遗传算法收敛效率研究

遗传算法的收敛效率问题,严重制约了其理论发展和应用。本文提出新的遗传算法收敛效率指标,对其给出严格的定义,对基于模式的GA收敛效率的有关研究进展进行系统综述与分析,包括对遗传算法运行中模式的变化规律及典型遗传算法模式定理的描述,在此基础上,提出一种新型高效率自适应选择算子,从而为提高遗传算法收敛效率提供了有效途径。

网络RTK的原理及影响收敛效率的相关因素的分析

介绍网络RTK的基本原理及影响其收敛效率的相关因素,并结合实验数据进行研究分析,指出网络RTK应用时应注意的问题,为网络RTK技术在生产实践中的应用提供参考。

江苏省不同经济发展地区农村信用社技术效率的变化:收敛还是发散?

以江苏省2000—2017年的面板数据为基础,通过构建三阶段Bootstrap数据包络分析(DEA)模型分析了不同经济发展水平地区农村信用社技术效率的发展情况,并采用β收敛考察了农村信用社效率的收敛性。结果表明,农村信用社改革期间,江苏省不同地区农村信用社技术的效率水平均逐步提高,苏南农村信用社的效率水平整体高于苏北地区;随着改革推进,江苏省不同地区农村信用社技术效率在不同阶段呈现出显著的收敛性(P<0.1),苏北地区农村信用社效率的收敛速度高于苏南地区,追赶效应明显。说明农村信用社改革不能一刀切,进而提出应推进差异化改革模式,根据各阶段及各地区的实际情况因地制宜地指导农村金融机构改革,从而促进农村信用社效率进一步提升。

一类改进的Vicsek模型的收敛性能

摘要:针对描述群体动态行为的Vicsek模型收敛效率不高的问题,通过对群体网络拓扑关系的研究,提出一种使得群体中所有个体运动方向快速达到一致的新规则,该规则以个体邻域集合内运动方向偏差最大的两个邻居个体的运动方向的中值作为个体下一时刻的运动方向,取代Vicsek模型及其线性化模型的运动方向更新方程.在群体网络的初始位置分布满足拓扑连通的要求的前提下,基于NetLogo仿真平台,对比研究了新规则作用下的改进模型与Vicsek模型及其线性化模型的收敛效率.仿真结果表明,新规则控制下的改进模型达到方向一致的速度明显加快,可有效提高群体动态行为的收敛效率.

一种基于自适应边界约束的高效遗传算法

针对遗传算法中用于多父体重组的系数向量缺乏高效生成方法的问题,提出一种基于自适应边界约束(ABC)的高效遗传算法。该方法依据前一个系数的值,自适应缩放后一个系数的边界,可在任意多的父代重组情形下快速生成系数向量。在CEC2017标准数据集上的实验结果表明,所提算法在29个复杂优化问题上的表现都优于经验概率分布(EDBF)算法。

几种具有高阶收敛速度的改进牛顿迭代法

文章中,我们提出了具有不同阶的改进牛顿迭代法来求解非线性方程。这些改进的牛顿迭代法基于不同的思想构造出来:(1)通过对函数y=f(x)的反函数x=x(y)进行考察,得到积分方程x(y)=x(yn)+∫yynf'(t)dt,这里我们将利用Simpson数值积分公式来计算定积分,并结合Taylor展式,就可以得到一个三阶的改进牛顿迭代法;(2)我们已经学过代数精度的概念,为了得到精度较高且每步迭代计算量较少的迭代法,对积分方程y(x)=y(xn)+∫xxnf'(t)dt中的定积分采用待定系数法,这时我们可得到另一个三阶的改进牛顿方法;(3)结合上面所得到的基本三阶迭代法及参考文献里所讲述的基本迭代法,我们加以改进:将两种收敛阶较高的迭代法进行两步合并迭代,可以达到直至九阶的收敛速度。在正文中,我们会对这些迭代方法的构造思想进行详细地阐述,并对它们的收敛性加以严格证明。

环境规制、农业投资与农业环境效率趋同——“波特假说”和投资调整成本整合框架的分析

基于2001-2015年我国30个省(区、市)数据,在"波特假说"和投资调整成本组合框架下,采用环境生产技术和固定效应模型测算和检验了环境规制及其对农业环境效率收敛的影响。研究发现,2009年前后各省(区、市)环境规制成本呈现两阶段变化趋势,且存在显著的空间差异性。我国农业环境效率存在更显著的条件β收敛但不存在σ收敛。短期内环境规制对农业环境效率收敛的直接驱动效应显著为正,而中长期直接驱动效应显著为负。短期内农业投资存在较大的调整成本,农业投资以及环境规制的间接效应中长期才能够驱动农业环境效率收敛。整体而言,短期内农业环境效率收敛可以依赖环境规制直接驱动的路径,但中长期还是要依靠释放创新补偿效应的间接驱动路径。政府应尽快建立环境规制的强度标准,持续增加政府财政支农支出的力度,增加减排技术培训和优化种植结构。

一种基于混合遗传和粒子群的智能优化算法

粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)原理简单、搜索速度快,但前期容易"早熟".遗传算法(genetic algorithm,GA)具有很强的全局搜索能力,但收敛精度不高.综合考虑二者优缺点,把遗传算子引入PSO算法中,并采用交叉搜索的方法,调整惯性权重以及变异方式使粒子得到进化,当粒子种群进化到一定层度后,对部分粒子进行变异处理,这样不仅避免算法陷入局部最优解,而且获得较高收敛精度和执行能力,可解决工程中非线性、多极值的问题.据测试函数以及与其他寻优算法的对比分析表明,此混合策略在求解精度、搜索效率和处理不同复杂度问题等方面都有很好的优越性,具有满足工程需要的能力.

大口径非球面的组合加工

为提高大口径非球面光学反射镜研磨与抛光阶段的加工效率,提出了一种采用多磨头组合方式同时提高材料去除效率和面形收敛率的加工方法。该方法基于矩阵运算,在一次优化过程中同时优化多个加工循环,并对传统的单去除函数驻留时间求解过程进行扩展,以实现多去除函数的综合优化求解。由于扩展了驻留时间求解范围,使大磨头和小磨头在加工过程中优势互补,实现了多个磨头多个加工循环的全局优化。最后,采用计算机虚拟加工的方法对等厚和实际加工中的面形误差进行加工模拟。结果表明:与传统的驻留时间求解算法相比,提出的方法使加工效率提高了50%,RMS收敛率与小磨头相当。实际面形仿真加工结果显示,RMS由0.011 5变为0.004 4,收敛率为0.621 2,满足实际加工要求。该技术有效缩短了加工周期,具有很强的实用性。

基于拉丁超立方抽样的薄板装配误差分析

提出了一种基于拉丁超立方抽样的薄板装配误差分析方法,该方法在装配过程模型中考虑了零件与零件、零件与焊枪间的接触作用。实例中,通过构造关键点误差与偏差源的响应面来实现拉丁超立方抽样与直接抽样的计算结果比较,结果证明,该方法的收敛效率大大提高。

求解大规模多背包问题的高级人工鱼群算法

针对复杂的大规模多背包问题,提出了一种基于高级人工鱼群算法的求解方法。为了解决人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度低的问题,所提算法通过改进其初始化方法,优化人工鱼个体的行为选择方式和追尾行为来加快问题求解的收敛速度;同时引入了动态视野及步长和人工鱼调整策略来提高算法搜索的精度。仿真实验表明:与现有的算法相比,所提算法不仅能快速收敛,而且可以达到更高的精度,尤其是对于规模越大的多背包问题算法性能提升越明显。

板壳有限变形精确理论及有限元列式

以位移型退化壳理论为基础 ,提出了板壳模型的有限变形精确理论 .该理论引入转动伪矢量概念 ,充分发挥刚性线段的运动学模型和有限转动矩阵的作用 ,精确表达非线性位移 应变关系 ,抛弃以往的小位移、小应变、小转动增量乃至小加载步长等各种简化假设 ,并严格遵循能量共轭关系建立有限元平衡方程 ,能够可靠和有效地用于板壳结构的大位移、大转动分析 .算例表明 ,该文列式在弹性范围内具明显的平方收敛效率 ,并且计算结果与加载步长无关 .由于不受小加载步长、小转动增量等的限制 。

求解Job-shop调度问题的遗传算法

在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上,提出了一种构造染色体的新方法,进而提出了一种面向工作车间问题的新的遗传算法。同时给出了一个例子来说明算法的收敛性和收敛效率。仿真结果表明了该算法的有效性。

基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了解决粒子群算法的无线传感器网络覆盖方法存在的容易出现局部收敛的问题,提出基于改进粒子群的无线传感器网络覆盖优化方法。分析基本粒子群算法进行无线传感器网络覆盖优化的过程,找出其存在的局部收敛问题,通过采用拟万有引力和库仑力两种拟物方案,在粒子速度进化过程中融入拟物力,对基本粒子群算法的速度修正过程实施优化,避免粒子群算法出现局部收敛问题,降低重复覆盖率,完成无线传感器网络覆盖优化。实验结果表明,改进粒子群算法具有更快的收敛效率,对无线传感网络的覆盖优化效果更好。

基于APF的AGV局部路径规划改进算法研究

针对原有人工势场法(artificial potential field,APF)在局部路径规划时的避障效果不良问题,提出一种APF-PSO的改进算法改善原算法优化路径规划的效果。将速度势场引入位置势场中使AGV(automated guided vehicle)动态避开不同速度的移动障碍物;当算法陷入局部最小值时,采取PSO(particle swarm optimization)算法,并对其惯性权重因子和学习因子做出调整,通过三次样条曲线插值来平滑路径,使得AGV找到最短路径。结果表明APF-PSO改进算法可根据障碍物速度不同动态避障,解决了APF算法运算中避障效果不良问题。

基于BP神经网络的创新绩效评价模型

针对当前创新绩效评价模型存在收敛效率低以及泛化性能弱的缺陷,提出基于BP神经网络的创新绩效评价模型。对创新绩效评价的指标体系进行构建,并收集相应的创新绩效评价数据,采用BP神经网络模拟人脑对创新绩效数据进行训练,并采用梯度法确定BP神经网络的参数,建立创新绩效评价模型,最后通过仿真实验测试其性能。实验结果表明,该模型提高了创新绩效评价的精度,而且评价速度得到大幅度提高,评价效果明显优于其他模型,具有更高的实际应用价值。

解非线性方程组的异步并行区间算法

基于ＭＩＭＤ多处理机系统，提出一种求解非线性方程组的异步并行区间算法，对算法的实现原理及结构作了详细分析，讨论了算法的收敛性及效率估计，所得结果表明该算法比常用串行区间算法的计算量小，收敛速度较好。

关于经典Vicsek模型及其改进模型的研究综述

不论是生物群体还是智能机器人,个体之间实现协调同步的至关重要条件即是群体之间要达到一致性.文章首先介绍了Vicsek经典模型的描述和主要结论,其次对Vicsek模型的理论研究成果作了一个总结,最后回顾了针对Vicsek模型主要参数而作出相关的改进和主要结论.对于Vicsek模型的深刻认识和探索,是理解自然生物复杂性并充分得到启示的有效途径之一,可以促进多智能体系统理论与应用的深度研究.

生日攻击研究下的蚁群算法优化

针对传统蚁群算法受启发因子影响大、随机性弱、收敛速度慢以及易产出局部最优解等问题,提出了基于生日攻击思想的优化蚁群算法。生日攻击源于密码学中的哈希函数碰撞,在生日攻击的思想下,将传统算法的整个迭代过程分割为多个子过程,统计每个子过程产出的最优路径,选择所有子过程中的最小值作为最优路径,并将其最终结果与传统蚁群算法和其他优化蚁群算法的产出结果进行定量分析。模拟结果说明,生日攻击思想下的优化蚁群算法最优路径的收敛效率较传统蚁群算法和其他优化算法有明显提升,最优路径产出的精确性与可信度得到提升,同时产出全局最优解的概率提高。

中国农业基础设施投资效率及其收敛性分析——基于资源约束视角下的实证研究

本文采用投入角度的S-SBM模型和Malmquist－Luenberger指数对1989～2010年中国农业基础设施投资的静态和动态效率进行了分析，并对资源约束下农业基础设施投资效率的收敛性进行实证研究。