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基于非均衡变异离散粒子群算法的QoS全局最优Web服务选择方法 被引量:24
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作者 王文彬 孙其博 +1 位作者 赵新超 杨放春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2774-2779,共6页
QoS全局最优的Web服务选择是NP完全问题.针对现有解决方案的不足,提出了一种改进的离散粒子群算法.该算法首先根据问题模型重新定义了粒子群算法中的位置、速度和算子操作,然后对最优粒子进行非均衡变异,并设计了非均衡变异概率函数,同... QoS全局最优的Web服务选择是NP完全问题.针对现有解决方案的不足,提出了一种改进的离散粒子群算法.该算法首先根据问题模型重新定义了粒子群算法中的位置、速度和算子操作,然后对最优粒子进行非均衡变异,并设计了非均衡变异概率函数,同时在速度和位置更新中分别采用自适应权重调整机制和局部适应优先策略.通过实验仿真,与他人工作对比结果表明,提出的算法在降低服务选择时间的同时,提高了服务选择的质量. 展开更多
关键词 WEB服务选择 QoS全局最优 非均衡变异 自适应权重调整 局部适应
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基于序贯修正灰关联度的全局最优航迹关联算法 被引量:14
2
作者 董凯 关欣 +1 位作者 王海鹏 何友 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1939-1945,共7页
航迹关联是分布式多传感器航迹融合的前提。针对融合中心无法获得目标状态估计协方差的情形,该文提出一种基于序贯修正灰关联度的全局最优航迹关联算法。该算法取消数据列的区间值化,对数据列指标绝对差进行序贯积累,对灰关联系数计算... 航迹关联是分布式多传感器航迹融合的前提。针对融合中心无法获得目标状态估计协方差的情形,该文提出一种基于序贯修正灰关联度的全局最优航迹关联算法。该算法取消数据列的区间值化,对数据列指标绝对差进行序贯积累,对灰关联系数计算式进行可交换性修正,得到各传感器航迹间的序贯修正灰关联度,以此关联度为全局统计量进行全局最优的航迹关联判决。仿真结果表明,在密集平行编队、随机交叉目标和存在非共同观测目标环境下,该算法的性能和稳健性明显优于传统方法。 展开更多
关键词 雷达信号处理 航迹关联 灰关联度 非共同观测 全局最优
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基于全局最优的被动多传感器多目标轨迹关联算法 被引量:16
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作者 盛卫东 林两魁 +1 位作者 安玮 周一宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1621-1625,共5页
多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关... 多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。 展开更多
关键词 多传感器多目标 轨迹关联 倾角差统计量 全局最优
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基于全局最优的快速一致性点漂移算法 被引量:7
4
作者 赵键 孙即祥 +2 位作者 周石琳 李智勇 王亮亮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期509-516,共8页
目前受到广泛关注和研究的一致性点漂移(CPD)算法是一种基于高斯混合模型的点模式匹配算法,虽然该算法具有较强的鲁棒性,但其存在局部最优性和收敛速度随点集大小增加而下降等问题。针对上述问题,该文提出了一种新的基于全局最优的快速... 目前受到广泛关注和研究的一致性点漂移(CPD)算法是一种基于高斯混合模型的点模式匹配算法,虽然该算法具有较强的鲁棒性,但其存在局部最优性和收敛速度随点集大小增加而下降等问题。针对上述问题,该文提出了一种新的基于全局最优的快速一致性点漂移算法。该算法首先将点集进行正交标准形约简,利用约简后点集的重要性质,推导出不完全观测数据的对数似然函数在全局最优解附近凸函数区域的边界值,再以该边界值为基础,采用多重初始化策略来实现全局最优。最后,提出了基于置信域的全局收敛二次平方迭代期望最大化算法,实现了全局优化算法的超线性收敛。模拟仿真与真实数据实验验证了该文算法是有效的、快速的以及鲁棒性较强的。 展开更多
关键词 图像处理 一致性点漂移 点模式匹配 高斯混合模型 全局最优
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基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法 被引量:9
5
作者 黄敏 江渝 +1 位作者 毛安 姜琪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第4期1074-1079,共6页
针对多目标粒子群优化算法全局最优位置选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最... 针对多目标粒子群优化算法全局最优位置选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最优位置,而是档案成员从种群中选择合适的被引导粒子,引导种群均匀快速地向Pareto前沿飞行,提高了Pareto解的收敛性和多样性;其次当种群寻优能力减弱时,引入基于Skew Tent映射的变尺度全面搜索混沌优化策略对外部档案进行局部搜索,以提高算法的收敛性;最后通过与其他多目标优化算法的比较,结果表明MOPSO-GL具有更好的收敛性和分布性。 展开更多
关键词 粒子群 多目标 全局最优位置 局部搜索
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基于全局最优的生产全过程分布式预测控制 被引量:13
6
作者 陈庆 李少远 席裕庚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期349-352,共4页
改进了基于纳什最优的分布式预测控制算法,提出了一种基于全局最优的分布式预测控制.在优化求解时考虑了各子过程间的协调.结合线性系统的动态矩阵控制(DMC)分析了算法的迭代收敛性,并与基于纳什优化的分布式预测控制算法进行了比较.仿... 改进了基于纳什最优的分布式预测控制算法,提出了一种基于全局最优的分布式预测控制.在优化求解时考虑了各子过程间的协调.结合线性系统的动态矩阵控制(DMC)分析了算法的迭代收敛性,并与基于纳什优化的分布式预测控制算法进行了比较.仿真结果表明,算法迭代收敛于全局最优解,而不是纳什优化解. 展开更多
关键词 全过程控制 动态矩阵控制 分布式预测控制 全局最优 纳什最优
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利用偏振信息的雾天图像全局最优重构 被引量:13
7
作者 高隽 毕冉 +1 位作者 赵录建 范之国 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2212-2220,共9页
针对雾、霾等强散射环境下相机拍摄图像严重退化的问题,提出了一种降低雾霾环境对图像质量影响的图像去雾重构方法。基于雾天偏振成像模型,分别估计图像每个区域的重构参数,获取全局最优的重构参数。利用偏振滤波的方法估计雾天大气散... 针对雾、霾等强散射环境下相机拍摄图像严重退化的问题,提出了一种降低雾霾环境对图像质量影响的图像去雾重构方法。基于雾天偏振成像模型,分别估计图像每个区域的重构参数,获取全局最优的重构参数。利用偏振滤波的方法估计雾天大气散射光的偏振度分布,利用自适应亮通道方法计算无穷远处大气散射光的强度分布,从而重构出去雾图像。最后,利用偏振度的纹理信息对重构图像进行增强。该方法考虑了图像中不同位置大气杂散光参数的不一致性,对图像每一区域的重构参数分别运算,从而获得全局最优的重构参数图像。该方法还不要求图像必须包含天空区域,并且具有对灰度图像的处理效果较好的优点。 展开更多
关键词 强散射环境 偏振信息 图像重构 全局最优
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BP网络的全局最优学习算法 被引量:18
8
作者 徐宜桂 史铁林 杨叔子 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1996年第1期73-75,共3页
一、概述自从1985年。
关键词 神经网络 学习算法 全局最优
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一种基于帐篷映射的混沌搜索全局最优方法 被引量:21
9
作者 秦红磊 李晓白 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期67-70,共4页
利用混沌的随机性、遍历性和规律性进行优化计算,搜索全局最优,可以避免系统落入局部最优陷阱.本文将具有均匀分布函数的帐篷映射引入到混沌优化算法中,并与共轭梯度法相结合,比Logistic混沌映射确定的算法能更快、更有效地搜索到全局... 利用混沌的随机性、遍历性和规律性进行优化计算,搜索全局最优,可以避免系统落入局部最优陷阱.本文将具有均匀分布函数的帐篷映射引入到混沌优化算法中,并与共轭梯度法相结合,比Logistic混沌映射确定的算法能更快、更有效地搜索到全局最优解.仿真表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 非线性 混沌化算法 帐篷映射 搜索全局最优方法 随机性 遍历性 规律性
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斐波那契树优化算法求解多峰函数全局最优解的可达性分析 被引量:6
10
作者 董易 施心陵 +4 位作者 王霞 王耀民 吕丹桔 张松海 李孙寸 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1679-1689,共11页
为分析和验证斐波那契树优化算法(Fibonacci tree optimization algorithm,FTO)求解多峰函数全局最优解的算法性能,对算法的可达性问题进行研究.本文基于斐波那契法构造一个斐波那契树结构,在搜索空间中进行全局、局部交替搜索,不易陷... 为分析和验证斐波那契树优化算法(Fibonacci tree optimization algorithm,FTO)求解多峰函数全局最优解的算法性能,对算法的可达性问题进行研究.本文基于斐波那契法构造一个斐波那契树结构,在搜索空间中进行全局、局部交替搜索,不易陷入局部最优解.对斐波那契树优化算法基于该结构的可达性进行分析和证明.通过跟踪算法求解过程中坐标点的累积分布仿真实验和到达率的对比实验,分析和验证了算法求解多峰函数全局最优解的可达性. 展开更多
关键词 斐波那契树化算法 可达性 多峰函数 全局最优
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一种可寻得全局最优解的改进变异算子 被引量:17
11
作者 周激流 郭晶 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期755-758,共4页
文献 [1]分析了典型遗传算法不成熟收敛的起因 ,据此提出了一种改进的遗传变异算子 ,计算机仿真实验证明改进后的遗传算法能有效地克服不成熟收敛 ,进而搜索到全局最优解 .
关键词 遗传算法 变异算子 化计算 计算机仿真 全局最优
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全局最优引导的差分演化二进制人工蜂群算法 被引量:5
12
作者 刘婷 张立毅 +1 位作者 鲍韦韦 邹康 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期43-47,共5页
针对基本二进制人工蜂群算法开采能力弱、收敛速度慢的缺点,提出一种全局最优引导的差分二进制人工蜂群算法。算法仿照粒子群优化,将全局最优参数引入二进制人工蜂群算法中以提高开采能力;同时受差分演化算法中"交叉"操作的启... 针对基本二进制人工蜂群算法开采能力弱、收敛速度慢的缺点,提出一种全局最优引导的差分二进制人工蜂群算法。算法仿照粒子群优化,将全局最优参数引入二进制人工蜂群算法中以提高开采能力;同时受差分演化算法中"交叉"操作的启发,提出多维邻域搜索方式,加快收敛速度。采用0-1背包问题进行仿真,实验结果表明与传统算法相比,提出算法不仅寻优能力增强且收敛速度明显提高。对于10维背包问题,提出算法的收敛速度比基本二进制人工蜂群算法提高近10倍。 展开更多
关键词 基本二进制人工蜂群算法 粒子群 差分演化 全局最优 多维邻域搜索 0-1背包
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全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用 被引量:6
13
作者 秦强 冯蕴雯 薛小锋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期94-100,共7页
针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟... 针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟窝的多样性并提高算法的开发能力。另外,采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外来鸟蛋被发现概率这2个重要参数进行自适应调整,以提高算法的全局收敛性能和求解精度。通过2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试该算法的性能,并将其应用于某飞机舱门锁定机构可靠性分析中。实验结果表明,与粒子群算法、标准布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法相比,所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中,能够有效地提高解的精度并增加收敛速度,寻优效果更优。 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 模糊逻辑 全局最优导向 可靠性分析 飞机舱门
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一些类型的数学规划问题的全局最优解(英文) 被引量:6
14
作者 吴至友 张连生 李善良 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2003年第2期9-20,共12页
本文对严格单调函数给出了几个凸化和凹化的方法,利用这些方法可将一个严格单调的规划问题转化为一个等价的标准D.C.规划或凹极小问题.本文还对只有一个严格单调的约束的非单调规划问题给出了目标函数的一个凸化和凹化方法,利用这些方... 本文对严格单调函数给出了几个凸化和凹化的方法,利用这些方法可将一个严格单调的规划问题转化为一个等价的标准D.C.规划或凹极小问题.本文还对只有一个严格单调的约束的非单调规划问题给出了目标函数的一个凸化和凹化方法,利用这些方法可将只有一个严格单调约束的非单调规划问题转化为一个等价的凹极小问题。再利用已有的关于D.C.规划和凹极小的算法,可以求得原问题的全局最优解. 展开更多
关键词 规划问题 D.C.规划 全局最优 严格单调函数 凹极小问题 非单调规划 凸化 凹化 严格单调约束
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基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划 被引量:10
15
作者 谭冠政 刘关俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期210-212,共3页
以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法。该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径。在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。
关键词 移动机器人 粒子群化算法 全局最优路径规划 栅格法
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一些约束规划问题的近似全局最优解(英文) 被引量:7
16
作者 吴至友 张连生 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期1-15,共15页
首先将一个具有多个约束的规划问题转化为一个只有一个约束的规划问题,然后通过利用这个单约束的规划问题,对原来的多约束规划问题提出了一些凸化、凹化的方法,这样这些多约束的规划问题可以被转化为一些凹规划、反凸规划问题.最后,还... 首先将一个具有多个约束的规划问题转化为一个只有一个约束的规划问题,然后通过利用这个单约束的规划问题,对原来的多约束规划问题提出了一些凸化、凹化的方法,这样这些多约束的规划问题可以被转化为一些凹规划、反凸规划问题.最后,还证明了得到的凹规划和反凸规划的全局最优解就是原问题的近似全局最优解. 展开更多
关键词 运筹学 全局最优 凹极小 反凸规划 凸化 凹化
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利用分形求约束问题的全局最优解 被引量:7
17
作者 宋巨龙 甘小冰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期705-708,共4页
给出了几种基本几何图形的分形构造方法 ,并利用这种方法给出一种求解约束优化问题全局最优解的直接解法 ,算例表明 ,与一般的优化问题解法相比较 ,分形算法具有完全不依赖初始点、适用于任何以任意多边形或多面体为约束条件的非线性优... 给出了几种基本几何图形的分形构造方法 ,并利用这种方法给出一种求解约束优化问题全局最优解的直接解法 ,算例表明 ,与一般的优化问题解法相比较 ,分形算法具有完全不依赖初始点、适用于任何以任意多边形或多面体为约束条件的非线性优化问题的优点 .该方法充分利用了分形可以填满任意三角形、四面体等基本几何图形的这一特性 .它可以很容易地推广到约束条件为平行四边形、平面上任意多边形以及三维以上空间中任意多面体或超多面体的优化问题上 . 展开更多
关键词 全局最优 分形算法 约束问题
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利用遗传算法搜索全局最优的一种混合算法 被引量:5
18
作者 黄辉先 史忠科 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第9期875-878,共4页
该文提出了一种基于遗传算法与梯度法相结合的混合优化搜索方法。该算法能帮助梯度法跳出局部最优,获得全局最优解,并对算法的收敛性进行了证明。最后给出的仿真结果表明了算法的有效性。
关键词 遗传算法 梯度法 全局最优 收敛性 非线性规划
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基于全局最优局部加权学习算法的船舶操纵运动辨识 被引量:2
19
作者 白伟伟 任俊生 +1 位作者 李铁山 张秀凤 《中国航海》 CSCD 北大核心 2017年第1期37-41,共5页
运用一种基于全局最优的局部加权学习(Locally Weighted Learning,LWL)算法进行船舶操纵运动辨识建模。该方法是一种基于计算机存储的离线学习的黑箱建模方法,直接考虑船舶运动状态输入与输出之间的映射关系,可克服传统机理建模及参数... 运用一种基于全局最优的局部加权学习(Locally Weighted Learning,LWL)算法进行船舶操纵运动辨识建模。该方法是一种基于计算机存储的离线学习的黑箱建模方法,直接考虑船舶运动状态输入与输出之间的映射关系,可克服传统机理建模及参数辨识模型中存在的参数漂移问题和未建模动态问题。对样本点进行重新排列并提高输入空间的维度,解决船舶运动状态一对多映射和不可分问题。通过学习"Mariner"轮的三自由度数学模型,并进行旋回试验、Z形试验及逆螺旋试验,验证算法的有效性。 展开更多
关键词 水路运输 全局最优 局部加权学习 辨识 船舶操纵性
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基于小波变换的全局最优独立分量分离算法 被引量:3
20
作者 毕雪 陈向东 李湃 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第8期102-104,107,共4页
提出一种利用小波变换的低频系数作为滑动因子的盲源分离算法,通过建立以分母作为预测误差的信噪比目标函数,优化过程导致广义特征值求解,广义特征值构成的特征向量就是要求的分离矩阵,求解过程无需迭代。通过实验证明:计算量小,分离精... 提出一种利用小波变换的低频系数作为滑动因子的盲源分离算法,通过建立以分母作为预测误差的信噪比目标函数,优化过程导致广义特征值求解,广义特征值构成的特征向量就是要求的分离矩阵,求解过程无需迭代。通过实验证明:计算量小,分离精度高,相似系数分别到达了1和0.9998,同时,可根据需要灵活选择小波基。 展开更多
关键词 独立分量分析 全局最优 小波变换 滑动 逼近
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