基于人工蜂群算法优化支持向量机的变压器故障诊断

支持向量机参数的选择直接影响变压器故障诊断分类的准确率,为了提高变压器故障的诊断精度,提出一种基于人工蜂群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。利用人工蜂群算法优化支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ。实验结果表明,文章提出的算法能够获得较高的故障诊断精度。     

基于人工蜂群算法的高速变螺距分件供送螺杆优化设计

高速变螺距分件供送螺杆是包装机械中供送系统的重要基础构件,是整个设备的咽喉。研究提出用人工蜂群算法优化螺杆结构参数,高速变螺距分件供送螺杆优化模型以螺杆螺旋线总长最小为优化目标,以螺旋线最大圈数为设计变量,以供送过程中螺杆对包装容器保持有阻挡作用,以及加速度的最大变化率小于预定值为约束条件。结果表明,经过人工蜂群算法优化后获得的最优螺旋线最大圈数能有效减小高速变螺距分件供送螺杆的长度,为高速变螺距分件供送螺杆参数的合理选取提供了依据。     

基于蜂群算法的作业车间调度优化

基于蜂群的自组织自适应特征,构造了作业车间调度算法:摇尾舞算法和觅食算法.该算法利用蜂群与环境的交互模型来实现作业车间的动态调度,利用群体智能技术解决作业车间生产调度问题.仿真结果表明:该算法性能与蚁群算法相当,但离禁忌算法还有差距;该方法还能够起到优化调度的作用.     

采用多蜂群协同演化算法的服装流行色预测

针对现有服装流行色定量预测方法存在的精度缺陷,借鉴了复杂适应系统理论和生物学协同进化思想,提出一种基于层次协同演化机制的多蜂群协同优化算法。将该算法应用于人工神经网络权值配置问题上,通过拟合曲线进行测试。结果表明该算法可提升神经网络模拟目标问题的精度。使用 PANTONE 发布的2007−2016 年的国际春夏女装流行色定案,建立了春夏女装流行色色相的预测模型;对该模型中改进的神经网络进行训练,分析不同隐含层节点个数对色相预测精度的影响;预测2017 年女装流行色色相,并将预测结果与PANTONE 官方发布结果进行对比。结果表明该方法与其他方法相比提高了预测结果的精准度。     

一种改进的人工鱼群算法在WSN覆盖中的优化

针对无线传感网络中人工鱼群算法的初始化的问题,文章引入了混沌算法,建立网络覆盖优化的数学模型。通过仿真实验表明,该算法能求解工作节点,有效的延长整个网络的生命周期,缩短传输时延。     

基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法

为进一步提高布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search)的收敛速度和计算精度,将PSO算法用于CS算法的位置更新过程,提出了基于PSO算法的布谷鸟搜索算法(CSPSO).最后,通过6个典型测试函数进行仿真实验.结果表明,CSPSO算法比CS算法和自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCS)具有更快的收敛速度,更高的收敛精度和稳定性.     

人工鱼群算法在配送路径优化问题中的应用

人工鱼群算法是一种利用人工鱼通过模仿在一片水域中鱼群觅食、聚群以及追尾等行为从而来实现优化的一种算法。人工鱼群算法在物流的运输、布局、选址、配送、调度等方面有着非常广泛的应用。首先建立一个物流配送的路径优化模型,在该模型的基础上构造出解决物流配送的路径优化问题的人工鱼群算法。用该算法优化物流配送的路径,从而有效地求解出问题的最优解。     

基于人工鱼群算法的车辆平顺性优化分析

平顺性是汽车重要特性之一,平顺性优化分析属于组合优化问题,同时其非线性特性导致优化实质上是一个非线性多峰的优化问题,为了有效解决此类复杂优化的求解问题,近年来基于随机搜索优化算法建立了一种新型的人工鱼群算法。该文将人工鱼群算法应用到汽车平顺性优化分析研究中,以某 8×4载货车为研究对象,建立 9自由度汽车平顺性模型,对影响汽车平顺性的重要参数进行优化分析。优化结果表明,加速度均方根平均下降 16.82%,在 60 km/h时下降最大,加速度均方根下降 21.24%,有效提高了重型车的平顺性能。因此,利用该模型可对汽车平顺性进行预测或评估。     

几种仿生优化算法的比较

仿生优化算法是通过模拟自然生物进化或者社会行为的随机搜索方法而提出的一种算法。这些算法能够解决许多传统方法难以解决的复杂问题,因此被广泛的应用。文章主要介绍了三种仿生优化算,即法蚁群算法、人工鱼群算法、人工免疫算法。介绍了这几种算法的基本原理、实用范围,以及这三种算法的优缺点及未来的展望。     

基于改进人工鱼群算法的网络异常入侵检测

网络入侵检测算法的效率直接影响到检测的正确率,针对特征选择问题,提出一种改进人工鱼群算法选择特征的异常入侵检测方法。仿真结果表明,改进后的算法降低了特征子集的维数和检测误报率,加快了异常入侵检测的速度。     

双歧因子人工蜂粮保健食品及抑瘤作用研究

蜂花粉经过仿生发酵,酿制出人工蜂粮,再配伍双歧因子和蜂胶制成一种复合制品,并对此制品进行了抗肿瘤(S-180)方面的研究,抑瘤率达67.6%。     

双歧因子人工蜂粮保健食品对小鼠免疫功能的影响

双歧因子人工蜂粮保健食品对小鼠的胸腺、脾脏重量无显著影响,但能增强小鼠腹腔巨噬细胞的吞噬能力、提高巨噬细胞溶菌酶的活性,并能促进小鼠血清溶血素抗体的生成,以及增强小鼠皮肤迟发型超敏反应,因此能全面提高机体的免疫功能。     

基于改进蚁群算法的旅游路线优化

蚁群算法是按照邻近节点路径最短的原理选取下一个节点,因此在全局路径中不一定是最优选择.针对这一缺点,文中采用两步节点最短路径策略选取下一个节点的方法,对蚁群算法路径选择进行改进,并对禁忌表中节点顺序进行调整.然后采用TSPLIB中的Benchmark31、Att48、kroA100、Pr136、tsp225问题,对旅游路线进行优化和仿真,所得改进蚁群算法比基本蚁群算法搜寻结果更优.将Att48、Eil51问题运行结果与其他算法进行比较,结果表明,改进蚁群算法得到了较优路径.     

基于人工神经网络和遗传算法的黑木耳糙米醋发酵条件优化

以黑木耳糙米为原料,研究醋酸发酵的工艺条件,对接种量、摇床转速和装料最参数进行了单因素和正交试验,摸索出参数优化范围,并利用人工神经网络和遗传算法联合对发酵条件进行优化,结果表明,当接种量为8.1%,摇床转速为169r/min,装料量为250mL三角瓶装料61mL时,醋酸含量可达3.855g/100mL,该方法与正交试验设计得出的结果相比,发酵酸度上升了8.0%,为发酵优化控制提供了一种更加准确的方法.     

人工神经网络-遗传算法优化酶法提取绿豆渣水溶性纤维素工艺研究

探讨了人工神经网络和遗传算法在酶法提取绿豆渣水溶性纤维素工艺优化方面的应用。基于RBF神经网络建立绿豆中的水溶性纤维素提取率预测模型,并利用遗传算法对影响提取率的主要因素进行寻优。由实际数据得出仿真结果,并通过验证实验表明该方法有效。     

Developing a hybrid artificial neural network-genetic algorithm model to predict resilient modulus of polypropylene/polyester fiber-reinforced asphalt concrete

Up to now various kinds of fibers are used to improve the hot mix asphalt (HMA) performance, but a few works have been undertaken on the hybrid fiber-reinforced HMA. Therefore, in this paper, the resilient modulus of the modified HMA samples using polypropylene and polyester fibers (hybrid and single modes) was evaluated and modeled by regression method and artificial neural network (ANN). As ANN includes different parameters such as the number of neurons in hidden layer influenced on the prediction accuracy, genetic algorithm (GA) was used to optimize the ANN parameters. Also, GA parameters were optimized using the trial and error method such as the population size. The obtained results indicated that the optimized ANN with two hidden layers and two neurons in each hidden layer can predict the resilient modulus of fiber-reinforced HMA with high accuracy (correlation coefficient: .96).     

等式约束下一个带线搜索的信赖域算法

提出了一个等式约束下凸二次规划问题的带强Wolfe线搜索的信赖域算法.该算法利用增广Lagrange函数将约束问题转化为无约束问题,在传统信赖域算法的基础上结合线搜索技术,当试探步失败时不用重解信赖域子问题,减少了计算量.在适当的条件下,证明了此算法的全局收敛性.