检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

求解函数优化问题的快速连续蚁群算法被引量：34: 1; 作者马卫朱庆保《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2120-2124,共5页; 用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢并易于陷入局部最小等问题.为此,根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的由侦察蚁和觅食蚁协作搜索的函数优化快速连续蚁群算法.该算法首先引入混沌序列确定侦察蚁的初始位置,然后由侦... 展开更多; 关键词函数优化连续蚁群算法混沌序列侦察蚁觅食蚁; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析被引量：2: 2; 作者徐飞徐卫亚 +1 位作者梁桂兰王珂《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2009年第1期16-19,共4页; 提出一种基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析模型。一方面利用具有良好时域、频域分辨能力和非线性学习功能的小波支持向量机建立反演参数和位移之间的非线性关系,避免了大量的数值计算,提高了预测精度;另一方面利用全局优... 展开更多; 关键词小波支持向量机连续蚁群算法位移反分析弹性模量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于连续蚁群算法的供水水库优化调度被引量：5: 3; 作者王德智董增川丁胜祥《水电能源科学》 2006年第2期77-79,共3页; 针对供水水库优化调度问题,介绍了一种改进的连续蚁群算法。该算法借鉴蚁群算法的进化思想,主要包括局部搜索、全局搜索和信息素强度更新规则。在随机搜索过程中嵌入确定性搜索,以改善寻优性能,增加经验指导,从而加速收敛。将该算法与... 展开更多; 关键词供水水库连续蚁群算法优化调度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量机与连续蚁群算法建立的煤矿企业安全投入模型研究被引量：13: 4; 作者李振曹庆贵杨涛《矿业安全与环保》北大核心 2019年第1期109-113,共5页; 为了解决当前我国煤矿企业存在的安全投入不足和安全投入不合理等问题,提出了一种集成支持向量机(SVM)与连续蚁群算法(CACA)的安全投入模型。将煤矿安全投入划分为工业卫生投资、安全技术投资、安全管理投资、安全教育投资和劳保用品投... 展开更多; 关键词煤矿企业安全管理安全投入安全保障度支持向量机连续蚁群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

蚁群算法在泄水建筑物下游收缩断面水深计算中的应用被引量：2: 5; 作者李荣东杨娜《黑龙江水利科技》 2008年第2期47-48,共2页; 蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质。针对溢流坝下游收缩断面水深计算中存在计算繁琐,精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来求解溢流坝下游收缩断面水深,并将该方法与遗传算法及传统的... 展开更多; 关键词水深计算连续蚁群算法优化问题消能溢流坝; 在线阅读下载PDF 职称材料

蚁群算法及其在搜索土坡滑动面中的应用被引量：1: 6; 作者王小虎《露天采矿技术》 CAS 2007年第1期1-3,6,共4页; 介绍了一种新的解决优化问题的连续型蚁群算法,它具有简单易实现且计算效率高等特点,特别适用于复杂工程优化问题。土坡潜在滑动面的搜索可变成一个典型的复杂连续函数优化问题。最后,通过一个典型算例进行验证,并与遗传进化算法比较表... 展开更多; 关键词蚁群系统连续蚁群优化算法信息素边坡临界滑动面; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ACOR-LSSVM算法的爆破振动速度预测被引量：13: 7; 作者郑皓文赵根 +1 位作者胡英国柴朝政《爆破》 CSCD 北大核心 2018年第3期154-158,共5页; 由于工程地质条件复杂,传统的方法很难准确预测爆破振动速度。引入连续域蚁群算法(ACOR),对最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行参数优化,构建连续域蚁群最小二乘法爆破振动速度预测模型(ACOR-LSSVM)来提高预测精度。结合白鹤滩水电站左岸... 展开更多; 关键词连续域蚁群算法最小二乘支持向量机坝肩槽开挖爆破振动速度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ACOR-LSSVR的基坑最大水平位移预测模型: 8; 作者王磊王军崔志鹏《市政技术》 2022年第4期205-208,共4页; 准确合理地预测基坑支护的变形,特别是最大水平位移,对于提高设计人员的工作效率和现场作业的经济效益具有重要的意义。因此,采用连续域蚁群智能优化算法(ACOR)结合最小二乘支持向量机(LS-SVR),构建出ACOR-LSSVR预测模型,并依托已有的... 展开更多; 关键词基坑支护结构最大位移预测最小二乘向量机连续域蚁群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求解函数优化问题的快速连续蚁群算法被引量：34: 1; 作者马卫朱庆保; 机构南京师范大学数学与计算机科学学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2120-2124,共5页; 基金国家自然科学基金(No.60673102) 江苏省自然科学基金(No.BK2006218); 文摘用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢并易于陷入局部最小等问题.为此,根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的由侦察蚁和觅食蚁协作搜索的函数优化快速连续蚁群算法.该算法首先引入混沌序列确定侦察蚁的初始位置,然后由侦察蚁进行全局大视域快速搜索,且每迭代完一步和每迭代完一代都要对解进行评价,并对本代最优解的信息素进行标记,由此吸引觅食蚁在本代最优解周围空间进行小步长搜索.通过这种初始化方法和侦察蚁与觅食蚁的相互协作,不仅能很好的提高寻优精度,且使收敛速度大幅提高.计算机仿真实验结果表明,本算法寻优率高,收敛速度提高显著,效果令人满意.; 关键词函数优化连续蚁群算法混沌序列侦察蚁觅食蚁; Keywords function optimization continuous ant colony optimization chaotic sequence scout ants foraging ants; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析被引量：2: 2; 作者徐飞徐卫亚梁桂兰王珂; 机构河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室河海大学岩土工程研究所河海大学交通学院海洋学院南京大学环境学院; 出处《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2009年第1期16-19,共4页; 基金国家自然科学重点基金(50539110) 国家重点基础研究发展计划(973项目)(2002CB412707) "十一五"国家科技支撑计划(2006BAB04A02); 文摘提出一种基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析模型。一方面利用具有良好时域、频域分辨能力和非线性学习功能的小波支持向量机建立反演参数和位移之间的非线性关系,避免了大量的数值计算,提高了预测精度;另一方面利用全局优化的连续蚁群算法代替传统的优化算法,避免优化过程中目标函数陷入局部最优,提高了反演的精度。应用该模型对三峡工程永久船闸高边坡4种介质弹性模量进行位移反分析,并利用反演所得参数进行监测点位移预测,计算值与监测值吻合较好,表明该方法适合解决具有非线性和不确定特性的岩土工程问题,在位移反分析中具有良好的实际应用价值。; 关键词小波支持向量机连续蚁群算法位移反分析弹性模量; Keywords wavelet support vector machines continuous ant colony algorithm displacement back analysis elastic modulus; 分类号 TV223 [水利工程—水工结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于连续蚁群算法的供水水库优化调度被引量：5: 3; 作者王德智董增川丁胜祥; 机构河海大学水资源与水利工程科学国家重点实验室; 出处《水电能源科学》 2006年第2期77-79,共3页; 文摘针对供水水库优化调度问题,介绍了一种改进的连续蚁群算法。该算法借鉴蚁群算法的进化思想,主要包括局部搜索、全局搜索和信息素强度更新规则。在随机搜索过程中嵌入确定性搜索,以改善寻优性能,增加经验指导,从而加速收敛。将该算法与离散蚁群算法相比较,结果表明,该算法更优越,具有并行化和较强的全局寻优能力。; 关键词供水水库连续蚁群算法优化调度; Keywords feeding reservoir continuous ant colony algorithm optimal scheduling; 分类号 TV697 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机与连续蚁群算法建立的煤矿企业安全投入模型研究被引量：13: 4; 作者李振曹庆贵杨涛; 机构山东科技大学矿业与安全工程学院; 出处《矿业安全与环保》北大核心 2019年第1期109-113,共5页; 文摘为了解决当前我国煤矿企业存在的安全投入不足和安全投入不合理等问题,提出了一种集成支持向量机(SVM)与连续蚁群算法(CACA)的安全投入模型。将煤矿安全投入划分为工业卫生投资、安全技术投资、安全管理投资、安全教育投资和劳保用品投资等5项,利用SVM建立安全投入与安全保障度之间的非线性映射,在保证一定安全保障度的前提下,利用CACA迭代寻找最优的安全投入方案。研究结果表明:该方案可优化分配各项安全投入资金,避免了不必要的浪费及投入不足等问题。证明集成了SVM与CACA的安全投入模型应用的可行性,可对其进行更加深入的研究,以指导煤矿企业进行科学合理的安全投入。; 关键词煤矿企业安全管理安全投入安全保障度支持向量机连续蚁群算法; Keywords coal mine enterprises safety management safety investment degree of security SVM CACA; 分类号 TD79 [矿业工程—矿井通风与安全] X915.4 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名蚁群算法在泄水建筑物下游收缩断面水深计算中的应用被引量：2: 5; 作者李荣东杨娜; 机构佳木斯市水利勘测设计研究院; 出处《黑龙江水利科技》 2008年第2期47-48,共2页; 文摘蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质。针对溢流坝下游收缩断面水深计算中存在计算繁琐,精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来求解溢流坝下游收缩断面水深,并将该方法与遗传算法及传统的计算方法进行比较。结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法。; 关键词水深计算连续蚁群算法优化问题消能溢流坝; 分类号 TV652.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名蚁群算法及其在搜索土坡滑动面中的应用被引量：1: 6; 作者王小虎; 机构三峡大学土木水电学院; 出处《露天采矿技术》 CAS 2007年第1期1-3,6,共4页; 文摘介绍了一种新的解决优化问题的连续型蚁群算法,它具有简单易实现且计算效率高等特点,特别适用于复杂工程优化问题。土坡潜在滑动面的搜索可变成一个典型的复杂连续函数优化问题。最后,通过一个典型算例进行验证,并与遗传进化算法比较表明,本算法的计算效率较高。; 关键词蚁群系统连续蚁群优化算法信息素边坡临界滑动面; Keywords ant system continuous ant colony optimization algorithms pheromone slope critical slip surface; 分类号 TD824.7 [矿业工程—煤矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ACOR-LSSVM算法的爆破振动速度预测被引量：13: 7; 作者郑皓文赵根胡英国柴朝政; 机构长江水利委员会长江科学院水利部岩土力学与工程重点实验室; 出处《爆破》 CSCD 北大核心 2018年第3期154-158,共5页; 基金国家自然科学青年基金项目(51609017); 文摘由于工程地质条件复杂,传统的方法很难准确预测爆破振动速度。引入连续域蚁群算法(ACOR),对最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行参数优化,构建连续域蚁群最小二乘法爆破振动速度预测模型(ACOR-LSSVM)来提高预测精度。结合白鹤滩水电站左岸坝肩槽开挖过程中的40组爆破监测数据,分别采用ACOR-LSSVM、LS-SVM模型与萨氏公式进行爆破振动速度预测,三者的平均绝对相对误差分别为3.16%、10.07%、22.96%。相比之下,ACOR-LSSVM模型预测精度更高,泛化能力更强,在爆破振动速度预测中具有一定的理论意义和工程应用价值。; 关键词连续域蚁群算法最小二乘支持向量机坝肩槽开挖爆破振动速度; Keywords Ant Colony for continuous domain algorithm Least Squares Support Vector Machine excavation for abutment slot blasting vibration velocity; 分类号 TD235.3 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ACOR-LSSVR的基坑最大水平位移预测模型: 8; 作者王磊王军崔志鹏; 机构江苏南京地质工程勘察院; 出处《市政技术》 2022年第4期205-208,共4页; 文摘准确合理地预测基坑支护的变形,特别是最大水平位移,对于提高设计人员的工作效率和现场作业的经济效益具有重要的意义。因此,采用连续域蚁群智能优化算法(ACOR)结合最小二乘支持向量机(LS-SVR),构建出ACOR-LSSVR预测模型,并依托已有的基坑支护结构最大位移实测数据,分别运用ACOR-LSSVR、LS-SVR、BP模型进行了预测。研究结果表明:较之其他2种预测模型,ACOR-LSSVR预测精度最高;佐证了该模型在基坑支护结构最大位移预测方面,具有一定的优势。; 关键词基坑支护结构最大位移预测最小二乘向量机连续域蚁群算法; Keywords foundation pit support maximum displacement prediction least squares support vector machine continuous domain ant colony optimization; 分类号 TU433 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	求解函数优化问题的快速连续蚁群算法	马卫朱庆保	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	34	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析	徐飞徐卫亚梁桂兰王珂	《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于连续蚁群算法的供水水库优化调度	王德智董增川丁胜祥	《水电能源科学》	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于支持向量机与连续蚁群算法建立的煤矿企业安全投入模型研究	李振曹庆贵杨涛	《矿业安全与环保》北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	蚁群算法在泄水建筑物下游收缩断面水深计算中的应用	李荣东杨娜	《黑龙江水利科技》	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	蚁群算法及其在搜索土坡滑动面中的应用	王小虎	《露天采矿技术》 CAS	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于ACOR-LSSVM算法的爆破振动速度预测	郑皓文赵根胡英国柴朝政	《爆破》 CSCD 北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于ACOR-LSSVR的基坑最大水平位移预测模型	王磊王军崔志鹏	《市政技术》	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料