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约束优化问题的免疫混沌算法 被引量:9
1
作者 蒙文川 邱家驹 张彦虎 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期299-303,共5页
结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点,提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发,采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞,并将其作为全局近似最优解,然后采用混沌优化方... 结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点,提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发,采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞,并将其作为全局近似最优解,然后采用混沌优化方法按照混沌运动规律在近似最优解的邻域内进行局部搜索并审查,从而获得全局精确最优解.审查过程包含了对约束条件的处理,即对新产生的候选解进行审查,保留满足约束条件的可行解.利用该算法对几个经典约束优化问题进行了仿真测试,与以往方法相比获得了更优的结果,表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法. 展开更多
关键词 约束优化问题 约束处理技术 免疫算法 混沌优化 免疫混沌算法
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不同映射的混沌免疫进化算法性能分析 被引量:11
2
作者 苏有良 周德俭 +1 位作者 吴兆华 万川 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期222-224,共3页
针对目前混沌免疫进化算法采用的混沌映射类型单一,并存在对混沌映射影响算法性能大小和机制缺乏深入研究等问题,分析和探讨基于不同混沌映射混沌免疫进化算法的性能。对几个典型测试函数的比较结果表明,Logistic-CIEA和Cubic-CIEA的性... 针对目前混沌免疫进化算法采用的混沌映射类型单一,并存在对混沌映射影响算法性能大小和机制缺乏深入研究等问题,分析和探讨基于不同混沌映射混沌免疫进化算法的性能。对几个典型测试函数的比较结果表明,Logistic-CIEA和Cubic-CIEA的性能易出现大波动,Kent-CIEA则具有相对稳定的收敛速度,表现出较强的鲁棒性。由此证明,混沌映射作为产生局部搜索轨迹的迭代函数,其混沌特性对算法性能影响较大。 展开更多
关键词 混沌免疫进化算法 混沌映射 收敛速度 鲁棒性
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自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用 被引量:34
3
作者 杨海东 鄂加强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1069-1074,共6页
结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射x=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻... 结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射x=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻优的准确性,又保证了算法的快速性.应用该算法对3个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.将此算法应用于移动AdHoc网络入侵检测时的仿真实验结果表明,自适应变尺度混沌免疫优化算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求. 展开更多
关键词 混沌免疫优化算法 混沌:免疫 移动AD HOC网络
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基于混沌免疫进化算法的汽车主动悬架控制策略研究 被引量:5
4
作者 宋晓琳 赵丕云 于德介 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期31-35,共5页
提出一种基于混沌免疫进化算法的1/4汽车主动悬架控制方法.在免疫进化算法的基础上,利用混沌运动的特点,对初始种群混沌初始化,且根据个体评价值对群体进行不同幅度的混沌载波,既可保护优秀个体,又可进行遍历搜索,跳出局部极小值,达到... 提出一种基于混沌免疫进化算法的1/4汽车主动悬架控制方法.在免疫进化算法的基础上,利用混沌运动的特点,对初始种群混沌初始化,且根据个体评价值对群体进行不同幅度的混沌载波,既可保护优秀个体,又可进行遍历搜索,跳出局部极小值,达到快速寻优的效果.仿真结果表明:与免疫进化控制比较,采用混沌免疫进化控制,汽车的平顺性和安全性得到了更好的改善. 展开更多
关键词 汽车工程 主动悬架 混沌免疫进化算法 控制方法
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三种混沌免疫优化组合算法性能之比较研究 被引量:9
5
作者 郭子龙 王孙安 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期307-309,共3页
利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出三种混沌免疫优化组合算法,以弥补免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法均综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操作种群和记... 利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出三种混沌免疫优化组合算法,以弥补免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法均综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操作种群和记忆库种群的变量群体中,利用混沌搜索的特点对这些群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度。对三种算法的性能进行了实验比较,结果表明算法一具有更好的收敛性能和搜索效率。 展开更多
关键词 免疫进化算法 混沌搜索 混沌免疫算法 遍历性
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运用混沌免疫算法优化吹塑蜗杆少齿差行星减速器 被引量:1
6
作者 舒服华 《化工设备与管道》 CAS 2007年第2期32-35,37,共5页
提出了一种基于混沌免疫算法的吹塑系统蜗杆少齿差行星齿轮优化方法。以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用。利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算... 提出了一种基于混沌免疫算法的吹塑系统蜗杆少齿差行星齿轮优化方法。以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用。利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算法在收敛速度和寻优能力上有较大提高。仿真结果显示它既能减小结构的尺才,又能提高减速器的运动性能。 展开更多
关键词 少齿差 双目标 优化设计 混沌免疫算法
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混沌免疫遗传算法在汽车悬置系统设计中的应用 被引量:2
7
作者 李飞建 郑玲 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第1期127-131,共5页
传统的悬置系统参数优化方法容易使优化结果陷入局部最优,遗传算法因其易于早熟收敛而限制了实际优化效果,为此提出使用混沌免疫遗传算法对汽车动力总成悬置系统参数进行优化设计。优化设计中,以动力总成悬置系统六自由度能量解耦为目... 传统的悬置系统参数优化方法容易使优化结果陷入局部最优,遗传算法因其易于早熟收敛而限制了实际优化效果,为此提出使用混沌免疫遗传算法对汽车动力总成悬置系统参数进行优化设计。优化设计中,以动力总成悬置系统六自由度能量解耦为目标函数,以悬置刚度和安装角度为优化变量,并考虑悬置系统的模态频率匹配、能量解耦率、悬置静态剪切和压缩变形等约束条件。优化结果表明,基于设计的寻优方法,改善动力总成悬置系统与整车匹配程度,提高动力总成悬置系统的隔振性能。 展开更多
关键词 振动与波 动力总成悬置系统 优化设计 混沌免疫遗传算法
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基于混沌量子免疫算法的电力系统无功优化 被引量:2
8
作者 童沛 乐秀璠 《电网与清洁能源》 2013年第8期1-5,共5页
针对电力系统无功优化问题的离散性和多约束非线性特点,提出一种混沌量子免疫算法的电力系统无功优化方法。该算法利用量子比特和由Logistic映射产生的混沌变量来初始化寻优量子抗体,从而保证了算法的遍历寻优和搜索高效性。通过量子旋... 针对电力系统无功优化问题的离散性和多约束非线性特点,提出一种混沌量子免疫算法的电力系统无功优化方法。该算法利用量子比特和由Logistic映射产生的混沌变量来初始化寻优量子抗体,从而保证了算法的遍历寻优和搜索高效性。通过量子旋转门来实施抗体的克隆扩增和变异,利用线性变换将量子抗体由单位空间映射到寻优问题的解空间。IEEE30节点仿真验证混沌量子免疫算法用于电力系统无功优化的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无功优化 混沌量子免疫算法 量子比特 克隆扩增 量子旋转门
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基于混沌免疫算法的深度信念网络参数优化 被引量:3
9
作者 孙美艳 田玉玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2643-2648,共6页
针对深度信念网络在参数训练过程中易陷入局部搜索、收敛速度慢等问题,提出利用改进的混沌免疫算法优化深度信念网络参数的方法。采用混沌初始化和自适应变异,提高抗体种群的多样性;引入可变选择算子,加快算法的寻优速度。函数拟合实验... 针对深度信念网络在参数训练过程中易陷入局部搜索、收敛速度慢等问题,提出利用改进的混沌免疫算法优化深度信念网络参数的方法。采用混沌初始化和自适应变异,提高抗体种群的多样性;引入可变选择算子,加快算法的寻优速度。函数拟合实验和滚动轴承故障诊断实验结果表明,与粒子群优化算法和基本的克隆选择算法相比,该算法能够得到更优的网络参数,提高了深度信念网络的特征提取能力,加快了网络训练的收敛速度。 展开更多
关键词 深度信念网络 参数优化 改进的混沌免疫算法 函数拟合 滚动轴承故障诊断
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混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用 被引量:6
10
作者 朱玉 赵卿 梅艳 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2012年第5期53-57,共5页
针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方... 针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。 展开更多
关键词 混沌免疫优化算法 RBF网络 动态变形监测 寻优模式 预测
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基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演 被引量:3
11
作者 朱玉 赵卿 周兴东 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期187-191,共5页
BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络... BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络应用于遥感水深反演。实验结果表明,该模型反演水深和实测水深之间的平均绝对误差为0.436 7 m,平均相对误差为8.91%,均方根误差为0.563 5 m,具有较好的非线性映射能力和泛化能力。 展开更多
关键词 水深遥感 混沌免疫优化算法 径向基函数 反演模型 泛化能力
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CIPSO算法在城市有轨电车控制策略中的应用研究 被引量:2
12
作者 罗淼 米根锁 《铁道标准设计》 北大核心 2019年第4期154-159,共6页
在保证电车安全的前提下,轨道交通中的城市有轨电车控制策略优化问题实质上是多目标优化问题,主要是针对节能、正点、停靠准确和乘客舒适度优化等方面的复杂问题,以电车运动学方程为基础,针对粒子群优化算法在离散优化问题中处理不佳,... 在保证电车安全的前提下,轨道交通中的城市有轨电车控制策略优化问题实质上是多目标优化问题,主要是针对节能、正点、停靠准确和乘客舒适度优化等方面的复杂问题,以电车运动学方程为基础,针对粒子群优化算法在离散优化问题中处理不佳,容易陷入局部最优的问题,采用混沌Tent映射初始化粒子群,建立其多目标优化模型。而后采用免疫接种和免疫选择的方法提高PSO优化算法的优化能力,对模型进行求解。以广州市海珠区环岛新型有轨电车试验段数据为对象进行实例仿真,结果表明,混沌免疫微粒群优化算法较传统微粒群优化算法可获得更好的控制策略,能更有效的解决电车运行多目标优化问题。 展开更多
关键词 轨道交通 控制策略优化 混沌免疫微粒群算法 有轨电车 多目标优化
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改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用 被引量:7
13
作者 陈伟华 闫孝姮 付华 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期19-24,共6页
在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一... 在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。 展开更多
关键词 安全管理工程 混沌免疫遗传优化算法 ELMAN神经网络 预测 绝对瓦斯涌出量
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一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究 被引量:4
14
作者 闫孝姮 陈伟华 付华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第4期592-595,599,共5页
针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman... 针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 非线性动态系统 混沌免疫遗传优化算法 ELMAN神经网络
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考虑单位长度参数变量的线路参数估计方法 被引量:1
15
作者 颜伟 项凤雏 +2 位作者 卢建刚 余娟 赵霞 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期720-725,共6页
高压线路的电阻、电抗和对地电纳在数值上差别很大,常规参数估计方法将其作为独立变量分别估计,导致电阻、电抗和对地电纳的估计值误差不一致,其中小阻抗的误差常常很大。针对上述问题,提出了一种基于单位长度参数和长度的线路参数估计... 高压线路的电阻、电抗和对地电纳在数值上差别很大,常规参数估计方法将其作为独立变量分别估计,导致电阻、电抗和对地电纳的估计值误差不一致,其中小阻抗的误差常常很大。针对上述问题,提出了一种基于单位长度参数和长度的线路参数估计新模型。其中,状态变量为线路两端的多时段电压幅值与相角,参数变量为线路的单位长度参数和长度。由于引入了长度作为电阻、电抗和对地电纳的公共变量,突出了线路参数整体对潮流状态的影响,因而新模型可以保证线路参数估计值误差的一致性,避免了常规模型中小阻抗大误差的问题。另外,还提出了参数估计的混沌量子免疫算法,其具有全局寻优能力强,算法稳定的优点。算例结果验证了模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 混沌量子免疫算法 参数估计 单位长度参数 相量测量单元
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复杂产品设计的多学科协同决策方法 被引量:2
16
作者 张文成 王红 宋宝华 《四川兵工学报》 CAS 2010年第4期146-150,共5页
在分析产品开发所涉及的各领域设计原理、设计要求及设计目标的基础上,建立协同决策的约束网络模型,并设计了模型求解的约束优化算法,该算法将混沌方法的局部搜索与免疫算法的全局搜索相结合,增强了算法的细化搜索能力,且有效避免了算... 在分析产品开发所涉及的各领域设计原理、设计要求及设计目标的基础上,建立协同决策的约束网络模型,并设计了模型求解的约束优化算法,该算法将混沌方法的局部搜索与免疫算法的全局搜索相结合,增强了算法的细化搜索能力,且有效避免了算法陷入局部最优。将该决策优化方法用于单圆盘弹性转子的设计,获得了综合性能较优的设计方案,验证了方法的有效性与可靠性。 展开更多
关键词 冲突解耦 协同决策 约束网络 免疫混沌算法
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一种改进的FLS-SVM分类辨识模型及其应用
17
作者 左红艳 王涛生 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2097-2104,共8页
采用三角形函数隶属度法确定模糊最小二乘支持向量机(fuzzy least squares support vector machine,FLS-SVM)输入参数隶属度,采用自适应变尺度混沌免疫算法优化FLS-SVM的参数,从而构建改进模糊最小二乘支持向量机(improved fuzzy least ... 采用三角形函数隶属度法确定模糊最小二乘支持向量机(fuzzy least squares support vector machine,FLS-SVM)输入参数隶属度,采用自适应变尺度混沌免疫算法优化FLS-SVM的参数,从而构建改进模糊最小二乘支持向量机(improved fuzzy least squares support vector machines,IFLS-SVM)分类辨识模型,用Ripley数据集、MONK数据集和PIMA数据集进行仿真实验,并用于地下金属矿山采场信号分类辨识与中国国际贸易安全分类辨识。研究结果表明:与LS-SVM分类辨识模型和FLS-SVM分类辨识模型相比,IFLS-SVM分类辨识模型能有效提高带噪声点和异常点数据集的分类精度,且分类辨识精度相对误差较小。 展开更多
关键词 混沌免疫算法 模糊最小二乘支持向量机 分类辨识
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航线联盟下航空货运网络枢纽点选址问题研究 被引量:7
18
作者 闫妍 张锦 +1 位作者 唐秋宇 张洪基 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第9期64-72,共9页
本文研究航空联盟下航空货运网络的枢纽点选址问题(HLP),基于枢纽点的数量及位置随机与容量的限制。首先引入航线联盟选择概率函数,确定不同航段上的航线自营运输或外包运输的概率;其次根据选址中心法则,以网络总成本最小化为目标,建立... 本文研究航空联盟下航空货运网络的枢纽点选址问题(HLP),基于枢纽点的数量及位置随机与容量的限制。首先引入航线联盟选择概率函数,确定不同航段上的航线自营运输或外包运输的概率;其次根据选址中心法则,以网络总成本最小化为目标,建立枢纽点选址模型;再次采用改进的免疫混沌遗传算法求解模型;最后,以顺丰航空公司案例进行实例分析。结果表明:1)本文改进的算法较免疫混沌遗传算法并与免疫遗传算法及CPLEX结果对比,发现本文设计的算法有较强的收敛性和计算速度,且计算结果与CPLEX求解器求解结果相差不大;2)枢纽点数量不确定时,枢纽点的位置多集中在东部城市;3)航空公司选择联盟环境可以大大降低运营成本,航空公司为提高自身利润,应考虑加入联盟,从而降低自身成本。 展开更多
关键词 航空货运 枢纽点选址模型 改进免疫混沌遗传算法 航线联盟选择概率函数
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Fuzzy least squares support vector machine soft measurement model based on adaptive mutative scale chaos immune algorithm 被引量:8
19
作者 王涛生 左红艳 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第2期593-599,共7页
In order to enhance measuring precision of the real complex electromechanical system,complex industrial system and complex ecological & management system with characteristics of multi-variable,non-liner,strong cou... In order to enhance measuring precision of the real complex electromechanical system,complex industrial system and complex ecological & management system with characteristics of multi-variable,non-liner,strong coupling and large time-delay,in terms of the fuzzy character of this real complex system,a fuzzy least squares support vector machine(FLS-SVM) soft measurement model was established and its parameters were optimized by using adaptive mutative scale chaos immune algorithm.The simulation results reveal that fuzzy least squares support vector machines soft measurement model is of better approximation accuracy and robustness.And application results show that the relative errors of the soft measurement model are less than 3.34%. 展开更多
关键词 CHAOS immune algorithm FUZZY support vector machine
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