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改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测 被引量:36
1
作者 卢建中 程浩 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期127-131,共5页
为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Me... 为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。 展开更多
关键词 交通流预测 BP神经网络 遗传算法 模拟退火算法 Metropolis接受准则
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基于4D-BIM的施工进度-资源均衡模型自动构建与应用 被引量:26
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作者 林佳瑞 张建平 钟耀锋 《土木建筑工程信息技术》 2014年第6期44-49,共6页
针对工程项目施工进度与资源均衡的关键需求,研究基于清华大学4D-BIM模型建立了基于4D-BIM模型解决进度-资源均衡问题的技术路线。研究通过4D-BIM模型进度及资源信息与离散事件仿真模型的转化机制,实现了进度-资源均衡模型的自动构建。... 针对工程项目施工进度与资源均衡的关键需求,研究基于清华大学4D-BIM模型建立了基于4D-BIM模型解决进度-资源均衡问题的技术路线。研究通过4D-BIM模型进度及资源信息与离散事件仿真模型的转化机制,实现了进度-资源均衡模型的自动构建。同时,论文对基于模拟退火算法求解进度-资源均衡模型的过程进行了分析和讨论。上述整体方案应用于工程实际数据,取得了较好的结果。研究成果表明,进度-资源均衡模型的自动构建及智能仿真、求解极大地减少了建模工作量,提高了工作效率,为工程管理者方便快捷地制定工程进度计划与资源配置方案提供了切实可行的工具。 展开更多
关键词 建筑信息模型(BIM) 4D-BIM模型 进度-资源均衡 离散事件仿真 模拟退火算法
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基于遗传算法和BP神经网络的城区中长期电力负荷预测与分析 被引量:24
3
作者 程玉桂 黎明 林明玉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期224-226,共3页
由于产业结构的调整、居民消费能力消费结构的变化和市场化等因素的影响,城区中长期电力负荷预测具有相当的难度。建立一个基于遗传算法和BP算法相结合的神经网络预测模型,以南昌市为例做实证,并与传统BP神经网络和模拟退火预测结果做对... 由于产业结构的调整、居民消费能力消费结构的变化和市场化等因素的影响,城区中长期电力负荷预测具有相当的难度。建立一个基于遗传算法和BP算法相结合的神经网络预测模型,以南昌市为例做实证,并与传统BP神经网络和模拟退火预测结果做对比,验证了该模型的准确性。最后对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测和分析。 展开更多
关键词 中长期电力负荷 模拟退火算法 前馈型网络
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基于遗传模拟退火算法的立体仓库储位优化 被引量:21
4
作者 朱杰 张文怡 薛菲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期284-291,共8页
针对自动化立体仓库储位分配问题,结合仓库运作特点和安全性要求,构建了自动化立体仓库储位优化问题的多目标模型,并提出了求解模型的基于Sigmoid曲线的改进自适应遗传模拟退火算法(SAGA)。首先,以降低货品出入库时间、同组货品距离和... 针对自动化立体仓库储位分配问题,结合仓库运作特点和安全性要求,构建了自动化立体仓库储位优化问题的多目标模型,并提出了求解模型的基于Sigmoid曲线的改进自适应遗传模拟退火算法(SAGA)。首先,以降低货品出入库时间、同组货品距离和货架重心为目标建立储位优化模型;然后,为了克服遗传算法(GA)局部搜索能力差和易陷入局部最优的缺点,引入基于Sigmoid曲线的自适应交叉变异操作和逆转操作,同时完成与SAGA的融合;最后,对改进遗传SAGA进行算法优化性、稳定性和收敛性测试。仿真实验表明,相比模拟退火(SA)算法的求解结果,该算法对货品出入库时间的优化度提高了37.794 9个百分点、对同组货品距离提高了58.463 0个百分点、对货架重心优化度提高了25.927 5个百分点,并且该算法具有更好的稳定性和收敛性。由此验证了改进遗传SAGA求解问题的有效性,该算法可为自动化立体仓库储位优化提供决策方法。 展开更多
关键词 自动化立体仓库 储位分配优化 遗传算法 模拟退火算法 自适应
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基于遗传算法和模拟退火算法优化神经网络的铁路营业里程预测 被引量:12
5
作者 侯福均 吴祈宗 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期247-250,共4页
提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程.采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1.对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混... 提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程.采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1.对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混合优化学习策略.两种算法结合时,SA算法处于外层,GA处于内层.GA采用实数编码,把要确定的神经网络节点连接权重和节点阈值作为基因串.数值计算结果表明混合优化的神经网络的学习速度和精度都比单纯BP算法得出的结果好.因此,用GA-SA混合优化的神经网络预测铁路营业里程是可行的. 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传算法(GA) 模拟退火(sa)算法 铁路营业里程 时间序列预测
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基于混合遗传算法的混流混合车间协同调度问题 被引量:19
6
作者 李修琳 鲁建厦 +2 位作者 柴国钟 汤洪涛 蒋玲玲 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期935-940,共6页
为解决一类具有多品种混流生产特征和作业车间与流水车间集成的混流混合车间协同调度问题,给出了以在制品成本最小为目标的混流混合车间调度问题模型;采用零件加工、部件装配、产品总装的三段协同编码方法,给出了一种集成模拟退火算法... 为解决一类具有多品种混流生产特征和作业车间与流水车间集成的混流混合车间协同调度问题,给出了以在制品成本最小为目标的混流混合车间调度问题模型;采用零件加工、部件装配、产品总装的三段协同编码方法,给出了一种集成模拟退火算法的混合遗传算法,并在模拟退火算法中引入变温度参数来平衡算法效率。最后,通过某冰箱混流装配企业典型实例验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 混流混合车间 流水车间 作业车间 混合遗传算法 模拟退火算法
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改进的基于隐马尔可夫模型的态势评估方法 被引量:12
7
作者 李方伟 李骐 朱江 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1331-1334,1340,共5页
针对隐马尔可夫模型(HMM)参数难以配置的问题,提出一种改进的基于隐马尔可夫模型的态势评估方法,更加准确地反映网络的安全态势。所提方法以入侵检测系统的输出作为输入,根据Snort手册将报警事件分类,得到观测序列,建立HMM,将改进的模... 针对隐马尔可夫模型(HMM)参数难以配置的问题,提出一种改进的基于隐马尔可夫模型的态势评估方法,更加准确地反映网络的安全态势。所提方法以入侵检测系统的输出作为输入,根据Snort手册将报警事件分类,得到观测序列,建立HMM,将改进的模拟退火(SA)算法与Bauw_Welch(BW)算法相结合对HMM参数进行优化,使用量化分析的方法得到网络的安全态势值。实验结果表明,所提方法能较好地提升模型的精度与收敛速度。 展开更多
关键词 网络安全 隐马尔可夫模型 参数优化 模拟退火算法 态势评估
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采用改进的混合遗传算法求解高校排课问题 被引量:11
8
作者 张赫男 张绍文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期240-246,共7页
为了解决一个存在大量合班现象的高校排课问题,建立了相应的数学模型并采用改进的混合遗传算法进行了求解。在产生初始种群的过程中进行了乱序处理,以提高初始种群中个体的多样性,避免早熟收敛现象的发生;为了防止种群的退化,引入了保... 为了解决一个存在大量合班现象的高校排课问题,建立了相应的数学模型并采用改进的混合遗传算法进行了求解。在产生初始种群的过程中进行了乱序处理,以提高初始种群中个体的多样性,避免早熟收敛现象的发生;为了防止种群的退化,引入了保留最优个体策略和竞争机制;根据问题的特点设计了与之相适应的遗传算子;为了提高种群进化的效率,交叉概率和变异概率都使用了自适应参数;为了提高算法的局部搜索能力,在交叉操作阶段采用了模拟退火算法。通过Matlab与Access混合编程,实现了对大规模数据的高效处理。实例结果表明,该算法能够有效地解决存在合班现象的高校排课问题。 展开更多
关键词 合班现象 高校排课问题 混合遗传算法 自适应参数 模拟退火算法 混合编程
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供应链订单分配优化模型及其模拟退火算法 被引量:11
9
作者 范志强 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第25期28-33,共6页
受4M1E(人、机、料、法、环)因素的随机波动影响,产品的制造过程通常是不完美的,从而产生不良产品。针对已有研究多忽略不良产品的特点,建立了更加符合实际需求的订单分配多目标混合整数规划模型,其优化目标为最小化交易成本、采购成本... 受4M1E(人、机、料、法、环)因素的随机波动影响,产品的制造过程通常是不完美的,从而产生不良产品。针对已有研究多忽略不良产品的特点,建立了更加符合实际需求的订单分配多目标混合整数规划模型,其优化目标为最小化交易成本、采购成本、不良产品数量、产品延迟交付数量,以及最大化供应商信誉评价。考虑到模型求解的复杂度,设计了一种模拟退火算法,并结合启发式规则避免了大量非法初始解与邻点解的出现。实验算例表明所建立的模型能够反映订单分配过程中的产品缺陷现象,其算法能够在允许的运算时间内获得稳定的满意解,并且随着算例规模的增大,其计算时间与优化结果均优于LINGO软件。 展开更多
关键词 产品缺陷率 订单分配 混合整数规划模型 模拟退火算法
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粒子群退火算法优化的BP神经网络及其应用 被引量:10
10
作者 王荣 白尚旺 +1 位作者 党伟超 潘理虎 《计算机系统应用》 2020年第1期244-249,共6页
以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据... 以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明, NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 BP神经网络 粒子群算法 模拟退火算法 软件老化预测
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退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用 被引量:7
11
作者 吕继锋 曾福香 孙启国 《兰州交通大学学报》 CAS 2005年第3期113-115,129,共4页
将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码,把要确定的神经网络连接权重和节点阈... 将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码,把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测. 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模拟退火(sa)算法 销售预测
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含分布式电源的配电网优化重构 被引量:9
12
作者 刘向勇 高正中 +2 位作者 田朔 王子果 吴代丰 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2019年第7期815-820,共6页
针对传统二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)算法应用于配电网重构时容易“早熟”的问题,提出了一种改进的混合粒子群算法。首先,通过加入遗传算法(genetic algorithm,GA)中的杂交环节和模拟退火(simulated anneali... 针对传统二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)算法应用于配电网重构时容易“早熟”的问题,提出了一种改进的混合粒子群算法。首先,通过加入遗传算法(genetic algorithm,GA)中的杂交环节和模拟退火(simulated annealing,SA)算法中的Metropolis更新机制,使算法更容易跳出局部最优,具有更好的全局搜索能力;其次,在重构过程中利用破圈法更新辐射状拓扑结构,改进编码规则,避免了大量不可行解的产生;最后,通过对不计及分布式电源(distributed generation,DG)和计及分布式电源的IEEE33节点配电系统重构仿真,验证了改进的混合粒子群算法是可行的和有效的。 展开更多
关键词 配电网重构 混合粒子群算法 遗传算法 模拟退火算法 分布式电源 破圈法
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多基地多目标无人机协同任务规划算法研究 被引量:8
13
作者 潘楠 刘海石 +2 位作者 陈启用 颜礼贤 郭晓珏 《现代防御技术》 北大核心 2021年第2期49-56,共8页
在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法。... 在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法。基于攻打任务背景,综合考虑无人机的物理性能约束,搭建航迹长度最小适应度函数和威胁代价最小适应度函数以构造目标函数,先利用Voronoi图以及Dijkstra算法进行航迹规划,再利用基于模拟退火的混合粒子群算法进行任务分配。仿真结果表明:所提算法融合了模拟退火算法、粒子群优化算法的优点,能快速求解UAV任务规划的近似最优解,且与粒子群优化算法和模拟退火算法相比,在进化次数足够多的情况下该方法得到的结果更优。 展开更多
关键词 无人飞行器 攻打 任务规划 迪杰斯特拉算法 模拟退火算法 粒子群算法
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基于模拟退火-粒子群算法优化支持向量机参数的连铸漏钢预报 被引量:8
14
作者 方一鸣 郑贺军 +1 位作者 刘乐 胡春洋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1462-1467,共6页
针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整... 针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整参数少、寻优速度快的优点,有效地提高了漏钢预报模型的寻优速度;利用模拟退火算法对粒子群算法迭代更新后粒子的新位置加以评价,来决定新位置是否被接受,避免了粒子群算法在迭代寻优过程中陷入局部极值的问题。结合某钢厂连铸现场历史数据对提出的连铸漏钢预报算法进行了测试,测试结果表明,所提算法的连铸漏钢预报准确率可达98.8%。 展开更多
关键词 连铸漏钢预报 支持向量机 粒子群算法 模拟退火算法
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基于遗传算法和模拟退火算法的TDOA定位技术 被引量:6
15
作者 侯惠芳 刘素华 杨铁军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期172-174,183,共4页
提出一种基于遗传算法与模拟退火算法的TDOA定位估计算法,该算法通过对求解定位坐标计算时的最大似然函数进行求解,实现了利用所有TDOA测量值对移动台的定位估计。该算法采用实数编码,自适应交叉率和变异率实现遗传算法的全局搜索,引入... 提出一种基于遗传算法与模拟退火算法的TDOA定位估计算法,该算法通过对求解定位坐标计算时的最大似然函数进行求解,实现了利用所有TDOA测量值对移动台的定位估计。该算法采用实数编码,自适应交叉率和变异率实现遗传算法的全局搜索,引入模拟退火的Boltzmann机制,解决遗传算法容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,该算法定位精度高、收敛速度快。 展开更多
关键词 到达时间差 遗传算法 模拟退火算法 最大似然函数
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一种求解圆形Packing问题的模拟退火算法 被引量:7
16
作者 刘朝霞 刘景发 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第19期141-144,共4页
为求解矩形区域内的圆形Packing问题,提出一种启发式模拟退火算法。寻求多个圆在一个矩形区域内的优良布局,使这些圆两两互不嵌入地放置。算法从任一初始构形出发,采用模拟退火(SA)算法进行全局寻优,在SA执行过程中,应用基于自适应步长... 为求解矩形区域内的圆形Packing问题,提出一种启发式模拟退火算法。寻求多个圆在一个矩形区域内的优良布局,使这些圆两两互不嵌入地放置。算法从任一初始构形出发,采用模拟退火(SA)算法进行全局寻优,在SA执行过程中,应用基于自适应步长的梯度法进行局部搜索,同时介绍一些启发式策略。对2组共20个算例进行实算测试,计算结果证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 圆形PACKING问题 模拟退火算法 启发式策略 梯度法 布局 矩形区域
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基于效果的常规导弹火力分配模型智能求解算法 被引量:7
17
作者 汪民乐 范阳涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期2509-2514,共6页
基于效果作战已成为现代信息化战争的一种新的作战模式。以基于效果作战思想为基础,通过引入射击有利度这一新要素,建立了基于效果作战模式下常规导弹火力最优分配模型。针对该类组合优化模型求解的复杂性,通过遗传算法与模拟退火算法... 基于效果作战已成为现代信息化战争的一种新的作战模式。以基于效果作战思想为基础,通过引入射击有利度这一新要素,建立了基于效果作战模式下常规导弹火力最优分配模型。针对该类组合优化模型求解的复杂性,通过遗传算法与模拟退火算法的有机融合,提出了基于动态收敛准则的遗传模拟退火算法。仿真实验表明:该算法具有优良的全局收敛性,有利于提高常规导弹火力分配的有效性和准确性。研究结果可为常规导弹作战中的火力指挥决策提供支持,对提高常规导弹力量火力打击效果具有参考价值。 展开更多
关键词 常规导弹 基于效果作战 火力分配模型 遗传算法 模拟退火算法
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基于退火遗传算法的单元测试方法 被引量:7
18
作者 赵慧娟 孙文辉 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期49-53,共5页
为提高单元测试的效率,提出一种基于退火遗传算法的自动化单元测试方法。将遗传算子与进化代数进行关联,使其更快收敛于最优解。采用基于分支距离的方法构造适应值函数,根据代码转换功能,将判定结点处的代码转换为平行结构、将分支距离... 为提高单元测试的效率,提出一种基于退火遗传算法的自动化单元测试方法。将遗传算子与进化代数进行关联,使其更快收敛于最优解。采用基于分支距离的方法构造适应值函数,根据代码转换功能,将判定结点处的代码转换为平行结构、将分支距离量化为[0,1]之间的数。实验结果表明,该方法能以更短的时间获得更高的代码覆盖率。 展开更多
关键词 软件测试 参数化单元测试 遗传算法 模拟退火算法 遗传算子 适应值函数
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基于改进搜索策略的混合蜂群算法 被引量:6
19
作者 王慧颖 王文彬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2094-2101,共8页
针对人工蜂群算法搜索效率低、易陷入局部最优和精度低等缺点,提出混合蜂群(hybrid bee colony,HBC)算法。将人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法局部收敛性与模拟退火(simulated annealing,SA)算法全局收敛性结合,为ABC算法提供... 针对人工蜂群算法搜索效率低、易陷入局部最优和精度低等缺点,提出混合蜂群(hybrid bee colony,HBC)算法。将人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法局部收敛性与模拟退火(simulated annealing,SA)算法全局收敛性结合,为ABC算法提供了一种新机制。根据SA算法中Metropolis接受准则,通过调整温度依概率确定全局最优解的替代值,并利用全局最优解的替代值和个体极值来改进ABC算法的引领蜂搜索模式。其次,改进侦察蜂搜索方式,根据迭代次数非线性减小侦察蜂搜索范围和以一定概率反向搜索更新方式,能够有效地提高算法的全局搜索能力,并加快算法的后期收敛速度。通过对8个复杂函数仿真测试,结果表明,HBC算法在搜索性能和精度方面均有明显提高。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 模拟退火算法 混合蜂群算法 函数优化
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对称平面稀疏阵列阵形优化方法研究 被引量:6
20
作者 史东湖 习靖 周志伟 《飞行器测控学报》 CSCD 2013年第4期302-305,共4页
针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的... 针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的应用效果。仿真结果表明,经过模拟退火算法和粒子群优化算法优化后的平面稀疏阵列均能够抑制副瓣电平,并能够在一定的空域范围内实现波束扫描;相对于粒子群优化算法,模拟退化算法计算方法简单;在相同的迭代次数下,经模拟退火算法优化后的平面稀疏阵列比经粒子群算法优化后的平面稀疏阵列更能够有效地抑制副瓣。 展开更多
关键词 阵形优化 平面稀疏阵列 模拟退火算法 粒子群优化算法
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