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基于双样本学习与单维搜索改进的精英麻雀搜索算法 被引量:1
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作者 贾凯烨 董砚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期317-323,共7页
针对麻雀搜索算法初始种群分布不均匀,种群间信息交流少,易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种基于双样本学习与单维搜索改进的精英麻雀搜索算法。首先,采用Hammersley低差异序列与反向学习相结合产生精英初始种群,增强个体质量... 针对麻雀搜索算法初始种群分布不均匀,种群间信息交流少,易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种基于双样本学习与单维搜索改进的精英麻雀搜索算法。首先,采用Hammersley低差异序列与反向学习相结合产生精英初始种群,增强个体质量和多样性;然后,通过双样本学习策略,改进追随者的位置更新公式,加强种群间的信息交流,提高算法跳出局部最优的能力;最后,在算法迭代后期采用单维搜索模式,增强算法在后期的深度挖掘能力,提高算法的精度。通过对时间复杂度进行分析,证明了该改进未增加算法的时间复杂度。选取12个不同特征的测试函数进行寻优,测试结果表明,与其他算法相比,该算法在收敛速度、精度和稳定性上都有明显的优越性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Hammersley低差异序列 反向学习 双样本学习 单维搜索
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基于遗传交叉和多混沌策略改进的粒子群优化算法 被引量:18
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作者 谭跃 谭冠政 邓曙光 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3643-3647,共5页
为有效改进基本PSO算法的搜索能力,提出了一种基于遗传交叉和多混沌方式改进的粒子群算法。该算法为获得比当前群体更优的最优解,采用了以下四种措施:其一,对当前群体中的最优解和每个粒子最优解进行遗传交叉操作;其二,用混沌系统动态... 为有效改进基本PSO算法的搜索能力,提出了一种基于遗传交叉和多混沌方式改进的粒子群算法。该算法为获得比当前群体更优的最优解,采用了以下四种措施:其一,对当前群体中的最优解和每个粒子最优解进行遗传交叉操作;其二,用混沌系统动态地调整PSO算法的惯性权重;其三,对整个解空间进行混沌全局搜索;最后,对当前群体中最优解进行多维和单维的混沌局部搜索。仿真实验结果表明:与其他三种算法相比,提出的算法在解决八个整数和混合整数非线性规划问题时不仅收敛速度最快,而且具有100%的成功率。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传交叉 混沌惯性权重 多维和单维混沌局部搜索 混沌全局搜索
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基于改进简化粒子群算法的活性污泥过程建模 被引量:2
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作者 宁云发 刘漫丹 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期825-833,共9页
提出一种改进简化粒子群算法,并应用于某氧化沟工艺的活性污泥1号模型(activated sludge model No.1,ASM1)与活性污泥3号模型(activated sludge model No.3,ASM3),对模型进行参数优化,提高模型准确性,并比较模型校正后的准确度。改进简... 提出一种改进简化粒子群算法,并应用于某氧化沟工艺的活性污泥1号模型(activated sludge model No.1,ASM1)与活性污泥3号模型(activated sludge model No.3,ASM3),对模型进行参数优化,提高模型准确性,并比较模型校正后的准确度。改进简化粒子群算法在简化粒子群算法基础上,对决策变量进行单维度搜索,提高算法的全局搜索能力。利用典型测试函数与基本粒子群算法、简化粒子群算法以及帝国竞争算法进行对比,其结果表明,该算法在函数优化上具有较明显优势。将改进简化粒子群算法应用到ASM1和ASM3模型中,其结果表明,该算法在模型参数优化上具有良好效果,模型对比上得到较清晰结果。 展开更多
关键词 活性污泥1号模型 活性污泥3号模型 单维搜索 粒子群算法 模型优化
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