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为有效地改善差分进化粒子群算法的性能,结合反向学习策略和信息交互机制,提出了一种新的混沌差分粒子群协同优化算法.该算法采用反向学习策略产生初始种群,使得初始个体尽可能均匀分布,然后将初始种群随机等分为双种群,对双种群分别采用改进的混沌差分进化算法和混沌粒子群优化算法进行协同寻优,并在双种群中引入信息交互学习机制,在维持种群多样性的同时加快收敛速度.通过对四个复杂高维的标准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法能有效避免早熟收敛,收敛速度快,寻优精度较高,具有良好的全局搜索能力,鲁棒性好. 相似文献
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引入MATLAB工具进行电路分析教学探索与实践,有利于使复杂电路的分析和计算变得非常快捷、方便,从而为电路分析提供一个有效的辅助工具。 相似文献
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动态模糊神经网络(DFNN)的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合。实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的最优参数组合,具有精度高、收敛快、迭代次数少等特点;利用改进混沌粒子群的动态模糊神经网络构建煤与瓦斯突出预测模型,具有良好的建模效果和更高的预测精度。 相似文献
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针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷,提出一种Tent混沌人工蜂群粒子群混合算法.首先利用Tent混沌反向学习策略初始化种群;然后划分双子群,利用Tent混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化;最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值.仿真结果表明,该算法不仅能有效避免早熟收敛,而且能有效跳出局部极值,与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力. 相似文献
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多序列比对是生物信息学中最重要和最具挑战性的任务之一.基于多序列比对是NP 完全组合优化问题,引入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等,提出一种基于多策略人工蜂群的多序列比对算法.该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化并获取较好初始解;针对不同蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索和局部开发能力.同时引入序列比对的蜜源编码方法以适应多序列比对的离散性.实验结果表明,所提出算法的鲁棒性较强,能获取较好的比对性能和生物特性. 相似文献
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基于EWB仿真软件的电子技术教学系统设计与实践 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电子技术课程教学与实验教学存在的一些问题,提出了一种基于EWB仿真软件来辅助电子技术教学的解决方案,并结合具体实例介绍了基于EWB系统的电路分析与仿真操作方法。 相似文献
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