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金融大数据中条件非相关波动模型的单纯形搜索算法
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作者 白颉 姚家进 +1 位作者 张茂军 李桥兴 《广东工业大学学报》 CAS 2018年第5期26-30,共5页
针对金融大数据中多维金融资产相关性计算的降维问题,提出了求解条件非相关波动模型的单纯形搜索优化算法.该算法极大地提高了估计参数的速度和精度.为了验证算法的有效性,检验了股票市场、债券市场、基金市场、外汇市场与期货市场的条... 针对金融大数据中多维金融资产相关性计算的降维问题,提出了求解条件非相关波动模型的单纯形搜索优化算法.该算法极大地提高了估计参数的速度和精度.为了验证算法的有效性,检验了股票市场、债券市场、基金市场、外汇市场与期货市场的条件非相关性问题.本文的研究方法为金融大数据相关分析提供了新方法. 展开更多
关键词 条件不相关波动模型 金融大数据 单纯搜索算法
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三维坐标转换公共点最优权值的单纯形搜索算法 被引量:8
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作者 郭迎钢 李宗春 +1 位作者 何华 王志颖 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1004-1013,共10页
为提高三维坐标转换参数的求解质量,本文基于最优化算法提出了一种稳健的公共点加权坐标转换方法。以坐标转换后公共点的点位残差加权平方和最小为目标函数,利用Nelder-Mead单纯形直接搜索算法,寻找公共点坐标分量在解算坐标转换参数时... 为提高三维坐标转换参数的求解质量,本文基于最优化算法提出了一种稳健的公共点加权坐标转换方法。以坐标转换后公共点的点位残差加权平方和最小为目标函数,利用Nelder-Mead单纯形直接搜索算法,寻找公共点坐标分量在解算坐标转换参数时的最优权重组合。以粒子加速器磁铁的准直安装为应用场景,利用模拟数据和实测数据对本文方法进行验证。结果表明:本文方法能够有效降低粗差观测值及质量不佳观测值的权重。与最小二乘、抗差估计等方法相比,本文方法解算结果的点位残差加权平方和更小,坐标转换参数质量更优。本文方法能提高三维坐标转换参数的求解质量,尤其适用于验前精度未知、观测数据质量不佳的情况。 展开更多
关键词 公共点加权坐标转换 最优化算法 单纯形直接搜索算法 点位残差 抗差估计
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基于单纯形的小生境混合遗传算法 被引量:5
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作者 肖宏峰 谭冠政 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第9期1719-1725,共7页
总结单纯形搜索算法的核心思想.然后提出单纯形交叉方向算子和最优小生境、次差小生境与最差小生境3个概念.在最优小生境中采用单纯形搜索算法得到局部极值,在最优小生境与次差小生境之间用单纯形交叉方向算子产生优秀个体,而在最差小... 总结单纯形搜索算法的核心思想.然后提出单纯形交叉方向算子和最优小生境、次差小生境与最差小生境3个概念.在最优小生境中采用单纯形搜索算法得到局部极值,在最优小生境与次差小生境之间用单纯形交叉方向算子产生优秀个体,而在最差小生境中采用受限单纯形搜索产生优秀个体,从而构成基于单纯形的小生境混合遗传算法SimplexNich-HGA.最后用Sim-plexNiche-HGA、单纯形混合遗传算法Simplex-HGA+以及基本遗传算法SGA求函数Rosenbrock的极值,并进一步用Sim-plexNiche-HGA和Simplex-HGA+求多峰值函数Shubert的极值,验证算法的正确性和求多峰值函数的极值的效率. 展开更多
关键词 单纯搜索算法 单纯形交叉方向算子 混合遗传算法 小生境遗传算法
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一种用于多峰函数优化的改进混合遗传算法 被引量:2
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作者 宋维 李泳鲜 +1 位作者 曲建峰 韩胜磊 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第2期47-49,54,共4页
针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷,提出了一种改进型的混合遗传算法.它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法,并使之相互结合.经编程实践证明,这种改进的混合遗传算法在处理复杂... 针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷,提出了一种改进型的混合遗传算法.它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法,并使之相互结合.经编程实践证明,这种改进的混合遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时,局部搜索能力和克服过早收敛能力方面都显著优于标准遗传算法,并在实际应用中取得了较好的效果. 展开更多
关键词 混合遗传算法 多峰函数优化 小生境技术 单纯搜索算法 最优保存算法 近优淘汰算法
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遗传算法的改进策略及其应用 被引量:19
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作者 彭新竹 《华东船舶工业学院学报》 2002年第3期53-58,共6页
针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等棘手问题 ,本文将传统的单纯形搜索算法与遗传算法结合 ,提出了一种混合遗传算法 ,并在进化操作中将交叉 ,变异概率与个体的适... 针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等棘手问题 ,本文将传统的单纯形搜索算法与遗传算法结合 ,提出了一种混合遗传算法 ,并在进化操作中将交叉 ,变异概率与个体的适应度结合提出了一种个体自适应概率 ,使算法在产生新个体的同时 ,最大限度地保护优秀个体不受破坏 ,从而提高了整个算法的运算效率 ;在上述基础上又引入了加速循环操作以加强对优秀个体的利用率 ,进一步提高算法的效率。通过典型测试函数的数值算例验证 ,表明本文方法不但可以有效地克服遗传算法的上述缺陷 ,而且计算速度、稳定性、精度都有明显提高。 展开更多
关键词 遗传算法 混合遗传算法 单纯搜索算法 个体自适应概率 加速循环操作
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基于改进斑点鬣狗优化算法的红外图像分割 被引量:5
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作者 李唐兵 胡锦泓 周求宽 《红外技术》 CSCD 北大核心 2021年第10期994-1002,共9页
针对斑点鬣狗优化算法(spotted hyena optimizer,SHO)容易陷入局部最优解、求解质量低等缺点,本文提出使用Lévy飞行和单纯形搜索算法改进SHO(spotted hyena optimizer based on simplex method and Lévy flight,Lévy_SM_... 针对斑点鬣狗优化算法(spotted hyena optimizer,SHO)容易陷入局部最优解、求解质量低等缺点,本文提出使用Lévy飞行和单纯形搜索算法改进SHO(spotted hyena optimizer based on simplex method and Lévy flight,Lévy_SM_SHO)。将Lévy_SM_SHO与Lévy飞行斑点鬣狗优化算法(spotted hyena optimizer based on Lévy flight,Lévy_SHO)、单纯形搜索斑点鬣狗优化算法(spotted hyena optimizer based on simplex method,SM_SHO)和SHO在测试函数上结果进行对比,实验证明改进算法能够取得较好的优化结果。并将Lévy_SM_SHO算法用于红外图像阈值分割问题,通过与粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)分割结果对比,证明Lévy_SM_SHO算法能够取得较好的阈值分割结果。 展开更多
关键词 Lévy飞行 单纯搜索算法 Lévy_SM_SHO Lévy_SHO SM_SHO
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融合单纯形算法的AEA算法研究及其在重油热解参数估计中的应用
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作者 乔辛磊 杨一航 +2 位作者 郑应豪 余天宇 李绍军 《计算机与应用化学》 CAS 2016年第10期1115-1120,共6页
针对AEA(Alopex-based evolutionary algorithm)算法收敛速度慢的缺陷,本文给出一种融合了单纯形搜索方法的改进算法SMAEA(Alopex-based evolutionary algorithm with simplex search method)。它将AEA算法和单纯形依次混合迭代,利用单... 针对AEA(Alopex-based evolutionary algorithm)算法收敛速度慢的缺陷,本文给出一种融合了单纯形搜索方法的改进算法SMAEA(Alopex-based evolutionary algorithm with simplex search method)。它将AEA算法和单纯形依次混合迭代,利用单纯形法进行局部搜索,从而加快算法的收敛速度。在15个标准测试函数上进行试验,结果表明SMAEA的寻优能力要好于AEA算法。最后,改进的算法用于重油热解反应动力学参数的估计,结果也表明本文算法的有效性。 展开更多
关键词 AEA 单纯搜索算法 SMAEA 参数估计
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Optimal four-impulse rendezvous between coplanar elliptical orbits 被引量:6
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作者 WANG JianXia BAOYIN HeXi +1 位作者 LI JunFeng SUN FuChun 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2011年第4期792-802,共11页
Rendezvous in circular or near circular orbits has been investigated in great detail, while rendezvous in arbitrary eccentricity elliptical orbits is not sufficiently explored. Among the various optimization methods p... Rendezvous in circular or near circular orbits has been investigated in great detail, while rendezvous in arbitrary eccentricity elliptical orbits is not sufficiently explored. Among the various optimization methods proposed for fuel optimal orbital rendezvous, Lawden's primer vector theory is favored by many researchers with its clear physical concept and simplicity in solu- tion. Prussing has applied the primer vector optimization theory to minimum-fuel, multiple-impulse, time-fixed orbital ren- dezvous in a near circular orbit and achieved great success. Extending Prussing's work, this paper will employ the primer vec- tor theory to study trajectory optimization problems of arbitrary eccentricity elliptical orbit rendezvous. Based on linearized equations of relative motion on elliptical reference orbit (referred to as T-H equations), the primer vector theory is used to deal with time-fixed multiple-impulse optimal rendezvous between two coplanar, coaxial elliptical orbits with arbitrary large ec- centricity. A parameter adjustment method is developed for the prime vector to satisfy the Lawden's necessary condition for the optimal solution. Finally, the optimal multiple-impulse rendezvous solution including the time, direction and magnitudes of the impulse is obtained by solving the two-point boundary value problem. The rendezvous error of the linearized equation is also analyzed. The simulation results confirmed the analyzed results that the rendezvous error is small for the small eccentric- ity case and is large for the higher eccentricity. For better rendezvous accuracy of high eccentricity orbits, a combined method of multiplier penalty function with the simplex search method is used for local optimization. The simplex search method is sensitive to the initial values of optimization variables, but the simulation results show that initial values with the primer vector theory, and the local optimization algorithm can improve the rendezvous accuracy effectively with fast convergence, because the optimal results obtained by the primer vector theory are already very close to the actual optimal solution. 展开更多
关键词 If the initial values are taken randomly it is difficult to converge to the optimal solution. elliptical orbit rendezvous primer vector fuel optimal
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