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针对当前可用输电能力计算存在着易早熟、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法进行求解,提高了计算结果的准确性、收敛性能以及计算速度。人工鱼群算法是群智能随机全局优化技术,该算法引入了禁忌搜索算法中的记忆功能,可以有效避免迂回搜索并提高计算的效率。在对人工鱼搜索的机制进行研究的基础上,对寻优行为进行改进,采用最好解优先选择前进的路径并以排序选择的方式接受劣解,从而进一步提高算法的效率。修改过的IEEE 30节点系统的计算结果表明,改进人工鱼群算法用于可用输电能力计算是有效的,具有良好的全局收敛性能和较高的计算效率。 相似文献
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人工鱼群算法是一种新兴的元启发式仿生群集智能优化算法。在分析生物鱼类特点的基础上,对人工鱼个体的模型进行了总结,概括了人工鱼群算法的参数改进研究现状以及混合鱼群算法的研究。对人工鱼群算法的应用领域进行了总结,并提出了今后人工鱼群算法的研究方向。 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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针对基本花朵授粉算法(FPA)在寻优过程中局部搜索能力弱,收敛速度慢,收敛精度不高等缺陷,提出了一种改进的自适应并行花朵授粉算法。该算法首先将并行机制引入到花朵授粉算法中,以此改善单一种群在计算中后期多样性不足的缺陷。其次采用了非线性的算法行为转换概率P及增加了非线性的莱维飞行步长比例因子,前者使算法能够根据进化时期动态地控制全局授粉和局部授粉行为;而后者使算法能够根据进化状况自适应地调节花粉个体在解空间的跳跃步长。两者相互协调,加强了算法的搜索能力及摆脱局部最优的能力。最后提出了基于拉马克优良个体交叉式学习机制,将花粉个体中的优良基因遗传到下一代个体中,进一步加强了算法的寻优能力。对测试函数的优化结果分析表明,与其他几种算法相比,该算法在全局寻优的最优解和收敛速度等方面都有了较大的改进和提高。 相似文献
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基于多目标鱼群-蚁群算法的水资源优化配置 总被引：2，自引：2，他引：0
为了解决复杂的水资源优化配置问题和丰富智能优化方法在水资源优化配置中的应用,建立了以经济、社会、环境综合效益最大为目标的水资源优化配置模型和多目标鱼群-蚁群算法。经济效益以区域供水带来的直接经济效益最大为目标;社会效益以区域总缺水量最小为目标;生态环境效益以区域重要污染物排放量最小为目标;约束条件包括供水、需水、水环境和经济发展协调度等。多目标鱼群-蚁群算法融合了人工鱼群算法的快速跟踪变化和跳出局部极值优点以及蚁群算法的信息素正反馈优点,并将人工鱼群算法中的拥挤度概念引入到蚁群算法中,避免了蚁群算法初期可能早熟的问题。通过实验仿真,此算法具有较快的收敛速度和较高的寻优性能,能有效地找到优化解,从而为解决复杂的水资源优化配置问题提供了新的思路。 相似文献
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人工蜂群算法是一种新型的元启发式仿生算法。算法中每个蜜蜂都可以看作一个智能体,通过蜂群个体间协同作用达到群体智能的效果。在分析蜜蜂群采蜜原理的基础上,将求解函数优化问题的过程转化为蜜蜂群寻找优良蜜源的过程,对函数进行求解。文中采用了13种不同维数和多样复杂的测试函数来验证此算法,再与其他几种算法进行比较,实验结果表明此方法寻优效果最好,能够更好的得到函数最优值。 相似文献
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电网故障诊断的基本思想是根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1规划问题。为了保证电网故障诊断的准确性和实时性,提出了一种改进的人工鱼群算法——二进制人工鱼群算法。分析了人工鱼群群聚行为和追尾行为最优方向的前进速度。并在此基础上与遗传算法、粒子群算法和量子免疫算法作了对比分析。结果表明:追尾行为最优方向的前进速度优于群聚行为,二进制人工鱼群算法综合性能优于遗传算法、粒子群算法和量子免疫算法。研究表明二进制人工鱼群算法具有收敛速度快、种群规模小和搜索能力强的特点。 相似文献
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人工鱼群算法是目前提出的一种基于生物模型的优化算法,文章阐述了人工鱼群算法的相关知识,提出了TSP问题的人工鱼群算法的基本模型,并对采用人工鱼群算法模拟TSP问题的基本步骤进行了定性分析。 相似文献
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提出一种基于云理论和神经网络构造决策树的文本分类方法。运用云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树。这种方法结合了神经网络的学习算法和决策树的推理方法,具有神经网络的学习能力,并且应用了云发生器对处理不确定性的能力。更符合人类的思维方式,从而进一步提高了文本分类的效率、准确性和可靠性。 相似文献
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精密的大脑切片图像的微细分解处理是进行图像特征分析的基础,传统的人工鱼群算法对图像微细区域进行分解时,融入局部信息导致图像噪声增强,难以有效提取图像的数值特征信息,分解效果不好。提出一种基于直觉模糊集的人工鱼群搜索算法,根据模糊集理论,进行直觉模糊集构造。在人工鱼群寻优搜索到的引领粒子附近自组织搜索更优特征解,利用直觉模糊集的均匀遍历特性全局搜索微细特征,不需要人为的干预,更适合处理一些模糊的和不确定的问题,适用于图像的微细分解。仿真实验得出该算法在处理含强噪声的脑切片图像时,微细分解精度很好,精度和计算复杂度等方面较传统方法有优越性。 相似文献
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模拟鱼群在空间的游动行为. 以个体鱼之间的实空间欧式距离为量度,将个体鱼感知范围内的邻域空间分为吸引、排斥和中性区域,同时考虑所有个体鱼都有向食物源运动的趋势. 利用参数选取实验来确定感知范围参数;通过标准测试函数实验对所提出的新鱼群算法和人工鱼群算法进行了对比分析. 在此基础上,对两种算法的搜索步长进行了实验研究. 最后,在基本算法的基础上提出了线性变化权重因子策略,13个测试函数的实验证实此策略可以进一步提升算法性能. 相似文献
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随着大数据信息技术的发展,数据在线监测和数据挖掘成为计算机信息领域研究的热点。通过对Web热点数据分割挖掘,提高信息热点追踪和Web数据分类能力。传统算法采用非结构化数据挖掘算法,无法有效对Web热点数据进行准确定位和分层挖掘。提出一种基于半结构化分割的Web热点数据挖掘算法。采用半结构化数据进行特征分割,基于优秀基因位进行差分进化,使寻优曲线不断趋于平缓,在多个节点上并行的运行比较脚本,采用半结构化分割,使得Web热点特征挖掘实现自适应寻优,得到Web热点数据的分配因子,提高了挖掘性能。仿真结果表明,该算法获得了良好的效率和精度,提高了Web热点数据挖掘的自适应寻优能力。 相似文献
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大型数据库数据在调度过程中,在结构鲁棒性增加的同时,大量的调度查找操作会形成一种混沌特征。提出一种考虑大型数据库数据文件混沌特性的数据文件调度方法。对大型数据库数据文件调度过程运用一种混沌化的形式表示,运用混沌因子代入到调度寻优计算中,使得调度寻优过程考虑数据库服务器负载等因素,以保持算法的多样性,防止数据库负载过大等弊端出现,仿真结果表明,该方法提高了大型数据库数据文件调度的效率,增加了系统的吞吐量,同时使调度准确率比传统算法提高63.2%,减少了系统调度时的开销,有很强的实际运用价值。 相似文献
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针对传统的细菌觅食算法限于梯度信息优化,对非线性特征数据挖掘效果不好的缺陷,提出一种基于趋化繁殖算法的细菌觅食种群寻优方法,并有效应用海量非线性特征数据挖掘中。首先根据现有细菌觅食算法,引入细菌趋化算子和细菌繁殖算子,设计一种新的个体编码方式及进化模式。然后通过设计种群的自适应调整因子增强个体活力,并融合禁忌搜索算法,提高种群搜索寻优能力,克服算法易于陷入过早收敛和限于梯度信息优化的不足,提高对非线性特征数据挖掘性能。仿真实验表明,新算法可以搜索到种群最优组合,非线性特征数据挖掘跟踪曲线表明,算法具有较好的预测和数据挖掘能力,特征数据挖掘准确率提高显著,收敛速度高。 相似文献
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针对人工鱼群算法在求解配电网规划时存在的计算复杂度以及收敛性方面的缺陷,本文提出了一种改进的人工鱼群算法。该算法引入了禁忌搜索中的记忆功能,可以避免迂回搜索从而提高计算的效率。通过建立网架优化年综合费用最小模型,并采用改进人工鱼群算法进行求解,实例验证所提方法的正确性和优越性。 相似文献