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基于进化策略的函数优化问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对进化策略算法在解决具体问题是熟练速度较慢这一问题的原因进行分析,提出自适应变异步长的方法,以在全局和局部范围内进行搜索．变异步长的值依赖于目标变量与全局最优解之间的距离．步长随距离自适应变化,可避免局部熟练和早熟．通过对经典dejong函数和Shubert函数的仿真试验,验证了文中算法的有效性．仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精度高,且具有良好的全局搜索能力． 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(8)
本文在传统的果蝇优化算法基础上提出了一种基于动态线性步长的分群交替优化算法.首先利用动态线性步长来控制算法搜索空间的大小,从而平衡了算法寻优的全局性能和局部性能.其次,利用双子群交替策略来解决多峰优化函数容易陷入局部最优的问题.最后,使用了6个经典测试函数来进行实验测试,验证了本文提出的算法具有求值精度高、稳定和收敛速度快等优点. 相似文献
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为了提高粒子群算法的收敛速度和全局收敛性,本文在标准粒子群算法的基础上作了改进,提出了一种带模拟退火步长的粒子群算法．通过典型函数的测试结果表明新算法比原来算法收敛到最优解的次数多,提出的新算法在全局搜索能力和收敛速度方面有所提高． 相似文献
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吴胜阳 《新乡师范高等专科学校学报》2006,20(5):46-48
讨论了变步长自适应滤波算法,给出了一种新的变步长LMS自适应算法,建立了步长因子μ与迭代次数n及输入信号之间的一种新的非线性函数关系。该算法与传统LMS算法相比,在计算量增加不太大的情况下,具有更快的收敛速度和较小的稳态误差,而且无须去关心步长因子的大小。通过Matlab模拟仿真的结果与理论分析相一致,证实了该算法的优越性。 相似文献
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《西安文理学院学报》2016,(1)
针对动态网格优化算法(GEA)收敛速度较快,收敛精度不够理想,特别是解决多峰函数有可能会错过全局最优解的缺陷,提出了一种新的自适应动态网格优化算法.通过评估早熟收敛程度,将早熟收敛程度、函数的峰值与步长的变化联系起来,加入1个随机因子用以调整搜索范围,从而提高了算法的寻优效率.通过对典型的MP问题的测试,并与其他的动态优化算法比较,证明了算法的有效性. 相似文献
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将单相有源电力滤波器（APF）作为研究对象,对其负载非线性电流中的谐波电流检测方法进行了进一步的研究．基于自适应噪声对消技术,将基于箕舌线的变步长最小均方（LMS）算法应用于APF谐波检测,同时将其与定步长LMS算法、基于s函数的变步长LMS算法,以及目前最常用的谐波检测算法之一的离散傅里叶滑窗谐波检测方法进行仿真比较．通过仿真分析,该算法具有较小的运算量、稳态误差小、强跟踪能力等特点,并有较好的收敛速度,解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾． 相似文献
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介绍了回波抵消器的原理和功能,详细阐述了现在广泛应用于回波抵消的各种自适应滤波算法,如变步长LMS,FTF,FAP等,并指出各种算法的特点.最后通过M atlab仿真,比较上述各种算法的性能,包括算法的复杂度和收敛速度,指明了各种算法的适用范围：变步长适用于对收敛速度要求不高的场所;FTF适用于采样率不大的语音处理设备中;AP类算法兼有收敛速度快和运算量较小的优点. 相似文献
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李庄 《湖北成人教育学院学报》2013,19(1):190-192
通过模拟物体间相互作用的物理规律,提出一种求解蛋白质结构预测问题的新型启发式算法。该方法在每一步迭代中,首先利用拟物思想寻找到合理的优化路径,然后在此路径上确定一个有效步长来取得最佳优化效果。若干典型算例的计算结果表明,变步长拟物算法比常规拟物算法具有更好的收敛速度。 相似文献
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为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。 相似文献
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乔磊 《淮南师范学院学报》2009,11(5):123-125
提出了一种基于分数采样的变步长LMS算法,该算法利用分数采样使之含有更多的信道信息,从而得到更小的稳态误差,利用变步长来加快算法的收敛速度。与常规LMS算法,基于分数间隔的LMS算法相比,新算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。电话信道的仿真结果,验证了算法的有效性。 相似文献
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吴力荣 《通化师范学院学报》2011,32(6):30-31
通过引入最优策略和筛选策略,有效避免了算法的早熟,同时增强了算法的全局收敛性.通过典型复杂函数的数值仿真结果表明,所给算法的全局收敛速度和命中全局最优的概率相对传统方法大大提高. 相似文献
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基于雷达成像的熵函数优化方法(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
对ISAR成像的最小熵自聚焦(MEA)算法进行了收敛性分析. 仿真结果表明, MEA算法存在局部最优问题, 作为其代价函数的ISAR像熵函数并非多维补偿相位的下凸函数. 只有当该补偿相位矢量的初值选取合适, 使其处于像熵函数的全局最小点附近时, MEA算法才能收敛到全局最优解. 针对MEA算法的最优化问题, 给出了一种基于雷达成像的熵函数优化方法. 该方法首先采用改进的多普勒中心跟踪法估计补偿相位初值. 该初值是最大似然准则下的估计结果, 可以使初始相位位于最优解附近. 然后, 利用快速MEA 算法进行局部搜索, 得到全局最优解. 仿真结果表明, 该算法不仅实现了MEA算法的全局最优求解, 还可避免步长、阈值等参数的选择与调整. 相似文献
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针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度过慢及人工鱼群寻优精度低等问题,对动态分组方案的人工鱼群算法进行了研究,提出一种新的自适应人工鱼群算法。该算法利用猴群算法中的空翻行为替代鱼群的聚群和追尾行为,同时引入模糊函数,自适应调整鱼群算法的视野及步长,提高了算法的运行效率,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。算法在后期避免提前收敛,能够快速跳出局部最优位置,保证了寻优质量。仿真实验表明,该算法明显优于基于动态分组方案的人工鱼群算法,有效提高了寻优精度和寻优质量,避免了人工鱼群的早熟现象。 相似文献
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:提出了基于精度的变步长优化方法 ,并给出了基于精度要求的变步长和基于排序的一维搜索两个新概念 .该方法使优化设计与各个设计变量的精度要求紧密结合在一起 .另外 ,还提出了对于多峰一维搜索问题 ,只有当所求函数的凹凸性与确定一维搜索区问题的步长以及求解最优步长因子的方法匹配时 ,才能用一般方法得到搜索区间内的最优解 相似文献
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为了提高小波神经网络的收敛速度,文章提出了将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法,在误差寻优初期采用梯度下降法迭代,当寻优过程开始接近最优时,更改寻优算法,使用DFP变尺度算法。通过仿真结果表明,改进算法减少了迭代次数,提高了算法收敛速度。 相似文献
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为了对声发射信号进行降噪滤波处理,针对突发性声发射信号特有的衰减特性,将自适应滤波技术应用到声发射信号处理中.针对传统LMS自适应滤波器收敛速度与稳态误差的矛盾问题,在对比研究现有算法的基础上,提出一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,以Sigmoid函数为原型,通过函数平移、对称变换构建含有3个参数的表达式,同时针对误差突变的情况,将前后误差e(k)与e(k-1)相乘来联合控制改变步长因子,并阐述了各个参数的选取与调整过程,以均方误差MSE为衡量指标来评价性能.仿真结果表明该算法显著提高了收敛速度,降低了稳态误差,使自适应滤波器的性能得到提升.把改进算法应用到声发射信号中,将实验信号通过EMD包络解调获得其上下包络线,再建立与声发射信号相关的期望函数,最后代入自适应滤波器中进行滤波处理,取得了很好的效果,证明了自适应滤波技术在声发射信号处理中的可行性. 相似文献