为了提高大数据迁移的执行效率并降低存储需求,提出采用群体仿生智能算法中的人工鱼群算法完成大数据迁移过程。首先,根据鱼群活动状态对大数据迁移进行策略分析,并对数据记录及存储空间按照鱼群算法进行建模。然后,采用存储范围和迁移步长动态变化的策略完成大数据自动迁移。经过实验证明,相比LRU迁移算法,基于人工鱼群算法的数据迁移策略在存储空间及执行时间消耗方面优势明显,具有一定的推广价值。
把微生物发酵罐当作黑箱,应用BP神经网络学习发酵输入输出数据,建立微生物发酵过程模型.学习训练合格的BP神经网络作为免疫遗传算法的适应度函数,模拟群体遗传进化过程,对微生物发酵过程进行优化控制.实验结果表明,联合应用BP神经网络与免疫遗传算法优化发酵过程能显著提高短杆菌208(Bacillus brevis)的产素水平.
作者:齐凌成; 刘佩 期刊:《电子世界》 2018年第24期
引言:随着更加清洁、高效的分布式电源(DG)大量接入电网,配电系统的结构日趋复杂,传统的单源辐射型网络的故障诊断方法变得不再适用。针对含分布式电源的配电网故障诊断问题,至今已形成基于矩阵理论的直接诊断算法和基于智能优化算法的间接诊断方法。群体智能算法在故障诊断中由于其较强的容错能力,成为配电网故障诊断的研究热点。
作者:王晓宇; 苏放 期刊:《计算机工程与设计》 2018年第12期
针对乡村休闲游短期客流量预测中多影响因素、非线性、数据稀疏的特点,提出一种基于支持向量回归的预测模型。支持向量机模型的预测效果受支持向量机的参数的影响较大,利用蝙蝠算法对支持向量回归预测模型进行建模参数优化,实现乡村休闲游短期客流量的精准预测。对九寨沟每日客流量数据和密云区乡村休闲游客流量数据进行仿真实验,实验结果表明,对比该模型与神经网络模型、ARIMA模型、贝叶斯线性回归模型、随机森林回归模型,在乡村...
作者:华敏; 李响 期刊:《数学的实践与认识》 2018年第01期
针对粒子群算法在优化复杂问题时收敛速度慢和易早熟的缺点,提出了基于近邻刺激的改进粒子群优化算法(NSPSO),通过增加一维刺激机制,加强了种群中粒子相互间的信息交流,改善了粒子的学习能力和算法的搜索能力.同时,粒子在速度更新时自适应采用两种更新机制,防止了陷入局部最优,也增强了粒子的搜索效率.在8个测试函数上的实验表明,与一些改进的粒子群算法相比较,在6个函数上的收敛精度和收敛速度都优于其他改进算法,...
作者:宁桂英; 曹敦虔; 周永权 期刊:《高等学校计算数学学报》 2017年第03期
1引言 在自然科学和工程技术领域中,人们遇到的很多问题都可归结为目标优化问题,求解目标优化问题,经典的传统方法有:单纯形法、牛顿法、共轭梯度法、爬山法等.而在实际应用中,人们遇到的往往是些非线性、大规模的优化问题,传统方法难以求得最优解.近年来,群体智能算法成为一个研究的热点,遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、
作者:刘志中; 秦靖萱; 宋成; 薛霄; 郭海儒 期刊:《小型微型计算机系统》 2017年第05期
社会学习优化算法范型(Social Learning Optimization Algorithm Paradigm, SLO)是一种模拟人类社会智能演化过程的新型群体智能算法,该算法由三层协同进化的空间(微空间、学习空间、信仰空间)构成,其三个协同演化空间形成一个完整的闭环,符合人类社会智能演化的自然规律.SLO算法的模拟对象是具有最高智能水平的人类社会,具有较好的优化机理.然而,目前还不存在用于求解函数优化问题的SLO算法,针对这一问题,本文设计了...
作者:徐东方; 郭战伟 期刊:《数学的实践与认识》 2016年第19期
由于粒子群算法在处理高维复杂函数时存在容易陷入局部最优的问题,提出了多种群子空间学习粒子群算法(SLPSO),采用多种群进化模式,在粒子更新公式中加入了全局最优粒子,加快了粒子收敛速度,同时在种群之间采用了交叉学习的方法,大大提高了算法的全局搜索能力.另外,还增加了一种子空间学习方法,充分地利用粒子的历史经验,有效地避免了陷入局部最优的问题.通过在高维基准测试函数的仿真实验表明,SLPSO算法的测试结果都明显优于其他...
作者:周鹏; 李志良; 朱磊 期刊:《计算机工程与应用》 2007年第08期
通过定义三类群落规划算子:合并算子、融合算子和裂分算子,实现了粒子群优化算法进程中的群落动态分配思想.从而构造了一种新的随机优化技术:基于群落动态分配的粒子群优化算法(Community Dynamic Assignation—based Particle Swarm Optimization,CDAPSO)。新算法通过动态改变粒子群体的组织结构和分配特征来维持寻优过程中启发信息的多样性.从而使其全局收搜索能力得到了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。
作者:谭明交 张宏梅 吕艳秋 期刊:《计算机与数字工程》 2008年第08期
针对群体智能算法中的典型算法实现模式-微粒群算法的性能评价问题,考虑到与最优值的平均绝对误差,最优值的平均相对误差和算法收敛到最优值的动态性能等因素,提出一种较为通用而有效的评价函数设计思路,实现从不同的角度在总体动态特征上对微粒群算法进行综合评价。
作者:胡元闯 董荣胜 王飞明 刘建明 期刊:《计算机仿真》 2010年第12期
研究无线网络性能问题,针对Ad Hoc网络比较容易遭受恶意节点攻击的特点,基于群体智能算法,为防止攻击,提高网络安全性能,提出了一种基于信息素机制的安全多路路由方案。方案考虑了节点局部信息,根据多路路由中的吞吐量特性,通过周期性传输的BANTs对路由信息素值进行更新,信息素值及节点局部信息进行路由决策,建立了相应的多路路由传输模型及其攻击模型。使用NS-2对方案的模型进行仿真验证,结果表明,该方案能够较好保持分组投递率,...
作者:王蔚 宋荣方 期刊:《南京邮电大学学报·自然科学版》 2012年第05期
针对Ad-hoc网络优化问题,提出了一种分布式团队进步算法。算法将成员信息在节点间作分布式存储,从成熟成员中确定发起人以负责产生新成员和被淘汰成员信息,而新成员的评价则在其对应节点上完成。在一个ad-hoc协同计算系统中搜索具有最低处理负载的节点的模拟试验表明,该算法具有通信开销小、收敛速度快等优点,对同类优化问题具有参考价值。
作者:陈俊风 吴铁军 期刊:《系统工程理论与实践》 2013年第06期
群体智能算法模拟生物进化或动物群体协作的搜索机制,其目标是快速有效地搜索复杂优化问题的解空间,寻求全局最优解.本文通过对群体智能算法的搜索机理进行分析,根据在搜索过程中解集内部结构变化的性质定义了解集多样度,并在此基础上研究了两种基本的搜索策略——多样化搜索和集中化搜索对解集进化过程中的停滞性的影响,证明了集中化搜索不可避免地使解集中的候选解逐渐趋于单一,是导致算法停滞收敛的主要原因;而多样化搜...
作者:李响 华敏 期刊:《计算机工程与设计》 2014年第08期
针对单一进化模型无法满足粒子在不同阶段进化需求的问题,提出了一种自适应选择模型的改进粒子群算法。通过对粒子群算法的进化模型进行研究,给出了两种不同的进化模型,计算两种进化模型的速度多样性指标确定两种进化模型各自的选择概率,根据选择概率自适应选择相应的进化模式进行更新。速度多样性可以很好地反应粒子不断变化的进化情况,改进的粒子群算法可以根据进化情况自适应地调整各个进化模型的粒子比例,改善算法性能。...
作者:李响 郑瑞娟 期刊:《计算机测量与控制》 2014年第06期
针对传统算法在解决无线传感器网络覆盖优化上存在的覆盖率较低和节点分布不够均匀的问题,提出了一种改进的蛙跳算法;为了同时达到增加算法的种群多样性和加快算法收敛速度的目的,改进蛙跳算法分别增加了个体高斯学习机制和根据粒子群思想改进的更新策略,让族内最差个体在自身附近进行局部搜索,若无效,则使族内最差个体同时向族内最优个体和全局最优个体学习;在性能评估实验中,对改进的蛙跳算法分别进行了标准函数测试和无线传感器...
针对群体智能算法理论基础、缺乏普遍意义的理论分析等问题,提出了一种高性能的广义切线混沌优化算法(GTC).该算法是基于空间域搜索的寻优算法,利用广义切线法、混沌算子和空间域搜索的特性来提高算法的全局寻优能力和收敛速度.为验证该算法的性能,与非线性递减权重粒子群算法(NDWPSO)、人工鱼群算法(AFSA)和实数编码的遗传算法(GA)进行对比,分别对3个测试函数、PID参数整定和一个高度非线性系统参数估计三个实例进行分析...
作者:曹萌萌 皇甫大恩 刘晓斐 期刊:《计算机工程与设计》 2015年第04期
针对人工蜂群算法收敛速度较慢和容易早熟的缺点,提出一种基于改进收益度的人工蜂群算法。采用分段函数的方法计算收益度,加大收益度之间的区别,更容易选中位置更好的蜜蜂进行更新;借鉴粒子群思想,在观察蜂的更新公式中增加全局最优个体的信息反馈,加快人工蜂群算法的收敛速度。在8个测试函数上的仿真和对比实验结果表明,在30维上有7个函数的测试结果优于其它算法,在5个函数上的T测试结果有显著提高,在函数维数加到60维时仍然有7个...