基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,利用禁忌搜索算法较强的“爬山”能力,搜索时能够跳出局部最优解,转向解空间的其他区域的特点,提出了一种新的基于禁忌搜索（TS）的混合粒子群优化算法（TS—PSO）,并选用两个函数进行测试．结果表明,TS—PSO比其他改进粒子群算法更能提高收敛速度,获得全局最优解．     

具有收获率的HollingⅢ类功能性反应捕食模型的定性分析

研究了在线性收获率条件下两种群都具有密度制约项的HollingⅢ类功能性反应的捕食模型,利用微分方程定性分析理论,对模型进行了定性分析.讨论了模型的食饵等倾线和捕食者等倾线的性质,并且根据它们的位置关系给出了模型唯一正平衡点存在的充要条件,研究了模型各个平衡点的性态,得到了模型的一切解是正向有界的,同时通过构造Dulac函数,由Dulac判断定理得到了模型不存在极限环的条件,并给出了唯一正平衡点全局渐近稳定的充分条件.     

模拟退火算法及其改进算法的研究

本文主要研究传统模拟退火算法以及改进算法的思想,在文中分别对各个改进算法给出了实验对比数据,更好证明了改进算法的有效性;在最后讨论了模拟退火算法的优缺点,并在对改进算法的分析研究的基础上归纳给出模拟退火算法可行的改进方向。     

基于改进选择性BPSO算法的配电网降损重构研究

为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题.该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性.通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力.     

具反馈控制和Holling-III类功能反应的修正Leslie-Gower捕食系统研究

利用微分方程比较原理和构造适当的Lyapunov函数研究具反馈控制和Holling-III类功能反应的修正Leslie-Gower捕食系统,得到了保证系统永久持续生存和全局吸引的充分性条件,所得的结果补充了文献[6]的工作.     

自适应小世界粒子群优化算法

提出一种基于小世界网络的自适应拓扑结构。每个粒子都与它的近邻粒子进行交互,其有一定概率通过小世界重置与远方的粒子进行沟通;为粒子群体的每个维度分配一个特定的小世界网络,不同维能够学习不同邻居的历史信息;粒子的邻域大小与小世界重置的概率将在种群收敛状态的基础上进行自适应调整。利用标准函数集对该算法进行测试,测试结果表明,通过该机制,粒子群体具有更好的搜索多样性,能够平衡全局探索与局部开发。     

基于冲突对象集的决策系统分配约简算法

目前对不一致不完备决策系统的粗糙集属性分配约简研究较少,研究不一致不完备决策系统的分配约简更具有实际应用价值。基于此,提出一种基于冲突对象集的不一致不完备决策系统分配约简方法。通过定义冲突对象集的概念,给出计算核属性集和属性重要性的方法;在此基础上,给出求解不一致不完备决策系统分配约简的算法。理论分析和实例结果表明,该方法显著降低了分配约简求解的空间复杂度,更加适合大规模数据库。     

不一致决策表规则获取的粒计算方法

针对不一致决策表的规则获取,从属性多粒度角度考虑,按粒度由粗到细将决策表划分成不同的粒度空间,通过定义相容粒关系矩阵和不相容粒关系矩阵,并充分挖掘隐含在矩阵中的启发式信息,实现对不同粒度空间确定性规则和不确定性规则的获取.最后,从实例分析以及UCI测试对算法进行验证,并与现有算法进行实验对比,实验结果与分析表明了所提出算法的可行性和有效性,而且按此方法获取的规则集的泛化能力更强.     

一种新的相位角编码量子进化算法

针对具有连续解空间的数值函数优化问题,基于量子算法和实数编码进化算法的思想,提出一种新的相位角编码量子进化算法(PAQEA).算法的概率表达特性使得量子染色体能够以一定概率表达优化问题的所有可行解,结合动态量子旋转门实现染色体的进化,实现了算法局部搜索与全局搜索的平衡.理论分析证明了算法的全局收敛性.仿真结果表明,该算法适用于复杂数值函数优化问题,具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点.     

对比度、颜色一致性和灰度像素保持的消色算法

目的 为了解决目前消色算法中不能同时保持原始图像的对比度,颜色一致性和灰度像素特征的问题,提出一种新的优化算法,最大限度地同时保留这些视觉特性。方法 为了保持原始图像的结构和局部对比度信息,用双高斯模型构建像素对之间的误差能量项;为了保持颜色一致性,采用局部线性嵌入模型构建能量项,确保原始图像中颜色一致的像素在结果图像中也拥有一样的灰度级;为了保持灰度像素特征,先标记出原始图像中的灰度像素,并强制规定这些像素的灰度值是已知的且在消色变换的过程中始终不变,然后用双高斯模型构建出灰度像素与其他像素之间的误差能量项。线性结合这3个能量项,得到目标能量函数,再通过迭代法求解出使总能量值达到最小的灰度值,从而得到了最终的消色结果。结果 实验结果表明,本文算法能够同时较好地保持原始图像中的对比度、颜色一致性和灰度像素特征。结论 本文算法基本符合人类对图像对比度变化的感知程度,而且能够很好地保持细节信息和全局结构,可应用于数字打印、模式识别等方面,具有很大的应用价值。