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INTELLIGENT RESOLUTION OF COOPERATIVE CONFLICT
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作者 李林森 于海勋 +1 位作者 罗继勋 佟明安 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CSCD 2000年第1期24-28,共6页
First, the concept of cooperative conflict is presented, and the characteristic of cooperative air combat is researched. Then, four methods of conflict resolution are designed by way of the first order predicate logic... First, the concept of cooperative conflict is presented, and the characteristic of cooperative air combat is researched. Then, four methods of conflict resolution are designed by way of the first order predicate logic, i.e., link-up, coordination, accommodation and integration, and corresponding examples are given. A 2 vs 2 air combat simulation was carried out; after conflict resolution, the loss ratio is dropped to 0.54 from the original 1.32, so the enhancement of effectiveness is notable. The present research findings are that the wide conflicts discover the essence of multi-fighter cooperation, i.e., to as fully as possible enhance the effectiveness of each fighter to attain global optimization, and that the possibility of conflict resolution shows the application prospect. The proposed method in this paper is a helpful try to the application of the Fifth Generation Computer in the new generation of C3I system. 展开更多
关键词 algorithmS Artificial intelligence Computer simulation Flight dynamics Knowledge based systems Logic programming optimization
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自动驾驶汽车的高效对抗性场景测试方法研究 被引量:3
2
作者 桑明 蒋拯民 李慧云 《集成技术》 2024年第2期15-28,共14页
在自动驾驶安全性的研究和应用中,测试里程长、暴露危险场景单一的问题使自动驾驶安全性能的提升受到限制。使用对抗性场景进行测试被认为是解决上述问题的重要手段,然而,现有研究采用通用的优化算法作为框架,将大量计算资源浪费在对参... 在自动驾驶安全性的研究和应用中,测试里程长、暴露危险场景单一的问题使自动驾驶安全性能的提升受到限制。使用对抗性场景进行测试被认为是解决上述问题的重要手段,然而,现有研究采用通用的优化算法作为框架,将大量计算资源浪费在对参数空间的探索过程中,效率低下。在计算成本的约束下,这些算法甚至无法在更复杂的环境中测试出足够多、足够丰富的失效样本。复杂环境中的对抗性场景测试面临三大挑战:信息匮乏;对抗性样本在庞大的参数空间中稀疏分布;搜索过程中探索与利用难以平衡。该文从这三大挑战出发,提出一种高效的对抗性场景测试框架,通过代理模型来获取更多关于参数空间的信息,精选小样本,以打破庞大空间中稀疏事件的制约,对未知区域和对抗性样本附近的目标进行有针对性的搜索和更新,以实现探索和利用的平衡。实验证明,该文提出方法的搜索效率是随机采样的4倍,与通用遗传算法相比,效率提升一倍以上,在有限的仿真测试次数下,生成了更多容易使被测自动驾驶系统失效的对抗性测试用例。特别地,该文提出的方法能够找出许多离群的对抗性样本,揭示出现有算法无法识别的失效模式。此外,该文提出的方法能够快速、全面地定位出被测算法的脆弱场景,为自动驾驶算法的测试验证、迭代升级提供支持。 展开更多
关键词 自动驾驶 安全验证 场景测试 代理模型 智能优化算法 KRIGING模型
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多策略融合改进的飞蛾火焰优化算法
3
作者 何加文 许贤泽 高波 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2862-2871,共10页
针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀... 针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀个体;使用阿基米德螺线、权重因子和围绕最优火焰飞行3种方式改进飞蛾更新机制。为验证所提算法的有效性,与11个不同类型的基准函数进行寻优测试,基准函数实验结果与秩和检验表明:相较于其他优化算法及其他MFO改进算法,所提算法具有更好的全局搜索能力与更高的寻优精度。将所提算法应用于减速器设计和槽形舱壁设计的实际工程场景中,以进一步验证算法的实用性与可行性。 展开更多
关键词 飞蛾火焰优化算法 多策略融合 随机反向学习 高斯变异 智能优化
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改进GAN模型在基站流量预测及5G节能中的应用
4
作者 王素英 贾海蓉 +2 位作者 申陈宁 吴永强 刘君 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期743-750,共8页
【目的】为了更精准地预测5G基站的流量,分析潮汐现象,提出一种优化的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型流量预测方法,并将其用于实际基站的定时控制中。【方法】GAN的生成器利用差分演化灰狼算法优化长短时记忆网... 【目的】为了更精准地预测5G基站的流量,分析潮汐现象,提出一种优化的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型流量预测方法,并将其用于实际基站的定时控制中。【方法】GAN的生成器利用差分演化灰狼算法优化长短时记忆网络(long short term memory networks,LSTM),判别器使用门控循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)进行判别,生成器和判别器利用不断地对抗训练达到均衡从而提高了5G基站流量的预测精度;其次,利用改进人工蜂群优化k-means++算法,将其用于输出最优基站定时时间,达到最大限度节能的目的。【结果】实验结果表明,与现有模型相比,所提预测模型有更高的预测精度,定时控制功能可极大地节约能耗。 展开更多
关键词 基站流量 改进循环神经网络 GAN网络 智能优化算法 k-means++算法
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融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法
5
作者 宋美佳 贾鹤鸣 +1 位作者 林志兴 刘庆鑫 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期738-748,共11页
针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Cir... 针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Circle混沌映射,提高初始化种群多样性和种群位置质量;其次,引入Sigmoid非线性收敛因子,平衡全局探索和局部开发能力;最后,针对HHO算法易陷入局部最优问题,提出变异准反射学习(quasi-reflection-based learning,QRBL)策略,提高种群活力,进一步提高算法局部收敛能力。仿真实验采用13个标准测试函数和1个经典工程问题对改进算法进行测试,结果表明改进算法收敛精度、收敛速度均有较大提高,适用于解决实际问题。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 非线性收敛因子 准反射学习 准反向学习 混沌映射 工程问题 元启发算法 群智能
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改进的堆优化算法及其宫颈细胞数据聚类优化
6
作者 张新明 陈海燕 +4 位作者 窦育强 王善侠 刘国奇 窦智 张贝 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3584-3591,共8页
常见的聚类方法存在对初始点敏感和易陷入局部最优的不足,为此提出了一种改进HBO的聚类方法。首先,提出一种改进的HBO,即扰动替换的HBO(disturbance and replacement HBO,DRHBO)克服其不足,即采用一种随机维度值替换策略和高斯扰动机制... 常见的聚类方法存在对初始点敏感和易陷入局部最优的不足,为此提出了一种改进HBO的聚类方法。首先,提出一种改进的HBO,即扰动替换的HBO(disturbance and replacement HBO,DRHBO)克服其不足,即采用一种随机维度值替换策略和高斯扰动机制用于HBO中最优个体的状态更新,解决HBO搜索效率低的问题;提出一种正弦差分扰动策略,以突破当前个体仅与直接领导和同事进行交流的限制,从而增强搜索能力;将随机维度值替换和随机差分扰动策略融合,用于HBO中前期个体状态更新以避免其产生无效解。其次,提出一种DRHBO聚类方法,并运用到宫颈细胞数据集上以获得更好的聚类效果。大量、不同类别和不同样本的宫颈细胞数据集实验结果表明,与HBO及其改进算法和其他最先进算法相比,DRHBO的优化性能更好、稳定性更强且效率更高。DRHBO聚类方法更适应于宫颈细胞数据集。 展开更多
关键词 智能优化算法 堆优化算法 聚类 宫颈细胞 宫颈癌
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基于改进被囊群算法的图像多阈值分割方法 被引量:3
7
作者 董维振 陈燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第7期2093-2102,共10页
为提升图像分割的准确度和性能,提出改进被囊群算法(improved tunicate swarm algorithm,IMTSA)的多阈值分割方法。基于折射反向学习初始化种群,采用精英反向学习重新选择优势个体,结合学生分布协调全局和局部搜索能力。在图像分割中,基... 为提升图像分割的准确度和性能,提出改进被囊群算法(improved tunicate swarm algorithm,IMTSA)的多阈值分割方法。基于折射反向学习初始化种群,采用精英反向学习重新选择优势个体,结合学生分布协调全局和局部搜索能力。在图像分割中,基于Otsu和最大熵方法,在不同阈值场景下,IMTSA与其它算法进行性能对比。实验结果表明,IMTSA在3类基准函数中均表现更好,图像分割效果与阈值数量成正比,其整体分割性能具有一定优势。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 被囊群算法 折射反向学习 精英反向学习 学生分布 多阈值 群智能优化算法
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基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法
8
作者 马燕楠 顾磊 《软件导刊》 2023年第7期44-50,共7页
针对食肉植物算法容易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度不高的问题,提出一种基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法。首先,在种群初始化时加入反向学习策略提升初始种群质量,使种群可更快收敛至全局最优解;然后在种群陷入局部... 针对食肉植物算法容易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度不高的问题,提出一种基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法。首先,在种群初始化时加入反向学习策略提升初始种群质量,使种群可更快收敛至全局最优解;然后在种群陷入局部最优时加入邻域变异机制提升种群多样性,达到跳出局部最优的目的。最后,将所提算法与5种群智能优化算法进行比较,并在10种测试函数的10、30和50维上进行相关实验。实验表明,所提算法在求解精度和收敛速度上均具有更好的表现,验证了算法的优越性,以期为食肉植物算法的优化提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 食肉植物优化算法 反向学习 邻域变异 群智能优化 混合算法
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生物地理学优化算法综述 被引量:47
9
作者 王存睿 王楠楠 +1 位作者 段晓东 张庆灵 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第7期34-38,共5页
生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)。生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好... 生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)。生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注。对生物地理学优化算法的设计原理、迁徙模型、算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述。通过BBO算法在14个基准函数下与传统算法,如遗传算法、蚁群算法和粒子群等优化算法的性能比较,表明生物地理学优化算法是有效的。论述了算法与传统优化算法之间的差异以及BBO算法有待解决的问题。 展开更多
关键词 优化算法 生物地理学优化算法 智能优化
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生物地理学优化算法理论及其应用研究综述 被引量:18
10
作者 张国辉 聂黎 张利平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期12-17,共6页
生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)是Simon提出的一种基于生物地理学理论的新型智能优化算法,具有良好的收敛性和稳定性。从BBO算法提出的背景出发,介绍了算法的基本理论、算法特点以及算法流程。总结了BBO算法... 生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)是Simon提出的一种基于生物地理学理论的新型智能优化算法,具有良好的收敛性和稳定性。从BBO算法提出的背景出发,介绍了算法的基本理论、算法特点以及算法流程。总结了BBO算法的研究进展,包括BBO算法的理论分析、算法的改进、算法与其他优化算法的混合算法以及BBO算法在函数优化、电力系统、图像处理、机器人路径规划以及调度优化等领域的典型应用。对BBO算法有待解决的问题和未来研究方向进行了总结。 展开更多
关键词 生物地理学优化算法 进化算法 智能优化算法 迁移操作
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一种高斯反向学习粒子群优化算法 被引量:7
11
作者 占栋辉 卢厚清 +2 位作者 郝文宁 陈刚 靳大尉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第5期1064-1068,共5页
针对粒子群算法在处理多峰复杂问题时,收敛速度慢且容易陷入局部最优的缺点,提出一种高斯反向学习粒子群优化算法(GOL-PSO).针对历史最优粒子间无法相互交流,增加一种高斯反向学习机制来提高粒子的学习能力,进而提高算法的搜索能力,另... 针对粒子群算法在处理多峰复杂问题时,收敛速度慢且容易陷入局部最优的缺点,提出一种高斯反向学习粒子群优化算法(GOL-PSO).针对历史最优粒子间无法相互交流,增加一种高斯反向学习机制来提高粒子的学习能力,进而提高算法的搜索能力,另外算法在更新公式中引入"历史最优平均值"因子来提高算法的收敛速度.经过在8个测试函数的仿真实验中,与一些改进的粒子群算法进行比较,GOL-PSO有5个测试函数的测试效果最好,且T检验结果表明算法结果有明显提高,同时算法收敛对比分析结果表明,本文算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度. 展开更多
关键词 粒子群优化 高斯学习 反向学习 群智能算法
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基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法 被引量:27
12
作者 石中盘 韩卫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期141-143,共3页
给出了一种基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法的数学模型。该算法首先以概率论为基础优化初始参数,然后用自适应遗传算法对抽题进行操作,优化搜索过程,有效地解决了试题库中的智能组卷问题,具有较好的性能和实用性。
关键词 自适应遗传算法 试题库 优化搜索 智能抽题算法 概率论 计算机辅助教学
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现代故障诊断技术研究综述 被引量:14
13
作者 王晓峰 毛德强 冯尚聪 《中国测试》 CAS 北大核心 2013年第6期93-98,共6页
在简单介绍故障诊断技术发展的基础上,将故障诊断技术分为基于模型、基于信号、基于知识和基于智能优化4类,并对每类故障诊断技术中重要方法的原理、优缺点和研究现状进行比较分析,最后从复合智能诊断技术、远程协作诊断技术、智能仿生... 在简单介绍故障诊断技术发展的基础上,将故障诊断技术分为基于模型、基于信号、基于知识和基于智能优化4类,并对每类故障诊断技术中重要方法的原理、优缺点和研究现状进行比较分析,最后从复合智能诊断技术、远程协作诊断技术、智能仿生诊断技术3个方面,对现代故障诊断技术的发展趋势和亟待解决的问题进行分析与探讨,给出分类图,提出故障诊断领域将来的研究发展方向。 展开更多
关键词 故障诊断 基于模型 基于知识 基于信号 智能优化 智能仿生 算法
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融合差分变异的教-学优化算法 被引量:8
14
作者 李会荣 乔希民 赵鹏军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期36-40,共5页
教-学优化算法(TLBO)是模拟班级中的教学过程和学习过程而提出的一种新型智能优化算法。为了改善教-学优化算法的性能,结合差分进化算法,提出一种融合差分变异的教-学优化算法(DMTLBO)。该算法提出自适应的教学因子,根据差分进化算法中... 教-学优化算法(TLBO)是模拟班级中的教学过程和学习过程而提出的一种新型智能优化算法。为了改善教-学优化算法的性能,结合差分进化算法,提出一种融合差分变异的教-学优化算法(DMTLBO)。该算法提出自适应的教学因子,根据差分进化算法中变异策略,对学习阶段迭代方程进行改进,使得学习者的学习能力不仅受到学习者之间的相互影响,而且还受到当前最好学习者的影响,提高了算法的收敛速度。仿真实验表明,该算法的收敛速度和寻优精度均优于TLBO算法、PSO算法以及DE算法。 展开更多
关键词 智能优化算法 教学优化 差分变异 教学因子
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混合迁移的高效BBO算法及其在图像分割中的应用 被引量:9
15
作者 张新明 涂强 尹欣欣 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第10期1459-1468,共10页
针对高维多阈值分割由于维数增加带来的优化难度加大的问题以及标准生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)算法效率不高的问题,提出了一种用于高维OTSU多阈值分割的高效生物地理学优化(efficient BBO,EBBO)算法。首先构... 针对高维多阈值分割由于维数增加带来的优化难度加大的问题以及标准生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)算法效率不高的问题,提出了一种用于高维OTSU多阈值分割的高效生物地理学优化(efficient BBO,EBBO)算法。首先构建新型随机扰动变异算子,然后将此变异算子融合到启发式迁移算子中形成一种高性能的混合迁移算子,去掉了计算变异概率和设置变异参数等环节,以便提高算法的效率;其次将基于迁出率的赌轮选择方式改成无需迁出率的榜样学习选择方案,并将迁入率的多次计算变成一次计算,进一步提高算法的效率;然后将BBO算法中的精英保留方案换成贪婪选择方法,以加快算法的收敛速度;最后将这种EBBO算法应用到高维OTSU多阈值分割中。实验结果表明,与当前的EBO算法、BDE算法、MKTO算法以及BBO算法相比,EBBO算法在高维多阈值分割中不仅有更好的优化性能和更快的运行速度,而且减少了参数设置。 展开更多
关键词 智能优化算法 生物地理学优化算法 图像分割 多阈值分割 最大类间方差法
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基于自主学习行为的教与学优化算法 被引量:10
16
作者 童楠 符强 钟才明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期443-447,470,共6页
针对教与学优化(TLBO)算法收敛精度较低、易于早熟收敛等问题,提出一种基于自主学习行为的教与学优化算法(SLTLBO)。SLTLBO算法为学生构建了更加完善的学习框架,学生在完成常规"教"阶段与"学"阶段的学习行为之外,... 针对教与学优化(TLBO)算法收敛精度较低、易于早熟收敛等问题,提出一种基于自主学习行为的教与学优化算法(SLTLBO)。SLTLBO算法为学生构建了更加完善的学习框架,学生在完成常规"教"阶段与"学"阶段的学习行为之外,将进一步对比自己与教师、最差学生的差异,自主完成多样化的学习操作,以提高自己的知识水平,提高算法的收敛精度;同时学生通过高斯搜索的自主学习反思行为跳出局部区域,实现更好的全局搜索。利用10个基准测试函数对SLTLBO算法进行了性能测试,并将SLTLBO算法与粒子群优化(PSO)算法、智能蜂群(ABC)算法以及TLBO算法进行结果比对,实验结果验证了SLTLBO算法的有效性。 展开更多
关键词 教与学优化算法 自主学习行为 反思 群体智能 函数优化
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基于SEIRS传染病模型的函数优化方法——SEIRS算法 被引量:7
17
作者 黄光球 孙思雅 陆秋琴 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2671-2687,共17页
为了解决复杂函数优化问题,采用SEIRS传染病模型提出了SEIRS算法.在该算法中,假设某个生态系统由若干人类个体组成,每个个体均由若干个特征来表征.该生态系统存在一种传染病在个体之间传染,该传染病攻击的是个体的部分特征.每个染病个... 为了解决复杂函数优化问题,采用SEIRS传染病模型提出了SEIRS算法.在该算法中,假设某个生态系统由若干人类个体组成,每个个体均由若干个特征来表征.该生态系统存在一种传染病在个体之间传染,该传染病攻击的是个体的部分特征.每个染病个体均经历易感、潜伏、发病和治愈等阶段,这些阶段的综合作用决定了个体的体质强弱;利用SEIRS传染病模型所描述的疾病传播机理构造出了相关算子,使个体之间能充分交换信息.结果表明:E-E,I-I和R-R算子能使体质强壮的个体向体质弱的个体传递强壮特征信息,使得后者能向好的方向发展;S-E,S-R,E-I(ω)和R-S(ω)算子能使处于不同状态的个体获得其他个体的平均特征信息,从而降低了该个体陷入局部最优解的概率;S-S算子能使个体的活跃度提高,从而扩大其搜索范围;E-R和I-R算子既具有S-S算子的特征又具有S-E,S-R,E-I(ω)和R-S(ω)算子的特征.体质强壮的个体能继续生长,而体质虚弱的个体则停止生长,从而确保本算法具有全局收敛性.测试结果表明:本算法具有搜索能力强的特点,对求解复杂函数优化问题具有很高的收敛速度. 展开更多
关键词 函数优化 智能优化计算 传染病动力学 SEIRS传染病模型 SEIRS算法
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智能约束处理技术综述 被引量:13
18
作者 王凌 何锲 金以慧 《化工自动化及仪表》 CAS 2008年第1期1-7,共7页
首先对函数约束优化问题进行数学描述,分析其求解难点,然后综述当今主流的一些智能约束处理技术,包括罚函数法、基于排序的方法、基于可行性规则的方法、基于多目标的方法、特殊算子、基于译码器的方法、基于文化算法的技术、修补技术... 首先对函数约束优化问题进行数学描述,分析其求解难点,然后综述当今主流的一些智能约束处理技术,包括罚函数法、基于排序的方法、基于可行性规则的方法、基于多目标的方法、特殊算子、基于译码器的方法、基于文化算法的技术、修补技术以及混合策略等,最后提出了有待进一步研究的几个方面。 展开更多
关键词 约束优化 智能算法 罚函数 排序方法 可行性规则 多目标方法
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一种基于折射反向学习机制与自适应控制因子的改进樽海鞘群算法 被引量:22
19
作者 范千 陈振健 夏樟华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期183-191,共9页
为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收... 为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收敛精度和速度.然后,将原SSA算法中引导者的自适应控制因子引入跟随者的位置更新中,有效地控制整个搜索过程并增加了算法的局部开发能力.为验证所提RCSSA算法的优化性能,采用了7个单峰、16个多峰基准测试函数以及1个工程设计问题对其进行测试.试验中,先引入两种单策略改进的SSA算法来验证所提算法的有效性,再加入鲸鱼优化算法等5个先进的智能优化算法与之进行对比,进一步验证所提算法的优越性.研究结果表明:无论对于低维度还是高维度基准优化问题,所提算法都能有效地增强原SSA算法的开发和探索能力;并且RCSSA算法在整体优化性能方面要优于其他大多数群智能算法. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 折射反向学习 自适应控制因子 智能优化算法 基准函数
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基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识 被引量:7
20
作者 刘福才 窦金梅 王树恩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页
将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算... 将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。 展开更多
关键词 T—S模型辨识 群智能算法 遗传算法 菌群优化算法 粒子群算法
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