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基于QoS的网络负载均衡选播路由算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
传统演化算法在解决选播路由问题时,初始种群仅包含到选播组中部分服务器的可行路径,并且未考虑服务器的负载,设置的QoS约束惩罚函数过于简单,这些方法易导致算法收敛到局部最优路由。针对这些问题,提出一种根据选播组中成员服务器的负载来初始化种群的选播路由算法,首次提出用区分度更高的QoS约束惩罚函数来组成适应度函数。在随机生成的Waxman网络拓扑环境下进行仿真实验,结果表明,与传统算法相比,该算法得到的最优路由具有更大的带宽,更小的时延,且能在更少的代数内收敛。 相似文献
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针对传统股票网络社团划分算法发现精度低、时间复杂度高、容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于多基因族(MGF)编码的基因表达式编程(GEP)股票网络社团划分算法,来研究股票市场复杂网络社团化现象.该算法利用多基因族编码的特性,将代表股票节点的ID号和表示社团的类型分别编码在两个不同的多基因族中,再通过一个映射函数将两者的相互作用关系隐式编码在染色体中;同时,将精英迁移策略应用到基因选择、交叉、倒置、限制交换等各个遗传阶段,以避免早熟现象,加快遗传收敛到全局最优解的速度.实验分析表明,该算法能够准确和高效地实现股票复杂网络社团的划分,其划分结果对投资者进行决策具有重要的指导意义. 相似文献
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卷曲离散余弦变换(WDCT)利用频率卷曲原理解决了离散余弦变换(DCT)模糊物体边缘的缺陷,但传统方法在选取WDCT频率卷曲参数时存在较大的难度.通过利用演化算法全局寻优的特点选取WDCT的频率卷曲参数,提出一种基于演化算法的WDCT图像压缩新算法(EAWDCT).该算法针对频率卷曲参数特征,采用启发式方法设计染色体编码方式及演化算子,以加快收敛速度,最终达到快速准确的找到最优频率卷曲参数.实验结果表明,利用新的EAWDCT算法生成的WDCT矩阵能有效提高峰值信噪比、信噪比并减少均方根误差. 相似文献
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本文在对BP神经网络算法分析的基础上,提出一种基于演化算法的BP改进算法(EBP)。该算法将演化算法运用到BP算法学习率的求解中,从而达到学习率的自适应、自组织的目的。实验结果表明,使用EBP算法进行求解函数逼近、优化和建模等BP神经网络应用问题,都要比传统的BP算法具有更好的精确度和收敛速度,并且能够克服传统BP算法易陷入局部最优解、学习过程出现震荡等缺点。 相似文献
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一种基于并行GEP的复杂电路优化算法 总被引:2,自引:1,他引:1
数字电路设计的优化是演化硬件中的研究热点,传统的优化方法主要是利用代数法和卡诺图求解法,但是在规模较大时却难于求出或无法求出最优的电路结构.提出一种新的基于并行基因表达式程序设计优化复杂数字电路的算法(COPGEP),该算法通过各子种群之间优良个体的迁移,有效地传播优良个体,充分发挥了优良个体的导向作用,提高了传统GEP的全局寻优能力以及求解精度和收敛速度.通过仿真实验表明,该算法比传统GEP收敛速度更快,能够克服传统GEP算法在优化变量个数多于5个的数字逻辑电路时收敛速度慢,甚至不收敛等缺点. 相似文献
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克隆选择算法是通过选择优良个体并进行大量克隆,继而高频变异实现演化的.为选择优良个体,通常对种群按照个体的适应值进行排序.然而,GEP编码具有一个特点,即适应值相同的染色体,它们的编码不一定相同.如果按适应值进行排序时允许出现重复值,那么,当种群中出现多个相同的超级个体时,其将被超量克隆,使种群趋向单一.如果按适应值进行排序且不允许出现重复值,将会错失一些适应值相同但编码不同的优良个体,从而影响收敛速度.为保持种群的多样性,提高收敛速度,对克隆选择算法进行改进:选择若干个编码不同的优良个体进行克隆,即先对种群按照适应值进行降序排序;若适应值相同再比较其编码,相同编码的多个个体只保留一个.通过函数建模的若干实验表明,改进后的算法有较快的收敛速度. 相似文献
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直方图均衡化是一种简单有效的图像对比度增强技术,由于它无法保持图像的均值亮度和熵值,因此在实际工程中很少应用。提出了一种直方图规定化的新方法以避免直方图均衡化的缺点,该算法利用直方图均衡化的特点--使直方图分布尽可能均匀,通过变分法求出一个在熵值不变的约束下使得图像均值亮度最大化的直方图,最后将原始直方图转换成直方图规定化后的目标直方图。通过与已有方法HE/DSIHE/MMBEBHE/BPHEME比较,结果表明该方法不仅能够保持熵值,而且可以有效地增强图像对比度,可以用于消费型电子产品中。 相似文献