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Combining the genetic algorithms with artificial neural networks for optimization of board allocating 被引量:2
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作者 曹军 张怡卓 岳琪 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2003年第1期87-88,共2页
This paper introduced the Genetic Algorithms (GAs) and Artificial Neural Networks (ANNs), which have been widely used in optimization of allocating. The combination way of the two optimizing algorithms was used in boa... This paper introduced the Genetic Algorithms (GAs) and Artificial Neural Networks (ANNs), which have been widely used in optimization of allocating. The combination way of the two optimizing algorithms was used in board allocating of furniture production. In the experiment, the rectangular flake board of 3650 mm 1850 mm was used as raw material to allocate 100 sets of Table Bucked. The utilizing rate of the board reached 94.14 % and the calculating time was only 35 s. The experiment result proofed that the method by using the GA for optimizing the weights of the ANN can raise the utilizing rate of the board and can shorten the time of the design. At the same time, this method can simultaneously searched in many directions, thus greatly in-creasing the probability of finding a global optimum. 展开更多
关键词 Artificial neural network genetic algorithms Back propagation model (BP model) OPTIMIZATION
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Optimization of Processing Parameters of Power Spinning for Bushing Based on Neural Network and Genetic Algorithms 被引量:3
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作者 Junsheng Zhao Yuantong Gu Zhigang Feng 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2019年第3期606-616,共11页
A neural network model of key process parameters and forming quality is developed based on training samples which are obtained from the orthogonal experiment and the finite element numerical simulation. Optimization o... A neural network model of key process parameters and forming quality is developed based on training samples which are obtained from the orthogonal experiment and the finite element numerical simulation. Optimization of the process parameters is conducted using the genetic algorithm (GA). The experimental results have shown that a surface model of the neural network can describe the nonlinear implicit relationship between the parameters of the power spinning process:the wall margin and amount of expansion. It has been found that the process of determining spinning technological parameters can be accelerated using the optimization method developed based on the BP neural network and the genetic algorithm used for the process parameters of power spinning formation. It is undoubtedly beneficial towards engineering applications. 展开更多
关键词 power SPINNING process parameters optimization BP NEURAL network genetic algorithms (GA) response surface methodology (RSM)
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基于GA-LSTM的桥梁缆索腐蚀钢丝力学性能预测模型
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作者 缪长青 吕悦凯 万春风 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期140-145,共6页
为了精准捕捉桥梁缆索腐蚀钢丝的时变规律并预测其力学性能,开发了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型。该模型利用GA依次优化LSTM模型的迭代次数、隐藏层层数、神经... 为了精准捕捉桥梁缆索腐蚀钢丝的时变规律并预测其力学性能,开发了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型。该模型利用GA依次优化LSTM模型的迭代次数、隐藏层层数、神经元数量、窗口大小4个超参数,以预测不同腐蚀特征状态下钢丝的力学性能。将其与传统LSTM和GA-反向传播模型的预测结果进行比较。结果表明,GA-LSTM模型具有更高的预测精度和鲁棒性。在屈服强度与极限强度预测效果方面,均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、决定系数分别提高约44%~61%、43%~57%、35%~92%。在屈服应变与极限应变预测效果方面,RMSE、MAE、决定系数分别提高约0~46%、7%~49%、12%~229%。所建立的模型可以作为一个有用的工具支持桥梁缆索腐蚀安全性评估工作。 展开更多
关键词 桥梁缆索腐蚀钢丝 力学性能预测 时序预测 神经网络 遗传算法 超参数优化
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基于层级分解的前围声学包多目标优化
4
作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页
搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 GAPSO-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II Pareto多目标解集
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BP神经网络在离心压缩机叶轮优化中的应用
5
作者 董志强 于根亮 +1 位作者 董逸飞 陈义恒 《汽车实用技术》 2025年第2期56-62,共7页
为了提高离心式压缩机叶轮设计效率并降低计算资源消耗,针对遗传算法优化中计算量大、效率低的问题,提出基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化BP神经网络的方法。通过少量计算流体动力学(CFD)仿真样本,训练BP神经网络建立效率与叶轮参数的... 为了提高离心式压缩机叶轮设计效率并降低计算资源消耗,针对遗传算法优化中计算量大、效率低的问题,提出基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化BP神经网络的方法。通过少量计算流体动力学(CFD)仿真样本,训练BP神经网络建立效率与叶轮参数的映射关系,结合IPSO优化其参数,同时利用遗传算法(GA)确定叶轮的最佳性能参数。研究表明,改进的IPSO算法通过增强粒子群的动态适应性和全局搜索能力,提高了BP神经网络的预测精度和优化效率。优化后的叶轮等熵效率提高1.34%,多变效率提高1.04%,流量增加10.4%。该方法显著提升了离心式压缩机叶轮的设计效率和性能,为复杂流体机械的优化设计提供了新思路。 展开更多
关键词 离心式压缩机 CFD仿真 叶轮参数优化 BP神经网络 遗传算法
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采用改进编码遗传算法的空间桁架阻尼杆配置优化
6
作者 董治成 苗雪阳 +3 位作者 张梅升 姜东 张大海 费庆国 《宇航学报》 北大核心 2025年第1期181-192,共12页
为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼... 为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼杆的空间桁架结构动力学模型。最后针对两种空间桁架模型,以最大化阻尼杆的减振效果为原则,利用仿真模型开展动力学响应求解和基于改进编码遗传算法的阻尼杆配置优化。结果显示,优化后目标位置的振幅均衰减80%以上,好于优化前的结果,并且算法相较于采用二进制编码的基本遗传算法,收敛速度和稳定性均得到提升。 展开更多
关键词 空间桁架 阻尼杆 改进编码 遗传算法 配置优化
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基于ANN-GA协同寻优的大跨度双曲桁架拱钢闸门结构优化设计
7
作者 王皓臣 张燎军 +3 位作者 张汉云 章寰宇 林润丰 宋琰 《水电能源科学》 北大核心 2025年第1期145-149,共5页
针对大跨度双曲桁架拱钢闸门结构的优化设计,采用拉丁超立方随机抽样方法建立试验抽样点,通过对抽样点的训练建立人工神经网络(ANN)预测模型;同时协同遗传算法(GA)的全局搜索能力,基于ANN模型构造相应的适应度函数,提出了一种ANN-GA协... 针对大跨度双曲桁架拱钢闸门结构的优化设计,采用拉丁超立方随机抽样方法建立试验抽样点,通过对抽样点的训练建立人工神经网络(ANN)预测模型;同时协同遗传算法(GA)的全局搜索能力,基于ANN模型构造相应的适应度函数,提出了一种ANN-GA协同优化的结构优化模型,并对某拟建60 m大跨度双曲桁架拱钢闸门关键构件进行结构优化设计。结果表明,ANN模型可有效应用于结构尺寸与闸门总质量及最大折算应力的非线性建模,训练后的ANN-GA模型可根据结构尺寸准确预测该结构尺寸下所对应的闸门总质量及最大应力值;通过建立基于ANN模型构建的适应度函数,GA可实现在ANN模型预测的基础上快速全局寻优并快速收敛,基于ANN-GA的协同优化方法对于闸门结构尺寸优化切实有效。研究成果可为闸门结构优化设计提供参考。 展开更多
关键词 钢闸门 结构优化设计 人工神经网络 遗传算法
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基于改进BP神经网络的烟草收获机械故障诊断研究 被引量:2
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作者 戴欧阳 胡洪林 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期70-76,共7页
烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提... 烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提高烟草收获机械工作效率的重要技术。目前,主要以BP神经网络模型应用较为广泛,但在模型构建中预测效率低、鲁棒性强。针对以上问题,提出一种改进BP神经网络模型,以烟草收获机械中的齿轮故障诊断为研究对象,构建基于GA-BP神经网络模型的烟草收获机械齿轮故障诊断模型,并通过选取齿轮磨损、胶合、裂纹、断齿和正常齿轮的信号进行试验验证。结果表明:改进后的BP神经网络模型MAPE仅为0.87%,RMSE为1.12,MAE为0.92,MSE为1.19,满足烟草收获生产的实际需要,在模型算法与计算速度方面都得到了很大的提高。 展开更多
关键词 烟草收获 机械故障 遗传算法 BP神经网络 优化模型
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基于神经网络代理模型和遗传算法的适伴流最佳环量对转桨设计方法
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作者 薛颖 黄永生 杨晨俊 《船舶力学》 北大核心 2025年第4期517-527,共11页
基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件... 基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件下,以总效率为目标对前、后桨的径向环量分布进行优化;最后根据优化得到的最佳环量分布及指定的弦向负荷分布形式设计前、后桨的螺距分布及拱弧面。以高速水下航行体的对转桨为例进行研究,并用非定常RANS方法进行了自航模拟,验证结果表明,设计桨的自航点转速与原型桨基本相同,总效率和扭矩平衡度都有所提高。 展开更多
关键词 对转桨 适伴流 最佳环量分布 神经网络 遗传算法 涡格法
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Analysis of Mine Ventilation Network Using Genetic Algorithm
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作者 谢贤平 冯长根 王海亮 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1999年第2期33-38,共6页
Aim To determine the global optimal solution for a mine ventilation network under given network topology and airway characteristics. Methods\ The genetic algorithm was used to find the global optimal solution of the ... Aim To determine the global optimal solution for a mine ventilation network under given network topology and airway characteristics. Methods\ The genetic algorithm was used to find the global optimal solution of the network. Results\ A modified genetic algorithm is presented with its characteristics and principle. Instead of working on the conventional bit by bit operation, both the crossover and mutation operators are handled in real values by the proposed algorithms. To prevent the system from turning into a premature problem, the elitists from two groups of possible solutions are selected to reproduce the new populations. Conclusion\ The simulation results show that the method outperforms the conventional nonlinear programming approach whether from the viewpoint of the number of iterations required to find the optimum solutions or from the final solutions obtained. 展开更多
关键词 mine ventilation network nonlinear programming OPTIMIZATION genetic algorithms
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基于数据驱动的磁电复合材料性能研究
11
作者 王欢 文建彪 李瑨哲 《湘潭大学学报(自然科学版)》 2025年第1期97-107,共11页
如何准确且快速预测磁电系数是磁电多功能器件优化设计领域的一大难题.针对这一问题,该文提出了一种新的遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络的预测磁电系数模型.该模型弥补了BP神经网络模型中经验化计算隐含层神经元个数与手动设... 如何准确且快速预测磁电系数是磁电多功能器件优化设计领域的一大难题.针对这一问题,该文提出了一种新的遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络的预测磁电系数模型.该模型弥补了BP神经网络模型中经验化计算隐含层神经元个数与手动设定模型最佳训练轮次的不足,有效地提高了GA优化后的BP神经网络的预测精度.结果表明,GA优化后的BP神经网络模型的预测指标R 2高达98.49%,比普通BP模型的预测指标R 2高2.37%,同时该模型的误差更低,故GA优化后的BP预测模型在预测磁电系数上有显著的优越性与更高的精确度.另外在GA-BP模型的基础上引入SHAP模型,充分解释输入参数对磁电系数的影响程度.本研究为更快速、简洁地预测磁电系数,优化磁电复合材料设计提供了有效的支持. 展开更多
关键词 磁电系数 磁电复合材料 GA优化 BP神经网络 SHAP模型
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基于WLS-AUKF混合算法的主动配电网联合状态估计
12
作者 满延露 刘敏 《电子科技》 2025年第2期93-102,共10页
响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波... 响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Untraced Kalman Filtering,AUKF)的主动配电网联合状态估计。通过改进粒子群优化算法(Metropolis-Hastings Crossover Particle Swarm Optimization,MHCPSO)实现PMU优化配置,再结合WLS和AUKF提出联合状态估计。联合方式是WLS为AUKF馈送稳健的量测数据,AUKF为WLS提供先验预测值并补充量测冗余。仿真结果表明,在相同PMU数量下,MHCPSO算法比遗传粒子群算法(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GAPSO)估计精度更高。在相同状态估计误差情况下,MHCPSO算法配置的PMU数量比GAPSO算法可最多减少4个。在光伏(Photovoltaic,PV)/电动汽车(Electric Vehicles,EV)并网无序充放电和某一时刻负荷突变情况下,WLS-AUKF算法均体现出了比UKF(Untraced Kalman Filtering)算法更好的估计性能。在PMU配置优化、PV/VE并网以及负荷突变3个场景中体现出了WLS-AUKF状态估计的高精度、经济性、抗差性和稳健性。 展开更多
关键词 主动配电网 联合状态估计 加权最小二乘法 自适应无迹卡尔曼滤波 PMU优化配置 改进粒子群算法 两点交叉法 Metropolis-Hastings算法 遗传粒子群算法
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考虑路网受损的应急疏散与物资配送联合优化
13
作者 胡泽生 杨京帅 马培付 《交通科技与经济》 2025年第2期24-29,共6页
地震发生时为提高救援效率,降低人员伤亡与经济损失,将路网受损后的通行能力作为影响震后救援的重要因素,考虑时间窗约束,构建应急疏散与物资配送联合优化模型。结合模型求解特点,设计遗传算法与大规模邻域搜索算法结合的改进遗传算法... 地震发生时为提高救援效率,降低人员伤亡与经济损失,将路网受损后的通行能力作为影响震后救援的重要因素,考虑时间窗约束,构建应急疏散与物资配送联合优化模型。结合模型求解特点,设计遗传算法与大规模邻域搜索算法结合的改进遗传算法。结果表明,相较于传统遗传算法,所提算法具有较快的收敛速度及更优的求解结果,总成本降低1.45%。进一步对比应急疏散与物资配送独立优化和联合优化方案以及是否考虑路网受损情况,结果表明,考虑路网受损的应急疏散与物资配送联合优化方案的总成本以及时间惩罚成本相较其它方案有所降低,验证了模型的优越性。构建的模型和设计的算法可以有效地解决考虑路网受损的人员应急疏散与物资配送联合优化问题,提高救援效率,减少地震带来的损失。 展开更多
关键词 交通工程 应急疏散 联合优化 道路通行能力 改进遗传算法 物资配送 路网受损
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面向区域配电网规划的源网荷储优化配置算法
14
作者 马军 刘玉文 +2 位作者 孙伟琴 李恺文 刘昭君 《信息技术》 2025年第1期94-99,共6页
针对区域配电网规划的源网荷储优化扩容问题,文中提出了一种规划解决方案。通过安装和加固高压或中压变电站、馈线段、分布式发电源和存储单元,扩大网络容量,并将系统的成本目标函数在技术约束下实现最小化。同时,对于解决配电网规划问... 针对区域配电网规划的源网荷储优化扩容问题,文中提出了一种规划解决方案。通过安装和加固高压或中压变电站、馈线段、分布式发电源和存储单元,扩大网络容量,并将系统的成本目标函数在技术约束下实现最小化。同时,对于解决配电网规划问题的常用优化算法进行了分析和比较,提出了改进的配电网规划算法。在实际应用中对算法进行比较,验证了所提改进算法的有效性,并对3个试验配电网进行了数值研究。数值分析结果表明,所提出的混合遗传/蚁群系统算法可以实现约21.74%的负载削减。 展开更多
关键词 算法优化 配电网规划 遗传算法 存储单元 蚁群算法
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基于改进遗传算法的雷达组网优化布站方法
15
作者 龚文浩 孙帅成 张程 《舰船电子对抗》 2025年第1期35-38,共4页
为了提高单雷达搜索效率与捕获目标能力,增加区域雷达网络探测敌对目标的探测能力和抗综合电子干扰,抗超低空突防能力。提出了一种新型改进遗传算法的雷达组网优化布站方法,应用该算法求解区域雷达组网布站数学模型,经过染色体编码、适... 为了提高单雷达搜索效率与捕获目标能力,增加区域雷达网络探测敌对目标的探测能力和抗综合电子干扰,抗超低空突防能力。提出了一种新型改进遗传算法的雷达组网优化布站方法,应用该算法求解区域雷达组网布站数学模型,经过染色体编码、适应度函数编辑、初始种群生成、轮盘赌策略、交叉、变异、退火精英保留等步骤得到结果。结果表明应用该算法能够快速有效地求解雷达组网布站问题,获得有效布站方案,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 遗传算法 雷达组网 优化部署 空间探测能力
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量子遗传算法应用下的计算机通信网络覆盖优化方法研究
16
作者 任修仕 《通信电源技术》 2025年第4期165-167,共3页
提出了一种基于量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的计算机通信网络覆盖优化方法。通过构建通信网络覆盖模型,并结合QGA的量子编码、量子旋转门操作和自适应调整策略,有效提高网络的覆盖率,同时减少节点分布的冗余。实验结... 提出了一种基于量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的计算机通信网络覆盖优化方法。通过构建通信网络覆盖模型,并结合QGA的量子编码、量子旋转门操作和自适应调整策略,有效提高网络的覆盖率,同时减少节点分布的冗余。实验结果表明,与传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相比,QGA在不同节点数量和覆盖半径下均能实现更高的网络覆盖率和更低的冗余率。在不同迭代次数的实验中,QGA展现出快速收敛和高效优化的能力,证明其在复杂网络环境中的应用优势。 展开更多
关键词 量子遗传算法(QGA) 通信网络覆盖 优化控制
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基于GA算法的地面数字电视单频网信号覆盖效果研究
17
作者 张志坚 《电声技术》 2025年第1期109-112,共4页
针对地面数字电视单频网区内信号接收功率较低引起的单频网信号覆盖效果不理想这一问题,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的地面数字电视单频网信号覆盖效果优化方案。通过GA算法科学计算,优化调整单频网发射台站的配置方式... 针对地面数字电视单频网区内信号接收功率较低引起的单频网信号覆盖效果不理想这一问题,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的地面数字电视单频网信号覆盖效果优化方案。通过GA算法科学计算,优化调整单频网发射台站的配置方式、发射系统参数以及单频网信号处理方式等,优化地面数字电视单频网信号覆盖效果。通过仿真实验对比分析单频网优化前后的效果,证实所提优化方案具有可行性和有效性,提高了覆盖区域内单频网信号接收功率,降低了接收端信号解调的误码率,使地面数字电视单频网信号覆盖率达到较为理想的效果。 展开更多
关键词 地面数字电视 单频网 遗传算法(GA) 覆盖效果 优化方案
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基于知识-数据驱动的河网水闸智能运行研究
18
作者 张立超 《黑龙江水利科技》 2025年第3期47-53,共7页
文章提出了一种融合知识驱动与数据驱动机制的河网水闸运行规则优化方法,以应对复杂的水文条件和多变的河网环境。通过构建河网数学模型(RNMM)、快速模拟模型(RSM)以及运筹规则优化模型(OROM),实现了水闸运行规则的智能优化。以上海市... 文章提出了一种融合知识驱动与数据驱动机制的河网水闸运行规则优化方法,以应对复杂的水文条件和多变的河网环境。通过构建河网数学模型(RNMM)、快速模拟模型(RSM)以及运筹规则优化模型(OROM),实现了水闸运行规则的智能优化。以上海市浦东新区潮汐河网为例,通过多个典型水资源调度案例的仿真与优化,验证了该方法的有效性和适用性。研究结果表明,该优化方法能显著提高水资源利用效率,改善河网水质,并增强防洪能力。RSM显著提升了计算效率,且保证了预测精度,遗传算法(GA)在复杂的多目标优化中展现出优异的全局搜索能力。此外,参数配置对优化结果有重要影响,通过合理调整流量上限和权重参数,可在多重目标之间实现有效平衡。文章为复杂河网系统的水资源管理提供了一种科学、系统的解决方案,具有重要的理论与实践价值。 展开更多
关键词 河网水闸 智能优化 知识驱动 数据驱动 遗传算法 快速模拟模型
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基于优化BPNN的FPGA内嵌高速接口总抖动预测方法
19
作者 叶翔宇 林晓会 +1 位作者 丁江乔 解维坤 《电子科技》 2025年第2期70-77,共8页
针对ATE(Automated Test Equipment)无法直接测试出FPGA(Field-Programmable Gate Array)内嵌高速接口总抖动的问题,文中提出了一种基于优化BPNN(Back Propagation Neural Network)对高速接口进行总抖动预测的方法。利用GA(Genetic Algo... 针对ATE(Automated Test Equipment)无法直接测试出FPGA(Field-Programmable Gate Array)内嵌高速接口总抖动的问题,文中提出了一种基于优化BPNN(Back Propagation Neural Network)对高速接口进行总抖动预测的方法。利用GA(Genetic Algorithm)较强的全局搜索能力优化BPNN的初始权重和寻参过程,组成了GA_BP神经网络,提高了预测总抖动的准确率。利用MATLAB软件建立GA_BP总抖动预测模型,对筛选后的抖动数据进行预测优化。实验结果表明,与未优化的BP神经网络和传统Elman神经网络预测模型相比,GA_BP预测模型的均方误差分别下降了75.5%、88.0%,迭代次数分别减少了68.0%、59.8%,说明GA_BP模型预测准确率和迭代效率更高,可被应用于ATE中进行总抖动量产测试。 展开更多
关键词 高速接口 总抖动预测 优化BP神经网络 遗传算法 Grubbs准则 FPGA 均方误差 量产测试
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Joint Resource Allocation Using Evolutionary Algorithms in Heterogeneous Mobile Cloud Computing Networks 被引量:10
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作者 Weiwei Xia Lianfeng Shen 《China Communications》 SCIE CSCD 2018年第8期189-204,共16页
The problem of joint radio and cloud resources allocation is studied for heterogeneous mobile cloud computing networks. The objective of the proposed joint resource allocation schemes is to maximize the total utility ... The problem of joint radio and cloud resources allocation is studied for heterogeneous mobile cloud computing networks. The objective of the proposed joint resource allocation schemes is to maximize the total utility of users as well as satisfy the required quality of service(QoS) such as the end-to-end response latency experienced by each user. We formulate the problem of joint resource allocation as a combinatorial optimization problem. Three evolutionary approaches are considered to solve the problem: genetic algorithm(GA), ant colony optimization with genetic algorithm(ACO-GA), and quantum genetic algorithm(QGA). To decrease the time complexity, we propose a mapping process between the resource allocation matrix and the chromosome of GA, ACO-GA, and QGA, search the available radio and cloud resource pairs based on the resource availability matrixes for ACOGA, and encode the difference value between the allocated resources and the minimum resource requirement for QGA. Extensive simulation results show that our proposed methods greatly outperform the existing algorithms in terms of running time, the accuracy of final results, the total utility, resource utilization and the end-to-end response latency guaranteeing. 展开更多
关键词 heterogeneous mobile cloud computing networks resource allocation genetic algorithm ant colony optimization quantum genetic algorithm
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