遗传模糊C-均值聚类算法应用于MRI分割

通过分析知经典的将图像分割成C类的常用的模糊C-均值聚类算法(FCMA)依赖于初始聚类中心的选择,通常得到的是局部最优解而并非全局最优解,又由于遗传算法能搜索到全局最优解,因此将遗传算法(GA)与FCMA相结合,对MRI直接进行聚类,利用遗传算法搜索全局最优解,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优的问题,并在此基础上实现了对MRI的分割,得到了比较满意的效果。     

基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM．该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类．使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果．     

改进的遗传算法在优化中的应用

针对遗传算法全局搜索能力强而局部搜索能力弱的问题，提出了一种改进的遗传算法，首先利用遗传算法得到定义域种群，综合处理定义域种群从而求出包含所求问题最优解的二进制模式，并映射为若干相应的实数定义域，缩小所求问题的定义域，再利用传统优化算法的强局部搜索能力，得出问题的全局最优解。     

增强全局搜索和自适应蜉蝣算法

针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具有一定指导,从而提升全局搜索能力和增强种群多样性;其次,引入不完全伽马函数与Beta累加分布的自适应惯性权重对全局搜索和开发能力建立更好的平衡,平衡种群的全局搜索和局部搜索能力,进而提升算法收敛精度,利于种群全局搜索寻找最优解的潜力;引入局部停滞对抗策略,根据迭代停滞情况,调节蜉蝣速度更新的惯性部分和社会部分,使之具有最优搜索状态,增强算法全局搜索能力。利用经典测试函数集和IEEE CEC2021测试竞赛集进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Friedman和Wilcoxon秩和检验,分析表明:提出的算法有更好的稳定性、鲁棒性和可靠性。最后运用两个工程难题进行优化,结果验证了该算法在工程优化问题上的适用性,适合求解需求高精度的优化难题。     

一种改进的粒子群算法——PSO-Powell

该文针对PSO容易陷入局部最优的缺陷,提出了PSO-Powell辨识算法。该算法首先进行PSO的全局搜索,以全局搜索的最好粒子作为进行Powell搜索的起始点进行搜素,克服了PSO容易陷入局部最优点的缺陷。通过测试用例的测试,证明了该算法的有效性;并对非线性Hammerstein模型和典型的三级串联模型进行了常规方法和该文算法的辨识,对比结果表明了该算法对于辨识参数具有大范围选取能力。仿真结果表明该算法是模型参数辨识的一个有效方法。     

基于改进遗传算法的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法．利用改进遗传算法强大的全局寻优能力,这种算法较好地克服了FCM算法对初始化敏感、容易陷入局部最优的缺陷．仿真实验证明,该算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度．     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

基于单纯形的改进精英人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度慢,求解精度不高,易陷入局部最优等问题,基于受粒子群启发的多精英人工蜂群优化算法,引入了蜂群中的精英个体和全局最优个体来增强开发全局最优解的能力.文章中,在雇佣蜂阶段借助精英个体引导蜜源搜索,并利用蜂群中蜜源的质量排序重新构造蜜源的选择概率公式;在跟随蜂阶段,选择种群最优蜜源引领蜂群,加强算法对全局最好解的局部开采能力,同时将随机选择邻居蜜源变为最优定向选择.最后利用单纯形算法对精英解集进行再次更新,进一步平衡蜂群的全局搜索和局部寻优能力.数值实验表明改进的新算法的寻优精度和收敛速度均有明显提高.     

基于鱼群算法和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的ＰＩＤ参数寻优

提出1种融合了人工鱼群算法与Hopfield神经网络的PID参数优化算法．该算法前期利用鱼群算法快速随机的群体性全局搜索能力生成问题较优的可行解域,后期利用Hopfield神经网络硬件易实现简单快速的优点得到最优解,有效弥补了Hovfield网络对初始值过于依赖容易陷入局部极值的缺陷．将该算法用于某发动机PID控制中的参数寻优,结果表明新混合算法的整定效果好于Hopfield神经网络,且该算法简单易实现．     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

Fuzzy controller based on chaos optimal design and its application

In order to overcome difficulty of tuning parameters of fuzzy controller, a chaos optimal design method based on annealing strategy is proposed. First, apply the chaotic variables to search for parameters of fuzzy controller, and transform the optimal variables into chaotic variables by carrier-wave method. Making use of the intrinsic stochastic property and ergodicity of chaos movement to escape from the local minimum and direct optimization searching within global range, an approximate global optimal solution is obtained. Then, the chaos local searching and optimization based on annealing strategy are cited, the parameters are optimized again within the limits of the approximate global optimal solution, the optimization is realized by means of combination of global and partial chaos searching, which can converge quickly to global optimal value. Finally, the third order system and discrete nonlinear system are simulated and compared with traditional method of fuzzy control. The results show that the new chaos optimal design method is superior to fuzzy control method, and that the control results are of high precision, with no overshoot and fast response.     

基于多工况分析的焦炉加热过程火道温度模糊控制

对于焦炉加热这一复杂工业过程,提出一种包括协调层和优化控制层的多工况火道温度优化控制方法。协调层根据对焦炉加热过程工艺参数的分析,采用多信息融合的二次决策方法,由荒煤气的温度识别焦炉加热过程的实时工况,针对不同的工况选择合适的优化控制模型。基于工况分析,在优化控制层采用一种基于自适应遗传算法的多目标模糊优化控制方法,针对不同工况下的模糊控制器量化因子和比例因子调节困难的问题,采用精英保留和赌盘算法相结合的选择策略,以及具有自适应交叉概率和变异概率的遗传算法对模糊优化控制模型的参数寻优,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度,并且通过对控制精度、能量消耗和调节时间等各项指标适当加权,构造适应度函数,使优化后的模糊控制模型达到满意程度。采用具有多工况火道温度智能优化控制结构的方法取得了良好的控制效果,为焦炉加热过程的优化控制问题的解决提供了一条新的途径。     

基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类

目的基于梯度下降的模糊聚类算法（FCM）选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法（PSO）中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

Application of hybrid coded genetic algorithm in fuzzy neural network controller

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ (ＧＡ)ｗａｓｆｉｒｓｔｌｙｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙＪｏｈｎＨ .Ｈｏｌｌａｎｄ ,ａｐｒｏｆｅｓｓｏｒｏｆｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙａｎｄｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｅｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇ＆ｃｏｍｐｕｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ ,ａｔｔｈｅｂｅｇｉｎｎｉｎｇｏｆ 1970 ,ａｎｄｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｅＨｏｌｌａｎｄ’ｓｍｏｎｏｇｒａｐｈｉｎ1975[1] .ＩｔｉｓａｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＤａｒｗｉｎ’ｓｅｖｏｌｕｔ…     

基于群密度的改进果蝇优化算法及在异常检测中的应用

针对传统果蝇算法面临的收敛稳定性差、难以协调全局搜索及局部搜索能力等缺点,提出一种基于群密度的改进果蝇优化算法。首先,借鉴现有算法的优势,将果蝇种群分为搜索果蝇和跟随果蝇,并分别使用两类果蝇进行全局化搜索与局部精细化搜索。然后,为提高算法全局搜索的稳定性,在每次迭代过程中使用基于最优区间回避的分区采样策略更新搜索果蝇的位置;该策略在每次迭代过程中获得表现最优的若干只果蝇以构造最优果蝇组,根据最优果蝇组中果蝇个体在每个维度上的取值范围确定最优区间,并通过对最优区间外的其他区间分区采样以确定搜索果蝇的新位置。最后,为协调算法的全局搜索能力与局部搜索能力,引入群密度的概念,通过计算果蝇群密度并结合相关阈值实现不同种群规模的动态调整。针对典型测试函数的实验结果表明,基于最优区间回避的分区采样策略相对于传统随机函数具有更强的全局优化性能。与传统优化算法相比,本文算法在保证收敛速度的同时获得了较高的寻优精度及稳定性,在综合性能上得到明显提升。在KDDcup99数据集上的异常检测仿真实验结果表明,本文基于分区采样及群密度的果蝇优化算法能有效避免局部最优,在获取异常检测分类器的重要参数最佳取值方面起到一定作用。     

基于模拟退火的全局混合反演方法及其应用

为了增强模拟退火算法的局部搜索性能,将局部搜索能力较强的单纯形法和鲍威尔法引入模拟退火算法当中,形成了基于模拟退火的全局混合反演方法。给出了模拟退火算法与单纯形法的镶嵌式结合方式以及模拟退火算法与鲍威尔法的串行式结合方式,并对其结合步骤进行了详细的阐述,以便于编程实现。分别对模拟和实测的直流激电测深曲线进行了反演试算:对于不具有等值性的激电测深曲线,反演效果很好,模型参数的相对误差基本控制在1%以内;对于等值性较严重或含有观测误差的激电测深曲线,全局混合反演方法也不能完全克服多解性,但可以通过改变模型参数空间和算法参数进行多次反演,最终可给出合理的解估计。     

遗传神经网络在邮件过滤器中的应用

针对目前反垃圾邮件技术的缺点,提出一种基于遗传优化神经网络的垃圾邮件过滤器模型,利用遗传算法全局搜索能力优化神经网络连接权值,克服神经网络局部极小值点问题,提高神经网络的学习速度和识别能力。通过对遗传算法和人工神经网络算法的实现,证明它们在垃圾邮件过滤器中有很好的应用效果。     

入侵杂草优化算法用于阵列天线方向图综合简

For overcoming the problem of slow convergence speed and local optimum by using the existing intelligent optimization algorithms in the pattern synthesis of antenna arrays with nulls, notches and sidelobe reduction, a novel invasive weed optimization(IWO) algorithm is presented, and an adaptive IWO is designed to improve the convergence speed and make a balance between the global and local searching ability. Simulation results show that, compared with other existing algorithms, the proposed algorithm performs better, with higher convergence speed and better computation accuracy.     

基于改进的自适应粒子群算法的给水管网优化设计

针对粒子群算法在优化给水管网设计时易陷入局部最优难以寻找到最优解的问题,提出改进的动态自适应粒子群算法(modified dynamically adaptive particle swarm optimization,M-DAPSO).定义趋同因子和参数调整函数,使算法能根据种群内部信息自适应调整参数,提出自适应变异策略增加种群多样性.最后,将M-DAPSO算法应用到Hanoi管网优化中,仿真结果表明:该算法能以最小的计算代价求得最优的工程造价;与其他优化算法相比,M-DAPSO算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.