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1.
根据不等距节点原理,利用生物地理优化算法求解数值积分。介绍了生物地理优化算法的基本原理,定义了栖息地适应性指数、适合指数变量等参数,给出了迁移和变异操作的数学模型。根据数值积分不等距节点原理,在积分区间内任意选取一定的节点,采用生物地理优化算法优化这些节点求取积分值。最后,利用Matlab软件进行了仿真和实验,以证明该算法的有效性。典型的数值积分函数实例仿真表明,利用生物地理优化算法求解数值积分具有精度高和自适应强的特点,计算结果好于粒子群算法、梯形法和Simpson法。 相似文献
2.
提出了一种基于粒子群-细菌觅食的快速混合算法来计算数值积分的新方法,该算法根据被积函数的变量区间随机选取分割点,作为该算法的初始的群体,通过粒子群-细菌觅食算法优化积分区间的分割点,再求和,在给定的精度下可以得到精度较高数值积分.最后数值模拟实例结果证明可以求解通常意义下的任意数值积分,并且具有求解精度高,收敛速度快等优点. 相似文献
3.
萤火虫群算法是一种新型群集智能算法,该算法已成功应用于复杂函数的优化方面,并取得很好的应用效果。为了充分利用萤火虫算法的优点,扩展该算法的应用领域,首先检测影响煤炭发热量的主要因素,建立一个新的煤炭发热量预测模型,然后利用萤火虫算法优化该模型的闽值,以实现能够达到快速预测煤炭发热量为目的。数值仿真和实验结果显示,在萤火虫算法优化后的煤炭预测模型能够对发热量实现快速检测,而且有很好鲁棒性和很高的精度,具有一定的应用价值。 相似文献
4.
针对以像素为节点建立图模型进行图像分割颇为耗时的弊端,提出了一种基于平面超像素图割的图像分割方法,并应用于图像分割。首先用改进的分水岭算法将图像分割成区域一致性小区域（超像素）,用分割得到的超像素作为图的节点构建图模型;以每个超像素的灰度值代表所在分块的全部像素点参数;最后用图割算法达到最优分割。该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间。 相似文献
5.
为了分割QFN表面的缺陷,提出一种基于反向萤火虫算法的大津多阈值分割法.首先,将大津阈值分割扩展为大津多阈值分割.其次,提出了一种基于反向学习的萤火虫算法.在该算法中,生成的反向萤火虫用于增加萤火虫的多样性和全局搜索能力.然后,将基于反向学习的萤火虫算法应用于多阈值分割.最后,使用所提出的方法对QFN缺陷图像进行阈值分割实验,并将结果与穷举法、基于粒子群算法的大津多阈值分割法、基于萤火虫算法的大津多阈值分割法进行比较.实验结果表明,所提方法能更有效地分割QFN表面缺陷,且分割速度快. 相似文献
6.
针对目前在求解经典0-1背包问题时已有算法的不足,运用改进的萤火虫算法对该问题进行求解。引入贪心策略修正萤火虫算法的不可行解,提出一种变异策略,增加萤火虫算法的种群多样性。通过对3个不同规模的算例进行测试,实验结果表明改进的萤火虫算法有效;通过和目前已有算法的求解结果进行比较,改进萤火虫算法具有较好的高效性和稳定性。 相似文献
7.
萤火虫算法（FA）是继粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等经典智能算法之后,由剑桥学者YangXin-she提出的一种模仿自然界萤火虫捕食、求偶行为的新颖的群体智能随机优化算法。该算法近年来逐渐在不同优化领域得以成功应用,但也存在易陷入局部最优、算法过早收敛等问题,为此许多学者对萤火虫算法进行了改进。针对基于惯性权重的萤火虫算法、基于混沌算法的萤火虫算法这两种改进算法,通过几种标准检验函数对各算法的性能进行详细的仿真、比较,得出具体试验结果。在控制系统PID参数优化中应用改进后的萤火虫算法,仿真结果表明改进后的萤火虫算法寻优精度和搜索速度均优于基本粒子群算法。 相似文献
8.
《实验室研究与探索》2017,(6):93-97
针对标准萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)在求解电力系统优化潮流(OPF)问题上出现的早熟收敛和求解精度不高等问题,引入混沌优化和莱维飞行,形成了混沌莱维萤火虫优化算法(Chaotic Lévy Flightfirely Algorithm,CLFA)。对改进的CLFA算法进行了推导与分析,并将FA和CLFA两种算法对IEEE30节点测试系统进行电力系统优化潮流仿真,用实验证实算法的有效性。仿真结果表明:改进后的CLFA算法避免了早熟收敛,增强了局部搜索能力,提高了求解精度。算法的改进方式具有良好的创新性,学生可以自行开发不同的改进方式,改进后的算法更有利于进行后续的电力系统优化潮流问题研究。 相似文献
9.
萤火虫优化算法（GSO）是一种计算多模函数多峰值问题的群智能算法,由模拟自然界中萤火虫发光的生物学特征发展而来。在 GSO 算法中,萤火虫根据自适应的感应决策范围寻找比自身荧光素高的萤火虫,并通过概率选择机制朝其运动,以实现寻优目的。简要阐述 GSO 算法基本原理,对算法各个参数进行分析说明,利 用 Matlab 软件构建 GSO 算法在整个寻优过程中的可视化环境,并给出算法源代码。仿真实验首先实现了自适应感应决策范围更新过程,然后通过多模函数仿真示例测试了该方法的有效性,从而实现了利用萤火虫算法解决多模函数多峰值优化问题。 相似文献
10.
微积分的外推算法探微 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过具体例子讨论了微积分的外推算法在求解积分方程、求解差分方程、数值积分以及微分方程数值解等各个方面的应用，讨论了外推算法的研究价值。 相似文献
11.
《邢台职业技术学院学报》2017,(5):78-82
为了有效解决标准萤火虫算法在寻优过程中存在易陷入后期收敛速度较慢、寻优精度不高等问题,在位置更新公式中引入动态调整惯性权重和自适应步长机制,提出一种动态自适应萤火虫优化算法。利用四个标准测试函数进行仿真实验结果表明,动态自适应萤火虫算法具有更快收敛速度、较高求解精度和稳定性。 相似文献
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李欣秦源张萌白杨 《深圳职业技术学院学报》2015,(5):16-18
基于蒙特卡洛模拟算法,提出了一种新的非线性约束条件下的优化算法.该算法不需要人为干预,可完全实现程序化.文章以一个简单的优化实例验证了该方法的可行性.与其他优化算法和优化工具相比,该算法简洁高效、稳健通用,有较强的工程应用价值,为非线性约束条件下的优化求解提供了新的思路. 相似文献
14.
姜长元 《湖州职业技术学院学报》2007,5(1):34-36
蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起了众多学者的研究兴趣。通过在函数优化问题中的应用,说明该算法能有效地避免陷入局部最优,指出了蚁群算法在优化问题中的应用前景。 相似文献
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互联网加速了物流业发展,地下物流网络节点选址成为新的研究热点。将二分K 均值算法和免疫算法相结合,对物流中转分配节点(一、二级节点)选址进行了研究。首先根据问题的约束条件和优化目标建立物流一、二级节点选址数学模型,然后采用二分K 均值算法和免疫算法求解最佳一、二级节点选址方案。对南京市仙林区110个物流节点分配方案进行实验,结果表明该算法能很好地解决组合优化问题。 相似文献
17.
《绵阳师范学院学报》2020,(2):93-99
根据萤火虫算法自身特点,本文提出一种基于模拟退火的改进萤火虫算法,并用于求解0-1背包问题.该算法在模拟退火过程中利用萤火虫算法搜索新解,采用贪心修复算子对不可行解进行修正.每一次退火操作完成时,对萤火虫种群实行变异操作,增强萤火虫的全局搜索能力.本算法在求解0-1背包问题时,能及时跳出局部最优,在算法初期增强全局搜索能力,在算法后期加快收敛速度.通过仿真实验表明,该算法可较好的求解0-1背包问题. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(1):127-131
为了解决原函数完全未知、原函数已知但其形式复杂、原函数已知且存在解析解3种情况下的复杂积分计算问题,提出了关于数值积分界面的设计。将Matiab中可开发的GUI工具结合数值积分计算中的典型算法构造开放式的用户界面,设计出数值积分求解器并实现数值积分可视化功能;同时通过采用自定义方式设置积分区间等分数的思路,提高了梯形、辛普森、复合梯形、高斯-勒让德数和自适应5种积分方法的计算精度。最后,用所设计的数值积分GUI界面对3种类型复杂积分函数进行验证和求解,结果表明,该设计能在同一界面同时实现用5种积分方法按用户任意设定的精度进行积分求解并能将计算结果可视化,因此该界面具有适应性强、使用方便、界面友好、操作简洁的优点。 相似文献
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针对萤火虫群优化(GSO)算法在解决全局优化问题时出现的易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种改进的混沌萤火虫群优化(ICGSO)算法,修改了GSO算法动态决策域半径更新公式,并采用自适应动态步长,引入混沌优化算法提高局部搜索能力。实验结果表明将ICGSO算法应用于建立在神经网络预测模型上的瓦斯突出预测中的有效性。 相似文献