基于混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征选择方法

针对高维生物医学数据包含大量无关或弱相关特征,影响疾病诊断效率的现状,提出了一种基于改进混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征选择方法。该方法将混沌记忆权重因子和平衡分组策略引入基本混合蛙跳算法,在强化算法多样性的同时,维持了算法全局和局部寻优之间的平衡,降低了算法陷入局部最优的可能,进一步提高了混合蛙跳算法特征选择方法在特征空间的探索能力。实验结果表明:与改进遗传算法、粒子群优化算法特征选择方法比较,改进混合蛙跳算法特征选择方法在高维生物医学数据特征子集识别、分类精度方面取得了更好的效果。

基于改进鸡群算法的微电网运行优化

【目的】以风、光、储、微型燃气轮机、燃料电池等分布式电源构成的微电网能有效地解决能源危机和环境污染问题.为了充分发挥清洁能源的效益,针对某地区含有多种分布式电源的微电网在孤岛状态下的运行状况进行优化.【方法】通过建立微电网系统各个结构的数学模型,在满足约束条件的前提下,利用改进鸡群算法对夏季24 h典型负荷日内的微电网系统进行参数优化配置.【结果】研究优化了各分布式电源的输出功率,降低了发电成本,获得了孤岛运行状态下微电网在夏季24 h典型负荷日内的优化运行方案.【结论】通过与其他改进鸡群算法对比,本研究所提出的改进鸡群算法对该地区的微电网优化性能良好,具有较好的应用前景.