求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法 被引量：7

1

作者 黄亚飞 梁昔明 陈义雄 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期981-985,共5页

针对协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷,提出一种融合量化正交设计(OD/Q)思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索,当算法陷入局部极值时,依据当前最好解的位置动... 针对协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷,提出一种融合量化正交设计(OD/Q)思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索,当算法陷入局部极值时,依据当前最好解的位置动态选取基向量,接着利用OD/Q构造的试验向量探测包括极值附近区域在内的整个搜索空间,从而引导算法跳出局部最优。通过对6个高维多模态标准函数进行测试并与其他算法相比较,其结果表明,正交CMAES算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。 展开更多

关键词 协方差矩阵自适应进化策略 正交设计 高维多模态 进化策略 函数优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

集成协方差矩阵自适应进化策略与差分进化的优化算法 被引量：7

2

作者 杨紫晴 姚加林 +2 位作者 伍国华 陈学伟 毛成辉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1493-1502,共10页

不同智能优化算法在求解优化问题时通常表现出显著的性能差异.差分进化(DE)算法具备较好的全局搜索能力,但存在收敛慢、效率低的不足,协方差矩阵自适应进化策略(CMA–ES)局部搜索能力强,具备旋转不变性,但容易陷入局部最优,因此,DE和CMA... 不同智能优化算法在求解优化问题时通常表现出显著的性能差异.差分进化(DE)算法具备较好的全局搜索能力,但存在收敛慢、效率低的不足,协方差矩阵自适应进化策略(CMA–ES)局部搜索能力强,具备旋转不变性,但容易陷入局部最优,因此,DE和CMA–ES之间具有潜在的协同互补能力.针对上述问题,提出了一种集成协方差矩阵自适应进化策略与差分进化的优化算法(CMADE).在CMADE框架中,DE算法负责全局搜索,CMA–ES算法进行局部搜索.通过周期性解交换机制实现CMA–ES和DE两个算法间协同交互和反馈控制.在解交换时,从DE种群中选择优秀个体,利用CMA–ES算法在优秀个体周围进行局部搜索.同时在DE和CMA–ES的混合种群中,综合考虑解的多样性和最优性,选取一定比例的解作为DE算法的新种群进行全局搜索,实现全局搜索与局部搜索的动态平衡.将CMADE算法与CMA–ES,DE,SaDE,jDE,EPSDE,ACODE和SHADE算法在CEC2014标准测试集上进行比较实验.结果表明,CMADE整体性能显著优于其它比较算法. 展开更多

关键词 智能优化算法 差分进化 协方差矩阵自适应进化策略 算法集成 连续优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于云推理的协方差矩阵自适应进化策略算法 被引量：2

3

作者 乔帅 续欣莹 阎高伟 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第8期242-245,272,共5页

针对协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)在求解某些问题时存在早熟收敛、精度不高等缺点,通过利用云模型良好的不确定性问题处理能力对CMA-ES的步长控制过程进行改进,得到一种基于云推理的改进CMA-ES算法。该算法通过建立步长控制的云推... 针对协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)在求解某些问题时存在早熟收敛、精度不高等缺点,通过利用云模型良好的不确定性问题处理能力对CMA-ES的步长控制过程进行改进,得到一种基于云推理的改进CMA-ES算法。该算法通过建立步长控制的云推理模型,采用云模型的不确定性推理来实现步长的控制,避免了原算法采用确定的函数映射进行步长伸缩变化而忽视进化过程中不确定性的不足。最后通过测试函数验证了改进算法具有较高的寻优性能。 展开更多

关键词 协方差矩阵自适应进化策略 云推理 步长控制 全局优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于协方差矩阵自适应进化策略的机器人手眼标定算法 被引量：1

4

作者 赵云涛 谢万琪 +1 位作者 李维刚 胡佳明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3225-3229,共5页

针对视觉传感器标定和机器人运动学求解过程中存在噪声干扰,导致传统的手眼标定算法求解误差较大的问题,提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)的机器人手眼标定算法。首先,采用对偶四元数(DQ)对旋转和平移分别建立目标函数和几... 针对视觉传感器标定和机器人运动学求解过程中存在噪声干扰,导致传统的手眼标定算法求解误差较大的问题,提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)的机器人手眼标定算法。首先,采用对偶四元数(DQ)对旋转和平移分别建立目标函数和几何约束,简化求解模型;其次,采用惩罚函数法将约束问题转化成无约束优化问题;最后,使用CMAES算法逼近手眼标定旋转和平移方程的全局最优解。搭建机器人、相机实测实验平台,将所提算法与Tsai两步法、非线性优化算法INRIA、DQ算法进行对比。实验结果表明:所提算法在旋转和平移上的求解误差和方差均小于传统算法;与Tsai算法相比,所提算法的旋转精度提升了4.58%,平移精度提升了10.54%。可见在存在噪声干扰的实际手眼标定过程中,所提算法具有更好的求解精度与稳定性。 展开更多

关键词 机器人 协方差矩阵自适应进化策略 对偶四元数 手眼标定 约束优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

多策略协方差矩阵学习差分进化算法 被引量：5

5

作者 邹杰 李俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期78-87,共10页

针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群... 针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群能朝着全局最优解的方向进化;根据历史进化信息来选择变异策略的方式使得个体能选择当前最合适的变异策略,提高找到最优解的概率;交叉概率的自适应也一定程度上平衡算法的全局探索能力和局部探索能力。对算法的收敛性进行了证明,同时将算法在CEC2017测试集上进行了仿真实验,并将实验结果跟其他优秀的差分进化算法进行了对比,对比结果表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 差分进化 协方差矩阵 特征坐标系 多策略变异 参数自适应

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于简化群优化算法和协方差矩阵学习的差分进化算法

6

作者 朱林波 汪继文 +1 位作者 邱剑锋 方柳平 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期2122-2130,共9页

把SSO算法的交叉策略、协方差矩阵学习策略与传统的DE算法结合,提出一个新的DE算法的变种,我们把它称作SCDE算法。正如我们所知,DE算法的变异策略在DE算法中占据了非常重要的位置,然而,传统的DE算法的变异策略都是用相对位置来产生候选... 把SSO算法的交叉策略、协方差矩阵学习策略与传统的DE算法结合,提出一个新的DE算法的变种,我们把它称作SCDE算法。正如我们所知,DE算法的变异策略在DE算法中占据了非常重要的位置,然而,传统的DE算法的变异策略都是用相对位置来产生候选解,本文尝试利用个体历史最优解来诱导变异产生候选解,这将大大提高种群跳出局部最优的能力。此外,将算法的变异和交叉操作放在由种群的协方差矩阵的所有特征向量组成的坐标系中执行,这将使算法的交叉和变异操作具有旋转不变性。实验结果表明,本文提出的新的交叉和变异策略可以大大提高DE算法在CEC 2013中28个测试函数的全局寻优能力。 展开更多

关键词 差分进化算法 绝对位置 协方差矩阵 旋转不变性

在线阅读 下载PDF 职称材料

WSN中节点分布的协方差矩阵自适应优化策略 被引量：1

7

作者 张梦蓓 乔帅 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第2期80-82,86,共4页

针对无线传感器网络(WSNs)中传感器节点的分布优化问题,提出了一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)的网络节点分布优化方法。首先,以最大化网络的区域覆盖率为目标建立问题的求解模型,然后,采用CMA-ES算法对模型求解得到网络最优... 针对无线传感器网络(WSNs)中传感器节点的分布优化问题,提出了一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)的网络节点分布优化方法。首先,以最大化网络的区域覆盖率为目标建立问题的求解模型,然后,采用CMA-ES算法对模型求解得到网络最优的节点位置分布方案。仿真对比实验表明:CMA-ES算法可以很好地解决无线传感器网络节点的分布优化问题,相比于传统遗传算法、基本粒子群算法和差分进化算法,表现出较快的寻优速度和更高的区域覆盖率。 展开更多

关键词 无线传感器网络 协方差矩阵自适应进化策略 分布优化 区域覆盖率

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于协方差矩阵调整的多目标多任务优化算法 被引量：4

8

作者 邱鸿辉 刘海林 陈磊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期306-312,共7页

多任务进化(EMT)是进化计算领域的一个新兴研究方向,区别于传统的单任务搜索算法,EMT通过在任务间传递有用知识,对多个任务同时实施进化搜索,以提升多个任务的收敛性能。目前,大多数进化算法只考虑了知识迁移而忽略了任务间的联系。提... 多任务进化(EMT)是进化计算领域的一个新兴研究方向,区别于传统的单任务搜索算法,EMT通过在任务间传递有用知识,对多个任务同时实施进化搜索,以提升多个任务的收敛性能。目前,大多数进化算法只考虑了知识迁移而忽略了任务间的联系。提出一种多目标多任务优化算法,结合迁移学习的思想,采用任务间种群的协方差矩阵差异表示任务间种群分布特征差异,使用任务间种群均值的距离表示任务间种群的分布距离,并通过任务间种群的分布特征差异和分布距离表示任务间的相似度。对于某个目标任务,将其最相似任务中的解集实施K最近邻分类,以筛选出对目标任务有价值的解,并使其迁移到目标任务中。实验结果表明,与EMTSD、MaTEA、MO-MFEA-II等多目标多任务优化算法相比,所提算法具有较佳的收敛性能,平均运行效率约提高了66.62%。 展开更多

关键词 多目标多任务优化 进化算法 多任务进化 迁移学习 协方差矩阵

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于适应性均衡模型的CMAES约束优化算法 被引量：1

9

作者 黄亚飞 梁昔明 陈义雄 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期3478-3484,共7页

提出一种基于适应性均衡模型的协方差矩阵自适应进化策略(ATM-CMAES)用于求解约束优化问题。ATM-CMAES中的CMAES利用当前代最优子群与上一代分布均值之间的关系更新协方差矩阵来调整种群分布,将协方差矩阵秩1和秩μ2种更新机制相结合,... 提出一种基于适应性均衡模型的协方差矩阵自适应进化策略(ATM-CMAES)用于求解约束优化问题。ATM-CMAES中的CMAES利用当前代最优子群与上一代分布均值之间的关系更新协方差矩阵来调整种群分布,将协方差矩阵秩1和秩μ2种更新机制相结合,克服了传统进化算法对种群大小的过分依赖;将ATM作为约束处理技术,针对群体不可行、半可行和可行这3种不同情形,采用不同的约束违反度与目标函数值之间的均衡机制来指导群体进化。对13个标准测试函数的实验结果表明:ATM-CMAES具有通用、稳健和高效性能。 展开更多

关键词 约束优化问题 适应性均衡模型 协方差矩阵自适应进化策略 进化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于种群状态信息的自适应差分进化算法 被引量：4

10

作者 麦伟杰 刘伟莉 钟竞辉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期34-46,共13页

种群的局部最优与停滞状态会严重影响差分进化(DE)算法的性能。为了消除这2种状态引起的不利因素,提出一种带有种群状态处理措施的改进DE算法。当种群处于局部最优状态时,运用限制记忆的拟牛顿(LBFGS)方法对种群中的个体进行随机学习提... 种群的局部最优与停滞状态会严重影响差分进化(DE)算法的性能。为了消除这2种状态引起的不利因素,提出一种带有种群状态处理措施的改进DE算法。当种群处于局部最优状态时,运用限制记忆的拟牛顿(LBFGS)方法对种群中的个体进行随机学习提高解的全局质量,通过高斯变异生成新个体,促使种群跳出局部最优;当算法处于停滞状态时,运用种群的协方差矩阵,通过空间坐标旋转对目标个体进行重组,从而抑制种群停滞状态,加强算法全局搜索能力。此外,算法设计一种新型的选择策略,该选择策略设置一个存放经贪心选择后被遗弃个体的外部存档。当实验个体劣于目标个体时,算法则不再以贪心选择策略生成下一代,而是围绕外部存档进行合理的智能选择,使算法向全局最优收敛。实验表明,通过与先进的8个DE算法在29个标准的测试函数比较,所提算法在解的精确度和收敛速度均具有更好的性能。 展开更多

关键词 差分进化 选择策略 种群状态信息 协方差矩阵 外部存档

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进关联策略的三维多目标跟踪算法

11

作者 易可夫 文昭程 胡荣东 《现代电子技术》 北大核心 2024年第16期85-89,共5页

为提高基于激光雷达的三维多目标跟踪准确度,提出一种基于检测的3D多目标跟踪算法。使用深度神经网络从激光点云中获取目标的位置信息后,对目标跟踪算法中的关联策略进行了优化。首先,估计出目标的速度信息,与位置信息一同纳入观测值,在... 为提高基于激光雷达的三维多目标跟踪准确度,提出一种基于检测的3D多目标跟踪算法。使用深度神经网络从激光点云中获取目标的位置信息后,对目标跟踪算法中的关联策略进行了优化。首先,估计出目标的速度信息,与位置信息一同纳入观测值,在BEV视角下使用卡尔曼滤波器对目标的状态进行预测与更新;然后,基于目标与激光雷达的距离来评估目标位置的不确定度,用于修正观测模型中的协方差矩阵;最后,在马氏距离中添加对目标测量的不确定性加权项,使用匈牙利算法进行数据关联。在大规模自动驾驶数据集Nuscenes上对所提算法进行了测试,得出其跟踪精度超过了现有的基线方法。消融实验结果表明,所提出的改进措施能有效提高三维多目标跟踪的性能。 展开更多

关键词 三维多目标跟踪 关联策略 激光雷达点云 不确定度评估 卡尔曼滤波器 协方差矩阵 马氏距离 匈牙利算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应子群体米母算法及其在混凝土框架位移性能优化中的应用 被引量：1

12

作者 魏德敏 陈贵涛 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期108-116,共9页

结合差分进化(DE)与协方差矩阵自适应进化策略(CMAES),提出了自适应子群体米母算法(SaS-MA);为发挥SaS-MA的全局勘探和局部开发能力,设计了一个由删除机制和建立机制组成的子群体自适应策略;通过一个数值实验,将SaS-MA与DE、L-CMAES、PS... 结合差分进化(DE)与协方差矩阵自适应进化策略(CMAES),提出了自适应子群体米母算法(SaS-MA);为发挥SaS-MA的全局勘探和局部开发能力,设计了一个由删除机制和建立机制组成的子群体自适应策略;通过一个数值实验,将SaS-MA与DE、L-CMAES、PSO和IP-CMAES等算法进行了对比;最后对一个10层2跨的混凝土框架进行了位移性能优化,并将SaS-MA的优化结果与例题原始文献、目前广泛应用且性能可靠的DE、CMA、PSO和GA等算法的优化结果进行了对比.数值实验结果表明:子群体自适应策略通过动态删除和建立子群体,提高了算法性能;SaS-MA在统计学意义上优于其他4种算法,是一个有效、可靠的全局优化算法.位移性能优化算例结果表明:SaS-MA在混凝土框架位移优化问题上更具有效性;相比于其他4种算法,同等条件下SaS-MA能够得到最好的解,具备良好的寻优能力和收敛性. 展开更多

关键词 差分进化 协方差矩阵自适应策略 自适应子群体米母算法 子群体自适应策略 性能优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于进化策略有频率禁区的结构优化设计方法

13

作者 程沙沙 苏国韶 燕柳斌 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第19期250-253,共4页

有频率禁区的桁架结构优化设计是在结构保证静态强度的前提下,通过调整构件的截面或节点坐标来改变结构的动力特性,从而避开激振频率带宽。自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)算法是一种寻优效率高、鲁棒性好的全局优化算法,对处理复杂... 有频率禁区的桁架结构优化设计是在结构保证静态强度的前提下,通过调整构件的截面或节点坐标来改变结构的动力特性,从而避开激振频率带宽。自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)算法是一种寻优效率高、鲁棒性好的全局优化算法,对处理复杂的非线性多维度的优化问题有很好的适应性。在考虑工艺可行性的基础上,结合有限元分析软件,提出了基于CMA-ES算法的有频率禁区的桁架结构优化设计方法。算例研究表明,该方法是可行的,与传统优化方法、粒子群优化方法相比较,具有全局寻优性能好、效率高的优点。 展开更多

关键词 频率禁区 结构优化 桁架 自适应协方差矩阵进化策略算法(CMA-ES)

在线阅读 下载PDF 职称材料

求解风力发电机布局问题的超启发式算法研究

14

作者 迟宗正 董绍正 +3 位作者 郭童 任志磊 周宽久 郭禾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期220-225,233,共7页

针对大规模问题求解效率不高、结果不理想等问题,以影响参数多变的风力发电机布局问题为研究对象,设计并实现了超启发式算法策略,底层算子用差分进化(Differential Evolution,DE)算法和适应性协方差策略(Covariance Matrix Adaptation E... 针对大规模问题求解效率不高、结果不理想等问题,以影响参数多变的风力发电机布局问题为研究对象,设计并实现了超启发式算法策略,底层算子用差分进化(Differential Evolution,DE)算法和适应性协方差策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES)算法,高层策略用启发式调用策略选择底层算子求解在不同场景、不同风力参数等多种情况下的风力发电机布局情况。实验将权值选择策略与DE算法、CMA-ES算法和随机调度策略进行比较,最终数据表明该策略求解风力发电布局的效果远高于其他三种。 展开更多

关键词 超启发式算法 风力发电机布局 差分进化算法 适应性协方差矩阵进化策略算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进遗传算法的并行任务调度 被引量：7

15

作者 袁雪莉 钟明洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期56-59,共4页

并行任务调度是一个NP完全问题,它关注资源的分配和并行任务调度,要求具有高性能的调度算法,且能求解出高质量的解。提出了一种基于改进遗传算法的并行任务调度算法,在算法初始化种群产生时引入任务向量矩阵来表示任务、资源以及调度的... 并行任务调度是一个NP完全问题,它关注资源的分配和并行任务调度,要求具有高性能的调度算法,且能求解出高质量的解。提出了一种基于改进遗传算法的并行任务调度算法,在算法初始化种群产生时引入任务向量矩阵来表示任务、资源以及调度的关系,并采用启发式方法得到初始化种群,提高种群质量;采用规则约束的交叉和变异操作,提高个体的质量;提出了加速进化策略,有效地避免了早熟。仿真实验结果表明,该改进算法能更有效地求解并行任务调度问题。 展开更多

关键词 遗传算法 并行任务调度 任务向量矩阵 加速进化策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究 被引量：4

16

作者 饶华 王忠 李欣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第8期2514-2517,2521,共5页

针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题,提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点(AP)的接收信号强度(RSS)进行统计分析,采用高斯滤波对信号进行预处理,然后利用K-means聚类算... 针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题,提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点(AP)的接收信号强度(RSS)进行统计分析,采用高斯滤波对信号进行预处理,然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块;其次采用协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)优化支持向量回归机(SVR)参数,从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型,通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系;最后判断测试点所属类簇,根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测。实验结果表明,与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比,该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高。 展开更多

关键词 室内定位 位置指纹 聚类分析 协方差矩阵自适应进化策略 支持向量回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进风驱动算法的摄像机标定优化方法 被引量：4

17

作者 任久斌 曹中清 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第4期942-948,共7页

为进一步提高摄像机参数标定的准确率,提出一种基于改进风驱动算法的摄像机标定优化方法。将摄像机内参作为空气微团的位置矢量,将标定结果的重投影误差作为空气微团的适应度值,通过迭代寻找适应度值最小的解。针对基本风驱动算法中固... 为进一步提高摄像机参数标定的准确率,提出一种基于改进风驱动算法的摄像机标定优化方法。将摄像机内参作为空气微团的位置矢量,将标定结果的重投影误差作为空气微团的适应度值,通过迭代寻找适应度值最小的解。针对基本风驱动算法中固有参数的设置问题,通过引入协方差矩阵自适应进化策略自动确定。将该方法与张正友标定法、基于粒子群算法的标定法和基于基本风驱动算法的标定法作比较,实验结果表明,改进算法优化标定的摄像机内参精度更高,具有更快的收敛速度和更好的稳定性。 展开更多

关键词 摄像机标定 风驱动算法 协方差矩阵自适应进化策略 固有参数 重投影误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

计及电动汽车和光伏不确定性的主动配电网量测优化配置 被引量：24

18

作者 徐俊俊 戴桂木 +3 位作者 吴在军 窦晓波 顾伟 袁晓冬 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期57-64,共8页

大规模电动汽车及分布式电源的发电并网使得配电网态势感知结果需要考虑更多的不确定因素。在利用动态概率密度函数表征电动汽车充/放电随机性和光伏系统出力间歇性的基础之上,基于加权最小二乘法方法,建立了含网络节点注入功率不确定... 大规模电动汽车及分布式电源的发电并网使得配电网态势感知结果需要考虑更多的不确定因素。在利用动态概率密度函数表征电动汽车充/放电随机性和光伏系统出力间歇性的基础之上,基于加权最小二乘法方法,建立了含网络节点注入功率不确定性的主动配电网量测(数据采集点)优化配置模型,并采用一种自适应协方差矩阵进化策略对模型进行优化求解,从而可以得到在给定系统状态量估计误差允许精度下的数据采集点最优配置方案。通过某一电网算例计算分析,结果验证了所提模型和方法的可行性和有效性,可为主动配电网安全评估提供支撑。 展开更多

关键词 电动汽车 分布式电源 态势感知 量测优化配置 自适应协方差矩阵进化策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CMAES集成学习方法的地表水质分类 被引量：4

19

作者 陈兴国 徐修颖 +1 位作者 陈康扬 杨光 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第3期426-436,共11页

为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了... 为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了Bagging和Boosting算法,并提出基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES)的集成学习方法。接着,介绍了数据处理方式、模型评估方法和评价指标。最后,用CMAES集成学习方法对逻辑回归、线性判别分析、支持向量机、决策树、完全随机树、朴素贝叶斯、K-邻近算法、随机森林、完全随机树林、深度级联森林十种模型进行集成。实验结果表明,CMAES集成学习方法优于所有其他模型,该方法将继续被应用到未来的研究之中。 展开更多

关键词 水质分类 BOOSTING 基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES) 集成学习 参数优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

缺失数据的混合式重建方法

20

作者 于本成 丁世飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期947-952,共6页

缺失数据的问题在各领域中是不可避免的,而传统的数据挖掘算法在处理不完整的数据集时表现不佳。本文将协方差矩阵及协方差矩阵的行列式应用于粒子群优化算法的适应度函数中,并以迭代的方式得出最佳阈值,再使用最佳阈值进行基于进化聚... 缺失数据的问题在各领域中是不可避免的,而传统的数据挖掘算法在处理不完整的数据集时表现不佳。本文将协方差矩阵及协方差矩阵的行列式应用于粒子群优化算法的适应度函数中,并以迭代的方式得出最佳阈值,再使用最佳阈值进行基于进化聚类算法的缺失值重建,解决了阈值的选取困难及其对数据重建结果的影响问题。然后,在自联想极限学习机中调用具有最佳阈值的进化聚类算法,解决了自联想极限学习机输入权值选择的随机性。最后,选取6个UCI标准数据集及9个激活函数来进行验证。实验结果表明,相对于现有的大多数数据重建方法,所提的混合式重建方法可以更有效地完成缺失数据的重建。 展开更多

关键词 数据挖掘 协方差矩阵 适应度函数 粒子群优化 最佳阈值 进化聚类算法 数据重建 自联想的极限学习机

在线阅读 下载PDF 职称材料