基于改进混合遗传细菌觅食算法的贝叶斯结构学习算法

针对利用启发式学习算法学习贝叶斯网络时容易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种改进的混合遗传细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先通过遗传算法求得较优种群并作为细菌觅食算法的初始种群;然后利用交叉和变异策略改进细菌觅食算法的复制行为,增加种群多样性,扩大搜索空间;最后通过改进细菌觅食算法的迁移行为的初始化操作更新种群,防止精英个体的丢失。通过种群的迭代搜索最终获得最优的贝叶斯网络结构。实验仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的收敛精度和效率有所提升。     

基于改进免疫遗传优化蚁群算法的移动机器人路径寻优研究

针对移动机器人路径规划中使用蚁群算法(ACO)易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种适用于机器人静态路径寻优的改进免疫遗传优化蚁群算法(IMGAC)。该算法可以根据实际情况自动调整变异概率和变异方式,以及自动调节个体免疫位的长度,将通过改进的变异算子和免疫算子嵌入蚁群算法来提高全局寻优能力与收敛速度。仿真及实验表明:相比于经典ACO算法以及最大最小蚂蚁系统,IMGAC算法收敛速度更快,全局寻优能力更强。利用该算法寻找移动机器人最优路径,提高了静态路径寻优的效果和效率。     

基于贝叶斯优化与改进LeNet-5的滚动轴承故障诊断

考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的振动信号直接作为改进LeNet-5网络的输入,对池化输出采用批归一化处理和改进池化层激活函数防止过拟合,利用全局平均池化层替代全连接层提高改进LeNet-5网络的泛化能力,用Softmax分类器实现滚动轴承故障的分类。通过轴承数据库开展实验,实验表明,该算法构建的轴承故障诊断模型在训练集上准确率为99.94%,验证集上的准确率为99.89%,测试集准确率也达到99.65%,与一维卷积神经网络和二维卷积神经网络对比分析,基于贝叶斯优化改进LeNet-5算法构建的轴承故障诊断模型在滚动轴承的故障诊断模型具有更高的准确率,更少的训练次数和训练时间。     

基于改进遗传算法的DBN结构自适应学习算法

针对动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network,DBN)是NP困难问题,提出基于改进遗传算法的DBN结构自适应学习算法.该算法计算最大互信息和时序互信息完成DBN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,引入评分标准差构建交叉概率和变异概率的自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解...     

基于混沌搜索的改进狮群算法及其在光伏电池参数辨识中的应用

目前已有多种智能算法应用到光伏电池模型的参数辨识中,然而大都存在易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,基于改进狮群算法,提出了一种有效的光伏电池参数辨识方法.首先,通过引入混沌初始化、自适应参数和混沌搜索,弥补了狮群算法收敛速度慢、寻优精度不高等不足;将改进狮群算法应用到光伏电池的单二极管模型和双二极管模型的参数辨识中,与...     

基于改进蝠鲼优化算法的光伏组件参数辨识模型

为了解决当前光伏组件模型中存在的参数辨识精度低和稳定性差的问题,提出了一种基于折射学习机制的蝠鲼觅食优化算法的三二极管光伏组件参数辨识模型(RLMRFO-TDM)。该模型将差分进化机制融入到MRFO算法的种群更新环节,提高了MRFO算法的局部探索能力,并加快了MRFO算法收敛速度;引入折射学习机制改善了MRFO算法的随机性,提高了种群在搜索区域中的离散性和MRFO算法的全局搜索能力。利用基准测试函数,验证了RLMRFO算法的有效性;采用STP6-120/36和STM6-40/36两种光伏组件的数据集对RLMRFO-TDM模型的参数辨识进行性能测试,与其他模型相比,RLMRFO-TDM模型的辨识精度、稳定性以及收敛速度表现最优。     

基于交叉节点对无网格Galerkin法的改进算法研究

针对无网格Galerkin法刚度矩阵的稀疏存储实现难、节点与积分点的全局搜索效率低等问题,该文基于交叉节点对及其循环组装整体刚度矩阵的思想,利用CSR格式存储刚度矩阵,通过局部搜索方法来搜寻节点与积分点,提出了一种采用三角形网格进行积分计算的无网格Galerkin法。通过数值算例对比了不同节点规模的刚度矩阵存储消耗,以及节点与积分点的搜索效率。结果表明所提出算法在满足计算精度的前提下,能有效地节省存储空间和提高节点与积分点的搜索效率,并对复杂形状的几何模型具有良好的适应性。     

基于改进SCAM算法的结构物理参数识别贝叶斯方法

针对贝叶斯估计中逐分量自适应Metropolis(single component adaptive Metropolis,SCAM)算法易生成重复性样本,导致抽样效率低、结果误差大等问题,重新定义了提议分布方差的表达式,提出了改进的SCAM算法,使得抽样样本序列构成的马尔可夫链相对稳定.进而将贝叶斯理论与改进的SCA...     

基于改进狮群算法的汽轮机热耗率模型预测

针对汽轮机热消耗率模型难以精准预测的问题,提出一种基于改进的狮群算法和快速学习网综合建模的方法.首先,针对传统狮群算法易早熟收敛以及在迭代后期寻优速度缓慢导致算法陷入局部最优的缺陷,通过引入禁忌搜索、非线性扰动因子以及黄金正弦策略进行改进;其次,对改进后的狮群算法进行数值验证,结果证明其具有更高的收敛精度和收敛速度;最...     

基于改进樽海鞘算法的锅炉NOX排放模型优化研究

为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。     

基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识

针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果。     

皮带秤动态称重用神经网络算法设计

针对皮带秤在使用中难以保持标称计量精度的缺点,提出将过程神经网络引入皮带秤动态称重误差的补偿中。将动态称量过程中皮带秤单位长度上的重量、皮带速度、皮带垂度变化作为模型输入,设计了应用于皮带秤动态称重误差研究的单隐层过程神经网络误差反传播学习算法,利用Matlab软件对算法模型进行训练和测试,模型经过149次学习优化达到网络精度要求,测试组误差为1%,较使用网络前的原误差明显降低,验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的多式联运网络优化

在对多种运输方式比较分析的基础上,从运输成本、换装成本及时间惩罚成本3个角度,建立多式联运网络模型,采用改进遗传算法进行模型求解,在标准遗传算法基础上引入移民算子,保证了种群多样性,避免了局部最优,增强了算法搜索能力.采用MATLAB计算平台对模型进行案例求解,结果表明,采用多式联运网络运作模型的成本降低了45.8%,从而验证了多式联运网络运作模型的有效性和实用性.     

求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法

为了提高约束优化问题的求解精度和收敛速度,提出求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法。首先分析了基本布谷鸟搜索算法全局搜索和局部搜索过程中的不足,对其中全局搜索和局部搜索迭代公式进行重新定义,然后以一定概率在最优解附近进行搜索。对12个标准约束优化问题和4个工程约束优化问题进行测试并与多种算法进行对比,实验结果和统计分析表明所提算法在求解约束优化问题上具有较强的优越性。