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改进小生境遗传算法在电力系统无功优化中的应用 被引量:30
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作者 李惠玲 盛万兴 +1 位作者 张学仁 孟晓丽 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第17期29-34,共6页
利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算。算法主要做了以下改进:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优情... 利用改进小生境遗传算法进行了电力系统无功优化计算。算法主要做了以下改进:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优情况。对IEEE30节点算例系统进行了无功优化,并对优化前后各项技术性能指标进行了分析,说明了改进小生境遗传算法在保持解的多样性、提高搜索效率和优化效果等方面都具有良好的性能。对某县级配电网进行了仿真计算,仿真结果证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 无功优化 改进小生境遗传算法 动态距离判别标准 最优保存策略 局部最优徘徊策略
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认知无线电网络中系统效益最大化的频谱分配 被引量:9
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作者 朱冰莲 裴光术 +1 位作者 张磊 彭小秦 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第3期107-109,共3页
传统遗传算法和自适应遗传算法在优化认知无线电网络的系统效益时易陷入局部最优。针对该问题,通过引入反映每个染色体基因特性的欧氏距离,对遗传算法进行改进,提出一种系统效益最大化的频谱分配方案。实验结果表明,该方案的频谱分配性... 传统遗传算法和自适应遗传算法在优化认知无线电网络的系统效益时易陷入局部最优。针对该问题,通过引入反映每个染色体基因特性的欧氏距离,对遗传算法进行改进,提出一种系统效益最大化的频谱分配方案。实验结果表明,该方案的频谱分配性能优于基于传统遗传算法和自适应遗传算法的方案。 展开更多
关键词 认知无线电 频谱分配 遗传算法 欧氏距离 系统效益最大化
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基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构 被引量:26
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作者 李伟 张振刚 闫宁 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1-5,16,共6页
配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小... 配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题。算法主要有以下几种特点:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况。另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证。理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点。 展开更多
关键词 配电网重构 Pareto多目标 小生境遗传算法 自适应 动态距离判别标准 最优保存策略
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一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法 被引量:10
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作者 张莎莎 谷延锋 +1 位作者 张钧萍 张晔 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1427-1430,共4页
针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算... 针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法. 展开更多
关键词 红外图像 分割 量子遗传算法 类内类间距离判据
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基于改进遗传算法的加权模糊C均值聚类算法 被引量:11
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作者 李同强 周天弋 吴斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第B12期260-262,共3页
针对模糊C均值(FCM)聚类算法具有初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的加权模糊C均值聚类算法,采用高斯变异算子,提高了遗传算法在每个峰值附近的局部搜索能力,用基于复相关系数的加权欧式距离... 针对模糊C均值(FCM)聚类算法具有初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的加权模糊C均值聚类算法,采用高斯变异算子,提高了遗传算法在每个峰值附近的局部搜索能力,用基于复相关系数的加权欧式距离代替欧式距离,改进了FCM算法的聚类目标函数。用改进的算法对国际标准测试数据Iris进行测试,实验结果表明改进后的算法具有更好的稳定性和健壮性,提高了聚类的效果。 展开更多
关键词 模糊C均值 遗传算法 复相关系数 加权欧式距离 高斯变异算子
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基于免疫遗传算法的移动机器人全局路径规划 被引量:5
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作者 肖本贤 余炎峰 +1 位作者 余雷 陈昊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第30期91-93,161,共4页
提出了基于免疫遗传算法的静态环境下移动机器人全局路径规划方法。该方法首先建立机器人工作空间中环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系,将免碰撞要求和路径最优要求融合成免疫遗传算法的一... 提出了基于免疫遗传算法的静态环境下移动机器人全局路径规划方法。该方法首先建立机器人工作空间中环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系,将免碰撞要求和路径最优要求融合成免疫遗传算法的一个简单适应度函数。将抗体选择概率表示成一个基于抗体矢量距和抗体浓度的融合函数,同时保证了抗体的多样性和成熟收敛。通过仿真,并与遗传算法相比,性能有很大提高,证明了该全局路径规划方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 全局路径规划 免疫遗传算法 神经网络 euclidean浓度 矢量距浓度 免疫算子
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遗传算法在水土保持综合效益评价中的应用初探 被引量:8
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作者 吴高伟 王瑄 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2008年第3期223-225,共3页
采用遗传算法与欧氏距离判别法相结合的方法,对水土保持综合效益进行评价,并以丹东市为例进行解析。实例中,运用上述方法并得出:大沙河的水土保持综合效益最优,而大洋河与隶属鸭绿江其他支流的水土保持综合效益最差,这与卫星影像解译结... 采用遗传算法与欧氏距离判别法相结合的方法,对水土保持综合效益进行评价,并以丹东市为例进行解析。实例中,运用上述方法并得出:大沙河的水土保持综合效益最优,而大洋河与隶属鸭绿江其他支流的水土保持综合效益最差,这与卫星影像解译结果有良好的一致性。这也表明,采用遗传算法与欧氏距离判别法相结合的办法评定水土保持综合效益具有可行性,并较好地克服主观性,使结果更加客观公正。 展开更多
关键词 水土保持综合效益 遗传算法 欧氏距离判别法
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基于高斯混合模型的轨迹模仿学习表征参数优化 被引量:3
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作者 于建均 郑逸加 +1 位作者 阮晓钢 赵少琼 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期719-728,共10页
针对高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数选取效率较低的问题,提出了一种在基于GMM的轨迹模仿学习表征中综合求解GMM参数估计的方法.该方法基于多中心聚类算法中的最大最小距离算法改进kmeans算法,得到最优初始聚类中心,并基... 针对高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数选取效率较低的问题,提出了一种在基于GMM的轨迹模仿学习表征中综合求解GMM参数估计的方法.该方法基于多中心聚类算法中的最大最小距离算法改进kmeans算法,得到最优初始聚类中心,并基于贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)通过遗传算法优化求解,同时获取GMM的4个重要参数.该方法通过提高划分初始数据集的效率,在优化初始聚类中心基础上确定混合模型个数,有效地避免了因为初值敏感而导致的局部极值问题.通过多组仿真实验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 高斯混合模型(GMM) 遗传算法 模仿学习 贝叶斯信息准则(BIC) 最大最小距离算法
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基于遗传算法的动态文本聚类 被引量:3
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作者 乐兵 王明文 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第3期278-281,共4页
为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题,该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法.采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数.通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代,直... 为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题,该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法.采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数.通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代,直至适应度函数收敛,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验表明该方法可以克服局部极值点的问题,且聚类结果的评价指标Purity(纯度)也比较好. 展开更多
关键词 文本聚类 遗传算法 二进制编码 欧氏距离 纯度
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一种改进的免疫遗传算法的性能分析 被引量:3
10
作者 刘国联 谭冠政 何燕 《科学技术与工程》 2008年第14期3773-3776,3782,共5页
针对基于信息熵和基于欧氏距离的免疫遗传算法存在的不足,提出了一种改进的免疫遗传算法(IIGAE)。该算法重新定义了抗体相似度和期望繁殖率,从而提出了一种新的保持抗体群多样性策略。将IIGAE与D-IGAE、IGAE、GAES相比较,仿真结果表明,I... 针对基于信息熵和基于欧氏距离的免疫遗传算法存在的不足,提出了一种改进的免疫遗传算法(IIGAE)。该算法重新定义了抗体相似度和期望繁殖率,从而提出了一种新的保持抗体群多样性策略。将IIGAE与D-IGAE、IGAE、GAES相比较,仿真结果表明,IIGAE能很快收敛到最优解,并且解的波动小。 展开更多
关键词 免疫遗传算法 多样性策略 欧氏距离
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基于类内类间判据与遗传算法的故障特征选择方法 被引量:2
11
作者 赵荣珍 李坤杰 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第2期35-39,共5页
针对原始故障数据集因"高维"和"海量"引发的"维数灾难"问题,提出一种基于类内类间距离判据和遗传算法相结合的故障特征选择方法.在提取出时域、频域、小波包频带能量作为描述系统状态的原始故障特征集基... 针对原始故障数据集因"高维"和"海量"引发的"维数灾难"问题,提出一种基于类内类间距离判据和遗传算法相结合的故障特征选择方法.在提取出时域、频域、小波包频带能量作为描述系统状态的原始故障特征集基础上,经类内类间距离判据初次选择剔除不相关特征之后,引入遗传算法二次选择去除冗余特征,得到一种近似最优特征子集.结果表明:基于类内类间距离判据和遗传算法的故障特征选择方法可以剔除不相关和冗余特征,最终得到精简特征子集,并且筛选出的特征子集对故障类型的判别有很高的识别能力. 展开更多
关键词 特征选择 类内类间距离判据 遗传算法 不相关特征 冗余特征
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自适应优化Log-Gabor滤波器与动态径向基函数神经网络的虹膜识别 被引量:5
12
作者 刘帅 刘元宁 +3 位作者 庄述鑫 侯铭楷 陈静 张水涵 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期331-338,共8页
首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行... 首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行虹膜识别;最后,采用多种小型虹膜库与其他虹膜识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法在一对一虹膜识别中正确率更高,ROC曲线更贴近坐标轴,滤波器通用性更好,提高了小型虹膜库的识别率,解决了传统算法学习收敛速度慢、结构通用性差的问题. 展开更多
关键词 虹膜识别 LOG-GABOR滤波器 遗传粒子群优化算法 动态径向基函数神经网络 欧氏距离
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基于改进小生境遗传算法的配电网规划 被引量:5
13
作者 沙伟燕 史哲 《电网与清洁能源》 2010年第7期63-67,共5页
提出了改进小生境遗传算法并将其应用于配电网规划,建立了综合考虑网损、变电站馈线建设费用和网络年维护折旧费的配电网规划数学模型,算法主要做了以下改进:设置个体之间的距离判别标准为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策... 提出了改进小生境遗传算法并将其应用于配电网规划,建立了综合考虑网损、变电站馈线建设费用和网络年维护折旧费的配电网规划数学模型,算法主要做了以下改进:设置个体之间的距离判别标准为动态函数,保持了群体的多样性;采用最优保存策略保证算法的收敛性;采用局部最优徘徊策略作为辅助终止原则,避免陷入局部最优的情况。在此基础上,基于图论知识和搜索技术给出了包括孤链、孤岛、闭环的修复方案,将遗传操作产生的非辐射性网络修复成辐射性网络。算例结果表明了该算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 配电网规划 改进小生境遗传算法 动态距离判别标准 最优保存策略 局部最优徘徊策略 不可行解修复
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基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法 被引量:1
14
作者 王晓艳 张楠 马骥 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期938-944,共7页
混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题。为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结... 混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题。为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果,获得统一编码形式的节点。在此基础上,排除了属性权重为“0”的属性,完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式,进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法,实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明,所提算法的分类用时低于520 ms,且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法,混合传感节点分类性能较好。 展开更多
关键词 无线传感网络 传感器节点分类 粗糙集 遗传算法 编码 欧式距离
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