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1.
混沌优化方法及其应用*   总被引:373,自引:13,他引:360       下载免费PDF全文
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.
信息熵最小约简问题的若干随机优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
现有的启发式属性约简算法一般无法得到信息熵意义下的最小属性约简.为此,文中探讨应用随机优化算法计算信息熵意义下最小属性约简的问题.首先通过定义适当的适应值函数,将信息熵意义下的最小属性约简问题转化为不含约束的适应值优化问题,证明问题转化的等价性.研究基于遗传算法、粒子群优化算法、禁忌搜索以及蚁群算法等若干随机优化算法的求解效率和求解质量,并用一批UCI数据集来加以测试.实验结果表明,文中设计的带增强策略的基于全息粒子群的属性约简算法,具有较高的获得信息熵意义下最小属性约简的概率和较优的算法性能.  相似文献
3.
试图探究随机优化算法的有效性,即收敛性存在背后的原理,据原理构造出两个随机优化算法。随机优化算法是对生物的一种模拟,用于解决函数或者策略的寻优问题。证明了随机优化算法要取得全局收敛所需的条件,并通过仿真验证了提出的两个随机优化算法的有效性。  相似文献
4.
黎杰  祝吾杰  胡丽媛 《计算机工程》2012,38(16):284-286
针对嵌入式系统的软硬件划分问题,在混合优化策略微分进化算法的基础上,提出一种采用随机变异策略的改进微分进化算法。在扩大最优向量影响范围的同时,减小变异向量受最优向量影响的程度。实验结果表明,与混合优化策略微分进化算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更高的可靠性,能够较好地解决嵌入式系统的软硬件划分问题。  相似文献
5.
We consider the regularized empirical risk minimization (ERM) of linear predictors, which arises in a variety of problems in machine learning and statistics. After reformulating the original ERM as a bilinear saddle-point problem, we can apply stochastic primal–dual methods to solve it. Sampling the primal or dual coordinates with a fixed nonuniform distribution is usually employed to accelerate the convergence of the algorithm, but such a strategy only exploits the global information of the objective function. To capture its local structures, we propose an adaptive importance sampling strategy that chooses the coordinates based on delicately designed nonuniform and nonstationary distributions. When our adaptive coordinate sampling strategy is applied to the Stochastic Primal-Dual Coordinate (SPDC), we prove that the resulting algorithm enjoys linear convergence. Moreover, we show that the ideal form of our adaptive sampling exhibits strictly sharper convergence rate under certain conditions compared with the vanilla SPDC. We also extend our sampling strategy to other algorithms including Doubly Stochastic Primal-Dual Coordinate (DSPDC) and Stochastic Primal-Dual with O(1) per-iteration cost and Variance Reduction (SPD1-VR), where both primal and dual coordinates are randomly sampled. Our experiment results show that the proposed strategy significantly improves the convergence performance of the methods when compared with existing sampling strategies.  相似文献
6.
大规模风电并网给电力系统的调度运行带来了巨大的挑战.本文提出改进的二阶段带补偿随机优化算法,用于考虑风场出力高维相依性的电网动态经济调度问题求解.首先,利用Copula函数描述多风场出力的高维相依性,获得多风场出力的联合分布;随后,引入二阶段带补偿随机优化算法解耦求解动态经济调度模型中的常规变量与随机变量;求解过程中,针对补偿费用期望值的计算受限于相依性风场维数,且对迭代方向指导不明确,导致算法收敛耗时长的问题,引入基于整体最小二乘的递推动态多元线性回归法对二阶段带补偿随机优化算法进行改进,通过补偿费用期望值的动态更新,促使两阶段模型的迭代求解快速收敛,克服了传统随机优化方法的"维数灾"弊端,使该算法能够用于考虑风场高维相依性的电网动态经济调度模型求解.最后利用IEEE 118节点系统和某省级实际电网系统验证了所提算法的有效性和实用性.  相似文献
7.
统计研究发现,随机优化算法多次运行后的优化结果满足正态分布,且期望值更接近最优解。为此,提出一种基于统计学理论并结合牛顿法的二次优化方法来改进随机优化算法的求解结果,以克服将多次优化结果的平均值作为最优解时不能满足精度要求的缺陷。以遗传算法对4个经典测试函数的多次优化为例,分别运用平均法和二次优化法来综合其优化结果。多次实验表明,二次优化法在处理多次随机运行结果时,比平均法精度更高、稳定性更好。  相似文献
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