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针对极大极小(Min-Max)问题中极大值函数的不可微性,构造了一种针对极大值函数新的光滑逼近函数,并讨论了该逼近函数的若干性质,给出一种求解极大极小问题的具有大范围收敛性的算法,数值结果表明算法是有效的. 相似文献
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针对纳什(Nash)均衡双矩阵对策问题,结合互补函数,在内点法的基础上设计一种修正的路径跟踪法。在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性,并给出了数值实验,结果表明修正算法具有更好的可靠性和有效性。 相似文献
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首先介绍了具有模糊加工时间和模糊交货期的柔性车间作业计划问题,接着阐述了基于可能性理论的最小化制造跨度目标函数,以及基于有符号距离与区间数距离的提前/拖期惩罚函数,并以此为基础构造多目标柔性车间作业计划问题的适应度函数。针对上述多目标柔性车间作业计划问题,给出了改进粒子群算法进行有效求解,通过对粒子群参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,最后通过实例验证了求解算法的可行性和有效性。 相似文献
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提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器,BP算法是最典型的多层神经网络学习算法,它在局部搜索时比较成功,但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法,因而不可避免地存在收敛速度慢,容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索,鲁棒性很强,将采用遗传算法优化网络初始权值的方法,将两种算法相结合,做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高,在信噪比的改善程度上,混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。 相似文献
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针对传统的BP或GA对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小、识别率低下等问题,提出一种基于BFGS的混合遗传算法。其基本思想为:首先构造一种前馈型模糊神经网络结构,然后用遗传算法进化若干代后,当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值ξ,则改用BFGS算法进行优化识别。仿真实验表明,对比GA该算法收敛速度较快,识别精度提高了约7%,能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别。 相似文献
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传统BP算法主要存在网络收敛速度慢,易陷入局部极小的问题。针对经典BP算法存在的问题,提出一种新型激励函数,并且联合使用了一些先进的技术对人工神经网络做了改进,改进算法具有更快的收敛速度、并且能有效地避免算法陷入局部极小。 相似文献
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1算法基本思想模拟退火算法的特点是在求解过程中,不但接受对目标函数有改善的状态,还以某种概率接受使目标函数恶化的状态,这样避免了过早收敛到某个局部极值点,从而能够比较有效地进行全局搜索。另外该算法还具有不需要求目标函数的偏导数,并且程序编写简单的优点。模拟退火算法的基本思想: 相似文献
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提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器,BP算法是最典型的多层神经网络学习算法,它在局部搜索时比较成功.但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法,因而不可避免地存在收敛速度慢,容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索,鲁棒性很强,将采用遗传算法优化网络初始权值的方法,将两种算法相结合,做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高,在信噪比的改善程度上,混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。 相似文献
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本文针对粒子群算法具有不易陷入局部极小、收敛速度快等特点,提出了一种基于粒子群的小波神经网络学习算法,优化了小波神经网络中的各个参数,并将应用于函数仿真试验。试验表明,该算法能减少迭代次数、提高收敛精度,是小波网络的有效训练算法。 相似文献
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研究人工鱼群算法优化问题,为了改进AFSA在非全局极值点出现较严重聚集情况时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值,搜索性能劣化的问题,采用细胞膜优化算法物质的转运方式,对人工鱼群算法的寻优行为进行改进,从而一定程度上避免算法陷入局部最优,提出了一种基于细胞膜优化的人工鱼群算法.通过4个典型函数仿真和应用实例仿真结果表明,该算法是可行有效的,求解精度更高,算法更稳定. 相似文献
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采用改进的隐式曲面重建模型,采用分层次重建思想和局部支撑的径向基函数相结合的重建算法,使其结合了局部和全局函数的优点,采用局部支撑径向基函数有效降低系统求解复杂度,分层方法可以有效处理残缺和非均匀点云数据。算法首先对点云数据进行层次划分,接着递归地将前一级的插值结果作为后一级的偏移,由粗糙到精细逐步改善重建结果。实验结果表明,算法简单易实施,重建效果良好。 相似文献
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多层感知器应用的BP算法是有导计算法的一类,根据最小均方差的误差原则进行计算。BP算法是多层感知器建立的基础算法,可以进行函数的逼近和相关的仿真运算。但BP算法也具有其自身的局限性,如收敛速度低和易陷入局部极小等。本文将介绍标准BP算法和它的改进,借此对多层次感知器的设计进行分析和建议。 相似文献
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本文针对标准人工蜂群算法开发能力较弱的缺点,借鉴粒子群算法的思想,将全局最优解引入,与引领蜂进行交叉操作,使蜂群进行有引导的探索,通过基准函数的测试,证明了改进后的算法性能有所提高。 相似文献