正交遗传算法在网络优化设计中的应用

利用正交实验法的全局思想,提出一种采用多点正交交换的遗传算法。算法通过正交表安排遗传算法的交换运算,并在所产生的多个子代中选择适应度大的个体进入下一代进化,这样既加快了算法的收敛速度又保证了种群的多样性。并将该算法应用在计算机网络的容量分配与路由选择优化上。实验证明,该算法较之传统遗传算法,在种群规模较小的情况下,仍然可以以较少的搜索次数,收敛到近似最优解。     

2-Adic MRA的浮点数编码遗传算法

通过2-Adic多分辨率分析,构造正交小波基;证明所构造正交小波用于浮点数编码消噪的正确性;提出用正交小波在浮点数编码遗传算法中进行消噪变异操作,以消除浮点数编码在遗传环境中所产生的噪音对算法性能的影响;构建基于2-Adic多分辨率分析的遗传算法,并进行了实验。仿真实验表明,提出的算法可明显提高浮点数编码遗传算法的收敛速度和精度,具有较高的可靠性。     

用于全局优化的混合正交遗传算法

为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。     

基于正交试验法的小生境混合遗传算法

在简单遗传算法应用过程中 ,为了解决早熟现象、收敛缓慢和解的精度差等问题 ,提高遗传算法的优化性能 ,借助正交试验法的全局均衡设计思想和自然界的小生境思想 ,在引入了一些高效进化操作的基础上 ,提出了一种基于正交试验法的小生境混合遗传算法 ,并进行了性能分析和实例研究 .研究结果表明 ,该算法能够有效地增强遗传算法的全局收敛性 ,加快进化速度 ,同时算法稳定性也得到了一定的提高     

旅行商问题(TSP)的伪并行遗传算法

旅行商问题(TSP)是典型的NP完全组合优化问题．本文基于遗传算法求解TSP问题时的独特性,提出一种采用无性繁殖的改进伪并行遗传算法,避免了交叉算子对良好基因模式的破坏;初始种群通过贪婪算法得到并进行预处理,提高算法的收敛速度;伪并行遗传算法中子群体之间的信息交换采用孤岛模型．这些改进措施对降低算法的复杂程度、提高算法的收敛速度和全局搜索能力有重要意义．仿真研究结果表明,该算法的寻优效率较高,有效地克服了标准遗传算法的早熟收敛问题．     

基于正交多主体遗传算法的业务规则引擎推理方法

现阶段业务规则引擎多采用前向链接算法实现模式匹配的推理过程。本文提出了一种基于正交多主体遗传算法的业务规则引擎推理方法，以解决规则引擎无法求解类似组合服务竞标的竞胜标确定问题。该方法以多主体系统为基础，利用正交试验设计方法产生较好的初始种群，设计正交交叉操作数以获得更好的后代；通过每个主体的逐步演化和自学习功能来提高算法的全局优化能力和收敛速度。     

基于改进多生境排挤算法的量子遗传算法

针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于改进多生境拥挤算法的量子遗传算法。基本思想是:在保留多生境排挤算法搜索速度较快这一优势的同时,引入聚类分析,提高其搜索能力,然后将改进的多生境排挤算法引入量子遗传算法。仿真实验结果显示,多生境排挤量子遗传算法与基本量子遗传算法相比较,在全局收敛性和收敛速度方面有了一定程度的改进和提高。     

改进的多智能体遗传算法求解TSP研究

多智能体遗传算法是基于智能体对环境感知与反作用的能力提出的一种新的函数优化方法,具有很快的收敛速度,尤其是在优化超高维函数时更显示出了它的优越性。针对这一特点对该算法进行了适当的改进,在邻域正交交叉算子中采用精英保留策略,在自学习算子中引入邻域正交交叉算子并采用小变异概率以加快收敛速度。求解TSP的实验结果显示,改进后算法的性能有了较大的提高。     

多种群退火贪婪混合遗传算法

遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。为了提高遗传算法的性能,论文通过将局部搜索能力较强的贪婪算法引入遗传算法,并且同模拟退火和多种群并行遗传进化思想有机结合起来的方法,提出了一个改进型的算法——多种群退火贪婪混合遗传算法(MultigroupAnnealingGreedyHybridGeneticAlgorithm,简称MAGHGA)。仿真结果表明,该算法避免了在遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,同时也有效地提高了算法的收敛速度。     

基于人工鱼群遗传算法的异构多核系统任务调度研究

异构多核系统的任务调度问题已经被证明是一个NP完全问题。人工鱼群算法在算法初期具有较快的收敛速度,后期收敛较慢,而遗传算法的种群初始化具有较强的鲁棒性,初始化种群的质量直接影响着遗传算法的性能。本文提出了一种将人工鱼群算法与遗传算法相结合的任务调度算法,首先分析了异构多核系统的任务调度问题的本质,使用改进的人工鱼群算法来构建遗传算法的初始化种群,并使用改进的遗传算法进行迭代进化,从而提高了算法的收敛速度。     

基于分布式计算的电网运行可靠性评估算法研究

针对电网运行可靠性评估计算量大,但又要求计算时间短的问题,提出了一种基于分布式计算的电网运行可靠性评估算法。该算法采用改进的状态选择和分析方案,解决了计算终端间随机数序列的关联性问题,有效地降低了通信量,提高了计算速度。基于该算法编制的评估软件已通过RTS-24系统和某省级电网的实际运行测试,测试结果表明,该算法不仅能够有效评估电网运行可靠性,而且计算速度随计算终端数增加呈一定倍数提高。     

GF（2~m）域SM2算法的实现与优化

文章从有限域的基本运算和有限域上多倍点运算两个方面讨论分析了GF（2m）域SM2多倍点运算的实现算法和优化技巧,并给出了一个模一般三项式求余式的算法。实践表明运用这些算法和技巧,可以有效地提高多倍点运算的运行速度。     

基于傅立叶函数基变换的过程神经元网络学习算法

针对过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题,提出了一种基于傅立叶正交函数基展开的过程神经元网络学习算法。在网络输入函数空间中引入傅立叶正交函数基,将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交基的有限项展开形式,利用函数基的正交性,可简化过程神经元在时间聚合运算中的复杂性,提高网络学习效率。给出了具体的实现算法,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

递推计算灵敏度的极大似然估计算法实现

对非线性连续一离散系统的极大似然参数估计方法导出了一种递推计算灵敏度的新算 式.该算式借助二水平正交表的性质,避免了原灵敏度递推算式中的矩阵求逆运算.仿真实 例验证了该算法的实用性和有效性.     

移动环境下的低开销自动数据收集算法

移动计算的一个重要难题是断连操作.数据收集过程是指在断连前把用户将来可能访问的数据预先存储到本地缓存的过程.收集过程的结果将明显影响断连操作的性能.提出了一种低开销的通用数据收集算法,在访问数据时同步建立数据之间的关联,并在数据关联的基础上自动选择要收集的数据集.模拟试验结果表明,该算法可以有效地提高断连操作时的cache 命中率,尤其适用于计算速度慢、存储容量小的手持移动设备.     

基于函数正交基展开的过程神经网络学习算法

过程神经网络的输入和连接权均可为时变函数，过程神经元增加了一个对于时间的聚合算子，使网络同时具有时空二维信息处理能力．该文在考虑过程神经网络对时间聚合运算的复杂性的基础上，提出了一种基于函数正交基展开的学习算法．在网络输入函数空间中选择一组适当的函数正交基，将输入函数和网络权函数都表示为该组正交基的展开形式，利用基函数的正交性．简化过程神经元对时间的聚合运算．应用表明，算法简化了过程神经网络的计算复杂度，提高了网络学习效率和对实际问题求解的适应性．以旋转机械故障诊断问题和油藏开发过程采收率的模拟为例验证了算法的有效性．     

GPU加速的神经网络BP算法*

近年来图形处理器(GPU)快速拓展的可编程性能力加上渲染流水线的高速度及并行性,使得图形处理器通用计算(GPGPU)迅速成为一个研究热点。针对大规模神经网络BP算法效率低下问题,提出了一种GPU加速的神经网络BP算法。将BP网络的前向计算、反向学习转换为GPU纹理的渲染过程,从而利用GPU强大的浮点运算能力和高度并行的计算特性对BP算法进行求解。实验结果表明,在保证求解结果准确度不变的情况下,该方法运行效率有明显的提高。     

基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法

针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高,挖掘效率不理想的情况,为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架,分区并行挖掘出频繁集,提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储,并对事务集和候选集进行精简化操作,进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下,相比于YAFIM和MR-Apriori算法,在挖掘频繁集效率上有明显的提升,不但能较好地提升挖掘速度,降低内存的压力,而且具有很好的可扩展性,使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群,从而达到优化算法性能的目的。     

基于二进制的挖掘算法在移动计算中的应用

为了减少移动计算中提取空间关系的计算代价,提出一种基于二进制的关联规则挖掘算法,适合于在移动计算中提取包含多个空间对象的关联.该算法采用自顶向下的搜索策略,利用二进制的逻辑运算产生频繁候选项和计算频繁候选项的支持数,大大地提高了算法的效率.该算法能够有效地用在移动计算中提高系统对用户的响应速度,特别是在挖掘长空间关联规则时,实验结果表明,该算法比现有算法更快速而有效.