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一种自适应差分演化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了提高差分演化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题,提出了一种自适应的方法来调整控制参数。实验表明,算法的收敛速度和寻优能力得到很大的提高。 相似文献
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针对开放式的网络环境要求入侵检测系统能够实时高效响应的问题,本文提出了一种自适应的差分进化算法ADE,用于入侵检测的特征选择.算法对网络数据的混合属性进行预处理,引入进化代数和个体适应度函数作为自适应算子动态调整摄动比例因子F和交叉概率CR,采用自适应变异策略提高进化的适应性.在KDDCUP 99数据集的测试结果表明,... 相似文献
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拓守恒 《计算机工程与设计》2012,33(7):2804-2808
针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略.算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选择变异算子,并根据各变异算子对优化所做贡献的大小对信息素进行动态更新,贡献大的变异算子可以获得更多被选择的机会,使得各变异算子发挥其最大性能,从而提高算法的收敛速度和通用性.对5个高维的benchmark函数进行算法验证,实验结果表明,该算法很好的提高了差分进化算法的通用性和鲁棒性,有效地克服了收敛速度慢和早熟等问题. 相似文献
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提出了一种基于免疫的自适应异常检测算法SAIM,该算法通过对训练抗原的学习,形成最优的抗体对记忆细胞集进行进化和更新,通过记忆细胞集采用KNN方法投票进行异常检测。实验采用著名UCI机器学习数据库的Hepatitis标准数据集,获得的分类准确率为93.5%,与现有同类算法进行比较,SAIM所取得的准确率具有一定的优越性。 相似文献
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一种基于自适应域值混合差分的目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于视频的目标检测中,现有流行的高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)目标检测的效果最好,但是其计算量很大,而简单的帧间差分方法和背景差分方法计算速度快,但是检测效果较差.提出在改进聚类方法基础上的基于自适应域值混合差分的目标检测方法,能够一方面具有很好的运动目标检测效果,另一方面具有很快的计算处理速度.同时该方法具有自适应能力,免除人工设置域值的麻烦,因而在实践中具有良好的实际使用价值. 相似文献
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差分演化(Differential Evolution,DE)算法的性能依赖于变异策略的选择和控制参数的设置.不同问题对DE的变异策略和参数的设置各不相同.为了提高DE的性能,提出一种多变异策略的自适应差分演化算法,建立由多种变异策略组成的策略池,两个主要参数自适应策略控制.为了验证所提算法的性能,在测试数据集CEC2013上进行了实验,并将其与使用6种不同变异策略的原始DE和4种改进DE进行比较.实验结果表明,提出的算法是一种有效的DE变种,其性能优于其它DE. 相似文献
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一种用于优化计算的自适应免疫算法 总被引:11,自引:0,他引:11
基于生物免疫系统中的学习机理,提出了一种新的优化算法———自适应免疫算法。算法包括选择、扩展和突变操作,扩展和突变操作分别在解空间中局部和全局范围内搜索最优解。定义了选择比例、扩展半径和突变半径三个新的算法参数,并提出了根据群体的多样度自适应调节算法参数的方法,以提高算法的全局寻优性能。对TSP问题的仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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当前,许多实际应用需要持续地对流数据进行发布,现有关于单条流数据的差分隐私发布研究大多考虑区间的累和发布,而现实应用中往往需要对发布流数据进行任意区间计数查询,同时,用户查询往往存在特定规律,可针对历史查询进行自适应统计与分析,提高发布数据可用性.为此,提出一个基于历史查询的差分隐私流数据自适应发布算法HQ_DPSAP.算法HQ_DPSAP首先结合流数据的特性,利用滑动窗口机制动态构建窗口内流数据对应的差分隐私区间树,而后进一步分析与计算树节点的覆盖概率;接着自底向上计算隐私分配参数,再自顶向下分配隐私预算,并据此对树节点进行异方差加噪;最后根据历史查询规律自适应调整树节点的隐私预算与树结构参数,以实现流数据的自适应发布.实验对算法HQ_DPSAP的可行性及有效性进行比较分析,结果表明:算法HQ_DPSAP可有效支持任意区间计数查询,且具有较低的查询均方误差和较高的算法执行效率. 相似文献
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为了解决炼焦生产过程中炼焦能耗难以实时监测的问题,基于面向实际建立的输入输出指标体系,依据焦化厂实际炼焦生产过程中的历史数据,建立了BP网络的炼焦能耗预测模型.为了提高模型的预测精度,利用自适应差分进化算法(ADE)对复杂函数的优化能力,对BP网络权值阈值随机产生易陷入局部极小值的缺点进行优化,找出了BP网络的最佳连接权值和阈值,建立了自适应差分进化算法(ADE)优化BP网络的炼焦能耗模型.仿真结果表明,自适应差分进化算法(ADE)优化BP网络的炼焦能耗模型的预测值与实际值的接近程度达90%以上.该研究为炼焦生产过程中炼焦能耗难以实时监测的难题提供了一种新思路,可为炼焦行业高效低耗生产提供理论依据. 相似文献
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针对人工鱼群算法存在的全局搜索能力欠缺, 鲁棒性差及易陷入局部极值等不足, 提出一种自适应差分变异的人工鱼群算法(ADMAFSA). 首先, 该算法采用自适应视野和步长策略, 改善种群个体在较优区域的精细搜索能力, 提升算法的寻优精度. 其次, 在人工鱼群的随机行为中引入反向学习机制, 通过发掘潜在的寻优空间, 提高算法的全局搜索性能, 避免算法早熟收敛. 最后, 借鉴差分进化算法对质量较差的人工鱼进行变异操作, 从而增加鱼群的多样性, 降低算法陷入局部极值的可能性. 为验证改进算法的性能, 本文对6个基准测试函数和8个CEC2019函数进行仿真, 与其他AFSA变体、新型智能算法进行对比, 实验结果表明, ADMAFSA在寻优精度和鲁棒性方面均有所提高. 最后, 在齿轮系设计问题上, 进一步证明了改进算法具有较好的优化效果. 相似文献
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为了提高差分进化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题, 提出一种基于帐篷映射(Tent)的自适应混沌嵌入式差分进化算法(CLSDE). 算法采用 Tent 映射生成的混沌序列来取代基本DE算法选择操作中的随机数, 充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性. 通过与混沌PSO算法与普通的DE算法比较, 测试函数仿真结果表明, 该算法具有良好的全局搜索能力, 寻优精度较高, 收敛速度快, 鲁棒性好. 相似文献
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研究了现阶段雷达低小慢目标探测技术的难点与方法。分析了深层自编码器基本模型与算法,通过引入自适应学习理论,提出了基于Rumelhart函数的深层自编码器自适应算法(RDAAA),并证明了算法的收敛性。优化算法避免了网络训练过程中出现惩罚过度的现象,克服了学习速率过高导致网络振荡发散,或学习速率过小降低网络收敛速度等缺陷。利用两种数据集对RDAAA、基于交叉熵函数的深层自编码器学习算法(CDAA)与误差反向传播算法(BPA)进行模式识别能力分析,结果表明在确定限定误差与选取最佳学习速率的情况下,RDAAA相对于CDAA与BPA收敛速度最快,正确识别率更高。围绕雷达目标检测与深度学习理论,分析了低小慢目标特性,将目标检测问题转化为模式分类问题,利用上述三种算法进行目标检测仿真实验,结果表明RDAAA与CDAA的性能明显优于BPA,且RDAAA的检测率更高,特别是处于低信噪比阶段,仍可保持较高的发现概率。 相似文献
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