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如今Web服务在网络中被广泛应用,但随着需求变更、系统升级等变化的出现,Web服务如何进行相应的发展演化就成为了一个很重要的问题。为此,文中提出量子免疫进化算法的Web服务演化框架,该策略采用量子编码和量子进化操作优化服务选择,从而为服务演化的自动管理、控制提供了良好的知识基础,提高了整体Web服务的质量。为验证方法的有效性,进行了仿真实验分析,与在组合服务中常用的HTN规划方法进行了比较,实验结果表明文中所提方法在整体服务的可用性上更为优秀。 相似文献
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针对传统的聚类算法需要知道类的真实数目,以及容易陷入局部最优的缺陷,提出基于群进化策略的模糊聚类算法,简称fuzzyGAC。该算法将群进化策略与模糊聚类结合起来,通过两个阶段(继承阶段和重新分配阶段)来产生新的聚类结果。将提出的算法与模糊C均值算法、差分算法、粒子群算法进行比较,实验结果表明,就类的数目和聚类中心而言,该算法可以自适应地修正类的数目并且提供最优的聚类中心。 相似文献
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在基本的MCPSO算法中除了主群与从群的信息交流,从群之间没有信息交流。为了解决这一问题,提出了一种具有中心交流机制的改进MCPSO算法,该策略可以实现各个从群之间的信息交流,从而加快算法收敛。仿真实验结果表明改进后的算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。 相似文献
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针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题,提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因,可有效扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙采取交互学习策略向邻近子群的最优个体交流学习,增加子群间交互的频繁性,提高信息共享程度,有利于进化。在全局迭代过程中采取精英群自学习进化机制,以对精英空间进行精细搜索,获得更优解,进一步提升算法的全局寻优能力,正确导向算法的进化。实验结果表明,所提算法在七个测试函数中均能收敛到最优解0,成功率为100%,优于其他对比算法。所提算法可有效避免陷入早熟收敛,极大地提高了算法的收敛速度和优化精度。 相似文献
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一种多微粒群协同进化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
受自然界共生现象的启发,将微粒群算法和协同进化相结合,提出了一种多微粒群协同进化算法。进化过程中,粒子不仅要与本子群的其他微粒交换信息,还要受其他子群体的影响。通过对三个标准函数优化的实验结果表明,此算法在一定程度上避免了陷入局部极值点并且提高了收敛精度。 相似文献
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基于PSO的模糊C-均值聚类算法的图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
根据粒子群优化算法(PSO)强大的全局搜索能力,提出了用PSO算法优化模糊C均值聚类(FCM)的聚类中心的方法,有效地避免了传统的FCM对初始值及噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,同时图像分割的效果也得到了提高,性能也比传统的FCM方法更加稳定。实验结果反映了该方法的有效性。 相似文献
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针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法。通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。 相似文献
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针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。 相似文献
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Web文档聚类是web数据挖掘的重要任务之一,针对Web文档向量空间的高维性与数据聚类问题的最优化性质,采用LDA对文档向量空间进行降维,提出运用混合优化算法GA_PSO在此低维空间进行寻优,来发现Web文档集的最优簇结构.通过在真实数据集20Newsgroups的实验,结果表明我们的方法具有良好的聚类有效性,能较完全和准确地将主题相关的Web文档聚成一类. 相似文献
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MicroRNA(miRNA)是一类大小为21~25 nt的内源性非编码小核糖核酸(RNA),通过与mRNA的3’-UTR互补结合,导致mRNA降解或翻译抑制来调控编码基因的表达。为了提高构建基因调控网络的准确度,提出一种基于粗糙集、融合粒子群(PSO)和遗传算法(GA)的基因调控网络构建方法(PSO-GA-RS)。该方法首先通过对序列信息进行特征提取;然后采用粗糙集的依赖度作为适应度函数,融合粒子群和遗传算法选出较优的特征子集;最后使用支持向量机(SVM)建立模型,预测未知的调控关系。在拟南芥数据集上进行实验,相比基于粗糙集和粒子群优化的特征选择方法和Rosetta算法,所提方法的预测准确率、F值和受试者工作特征(ROC)曲线面积最多能提高5%,在水稻数据集上最多能提高8%。实验结果表明所提方法能够比较准确地预测miRNA和靶基因之间的调控关系。 相似文献
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飞剪机结构参数设计需满足若干技术性能要求才能保证剪切质量。飞剪机结构参数优化设计问题要满足多个非线性约束要求,同时需优化多个目标函数,提出遗传算法/粒子群混合算法用于曲柄连杆式飞剪机结构参数优化设计,结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在算法运行后期利用粒子群较强的局部搜索能力进行搜索,综合考虑多个目标函数和约束条件,通过实例计算表明,该混合方法可以稳定、有效的获取到满意的优化设计结果。 相似文献
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为了解决传统高斯混合模型(GMM)对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数的问题,提出了一种采用微粒群算法优化GMM参数的新方法。该方法将最大似然估计融入到微粒群算法迭代过程中,形成了新的混合算法。它利用微粒群算法的全局优化性及最大似然估计的局部寻优性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度。说话人辨认实验表明,与传统的方法相比,新方法可以得到更优的模型参数,使得系统的识别率进一步提高。 相似文献