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题名一种高效的混合蝙蝠算法
被引量：24
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作者
尹进田
刘云连
刘丽
伍铁斌
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机构
邵阳学院 电气工程系
湖南人文科技学院机电工程系
湖南人文科技学院 机电工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第7期62-66,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61174113)
湖南省教育厅一般项目(No.11C1131,No.11C0598)
+1 种基金
湖南省重点建设学科资助
湖南省科技厅项目(No.2014GK3033)
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文摘
针对基本蝙蝠算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优,求解精度低等缺陷,提出一种融合局部搜索的混合蝙蝠算法用于求解无约束优化问题。该算法利用混沌序列对蝙蝠的位置和速度进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;融合Powell搜索以增强算法的局部搜索能力,加快收敛速度;使用变异策略在一定程度上避免算法陷入局部最优。选取几个标准测试函数进行仿真实验,结果表明:与基本蝙蝠算法和粒子群优化算法相比,混合蝙蝠算法具有更好的寻优性能。
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关键词
蝙蝠算法
混沌
powell搜索方法
变异
粒子群优化
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Keywords
chaotic
powell search method
hybrid
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名用混合遗传算法优化起重机主梁
被引量：4
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作者
马景槐
王江涛
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机构
江苏技术师范学院
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出处
《起重运输机械》
北大核心
2006年第1期16-18,共3页
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文摘
针对基本遗传算法在优化设计中遇到的局部搜索能力不强、早熟收敛等问题,提出一种将Powell搜索方法与遗传算法相结合的混合遗传算法。数值计算表明,该混合遗传算法可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷,可以加速算法的收敛,具有良好的优化性能。并使用该算法较好地解决了桥式起重机箱形主梁的优化设计。
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关键词
混合遗传算法
powell搜索方法
起重机主梁
优化设计
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Keywords
hybrid genetic algorithm
powell searching method
crane girder
optimal design
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分类号
TH213
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于LSTM神经网络的水电站短期水位预测方法
被引量：28
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作者
刘亚新
樊启祥
尚毅梓
樊启萌
刘志武
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机构
中国长江三峡集团有限公司
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出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2019年第2期56-60,78,共6页
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文摘
针对常规水位预测方法信息挖掘能力不足和启发式算法机理不明确等缺点,提出了一种基于长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络的水位预测方法。该方法采用水位和出力等直接监测数据,避免了出入库流量等间接计算值带来的二次误差,进而提升水位预测的准确率;采用梯度下降法与Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS)算法相结合训练模型,Wolfe-Powell线搜索方法选取步长,提高模型收敛速率。将该方法用于葛洲坝水电站的上下游水位预测,结果表明,该方法能够实现下游水位连续6 h和上游水位连续3 h的准确预测,具有较高的预测精度和实用性,为葛洲坝水库的实时调度提供了技术支撑。
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关键词
长短时记忆网络
短期水位预测
梯度下降法
BFGS算法
Wolfe-powell线搜索方法
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Keywords
LSTM
short-term water level prediction
gradient descent algorithm
BFGS algorithm
Wolfe-powellline search method
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分类号
TV131
[水利工程—水力学及河流动力学]
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