采用多样性引导粒子群算法的干式空心电抗器优化设计

针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群体多样性小于下限值时,以一定概率对粒子的位置进行变异,从而使得粒子在群体多样性很低时飞离群体的聚集位置,有效减少了PSO算法的早熟收敛现象,同时还比较了均匀变异、高斯变异和柯西变异对优化结果的影响.对50kV.A干式空心电抗器的仿真结果表明,DGARPSO算法提高了全局搜索能力,比GA算法、PSO算法和ARPSO算法具有更好的寻优性能.

多样性引导的QPSO基因表达数据聚类算法

针对基于粒子群优化的聚类算法容易陷入局部最优值的缺点,提出将量子行为粒子群优化应用于基因表达数据的聚类分析问题中。在新的聚类算法中采用了对粒子群的多样性控制,以提高算法的全局收敛性能;此外还在新算法中引入了类似于K均值聚类的操作步骤,用以提高算法整体的收敛速度。选择Rand指数和Silhouette指数作为聚类评价标准,对5个人工和实际的基因表达数据集合进行聚类实验分析表明,新算法和基于粒子群优化的聚类算法相比,具有较快的收敛速度,粒子多样性的控制能有效改善算法的全局收敛性能。和其他一些常用的聚类算法比较,也能够获得更好的聚类评价,聚类效果更好。

课堂人人参与机制的浅研究

合作小组的有效践行,课前演讲的科学设计,真正让语文资源充分效用。关注学生以"学生为本",这样的课堂就是高效课堂。