作者:肖壮; 马俊国; 刘婕; 王禹 期刊:《电测与仪表》 2019年第21期
输电网规划问题维数高、变量多以及约束条件复杂,导致问题难于求解。文中采用新型的智能算法教与学算法(TLBO)对问题进行求解。教与学算法具有收敛速度快、设置参数少的优点,但在求解时容易陷入局部最优解。文中通过加入自主学习环节和反思环节以及自适应扰动策略,提高算法寻找全局最优解的能力,使其适应大规模输电网规划问题的求解。采用目标函数为线路投资费用、网损费用、过负荷费用之和的输电网规划模型,通过在Garver-6节点系...
作者:桑怀胜; 徐赟; 刘魁星; 高帅 期刊:《现代导航》 2019年第06期
空时联合抗干扰是GNSS接收机抗干扰的重要研究方向,ADC量化会对GNSS接收机的抗干扰性能造成损耗。给出了GNSS接收机抗干扰量化损耗分析模型,通过仿真分析了限幅和有限位量化器比特数对功率倒置全局最优空时抗干扰GNSS接收机产生的量化损耗,给出了ADC量化比特数和限幅电平的建议参数。
图像分割作为目标检测、识别、跟踪研究领域的核心内容,在遥感、计算机视觉、场景解析、图像重构等领域有着广阔的应用前景。针对传统的基于先验阈值或者小波变换的图像分割算法存在的计算冗余、可操作性较差、过分依赖经验、全局最优缺失等问题,提出了一种基于改进型蚁群算法的图像分割优化算法,可以克服传统蚁群算法的收敛速度慢且易陷入局部最优的固有劣势,实现全局最优,具有匹配精度高、抗干扰性强、并行搜索效率高等优势。在M...
作者:孙贤斌; 薛涛; 刘明 期刊:《交通运输研究》 2007年第01期
基于邻城搜索的自适应遗传算法和标准遗传算法的一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法.既能发挥邻域自适应算法省时、高效、成熟收敛的特点,又能发挥遗传算法全局最优的特点。优化设计结果表明:改进后的混合遗传算法的收敛性得到了很好的改善,使个体既能沿着当前种群优势方向前进,又能跳出局部最优,寻求全局最优。
作者:王新宽 期刊:《陕西理工大学学报·自然科学版》 2016年第02期
把猫群优化算法应用于不同指标的直线阵列天线的方向图综合问题,并把所得结果与遗传算法的结果进行了对比。数值仿真结果表明:猫群算法能够很好地应用于不同阵列的方向图综合问题,并且与遗传算法相比,该算法程序简单、高效,只需要几十次迭代,就可收敛到全局最优解。
作者:张宏; 蒋德勇 期刊:《科学技术创新》 2012年第32期
差分进化算(Differential Evolution Algorithms,DE)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,Ps0)是一种基于种群的全局优化的通用的启发式算法,已经用来求解很多的问题。本文提出一种基于DE和PSO的双进化方式的种群进化策略。对于种群中的每个粒子可以随机选择按照差分进化或者按照粒子群进化。为了提高进化的收敛速度,对于每一代粒子选择一个最优的粒子提供给按照PSO算法进化的粒子使用。通过4个标准函数测试该算法并...
作者:陈静; 付超; 杨楠 期刊:《科技创新导报》 2010年第29期
在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。
对于城市规划而言,通过在城市信息模型上模拟仿真“假设”分析和虚拟规划,推动城市规划有的放矢提前布局。在规划前期和建设早期了解城市特性、评估规划影响,避免在不切实际的规划设计上浪费时间,防止在验证阶段重新进行设计,以更少的成本和更快的速度推动创新技术支撑的各种规划方案落地。
作者:朱毅; 杨航; 吕泽华; 陈传波; 邹小威 期刊:《电子学报》 2019年第02期
模糊C均值(FCM)算法是一种基于贪心思想的迭代算法,算法沿迭代序列收敛到一个极小值,但存在搜索能力弱、易陷入局部最优的缺点.本文提出了一种基于禁忌搜索的模糊聚类算法,该算法在一个解的邻域内使用禁忌搜索,并采用了基于FCM局部收敛性质的长期表禁忌策略,保证在不断移动搜索起点的同时避免重复搜索;其次使用混沌优化思想与动态步长策略来提升算法的全局搜索能力,以达到获取全局最优解的目的.实验结果表明,改进算法极大地提高了...
作者:高明; 刘希玉; 盛立 期刊:《滨州学院学报》 2004年第04期
将L-M算法与填充函数法相结合,提出一种训练前向网络的混合型全局优化新算法.L-M算法的收敛速度快,利用它先得到一个局部极小点,然后利用填充函数算法跳出局部最小,得到一个更低的局部极小点.重复计算即可得到全局最优点.经实验验证,该算法收敛速度很快,避免局部收敛,而且性能稳定.
作者:谭新; 丁万涛; 李术才 期刊:《岩石力学与工程学报》 2005年第12期
提出了一种新的非圆弧滑动边坡稳定分析算法,该算法直接建立在条分法的基础上.滑坡体被离散成一系列的土条之后,滑动面变成由这些土条的节点来控制.该算法的实质是随机移动这些节点,用非数值的方法如模拟退火法使滑动面的移动向潜在的最危险滑动面移动.该算法不需要设定搜索范围,不需要假定滑面形状,能够自然算出复杂几何特征和材料特性真实边坡下最危险滑动面的形状.同时由于变换过程的局部性,计算效率大为提高.计算结果表明,该算...
作者:本刊首席时政观察员 期刊:《领导决策信息》 2019年第32期
当前,随着改革逐步进入“深水区”,制度创新和流程再造的重要性日益凸显。观察国内领先地区经济社会发展的成功经验,关键在制度创新,核心是流程再造。没有流程再造,就没有制度创新。
作者:杨皎平; 高雷阜; 赵宏霞 期刊:《辽宁工程技术大学学报·自然科学版》 2004年第04期
将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中,提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法.在基于梯度的算法中,先取多个初始点,几次迭代搜索后做聚类分析.在每类取一点,将目标函数分为多个单极值函数,然后分别寻优,通过比较得到全局最优解.在遗传算法中,通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体,它们将始终参与遗传操作,从而有望达到全局最优.
作者:吴雅琴; 王晓东 期刊:《重庆理工大学学报·自然科学》 2019年第05期
K-Means无监督聚类算法是现有聚类算法中最为典型的划分算法。针对K-Means聚类算法初始参数依赖性较高且聚类结果稳定性较差的问题,提出了一种改进的混合差分进化算法,并将混合差分进化算法引入K-Means聚类中。通过个体适值函数把种群视为2个子种群的混合体,并按照不同的变异策略和参数对2个子种群分别进行动态更新,提高了获取全局最优的概率。实验结果表明:相比K-Means聚类算法、基于差分进化的K-均值聚类算法,所提出方法能够有效...
铁路物流中心的经济性和高效性取决于各个区域布局的科学合理性,兼顾经济和效率的原则,提出一种面向工程的铁路物流中心布局优化模型,以得到物流园区的最优布局方案。在优化模型中引入功能区转动变量,基于计算几何将功能区之间及功能区与不规则边界间的干涉情况作为罚函数纳入总优化目标函数中,从而增强优化模型的工程适用性,再采用混合遗传算法对模型进行全局最优解搜索。实例分析验证表明,该模型能很好地适应不规则边界,对物流中...
作者:高艳玲; 姚娟 期刊:《河南机电高等专科学校学报》 2004年第05期
在浮点编码遗传算法中加入最速下降法,构成适于函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解函数全局优化问题的通用方法.
作者:陈金辉; 韩媛媛; 张国瑞; 董杰 期刊:《电力电子技术》 2017年第11期
针对传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏阵列输出功率出现多个局部峰值时可能导致系统运行在局部最大功率点(MPP)的问题,提出一种将变步长的扰动观察(P&O)法与模糊算法相结合的混合控制策略。利用Matlab/Simulink对全局最优MPPT算法进行了仿真。并在5kW的样机上进行了当系统出现3个峰值时的验证。仿真和实验结果验证了所提控制策略具有很好的效果。
作者:汪洪; 李建华 期刊:《河南电力》 2005年第04期
本文采用传统遗传算法进行电力系统无功优化。建立了符合电网实际的数学模型,对简单遗传算法中的编码方式、选择操作、终止进化等进行了改进,目标函数中罚因子采用动态取值法,加快了收敛速度。本文根据电力系统的实际,较好地解决了离散变量的处理问题。经实际电力系统算例结果验证,证实了本文所采用方法的有效性。
作者:王福忠; 任吉利; 刘薇 期刊:《河南理工大学学报·自然科学版》 2019年第05期
箱式变电站广泛应用在工商业及城镇输配电系统中,在电力系统中发挥着重要作用,对箱式变电站的故障诊断具有重要意义。通过对箱式变电站内部结构、工作原理的研究,对箱式变电站的故障及故障特征进行分析,提出一种运用遗传算法与BP网络相结合的故障诊断网络模型,对系统数据进行融合训练,并利用遗传算法全局搜索最优的特性对BP网络进行优化,避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端,使模型具有良好的收敛性和适应性。仿真结果表明,该网...
作者:王彪; 唐超颖; 沈春林 期刊:《计算机测量与控制》 2004年第12期
采用遗传算法对小车倒立摆PID控制器的8个控制参数进行寻优,从而避免手工整定的繁琐过程.传统的遗传算法将多个参数对应的元素位串连接在一起构成一个长的位串,而开发的寻优算法提出将8个参数构成一个2×4的矩阵,进而再将每个参数展开成相同长度的位串,所以每个个体即是一个三维2×4×L的二进制矩阵,由8个染色体组成,其优点是8个参数的交叉操作可以相对独立进行.实验证明,开发的算法迭代20次可以达到全局最优值,控制系统性能良好.