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针对粒子群优化算法易陷入局部最优并难以跳出的缺陷,提出了一种改进的算法。算法在采用自适应惯性权重基础上,引入粒子群局部收敛判断机制,对陷入局部最优的粒子采取新的进化模型以增加群体的多样性,进而降低了群体早熟收敛。通过新进化模型的粒子群优化算法对4个基准函数反复试验,仿真结果表明改进的粒子群算法具有更好的收敛精度并且可以有效避免早熟收敛问题,寻找到全局最优解。 相似文献
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免疫遗传算法及其在VRP中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
物流配送车辆路径问题（VRP）是一类典型的NP问题。在基本遗传算法的基础上,根据生物的免疫系统原理,提出一种改进的算法——免疫遗传算法。在算法中构造一种基于抗体浓度的群体多样性保持策略,引入免疫算子和免疫记忆库。将该算法应用于求解VRP问题,实验结果表明算法可以实现解的多样性,避免出现早熟收敛,可以有效防止进化过程中最优解退化的可能,是求解车辆路径问题的一种有效的算法。 相似文献
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吴莹莹 《成都信息工程学院学报》2012,27(4):380-384
针对等圆Packing问题,结合差分进化算法,设计出一种用于求解等圆Packing问题的差分进化算法。问题的求解过程中,提出有效解空间的思想,提高解空间的搜索效率,同时提出一种随机选择机制,以达到提高算法的搜索效率的目的。通过大量的实验表明,该算法是可行的,且可以推广应用到求解其他布局问题中。 相似文献
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将模糊C均值方法与进化算法相结合,提出了一种新的进化神经网络分类模型。实验结果表明,模型与其它标准的分类方法：C4.5、CART、BP神经网络、模糊ARTMAP比较,有更高的分类精度。 相似文献
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讨论了基于免疫协同进化的多Agent协商的智能化浏览器模型,通过Agent之间的协商和MAS技术优势,将大量计算在离线状态下完成,利用用户反馈Agent不断收集更多用户推荐和评价信息,随着用户使用时间的增加推荐质量会逐渐提高。对比实验证实系统模型的有效性。 相似文献
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为了建立一种对多项指标都能普遍适用的大气环境质量评价模型，利用反馈式突变进化算法对幂函数加和型指数评价公式中参数进行优化，并用优化后的综合评价指数公式对大气环境进行综合评价。通过对武汉市大气环境质量状况的评价实例研究，表明了综合指数公式的实用性和可行性。 相似文献
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研究如何在土地利用变化模拟过程中更为科学、客观地设置模型参数，对于避免复杂模型由于参数设置不当导致模拟效果不佳的问题具有重要意义。本文通过耦合进化算法（Evolutionary Algorithm,EA）与FLUS模型，构建了具有参数寻优功能的EA-FLUS模型。该模型首先通过进化策略对FLUS模型中人工神经网络模型的参数进行寻优，以提升对各土地利用类型出现概率分布的预测准确率，在此基础上结合地理分区，利用带精英策略的遗传算法与进化策略的组合对FLUS模型中元胞自动机模型的参数进行调整，以提升模拟精度。在实证研究阶段，本文以桂林市为实验区，通过对土地利用变化进行分区模拟来分析EA-FLUS模型的改进效果，此外还设置了自然发展、耕地保护、生态优先3种情景来模拟桂林市2020—2030年的土地利用变化。结果表明：(1)进化算法对参数的寻优结果相比于基于经验以及土地利用变化历史特征的参数设置，更加贴近实验区的政策导向，更能体现各土地利用类型在不同区域间多样的发展趋势；(2) EA-FLUS模型相较于FLUS模型，在加入地理分区的土地利用变化模拟中更具优势，其模拟结果总体精度、Kappa系数、... 相似文献
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文章将思维进化优化算法引入大坝变形预测领域,提出基于思维进化法优化小波神经网络(MEA-WNN)的大坝变形预测模型。通过算例验证,并与WNN、GA-WNN对比分析,认为该模型能够克服多数进化算法的不足,提高算法的整体搜索效率,同时能够确保较优的局部预测值和较好的全局预测精度,具备快速的收敛能力,验证MEAWNN预测模型在大坝变形预测中的可行性和实用性。 相似文献
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针对难以实现管道焊缝图像信息准确提取的问题,利用免疫遗传算法优化小波系数,将小波变换与免疫遗传算法引入焊缝图像的处理过程,采用相似性距离分析传统小波、Canny算法、免疫遗传小波等算法优劣性.结果表明:该算法能够有效地抑制噪声干扰,去除图像边缘中的伪影,从而较好地实现图像边缘信息的清晰与细化,体现遗传小波变换算法在精确定位与抗噪声能力上的优越性. 相似文献
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提出了一种基于自适应半径免疫算法(ARIA)的入侵检测方法.ARIA训练得到的抗体网络充分保留了原始数据的密度分布信息,具有准确的空间形态;再用最小生成树算法和zahn划分标准对抗体网络细胞聚类,聚类得到的簇被标记为正常或异常并用于网络异常检测中.对KDD CUP 99数据集的实验结果表明:相对于基于aiNet的入侵检测方法,新的算法检测率高、误报率低,能够有效识别KDD中的已知攻击和未知攻击. 相似文献
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《山地科学学报》2020,17(8):1860-1873
At present,most researches on the critical rainfall threshold of debris flow initiation use a linear model obtained through regression.With relatively weak fault tolerance,this method not only ignores nonlinear effects but also is susceptible to singular noise samples,which makes it difficult to characterize the true quantization relationship of the rainfall threshold.Besides,the early warning threshold determined by statistical parameters is susceptible to negative samples(samples where no debris flow has occurred),which leads to uncertainty in the reliability of the early warning results by the regression curve.To overcome the above limitations,this study develops a data-driven multiobjective evolutionary optimization method that combines an artificial neural network(ANN) and a multiobjective evolutionary optimization implemented by particle swarm optimization(PSO).Firstly,the Pareto optimality method is used to represent the nonlinear and conflicting critical thresholds for the rainfall intensity I and the rainfall duration D.An ANN is used to construct a dual-target(dual-task) predictive surrogate model,and then a PSO-based multiobjective evolutionary optimization algorithm is applied to train the ANN and stochastically search the trained ANN for obtaining the Pareto front of the I-D surrogate prediction model,which is intended to overcome the limitations of the existing linear regression-based threshold methods.Finally,a double early warning curve model that can effectively control the false alarm rate and negative alarm rate of hazard warnings are proposed based on the decision space and target space maps.This study provides theoretical guidance for the early warning and forecasting of debris flows and has strong applicability. 相似文献
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针对传统重力基准图制备中插值算法多、算法选择费时费力的实际,重点研究在局部重力场下插值算法的快速优选问题。结合长期制图的统计数据,利用层次分析法确定权值,并定义了算法优选量化系数--优选度,实现对不同插值算法的快速初步遴选。结果表明,该算法切实提高了特定条件下重力基准图插值算法的选取速度。 相似文献
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将微粒群优化算法与位错理论模型相结合,采用模拟重力测量数据反演断层三维滑动速率,并比较了该算法与蒙特卡洛法和蚁群算法的反演结果。利用河西地区2001~2004年的GPS数据,对祁连山断层的三维滑动速率进行反演,并与蚁群算法进行比较。结果表明,微粒群优化算法可有效求解断层的三维滑动速率,收敛快、精度高。 相似文献
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位错模式反演的算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
综述了大地测量反演算法的发展状况，详细介绍了模拟退火，随机耗费和区间算法等3种优化方法，并基于位错模式，采用模拟的重力测量观测数据，比较了3种算法的反演效果，结果表明：模拟退火法优于随机耗费法，而区间算法的可靠性又优于模拟退火法，区间算法是最可靠的反演方法。 相似文献
16.
断层活动的最优化定量方法研究 总被引：3，自引：3，他引：0
讨论了断层活动引起的变形场及一般性反演方法。对Ｐｏｗｅｌｌ最优化改进方法作了再改进。再改进的方法对解决多种复杂观测模型的最优化问题提供了可能,并可提高收敛速度。利用１９９５和１９９６年ＧＰＳ观测和相应的倾斜观测对华北地区断层活动进行了定量分析,检测出在张北震源区附近有一与张渤带走向接近的断层活动,给出了活动断层的分布及与张北地震震中的关系。结果表明,这种定量方法对圈定减灾区域是有意义的。 相似文献
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刘杰 《大地测量与地球动力学》2019,39(9):906-909
将微粒群算法与位错理论模型相结合，采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据，通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演，并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明，微粒群算法收敛速度快、稳定性高，结合经典位错理论模型，是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法，在大地测量反演领域极具应用潜力。 相似文献
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利用机器学习模型进行滑坡易发性评价时, 不同的超参数设置往往会导致评价结果的不同。采用贝叶斯算法对4种常见机器学习模型(逻辑回归LR、支持向量机SVM、人工神经网络ANN和随机森林RF)的超参数进行了优化, 探索了该算法对滑坡易发性机器学习模型的优化效果。以湘中地区4县(安化县、新华县、桃江县和桃源县)滑坡易发性评价为例说明该算法的可行性与适用性。基于滑坡历史编录, 确定研究区内1 017个滑坡点, 并选定15个滑坡影响因子, 以此构建滑坡易发性模型的训练集和测试集。利用贝叶斯优化算法对4种机器学习模型的主要超参数进行了优化, 依据优化后的超参数建立了4种优化模型, 并使用AUC值等指标来比较其预测能力。结果表明: 经超参数优化后的4种机器学习模型预测性能均有所提高, 且基于贝叶斯优化的随机森林模型表现最好。 相似文献