基于邻域-克隆选择学习算法的分馏装置负荷优化

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作者 杨忠 史旭华 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2818-2823,共6页

在免疫克隆选择和人工免疫网络算法基础上,采用了Agent的思想,提出了一种邻域-克隆选择学习全局优化算法(N-Clonalg)。不同于其他人工免疫算法,N-Clonalg定义了网格化的邻域操作环境,其主要搜索算子有N-克隆选择、N-竞争和自学习算子,... 在免疫克隆选择和人工免疫网络算法基础上,采用了Agent的思想,提出了一种邻域-克隆选择学习全局优化算法(N-Clonalg)。不同于其他人工免疫算法,N-Clonalg定义了网格化的邻域操作环境,其主要搜索算子有N-克隆选择、N-竞争和自学习算子,能有机结合全局与局部搜索,多峰测试函数表明能较好地克服克隆选择算法(Clonalg)的早熟及人工免疫网络算法(Opt-aiNet)收敛速度慢问题。分馏装置负荷优化实例应用表明,算法具有较好的最优解搜索性能,能较好地实现化工中的寻优问题。 展开更多

关键词 克隆选择学习 邻域克隆选择学习算法 多模态优化 分馏装置

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基于克隆选择和邻域搜索的改进阴性选择算法 被引量：2

2

作者 胡荣华 楼佩煌 +1 位作者 唐敦兵 赵鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1076-1080,共5页

在研究基于拟随机序列和遗传变异搜索的阴性选择算法的基础上,针对其早熟收敛以及生成的检测器集不是N维空间最优的问题,引入了免疫机制中的克隆选择来实现检测器集的全局搜索。将生成的拟随机序列作为克隆选择搜索空间,通过克隆和变异... 在研究基于拟随机序列和遗传变异搜索的阴性选择算法的基础上,针对其早熟收敛以及生成的检测器集不是N维空间最优的问题,引入了免疫机制中的克隆选择来实现检测器集的全局搜索。将生成的拟随机序列作为克隆选择搜索空间,通过克隆和变异选择操作获得空间中的优化检测器集,然后对该检测器集引入高斯变异算子,通过邻域搜索获得整个N维空间里的优化检测器集。该检测器集能很好地覆盖非我空间,而且检测器集数量相对于普通阴性选择算法也大幅减少,克服了普通阴性选择算法的局限性。最后,通过实例应用验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 阴性选择算法 克隆选择 邻域搜索 故障检测

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基于多层学习克隆选择的改进式增量型超限学习机算法 被引量：2

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作者 王超 王建辉 +2 位作者 顾树生 王枭 张宇献 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期368-379,共12页

针对增量型超限学习机(incremental extreme learning machine,I-ELM)中大量冗余节点可导致算法学习效率降低,网络结构复杂化等问题,提出基于多层学习(multi-learning)优化克隆选择算法(clone selection algorithm,CSA)的改进式I-ELM.利... 针对增量型超限学习机(incremental extreme learning machine,I-ELM)中大量冗余节点可导致算法学习效率降低,网络结构复杂化等问题,提出基于多层学习(multi-learning)优化克隆选择算法(clone selection algorithm,CSA)的改进式I-ELM.利用Baldwinian learning操作改变抗体信息的搜索范围,结合Lamarckian learning操作提高CSA的搜索能力.改进后的算法能够有效控制I-ELM的隐含层节点数,使网络结构更加紧凑,提高算法精度.仿真结果表明,所提出的基于多层学习克隆选择的增量型核超限学习机(multi-learning clonal selection I-ELMK,MLCSIELMK)算法能够有效简化网络结构,并保持较好的泛化能力,较强的学习能力和在线预测能力. 展开更多

关键词 克隆选择算法 鲍德温学习 拉马克学习 神经网络 增量型超限学习机 软计算

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基于克隆选择算法的优化迭代学习控制

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作者 李恒杰 郝晓弘 张磊 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第2期83-88,共6页

将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题,提出一种基于克隆选择算法的优化迭代学习控制.通过一个特殊设计的高斯变异操作,采用实数编码的克隆选择算法不但可以解决迭代学习控制中的非最小相位和非线性问题,而且可以很好... 将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题,提出一种基于克隆选择算法的优化迭代学习控制.通过一个特殊设计的高斯变异操作,采用实数编码的克隆选择算法不但可以解决迭代学习控制中的非最小相位和非线性问题,而且可以很好地处理系统输入的约束问题.此外,由于更多的先前信息被编码进克隆选择算法中,减小了搜索空间,从而大幅提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,对于所选线性和非线性被控对象该策略都能够取得满意的收敛效果. 展开更多

关键词 克隆选择算法 迭代学习控制 最优化 非线性系统

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有约束过程动态优化问题的改进克隆选择算法 被引量：2

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作者 林可鸿 贺益君 陈德钊 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期858-863,共6页

状态变量带约束的过程动态优化问题是化工系统工程的重要课题,有一定的难度。通过将其转换为等价的非线性规划后,可采用元启发式方法求解。人工免疫系统的克隆选择算法(CSA)简练易用,全局搜索性能良好,但局部寻优能力较弱,且无处理约束... 状态变量带约束的过程动态优化问题是化工系统工程的重要课题,有一定的难度。通过将其转换为等价的非线性规划后,可采用元启发式方法求解。人工免疫系统的克隆选择算法(CSA)简练易用,全局搜索性能良好,但局部寻优能力较弱,且无处理约束的机制。为此,拟引入免疫网络自学习算子,均匀设计方法,以及目标与约束分离的处理机制,构建改进的克隆选择算法(ICSA),并将其用于状态变量带约束的间歇反应器和乙醇生物反应器的动态优化等实例,效果良好。试验结果表明三种策略有效地改进了CSA的性能,使ICSA能以较少的计算代价搜索到较优的控制策略。 展开更多

关键词 克隆选择算法 自学习算子 均匀设计 状态变量 约束 动态优化

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基于邻域引力学习的生物地理学优化算法 被引量：5

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作者 马萍 刘思含 +2 位作者 孙根云 张爱竹 郝艳玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第22期35-41,共7页

针对生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)易发生早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法(Neighbor Force Learning Biogeography-Based Optimization,NFBBO)。该算法采用邻... 针对生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)易发生早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法(Neighbor Force Learning Biogeography-Based Optimization,NFBBO)。该算法采用邻域选择的方法确定迁出栖息地,以充分利用栖息地的邻域信息,增加算法的种群多样性。同时采用引力学习策略对栖息地进行更新,拓展搜索空间,提高算法的搜索能力,避免早熟收敛问题。为使种群能够自适应地跳出局部最优,引入一种自适应高斯变异机制。基于高维标准测试函数的对比实验表明,NFBBO算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。 展开更多

关键词 生物地理学优化算法 邻域选择 引力学习 自适应高斯变异机制

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基于免疫克隆选择算法搜索GMM的脑岛功能划分 被引量：2

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作者 赵学武 冀俊忠 姚垚 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2320-2331,共12页

为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够... 为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够反映脑岛功能分布的GMM,并在搜索过程中融入具有抗噪能力的动态邻域信息,以提高其搜索质量;利用最优的GMM实现对脑岛的功能划分.在划分数为2~12的脑岛功能划分上,新方法搜得的GMM具有最高的似然分数,而且相应划分结果的轮廓系数也达到了最大值.真实脑岛fMRI数据上的实验结果表明,该方法不仅具有更强的全局搜索能力,还可以得到具有较高功能一致性与更强区域连续性的脑岛功能划分结构. 展开更多

关键词 脑岛功能划分 高斯混合模型(GMM) 免疫克隆选择(ICS)算法 动态邻域信息 混合变异策略

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基于随机投影的正交判别流形学习算法 被引量：3

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作者 马丽 董唯光 +1 位作者 梁金平 张晓东 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2016年第1期102-109,115,共9页

提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模... 提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模型,使得算法在保持LLE局部几何结构的同时,具有MMC准则判别能力.通过正交化低维特征向量可消除降维过程中的噪声影响,进而提高算法的监督判别能力.由实验结果得到,所提出的方法具有良好的降维效果,能有效避免局部降维算法对邻域参数的敏感.随机投影独立于原始高维数据,将高维数据映射到一个行单位化的随机变换矩阵的低维空间中,维持映射与原始数据的紧密关系,从理论上分析证明了在流形学习算法中采用随机投影可以高概率保证在低维空间保持高维数据信息. 展开更多

关键词 流形学习算法 邻域选择 流形距离 正交判别 局部线性嵌入 随机投影

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基于免疫克隆特征选择和欠采样集成的垃圾网页检测 被引量：3

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作者 卢晓勇 陈木生 +1 位作者 吴政隆 张百栈 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1899-1903,共5页

为解决垃圾网页检测过程中的"维数灾难"和不平衡分类问题,提出一种基于免疫克隆特征选择和欠采样(US)集成的二元分类器算法。首先,使用欠采样技术将训练样本集大类抽样成多个与小类样本数相近的样本集,再将其分别与小类样本... 为解决垃圾网页检测过程中的"维数灾难"和不平衡分类问题,提出一种基于免疫克隆特征选择和欠采样(US)集成的二元分类器算法。首先,使用欠采样技术将训练样本集大类抽样成多个与小类样本数相近的样本集,再将其分别与小类样本合并构成多个平衡的子训练样本集;然后,设计一种免疫克隆算法遴选出多个最优的特征子集;基于最优特征子集对平衡的子样本集进行投影操作,生成平衡数据集的多个视图;最后,用随机森林(RF)分类器对测试样本进行分类,采用简单投票法确定测试样本的最终类别。在WEBSPAM UK-2006数据集上的实验结果表明,该集成分类器算法应用于垃圾网页检测:与随机森林算法及其Bagging和Ada Boost集成分类器算法相比,准确率、F1测度、AUC等指标均提高11%以上;与其他最优的研究结果相比,该集成分类器算法在F1测度上提高2%,在AUC上达到最优。 展开更多

关键词 垃圾网页检测 集成学习 免疫克隆算法 特征选择 欠采样 随机森林

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基于跨邻域搜索的连续域蚁群优化算法 被引量：6

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作者 夏媛 李俊 周虎 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期212-219,共8页

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩... 针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。 展开更多

关键词 蚁群优化 算法改进 连续域 跨邻域搜索 自适应种群划分 自主选择学习 收敛精度

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基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度方法 被引量：8

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作者 周炳海 谭芬 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期389-393,共5页

为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中... 为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中融入了模拟退火算子和邻域搜索算子,分别对克隆种群和记忆库进行操作,以克服传统免疫克隆选择算法易陷入局部最优、搜索深度不足等缺陷.最后进行了仿真实验,表明该算法是有效、可行的. 展开更多

关键词 循环配送 调度 超市 免疫克隆选择算法 邻域搜索

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基于自组织特征映射神经网络的数字模式识别 被引量：3

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作者 许新征 曾文华 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期333-336,共4页

在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛... 在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛两个阶段,并分别采用不同的学习率和邻域函数.采用改进后的SOFM算法对输入样本进行自组织聚类,再利用学习矢量量化(LVQ)算法解决样本分类中的交迭问题,提高了分类精度.仿真实验结果表明,该网络能够识别常用的数字(0～9)和英文字母,特别是在有噪声污染的情况下,可以获得较好的效果. 展开更多

关键词 自组织特征映射神经网络 数字模式识别 SOFM算法 学习矢量量化 自组织聚类 随机选择 改进算法 收敛速度 学习算法 连接权值 经验确定 高斯函数 样本分类 噪声污染 英文字母 仿真实验 分类精度 学习率 再利用 邻域

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