基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

随机蛙跳算法的研究进展

随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Lgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴、有效的亚启发式群体计算技术,近几年来逐渐受到学术界和工程优化领域的关注.SFLA结合了具有较强局部搜索(Local Search,LS)能力的元算法(Memetic Algorithm,MA)和具有良好全局搜索(Global Search,GS)性能的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的特点,因此其寻优能力强,易于编程实现.详细阐述了SFLA的基本原理和流程,总结了SFLA目前在优化和工程技术等领域中的研究,展望了SFLA的发展前景.     

分布式数据库系统的查询优化技术研究

数据库数据量日益增多,造成了用户在使用数据库系统查询时费时费力,传统的查询优化方式已无法满足如今的数据查询要求,提高数据库系统优化的效率也成为计算机研究工作的热点。提出基于半连接算法的分布式查询处理技术对数据库系统进行查询优化,提出半连接操作的查询优化算法(SDD-1),并采用实验分析的方法进行验证,计算查询算法的代价。结果表明,基于半连接的研究策略的分布式数据库查询优化可以显著降低传输代价,使查询总效率得到有效提高。     

一种求解3-SAT问题的新方法

可满足性问题(SatisfiabilityProblem,SAT)是计算科学的典型问题之一,目前有DP算法、SAT1.3算法和遗传算法等多种求解方法。文章根据Kennedy和Eberhart提出的二进制粒子群优化算法(BinaryParticleSwarmOptimizers),基于局部随机搜索策略,给出了一种求解3-SAT问题的新方法:基于局部随机搜索的改进二进制粒子群优化算法(ModifedBinaryParticleSwarmOptimizersBasedonlocalstochasticsearch,简称MBPSO)。数值实验表明,对于随机产生的3-SAT问题测试实例,该算法是一种高效实用的新方法。     

深度神经网络轧制力建模及其并行优化研究北大核心CSCD

冷连轧过程控制的轧制力模型是整个轧制过程计算机控制的基础。为提高5机架2030冷连轧系统轧制力模型的精度和适用性,提出了多输入多输出深度神经网络轧制力模型的数据预处理、建模和并行优化方法。对含有不同隐含层数和节点数的神经网络,采用不同训练算法(SCG算法和L-M算法)与不同优化方法(多线程CPU、单GPU和多线程CPU+GPU),研究了神经网络结构、训练算法和优化方法对神经网络轧制力模型的性能、训练时长、线性相关系数的影响。研究结果表明:含有2个隐含层、采用L-M算法和多线程CPU优化方法可获得综合性能最优的神经网络轧制力模型;神经网络轧制力模型的计算误差远小于在线使用的Siemens轧制力模型的计算误差。     

微粒群优化算法的研究

粒子群优化(PSO)算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究,算法通过粒子问的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大.分析了粒子群优化算法的基本原理,给出了多种改进形式以及研究现状和发展情况,并提出了未来可能的研究方向.     

覆盖算法的概率模型

要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度.     

一种基于混合交叉策略的多目标演化算法

演化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法,而应用演化策略、技巧是改善解性能的重要途径。论文叙述了多目标优化问题的有关概念,结合已有算法中的方法,设计了基于两种交叉操作相互结合的多目标演化算法(MOEAHC),该算法不仅具有较高的计算效率,而且能够保持解的多样性分布。测试结果表明该算法的良好性能。     

一种基于群能量恒定的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种新兴的随机优化技术，在许多领域得到了广泛应用。为了提高算法的计算精度，加快算法的收敛速度，本文提出了一种群能量恒定的粒子群优化算法(SEC-PSO)。算法根据粒子内能进行动态分群，并且引入粒子最差位置，通过最优个体和最差个体获取信息。将SEC-PSO用于几种典型函数的优化问题，仿真结果表明，SEC-PSO具有更强的全局搜索能力，优化性能明显提高。     

约束优化进化算法综述

约束优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解约束优化问题,是进化计算领城的一个重要研究课题.约束优化问题求解存在约束区域离散、等式约束、非线性约束等挑战,其问题的本质是如何处理可行解与不可行解的关系才能使得算法更高效.本文首先介绍了约束优化问题的定义,然后系统地分析了目前存在的约束优化方法,同时基于约束处理机制将这些方法分为罚函数法、可行性法则、随机排序法、约束处理法、多目标优化法、混合法六类,并从约束处理方法的方面对约束优化进化算法的最新研究进展进行综述.最后,指出约束优化进化算法需进一步研究的方向与关键问题.     

面向TSP求解的混合蚁群算法

针对蚁群算法的早熟和停滞等现象,将免疫算法机制引入蚁群算法,提出用于TSP求解的混合算法。该算法具有蚁群算法的自适应反馈机理、收敛速度快和免疫算法操作算子简单和维持种群多样性、防止种群退化等特性。从算法解的质量与效率方面与基本蚁群算法和免疫算法进行比较,结果表明融合免疫机制的蚁群算法性能显著提高,也为解决其他组合优化问题提供一个新的思路。     

无线传感器网络中基于蚁群算法的路由算法

提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法。该算法综合网络分簇算法及蚁群算法的优点,考虑节点当前可用能量对路由选择的影响,使选择路由时既能均衡节点的能量消耗,又能利用蚁群算法正反馈的作用实现快速搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,通过在簇头节点进行数据汇聚降低路由的开销。仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。     

一种双匹配动态调度算法

提出了适于异构环境独立任务调度的双匹配动态调度算法（BM算法）．BM算法将任务与处理机实现双匹配，使大部分任务在执行时间最短而且完成时间最早的处理机上执行．对于无法实现双匹配的任务，采用最早完成时间最小者优先的策略进行调度．BM算法可以同时满足负载均衡和高吞吐率两个目标．BM算法与通常用作评测基准的Min-min算法的比较结果表明，BM算法的运行时间远少于Min-min算法，其调度跨度比Min-min算法减少约9％．     

一种基于双层可伸缩结构遗传算法的分类

数据挖掘是数据库研究的一个热点问题。提出了一种基于遗传算法的数据挖掘算法,适用于分类型数据的挖掘。该算法采用了一种全新的双层结构、可伸缩的多种群进化机制,强调种群个体的多样性,具有良好的全局和局部搜索能力。     

Q-learning算法优化的SVDPP推荐算法

为进一步改善个性化推荐系统的推荐效果,通过使用强化学习方法对SVDPP算法进行优化,提出一种新的协同过滤推荐算法.考虑用户评分的时间效应,将推荐问题转化为马尔科夫决策过程.在此基础上,利用Q-learning算法构建融合时间戳信息的用户评分优化模型,同时通过预测评分取整填充和优化边界补全方法预测缺失值,以解决数据稀疏性...     

基于遗传算法的灰色神经网络优化算法

针对BP 神经网络算法通常具有收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,在对国内空调订单市场进行分析和研究的基础上,提出一种用遗传算法优化灰色神经网络模型参数的方法,该方法利用灰色模型( Grey Model,GM) 弱化数据的随机性以及神经网络的高度非线性,对空调订单建立了一种非线性预测模型,并采用遗传算法对其进行优化,从而提高了预测的精度并加快了收敛程度。仿真结果表明该算法能较好的解决空调订单预测的问题并可推广到同类预测中。     

基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法

选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用。该文提出QoS选播流路由优化的问题模型,给出选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量等优化目标和QoS约束的遗传算法表达式,说明了算法求解的关键步骤和实现过程。实验结果表明,该算法在满足QoS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化。     

基于权重的地图匹配算法

该文分析了地图匹配的误差来源,提出了一个基于权重的地图匹配算法。该算法将GPS定位数据转换成道路网络的弧的权重,然后根据弧的权重大小来确定车辆当前行驶的道路。该算法有效地利用了定位点的当前信息和历史信息,并且能够在很大程度上降低定位误差对地图匹配效果的影响。     

Norm-DP模型行人检测优化算法

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想.因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型(Norm-DP)算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷...     

基于垂直平分线的区域定位算法

基于区域位置估计方法,提出一种基于垂直平分线的定位算法——MBLA。该算法无需测距的定位,节约了由测距引起的能量开销,可获得较好的准确性。通过对MBLA算法与APIT算法的理论分析和仿真实验,证明MBLA算法在定位精度、通信开销方面的性能优于APIT定位算法。