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粒子群优化算法中惯性权重改进策略综述 认领
1
作者 杨博雯 钱伟懿 《渤海大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第3期274-288,共15页
在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法... 在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法,综述了惯性权重在粒子群优化算法中的各种改进策略.为粒子群优化算法的进一步改进研究提供参考. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 惯性权重 全局搜索能力 局部搜索能力
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基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究 认领
2
作者 杨钎 许益民 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期161-165,170共6页
在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提... 在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO.BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM.BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO.BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。 展开更多
关键词 V形自由折弯 回弹 BP神经网络 改进粒子群算法 全局搜索能力 收敛精度 泛化能力
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基于改进遗传算法的室内环境下的机器人路径规划 认领
3
作者 黄杰 《电子世界》 2019年第8期60-61,共2页
针对传统遗传算法在机器人路径规划上的不足,并针对特定的室内环境,本文提出一种在选取子代时随机改变每代的种群数、剔除极差的个体的原则进行子代筛选,从而使遗传算法避免陷入局部最优并且快速收敛。仿真结果表明,这种算法是有效可行... 针对传统遗传算法在机器人路径规划上的不足,并针对特定的室内环境,本文提出一种在选取子代时随机改变每代的种群数、剔除极差的个体的原则进行子代筛选,从而使遗传算法避免陷入局部最优并且快速收敛。仿真结果表明,这种算法是有效可行的。引言:随着人工智能的发展,对机器人智能化要求越来越高,其中路径规划一直是机器人研究领域的重点,它的首要目标是在机器人所在环境内生成从起点到终点的无碰撞路径,其次则是改善该路径以达到更优的路径。关于机器人路径规划,一般有静态路径规划和动态路径规划两种。目前,有很多路径规划算法都被提出,其中遗传算法具有较强的全局搜索能力被很多研究所采用。 展开更多
关键词 机器人路径规划 改进遗传算法 室内环境 传统遗传算法 动态路径规划 路径规划算法 全局搜索能力 快速收敛
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基于改进DCW-QPSO算法的露天矿卡车调度优化方法 认领
4
作者 王俊栋 李宁 +3 位作者 吴亚辉 卢文杰 王李管 李江江 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第12期156-162,共7页
为了提高露天矿卡车运输效率,有效降低矿山企业开采成本,针对量子粒子群算法(QPSO)在优化求解过程中易陷入局部最优的问题,本研究引入惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法(DCW-QPSO),并借助于遗传算法的变异操作,将DCW-QPSO的粒子更... 为了提高露天矿卡车运输效率,有效降低矿山企业开采成本,针对量子粒子群算法(QPSO)在优化求解过程中易陷入局部最优的问题,本研究引入惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法(DCW-QPSO),并借助于遗传算法的变异操作,将DCW-QPSO的粒子更新方法改进,然后将改进DCW-QPSO用于求解露天矿卡车运输调度方案。调度方案以总运输成本最低为目标函数,并综合考虑矿石产量、品位均衡、卡车等待时间最短等约束条件。通过在国内某大型露天铁矿的应用发现,卡车调度优化结果符合矿山实际生产需求,为企业管理者提高了决策依据。改进算法在模型求解过程中全局搜索能力及算法稳定性都得到显著提升,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 大型露天矿山 卡车调度优化 改进DCW-QPSO 全局搜索能力
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基于鲶鱼粒子群算法的微电网并网优化调度 认领
5
作者 吴康 张彬桥 《电力学报》 2019年第5期417-422,共6页
对于微电网运行优化调度问题,采用传统的粒子群算法容易陷入局部最优,因此根据"鲶鱼效应"思想对粒子群算法进行改进,使算法能够从局部最优摆脱出来,保证收敛的同时提高算法的全局搜索能力。研究建立包含风力发电机、光伏电池... 对于微电网运行优化调度问题,采用传统的粒子群算法容易陷入局部最优,因此根据"鲶鱼效应"思想对粒子群算法进行改进,使算法能够从局部最优摆脱出来,保证收敛的同时提高算法的全局搜索能力。研究建立包含风力发电机、光伏电池阵列、微型燃气轮机、柴油发电机及储能蓄电池在内的微电网并网优化调度模型,以系统经济运行成本为目标,采用鲶鱼粒子群算法进行求解,并与基本粒子群算法PSO进行比较分析,算例仿真结果证实了鲶鱼粒子群算法在求解微电网优化问题的可行性与先进性。 展开更多
关键词 微电网 鲶鱼效应 粒子群算法 优化调度 全局搜索能力
种群规模对蝙蝠算法性能的影响 认领
6
作者 郭小雪 贺兴时 罗东 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2019年第3期312-316,共5页
为优化蝙蝠算法的性能,提高算法自身的寻优能力,分别从蝙蝠算法收敛速度、求解精度、全局搜索能力和收敛时间4个方面分析种群规模对蝙蝠算法性能的影响。选用8个标准测试函数在不同种群规模下进行仿真实验。结果表明,求解单峰和多峰问题... 为优化蝙蝠算法的性能,提高算法自身的寻优能力,分别从蝙蝠算法收敛速度、求解精度、全局搜索能力和收敛时间4个方面分析种群规模对蝙蝠算法性能的影响。选用8个标准测试函数在不同种群规模下进行仿真实验。结果表明,求解单峰和多峰问题时,蝙蝠算法的种群规模分别选取70和170,算法的性能最好。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 种群规模 维度 收敛时间 全局搜索能力
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基于引领个体策略的人工蜂群算法 认领
7
作者 高楚仪 付峥 吴冬梅 《电脑与信息技术》 2018年第6期5-7,共3页
近年来,蜂群进化算法由于其较强的全局搜索能力收到了广泛关注,但研究发现该算法收敛速度不快.文章首先通过从具有较好寻优结果的个体中任意选取一个个体作为当前进化个体的引领个体,从而加快其收敛速度.其次,通过引入一个混沌变异因子... 近年来,蜂群进化算法由于其较强的全局搜索能力收到了广泛关注,但研究发现该算法收敛速度不快.文章首先通过从具有较好寻优结果的个体中任意选取一个个体作为当前进化个体的引领个体,从而加快其收敛速度.其次,通过引入一个混沌变异因子控制改进以后个体的寻优范围以平衡个体的全局和局部搜索能力.改进以后的蜂群进化算法同多个比较算法在典型的标准测试函数验证了算法有效性. 展开更多
关键词 人工蜂群进化算法 全局搜索能力 收敛速度
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基于双高斯函数的一种高效鸟群优化算法 认领
8
作者 彭君君 刘勇进 《现代电子技术》 北大核心 2018年第23期106-112,共7页
针对采用鸟群算法求解实际问题中的复杂函数时存在易陷入局部最优、学习能力差、缺乏收敛性理论分析等问题,提出基于双高斯函数的一种高效鸟群优化算法。该算法增加了鸟群的挑食行为,巧妙地避免初始寻优值易陷入局部最优点或鞍点的问题... 针对采用鸟群算法求解实际问题中的复杂函数时存在易陷入局部最优、学习能力差、缺乏收敛性理论分析等问题,提出基于双高斯函数的一种高效鸟群优化算法。该算法增加了鸟群的挑食行为,巧妙地避免初始寻优值易陷入局部最优点或鞍点的问题。同时,通过构建智能学习行为提高算法的自适应学习能力;然后构建双高斯函数更新法提高种群的多样性以增强算法全局搜索能力;最后,对于高效鸟群优化算法,给出时间复杂度分析。对多种标准测试函数进行仿真实验,实验结果表明,对于复杂函数优化,高效鸟群优化算法在达到收敛时其迭代次数相对基本鸟群算法减少50%左右,寻优成功率提高10%左右。 展开更多
关键词 高效鸟群优化算法 双高斯函数 局部最优点 时间复杂度分析 全局搜索能力 迭代次数
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具有步长调整策略的强制进化随机游走算法优化换热网络 认领 被引量:10
9
作者 刘璞 崔国民 +2 位作者 肖媛 陈家星 周剑卫 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期442-450,共9页
强制进化随机游走算法(random walking algorithm with compulsive evolution,RWCE)是一种优化换热网络的新方法,具有程序简单、算法适应性和全局搜索能力较强等优点。本文研究了最大步长对RWCE算法优化性能的影响,提出了抛物线函数... 强制进化随机游走算法(random walking algorithm with compulsive evolution,RWCE)是一种优化换热网络的新方法,具有程序简单、算法适应性和全局搜索能力较强等优点。本文研究了最大步长对RWCE算法优化性能的影响,提出了抛物线函数的最大步长递减调整策略来平衡RWCE算法的全局搜索与局部搜索能力。将引入策略的RWCE算法与基础算法比较,发现加入最大步长递减调整策略的RWCE算法与基础RWCE算法相比,在进化后期能够跳出局部极小值,具有更强的局部搜索能力。采用10SP2、9SP和15SP换热网络实例检验加入此策略RWCE算法的有效性,其中10SP2和9SP算例的优化结果均好于文献最好结果,相比算例原始文献下降了20.98%和1.11%。对15SP算例优化找到了新的换热网络匹配结构,并好于多数无分流换热网络优化结果,且低于文献结果 4.60%,证明了此方法在换热网络优化中具有较强的优化能力。 展开更多
关键词 强制进化随机游走算法 换热网络优化 全局搜索能力 局部搜索能力
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Research on Bulbous Bow Optimization Based on the Improved PSO Algorithm 认领
10
作者 ZHANG Sheng-long ZHANG Bao-ji +2 位作者 Tahsin TEZDOGAN XU Le-ping LAI Yu-yang 《中国海洋工程:英文版》 SCIE EI CSCD 2017年第4期487-494,共8页
In order to reduce the total resistance of a hull, an optimization framework for the bulbous bow optimization was presented. The total resistance in calm water was selected as the objective function, and the overset m... In order to reduce the total resistance of a hull, an optimization framework for the bulbous bow optimization was presented. The total resistance in calm water was selected as the objective function, and the overset mesh technique was used for mesh generation. RANS method was used to calculate the total resistance of the hull. In order to improve the efficiency and smoothness of the geometric reconstruction, the arbitrary shape deformation(ASD)technique was introduced to change the shape of the bulbous bow. To improve the global search ability of the particle swarm optimization(PSO) algorithm, an improved particle swarm optimization(IPSO) algorithm was proposed to set up the optimization model. After a series of optimization analyses, the optimal hull form was found.It can be concluded that the simulation based design framework built in this paper is a promising method for bulbous bow optimization. 展开更多
关键词 改进粒子群算法 粒子群优化 球鼻艏 全局搜索能力 优化设计方法 任意形状 设计框架 总阻力
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改进蛮火虫算法在Okumura-Hata模型修正中的应用 认领 被引量:2
11
作者 刘宝生 潘琳 李章义 《电讯技术》 北大核心 2017年第6期661-665,共5页
针对Okumura-Hata模型在不同区域对电波传播衰减的预测与实测难以匹配的问题,提出了一种Okumura-Hata模型修正方法.提取Okumura-Hata模型的各参数作为带约束条件的优化变量, 以预测值与实测值的均方根误差和平均误差的加权和构造适应度... 针对Okumura-Hata模型在不同区域对电波传播衰减的预测与实测难以匹配的问题,提出了一种Okumura-Hata模型修正方法.提取Okumura-Hata模型的各参数作为带约束条件的优化变量, 以预测值与实测值的均方根误差和平均误差的加权和构造适应度函数,运用萤火虫算法进行优化实 现Okumura-Hata模型在西安市区的本地化.在萤火虫算法中引入了“基因突变”和“优胜劣汰”操作,形成了一种改进型算法.基于大量实测数据的模型修正结果表明,所提方法可使电波损耗的预测值与实测值的均方根误差达到理论最小值9.5859dB,具有可行性.与基本萤火虫算法相比,改进的算法全局搜索能力更强,收敛速度更快. 展开更多
关键词 电波传播 Okumura-Hata模型 萤火虫算法 模型修正 全局搜索能力
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An Ant Colony Algorithm Based on Cross-Layer Design for Routing and Wavelength Assignment in Optical Satellite Networks 认领
12
作者 Guoli Wen Qi Zhang +2 位作者 Houtian Wang Qinghua Tian Ying Tao 《中国通信:英文版》 SCIE CSCD 2017年第8期63-75,共13页
This paper introduces an ant colony routing and wavelength assignment algorithm based on cross-layer design(CL-ACRWA),which can overcome the adverse effects of Doppler wavelength shift on data transmission in optical ... This paper introduces an ant colony routing and wavelength assignment algorithm based on cross-layer design(CL-ACRWA),which can overcome the adverse effects of Doppler wavelength shift on data transmission in optical satellite networks. Firstly, a cross-layer optimization model is built, which considers the Doppler wavelength shift, the transmission delay as well as wavelength-continuity constraint. Then an ant colony algorithm is utilized to solve the cross-layer optimization model, resulting in finding an optimal light path satisfying the above constraints for every connection request. The performance of CL-ACRWA is measured by the communication success probability, the convergence property and the transmission delay. Simulation results show that CL-ACRWA performs well in communication success probability and has good global search ability as well as fast convergence speed. Meanwhile, the transmission delay can meet the basic requirement of real-time transmission of business. 展开更多
关键词 路由与波长分配 跨层设计 蚁群算法 卫星网络 波长分配算法 传输延迟 全局搜索能力 波长漂移
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一种平衡全局与局部搜索能力的粒子群优化算法 认领 被引量:3
13
作者 徐从东 张继春 马鹏飞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第6期134-138,共5页
针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从两个方面对算法进行改进.一方面,改变学习因子和惯性权重,使学习因子和惯性权重随着粒子的适应度动态自适应变化,以平衡局部和全局搜索能力;另一方面,增加粒子的学习对... 针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从两个方面对算法进行改进.一方面,改变学习因子和惯性权重,使学习因子和惯性权重随着粒子的适应度动态自适应变化,以平衡局部和全局搜索能力;另一方面,增加粒子的学习对象,从社会心理学出发,提出向群体中所有比自身优秀的较优个体学习,以增强社会学习能力.与标准粒子群算法进行比较,实验证明新算法具有更高的收敛效率、更快的收敛速度. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 粒子适应度 局部搜索能力 全局搜索能力
基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究 认领 被引量:9
14
作者 王彩霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期118-121,共4页
为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G—KHM)。G—KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点。但同时针对KHM算法容易陷入局... 为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G—KHM)。G—KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点。但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解的问题,在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法,该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点,并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力,可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明,G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值,具有较强的全局搜索能力以及稳定性,并且相比KHM算法、K—means聚类算法、C均值聚类算法以及粒子群算法,在分类精度和运行时间上表现出了更好的效果。 展开更多
关键词 混合K-调和均值聚类 KHM算法 改进引力搜索算法 全局搜索能力
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基于引力搜索算法的非线性系统辨识 认领 被引量:1
15
作者 李欣欣 张宏立 《青岛科技大学学报:自然科学版》 CAS 2016年第5期562-566,共5页
针对传统辨识方法辨识非线性系统时存在的辨识精度低、收敛速度慢等问题,引入了一种基于混合引力搜索算法的非线性系统辨识方法。该混合优化算法是将粒子群算法中群体历史最优位置及自身历史最优位置的概念引入到引力搜索算法中,通过帮... 针对传统辨识方法辨识非线性系统时存在的辨识精度低、收敛速度慢等问题,引入了一种基于混合引力搜索算法的非线性系统辨识方法。该混合优化算法是将粒子群算法中群体历史最优位置及自身历史最优位置的概念引入到引力搜索算法中,通过帮助粒子接近最优位置,改进了搜索算法中粒子的全局搜索能力,使得该混合算法的开采能力和探索能力得到更好的增强和平衡。对Wiener模型进行辨识,比较分析仿真结果,发现混合优化算法能够提高辨识精度并获得良好的辨识效果,验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 引力搜索算法 混合优化算法 全局搜索能力 非线性系统
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Parameters inversion of high central core rockfill dams based on a novel genetic algorithm 认领
16
作者 ZHOU Wei LI ShaoLin +3 位作者 MA Gang CHANG XiaoLin MA Xing ZHANG Chao 《中国科学:技术科学英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第5期783-794,共12页
rockfill 材料的参数鉴定是为高 rockfill 水坝的一个关键问题。因为规模效果,随机的采样和样品骚乱,从实验室测试获得 rockfill 的实际机械性质是困难的。参数倒置基于在 situ,监视数据被证明了是为识别 rockfill 的准确参数的一个... rockfill 材料的参数鉴定是为高 rockfill 水坝的一个关键问题。因为规模效果,随机的采样和样品骚乱,从实验室测试获得 rockfill 的实际机械性质是困难的。参数倒置基于在 situ,监视数据被证明了是为识别 rockfill 的准确参数的一个有效方法。在这份报纸,我们建议一个修改基因算法解决高尺寸的多模式、非线性的最佳的参数倒置问题。一个新奇转线路操作员基于在基因碎片(SoDX ) 的差别的和被建议,由在遗传工程克隆优异基因启发了。转线路点在基因碎片根据差别被选择,定义适应长度。转线路操作员由减少使基因算法的全球搜索能力近交并且提高增加算法集中的速度和精确性。这个算法与二存在转线路操作员相比。修改基因算法然后与光线的基础功能在联合被使用神经网络(RBFNN ) 建水坝执行高中央的地球核心 rockfill 的参数背分析。用识别参数模仿的解决与监视数据显示出好同意,说明背分析合理、精确。建议基因算法为非线性的多模式的参数鉴定问题有可观的优势。 展开更多
关键词 改进的遗传算法 高心墙堆石坝 参数反演 径向基函数神经网络 交叉算子 基因片段 全局搜索能力 参数识别
Multi-species particle swarms optimization based on orthogonal learning and its application for optimal design of a butterfly-shaped patch antenna 认领
17
作者 孙丽玲 胡静涛 +2 位作者 胡琨元 何茂伟 陈瀚宁 《中南大学学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第8期2048-2062,共15页
A new multi-species particle swarm optimization with a two-level hierarchical topology and the orthogonal learning strategy(OMSPSO) is proposed, which enhances the global search ability of particles and increases thei... A new multi-species particle swarm optimization with a two-level hierarchical topology and the orthogonal learning strategy(OMSPSO) is proposed, which enhances the global search ability of particles and increases their convergence rates. The numerical results on 10 benchmark functions demonstrated the effectiveness of our proposed algorithm. Then, the proposed algorithm is presented to design a butterfly-shaped microstrip patch antenna. Combined with the HFSS solver, a butterfly-shaped patch antenna with a bandwidth of about 40.1% is designed by using the proposed OMSPSO. The return loss of the butterfly-shaped antenna is greater than 10 d B between 4.15 and 6.36 GHz. The antenna can serve simultaneously for the high-speed wireless computer networks(5.15–5.35 GHz) and the RFID systems(5.8 GHz). 展开更多
关键词 粒子群优化算法 微带贴片天线 蝶形天线 优化设计 学习策略 正交 应用 全局搜索能力
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云计算中基于生物共生机制改进粒子群优化的任务调度方案 认领
18
作者 王琳杰 《电信科学》 北大核心 2016年第9期113-119,共7页
针对传统的基于智能算法的云计算任务调度方案获取最优解用时较多的问题,受生物界共生现象的启发,提出一种基于生物共生机制(SM)改进粒子群优化(PSO)的任务调度方案。首先,将PSO中的粒子分成2个种群,各自执行寻优。然后,每执行k次PS... 针对传统的基于智能算法的云计算任务调度方案获取最优解用时较多的问题,受生物界共生现象的启发,提出一种基于生物共生机制(SM)改进粒子群优化(PSO)的任务调度方案。首先,将PSO中的粒子分成2个种群,各自执行寻优。然后,每执行k次PSO迭代后,将两个种群中的个体进行互利共生和寄生操作。通过互利共生操作使搜索过程穿过最佳解区域,从而增强搜索能力;通过寄生操作排除较差解并引入较优解来防止过早收敛。最终获得任务调度的最优解。仿真结果表明,提出的优化算法可快速收敛,相比其他几种较新的调度方案,提出的方案能够获得最小的任务完成时间和响应时间。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 生物共生机制 粒子群优化 全局搜索能力
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An ICPSO-RBFNN nonlinear inversion for electrical resistivity imaging 认领
19
作者 江沸菠 戴前伟 董莉 《中南大学学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第8期2129-2138,共10页
To improve the global search ability and imaging quality of electrical resistivity imaging(ERI) inversion, a two-stage learning ICPSO algorithm of radial basis function neural network(RBFNN) based on information crite... To improve the global search ability and imaging quality of electrical resistivity imaging(ERI) inversion, a two-stage learning ICPSO algorithm of radial basis function neural network(RBFNN) based on information criterion(IC) and particle swarm optimization(PSO) is presented. In the proposed method, IC is applied to obtain the hidden layer structure by calculating the optimal IC value automatically and PSO algorithm is used to optimize the centers and widths of the radial basis functions in the hidden layer. Meanwhile, impacts of different information criteria to the inversion results are compared, and an implementation of the proposed ICPSO algorithm is given. The optimized neural network has one hidden layer with 261 nodes selected by AKAIKE’s information criterion(AIC) and it is trained on 32 data sets and tested on another 8 synthetic data sets. Two complex synthetic examples are used to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method with two learning stages. The results show that the proposed method has better performance and higher imaging quality than three-layer and four-layer back propagation neural networks(BPNNs) and traditional least square(LS) inversion. 展开更多
关键词 非线性反演 电阻率成像 Akaike信息准则 粒子群优化算法 神经网络算法 径向基函数 PSO算法 全局搜索能力
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基于具有自我更新机制的量子粒子群算法的配电网重构 认领
20
作者 周旖辉 陈堂贤 邢航 《通信电源技术》 2016年第6期106-109,共4页
配电网重构本质上是一个复杂的求解满足一定约束条件下的多目标非线性组合优化问题。针对传统粒子群算法中粒子存在老化并使得算法存在早熟收敛的现象,文中将自我更新机制融入量子粒子群算法,改进了算法的收敛速度和全局搜索能力。并且... 配电网重构本质上是一个复杂的求解满足一定约束条件下的多目标非线性组合优化问题。针对传统粒子群算法中粒子存在老化并使得算法存在早熟收敛的现象,文中将自我更新机制融入量子粒子群算法,改进了算法的收敛速度和全局搜索能力。并且针对配电网的特性采取了二进制编码,采取了合适方法淘汰不可行解,改善了算法的计算效率。最后通过仿真,验证了所提出的算法在求解重构问题时具有更好的寻优结果,且收敛速度和全局搜索能力均有提升。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 粒子群算法 自我更新机制 全局搜索能力
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