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A global harmony search algorithm for finding optimal capacitor location and size in distribution networks 被引量:2
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作者 Reza Sirjani Melkamu Gamene Bade 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1748-1761,共14页
Shunt capacitors are broadly applied in distribution systems to scale down power losses, improve voltage profile and boost system capacity. The amount of capacitors added and location of deployment in the system highl... Shunt capacitors are broadly applied in distribution systems to scale down power losses, improve voltage profile and boost system capacity. The amount of capacitors added and location of deployment in the system highly determine the advantage of compensation. A novel global harmony search(GHS) algorithm in parallel with the backward/ forward sweep power flow technique and radial harmonic power flow was used to investigate the optimal placement and sizing of capacitors in radial distribution networks for minimizing power loss and total cost by taking account load unbalancing, mutual coupling and harmonics. The optimal capacitor placement outcomes show that the GHS algorithm can reduce total power losses up to 60 k W and leads to more than 18% of cost saving. The results also demonstrate that the GHS algorithm is more effective in minimization of power loss and total costs compared with genetic algorithm(GA), particle swarm optimization(PSO) and harmony search(HS) algorithm. Moreover, the proposed algorithm converges within 800 iterations and is faster in terms of computational time and gives better performance in finding optimal capacitor location and size compared with other optimization techniques. 展开更多
关键词 optimal capacitor placement HARMONICS unbalancing harmony search algorithm
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基于HS-SAE算法发动机气门间隙异常故障诊断
2
作者 郑晓彦 李润哲 +1 位作者 胡慧敏 王诚 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期268-271,278,共5页
为了进一步提高通过自适应方法获取最优SAE网络超参数的能力,引进和声搜索算法(HS)来实现对网络超参数优化的功能,并成功应用于发动机气门间隙异常故障诊断领域。对SAE前三层节点丢弃比例以及隐含层节点数进行设置,确保HS-SAE模型具备... 为了进一步提高通过自适应方法获取最优SAE网络超参数的能力,引进和声搜索算法(HS)来实现对网络超参数优化的功能,并成功应用于发动机气门间隙异常故障诊断领域。对SAE前三层节点丢弃比例以及隐含层节点数进行设置,确保HS-SAE模型具备良好泛化性能。采用实验方式测试发动机测试不同气门运行状态故障。研究结果表明:相对于最初信号,采用域包络方法有效去除背景噪声带来的波动性,SAE方法在未预处理下保持原始信号参数,联合参数试验诊断正确率提高到99.5%,得到具有最佳匹配性超参数。HS-SAE算法在多数小样本测试中优于其他算法,达到较高精度控制性能,HS-SAE算法对气门间隙异常故障的诊断可以实现较高准确性。该研究有助于提高发动机的异常识别能力,也可拓宽到其他的机械领域。 展开更多
关键词 发动机气门 特征提取 和声搜索算法 参数优化 故障诊断
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Harmony Search-Dijkstra混合算法在铁路物流中心分层选址中的应用 被引量:5
3
作者 靳国伟 何世伟 +2 位作者 黎浩东 何必胜 殷玮川 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期45-52,共8页
为了满足铁路集中化运输的要求,基于铁路物流中心的层级特点,结合分层选址的理论和方法,以铁路物流中心覆盖的总需求最大化为目标,提出了铁路物流中心分层选址分配模型.针对铁路物流中心选址分配模型的特点,提出采用求解效率较高的和声... 为了满足铁路集中化运输的要求,基于铁路物流中心的层级特点,结合分层选址的理论和方法,以铁路物流中心覆盖的总需求最大化为目标,提出了铁路物流中心分层选址分配模型.针对铁路物流中心选址分配模型的特点,提出采用求解效率较高的和声搜索算法(Harmony Search,HS)和Dijkstra算法相结合的混合算法进行求解,并通过算例验证了模型的可行性和算法的有效性.为了验证算法的性能,对不同规模下的算法进行多次测试,结果表明当规模较大时,HS-Dijkstra混合算法仍可以在可接受的时间范围内收敛.为了体现算法的计算效率,对大规模下的Harmony Search-Dijkstra混合算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行比较,结果显示Harmony Search-Dijkstra混合算法收敛速度明显优于遗传算法.因此,Harmony Search-Dijkstra混合算法可以有效解决铁路物流中心选址分配问题. 展开更多
关键词 铁路运输 选址分配 和声搜索算法 DIJKSTRA算法 铁路物流中心 分层覆盖
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Approach to WTA in air combat using IAFSA-IHS algorithm 被引量:11
4
作者 LI Zhanwu CHANG Yizhe +3 位作者 KOU Yingxin YANG Haiyan XU An LI You 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第3期519-529,共11页
In this paper, a static weapon target assignment(WTA)problem is studied. As a critical problem in cooperative air combat,outcome of WTA directly influences the battle. Along with the cost of weapons rising rapidly, ... In this paper, a static weapon target assignment(WTA)problem is studied. As a critical problem in cooperative air combat,outcome of WTA directly influences the battle. Along with the cost of weapons rising rapidly, it is indispensable to design a target assignment model that can ensure minimizing targets survivability and weapons consumption simultaneously. Afterwards an algorithm named as improved artificial fish swarm algorithm-improved harmony search algorithm(IAFSA-IHS) is proposed to solve the problem. The effect of the proposed algorithm is demonstrated in numerical simulations, and results show that it performs positively in searching the optimal solution and solving the WTA problem. 展开更多
关键词 air combat weapon target assignment improved artificial fish swarm algorithm-improved harmony search algorithm(IAFSA-Ihs artificial fish swarm algorithm(AFSA) harmony searchhs
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基于全局和声搜索算法的椭圆拟合
5
作者 雍龙泉 张媛媛 黎延海 《安徽大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-7,共7页
建立了椭圆拟合问题的约束优化模型,利用绝对值函数给出了一种约束处理方法,将原问题转化为无约束优化,采用全局和声搜索算法求解.数值实验分别对长轴和短轴在坐标轴上、长轴和短轴不在坐标轴上的椭圆拟合问题进行了研究,结果表明在数... 建立了椭圆拟合问题的约束优化模型,利用绝对值函数给出了一种约束处理方法,将原问题转化为无约束优化,采用全局和声搜索算法求解.数值实验分别对长轴和短轴在坐标轴上、长轴和短轴不在坐标轴上的椭圆拟合问题进行了研究,结果表明在数据没有异常值的条件下,即使有噪声,拟合结果也较好. 展开更多
关键词 椭圆拟合 绝对值函数 约束优化 全局和声搜索算法
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基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法 被引量:3
6
作者 陈虹 王飞 肖振久 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11期108-111,共4页
针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法。将正则极速学习机(RELM)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算... 针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法。将正则极速学习机(RELM)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取RELM的输入权值和隐含层阈值,在一定程度上提升了RLLM的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,与已有的其他预测方法相比,该方法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 和声搜索算法 正则极速学习机 网络安全态势预测 参数优化
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基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法 被引量:2
7
作者 陈虹 王飞 +1 位作者 肖振久 孙丽娜 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第23期91-94,113,共5页
针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法(HS)的原理进行了研究,在该基础上提出一种改进的和声搜索算法(IHS)。将最小二乘支持向量回归机(L-SSVR)嵌入到改进的和声搜索算法(... 针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法(HS)的原理进行了研究,在该基础上提出一种改进的和声搜索算法(IHS)。将最小二乘支持向量回归机(L-SSVR)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取LSSV-R的参数,在一定程度上提升了LSSVR的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 和声搜索算法 最小二乘支持向量回归机 参数优化 网络安全态势预测
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基于QHSME的装备危险耦合传导GERT分析 被引量:6
8
作者 李超 王瑛 +1 位作者 陈超 王强 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2219-2225,共7页
针对装备活动中危险耦合传导关系描述不清楚、分析不具体的问题,构建考虑任意分布的危险耦合传导图形评审技术(graph evaluation and review technique,GERT)改进模型。提出了系统危险度、危险耦元重要度、危险路径隶属度等扩展分析参数... 针对装备活动中危险耦合传导关系描述不清楚、分析不具体的问题,构建考虑任意分布的危险耦合传导图形评审技术(graph evaluation and review technique,GERT)改进模型。提出了系统危险度、危险耦元重要度、危险路径隶属度等扩展分析参数,进一步刻画装备活动中的微观危险信息;采用系统耦合理论和极大熵方法(maximum entropy,ME)配置GERT模型变量,并设计量子和声算法(quantum harmony search algorithm,QHS)求解危险度概率密度极大熵模型。最后,以飞机大表速低空俯冲科目为例进行分析。结果表明,与传统GERT模型比较,该改进模型能充分反映危险耦元对装备活动随机过程的交互影响关系,以及其他相关微观信息,且具有较好的求解精度与适用性。 展开更多
关键词 装备危险 耦合传导 图形评审技术 量子和声算法 极大熵
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OLPDHS算法在雷达组网优化部署中的应用 被引量:4
9
作者 崔玉娟 察豪 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期97-102,共6页
为解决优化部署问题,首先与其他元启发式算法相比,分析了和声搜索算法的特色,并推导出参数的理论关系;然后,将相对立学习概念引入HS算法,结合参数调整关系,提出了相对立学习参数调整和声搜索算法,并通过仿真实验与其他HS算法在收敛速度... 为解决优化部署问题,首先与其他元启发式算法相比,分析了和声搜索算法的特色,并推导出参数的理论关系;然后,将相对立学习概念引入HS算法,结合参数调整关系,提出了相对立学习参数调整和声搜索算法,并通过仿真实验与其他HS算法在收敛速度和精度两方面进行了比较;最后,以空域体积建立目标函数作为雷达组网优化部署的数学模型,利用该算法进行寻优部署,结果表明:该算法可以较快地得出最优部署方案,操作性强。 展开更多
关键词 雷达组网 和声搜索算法 相对立学习 参数调整
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基于和声搜索-凸优化混合算法对新型四维圆阵的优化设计与综合
10
作者 王瑞琪 王欣润 +4 位作者 云宇 孙凌 武哲 谭歆 王银娣 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第4期202-208,共7页
针对单元均匀激励的四维圆口径阵列进行优化设计与综合.首先,基于旋转对称结构,设计了四维圆阵的几何结构以及时间调制序列,并推导了阵列的时域、频域方向函数.然后,在工作频率下综合期望辐射方向图,同时在边带频率下抑制边带辐射,建立... 针对单元均匀激励的四维圆口径阵列进行优化设计与综合.首先,基于旋转对称结构,设计了四维圆阵的几何结构以及时间调制序列,并推导了阵列的时域、频域方向函数.然后,在工作频率下综合期望辐射方向图,同时在边带频率下抑制边带辐射,建立、分析数学模型,提出和声搜索-凸优化混合算法并求解该模型.最后,优化两组实验算例,数值结果表明本文提出的旋转对称四维圆口径阵具有低峰值旁瓣电平、抑制边带电平、指定方向的二维零陷以及高方向性系数等优良性能. 展开更多
关键词 四维圆阵 和声搜索-凸优化混合算法 峰值旁瓣电平 零深 边带电平
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基于HSDM的企业财务危机预警 被引量:1
11
作者 王英博 聂娜娜 李仲学 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期255-260,共6页
针对和声搜索算法只能以固定步长进行扰动调节音调的局限性,提出了一种有效提高搜索速度和准确度的动态音调调节改进和声搜索算法,同时应用于企业财务危机预警。根据和声搜索算法特点,引入差分进化自适应差分突变操作动态调整微调扰动概... 针对和声搜索算法只能以固定步长进行扰动调节音调的局限性,提出了一种有效提高搜索速度和准确度的动态音调调节改进和声搜索算法,同时应用于企业财务危机预警。根据和声搜索算法特点,引入差分进化自适应差分突变操作动态调整微调扰动概率PAR,客服了其不能适应不同搜索阶段全局属性的缺陷。数值试验及预测结果表明,该算法提高了预测准确度,显示了良好的快速和鲁棒性,为企业财务危机预警提供了新途径。 展开更多
关键词 和声搜索算法 微分进化 财务危机 差分突变 预警
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基于IHSA_LSSVM的供应链绩效评估研究 被引量:2
12
作者 路世昌 袁铎宁 杨晓陶 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第6期291-294,共4页
为有效评估供应链绩效,结合和声搜索算法(IHSA)与最小二乘支持向量机,提出一种评估算法(IHS_LSSVM)。研究和声搜索算法的原理,对基音调整概率和基音调整步长进行动态调整,给出一种改进的和声搜索算法。利用该算法的全局搜索能力优化选取... 为有效评估供应链绩效,结合和声搜索算法(IHSA)与最小二乘支持向量机,提出一种评估算法(IHS_LSSVM)。研究和声搜索算法的原理,对基音调整概率和基音调整步长进行动态调整,给出一种改进的和声搜索算法。利用该算法的全局搜索能力优化选取LSSVM的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ。采用供应链绩效评估实例,构建供应链评估模型。仿真实验结果表明,与已有的BP神经网络和LSSVM等评估算法相比,IHS_LSSVM具有更小的预测误差和更高的预测精度。 展开更多
关键词 和声搜索算法 最小二乘支持向量机 供应链绩效评估 评估模型
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旅客列车运行与车站到发线运用协同调整研究
13
作者 胡天扬 孟学雷 高如虎 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第6期2467-2478,共12页
在各类铁路突发事件影响下,客运列车在运行过程中可能会发生晚点,影响后续列车的运行秩序与铁路车站原定的到发线使用计划。为解决列车晚点后的客运站列车到达时刻与到发线使用计划的协同调整问题,考虑运行调整中列车在站到发时刻、到... 在各类铁路突发事件影响下,客运列车在运行过程中可能会发生晚点,影响后续列车的运行秩序与铁路车站原定的到发线使用计划。为解决列车晚点后的客运站列车到达时刻与到发线使用计划的协同调整问题,考虑运行调整中列车在站到发时刻、到发线运用计划与进路使用方案三者的联系,提出晚点情形下列车到达时刻与车站到发线及进路使用方案协同调整模型。设置列车连带晚点时间最小与到发线与进路使用方案效用最大两个目标,依据模型特点设计了改进和声搜索算法,在解的更新过程中引入了选择学习机制,保证解的质量的同时提升了求解效率,最后对比了不同目标函数权重下求解得到的运行调整方案的特征,得到协同调整模型中不同目标的权重值的设置方法。以某客运站某一时段内的晚点后运行调整为例对模型与算法进行验证,求解结果表明,对于铁路车站层面而言,在已知列车晚点的情况下,使用协同调整模型进行运行调整,可以在减少后续列车的连带晚点时间的同时得到较为合理的车站到发线与进路使用方案。改进和声搜索算法相比传统和声算法与遗传算法,求解效率有了较大提高。协同调整模型与相应的改进算法得到的方案可以为铁路客运站应对列车晚点的策略提供参考,有助于减少晚点列车后续列车的连带晚点时间,遏制列车晚点在路网中的传播,同时提升车站到发线与进路使用方案的质量。 展开更多
关键词 列车到站时刻 到发线运用 协同调整 优化模型 和声搜索算法
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基于IGHS的防空火力资源优化分配模型 被引量:3
14
作者 史红权 隆雨佟 曾黎 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期720-727,共8页
现代编队防空作战中,不同武器平台携带防空资源更具多样化,如何有效统筹分配现有作战资源,使得编队级防空作战的总体效益最大化成为致胜关键。为此,该文将各作战平台的所有作战资源建模为一个统一资源池,面向多个目标同时拦截作战情景,... 现代编队防空作战中,不同武器平台携带防空资源更具多样化,如何有效统筹分配现有作战资源,使得编队级防空作战的总体效益最大化成为致胜关键。为此,该文将各作战平台的所有作战资源建模为一个统一资源池,面向多个目标同时拦截作战情景,提出了一种编队级防空火力资源优化分配模型,平衡了毁伤概率与资源消耗的关系;同时提出了一种改进全局最优和声搜索算法,并运用到该模型上,实现了模型的高效求解。最后,通过在简单数据规模和复杂数据规模两种情况下的仿真对比实验分析,验证了该文方法的有效性。 展开更多
关键词 毁伤概率 编队防空 改进全局最优和声搜索算法 优化分配模型 资源消耗
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HS-RNN在机械主轴振动预报方法中的研究 被引量:2
15
作者 片锦香 智杰峰 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第8期85-89,共5页
机械主轴在高速运行过程中由于转子质量分布不均,造成主轴振动,从而影响其加工精度,因此常常采用动平衡方法来降低此类原因造成的振动。由于机械主轴长时间工作在变化频繁的工况条件下,难以在较短的时间内对主轴振动值进行准确调节,因... 机械主轴在高速运行过程中由于转子质量分布不均,造成主轴振动,从而影响其加工精度,因此常常采用动平衡方法来降低此类原因造成的振动。由于机械主轴长时间工作在变化频繁的工况条件下,难以在较短的时间内对主轴振动值进行准确调节,因此机械主轴振动预报模型对动平衡调节有着重要意义。机械主轴振动预报模型机理复杂,振动幅值具有随转速变化而非线性变化的特性,难以建立精确的机械主轴振动预报模型。且内置平衡块位置的选择忽略了变化工况对位置更新参数的影响,导致机械主轴振动预报模型精度较低。采用RNN(Recurrent Neural Network)递归神经网络建立机械主轴振动预报模型,对内置平衡块不同位置和主轴转速下的振动幅值预报,并引入HS(Harmony Search)和声搜索算法对平衡块位置参数通过自学习更新,从而提高机械主轴振动预报模型的精度。实验结果表明,提出的基于HSRNN的机械主轴振动预报方法能够自动确定网络结构,并对机械主轴的振动幅值进行准确预报。 展开更多
关键词 和声搜索算法 RNN递归神经网络 振动预报 机械主轴
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基于GHS泛函神经网络散杂货港口生产力评估 被引量:1
16
作者 饶逸飞 陈东旭 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第7期1308-1314,共7页
为提高散杂货港口生产力评估的有效性,提出一种基于高斯和声算法(GHS)优化功能链接模糊神经网络的散杂货港口生产力评估方法.首先,根据评价指标的可操作属性,对模型指标的覆盖全面性进行设计,并结合实际属性对数据采集处理过程进行分析... 为提高散杂货港口生产力评估的有效性,提出一种基于高斯和声算法(GHS)优化功能链接模糊神经网络的散杂货港口生产力评估方法.首先,根据评价指标的可操作属性,对模型指标的覆盖全面性进行设计,并结合实际属性对数据采集处理过程进行分析,实现对散杂货港口生产力评估的指标选取;其次,利用泛函链接神经网络进行散杂货港口生产力评估模型的设计,并将其作为网络输出进行网络模型的模糊规则设计,实现了散杂货港口生产力评估模型的构建;最后,通过仿真实验,该模型的实际与期望输出之间的拟合程度非常接近,可实现 95 %以上的样本数据的识别效率,可以满足真实散杂货港口散杂货生产力评估的精度要求. 展开更多
关键词 和声搜索算法 泛函神经网络 散杂货港 生产力评估
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基于HS-BP神经网络的认知无线电频谱预测技术 被引量:7
17
作者 胡翩翩 曾碧卿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期146-150,155,共6页
在基于反向传播神经网络(BPNN)的频谱预测中,网络的初始权重与阈值是随机产生的,并且BP算法本身存在陷入局部最优的缺陷,从而导致BPNN训练得到的网络结构具有一定的不确定性。针对上述问题,提出一种基于HS-BP神经网络的频谱预测算法,通... 在基于反向传播神经网络(BPNN)的频谱预测中,网络的初始权重与阈值是随机产生的,并且BP算法本身存在陷入局部最优的缺陷,从而导致BPNN训练得到的网络结构具有一定的不确定性。针对上述问题,提出一种基于HS-BP神经网络的频谱预测算法,通过和声搜索算法的全局寻优能力得到BPNN的最优初始权重和阈值,从而BPNN训练可得到最优的频谱预测网络结构,并运用该网络结构进行频谱的预测。仿真结果表明,该算法可以提高频谱预测的准确性及频谱的利用率。 展开更多
关键词 认知无线电网络 反向传播神经网络 和声搜索算法 频谱预测 频谱感知 机器学习
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改进HS算法在码垛机器人轨迹规划中的应用 被引量:4
18
作者 崔迎超 汪志锋 +1 位作者 徐洁 任明 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第15期137-145,共9页
目的 解决码垛机器人在抓取目标物时需要满足最大速度约束条件、较短运行时间以及运行平稳性等问题。方法 以Func200id六轴工业机器人为研究对象,通过机器人的各关节尺寸关系计算其DH参数,并建立仿真模型。对改进的HS算法通过增加变异因... 目的 解决码垛机器人在抓取目标物时需要满足最大速度约束条件、较短运行时间以及运行平稳性等问题。方法 以Func200id六轴工业机器人为研究对象,通过机器人的各关节尺寸关系计算其DH参数,并建立仿真模型。对改进的HS算法通过增加变异因子VF来改变算法的搜索策略,使得算法中的每个个体不但有机会参与到迭代的过程之中,而且有概率向最优个体学习,加快算法的收敛速度。结果 通过对4种算法在6种不同测试函数下分别运行30次的对比实验可知,改进后的HS算法相较于其他3种算法的寻优能力更强,收敛速度更快。结论 改进后的HS算法能够明显缩短码垛机器人的工作时间,且运行连续平稳,在其他工业场景下也具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 码垛机器人 轨迹规划 hs算法 时间优化 3-5-3多项式插值
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改进的HS算法优化BP神经网络的入侵检测研究 被引量:11
19
作者 丁红卫 万良 邓烜堃 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期65-72,共8页
基于传统BP神经网络的入侵检测中,BP神经网络算法模型存在着易陷入局部最优且初始值随机性较大的缺陷。初始值的选择直接影响到BP神经网络的训练效果,较好的初始值有利于BP神经网络跳过局部最优,从而提高训练效率。针对BP神经网络的缺陷... 基于传统BP神经网络的入侵检测中,BP神经网络算法模型存在着易陷入局部最优且初始值随机性较大的缺陷。初始值的选择直接影响到BP神经网络的训练效果,较好的初始值有利于BP神经网络跳过局部最优,从而提高训练效率。针对BP神经网络的缺陷,提出了用改进的和声搜索算法对BP神经网络的初始值进行优化,使得BP神经网络得到一组较优的初值的方法。实验结果显示,改进的和声搜索算法具有更高的适应度函数值,将该算法优化的BP神经网络用在入侵检测中,能够显著提高算法检测率和收敛速率。 展开更多
关键词 BP神经网络 入侵检测 和声搜索算法 初始值优化 局部最优
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Hybrid heuristic algorithm for multi-objective scheduling problem 被引量:3
20
作者 PENG Jian'gang LIU Mingzhou +1 位作者 ZHANG Xi LING Lin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2019年第2期327-342,共16页
This research provides academic and practical contributions. From a theoretical standpoint, a hybrid harmony search(HS)algorithm, namely the oppositional global-based HS(OGHS), is proposed for solving the multi-object... This research provides academic and practical contributions. From a theoretical standpoint, a hybrid harmony search(HS)algorithm, namely the oppositional global-based HS(OGHS), is proposed for solving the multi-objective flexible job-shop scheduling problems(MOFJSPs) to minimize makespan, total machine workload and critical machine workload. An initialization program embedded in opposition-based learning(OBL) is developed for enabling the individuals to scatter in a well-distributed manner in the initial harmony memory(HM). In addition, the recursive halving technique based on opposite number is employed for shrinking the neighbourhood space in the searching phase of the OGHS. From a practice-related standpoint, a type of dual vector code technique is introduced for allowing the OGHS algorithm to adapt the discrete nature of the MOFJSP. Two practical techniques, namely Pareto optimality and technique for order preference by similarity to an ideal solution(TOPSIS), are implemented for solving the MOFJSP.Furthermore, the algorithm performance is tested by using different strategies, including OBL and recursive halving, and the OGHS is compared with existing algorithms in the latest studies.Experimental results on representative examples validate the performance of the proposed algorithm for solving the MOFJSP. 展开更多
关键词 flexible JOB-SHOP scheduling harmony search (hs) algorithm PARETO OPTIMALITY opposition-based learning
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