 适应搜索策略 栅格法
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一种降低FBMC-OQAM系统PAPR的ASSABC-PTS算法 被引量:1
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作者 秦雪莲 杨永立 邹鸿洋 《电讯技术》 北大核心 2023年第2期260-266,共7页
针对滤波器组多载波-偏移正交幅度调制技术(Filter Bank Multicarrier-Offset Quadrature Amplitude Modulation,FBMC-OQAM)存在峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)过高的问题,以及传统部分传输序列(Partial Transfer Sequen... 针对滤波器组多载波-偏移正交幅度调制技术(Filter Bank Multicarrier-Offset Quadrature Amplitude Modulation,FBMC-OQAM)存在峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)过高的问题,以及传统部分传输序列(Partial Transfer Sequence,PTS)算法对PAPR抑制效果不明显,提出了一种新的基于自适应搜索策略的人工蜂群部分传输序列算法(Adaptive Search Strategy Based Artifical Bee Colony PTS,ASSABC-PTS)。首先,根据FBMC-OQAM系统特性,利用传统PTS算法对系统进行初步优化,以降低FBMC-OQAM系统的PAPR;然后,针对PTS算法中存在的计算复杂度问题,引入人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法进行优化;最后,在ABC算法中引入自适应搜索策略提升算法的局部寻优能力,加快ABC算法的收敛速度和搜索精度。仿真实验表明,ASSABC-PTS在有效降低系统算法复杂度的同时,也极大降低了FBMC-OQAM系统的峰均功率比。 展开更多
关键词 滤波器组多载波系统 峰均功率比抑制 部分传输序列 人工蜂群算法 适应搜索策略
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一种基于自适应搜索策略的改进萤火虫算法 被引量:2
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作者 于干 金丹丹 《计算机科学与应用》 2020年第9期1639-1645,共7页
萤火虫算法(FA)是一种基于群智能的优化技术,它在很多优化问题上表现出较好的性能。然而,它求解复杂优化问题时存在一些问题,如收敛速度慢,精度低。针对这些问题,本文提出了一种新的萤火虫算法(取名AFA),该方法使用了三种混合策略,以获... 萤火虫算法(FA)是一种基于群智能的优化技术,它在很多优化问题上表现出较好的性能。然而,它求解复杂优化问题时存在一些问题,如收敛速度慢,精度低。针对这些问题,本文提出了一种新的萤火虫算法(取名AFA),该方法使用了三种混合策略,以获得好的优化性能。它首先使用一种自适应的参数方法来动态改变步长参数,然后应用一种改进的搜索策略来消除吸引力,于是,AFA不再包含光吸收系数和初始吸引力这2个参数;再使用反向学习来提高解的精度。仿真结果表明,本文提出的AFA算法优化结果优于MFA及PAFA算法。 展开更多
关键词 萤火虫算法 适应搜索策略 反向学习 优化
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基于菌群自适应觅食的公交调度建模仿真与优化 被引量:2
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作者 高政威 庞哈利 汪定伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1151-1155,1160,共6页
提出了一种新型群体智能优化方法—菌群自适应搜索算法(Adaptive Bacterial Foraging Optimization,ABFO)。ABFO算法在细菌觅食算法(Bacterial Foraging Optimization,BFO)研究工作的基础上,将细菌的趋化行为,群体感应机制和自适应搜索... 提出了一种新型群体智能优化方法—菌群自适应搜索算法(Adaptive Bacterial Foraging Optimization,ABFO)。ABFO算法在细菌觅食算法(Bacterial Foraging Optimization,BFO)研究工作的基础上,将细菌的趋化行为,群体感应机制和自适应搜索策略相集成,体现细菌个体通过信息交流与合作在群体层面表现出更高智能行为的特性。此外,ABFO算法的自适应策略动态地控制人工细菌的趋化步长,从而能够在运行时有效地平衡算法的探索和开发能力。然后,基于ABFO进行公交调度模型的求解,以便快速地集散交通流,实现站点、客流、车流的优化配置。仿真试验结果表明,与其它智能算法相比ABFO算法具有收敛速度快,寻优能力强和较强的鲁棒性等优越性能。 展开更多
关键词 ABFO算法 细菌趋化 群体感应 适应搜索策略 公交调度
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基于精英区域学习的多种群自适应的差分进化算法 被引量:2
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作者 蔡万刚 蔡志伟 郑建国 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期27-33,共7页
为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异... 为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异因子和交叉因子。通过五个测试函数,把本文算法与最新文献中的算法进行对比,表明算法在收敛速度、精度和高维问题寻优能力方面的优越性。 展开更多
关键词 差分进化算法 多种群技术 免疫适应搜索策略 精英区域学习策略
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基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法 被引量:29
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作者 孔芝 杨青峰 +1 位作者 赵杰 熊浚钧 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期35-43,共9页
针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度;设计一种自适应调整搜... 针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度;设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法. 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 适应调整权重 适应调整搜索策略 函数优化 全局优化
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混合遗传算法求解多中心联合配送路径问题 被引量:15
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作者 范厚明 徐振林 +2 位作者 李阳 刘文琪 耿静 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1000-1009,共10页
针对传统遗传算法在求解多中心车辆路径问题时存在:传统编解码方式引起的染色体长度不固定导致计算效率低下和易产生不可行解;扰动过程中双亲遗传算子计算效率较低;难以平衡不同进化时期种群中精英比例与种群多样性间、搜索深度与搜索... 针对传统遗传算法在求解多中心车辆路径问题时存在:传统编解码方式引起的染色体长度不固定导致计算效率低下和易产生不可行解;扰动过程中双亲遗传算子计算效率较低;难以平衡不同进化时期种群中精英比例与种群多样性间、搜索深度与搜索广度间的关系等问题,本文设计一种混合遗传算法,在编解码方式上将配送网络信息分开表达,提高计算效率;在选择操作上引入平衡精英比例与种群多样性的控制参数;此外,还提出一种自适应搜索范围策略,以有效平衡搜索深度与搜索广度间的关系.通过实验例证和对比分析,验证了算法的有效性.研究成果为求解多中心联合配送车辆路径问题提供一种新思路,也可为相关的物流配送决策提供指导. 展开更多
关键词 联合配送 多中心车辆路径问题 混合遗传算法 适应搜索范围策略
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一种改进的混合鲸鱼优化算法研究 被引量:3
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作者 倪亚萍 张业荣 《现代信息科技》 2022年第18期103-105,108,共4页
在对鲸鱼优化算法(WOA)的数学模型深入研究时,发现传统的WOA算法在处理一些较为复杂的问题,或者对高维度空间进行搜索时还存在一些不足之处,如收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。针对这些问题,文章提出一种改进的混合鲸鱼优化算法,通... 在对鲸鱼优化算法(WOA)的数学模型深入研究时,发现传统的WOA算法在处理一些较为复杂的问题,或者对高维度空间进行搜索时还存在一些不足之处,如收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。针对这些问题,文章提出一种改进的混合鲸鱼优化算法,通过引入精英反向学习、非线性收敛因子和自适应调整搜索组合策略来提高算法收敛速度,弥补传统WOA算法的不足。实验结果表明,改进后的算法(IWOA)性能更优,有着广泛的应用前景。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 精英反向学习 非线性收敛因子 适应调整搜索策略
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