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一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于人工免疫原理的最优RBF模糊神经网络控制器设计方案.首先给出了控制器结构,其次将免疫进化算法用于控制器参数的优化,设计了一种满足二次型性能指标的最优RBF模糊神经网络控制器.将该控制器用于控制实际倒立摆系统,并采用状态变量合成方法以大大减少模糊规则的数目,实验结果验证了该控制器的有效性. 相似文献
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将混沌优化算法与克隆选择算法相结合,提出了一类基于混沌搜索的免疫算法.首先利用解空间变换将优化变量表示为混沌变量,并将混沌变量编码为抗体.然后,利用混沌变量的遍历性和随机性特点,通过在高亲和力抗体的邻域内进行混沌搜索以实现局部寻优,通过在整个解空间内的混沌搜索来避免陷入局部最优解.数值仿真结果表明该算法具不易陷入局部最优、解的精度高和操作简单等优点. 相似文献
3.
人工免疫系统研究的新进展 总被引:12,自引:4,他引:12
综述了人工免疫系统的最新研究成果。首先简述了生物免疫系统的信息处理机理,其次介绍了独特型人工免疫网络、多值免疫网络、免疫联想记忆等人工免疫模型,以及反向选择、免疫遗传、克隆选择等五类免疫学习算法,最后介绍了人工免疫系统的应用,并展望了该领域的进一步研究方向。 相似文献
4.
一种结合多目标免疫算法和线性规划的双行设备布局方法 总被引:1,自引:0,他引:1
设备布局对于提高生产效率和降低运营成本具有重要意义. 本文针对半导体加工制造中常见的双行设备布局问题, 提出了一种结合多目标免疫算法和线性规划的双行设备布局方法来同时优化物料流成本和布局面积两个目标. 首先, 建立了问题的混合整数规划模型;其次, 针对问题既含有组合方面(机器排序)又含有连续方面(机器精确位置)的特点, 分别设计了一种多目标免疫算法来获取非支配的机器排序集合, 提出了一种基于线性规划的方法来构造任一非支配机器排序对应的连续的非支配解集;最后, 由所有连续的非支配解来构造最后Pareto解. 实验结果表明, 该方法对于小规模问题能获得最优Pareto解, 对于大规模问题能够获得具有良好分布性的Pareto解且其质量远好于NSGA-II和精确算法获得的解. 相似文献
5.
粗糙集理论的新进展及其在智能信息处理中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
主要总结了近年来粗糙集理论的研究和进展,介绍了广义粗糙集模型研究的一些主要方面和最新成果,从逼近算子和粗糙隶属函数的角度,讨论了广义粗糙集模型的各种类型,并着重分析了粗集理论在智能信息处理中的应用情况。 相似文献
6.
针对无线网络流量长期预测问题,提出一种基于宽度&深度学习的基站网络流量预测方法。首先,利用S-H-ESD算法和数据平滑方法对网络流量数据进行预处理,以降低噪声数据对预测的影响;然后,将网络流量作为宽度&深度模型的深度部分(神经网络)的输入,将无线资源控制(RRC)连接数和物理资源块(PRB)利用率作为模型的宽度部分(线性模型)输入,通过结合深度部分和宽度部分来预测网络流量。所提方法为所有基站的网络流量建立一个预测模型,预测结果的均方根对数误差(RMSLE)为0.985,明显优于传统的季节性差分自回归滑动平均模型(RMSLE为2.095)和长短期记忆网络模型(RMSLE为3.281)。实验结果表明:宽度&深度模型通过结合线性模型的记忆能力和深度模型的泛化能力,能够更好地解决无线网络流量的长期预测问题。 相似文献
7.
提出了用来解决Job shop调度问题的混合免疫调度算法.首先构造了一种结合小生境技术的混沌搜索免疫算法,作为全局搜索算法来找到调度解空间中的较好解;然后,提出一种改进的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,在该解所在局部解空间进行局部搜索.为了减小调度问题的解空间,采用参数化活动调度启发式算法将解空间限定在参数化活动调度集合内.多个标准算例的仿真结果表明混合免疫调度算法是解决Job shop调度的有效方法. 相似文献
8.
基于生物免疫系统的计算智能近年来正逐渐成为一个研究热点.针对模糊神经网络控制器难于设计的问题,提出了一种免疫进化算法用于径向基函数模糊神经网络控制器参数的优化设计.首先将控制器参数进行编码表示成个体,并由若干随机个体组成初始群体;然后模拟生物适应性免疫应答过程,通过扩展操作在群体中较优秀个体的小邻域内进行局部搜索,同时利用突变操作在较差个体的大邻域内搜索;最后将设计的控制器用于控制倒立摆系统,仿真结果验证了该控制器的有效性. 相似文献
9.
提出了一种基于K-means全局引导策略的多目标微粒群算法(KMOPSO),通过K-means算法从归档集中选出K个均匀分布的非支配粒子作为全局最优引导,以保证种群中的粒子向整个Pareto前端移动,提高解的多样性. 用基于最近邻居的剪枝算法控制归档集规模,同时保证其中非支配解的多样性. 引入变异策略来加强算法的局部搜索能力,避免早熟收敛. 用5个经典函数进行了仿真测试,实验结果表明,该算法能有效地解决多目标优化问题,不但能收敛于Pareto最优前端,而且在解的多样性方面优于改进的非劣分类遗传算法和基于拥挤距离的多目标微粒群算法. 相似文献
10.
针对交通流的含噪混沌特征,提出了一种基于小波回声状态网络的交通流多步预测模型。该模型利用小波多尺度分解方法,屏蔽了噪声成分对交通流动力学特性的干扰,同时提取了占有交通流绝大部分能量的混沌低频成分。在采用多路分量并行预测的方式下,充分发挥了回声状态网络对混沌低频分量的强大多步预测能力,从而保障了交通流多步预测的精度。对北京市西直门桥的实测交通流的预测结果表明:该模型的多步预测精度比传统的回声状态网络模型有了较大幅度的提升,在保证预测精度的前提下,最大可预测的步长也相应的增加。 相似文献