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基于GA-PSO混合规划算法的企业信用风险评估模型 被引量:6
1
作者 薛惠锋 林波 蔡琳 《西北大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2006年第3期38-40,共3页
利用一种新的人工智能方法———GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于... 利用一种新的人工智能方法———GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于基于传统的多元回归方法及GP方法的信用风险评估模型。 展开更多
关键词 ga—pso混合规划算法 企业信用 风险评估
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一种基于PSO和GA的混合算法 被引量:18
2
作者 姚坤 李菲菲 刘希玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期62-64,共3页
结合PSO算法和GA算法的优势,提出了一种新颖的PSO-GA混合算法(PGHA)。混合算法利用了PSO算法的速率和位置的更新规则,并引入了GA算法里的选择、交叉和变异思想。通过混合算法对4个标准函数进行实验并与标准PSO算法比较,结果表明混合算... 结合PSO算法和GA算法的优势,提出了一种新颖的PSO-GA混合算法(PGHA)。混合算法利用了PSO算法的速率和位置的更新规则,并引入了GA算法里的选择、交叉和变异思想。通过混合算法对4个标准函数进行实验并与标准PSO算法比较,结果表明混合算法表现出更好的性能。 展开更多
关键词 微粒群算法 遗传算法 psoga混合算法
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模糊逻辑系统的GA+BP混合学习算法 被引量:8
3
作者 王宏伦 吕庆风 佟明安 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期17-20,共4页
提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习 .利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值 ,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近快速搜索 ,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合 .仿真结果表... 提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习 .利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值 ,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近快速搜索 ,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合 .仿真结果表明 。 展开更多
关键词 模糊逻辑系统 BP算法 遗传算法 ga算法 混合学习算法 系统辨识
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PSO和ABC的混合优化算法 被引量:12
4
作者 刘俊芳 张雪英 宁爱平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第35期32-34,44,共4页
通过将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法相结合,提出一种ABC-PSO并行混合优化算法。在每次迭代中,将种群分为两个子种群,一个子种群使用PSO算法,另一个子种群使用ABC算法,两... 通过将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法相结合,提出一种ABC-PSO并行混合优化算法。在每次迭代中,将种群分为两个子种群,一个子种群使用PSO算法,另一个子种群使用ABC算法,两个算法寻优后进行比较,选出最优适应值。通过混合算法对4个标准函数进行测试,并与标准PSO算法进行比较,结果表明混合算法具有更好的优化性能。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 人工蜂群算法 ABC.pso混合算法 群体智能
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基于GA-BP混合算法的煤与瓦斯突出强度预测研究 被引量:7
5
作者 位爱竹 王凯 伍永生 《矿业安全与环保》 北大核心 2006年第4期4-6,共3页
在以往对煤与瓦斯突出预测的研究中,较多地关注突出动力类型的预测,对于突出强度预测很少涉及。基于影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂非线性映射关系,建立了突出强度预测的神经网络模型。根据遗传算法(GA)和BP算法... 在以往对煤与瓦斯突出预测的研究中,较多地关注突出动力类型的预测,对于突出强度预测很少涉及。基于影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂非线性映射关系,建立了突出强度预测的神经网络模型。根据遗传算法(GA)和BP算法的特点,将二者结合起来,利用遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成GA-BP混合算法。该算法提高了网络性能,在煤与瓦斯突出强度预测中取得良好效果。 展开更多
关键词 突出强度预测 神经网络 BP算法 遗传算法(ga) ga-BP混合算法
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PSO_ACS混合算法求解VRPSPD问题及仿真 被引量:4
6
作者 张涛 刘洋 +1 位作者 张玥杰 邵志芳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期777-782,共6页
构造PSO_ACS混合算法求解同时送取货的车辆路径问题(VRPSPD),通过将ACS算法中的信息启发式因子和期望值启发式因子用解空间中的粒子位置动态表示,将PSO算法和ACS算法有机结合起来;利用PSO算法自适应改进ACS中的启发因子,从而提高蚁群算... 构造PSO_ACS混合算法求解同时送取货的车辆路径问题(VRPSPD),通过将ACS算法中的信息启发式因子和期望值启发式因子用解空间中的粒子位置动态表示,将PSO算法和ACS算法有机结合起来;利用PSO算法自适应改进ACS中的启发因子,从而提高蚁群算法的适应性。并用动态改变惯性权重的参数的方法加快PSO收敛速度。最终采用Dethloff的典型算例进行仿真实验,验证了混合算法的可行性和有效性,在求解最优解和收敛性能方面具有一定的优势。 展开更多
关键词 逆向物流 同时送取货的车辆路径问题(VRPSPD) 蚁群系统(ACS) 粒子群优化算法(pso) 混合整数规划
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基于种群熵的GA-BP混合优化算法及其应用 被引量:1
7
作者 蒋加伏 陈蔼祥 +2 位作者 唐贤瑛 李广琼 李宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第7期71-74,共4页
文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明... 文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明,GA-BP混合优化算法能较好地实现机器手端坐标到关节角的变换。 展开更多
关键词 机器人 种群熵 ga—BP混合优化算法 应用 遗传算法 神经网络 BP算法
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基于混合PSO算法的西北干旱区作物灌溉制度优化设计 被引量:4
8
作者 杨习清 谢军红 《节水灌溉》 北大核心 2013年第8期25-27,共3页
在西北干旱地区,由于水资源不足,所以在非充分灌溉条件下研究作物灌溉制度优化设计显得尤为关键。为了得到灌溉制度优化模型的最优解,提出了应用基于自然选择的混合粒子群算法(SELPSO)进行求解,并结合实例,对甘肃省景泰川一期灌区春小... 在西北干旱地区,由于水资源不足,所以在非充分灌溉条件下研究作物灌溉制度优化设计显得尤为关键。为了得到灌溉制度优化模型的最优解,提出了应用基于自然选择的混合粒子群算法(SELPSO)进行求解,并结合实例,对甘肃省景泰川一期灌区春小麦灌溉制度进行优化设计,优化结果验证了该算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 灌溉制度 优化模型 混合pso算法
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基于T-S故障树和混合μPSO算法的可靠性优化方法 被引量:4
9
作者 陈东宁 姚成玉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第18期2415-2420,共6页
针对可靠性框图构造系统可靠度函数时需不交化处理的不足,提出了基于T-S故障树算法构造系统故障概率函数并结合可靠性费用函数构造可靠性优化模型的方法,降低了构造复杂系统可靠性优化模型的难度。针对微粒子群优化(μPSO)算法局部收敛... 针对可靠性框图构造系统可靠度函数时需不交化处理的不足,提出了基于T-S故障树算法构造系统故障概率函数并结合可靠性费用函数构造可靠性优化模型的方法,降低了构造复杂系统可靠性优化模型的难度。针对微粒子群优化(μPSO)算法局部收敛性差、粒子群优化(PSO)算法全局搜索能力弱的不足,将μPSO算法和PSO算法进行综合,并结合死亡罚函数法构造了适应度函数,提出了混合μPSO算法,即μPSO-PSO算法。结合串联系统和桥式系统可靠性优化实例,考虑不同的粒子个数,证明了混合μPSO算法的优化结果比PSO算法、μPSO算法及PSO-μPSO算法的优化结果更为理想。 展开更多
关键词 可靠性优化 T-S故障树 混合μpso算法 故障概率函数 死亡罚函数
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基础设施投资预测——基于改进的GA-PSO算法下的V-SVR模型 被引量:2
10
作者 唐丽春 许秀娟 《技术经济》 CSSCI 2014年第2期56-61,70,共7页
首先全面分析了基础设施投资的影响因素。然后将改进的GA-PSO算法应用于V-SVR模型的参数寻优过程中,并结合有效的输入样本进行模型训练,构建了基于改进的GA-PSO算法的基础设施投资预测V-SVR模型。最后利用1985—2011年广州市基础设施投... 首先全面分析了基础设施投资的影响因素。然后将改进的GA-PSO算法应用于V-SVR模型的参数寻优过程中,并结合有效的输入样本进行模型训练,构建了基于改进的GA-PSO算法的基础设施投资预测V-SVR模型。最后利用1985—2011年广州市基础设施投资的面板数据,对该模型的预测效果进行验证。结果表明:该预测模型的参数寻优效率和预测精度均得到较大程度的提高。 展开更多
关键词 基础设施 投资预测 V-SVR模型 改进的ga—pso算法
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基于混合PSO的分区多链无线传感网络路由算法 被引量:4
11
作者 安葳鹏 樊坤 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期586-591,共6页
针对PEGASIS算法中节点能耗不均、容易产生长链等缺点,提出了一种分区多链的改进路由算法。该算法按节点密度将圆形监测区域划分为多个扇形子区域,子区域内通过混合PSO构造一条最优的簇内链,以减少链路的总距离。同时,为了平衡和减少能... 针对PEGASIS算法中节点能耗不均、容易产生长链等缺点,提出了一种分区多链的改进路由算法。该算法按节点密度将圆形监测区域划分为多个扇形子区域,子区域内通过混合PSO构造一条最优的簇内链,以减少链路的总距离。同时,为了平衡和减少能耗,建立安全带,并根据剩余能量和距离因素来选择簇头。MATLAB仿真表明:改进算法相比于PEGASIS算法在避免长链、延长网络生存、平衡能耗等方面均有提升,能有效提高无线传感网络的性能。 展开更多
关键词 无线传感网络 分区多链 混合pso 路由算法
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基于改进PSO算法的石油钻机微电网混合储能系统容量优化 被引量:4
12
作者 杨新华 王鹏霄 张振中 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第5期79-84,共6页
针对石油钻机运行过程中经常出现负载突变以及钻具下放过程中产生的再生回馈制动能量没有充分利用的问题,提出将储能系统接入石油钻机微电网,从而减少能量的浪费并改善电能质量.然而储能系统的接入会增加其钻机微电网系统的成本,其成本... 针对石油钻机运行过程中经常出现负载突变以及钻具下放过程中产生的再生回馈制动能量没有充分利用的问题,提出将储能系统接入石油钻机微电网,从而减少能量的浪费并改善电能质量.然而储能系统的接入会增加其钻机微电网系统的成本,其成本一般占到微电网系统的1/4 1/3.为提高系统的经济性,减少其运行费用,提出一种石油钻机微电网混合储能系统的容量优化方法,以系统的全生命周期费用最小为优化目标,建立其容量优化模型,并通过优化加速因子改进了粒子群算法,最后采用算例在Matlab中进行仿真,从而验证其优化模型与算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 石油钻机 混合储能 超级电容器 蓄电池 粒子群算法(pso)
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一种新型混合布尔PSO算法的研究 被引量:1
13
作者 李远 刘建霞 +2 位作者 苗卉 蔡冬梅 王芳 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期348-351,共4页
针对基本粒子群算法产生初始种群的盲目性和在搜索过程中粒子多样性丧失的缺点,提出了一种采用混沌策略改进的混合混沌布尔(Chaotic Boolean)PSO算法,在每轮迭代中将适应度最差的20%粒子进行单点交叉,选择次差的20%粒子增加混沌扰动。... 针对基本粒子群算法产生初始种群的盲目性和在搜索过程中粒子多样性丧失的缺点,提出了一种采用混沌策略改进的混合混沌布尔(Chaotic Boolean)PSO算法,在每轮迭代中将适应度最差的20%粒子进行单点交叉,选择次差的20%粒子增加混沌扰动。数值仿真结果证明了改进后的Chaotic Boolean PSO算法能更快地找到最优值,有效避免容易陷入局部最优情况发生。 展开更多
关键词 BOOLEAN pso算法 交叉操作 混沌序列扰动 混合
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基于GAPSO-LSSVM的蓄电池剩余容量联合检测算法
14
作者 郑利川 郑益慧 +2 位作者 李立学 王昕 陈洪涛 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期247-250,共4页
铅酸蓄电池应用广泛,准确检测其剩余容量是电池管理系统中的重要一环。提出将蓄电池开路电压、温度和内阻三个状态指标作为联合检测量,结合基于GAPSO-LSSVM算法对剩余容量进行检测。在LSSVM算法中引入PSO算法对其惩罚参数和核函数参数... 铅酸蓄电池应用广泛,准确检测其剩余容量是电池管理系统中的重要一环。提出将蓄电池开路电压、温度和内阻三个状态指标作为联合检测量,结合基于GAPSO-LSSVM算法对剩余容量进行检测。在LSSVM算法中引入PSO算法对其惩罚参数和核函数参数进行寻优,避免人为因素干扰,提高了精度。然后再引入GA算法,解决了PSO算法易局部收敛的问题,进一步提升了精度。最后,MATLAB仿真验证了基于GAPSO-LSSVM的联合检测算法在蓄电池剩余容量的检测方面效果良好,平均误差百分比可以控制在3%以内,具有极大的实际应用意义。 展开更多
关键词 蓄电池 剩余容量 LSSVM算法 pso算法 ga算法 联合检测算法
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例
15
作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(ga) 无人机 粒子群算法(pso) 蚁群算法(ACO)
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基于GA-PSO-Otsu算法的质子交换膜燃料电池催化层孔结构自适应识别 被引量:2
16
作者 袁新杰 刘芳 侯中军 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期1702-1709,共8页
车载质子交换膜燃料电池催化层的孔结构识别效率低、精度差且实验要求严格,无法适应日趋规模化的行业发展体系,因此针对该问题,本文提出基于遗传粒子群的最大化类间方差(GA-PSO-Otsu)优化算法,实现对催化层扫描电镜图孔径分布和孔隙率... 车载质子交换膜燃料电池催化层的孔结构识别效率低、精度差且实验要求严格,无法适应日趋规模化的行业发展体系,因此针对该问题,本文提出基于遗传粒子群的最大化类间方差(GA-PSO-Otsu)优化算法,实现对催化层扫描电镜图孔径分布和孔隙率高效、精确且自适应的识别和测算。首先,协同引入高斯卷积核与二值化阈值最大化类间方差,有效降低噪声和手动调参对精度和效率的影响,实现自动化去噪和孔结构识别;其次,进一步提出遗传粒子群算法,有效解决传统方法遍历参数耗时长和易陷入局部优化的问题,兼具高精度和高效率的优点;最后,通过对催化层结构和灰度分布差异明显的扫描电镜图的对比实验验证,表明该方法具备良好的鲁棒性、自适应性和实用性,与遍历所有参数的传统Otsu算法的孔隙率误差小于0.5%,测算耗时降低约26.2%。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池(PEMFC) 催化层孔径分布 催化层孔隙率 遗传算法(ga) 粒子群算法(pso) 最大化类间方差法(Otsu)
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基于GA-PSO融合算法的舰船轮廓CAD模型参数优化 被引量:1
17
作者 单文举 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第13期45-48,共4页
研究基于GA-PSO融合算法的舰船轮廓CAD模型参数优化方法,提升舰船轮廓CAD模型参数优化效果,减轻舰船结构质量。以舰船抗爆性能不变为前提,最轻舰船结构质量为目标函数,几何约束、总纵弯曲约束与应力约束为约束条件,建立舰船轮廓CAD模型... 研究基于GA-PSO融合算法的舰船轮廓CAD模型参数优化方法,提升舰船轮廓CAD模型参数优化效果,减轻舰船结构质量。以舰船抗爆性能不变为前提,最轻舰船结构质量为目标函数,几何约束、总纵弯曲约束与应力约束为约束条件,建立舰船轮廓CAD模型参数优化模型。通过GA-PSO融合算法求解优化模型,获取最轻舰船结构质量以及对应的舰船轮廓CAD模型优化参数。实验证明:该方法可有效优化舰船轮廓CAD模型参数,令舰船结构质量下降11.43%;参数优化后的舰船应力有所提升,但始终未超过允许的最大应力值,即该方法可在应力允许范围内,最大程度降低舰船结构质量,具备较优的参数优化效果;在不同荷载工况时,该方法均具备较高的内板吸能,即抗爆性能较优。 展开更多
关键词 ga算法 pso算法 舰船轮廓 CAD模型 参数优化 结构质量
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基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化 被引量:31
18
作者 张炯 刘天琪 +1 位作者 苏鹏 张鑫 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期25-29,共5页
节能发电调度的目标是实现能耗量最小,合理安排机组发电计划则更为至关重要。在参考文献的基础上,提出了一种用于机组组合优化的遗传粒子群混合优化算法。先用遗传算法求解机组组合,再用粒子群优化算法求解负荷经济分配。按照节能调度... 节能发电调度的目标是实现能耗量最小,合理安排机组发电计划则更为至关重要。在参考文献的基础上,提出了一种用于机组组合优化的遗传粒子群混合优化算法。先用遗传算法求解机组组合,再用粒子群优化算法求解负荷经济分配。按照节能调度思路对遗传算法进行了改进,提高了优化性能。给出了10机算例系统优化结果,验证了该混合算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 机组组合 负荷经济分配 遗传算法(ga) 粒子群优化(pso)
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车辆路径问题的混合优化算法 被引量:22
19
作者 汪祖柱 程家兴 +1 位作者 方宏兵 钱付兰 《运筹与管理》 CSCD 2004年第6期48-52,共5页
讨论了一类车辆路径调度问题(VRP)及其数学模型,并且分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作,然后结合2-opt局部优化算法提出了GAwith2-opt算法来求解VRP问题,试验结果说明了该算法的有效性和可行性。
关键词 VRP 车辆路径问题 求解 混合优化算法 调度问题 表示 遗传操作 局部优化 遗传算法 ga
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粒子群神经网络混合算法在负荷预测中的应用 被引量:14
20
作者 蔡金锭 付中云 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期90-93,共4页
电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量,为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经网络相结合的混合算法。该算法先应用粒子群优化算法算出BP神经网络的连接权向量和阈值,每次迭代求出最... 电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量,为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经网络相结合的混合算法。该算法先应用粒子群优化算法算出BP神经网络的连接权向量和阈值,每次迭代求出最优粒子的权向量和阈值及BP网络在这组权向量和阈值的实际输出值,最后得出第i个粒子的适应度函数。与其他方法相比,该算法预测精度较高:平均相对误差≤1.48%,最大相对误差≤4.10%,而且收敛速度快,预测结果满足短期负荷预测误差要求。 展开更多
关键词 粒子群算法 pso—BP混合算法 优化算法 日负荷预测 预测精度 相对误差
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