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1.
基于遗传算法的不同形状物体布局求解研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对不同形状物体布局特点的分析,依据遗传算法的基本思想,选择通过对不同形状物体布局特点的分析,根据遗传算法的基本思想,选择合适的编码方法、遗传算子和适应性度函数,提出一种基于遗传算法的不同形状物体布局求解算法.该算法可实现对不同形状物体进行布局求解.计算机仿真实验表明,该算法具有收敛速度快,能够在较短时间内获得较佳的布局方案. 相似文献
2.
工程实践中多种振动问题的求解常常归纳为求矩阵特征值问题,另外一些稳定性分析问题及相关分析问题也可以转化为求矩阵特征值问题.为了有效求解此类问题,提出了一种新的求解矩阵特征值的进化策略算法,该算法可用于求解任意矩阵的特征值.实验结果表明,这种基于进化策略算法求解矩阵特征值的方法,与传统方法相比,表现出求解精度高,收敛速度快等优点. 相似文献
3.
基于双种群的小生境差分进化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数.为此,提出了基于双种群的小生境差分进化算法.在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在局部具有尽可能细致的搜索能力.通过子群重组实现子群间的信息交换,然后引入小生境淘汰机制.对典型测试函数的优化结果表明,该算法能找到全部解,而且精度好. 相似文献
4.
泛函网络是近年提出的一种对神经网络的有效推广.与神经网络不同,它处理的是一般的泛函模型,它在各个神经元之间的连接没有权值,并且神经元函数不固定的,往往是一给定的基函数的组合,泛函网络学习的目的就是求出神经元函数的精确表达式或近似表达式. 迄今关于泛函网络神经元基函数的存在性和选取方法缺乏理论依据.文中基于Banach空间中偏序理论,分析了泛函网络神经元基函数的存在性,给出了泛函网络神经元基函数选取方法,对于完善泛函网络的基础理论具有参考价值. 相似文献
5.
求多项式方程全部实根的混合差分进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多项式方程求实根问题,提出了一种混合差分进化算法.在该算法中,先对标准差分进化算法进行了一些改进,对计算种群个体的适应度并排序,利用二分之一规则选取个体,并引入自适应变异算子和进化策略重组算子,用改进的差分进化算法对种群进行优化,然后引入模拟退火算法和小生境技术对生成的新个体进一步优化.通过典型算例的数值仿真表明,文中提出的算法克服了标准差分进化算法易陷入局部极优等缺点,可以求任意高次多项式方程的全部实根,而且求解效率高,是一种求解多项式方程全部实根的有效算法. 相似文献
6.
7.
8.
基于代数神经网络的不确定数据知识获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
定义了代数神经元、代数神经网络,讨论了不确定数据知识获取的数学机理,设计出一类单输入,单输出的三层前向网络来获取知识的代数神经网络模型,给出一种基于代数神经网络知识获取的方法,通过该网络的学习,能确定任意一组给定数据的目标函数的逼近式。 相似文献
9.
基于HFLANN自组织多项式网络学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
首先提出一种双曲函数型神经网络HFLANN,设计出一类基于HFLANN网络的层次双曲型函数网络HHFLANN,给出了HHFLANN的网络学习算法,使其在用于非线性的拟合中体现了较强的优越性,对于任意的Volterra级数使用HHFLANN网络来逼近是完全可行的,该算法较GMDH算法和SOP算法,具有快速简单的特性,它优于GMDH算法,有规律地选取部分多项式;优于SOP算法,在构造SOP网络不需要太多的中间隐层,从而加快了学习过程,提高了网络的逼近性能,更适合于具有层次结构的应用领域。 相似文献
10.