基于改进蛙跳算法的连铸二冷配水制度优化

在连铸二冷配水制度的优化问题的研究中,为了有效调节水量和温度,提出一种新型混合算法对水量实施动态调节。基于蛙跳算法局部搜索能力较弱的考虑,引入量子粒子群算法,以提高算法的聚类准确度及收敛性;同时,辅以混沌机制增强个体的自组织性,提高算法全局搜索能力。经实验证明,融合了量子粒子群的蛙跳算法聚类效果好,收敛速度快,且在低倍检验中,铸坯的中心疏松和角部裂纹的改善尤为明显,中间裂纹和中心缩孔也有一定程度改善,算法性能得到大幅度提升,为铸坯质量优化提供了参考。

基于互信息的改进量子蛙跳算法属性约简

对零售行业的信用评价属性约简进行了研究。利用考虑删去某个条件属性后条件属性与决策属性的互信息是否改变来计算条件属性的属性核。为保障种群的多样性,利用混沌算法对量子蛙的叠加态的观测态赋值及二进制编码,对量子蛙进行适应度评价。按适应度大小对青蛙进行种群分配,对每个种群中最劣青蛙对最优青蛙进行改进步长的量子旋转门学习。经过一定迭代次数后,将所有种群的青蛙进行混合之后学习,再按适应度对青蛙进行种群分配。经过一定种群内学习及种群间学习后使其最优青蛙与最劣青蛙的适应度值之差小于阈值停止迭代从而达到属性约简的目的,从而得出零售行业信用评价的最简属性。