基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化 被引量：28

1

作者 崔光照 李小广 +2 位作者 张勋才 王延峰 李翠玲 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期311-316,共6页

在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,... 在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,提出评估公式,并采用改进的粒子群遗传算法来解决多目标优化问题.同时根据得到的序列与已有序列在综合适应度函数结果上进行对比,结果证明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 DNA计算 DNA编码 多目标优化 改进的粒子群遗传算法

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基于粒子群遗传算法的航天产品装配顺序优化方法 被引量：12

2

作者 张丹 左敦稳 +2 位作者 焦光明 薛善良 李建平 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1228-1234,共7页

航天产品的装配顺序优化(ASPFAP)具有多目标和非线性的特点,针对传统算法在该问题求解上的不足,将粒子群算法和遗传算法结合起来(PSO-GA),提出一种新的面向航天产品的装配顺序优化方法。使用优先约束关联模型(APCRM)来描述零件间的优先... 航天产品的装配顺序优化(ASPFAP)具有多目标和非线性的特点,针对传统算法在该问题求解上的不足,将粒子群算法和遗传算法结合起来(PSO-GA),提出一种新的面向航天产品的装配顺序优化方法。使用优先约束关联模型(APCRM)来描述零件间的优先约束关系和关联关系;研究了粒子群遗传算法的基因组、染色体以及粒子的编码表达方法;综合考虑装配连续性、装配资源和仪器设备的影响,提出了有工程意义的适应度函数的表达式;根据APCRM生成随机的可行初始装配序列,并利用粒子群算法重构遗传算法的交叉算子对装配顺序进行优化。实例表明该方法有较好的收敛性和稳定性,优化结果具有实际工程意义。 展开更多

关键词 机械制造工艺与设备 装配顺序优化 粒子群遗传算法 优先约束关联模型 交叉算子

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基于粒子群遗传算法的BP神经网络摄像机标定 被引量：16

3

作者 江祥奎 范永青 王婉 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第10期1254-1262,共9页

摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤,标定的精度直接关系到三维重构结果的逼真程度。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数、计算费时费力等问题,提高摄像机标定的精度和速度,将粒子群遗传算法(particle swarm opti... 摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤,标定的精度直接关系到三维重构结果的逼真程度。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数、计算费时费力等问题,提高摄像机标定的精度和速度,将粒子群遗传算法(particle swarm optimization genetic algorithm,PSO-GA)应用于摄像机标定中。对参数进行粒子群算法优化后,再使用遗传算法中的选择、交叉和变异等操作进行参数优化,以实现粒子群算法与遗传算法的融合。结合后的算法全局搜索能力较强,收敛速度更快,优化能力与鲁棒性得以提高。同时,基于神经网络的摄像机标定方法所能覆盖的标定空间十分有限,提出了一种采用粒子群遗传算法优化BP神经网络的摄像机标定方法,以解决传统摄像机标定方法难以解决的问题。实验数据表明,基于粒子群遗传算法的BP神经网络标定是一种可行的方法,标定精度高,收敛速度快,泛化能力强。 展开更多

关键词 粒子群遗传算法 摄像机标定 BP神经网络

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基于粒子群遗传算法的光伏MPPT控制研究 被引量：15

4

作者 胡林静 刘凯 杨明文 《电测与仪表》 北大核心 2019年第14期23-27,共5页

局部阴影条件下,光伏阵列的功率输出呈现多峰特性,传统的MPPT跟踪算法容易陷入局部极值点,无法准确地跟踪到最大功率点。粒子群优化算法可以有效解决多峰寻优问题,但是普通粒子群算法容易出现收敛速度慢、早熟现象。提出一种改进的粒子... 局部阴影条件下,光伏阵列的功率输出呈现多峰特性,传统的MPPT跟踪算法容易陷入局部极值点,无法准确地跟踪到最大功率点。粒子群优化算法可以有效解决多峰寻优问题,但是普通粒子群算法容易出现收敛速度慢、早熟现象。提出一种改进的粒子群遗传(IPSO-GA)算法,该算法的惯性权重与学习因子随着迭代次数不断发生变化,可以同时兼顾算法的局部搜索与全局寻优能力,并且引进遗传算法的交叉、变异操作以增加种群多样性。仿真结果表明,改进算法在多峰最大功率跟踪过程中,具有良好的跟踪速度与寻优精度。 展开更多

关键词 局部阴影 改进的粒子群遗传算法 最大功率跟踪 光伏阵列

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基于粒子群遗传算法的电动汽车充电站的布局规划 被引量：7

5

作者 李菱 唐朝裕 李笑怡 《陕西电力》 2014年第4期65-69,共5页

电动汽车充电站属于电动汽车重要的配套设施,充电站的布局规划对电动汽车的推广有重要意义。提出了区域内车辆流量守恒原理,将区域内的电动汽车数量视为恒定,对电动汽车的总量以及分布进行预测。提出了电动汽车充电站的年最小年综合费... 电动汽车充电站属于电动汽车重要的配套设施,充电站的布局规划对电动汽车的推广有重要意义。提出了区域内车辆流量守恒原理,将区域内的电动汽车数量视为恒定,对电动汽车的总量以及分布进行预测。提出了电动汽车充电站的年最小年综合费用模型,以某城市小区为例,采用粒子群遗传算法对模型进行求解。计算结果表明,基于粒子群遗传算法的电动汽车充电站的布局划具有全局最优、适应性强、经济性好、简单实用等优点。 展开更多

关键词 电动汽车 充电站 布局规划 粒子群遗传算法

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P2P分层流媒体数据分配的粒子群遗传算法

6

作者 黄继海 杨志宏 赵建勋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第17期188-190,共3页

现有P2P分层流媒体中的数据分配算法是基于贪婪思想的确定性启发式算法,不能得到全局最优解。为此,提出一种基于备选数据块编码方式的粒子群遗传算法。定义备选数据块,建立问题的无约束整数规划模型。仿真实验表明,该算法在优化效果上... 现有P2P分层流媒体中的数据分配算法是基于贪婪思想的确定性启发式算法,不能得到全局最优解。为此,提出一种基于备选数据块编码方式的粒子群遗传算法。定义备选数据块,建立问题的无约束整数规划模型。仿真实验表明,该算法在优化效果上能比现有算法提高5%～25%。 展开更多

关键词 对等网络 分层流媒体 数据分配 NP完全问题 粒子群遗传算法

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基于粒子群遗传算法的三轴磁通门误差校正 被引量：8

7

作者 迟铖 王丹 +1 位作者 吕俊伟 陶荣华 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期98-102,共5页

针对目前磁通门磁力仪误差校正方法中存在的校正精度不高和受初始参数影响较大的问题,提出一种基于粒子群遗传算法的磁通门误差校正方法。该方法首先在分析误差产生机理的基础上建立了误差校正模型,随后利用粒子群遗传算法来求解校正参... 针对目前磁通门磁力仪误差校正方法中存在的校正精度不高和受初始参数影响较大的问题,提出一种基于粒子群遗传算法的磁通门误差校正方法。该方法首先在分析误差产生机理的基础上建立了误差校正模型,随后利用粒子群遗传算法来求解校正参数,该算法通过对粒子群中的适应度较差的粒子进行交叉、变异操作来增加算法的全局最优搜索能力。仿真实验结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,基于粒子群遗传算法的误差校正能快速地收敛,且具有较强的全局最优搜索能力,可以实现对磁通门磁力仪的高精度校正。 展开更多

关键词 磁通门磁力仪 三轴 误差校正 粒子群遗传算法

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嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法 被引量：10

8

作者 漆伟 冯鹏 +3 位作者 魏彪 郑冬 于婷婷 刘鹏勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期194-200,共7页

基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征... 基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PS O算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明:与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.2123,预测精度增加到0.9993,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。 展开更多

关键词 紫外-可见光谱法 嵌入式粒子群-遗传算法 波长特征选择 偏最小二乘法 化学需氧量

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基于粒子群遗传算法的多无人机协同路径搜索 被引量：15

9

作者 姚军 李思捷 +3 位作者 罗德林 刘善国 王国耀 吴军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第8期59-63,70,共6页

为解决不确定环境中多无人机路径搜索针对性不强、效率低问题,提出一种基于粒子群遗传算法的多无人机协同路径搜索方法。建立区域栅格图环境和搜索概率图模型,采取滚动预测的方式,提出使用协同粒子群遗传算法生成预测路径,通过适应度函... 为解决不确定环境中多无人机路径搜索针对性不强、效率低问题,提出一种基于粒子群遗传算法的多无人机协同路径搜索方法。建立区域栅格图环境和搜索概率图模型,采取滚动预测的方式,提出使用协同粒子群遗传算法生成预测路径,通过适应度函数确定最优搜索路径,该路径满足无人机最小转弯半径限制,并能实现威胁区域规避和重点区域加强搜索。仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 多无人机 协同搜索 协同粒子群遗传算法 路径规划

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基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正 被引量：2

10

作者 孙延吉 潘艳秋 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2663-2669,共7页

结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优... 结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优化的搜索空间,丰富了粒子的多样性,且不需要函数梯度信息。测试结果证明,针对本文的5个测试函数DCPSO-GA能找到全局最优解,其收敛速度很快,大大减少了计算量。而且,经过与其他相关算法比较可知,当总的目标函数调用次数较接近或更少时,改进算法不论在计算精度还是收敛速度上,均有很大的提高。并将DCPSO-GA算法应用到重油裂解参数估计和预测中,测试结果证明,其提高了参数估计和预测的准确性,降低了误差,能有效找到全局最优解,收敛速度快,大大减少计算量。 展开更多

关键词 全局优化 改进的混沌粒子群遗传算法 混沌序列 计算精度 收敛速度

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一种混合粒子群优化遗传算法的高分影像特征优化方法 被引量：3

11

作者 唐晓娜 张和生 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第6期113-118,共6页

针对高分遥感影像分类过程中面临的特征维数高、数据冗杂度严重问题,从机器学习的角度提出了混合粒子群优化遗传算法的特征优化方法。此方法发挥2种机器学习算法优势,以Relief F算法进行初步特征筛选,再利用新二进制粒子群优化遗传算法... 针对高分遥感影像分类过程中面临的特征维数高、数据冗杂度严重问题,从机器学习的角度提出了混合粒子群优化遗传算法的特征优化方法。此方法发挥2种机器学习算法优势,以Relief F算法进行初步特征筛选,再利用新二进制粒子群优化遗传算法确定优化特征集用于随机森林分类器进行城市用地信息的提取。通过与全特征、Relief F算法、GABPSO算法3种特征提取方法进行比较,验证此方法的优越性。结果表明,基于Relief F和GANBPSO算法的混合特征选择方法能够在提取较少特征变量的情况下获得较高的精度,总精度和Kappa系数分别为91.17%和0.874,与传统方法相比具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 高分遥感影像 随机森林 RELIEF F算法 粒子群优化遗传算法 特征选择

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基于粒子群遗传搜索算法的水下结构内部激励力源识别（英文） 被引量：1

12

作者 肖妍 商德江 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期311-321,共11页

文章针对水下弹性结构,提出一种识别结构内部激励力源的匹配场处理方法及基于结构辐射声场的广义拷贝场概念,并提出采用粒子群遗传融合搜索算法对最优力源强度进行匹配搜索。以水下自由声场中的单层圆柱壳体为研究对象,采用数值计算方... 文章针对水下弹性结构,提出一种识别结构内部激励力源的匹配场处理方法及基于结构辐射声场的广义拷贝场概念,并提出采用粒子群遗传融合搜索算法对最优力源强度进行匹配搜索。以水下自由声场中的单层圆柱壳体为研究对象,采用数值计算方法建立了结构辐射声场传递函数拷贝场,并对匹配搜索算法进行了数值仿真分析。在消声水池中进行了水下单层圆柱壳体辐射声场测试,将测试结果与拷贝场进行了匹配处理。仿真结果与试验结果均表明,这种力源识别匹配场处理方法可以有效地针对结构内部的力源强度进行分析排序,利用匹配识别的结果进行辐射噪声预报时,预报精度很高。 展开更多

关键词 水下结构 激励力源 匹配场处理 粒子群遗传算法

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融合EMD与GAIPSO-LSTM算法的锂离子电池RUL预测方法研究

13

作者 张俊贤 周英超 +3 位作者 李波 薛博峰 蒙心蕊 陈培震 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第6期28-36,共9页

为提高锂离子电池RUL预测精度,提出一种将经验模态分解(EMD)、遗传算法混合改进粒子群优化算法(GAIPSO)以及长短期记忆(LSTM)神经网络结合的锂离子电池RUL预测模型。通过EMD对数据进行分解,结合Logistic混沌映射、自适应惯性权重、改进... 为提高锂离子电池RUL预测精度,提出一种将经验模态分解(EMD)、遗传算法混合改进粒子群优化算法(GAIPSO)以及长短期记忆(LSTM)神经网络结合的锂离子电池RUL预测模型。通过EMD对数据进行分解,结合Logistic混沌映射、自适应惯性权重、改进的速度更新公式,以及遗传算法中的选择、交叉和高斯变异操作,优化粒子群算法,利用改进后的GAIPSO算法对LSTM模型的参数进行优化,使用EMD-GAIPSO-LSTM预测模型对电池寿命进行预测,通过NASA发布的数据集进行模型预测精度验证。结果表明:该模型预测结果的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根差(root mean square error,RMSE)分别在0.01204与0.01372以内,R^(2)在0.9791以上。相比于SSA-LSTM和PSO-LSTM模型,预测精度提高4.7%和2.5%,证明该模型对锂离子电池RUL预测准确性较高。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 EMD分解 遗传算法混合改进粒子群算法 长短期记忆神经网络

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天牛须算法在优化磁致伸缩换能器中的应用 被引量：1

14

作者 何思曼 宋士济 +1 位作者 狄卫国 孙晓云 《中国矿业》 北大核心 2024年第5期118-126,共9页

磁致伸缩换能器换能效率不高是锚杆无损检测准确度较低的重要原因,确定合适的线圈结构参数对提高换能效率至关重要。基于Comsol多物理场有限元仿真模拟软件建立锚杆无损检测模型,首先,确定不同线圈匝数和不同提离距离对换能效率的影响规... 磁致伸缩换能器换能效率不高是锚杆无损检测准确度较低的重要原因,确定合适的线圈结构参数对提高换能效率至关重要。基于Comsol多物理场有限元仿真模拟软件建立锚杆无损检测模型,首先,确定不同线圈匝数和不同提离距离对换能效率的影响规律;其次,将天牛须算法和粒子群遗传算法应用于线圈参数的本体优化问题,提出以提高换能器换能效率为优化目标、以线圈匝数和线圈提离距离为自变量的单目标优化设计模型,筛选出最优的线圈结构参数;最后,搭建锚杆无损检测实验平台,将自变量取值范围内的数值分别进行实验验证。研究结果表明:增加线圈的匝数、缩短线圈提离距离可以提高磁致伸缩换能器的换能效率;天牛须算法和粒子群遗传算法优化参数相同且符合仿真得到的影响规律,相比于粒子群遗传算法,天牛须算法原理简单、参数少、运算量少,在处理低维优化问题时具有更大的优越性;实验得到的线圈参数取值与算法优化结果一样,验证了天牛须算法用于锚杆换能器参数优化可靠且快速。 展开更多

关键词 天牛须算法 Comsol有限元仿真 参数优化 锚杆换能器 粒子群遗传算法

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超声相控阵隧道注浆检测的阵列优化及降噪算法

15

作者 周鲁 李国伟 +2 位作者 孙晓玲 王瑞 汪优 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1079-1092,共14页

为了快速准确地检测盾构隧道的注浆质量,提出一种超声相控阵检测的方法。通过改进粒子群遗传算法(GA-PSO)来优化换能器的布设,并提出GA-VMD-SG集成算法对超声信号进行降噪处理,同时对超声相控阵检测注浆质量的过程进行数值模拟,结合两... 为了快速准确地检测盾构隧道的注浆质量,提出一种超声相控阵检测的方法。通过改进粒子群遗传算法(GA-PSO)来优化换能器的布设,并提出GA-VMD-SG集成算法对超声信号进行降噪处理,同时对超声相控阵检测注浆质量的过程进行数值模拟,结合两种算法和缺陷回波来验证检测效果。结果表明:通过GA-PSO算法优化后的超声相控阵32阵元和128阵元的最大旁瓣值分别为-40:96 dB和-48:22 dB,在降低换能器成本和成像数据量的情况下能保持较好的声学性能;GA-VMD-SG算法优化超声回波后的RSN值为16.6774,RMSE值为0.1943,降噪效果较好;对数值模拟数据进行回波分析可以有效检验注浆缺陷,验证了基于阵列优化及降噪算法的隧道注浆超声相控阵检测是可行有效的。 展开更多

关键词 超声波相控阵 隧道注浆检测 粒子群遗传算法 稀疏阵列 降噪算法

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基于混合自适应Memetic算法的贝叶斯网络结构学习 被引量：5

16

作者 沈佳杰 林峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1293-1298,共6页

Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习。该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基本思想,同时利用混沌的遍历性和云自适... Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习。该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基本思想,同时利用混沌的遍历性和云自适应的快速收敛性,提出了一种云自适应的混沌变异搜索进行局部搜索,实现全局优化,跳出局部最优。实验证明该算法在贝叶斯网络结构学习中具有很好的效果。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 结构学习 MEMETIC算法 粒子遗传算法 混沌 云自适应

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基于PSO-GA混合算法时间优化的旅行商问题研究 被引量：15

17

作者 张勇 陈玲 +1 位作者 徐小龙 李飞腾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3613-3617,共5页

为了给游客提供更好的路径推送服务,针对经典的TSP进行了延伸研究,提出了一种时间优化的旅行商问题(time optimal TSP,TOTSP),旨在寻找一条旅行时间最短的游览路径推送给游客来节省游客的旅行时间。通过混合粒子群遗传算法(PSO-GA)对提... 为了给游客提供更好的路径推送服务,针对经典的TSP进行了延伸研究,提出了一种时间优化的旅行商问题(time optimal TSP,TOTSP),旨在寻找一条旅行时间最短的游览路径推送给游客来节省游客的旅行时间。通过混合粒子群遗传算法(PSO-GA)对提出的问题进行仿真实验,并将旅行时间作为PSO-GA的目标函数,其中的旅行时间包括游客在景点之间行走的时间、游客在每个景点排队等待的时间以及游客在每个景点游玩需要的时间三个部分。仿真实验对比了PSO-GA求出的最短旅行时间和所需的CPU执行时间与遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)求出的结果。仿真实验表明,PSO-GA在解决TOTSP上有较好的性能。 展开更多

关键词 时间优化的旅行商问题 混合粒子群遗传算法 路径规划 游客旅行时间

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改进GA-PSO算法在多跑道航班着陆调度中的应用 被引量：4

18

作者 李丹程 曹斌 +1 位作者 钟华刚 王威 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第9期2110-2115,共6页

机场跑道是空中交通管理系统中重要的系统资源.为了合理分配航班的降落跑道和降落顺序,减少航班延误时间,分析了自适应遗传算法和基本粒子群优化算法的运行原理,分别对自适应遗传算法和基本粒子群算法进行改进,将改进自适应遗传算法引... 机场跑道是空中交通管理系统中重要的系统资源.为了合理分配航班的降落跑道和降落顺序,减少航班延误时间,分析了自适应遗传算法和基本粒子群优化算法的运行原理,分别对自适应遗传算法和基本粒子群算法进行改进,将改进自适应遗传算法引进到改进粒子群算法中,建立多跑道航班排序模型,应用改进粒子群遗传算法对跑道调度模型进行求解,并进行算例仿真分析.结果表明,改进混合算法能有效降低总的延误时间并加快收敛速度. 展开更多

关键词 改进粒子群遗传算法 多跑道航班调度 最少延误时间 空中交通管理 航班排序

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基于优化PSO-BP算法的软件缺陷预测模型 被引量：7

19

作者 马振宇 张威 +1 位作者 毕学军 金丽亚 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第2期413-417,共5页

为能够高效地使用缺陷预测方法,提出一种基于优化算法的软件缺陷预测模型。基于BP算法建立模型,使用SCPSO算法优化BP的参数值,通过十折交叉的方法对结果展开分析。与PSO优化BP方法进行比较实验,比较结果表明,SC-PSO在优化BP参数值方面比... 为能够高效地使用缺陷预测方法,提出一种基于优化算法的软件缺陷预测模型。基于BP算法建立模型,使用SCPSO算法优化BP的参数值,通过十折交叉的方法对结果展开分析。与PSO优化BP方法进行比较实验,比较结果表明,SC-PSO在优化BP参数值方面比PSO更好,对软件缺陷预测有更大帮助。 展开更多

关键词 遗传算法粒子 群优化算法 反向传播算法 软件缺陷 预测模型

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基于GA-PSO混合算法的最小属性约简 被引量：2

20

作者 吕振中 薛惠锋 +1 位作者 钟明 刘欢 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第1期53-56,共4页

属性约简是粗糙集理论中的核心问题,为有效进行属性的最小约简,将一种GA-PSO混合算法应用于属性约简。该算法在保证寻优能力的前提下,增加群体的多样性,避免陷入局部最优,同时,在适应度函数中加入罚函数。实验结果证明该算法能有效地进... 属性约简是粗糙集理论中的核心问题,为有效进行属性的最小约简,将一种GA-PSO混合算法应用于属性约简。该算法在保证寻优能力的前提下,增加群体的多样性,避免陷入局部最优,同时,在适应度函数中加入罚函数。实验结果证明该算法能有效地进行属性约简,取得良好的约简结果。 展开更多

关键词 粗糙集 属性约简 粒子群算法和遗传算法融合的混合算法(GA-PSO)

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