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差分演化的收敛性分析与算法改进 被引量:70
1
作者 贺毅朝 王熙照 +1 位作者 刘坤起 王彦祺 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期875-885,共11页
为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子(differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩映射原理证明了DE的渐近收敛性... 为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子(differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩映射原理证明了DE的渐近收敛性;然后,在"拟物拟人算法"的启发下,通过对DE各进化模式的共性特征与性能差异的分析,提出了一种具有多进化模式协作的差分演化算法(differential evolution with multi-strategy cooperating evolution,简称MEDE),分析了它所具有的隐含特性,并在多模式差分算子(multi-strategy differential operator,简称MDO)定义的基础上证明了它的渐进收敛性.对5个经典测试函数的仿真计算结果表明,与原始的DE,DEfirDE和DEfirSPX等算法相比,MEDE算法在求解质量、适应性和鲁棒性方面均具有较明显的优势,非常适于求解复杂高维函数的数值最优化问题. 展开更多
关键词 差分演化 渐近收敛性 压缩映射 随机算子 进化模式
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一种具有混合编码的二进制差分演化算法 被引量:50
2
作者 贺毅朝 王熙照 寇应展 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期1476-1484,共9页
差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离... 差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的.HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法. 展开更多
关键词 差分演化 个体混合编码 辅助搜索空间 3-SAT问题 背包问题
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认知无线网状网中基于差分演化的功率控制与信道分配 被引量:8
3
作者 贾杰 李燕燕 +1 位作者 陈剑 王兴伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期62-67,共6页
信道分配对于提高认知无线网状网性能具有重要作用.考虑到节点功率对网络干扰的影响,定义了网络干扰边及潜在干扰边,通过量化通信功率控制等级,给出了联合功率控制与信道分配的网络模型.提出一种基于差分演化的功率控制与信道分配算法,... 信道分配对于提高认知无线网状网性能具有重要作用.考虑到节点功率对网络干扰的影响,定义了网络干扰边及潜在干扰边,通过量化通信功率控制等级,给出了联合功率控制与信道分配的网络模型.提出一种基于差分演化的功率控制与信道分配算法,设计了实数编码规则及相应的约束控制机制以保证个体的有效性,确保算法的快速收敛.一系列仿真实验表明本文算法的有效性. 展开更多
关键词 认知无线网状网 功率控制 信道分配 差分演化
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求解多选择背包问题的改进差分演化算法 被引量:15
4
作者 贺毅朝 寇应展 陈致明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第9期1682-1685,共4页
首先将差分演化算法(DEA)的演化机制归结为差异算子(DO)和选择算子(SO)的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题(MCKP),通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出... 首先将差分演化算法(DEA)的演化机制归结为差异算子(DO)和选择算子(SO)的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题(MCKP),通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出了一种求解MCKP问题的改进差分演化算法(MDEA),第一次将DEA用于求解组合最优化问题.对经典MCKP问题实例的计算表明:MDEA算法不但是可行的,而且是高效的. 展开更多
关键词 差分演化算法 多选择背包问题 个体编码 差异算子
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基于小生境的混合差分演化模拟退火算法 被引量:15
5
作者 胡中波 熊盛武 苏清华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期105-107,共3页
提出了一种新的演化算法——基于小生境的混合差分演化-模拟退火算法(NDESA算法),分析了构造NDESA算法的合理性。并且结合典型多峰值测试函数——Shubert函数的求解试验,说明NDESA算法能够高效地、快速地找到具有多个全局最优值点的多... 提出了一种新的演化算法——基于小生境的混合差分演化-模拟退火算法(NDESA算法),分析了构造NDESA算法的合理性。并且结合典型多峰值测试函数——Shubert函数的求解试验,说明NDESA算法能够高效地、快速地找到具有多个全局最优值点的多峰函数的所有全局最优值点,且参数的选择不必很严格,是一种较好地求解多峰值函数的所有最优值点的方法。还通过实验说明了结合小生境,差分演化和模拟退火算法这三种策略的必要性。 展开更多
关键词 差分演化 模拟退火 小生境 多峰函数优化
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一种精英反向学习的差分演化算法 被引量:12
6
作者 周新宇 吴志健 王晖 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第9期2129-2134,共6页
为提高差分演化算法的性能,提出一种精英反向学习策略的差分演化算法.该算法以一定的概率通过反向学习生成种群中精英个体的反向解,引入一般化系数k,构造动态搜索边界下的反向群体形成反向搜索空间,之后同时评估当前种群与反向种群的解... 为提高差分演化算法的性能,提出一种精英反向学习策略的差分演化算法.该算法以一定的概率通过反向学习生成种群中精英个体的反向解,引入一般化系数k,构造动态搜索边界下的反向群体形成反向搜索空间,之后同时评估当前种群与反向种群的解来指导算法的搜索空间向包含全局最优解的空间逼近,有利于均衡算法的勘探与开采能力.对13个典型的测试函数进行实验,将本文算法与5种代表性的差分演化算法进行对比,结果表明本文算法不仅在求解精度上更优,在收敛速度上也有非常大的优势. 展开更多
关键词 差分演化算法 搜索空间 精英反向学习 种群多样性
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差分演化算法各种更新策略的对比分析 被引量:13
7
作者 刘琛 林盈 胡晓敏 《计算机科学与探索》 CSCD 2013年第11期983-993,共11页
差分演化算法(differential evolution,DE)是一种模拟生物演化过程的随机搜索方法,具有收敛速度快,鲁棒性好等优点。目前DE有多种交叉和变异策略,它们在求解各类优化问题时表现出各自不同的性能。介绍了10种差分演化算法的更新策略,并... 差分演化算法(differential evolution,DE)是一种模拟生物演化过程的随机搜索方法,具有收敛速度快,鲁棒性好等优点。目前DE有多种交叉和变异策略,它们在求解各类优化问题时表现出各自不同的性能。介绍了10种差分演化算法的更新策略,并利用标准测试函数集对它们进行了全面与系统的实验比较。通过分析采用这些策略的DE算法在不同解空间及进化各阶段的收敛曲线特点,对比总结了不同版本的DE算法在各类环境下的搜索性能。该研究一方面能够为DE算法的实际应用提供技术指导,帮助学者选择合适的DE更新策略以更好地解决工程问题;另一方面能够为新型DE更新策略的开发和自适应DE算法的设计提供理论基础。 展开更多
关键词 差分演化算法(DE) 演化模式 更新策略 演化计算 全局优化
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一种基于模拟退火的参数自适应差分演化算法及其应用 被引量:6
8
作者 李亚楠 郭海湘 +1 位作者 黎金玲 刘晓 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2016年第4期652-662,共11页
提出了一种改进的自适应差分演化算法,该算法对差分演化算法中控制参数的生成方式进行了改进,在算法的运行过程中保留表现较好的控制参数,通过反馈机制调整下一代控制参数的生成,使算法能够在运行的过程中自适应的调节控制参数,并且算... 提出了一种改进的自适应差分演化算法,该算法对差分演化算法中控制参数的生成方式进行了改进,在算法的运行过程中保留表现较好的控制参数,通过反馈机制调整下一代控制参数的生成,使算法能够在运行的过程中自适应的调节控制参数,并且算法在选择操作中融入了模拟退火的思想,以提高算法的全局搜索能力。在17个典型的Benchmarks函数上对算法进行了测试,并将该算法与jDE、JADE、SaDE、EPSDE和CoDE等5种改进的差分演化算法进行了比较,实验结果表明,该算法的性能整体上优于其他5种算法。另外,测试了模拟退火中初始温度参数对算法性能的影响,结果表明,当初始温度参数为1 000时,算法的性能较优。最后,将该算法应用于TSP这一组合优化问题,结果表明,该算法能够有效解决TSP问题。 展开更多
关键词 差分演化 自适应 模拟退火 控制参数
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参数自适应差分演化算法在面波频散曲线反演中的应用 被引量:5
9
作者 程飞 刘江平 +2 位作者 毛茂 王京 宋先海 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期147-154,共8页
针对传统差分演化算法在反演瑞雷波频散曲线中存在交叉概率和缩放因子选取不当导致反演结果不准确等问题,在传统差分演化算法的基础上,把控制参数直接编码到个体中,即采用参数自适应差分演化算法对高频瑞雷波频散曲线进行反演来获得近... 针对传统差分演化算法在反演瑞雷波频散曲线中存在交叉概率和缩放因子选取不当导致反演结果不准确等问题,在传统差分演化算法的基础上,把控制参数直接编码到个体中,即采用参数自适应差分演化算法对高频瑞雷波频散曲线进行反演来获得近地表的横波速度结构。合成和实际数据的反演实验结果表明:参数自适应差分演化算法继承了传统差分演化算法简单、高效的特点同时,还可在频散曲线的反演中自动地选取合适的参数值并正确地进行反演迭代,无需再通过试验获得交叉概率和缩放因子两个控制参数;频散曲线反演中目标函数的收敛性好,改进算法在迭代的过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的概率分布高,即在大的空间搜索范围内,参数自适应差分演化算法仍然能够准确地搜索到真值范围并找到全局极小值,保证了反演的结果可靠度,使其能有效地应用于瑞雷波频散曲线的反演和解释。 展开更多
关键词 瑞雷波 频散曲线反演 差分演化 参数自适应
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灰度图像二维最小类方差递推及差分演化的快速分割 被引量:7
10
作者 聂方彦 高潮 郭永彩 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1866-1873,共8页
为克服Otsu法阈值偏离及一维最小类方差法在含噪图像分割中性能不佳的问题,基于图像灰度级二维直方图,提出一种二维最小类方差快速阈值化方法.通过递推方式计算得到图像前景及背景在不同阈值向量上的灰度级类概率及类均值,在此基础上,... 为克服Otsu法阈值偏离及一维最小类方差法在含噪图像分割中性能不佳的问题,基于图像灰度级二维直方图,提出一种二维最小类方差快速阈值化方法.通过递推方式计算得到图像前景及背景在不同阈值向量上的灰度级类概率及类均值,在此基础上,应用差分演化算法搜寻使图像类方差最小的阈值向量,并用该阈值向量对图像实施分割.在合成及真实图像上的实验结果表明,采用文中方法可获得良好的分割性能,有效地克服了Otsu法及一维最小类方差法的不足;采用递推及差分演化算法使计算时间大幅降低,可满足工程应用需求. 展开更多
关键词 图像分割 OTSU法 二维灰度级直方图 最小类方差 递推 差分演化
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基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法 被引量:9
11
作者 王培崇 贺毅朝 钱旭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第25期60-64,共5页
提出了一种基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法(DPDE)。在DPDE中,两个种群通过协作共同进化。首先,各种群以不同的进化模式,通过个体竞争实现自身进化;其次,种群之间基于局部信息传递和共享机制,通过随机交换个体方式相互协作、... 提出了一种基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法(DPDE)。在DPDE中,两个种群通过协作共同进化。首先,各种群以不同的进化模式,通过个体竞争实现自身进化;其次,种群之间基于局部信息传递和共享机制,通过随机交换个体方式相互协作、共同进化,既实现了不同进化模式间的优势互补,又可以改善种群的多样性。对于5个典型Benchmark测试函数,通过与DE和DEfirDE算法的比较表明:DPDE具有更好的全局收敛性和鲁棒性,特别适合求解高维多模态函数的最优化问题。 展开更多
关键词 差分演化 进化模式:协作进化 Benchmark函数
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基于差分演化算法的摄像机高精度标定 被引量:8
12
作者 李国进 李占海 +1 位作者 陈双 董第永 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期387-392,共6页
摄像机标定是机器视觉中的关键问题之一。为了提高摄像机的标定精度,提出了一种基于差分演化的摄像机标定算法。采用针孔模型和二阶畸变模型作为标定模型;用单位四元数表示世界坐标系与摄像机坐标系之间的旋转矩阵以减少需要标定的参数... 摄像机标定是机器视觉中的关键问题之一。为了提高摄像机的标定精度,提出了一种基于差分演化的摄像机标定算法。采用针孔模型和二阶畸变模型作为标定模型;用单位四元数表示世界坐标系与摄像机坐标系之间的旋转矩阵以减少需要标定的参数;采用透视不变性原理计算圆形靶标的中心,得到标定点的精确三维世界坐标;将针孔模型计算出的理想图像点与畸变模型计算出的重建图像点的位置差定义为目标函数,采用改进的差分演化算法,通过种群的遗传操作和变异操作求出摄像机的内外参数。测试结果表明,基于差分演化的摄像机标定的最大误差小于0.5 pixel,其标定精度高,标定速度快,且对初始值的依赖程度小,方法具有很强的实用性。 展开更多
关键词 摄像机标定 摄像机畸变 差分演化算法 四元数
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保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法 被引量:6
13
作者 刘罡 李元香 郑昊 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第4期789-794,共6页
为了进一步提高差分演化算法的性能,提出一种采用保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法,并把它应用于函数优化问题中.新算法具有以下特征:(1)采用保存被选择个体基因的方式组成参加演化的新个体.保存基因的方法可以很好的保持种群多样性... 为了进一步提高差分演化算法的性能,提出一种采用保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法,并把它应用于函数优化问题中.新算法具有以下特征:(1)采用保存被选择个体基因的方式组成参加演化的新个体.保存基因的方法可以很好的保持种群多样性;(2)采用一般反向学习(GOBL)机制进行初始化,提高了初始化效率;(3)采用2-Opt算法加速差分演化算法的收敛速度,提高搜索效率.通过测试函数的实验,并与其他差分演化算法进行比较.实验结果证实了新算法的高效性,通用性和稳健性. 展开更多
关键词 差分演化 一般反向学习 2-Opt算法 保存基因 函数优化
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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
14
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 粒子群优化 差分演化 全局最优 多维邻域搜索 0-1背包
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一种基于差分演化的K-medoids聚类算法 被引量:11
15
作者 孟颖 罗可 +1 位作者 刘建华 石爽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1651-1653,共3页
针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全... 针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全局优化能力用于K-medoids聚类算法,有效地克服了K-medoids聚类算法的缺点,缩短了收敛时间,改善了聚类质量。通过仿真验证了此算法的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 差分演化 聚类质量 K-medoids算法 全局优化
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一种基于正交设计的快速差分演化算法及其应用研究 被引量:5
16
作者 龚文引 刘小波 蔡之华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第7期1297-1301,共5页
为了进一步加快差分演化算法的速度和增强算法的鲁棒性,提出了一种基于正交设计的快速差分演化算法,并把它应用于函数优化问题的求解中.新算法在保持传统差分演化算法的简单、有效等特性的同时,具有以下特征:1)采用基于正交设计的杂交算... 为了进一步加快差分演化算法的速度和增强算法的鲁棒性,提出了一种基于正交设计的快速差分演化算法,并把它应用于函数优化问题的求解中.新算法在保持传统差分演化算法的简单、有效等特性的同时,具有以下特征:1)采用基于正交设计的杂交算子,并结合直观统计法产生最优子个体;2)采用决策变量分块策略,以减少正交实验次数,加快算法收敛速度;3)提出一种基于非凸理论的多父体混合自适应杂交变异算子,以增强算法的非凸搜索能力和自适应能力;4)简化基本差分演化算法的缩放因子,尽量减少算法的控制参数,方便工程人员的使用.通过对12个标准测试函数进行实验,并与其他演化算法的结果相比较,其结果表明,新算法在解的精度、稳定性和收敛性上表现出很好的性能. 展开更多
关键词 差分演化 正交设计 正交杂交 混合自适应杂交变异 函数优化
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基于ε占优的正交多目标差分演化算法研究 被引量:13
17
作者 龚文引 蔡之华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期655-666,共12页
演化多目标优化是目前演化计算中热门研究方向之一.但是,要设计一种高效、鲁棒的演化多目标优化算法,使其找到接近最优和完整的非劣解集是一项很困难的任务.为了能有效求解多目标优化问题,提出了一种新的多目标差分演化算法.新算法具有... 演化多目标优化是目前演化计算中热门研究方向之一.但是,要设计一种高效、鲁棒的演化多目标优化算法,使其找到接近最优和完整的非劣解集是一项很困难的任务.为了能有效求解多目标优化问题,提出了一种新的多目标差分演化算法.新算法具有如下特征:1)利用正交实验设计和连续空间量化的方法产生初始群体,使得初始群体中的个体可以均匀分布于搜索空间,并且可以使好的个体在演化过程中得到利用;2)采用Archive群体保存非劣解,并利用ε占优方法更新Archive群体,从而可以使算法较快获得分布很好的Pareto解集;3)为了加快算法收敛,提出一种基于随机选择和精英选择的混合选择机制.通过8个标准测试函数对新算法进行测试,并与其他一些多目标演化算法进行比较,其结果表明新算法可以有效逼近真实Pareto前沿且分布均匀,并且在收敛性和多样性的求解精度和稳定性上与其他算法相当.同时,通过实验的方法验证了新算法改进之处的有效性,并进一步讨论了差分演化算法中CR取值和混合选择机制中选择控制参数λ取值对算法性能的影响. 展开更多
关键词 多目标优化 差分演化算法 正交实验设计 ε占优 混合选择
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一种基于差分演化的粒子滤波算法 被引量:5
18
作者 李红伟 王俊 王海涛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1639-1643,共5页
针对粒子滤波(Particle Filter,PF)存在的粒子退化和贫化问题,该文提出一种基于差分演化(Differential Evolution,DE)的PF算法。首先,为了充分利用最新的观测信息,采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)来产生重要性分布,对... 针对粒子滤波(Particle Filter,PF)存在的粒子退化和贫化问题,该文提出一种基于差分演化(Differential Evolution,DE)的PF算法。首先,为了充分利用最新的观测信息,采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)来产生重要性分布,对重要性分布产生的采样粒子不再做传统重采样操作,而是直接把采样粒子当作DE中的种群样本,粒子权重作为样本的适应函数,对粒子做差分变异、交叉、选择等迭代优化,最后得到最优的粒子点集。试验结果表明,该算法有效缓解了传统PF算法中的粒子退化和贫化,提高了粒子的利用率,具有较好的估计精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 粒子滤波 差分演化 无迹卡尔曼滤波
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基于正交差分演化无迹卡尔曼滤波的短时交通流量预测算法 被引量:3
19
作者 袁磊 梁丁文 +2 位作者 蔡之华 吴钊 谷琼 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3151-3156,共6页
针对复杂交通路段下的短时交通流量模型的参数估计问题,建立了基于宏观交通流量预测的状态空间模型,提出了基于正交自适应差分演化的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决交通流量预测动态模型的参数优化问题。对差分演化算法(DE)的初始化过程... 针对复杂交通路段下的短时交通流量模型的参数估计问题,建立了基于宏观交通流量预测的状态空间模型,提出了基于正交自适应差分演化的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决交通流量预测动态模型的参数优化问题。对差分演化算法(DE)的初始化过程,使用基于正交设计和量化技术的交叉算子最大限度地提高种群的多样性,平衡差分演化算法的开采性和勘探性,更高效地搜索无迹卡尔曼滤波的模型参数。并针对UKF、DE的不同情况,分别采用不同的自适应策略提高调节算法性能。实验结果表明,相对于单独使用随机分布的方式初始化,或者根据经验设置模型参数的方法,使用正交设计方法的初始化策略、变异算子以及参数自适应控制策略的差分演化算法能够有效地节省计算资源,提升预测性能和精度,具有更高的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通流量 正交设计方法 无迹卡尔曼滤波 差分演化
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自适应差分演化进化算法 被引量:9
20
作者 贾丽媛 张弛 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期3759-3765,共7页
针对差分进化算法易出现早熟收敛、局部搜索能力不足及收敛速度慢的特点,提出一种自适应差分演化进化算法(SDE)。该算法在标准差分演化算法的基础上,自适应调整缩放因子(F)和扰动向量,提高算法的搜索速度;混沌调整其遍历方向,促使算法... 针对差分进化算法易出现早熟收敛、局部搜索能力不足及收敛速度慢的特点,提出一种自适应差分演化进化算法(SDE)。该算法在标准差分演化算法的基础上,自适应调整缩放因子(F)和扰动向量,提高算法的搜索速度;混沌调整其遍历方向,促使算法跳出局部极值点,让算法达到全局最优。对多个函数进行仿真试验研究。研究结果表明:该方法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显提高。 展开更多
关键词 差分演化算法 缩放因子 混沌 早熟收敛
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