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通过设计一种新颖的交叉算子构造一种改进的遗传算法。此算法对于种群的多样性要求不高,并能够避免传统遗传算法存在的“早熟收敛”问题。将该算法应用于车辆路径问题实例,实验结果表明,此算法能够有效地求得车辆路径问题的解。 相似文献
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本文针对标准遗传算法易于早熟收敛的缺点,结合多种群协同进化思想,提出了一种变异率自适应变化和变异步长动态调整的策略,使个体的变异受进化代数和适应度的约束,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,在进化后期减少较优模式被破坏的机率。还提出了改进变异操作的地域迁移和种群巨变方案,加强了种群间个体的交流过程,该方法在保证各子种群相对独立的基础上,提高了优势基因的利用率,增强了种群的全局搜索能力。最后,通过三个典型函数优化验证了算法的有效性。 相似文献
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利用遗传算法具有全局优化的性能,将其引入到图像分割中。并针对传统遗传算法存在的不足,在前人研究工作的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,优化了遗传算法的求解最优阈值的过程,并给出了算法的具体实现步骤。 相似文献
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生物进化过程本身是一个自然的、并行发生的和稳健的优化过程,基于这一过程而产生的仿生优化算法为解决非数值优化问题提供了新的思路和手段。本文首先简要介绍了目前比较流行的三种新型智能优化算法：人工鱼群算法、蚁群算法和遗传算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述。 相似文献
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群体智能算法作为一系列优化问题求解的算法，已被广泛应用到投资组合问题求解的过程当中。就群体智能算法在投资组合中的应用进行了详细梳理，且选取了遗传算法和粒子群算法这两种典型算法，基于股票收益率真实数据，建立投资组合模型并对其求解。实验结果表明，与等权重投资组合方式相比，构建投资组合模型所得到的实际收益率更高，且在投资组合优化模型中，较粒子群算法，遗传算法最优解优于前者，且运行时间较短。 相似文献
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基于蚂蚁算法的协同产品设计链合作伙伴选择研究 总被引：1，自引：0，他引：1
优化的设计链可以缩短产品上市的时间，从而获得竞争优势。合作伙伴选择是设计链构建的重要环节，设计链伙伴选择的求解是一个组合优化问题，将蚂蚁算法与遗传算法相结合用于合作伙伴的优化选择，利用遗传算法快速的全局搜索能力生成信息素分布，蚂蚁算法求精确解，优势互补，得到了满意的效果。 相似文献
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包含分布式电源的配电系统,在发生大面积断电时,其供电恢复是一个多目标、多约束的复杂优化问题。本文考虑用户优先等级,基于负荷恢复量,手动开关和遥控开关的动作次数以及恢复供电后的网损,本文建立了包含DG的配电系统的多目标供电恢复模型,并提出一种改进的遗传算法来处理配电网故障恢复问题,借助多种群进化和种群间个体移植的概念,通过自适应控制参数的调整,有效地避免了早熟,提高了算法的搜索范围和效率,较好地解决了配电网故障恢复问题。理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性,快实时性和 相似文献
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遗传算法应用于管网优化时会表现出收敛速度慢、结果不理想等缺陷。针对环状管网优化设计的管径离散、约束条件多等特殊性,充分利用管网水力特性,通过模糊判断、扰动等手段干预遗传算法进化方向和进度,使得遗传算法在一定程度上改变了应用于管网优化时表现出的缺陷。算例表明,改进后的遗传算法值得在管网优化设计中推广。 相似文献
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本文从信息论的角度考虑了聚类问题,将聚类看成是有损信息压缩的过程.首先运用率失真理论建立了模糊聚类的优化模型,与经典的模糊聚类模型相比,模型的目标函数中多了一个描述聚类过程复杂度的指标.同时为了估计聚类数目,还提出了一个新的聚类有效性指标.其次通过求解优化模型得到基于率失真理论的模糊聚类算法.最后将基于率失真理论的模糊聚类算法与经典模糊C均值算法进行了数值实验比较.数值实验结果表明基于率失真理论的模糊聚类算法能够自动确定聚类数目,在运行时间上比模糊C均值算法有一定减少,且最终的模糊划分矩阵与模糊C均值算法相比有较少的模糊性,因而聚类结果更加明确可靠. 相似文献
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本文是对基于无线传感器网络和模l糊神经网络（FNN）的智能社区入侵检测系统的详细研究誊该系统由基于园正tM（高级重usc计算机）数据采集节点,无线网络和中央控制器组成。数据采集强节点利用传感器来采集信息,通过图像检测算法来处理所采集的数据信,钆然后利用无线网络将处理后的数据传送至中央控糊器的。当有入侵时,系统启动相机和模糊神经网络．用来拍摄并传输人脸图像。我们构建了模糊神经网络,并用Lenbe略一马奁特优化算法训练模糊神经网络,从而提高系统的收敛速度和识别的准确性。随着自我学习能力的加强和非线性函数在模糊神经网络的应用,这种识别方法可以来精确识别人脸。该系统解决了传统系统缺陷,提高了系统的智能性,减轻工人的工作压力。 相似文献
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基于粒子群的模糊C均值文本聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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针对传统BP神经网络销售预测算法存在学习效率低、收敛速度慢、易陷于局部极小值等不足,提出改进措施:采用自适应学习效率提高算法的有效性和收敛性,采用附加动量法提高算法的适应性,采用改进的遗传算法优化神经网络的权值,利用改进遗传算法全局寻优的特性实现快速寻优及精确预测的目的。最后用实例计算验证本算法。 相似文献
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基于多新息理论、无模型控制、遗传算法优化的思想,提出了一种新型非线性无模型控制方法,并对该控制器的收敛性进行了分析.该方法采用多新息理论间断迭代的思想,利用系统当前和历史数据,以遗传算法对控制律中的参数进行在线优化,经过优化后的控制律作用于非线性对象,特别是对具有纯时间延时动态系统在收敛速度方面具有更好的效果.仿真研究表明了该控制方法的有效性. 相似文献
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权威因子:一个新的期刊评价指标 总被引：4，自引：0，他引：4
2009年版的中国科技期刊引证报告(核心版)新提出了一个权威因子指标,权威因子的计算采用的是PrestigeRank算法,PrestigeRank算法是在著名搜索引擎算法PageRank算法的基础上修改优化而成的,PrestigeRank算法专门针对期刊引用网络缺失严重提出了合理的解决方案,在权威因子的计算中,期刊之间的引用不再是同等对待,重要期刊的一次引用比次要期刊的一次引用要被赋予更高的权重.利用PrestigeRank算法计算2008年的中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)的所有期刊的权威因子,并对权威因子与总被引频次进行了比较研究,发现总被引频次在一定程度上是流行性测度,而权威因子在更大程度上是权威性测度.我们也发现权威因子能部分消除因为学科规模和性质不同造成的被引机会的不同的影响. 相似文献
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提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。 相似文献
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提出了构建基于CMOS摄像头及FPGA的实时视频采集处理显示系统。并在使用三帧法确定物体运动轨迹的基础上,综合中值滤波和简单空间滤波,最终确定了一种快速,效果良好的俩次滤波算法,解决了三帧法难以克服的随机噪声干扰。最后,采用一种快速优化过模糊的模板算法,使计算机可以识别动作轨迹所传递的信息,达到通过手的运动对计算机进行控制。 相似文献
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提出了构建基于CMOS摄像头及FPGA的实时视频采集处理显示系统。并在使用三帧法确定物体运动轨迹的基础上,综合中值滤波和简单空间滤波,最终确定了一种快速,效果良好的俩次滤波算法,解决了三帧法难以克服的随机噪声干扰。最后,采用一种快速优化过模糊的模板算法,使计算机可以识别动作轨迹所传递的信息,达到通过手的运动对计算机进行控制。 相似文献