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1.
混沌优化方法及其应用   总被引:361,自引:13,他引:348  
利用混沌运动的遍历性、随机性、“规律性”等特点,本文提出了一种混沌优化方法(COA)。用混沌优化方法对一类连续复杂对象的优化问题进行优化,其效率比一些目前广泛应用的随机优化方法如SAA,CA等要高得多,而且使用方便。  相似文献
2.
变尺度混沌优化方法及其应用   总被引:175,自引:12,他引:163  
张彤  王宏伟 《控制与决策》1999,14(3):285-288
基于混沌变量,提出一种变尺度混沌优化方法,该方法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度,从而有较高的搜索效率,应用该方法对6个测试函数进行优化计算得到了满意的效果。  相似文献
3.
粒子群优化算法   总被引:83,自引:2,他引:81  
系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。  相似文献
4.
利用混沌搜索全局最优的一种混合算法   总被引:55,自引:1,他引:54  
把共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种混合优化算法,该算法能使共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优,算法的收敛性也进行证明,仿真表明算法是有效的。  相似文献
5.
粒子群优化算法的分析与改进   总被引:50,自引:2,他引:48  
分析了惯性权值对粒子群优化(PSO)算法优化性能的影响,进而提出选择惯性权值的新策略.在随机选取惯性权值的同时,自适应地调整随机惯性权值的数学期望,有效地调整算法的全局与局部搜索能力.测试表明基于随机惯性权(RIW)策略的PSO算法,其全局搜优的速率与精度有明显提高.  相似文献
6.
基于Tent映射的混沌优化算法   总被引:35,自引:2,他引:33  
单梁  强浩  李军  王执铨 《控制与决策》2005,20(2):179-182
针对目前混沌优化算法寻优速度慢的问题,论证了Tent映射的优越性,并结合模式搜索法,构造了一种搜索速度较快的混合优化算法.该算法能够搜索全局最优解,并具有较快的搜索速度.通过算例验证了该方法的可行性和Tent映射的应用前景。  相似文献
7.
前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法   总被引:34,自引:0,他引:34       下载免费PDF全文
由于前向神经网络隐合层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数.算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效.  相似文献
8.
基于混沌搜索的粒子群优化算法   总被引:33,自引:5,他引:28  
粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。  相似文献
9.
支持向量机训练和实现算法综述   总被引:28,自引:2,他引:26  
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,支持向量机已成为目前研究的热点.并在模式识别、回归分析、函数估计等领域有了广泛的应用:该文在介绍了支持向量机的目前研究、应用状况和新进展的基础上,对支持向量机训练和实现算法进行了综述,最后指出了进一步研究和应用亟待解决的一些问题。  相似文献
10.
属性约简自寻优算法   总被引:25,自引:1,他引:24  
属性约简是知识获取中的关键问题之一。为了能够较为有效地获得较优的属性约简,首先在粗糙集理论的基础上构造出了相对差异比较表,然后把它与启发性知识相结合分别设计出了3个算法:属性约简的改进算法(AR1),属性约简判定的完备算法(RJ)和属性约简的改进增强算法(AR2);接着,将这些算法作为子算法并吸收了基因算法的基本思想和模拟退火算法的具体操作,设计出了属性约简自寻优算法(ADSOA);最后,将该算法应用于中医类风湿关节炎诊断决策表的约简。实验结果表明,属性约简自寻优算法能够以较大的概率和较高的效率获得较优的属性约简,对于某些具体问题来说甚至能够获得最佳的属性约简;这也同时表明相对差异比较表的提出对于进一步构造效率更高的属性约简算法具有较大的实际意义。  相似文献
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