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JADE算法是传统差分进化算法(DE)的一种改进算法,其收敛速度更快、优化性能更好,拥有一套完整的自适应参数调整机制有效加强了算法的全局搜索优化能力. 本文将自适应差分进化算法(JADE)用于聚类,提出了一个新的基于JADE的自动聚类算法(AC-JADE). 首先,本文采用双交叉策略,在传统的两点式交叉操作之后,针对DE用于自动聚类时的特定的编码方式,添加了一种基于个体间聚类中心随机交换交叉策略;其次,针对聚类中心选取方法的随机性导致的聚类中心有可能偏离数据集或者聚类中心过于集中的缺陷做出了相关改进,通过先对聚类中心进行筛选在进行聚类,有效避免了因算法本身的随机性导致的错误聚类划分. 通过对UCI的4个数据集的仿真实验比较,该种双交叉操作的聚类算法明显好于同类算法. 相似文献
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变异策略对差分进化算法(DE)算法的成功与否起到至关重要的作用.然而,方向信息在DE变异策略的设计当中并没有被充分地挖掘,且对于如何平衡进化速度和种群多样性这两者之间的矛盾也没有得到很好的解决方案.研究了个体在进化选择操作前后产生的差量信息在变异操作上的导向作用,提出了一种新的基于进化方向的变异策略“DE/current-to-pbest/1/Gvector”.同时,为了测试我们这种新的方向信息能否提高算法的优化能力,我们在自适应差分进化算法(JADE)的基础上提出了一种新的算法DVDE.对CEC2005常用的12个测试函数做了仿真实验,实验结果证明DVDE的算法性能平均优于其他5个目前来说性能最好的DE算法(JADE,SaDE,CoDE,jDE,EPSDE),特别是对于单峰函数,效果更为明显.实验结果也说明进化方向的加入对于提高算法的收敛速度以及保护种群的多样性避免算法过早陷入局部最优起到了较好的作用. 相似文献
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四川南部在中国白酒生产中占有非常重要的地位。自然环境条件是这一地区能够生产优质白酒的基础,本文研究了四川重要白酒产地与全国其它地区产酒地的气候特征。结果显示,四川南部全年的大气温度较高,湿度大,风速小,特别是在白酒主要生产季节,其气温比其它偏北或者纬度偏低的地区高,而在白酒度夏季节,川南地区与其它地区的气温差异较小。温暖、降雨量适中、湿润、日照少、风小是川南地区独特的气候特征,在全国是独一无二的,是生产浓香型白酒不可复制的自然条件。 相似文献
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实验表明镀上MgF2增透膜后,钛酸锶和硅的拉曼特征峰都有几倍的增强,多层膜的激光感生电压增大1倍左右;MgF2薄膜为非晶态。 相似文献