多种群并行进化神经网络的研究及应用 被引量：2

1

作者 林丽莉 冯天瑾 +1 位作者 周文晖 郑宏伟 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2002年第2期312-318,共7页

提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应... 提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后 ,采用 NMPGA对 MFNNs的权重进行进化。最后 ,性能最好的网络被选作目标问题的解。在 NMPGA算法中 ,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题 ,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明 ,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。 展开更多

关键词 多层前馈神经网络 多种群并行遗传算法 多种群并行进化神经网络 浮点数编码 人工神经网络

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基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计 被引量：19

2

作者 王俊年 申群太 +1 位作者 沈洪远 周鲜成 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期251-255,共5页

神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进... 神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一. 展开更多

关键词 微粒群算法 多种群协同进化 径向基神经网络 结构优化

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神经网络并行进化设计及其在短期电力负荷预测中的应用 被引量：1

3

作者 李智勇 童调生 +1 位作者 张帆 欧阳红林 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期88-92,共5页

针对神经网络模型进化设计问题的特点 ,提出了改进的并行遗传算法 (IPGA) ,并分析其全局收敛性与应用策略。应用此方法于短期电力负荷预测系统中 ,取得了更高的预测精度。该方法设计简单通用、模型性能评价全面合理、全局优化能力强。... 针对神经网络模型进化设计问题的特点 ,提出了改进的并行遗传算法 (IPGA) ,并分析其全局收敛性与应用策略。应用此方法于短期电力负荷预测系统中 ,取得了更高的预测精度。该方法设计简单通用、模型性能评价全面合理、全局优化能力强。实际应用表明该方法是有效的 ,具有应用推广价值。 展开更多

关键词 并行遗传算法 神经网络模型 通用 全局优化 性能评价 设计 进化 短期电力负荷 预测精度

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并行进化BP神经网络 被引量：1

4

作者 王洪燕 杨敬安 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1999年第3期21-25,共5页

基于并行进化种族间的协作和竞争机制，给出了ＣＰＣＡ算法。新算法的进化操作更符合自然选择机制，在动态增加新种族的同时，亦动态删除老化、竞争力弱的种族。该算法用来进化ＢＰ网，经实验证明能有效地提高解的质量，并降低进化时间。

关键词 遗传算法 并行处理 CPCA BP神经网络 并行进化

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一种基于差分进化改进的深度神经网络并行化方法 被引量：5

5

作者 朱光宇 谢在鹏 朱跃龙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第11期2249-2255,共7页

深度神经网络在多个领域应用广泛,但随着数据量的增长以及模型复杂度的提高,造成的影响是训练效率和模型精度的下降,对于深度神经网络的并行化研究可以有效解决这一问题.在现有分布式环境下进行数据并行化训练是神经网络并行化的一种有... 深度神经网络在多个领域应用广泛,但随着数据量的增长以及模型复杂度的提高,造成的影响是训练效率和模型精度的下降,对于深度神经网络的并行化研究可以有效解决这一问题.在现有分布式环境下进行数据并行化训练是神经网络并行化的一种有效方案,但其存在全局模型精度不佳、节点计算能力不平衡的问题.针对以上问题,本文提出了一种基于差分进化改进的深度神经网络并行化方法DE-DNN.DE-DNN利用差分进化方法对并行训练过程中获取全局模型的关键步骤进行改进和优化;同时提出一种基于批处理的自适应数据分配算法BSDA,减少并行训练过程中由于计算节点能力不平衡而造成的节点额外等待时间.实验基于NiN深度网络模型对本文提出的方法进行了实现并在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行测试.实验结果表明,DE-DNN可以有效提高并行训练过程中全局模型的分类准确率,加快收敛速度;BSDA数据分配算法能够合理根据各节点的计算能力分配适量数据,减少训练过程中因节点等待产生的额外时间开销. 展开更多

关键词 深度神经网络 并行化 差分进化 自适应

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基于遗传算法的进化神经网络 被引量：21

6

作者 刘芳 李人厚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第10期1431-1433,共3页

提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network, GMFNN),用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法... 提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network, GMFNN),用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法的收敛速度,改善解的性能。仿真结果显示本文提出的算法能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,有效地提高多层前向神经网络的收敛精度,并可获得更为简洁的网络结构。 展开更多

关键词 遗传算法 前向神经网络 进化规划 双种群

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采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障 被引量：32

7

作者 施杰 伍星 刘韬 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期34-43,共10页

针对农业机械装备中滚动轴承复合故障特征提取与智能诊断问题,该文提出了一种将希尔伯特-黄变换的改进算法(improved hilbert-huang transform,IHHT)与卷积神经网络(convolution neural network,CNN)相结合的诊断方法。首先,通过多种群... 针对农业机械装备中滚动轴承复合故障特征提取与智能诊断问题,该文提出了一种将希尔伯特-黄变换的改进算法(improved hilbert-huang transform,IHHT)与卷积神经网络(convolution neural network,CNN)相结合的诊断方法。首先,通过多种群差分进化改进的集合经验模式分解(multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition,MPDE-EEMD)和敏感固有模态函数筛选方法来改进HHT,提取出故障信号时频特征。然后,在AlexNet网络模型基础上遍历所有可能的CNN模型组合,构建出适应于滚动轴承故障诊断的CNN网络模型。再将训练集生成的IHHT时频图输入CNN中进行学习,不断更新网络参数;并将该模型应用于测试集,输出故障识别结果。最后,通过滚动轴承单一故障和复合故障2种试验,将所提出的IHHT+CNN方法分别与传统的BP神经网络、DWT+CNN和STFT+CNN方法进行比较。研究表明,该文的IHHT+CNN方法对单一与复合故障的正确率分别达到100%和99.74%,均高于其他3种方法,实现了不同工况下端到端的轴承复合故障智能诊断,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 卷积神经网络 希尔伯特-黄变换 多种群差分进化 集合经验模式分解

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基于遗传算法与神经网络的VRP求解

8

作者 魏国利 王鹏涛 吴静 《天津工业大学学报》 CAS 2008年第1期70-73,共4页

为求解配送货物过程中车辆路径安排问题(VRP),融合神经网络与遗传算法,在标准遗传算法基础上,将并行进化思想与阶段性进化思想相结合,提出了一种新型遗传算法——并行阶段性遗传算法(PPGA).实际应用表明,与标准遗传算法相比,新的混合遗... 为求解配送货物过程中车辆路径安排问题(VRP),融合神经网络与遗传算法,在标准遗传算法基础上,将并行进化思想与阶段性进化思想相结合,提出了一种新型遗传算法——并行阶段性遗传算法(PPGA).实际应用表明,与标准遗传算法相比,新的混合遗传算法收敛速度更快、收敛精度更高. 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 并行进化 阶段性进化

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一种多种群进化和差分变异的鲸鱼优化算法 被引量：5

9

作者 朱杰 付伟 +3 位作者 马宁 季伟东 苏婷 陈珊 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2618-2627,共10页

针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优,求解精度低,收敛速度慢,提出了一种多种群进化和差分变异的鲸鱼优化算法(MDWOA).首先,根据适应度值将种群划分为两个大小相等的子种群,并为每个子种群分配不同的移动策略,以平衡全局和局部搜索能力.其... 针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优,求解精度低,收敛速度慢,提出了一种多种群进化和差分变异的鲸鱼优化算法(MDWOA).首先,根据适应度值将种群划分为两个大小相等的子种群,并为每个子种群分配不同的移动策略,以平衡全局和局部搜索能力.其次,设计了一种种群进化和差分变异的策略来帮助MDWOA提高收敛速度,避免其陷入局部最优.最后,引入反向学习策略,增加种群多样性.将MDWOA与多种优化算法在13个基准函数上进行仿真测试,非参数检验的结果表明相较于其他优化算法来说改进的算法具有更高的精度和稳定性.在此基础上,建立了基于MDWOA优化BP神经网络模型,预测波士顿房价的实验结果表明所提出的预测模型具有更好的预测性能和有效性. 展开更多

关键词 多种群进化 差分变异 鲸鱼优化算法 反向学习 MDWOA-BP神经网络

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基于并行小种群差分进化算法的水火电力系统短期优化调度 被引量：1

10

作者 叶圣永 林爽 +3 位作者 张文涛 孙绪江 张伟 张景瑞 《水电能源科学》 北大核心 2018年第8期69-73,共5页

为解决水火电力系统短期发电优化调度中存在的问题,提出基于MPI平台的并行小种群差分进化算法。该算法将进化种群分为若干个小种群(单个种群规模为3~10个),每个进化种群由不同的CPU进程独立执行差分进化算法,并在种群间引入集合、分散... 为解决水火电力系统短期发电优化调度中存在的问题,提出基于MPI平台的并行小种群差分进化算法。该算法将进化种群分为若干个小种群(单个种群规模为3~10个),每个进化种群由不同的CPU进程独立执行差分进化算法,并在种群间引入集合、分散操作以协调各小种群的寻优过程;为降低小种群初始化和进化过程中多样性的损失,引入正交化初始化方法和种群重构技术;最后以典型案例验证了算法的有效性。结果表明,该方法在求解精度、收敛速度和求解耗时上均较有竞争力。 展开更多

关键词 优化调度 水火电力系统 并行 差分进化算法 小种群

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基于并行计算的计算智能综述

11

作者 吴菲 陈嘉诚 王万良 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期27-38,共12页

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计... 传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计算智能面临的问题与挑战,思考相关研究的发展方向. 展开更多

关键词 并行计算 计算智能 神经网络 进化算法 群智能

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小生态进化技术综述 被引量：5

12

作者 郭观七 喻寿益 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第4期857-861,共5页

进化计算存在的遗传漂移现象使种群均匀地收敛于单一的优良解,导致早熟收敛或可选优良解的丢失,小生态技术是一种形成和维持稳定子种群、抑制遗传漂移的并行进化技术。系统地综述了小生态技术研究的主要成果,归纳了存在的问题,指出了进... 进化计算存在的遗传漂移现象使种群均匀地收敛于单一的优良解,导致早熟收敛或可选优良解的丢失,小生态技术是一种形成和维持稳定子种群、抑制遗传漂移的并行进化技术。系统地综述了小生态技术研究的主要成果,归纳了存在的问题,指出了进一步的研究方向。 展开更多

关键词 小生态 子种群 遗传漂移 进化算法 并行进化技术

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并行ENN-FEM分析力学参数对洞室群稳定性的影响 被引量：2

13

作者 安红刚 冯夏庭 李邵军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期529-533,共5页

将洞室群视为一特定系统,采用并行进化神经网络有限元(ENN-FEM)方法建立该系统与岩体力学参数之间的相对应关系。采用遗传算法分析得到对围岩稳定性最不利的参数组合,对组合中任一参数可通过参数敏感度函数分析其敏感度,并由此综合评估... 将洞室群视为一特定系统,采用并行进化神经网络有限元(ENN-FEM)方法建立该系统与岩体力学参数之间的相对应关系。采用遗传算法分析得到对围岩稳定性最不利的参数组合,对组合中任一参数可通过参数敏感度函数分析其敏感度,并由此综合评估各软岩力学参数对洞室群稳定性的影响,确定出关键岩层以给设计和施工提供指导性建议。实例计算表明该方法是合理的,且具有智能化和综合分析的优点。 展开更多

关键词 并行进化神经网络有限元 力学参数 洞室群 稳定分析

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一种并行多目标遗传邻域搜索算法 被引量：1

14

作者 顾雷 席裕庚 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第6期738-742,共5页

现有的多目标遗传算法在解决大规模多目标生产调度问题时虽然有效,但往往非常耗时,难以应用于实际。为了提高求解效率,提出了一种并行多目标遗传邻域搜索算法来求解Pareto边界。该算法将多目标遗传算法的进化方向划分为若干范围,然后同... 现有的多目标遗传算法在解决大规模多目标生产调度问题时虽然有效,但往往非常耗时,难以应用于实际。为了提高求解效率,提出了一种并行多目标遗传邻域搜索算法来求解Pareto边界。该算法将多目标遗传算法的进化方向划分为若干范围,然后同时对每个进化方向的范围使用多目标遗传邻域搜索算法,并行地搜索各方向范围内的Pareto边界;在各进化方向范围内进化的子种群会定期交流各自进化成果。多目标遗传邻域搜索算法的并行化在不增加求解时间的前提下,提高了求解精度,加快了算法的收敛速度。仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 多目标调度 划分进化方向 多种群并行 遗传邻域搜索算法

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差分进化算法综述 被引量：132

15

作者 丁青锋 尹晓宇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期431-442,共12页

差分进化算法由于算法结构简单易于执行,并且具有优化效率高、参数设置简单、鲁棒性好等优点,因此差分进化算法吸引了越来越多研究者的关注。本文概述了差分进化算法的基本概念以及存在的问题,综述了差分进化算法的控制参数、差分策略... 差分进化算法由于算法结构简单易于执行,并且具有优化效率高、参数设置简单、鲁棒性好等优点,因此差分进化算法吸引了越来越多研究者的关注。本文概述了差分进化算法的基本概念以及存在的问题,综述了差分进化算法的控制参数、差分策略、种群结构以及与其他最优化算法混合等4个方面改进策略并讨论它们各自的优缺点,为差分进化算法下一步的改进提出了参考方向。 展开更多

关键词 差分进化 启发式并行搜索 差分策略 控制参数 种群结构 混合优化 收敛速度 优化效率

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基于行为进化的智能保洁机器人模型

16

作者 汤琛 谭蓉 蒋加伏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第10期2444-2445,共2页

通过对神经网络的研究,采用双种群遗传算法(DPGA)来进化神经网络的权值,提出了一种智能保洁机器人模型。该模型模拟生物的行为规律,能够依据周围环境采取限定区域搜索或者广域搜索方式清扫垃圾。仿真实验表明了该模型的有效性,通过比较... 通过对神经网络的研究,采用双种群遗传算法(DPGA)来进化神经网络的权值,提出了一种智能保洁机器人模型。该模型模拟生物的行为规律,能够依据周围环境采取限定区域搜索或者广域搜索方式清扫垃圾。仿真实验表明了该模型的有效性,通过比较也体现了双种群遗传算法较之传统单种群遗传算法(SPGA)的优越性。 展开更多

关键词 保洁机器人 行为进化 神经网络 双种群遗传算法

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