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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
将基于混合差分策略的改进差分进化优化算法应用在PID控制器在线优化中。MDE结合了DE/rand/1的多样性和DE/best/1的高收敛速度的优点,算法的寻优性能远超过两种策略单独作用时的性能。MDE充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便,让控制器在系统运行过程中进行自我设计和优化。  相似文献   

2.
为求解多目标第Ⅰ类装配线平衡问题(MOABLP-Ⅰ),提出了一种改进的差分进化算法(IDEA)。该算法优化目标包括最优工位数,线生产效率和工位载荷波动。采用基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系,设计了自适应双变异策略和新型交叉操作算子使算法适应离散优化问题,引入"精英保留"机制增强算法逃离局部最优的能力。通过测试问题集的验证,并比较了基本差分进化算法和离散型差分进化算法,结果表明IDEA在求解大规模MOABLP-Ⅰ上质量最优。  相似文献   

3.
对于机械设计过程中所涉及到的约束优化问题,本篇文章提出了对约束处理进行改进的方式,也就是自适应罚函数法。下文主要结合了机械约束优化问题中所存在的维数不高以及差分进化算法自身所具有的便捷性,使用差分进化算法能够更加便捷的得出机械设备的约束优化问题。本篇文章主要依据机械约束优化实际数值的实例,来对机械约束差分进化算法进行验算。  相似文献   

4.
针对差分进化算法在多Agent系统协作时容易过早的收敛到局部极小点,从而导致寻优性能不佳的问题,本文提出了一种基于参数自适应调整差分进化算法的多Agent系统协作模型,首先对标准差分进化算法的参数进行自适应调整,在选择阶段如果子代的适应度值差于相应的父代个体,调整相应的差分进化控制参数,然后将改进算法应用于多Agent系统的协作中,以提高其协作的性能。算法仿真试验结果表明,本文提出的基于参数自适应调整差分进化算法的多Agent系统协作模型相比较传统算法而言,具有较好的寻优能力和协作性能。  相似文献   

5.
通过对网络流量的准确预测提高对网络的调控和监测水平,避免网络拥堵,确保网络畅通。传统的网络流量预测算法采用粒子群算法,在处理大规模的流量数据时,容易导致信息发散和易陷入局部极值点,流量预测准确度不高。提出一种基于多标记学习混合差分粒子群进化的网络流量预测算法。构建多分簇的无线网络流量数据传输模型,对网络流量进行时间序列分析,采用粒子群优化算法分别比较网络信息流中的频率波动是否相同,对相同的进行合并,基于自回归移动平均算法,进行粒子群信息链特征优选准则设计,采用多标记学习混合差分粒子群进化算法,把网络流量数据嵌入到内核空间的超球体中,进行离线阶段的网络流量预测优化。仿真结果表明,该算法对网络流量预测的精度较高,误差减少,具有较好的应用价值。  相似文献   

6.
多目标进化算法在许多领域有广泛的应用,大部分文献都只针对二维与三维的测试问题,而应用到高维的情况比较少。随着人们开始越来越多地关注高维目标优化问题,目标减少成为研究的热点。从决策者角度考虑冗余目标问题,提出了基于最小二乘法的目标减小算法。该方法将每个目标函数分段拟合为多条直线,然后两两比较各斜率向量确定最冗余目标对,进而确定冗余目标。  相似文献   

7.
为了更有效地解决工程施工管理中的多资源均衡问题,将改进的微粒群算法应用到多资源均衡优化中来,利用微粒群算法原理中粒子飞行中位置的进化过程来搜索各工序活动的最优开始时间方案。通过算例证明,该设计的目标函数可以更好地反映多资源均衡程度,同时以粒子群算法来解决此类问题具有搜索精度高,计算结果较为理想,贴近实际的特点,反映了在工程项目管理的多资源均衡优化中的可行性及有效性。文章提出的算法对于工程网络计划中的多资源均衡优化具有实际应用价值。  相似文献   

8.
最优化计算中的若干新技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
金炳尧 《科技通报》2000,16(2):118-124
简要介绍了近年来研究十分活跃的以模仿自然与生物优化为特征的几个新的最优化计算方法:根据退火、进化计算和多目标进化优化,并且给出了这些方法的算法描述,最后对单目标和多目标优化问题各给出一个计算实例。  相似文献   

9.
研究高效进行数据聚类,提高数据聚类能力的问题。传统的模糊C均值算法具有对初始值和噪声极为敏感和遗传算法在局部极值点收敛的缺陷。基于模糊c均值聚类算法,提出一种改进的优化聚类算法。利用混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对模糊c均值算法进行改进,利用Logistics混沌映射对聚类算法进行优化搜索,把混沌扰动量引入到进化种群当中,弥补了模糊C均值算法的缺陷。采用改进的Logistics映射扰动搜索聚类算法,以目标识别为案例,综合4类目标特征参数为研究对象,开发了一套有价值的目标识别专家系统软件。仿真实验表明,改进的数据聚类算法,具有优越的数据聚类性能,聚类判断准确率提高明显,设计的专家系统软件对目标识别特征分类具有较好的准确性和可靠性,具有一定的应用价值。  相似文献   

10.
在网络安全预测监护模型设计中,需要对网络安全监护信息进行数据融合和特征优选,以提高对变异特征的识别能力。传统方法中,采用蚁群算法进行监护信息特征优化融合进化和链路模型设计,算法无法实现相邻簇头之间的信息素融合,特征优化效果不好。针对这一问题,提出蚁群链运动多层博弈的网络监护信息融合特征优选算法,构建多层博弈网络监护数据样本驱动空间权矩阵模型,引入粗糙集理论,对蚁群引导的粗糙集前馈补偿网络进行动态博弈,实现网络安全监护数据的预测控制目标函数最佳寻优。构建多层博弈网络监护系统模型,得到蚁群链运动的监护信息数据状态跟踪模型,实现网络安全监护信息的融合特征优选改进。仿真实验表明,该算法能有效提高对异常信息的监护和检测能力,有较高的特征优选品质,展示了本文算法在对网络安全监护中的优越性能。  相似文献   

11.
基于证据推理与粗集理论的供应链合作伙伴选择方法研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
合作伙伴选择是供应链构建的重要一环,基于证据推理与粗集理论的方法为供应链伙伴企业评价提供了有效的工具。本文利用证据推理和粗集理论处理伙伴选择中的主观判断信息和客观历史信息,从伙伴过去的客观数据中获取评价知识,通过合成算法综合两方面的评判结果,以得到更符合实际伙伴选择的评价结论。  相似文献   

12.
居民家庭电能管理是智能电网中智能用电环节的出发点和落脚点。针对目前家庭电能管理所面临的缺少完整的指标体系、重要指标不能量化、评估结果不够客观等问题,提出了一种基于粗糙集理论的家庭用电评估指标体系评价模型,为居民家庭电能管理提供了参考依据。采用数据统计和数据挖掘方法,设计了家庭电能效率评估的初步指标体系;利用粗糙集理论属性约简方法确定指标重要度,并对指标体系进行了指标筛选;以结果集和隶属度函数为依据构建“优度”评价模型,得出了指标体系优选模型。通过对真实家庭用电数据的处理以及电能效率评估,验证了该模型的正确性。  相似文献   

13.
构建一套适用于"建设-移交"(BT)项目投资方的融资方案指标评审体系,探讨设计一种基于粗糙集理论的融资方案选择方法。通过遗传模拟退火方法对数据进行离散化处理,利用粗糙集和条件信息熵的方法计算指标评审体系中属性的权重,将求得权重代入传统的灰色关联分析评价法中计算加权灰色关联度,同时改良了灰色关联分析法的准确性,实现遗传模拟退火、粗糙集、灰色关联分析等理论的良好耦合。  相似文献   

14.
粗糙集理论在情报分析指标权重确定中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
情报分析中经常会遇到多指标综合评价问题,其中指标权重确定是关键。现有的主观赋值法因过度依赖专家经验而缺乏客观性,一些客观赋值法虽以客观数据分析为基础,但其结果解释性较差。文章引入一种基于粗糙集理论的权重确定方法。该方法不需要任何先验信息,即可完成权重计算,可使情报分析结果更加客观、有效。最后以我国企业海外并购风险评价为例阐释其应用。  相似文献   

15.
租糙集理论作为一种处理不完备信息的有利工具,巳广泛应用于人工智能的许多领域,特别是数据挖掘和知识发现领域.文章将基于粗糙集理论的数据挖掘技术应用于钢结构缺陷模式识别的知识发现,在智能诊断的知识自动获取方面取得了较好的效果.  相似文献   

16.
In this paper, a novel complex-valued neural network (CVNN) is proposed to investigate a nonlinear complex-variable nonconvex optimization problem (CVNOP) subject to general types of convex constraints, including inequality and bounded as well as equality constraints. The designed neural network is available to search the critical point set of CVNOP. In contrast with other related neural networks to complex-variable optimization problem, network herein contains fewer neurons and does not depend on exact penalty parameters. To our best knowledge, this is the first attempt to exploit the neural network to solve nonconvex complex-variable optimization problem. Furthermore, the presented network is also capable of solving convex or nonconvex real-variable optimization problem (RVNOP). Different from other existing neural networks for RVNOP, our network avoids the redundant computation of inverse matrix and relaxes some additional assumptions, comprising the objective function is bounded below over the feasible region or the objective function is coercive. Several numerical illustrations and practical results in beamforming provide the viability of the proposed network.  相似文献   

17.
利用粗糙集求得的客户需求权重会出现相等或等于零的情况,会干扰技术设计人员使其在产品配置过程中无法准确掌握客户对产品各模块的重视程度。为了避免这样的问题,合理地确定产品配置中的客户需求权重,提出了基于粗糙集和模糊层次分析法的集成分析方法,将主、客观方法结合,大大提高了客户需求权重的准确性。先利用粗糙集初步确定客户需求权重,再利用模糊层次分析法深入考虑客户需求的自相关性,以修正客户需求初始TB497权重相等或等于零的情况,而后选择合理的主、客观权重偏好系数,利用线性加权组合法将主、客观客户需求权重结合起来得到最终的客户需求权重。最后通过一个具体的产品定制为案例,验证了本文方法的可行性和有效性。  相似文献   

18.
郭军华  李帮义 《预测》2009,28(5):32-37
企业信用风险评价是金融领域最重要的问题之一。提出一种将模糊聚类(FC)和变精度粗糙集理论(VPRS)结合进行信用风险评价的模型。首先利用模糊聚类法对样本上市公司数据进行离散化处理,然后根据变精度粗糙集理论抽取决策规则。结果表明,由该方法生成的决策规则能对样本数据进行正确的分类,并具有一定的抗干扰性。  相似文献   

19.
梁宗经  旷芸  雷应喜 《现代情报》2010,30(11):19-24
尝试将粗糙集理论应用于网站信息的知识发现。以广西17所本科院校的网站链接信息作为研究对象,构建影响网站流量排名的指标体系,数据处理采用粗糙集理论,经计算得到约简后的条件属性,并自动推导出12条决策规则。实证结果表明,构建的指标体系是合理及正确的,研究结果可为高校网站建设提供定量参考。  相似文献   

20.
陈左珊 《现代情报》2014,34(3):47-50
鉴于图书馆信息资源评价的重要性,考虑到现有图书馆信息资源评价多依赖于专家先验知识的问题,特引入粗糙集理论建立了图书馆信息资源智能评价模型,该模型利用粗糙集方法基于信息熵观点获得客观权重值结果,为图书馆信息资源评价提供了一个新的解决方案,且根据指标权重值结果,提出了丰富图书馆信息资源内容的相应对策。算例分析和实验比较,验证了该粗糙集智能评价模型的有效性与优越性。  相似文献   

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