基于仿生学的优化算法及其在信号处理中的应用

仿生学优化算法是一类模仿生物行为和自然界现象的仿生算法,其目的是求解优化问题的全局最优解。本文首先介绍了各种仿生学优化算法的起源和基本原理,主要包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食优化算法、蜂群优化算法、鱼群优化算法、萤火虫群优化算法、狼群优化算法、蝙蝠算法、鸡群优化算法、进化算法、免疫算法、克隆选择算法和小世界网络等。然后总结了仿生优化算法的研究现状,并给出了仿生优化算法在信号处理、图像处理、语音处理和通信网络等领域中的典型应用。最后,归纳了仿生学优化算法的特点,并对如何扩展其适用范围、探索新的仿生学优化算法提出了基本思路,对其发展进行了展望。     

群智能优化算法研究

群智能优化算法是一种新型的优化算法。该文介绍了几种常见的群智能优化算法,包括粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工免疫算法、人工鱼群算法,分析了它们的优缺点及使用情况,提出了群智能优化算法的发展方向。     

计算机神经网络中粒子群优化算法的应用

粒子群优化算法是一种基于群智能的随机优化算法,该种算法和遗传算法相比,具有需要用户确定的参数较少,优化算法简单的优点。因此,粒子群优化算法一经提出,就受到了众多领域的广泛关注,目前,该种算法广泛的应用在模糊系统、模式分类、神经网络训练、函数优化以及其他的众多领域中。文章分析了粒子群优化算法的基本原理,探析了粒子群优化算法在计算机神经网络中的应用,并且对粒子群优化算法进行了改进。     

具有强开发能力的风驱动优化算法

风驱动优化算法是一种新兴的基于群体的迭代启发式全局优化算法。针对风驱动优化算法易陷入局部最优值的问题,实现了5种带有不同变异策略的风驱动优化算法,这些变异策略分别是小波变异策略、混沌变异策略、非均匀变异策略、高斯变异策略以及柯西变异策略。应用不同变异策略的风驱动优化算法对不同维度的经典测试函数进行了仿真实验,并与粒子群优化算法进行了比较。实验结果表明,小波变异风驱动优化算法具有较强的开发能力,可有效跳出局部最优,其寻优速率、收敛精度及算法稳定性均优于粒子群优化算法、风驱动优化算法和其他改进算法。     

生物地理学优化算法理论及其应用研究综述

生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization,BBO）是Simon提出的一种基于生物地理学理论的新型智能优化算法,具有良好的收敛性和稳定性。从BBO算法提出的背景出发,介绍了算法的基本理论、算法特点以及算法流程。总结了BBO算法的研究进展,包括BBO算法的理论分析、算法的改进、算法与其他优化算法的混合算法以及BBO算法在函数优化、电力系统、图像处理、机器人路径规划以及调度优化等领域的典型应用。对BBO算法有待解决的问题和未来研究方向进行了总结。     

量子群智能优化算法综述

随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题。群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向。在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用。综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、量子蝙蝠算法等量子群智能优化算法,并对量子群智能优化算法面临的问题以及未来研究方向进行了深入探讨。     

求解工程约束问题的新型智能优化算法及展望

为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约束的工程优化问题上的应用进行对比分析.首先,对6种优化算法的基本原理进行...     

MapReduce大数据处理平台与算法研究进展

本文综述了近年来基于MapReduce编程模型的大数据处理平台与算法的研究进展。首先介绍了12个典型的基于MapReduce的大数据处理平台,分析对比它们的实现原理和适用场景,抽象它们的共性。随后介绍基于MapReduce的大数据分析算法,包括搜索算法、数据清洗/变换算法、聚集算法、连接算法、排序算法、偏好查询、最优化算法、图算法、数据挖掘算法。将这些算法按MapReduce实现方式分类,分析影响这算法性能的因素。最后,将大数据处理算法抽象为外存算法,并对外存算法的特征加以梳理,提出了普适的外存算法性能优化方法的研究思路和研究问题,以供研究人员参考。具体包括优化外存算法的磁盘I/O,优化外存算法的局部性,以及设计增量式迭代算法。现有大数据处理平台和算法研究多集中在基于资源分配和任务调度的平台动态性能优化、特定算法并行化、特定算法性能优化等领域,本文提出的外存算法性能优化属于静态优化方法,是现有研究的良好补充,为研究人员提供了广阔的研究空间。     

仿生智能算法的比较分析

本文简要介绍了几种常见的智能优化算法,主要包括遗传算法、粒子群算法及蚁群算法。这些算法主要是解决优化问题中,传统优化方法无法解决的难题。同时,本文也给出了几种智能优化算法的基本思想,并比较其优缺点及在优化应用领域的使用情况。指出了不同智能优化算法的发展趋势。     

Apriori挖掘频繁项目集算法的改进

针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法Napriori。算法从优化产生2－项目集、事务压缩、项目压缩、优化连接等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1－项目集和2－项目集,将压缩优化和连接优化应用于k－项目集。实验结果表明,Napriori算法运行速度比Apriori算法有了明显的提高。     

若干新型智能优化算法对比分析研究

智能优化算法(IOA)指的是一类以自然界的生物生存进化过程或物理现象为算法原理,用于解决最优化问题的算法,较为知名的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。智能优化算法属于启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路。随着科学技术的进步和应用场景的改变,传统的智能优化算法在收敛速度、求解精度等方面已无法满足日益复杂的优化问题,因此不断有新的更高效的智能优化算法被提出。选取了近几年国内外提出的几种新型智能优化算法:蝴蝶优化算法(BOA)、飞蛾扑火算法(MFO)、正弦余弦优化算法(SCA)、蝗虫优化算法(GOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、麻雀搜索算法(SSA)。阐述了各算法的基本原理、算法步骤、相关的改进策略及存在的优缺点。为客观对比各算法性能,进一步通过3种类型共21个测试函数及6个指标评价各算法性能,最后归纳总结各算法的特点并对智能优化算法的发展前景进行展望。     

用整体分布优化算法求解水火电力系统短期优化调度

用整体分布优化算法,求解一个水火电力系统的短期优化调度问题.将求得的优化结果与用遗传算法、进化规划和粒子群优化算法求得的结果比较,验证了整体分布优化算法的有效性.用基本的整体分布优化算法时,与用遗传算法、进化规划和基本粒子群优化算法相比,优化性能得到较大的提高.说明整体分布优化算法适合于求解水火电力系统短期优化调度问题.     

基于混合平衡优化算法的疫苗配送路径优化

针对疫苗配送路径优化问题,在同时考虑固定成本、运输成本、制冷成本、碳排放成本和惩罚成本的情况下,提出以疫苗配送成本最小化为目标的车辆路径优化模型。为求解模型,在平衡优化器算法中引入模拟退火算法,改进平衡优化器算法容易陷入局部最优的不足,通过加入可变参数,提升算法平衡全局搜索和局部寻优的能力,得到一个能够稳定求出较高质量解的混合平衡优化算法。对2种不同规模的算例分别进行20次实验,将混合平衡优化算法与并行平衡优化算法、知识型蚁群算法、混合变邻域搜索算法、改进混合粒子群算法和平衡优化器算法进行对比。实验结果表明,混合平衡优化算法在小规模算例和大规模算例下得到的最小配送成本和配送成本的标准差都小于其他5种算法,其中,在小规模算例下进行实验后得到的最小配送成本分别为其他5种算法的73.5%、53.9%、69.1%、64.1%和33.4%。     

基于PowerPC架构的波束指向算法的优化

基于PowerPC架构提出了一种波束指向算法的优化策略,分别从三角函数的速算优化、浮点数运算的优化、循环嵌套优化、基于PowerPC指令集的优化等方面来实现。通过提出的优化算法,算法处理时间缩短为原来的十分之一。提出的优化策略对其他平台算法开发和优化也具有一定的指导和借鉴意义。     

一种改进的协同优化算法及其应用

针对协同优化方法收敛困难、优化效率低的问题,提出了一种改进的协同优化算法—ICO算法。通过引入自适应松弛因子将一致性等式约束转化为不等式约束,同时建立混合惩罚函数,将系统级约束优化问题转化为无约束优化问题,ICO算法较好地克服了传统协同优化算法难于收敛的缺点。标准算例实验结果表明,ICO算法能够有效提高优化的稳定性、可靠性和计算效率。优化结果显示了协同优化算法解决海洋供应船的设计优化问题的有效性,为解决更为复杂工程系统的设计优化问题奠定了基础。     

基于反馈教学优化算法的混沌系统参数辨识

针对传统智能优化算法对混沌系统参数辨识精度低、速度慢的问题,提出一种基于反馈教学优化算法的混沌系统参数辨识的新方法.该方法以教学优化算法为基础,在教授-学习阶段之后加入反馈阶段,同时将参数辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题.分别以三维二次自治广义Lorenz系统、Jerk系统和Sprott-J系统为待辨识模型,对粒子群优化算法、量子粒子群优化算法、教学优化算法及反馈教学优化算法进行了对比实验,反馈教学优化算法辨识误差为零,搜索次数明显减少.仿真结果表明,反馈教学优化算法明显提高了混沌系统参数辨识精度和速度,验证了该算法的可行性和有效性.     

基于模拟退火策略的细菌觅食优化算法

针对标准细菌觅食优化算法(BFOA)求解精度不高、稳定性较差、容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于模拟退火策略的细菌觅食优化算法(SA-BFO)。该算法在趋向操作完成后,采用模拟退火策略对全局最优个体进行优化,提高算法的优化精度和稳定性,利用模拟退火算法的概率突跳性来避免陷入局部极值。仿真实验结果表明,改进算法比标准细菌觅食优化算法具有较高的优化性能。     

一种使用Bi-ADMM优化深度学习模型的方案北大核心CSCD

ADMM算法被广泛应用于传统机器学习模型优化领域,它解决了某些深度学习的优化问题。该算法在优化深度学习模型方面的表现已经超过了大多数基于梯度的优化算法,而Bi-ADMM算法比ADMM算法的收敛速度更快、更稳定。文章提出了一种优化深度学习模型方案dlBi-ADMM算法,并用该算法来训练深度学习模型。首先,文章采用加速近端梯度算法优化耦合变量来降低矩阵求逆运算的复杂度;然后,详细给出每个变量的优化子问题的具体函数;最后,通过实验证明文章所提dlBiADMM算法优化的结果比dlADMM优化的结果更能提高模型的精度,且dlBi-ADMM算法比dlADMM算法在时间效率上表现更好。     

基于单纯形算子的混合差分进化算法

针对DE／rand／1／bin方案收敛速度慢的缺点,提出一种将单纯形确定性算法和差分进化随机搜索算法相结合的混合优化算法。利用差分进化算法搜索范围广、全局搜索能力强和单纯形算法局部搜索能力强、收敛速度快的特性,较大地提高了差分进化算法的收敛速度和搜索精度。典型Benchmarks复杂函数优化实验表明,该算法优化效率高、优化性能好、对初值具有较强的鲁棒性,性能优于单一的优化方法。     

来自大自然的寻优策略：像蝙蝠一样感知

蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食猎物行为的启发,并将多智能体系统与进化机制相结合发展而来的优化方法。作为一种新颖的仿生群体智能优化算法,分析了蝙蝠算法的仿生原理、优化机理及特点,对算法优化过程进行了定义。通过标准算例对蝙蝠算法在连续空间和离散空间的优化性能进行了仿真测试,结果表明该算法在函数优化和组合优化方面应用的可行性和有效性,具有良好的应用前景。