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针对传统遗传算法在巡回商旅问题优化计算中存在的弊端——收敛速度慢,迭代次数多。在传统遗传算法基础上,设计出一种加入人工选择和定向突变的优化改进算法。该优化算法通过人工方法保存具有有利变异个体和淘汰具有不利变异个体,有利变异个体进行杂交和变异,从而提高遗传算法的收敛速度,减少遗传算法的迭代次数。同时针对遗传算法易陷入局部最优解的情况,在优化算法中引入自适应参数算法,针对遗传算法的不同阶段,实现杂交概率和变异概率的自适应调节,防止算法陷入局部最优解。最后,采用国际标准的TSP测试集(TSPLIB)对优化算法的优良性进行验证,实验表明,对比其他算法,该优化算法在TSP最优解的质量上提高10%左右。 相似文献
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基于改进SVM的网络异常数据优化分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2016,(2)
对网络异常数据进行准确分类能够为网络入侵分类、保障网络安全提供准确的依据。传统算法没有考虑网络异常数据分布的不均衡性和高动态变化性,从而降低了分类的准确率和效率。为此,提出一种基于改进SVM的网络异常数据分类方法。在确定网络异常数据隶属度的时候考虑到其与类中心的关系,对传统的SVM进行了改进,在构建SVM分类器的过程中,引入了模糊隶属度函数,并将网络异常数据的分类问题转换为二次规划问题,最终实现网络异常数据的准确分类。仿真实验结果表明,利用改进算法进行网络异常数据分类,能够提高网络异常数据分类的准确率和分类效率,效果令人满意。 相似文献
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整箱货物的混合装箱问题在采用传统的算法时,当货物种类规模较大,通常会出现计算时间的"维数灾难"。而遗传算法在搜索过程中不容易陷于局部最优,并能以很大的概率找到整体最优解,具有较快的全局最优解的求解能力。本文以一实例说明了遗传算法在求解混合装箱问题的适用性。 相似文献
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变异遗传散布控制执行算子的数据库分类查询 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高数据查询的寻优能力和查询准确度,对数据库查询进行优化改进。提出一种新型的变异遗传散布控制执行算子数据库分类查询算法。设计遗传散布执行算子,实现对遗传算法数据库查询中的迭代控制,通过定义数据库查询散布值,通过对数据文本的最佳特征提取,通过散布分类查询系数的控制遗传迭代循环,对遗传算法的变异处理,实现最优数据信息相关匹配,可以很好地指导数据查询结果,实现数据库查询的准确性和有效性。仿真实验表明,新算法可以提高半连接下分布式数据库查询的效率,特征呈现高聚敛性匹配,数据查询特征相关匹配度达到97.3%,比传统算法提高了25.6%,寻优时间较传统算法大幅缩短。算法有效提高了数据库查询准确率和效率,具有较强的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2016,(4)
针对旋转机械振动故障数据分类挖掘的效率极低、误差率大的问题。为此,提出基于相似性系数与粒子群算法融合的旋转机械振动故障数据优化挖掘方法。以故障数据之间的差异性为依据,对故障数据进行中心化、无量化及标准化处理,以此保证故障数据变量的统一性,为故障数据挖掘提供便利;依据相似系数理论,构建异常旋转机械振动故障数据库挖掘的数学模型,并采用粒子群算法对该模型进行求解,计算旋转机械振动故障数据库挖掘模型的最优解,实现并行数据库故障数据精确挖掘。实验结果表明,采用改进算法进行旋转机械振动故障数据优化挖掘,能够提高挖掘的速度与精度,提高算法鲁棒性,满足了机械振动故障数据库实际的应用需求。 相似文献
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研究了基于遗传算法和差分进化计算的入侵检测系统中的特征选择技术,差分进化计算在变异过程中并未考虑到适应度大的个体,同时存在过早收敛问题,而遗传算法需要很多的迭代次数才能收敛.针对以上缺点,结合模拟退火算法对差分进化的变异过程进行改进,同时设计合理的适应度函数,使得该算法收敛于最优特征子集.经过Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合MIT' 1998测试,改进算法与差分进化算法和遗传算法相比,具有良好的收敛性能,并且收敛特性稳定. 相似文献
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针对传统的蚁群算法在海量案例检索应用中,由于冗余案例数据的干扰,算法易陷入局部最优解而不能对解空间进行全面搜索的缺陷,将具有快速良好的全局搜索能力的遗传算法加入到蚁群系统的每一次迭代过程中,提出了一种融合遗传算法和蚁群算法的案例检索算法,对案例进行聚类处理,建立案例映射模型,克服了蚁群算法的缺陷.实验结果表明,利用本文提出的遗传蚁群算法进行案例检索,能够有效地提高案例检索的效率,取得了令人满意的效果. 相似文献
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提出一种抗浪涌电压干扰的电力设备故障挖掘算法,针对故障数据集合中的数据敏感性下降问题,运用故障类间数据的相似性,计算故障之间的类间相似特征。将相似度较高的数据分配到同一个类簇,在运用遗传算法进行特征分类寻优,保证最优解的唯一性,排除故障数据受到干扰造成的检测弊端。实验证明,该方法可以很好的解决浪涌干扰下的电力设备故障挖掘效率,与引入前相比,挖掘的结果更加准确,鲁棒性较强。 相似文献
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无功优化规划可以视作为非线性的条件组合优化问题,目前对这些问题的解决办法有很多种,但不能应用在大规模优化计算中。为了使遗传算法搜索时间得到有效降低,提高整体的效率,本文对无功规划相关算法进行改进,使得算法更加贴合实际,以更快的速度求得最优解。本文在遗传算法的基础上对一些环节作出相应的改进,并分析选择无功补偿节点,利用灵敏度加强算法的交叉、变异性,引入灾变来对种群进行阶段性灭绝,使得遗传算法在求取全局最优解时有着更好的表现,进而使得算法整体的效率得到提升。 相似文献
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详细分析了遗传算法的原理,并且根据电子商务谈判模型系统的实际,进行种群的编码,给出相应的适应度函数.遗传算法收敛速度慢且性能不稳定,基于粒子群子代个体产生趋于最优个体的思想对遗传算法进行改进,设计出适合粒子群算法的交叉变异概率公式.在针对塑料颗粒的商务谈判中,应用这两种算法模型,结果表明基于粒子群改进的算法比遗传算法更能及时提供谈判解,节省了商务谈判的时间,提高了商务谈判的效率. 相似文献
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传统的蚁群算法在迭代过程中产生逆转变异,新的结点与链路也可能在任意时刻加入到云中,给电网系统云数据的云计算和故障数据预测检测带来很大难度,出现拥塞控制,导致聚类效果不好。结合云计算处理数据的特点,对传统的蚁群算法进行改进,提出一种改进的蚁群引导电网系统云数据聚类和故障检测算法,根据基因位随机数大小决定输出概率的精度,更新状态类别充分统计量,得到故障特征观测概率和初始概率,执行聚类中心更新规则。搭建的Hadoop集群云计算原型系统,在开源的云计算平台框架和HBase电网系统数据库下进行数据采集和算法实现。仿真结果表明,算法在数据聚类和故障检测中具有较好的应用性能。 相似文献
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研究最优运动员身体特征的寻优筛选挖掘方法。对最优运动员身体特征的寻优挖掘,可为运动员的选拔提供数据参考,而由于运动员的身体特征具有隐秘性,特征数据采集过程较为复杂,采用传统的方法进行筛选挖掘,得到的效果往往不够理想,且需要浪费大量的时间与人力。为此,提出基于人工免疫的组合优化子空间算法的最优运动员身体特征的寻优筛选挖掘方法。依据组合子空间的相关理论,获得子空间的最优鉴别向量,抽取不同运动员的个体特征形成特征集合,从而实现特征模型的构建,依据人工免疫算法,进行最优运动员身体特征的寻优搜索,直至输出最优值,完成最优运动员身体特征的寻优筛选挖掘。实验结果表明,采用改进算法进行最优运动员身体特征的挖掘,能够提高挖掘效率与准确性,具有显著的优势。 相似文献
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大型多媒体网络数据库异常数据高效检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
大型多媒体网络数据库汇聚了大量文本、图片、视频、音频等多种媒体资源,并通过云存储系统实现资源共享。在大型多媒体网络数据库中,异常数据给数据库带来安全威胁和存储开销,对其高效检测保证数据库系统的稳定运行。传统的检测方法采用模糊FCM检测算法,具有移植性不好的弱点,检测性能不好。提出一种基于密度先验信息滑动时间窗口重排的大型多媒体网络数据库异常数据高效检测方法,构建大型多媒体网络数据库异常数据高效检测模型,并与传统算法进行检测性能对比,仿真结果表明,采用该算法进行网络数据库的异常数据检测,能有效提高对异常数据的检测性能,检测概率优于传统算法,开销缩小,实现高效检测。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
在Petri网下构建电商虚拟机离散并行系统,海量的电子商务信息数据以云存储方式寄存在虚拟机离散并行系统中,需要对数据进行准确访问,提高电商数据调度能力。提出一种基于结构进化的Petri网下电商虚拟机数据访问方法,构建Petri网下电商虚拟机数据库模型,进行电商虚拟机数据的信号模型构建的特征信息分析,设计基于结构进化的改进的遗传算法,采用多窗谱特征提取分析电商虚拟机数据访问过程中的数据偏移,通过结构进化控制数据访问过程中的指向性分布差异,实现对电商虚拟机数据访问算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现电商虚拟机数据访问幅度特征提取,在不同虚警干扰下对Petri网下的电商虚拟机数据进行访问的数据准确检测概率较高,数据访问抗干扰能力强。 相似文献
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TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献