混合匹配规则的否定选择算法

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析．实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率．     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

基于遗传蜂群算法的运动想象BCI系统导联选择*

在运动想象脑-机接口系统中,常采用高密度导联获取脑电信号,导致实验准备时间长,系统运行速度慢,性能变差等问题。针对上述不足,本文提出了一种基于遗传算子的蜂群算法用于导联优选,引入交叉和变异算子以提高蜂群算法的邻域搜索能力。通过对第四届国际BCI 竞赛 Dataset 1中四名被试者(a,b,f和g)的59导联运动想象数据进行导联优选,用多类CSP算法和支持向量机对优选导联数据进行特征提取和分类识别。结果表明所提出的算法在大大降低了导联维数的同时,也得到了比采用全部导联更高的分类识别率,验证了本文所提算法的实用性和有效性。     

Swarm Intelligent Compressive Routing in Wireless Sensor Networks

This article proposes a novel algorithm to improve the lifetime of a wireless sensor network. This algorithm employs swarm intelligence algorithms in conjunction with compressive sensing theory to build up the routing trees and to decrease the communication rate. The main contribution of this article is to extend swarm intelligence algorithms to build a routing tree in such a way that it can be utilized to maximize efficiency, thereby rectifying the delay problem of compressive sensing theory and improving the network lifetime. In addition, our approach offers accurate data recovery from small amounts of compressed data. Simulation results show that our approach can effectively extend the network lifetime of a large‐scale wireless sensor network.     

基于正交实验设计的人工蜂群算法

人工蜂群算法是近年来提出的较为新颖的全局优化算法,已成功地应用于解决不同类型的实际优化问题.然而在该算法及相关的改进算法中,侦察蜂通常采用随机初始化的方法来生成新食物源.虽然这种方法较为简单,但易造成侦察蜂搜索经验的丢失.从算法搜索过程的内在机制出发,提出采用正交实验设计的方式来生成新的食物源,使得侦察蜂能够同时保存被放弃的食物源和全局最优解在不同维度上的有益信息,提高算法的搜索效率.在16个典型的测试函数上进行了一系列实验验证,实验结果表明:1) 该方法能够在基本不增加算法运行时间的情况下,显著地提高人工蜂群算法的求解精度和收敛速度;2) 与3种典型的变异方法相比,有更好的整体性能;3) 可作为提高其他改进人工蜂群算法性能的通用框架,具备有良好的普适性.     

基于高斯变异的人工萤火虫算法在云计算资源调度中的研究

如何合理地分配云计算资源一直都是研究的热点.建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在算法中引入高斯变异算法,通过与经典函数比较,优化后的算法在搜索精度上以及收敛速度上有了很大的提高.通过在CloudSim平台上与经典智能算法的比较,该算法能够有效地提高云计算中的资源调度性能,缩短任务完成的时间,提高系统整体处理能力.     

WSNs入侵检测中实值否定选择算法研究

针对无线传感器网络免疫入侵检测中否定选择算法采用r-连续位二进制串匹配度作为亲和力,检测率低且无法反映WSNs在一段时间内的动态特性这一现象,提出采用RNS-WSNs算法,该算法用一段时间内属性值的变化率构成向量作为抗原和抗体,通过计算向量间的曼哈顿距离作为亲和力。在NS3上模拟WSNs进行实验,结果显示在能量消耗相当且误报率相同的情况下,RNS-WSNs算法具有更高的检测率。     

改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测

为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。     

Optimal design of a 3D-printed scaffold using intelligent evolutionary algorithms

Fabrication of three-dimensional structures has gained increasing importance in the bone tissue engineering (BTE) field. Mechanical properties and permeability are two important requirement for BTE scaffolds. The mechanical properties of the scaffolds are highly dependent on the processing parameters. Layer thickness, delay time between spreading each powder layer, and printing orientation are the major factors that determine the porosity and compression strength of the 3D printed scaffold.In this study, the aggregated artificial neural network (AANN) was used to investigate the simultaneous effects of layer thickness, delay time between spreading each layer, and print orientation of porous structures on the compressive strength and porosity of scaffolds. Two optimization methods were applied to obtain the optimal 3D parameter settings for printing tiny porous structures as a real BTE problem. First, particle swarm optimization algorithm was implemented to obtain the optimum topology of the AANN. Then, Pareto front optimization was used to determine the optimal setting parameters for the fabrication of the scaffolds with required compressive strength and porosity. The results indicate the acceptable potential of the evolutionary strategies for the controlling and optimization of the 3DP process as a complicated engineering problem.     

基于改进的无量纲指标信息融合故障诊断方法

针对无量纲指标信息的不确定会产生冲突证据的问题,提出一种基于改进证据理论的无量纲指标信息融合故障诊断方法.采用人工免疫算法构建原始证据;通过计算无量纲免疫检测器证据之间的相似度找出相似证据和冲突证据.保留相似证据,并利用可信度修正冲突证据,从而降低冲突证据对证据理论合成结果的影响.组合式旋转机械故障诊断试验验证本文方法有效.该方法能够明显提高故障诊断准确率.