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针对无线传感网中的节点存在冗余以及网络成本增加等问题,本文提出了一种改进的人工鱼群算法的覆盖优化.本文首先建立以节点的利用率和覆盖率的数学模型,其次对人工鱼群算法进行改进,一是在初始化阶段使用概率密度函数来对鱼群个体的初始位置进行分布,有效的避免鱼群个体初始无序的状态;二是在觅食阶段中使用混沌算法对鱼群位置个体进行干扰,有效的减少鱼群个体向局部最优解的靠近的时间;三是在聚群行为中使用高斯变异,从而减少全局最优解的产生的时间.改进后的人工鱼群算法对模型求解,得到最优的覆盖方案,仿真实验表明能够有效的提高网络覆盖效果,以及节点的利用率,降低网络成本消耗. 相似文献
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针对网络节点严重冗余而导致的网络成本增加、生命周期过短等缺陷,提了一种基于人工鱼群算法的覆盖优化方法.首先以节点的利用率和网络有效覆盖率作为优化目标,建立相应的数学模型,然后采用人工鱼群算法对模型进行求解,得到无线传感器网络的最优覆盖方案.仿真结果表明,人工鱼群算法提高了无线传感器网络节点的覆盖率,减少了传感器节点冗余,有效降低了网络成本,网络生存时间得到了延长. 相似文献
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以细菌觅食算法改进的人工鱼群算法为工具,提出了一种新的解决配送中心选址问题的群智能算法。细菌觅食算法改进的人工鱼群算法主要针对基本人工鱼群算法后期容易陷入局部最优的缺点,利用细菌觅食算法局部搜索能力强的特点,将细菌觅食算法中的趋化思想应用到基本人工鱼群算法中。通过算法测试可以看出,改进人工鱼群算法在搜索精度、可靠性、优化速度及稳定性方面相对于基本鱼群算法更有效。通过选址实例仿真可以看出,改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题上相对于基本鱼群算法更具优越性,改进人工鱼群算法能够寻找到更低的成本。 相似文献
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对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10%,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10%,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5%,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的. 相似文献
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聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。 相似文献
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一种基于小波理论的LMS算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。 相似文献
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基于遗传神经网络的MADA 总被引:1,自引:1,他引:1
宋如顺 《计算机工程与设计》2001,22(5):79-81,85
宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。 相似文献
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基于仿生理论的几种优化算法综述 总被引:1,自引:1,他引:1
简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。 相似文献
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汪民乐 《计算技术与自动化》2015,(1):58-62
遗传算法的收敛性分析是遗传算法研究中的重要问题,直接关系到遗传算法的实际应用价值。给出遗传算法全局收敛性的定义,描述当前遗传算法收敛性分析的主要模型,对自适应遗传算法、并行遗传算法、小生境遗传算法等典型遗传算法的收敛性进行分析,给出相关的研究结果,并指出遗传算法收敛性研究的未来发展方向。研究结果对提高遗传算法收敛性具有参考价值。 相似文献
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研究基于算法图的并行计算优化设计方法。通过引入算法图,从数学机理上算法的并行结构进行描述,针对不同要求提出了对计算网络的并行优化设计方法,为设计并行算法提供了新的有途途径。 相似文献
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尹向东 《计算机工程与应用》2009,45(17):113-115
利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,引入遗传蚁群算法(Genetic Algorithm Ant Colony algorithm)GAAC来解决QoS路由问题。算法设计的基本思想是首先由遗传算法产生较优解,较优的路径留下信息素,其他路径不改变,然后在有一定初始信息素分布的情况下,用蚁群算法求精解。仿真表明算法比单一采用遗传算法和蚁群算法进行路由选择具有更好的性能,且更适合于动态网络环境下的QoS路由选择。 相似文献
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支持向量机与AdaBoost的结合算法研究* 总被引:3,自引:0,他引:3
将支持向量机与AdaBoost算法相结合,称其为Boost-SVM。从提升泛化性能和预测精度等方面对支持向量机的学习算法进行了研究与比较。Boost-SVM实验结果表明,该算法提高了支持向量机的预测精度并优化了学习机的性能。 相似文献