基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法

针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能.经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能.     

基于细菌觅食特征改进粒子群算法优化SVM模型参数研究

针对粒子群算法优化SVM模型参数在进化后期容易陷入局部最优的问题,研究了细菌觅食趋利避害机制,提出了一种基于细菌觅食特性改进粒子群算法的方法,并将改进方法应用于优化SVM预测模型参数的研究;实验结果表明,该方法能够弥补粒子群算法在进化后期容易陷入局部最优的缺陷,具备更好的寻优性能。     

二阶微粒群算法

为了提高标准微粒群算法的全局收敛性,提出了一种新的微粒群算法——二阶微粒群算法.首先,介绍了二阶微粒群算法的引入,分析了其收敛性,并且研究了其参数的选择范围.其次,在分析二阶微粒群算法的进化方程的基础上,引出了具有随机惯性权重的标准微粒群算法.再次,在二阶微粒群算法中加入振荡因子来调整微粒的速度变化率,更好地使二阶微粒群算法收敛于全局最优.最后,利用这几种改进方法对典型测试函数进行仿真,实验结果表明,这些方法能够有效克服早熟问题,在全局收敛性和收敛速度方面均优于标准微粒群算法.     

音视频信息融合的说话人跟踪算法研究

针对单独的音频和视频信息跟踪的缺陷,提出了一种音视频信息融合的粒子滤波跟踪算法。采用闭环跟踪框架,分为底层跟踪、融合、重要性粒子滤波、跟踪输出和反馈五个环节。底层跟踪环节利用说话人脸部肤色信息进行均值漂移跟踪的同时,利用说话人声音信号到达麦克风阵列的时间延迟进行跟踪定位;融合环节对这两者得到的跟踪信息进行整合,得出基于音视频信息融合的重要性函数和融合似然模型;滤波环节利用重要性粒子滤波算法对融合的数据进行滤波处理;跟踪环节根据滤波结果对说话人进行跟踪;反馈环节将跟踪结果动态反馈给人脸肤色跟踪和声源定位跟踪模块。流程化的闭环处理过程保证了算法的实时性。最后,采用AMI会议语料库对该算法进行测试,结果表明该算法平均误跟率仅为9.32%,比使用单一音频或视频信息的跟踪算法稳定性好、准确性高。     

一种混合粒子群算法及其在Job Shop问题中的应用

粒子群算法是一种新颖的演化计算技术,具有思想简单、容易实现的优点,被广泛应用于连续空间的优化。结合遗传算法的思想提出一种新的进化方式并用于Job Shop离散空间优化,进一步结合粒子群算法的群体多样性和禁忌搜索算法的集中搜索性提出一种粒子群算法和禁忌搜索算法的混合策略。用Job Shop问题作为测试基准,仿真试验显示混合粒子群算法是可行和有效的。     

基于深度置信网络的广告点击率预估的优化

随着互联网广告的飞速发展,如何预测目标用户对互联网广告的点击率（click-through rate,简称CTR）,成为精确广告推荐投放的关键技术,并成为计算广告领域的研究热点和深度神经网络的应用热点.为了提高广告点击率预估的精确度,提出了基于深度置信网络的广告点击率预估模型,并通过基于Kaggle数据挖掘平台数据集的1 000万条随机数据的实验,研究不同的隐藏层层数和隐含节点数目对预测结果的影响.为了解决深度置信网络在数据规模较大的工业界解决方案中的训练效率问题,通过实验证明：广告点击率预估中,深度置信网络的损失函数存在大量的驻点,并且这些驻点对网络训练效率有极大的影响.为了提高模型效率,从发掘网络损失函数特性入手,进一步提出了基于随机梯度下降算法和改进型粒子群算法的融合算法,以优化网络训练.融合算法在迭代步长小于阈值时可以跳出驻点平面,继续正常迭代.实验结果表明,与传统的基于梯度提升决策树和逻辑回归的广告点击率预估模型以及模糊深度神经网络模型相比,基于深度置信网络的预估模型具有更好的预估精度,在均方误差、曲线下面积和对数损失函数指标上分别提升2.39%,9.70%,2.46%和1.24%,7.61%,1.30%;使用融合方法训练深度置信网络,训练效率提高30%~70%.     

基于PSO算法的目标值前馈型二自由度PID控制器的优化设计

微粒群优化算法是一种全局优化技术，算法简单、容易实现．其通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域．提出了将微粒群优化算法用于二自由度PID控制器参数的寻优设计中，并以工业过程中常见的对象为模型，进行了Matlab仿真试验，仿真结果表明系统同时具有了最优的目标值跟踪特性和干扰抑制特性，证明了PSO算法的有效性．     

基于Monte Carlo 粒子滤波的POMDPs 在线算法

针对部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)的信念状态空间是一个双指数规模问题,提出一种基于 Monte Carlo 粒子滤波的 POMDPs 在线算法.首先,分别采用粒子滤波和粒子映射更新和扩展信念状态,建立可达信念状态与或树;然后,采用分支界限裁剪方法对信念状态与或树进行裁剪,降低求解规模.实验结果表明,所提出算法具有较低的误差率和较快的收敛性,能够满足系统实时性的要求.     

网络协议的应用及其性能研究

协议是用来描述进程之间信息交换数据时的规则术语,而网络协议顾名思义是应用于网络中的协议,一说到网络协议,人们脑海中往往浮现出来的是TCP/IP,其实TCP和IP分别是传输层和网络层的一个协议。将从应用层、运输层、网络层3个层次上对目前常用的网络协议性能进行描述。     

一种改进快速稳定的多目标优化算法

多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性.为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将ε-dominance的概念应用到PSO中.该方法在实验过程中取得了良好的效果.其运算速度快,而且最终优化的点数可以得到控制.