基于分层转移的粒子滤波MCMC重采样算法

针对粒子滤波中如何设计重采样策略以解决“权值蜕化”,同时又可避免“样本贫化”的问题,提出一种基于分层转移的Monte Carlo Markov链（MCMC）重采样算法．当样本容量检测出现“蜕化”时,将样本集按权值蜕化程度进行分层,利用提出的变异繁殖算法,将其与PSO融合产生MCMC转移核,并施以分层子集;然后通过Metroplis—Hastings算法进行接收-拒绝采样,由此构建的Markov链可收敛到与目标真实后验等价的平稳分布．数值仿真结果表明,所提出的算法能以更快的收敛速度和更小的估计误差贴近目标真实后验,从而提高了估计精度．     

采用混沌变异的进化算法

根据混沌理论关于进化与混沌的关系,设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“尺度收缩”的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的有效实现;而采用“尺度收缩”策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值,提高了算法性能,是解决优化问题的有效方法。     

改进遗传算法搜索性能的研究

本文针对改进遗传算法的搜索性能,提出了一种新的变异算子－自适应多位变异算子,它根据每一代的每一个体在当代中的优劣程度,自适应地控制其发生变异的位数。适应度差的个体变异的位数多,一方面使差的模式生存机会少,另一方面增加了种群的多样性,同时也扩大了搜索范围。我们用模式定理证明了该算子的有效性,并且我们作的仿真实验也同样表明该算子能大大改进遗传算法的搜索性能。     

粒子群遗传优化算法

针对粒子群优化算法易早熟的缺点,本文在粒子群优化算法中引入遗传算法的变异算子和克隆选择算子,提出了一种改进的粒子群优化算法—粒子群遗传优化算法。粒子群遗传算法在传统粒子群优化迭代公式的基础上,通过变异率和克隆选择率两个参数自适应地调整变异操作和克隆选择操作。当粒子群最优粒子的适应度在优化迭代过程中陷入停滞时,利用变异算子对粒子群中部分粒子进行随机变异操作,扩大粒子群搜索范围,防止粒子群陷入局部最优;而当粒子群最优粒子适应度随优化迭代过程不断提高时,则利用克隆选择算子淘汰适应度较低的粒子,提高粒子群整体的平均适应度,增强粒子群对局部的搜索能力,提高算法的计算效率。典型函数的算例测试表明,粒子群遗传优化算法不但具有粒子群优化算法所具有的易于工程实现、计算效率高等优点,还克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提高了算法的抗早熟性。     

带变异算子粒子群算法在多序列比对中的应用

多序列比对(Multiple Sequence Alignment)是进行生物序列分析的最基本任务之一。在对已有的多序列比对算法进行对比分析的基础上,提出了一种新的多序列比对优化算法—带变异算子粒子群多序列比对算法。带变异算子的粒子群算法提高了原有算法跳出局部收敛的能力,将其应用于多序列比对问题中,提高了已有的基于粒子群算法的多序列比对方法的性能,拓展了粒子群算法在多序列比对研究领域中的应用。实验证明,带变异算子粒子群多序列比对算法是有效、可行的。     

举起手来 让我搜身——非礼《星际争霸二》

听说一个很美很酷的变异女带领一大堆的虫族大罕杀回来了,请回兄弟,你一个人能应付得过来吗？为了让你在游戏中的表现更加让女孩子们尖叫,现在就让我来对它进行一次大搜身。     

一种改进的GA变异算子及其数学分析

提出了一种改进的GA变异算子,并对其有效性作了数学分析。实例表明,该算子能改善GA的收敛性能。     

优化机组设计 提高发电效益

小水电作为清洁能源是国家重点扶持和推广的项目．我省是水电资源不丰沛的省份之一．经过上世纪八九十年代的开发．条件较好的水电站已得到开发利用。在开发条件并不优越的前提下．针对小型径流式水电站．小流量历时较长．集中水头较低的情况．如何通过优化机组设计来提高发电效益？易县胶东沟口水电站通过优化机组设计充分利用枯水期小流量和水头．经过实际运行收到了较好收益。     

基于自相关分析的BP网络年径流预测模型及其应用

在目前利用BP神经网络进行径流预测的方法中,网络输入与输出的确定方法比较模糊,缺乏理论依据.鉴于此,提出通过对数据系列进行自相关性分析来确定网络结构的方法,此方法建立的BP网络预测模型应用于某电站的年径流预测.结果表明,该模型预测精度高,能够满足电站对径流预测的需要.     

牡丹江流域中游牡丹江城区段水文特性分析

以牡丹江流域中游为研究对象,结合流域概况,根据牡丹江水文站实测资料进行分析牡丹江中游段的降雨、蒸发、径流、洪水及泥沙等水文特性,为牡丹江城区段水文、水资源开发提供数据支持。