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1.
钱树华 《宁夏师范学院学报》2006,27(3):38-41
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题.利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法.该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优.通过对算法的收敛性的证明及数值分析,结果表明该算法是有效的. 相似文献
2.
钱树华 《邢台职业技术学院学报》2006,23(1):70-72
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题。利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明,数值结果表明该算法是有效的。 相似文献
3.
钱树华 《楚雄师范学院学报》2005,20(6):14-17
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法，将方程组转换成一个优化问题。将优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合，提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优，最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明，数值结果表明该算法是有效的。 相似文献
4.
由于传统遗传算法通过自身的改进很难解决易陷入局部收敛和全局最优解产生效率低等问题,通过对传统遗传算法几大难题的详细分析,最终结合混沌算法设计出一种混合进化算法。该算法能够有效地提高全局收敛效率、改善算法早熟等问题,并且具有很好的稳定性和收敛性,文中对此进行了详细论述分析。 相似文献
5.
针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
6.
以泰斯公式为基础,将单纯形-混沌优化算法应用于分析抽水试验数据,求解含水层参数函数优化问题。采用具有搜索速度快、局部搜索能力强等优点的单纯形算法与全局搜索能力强的混沌优化算法结合的单纯形-混沌优化算法。数值实验结果表明：单纯形-混沌优化算法可有效地应用于求解含水层参数函数优化问题;待估参数导水系数的初始取值范围、粗搜索次数和混沌序列长度对算法的收敛速度有一定的影响,但不会影响算法的收敛性。 相似文献
7.
针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。 相似文献
8.
在分析基本PSO算法早熟收敛原因的基础上,提出一种基于混沌思想和自适应邻域探测机制的粒子群优化算法（CANE-PSO）.该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,以提高初始种群的多样性,再引入随机的邻域探测机制,并引入全局极值变异算子,增强了算法的全局搜索能力.通过与其它三个改进算法比较,结果表明CANE-PSO优化效率有较大的提高,较有效地避免了早熟收敛问题. 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
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蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。 相似文献
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A new optimization algorithm based on chaos 总被引：8，自引：0，他引：8
LU Hui-juan ZHANG Huo-ming MA Long-hua 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(4):539-542
INTRODUCTION Chaos (Wang et al., 2002) is a common nonlin- ear phenomenon, whose action is complex and similar to that of randomness. The characteristics of chaos being highly sensitive to the initial value of chaos make a world of differences due to the ergodic prop- erty of the phase space—chaos can go through all states in certain ranges without repetition; the inher- ent randomness of the system—means that chaos behavior is similar to randomness which is disorderly; but at the same t… 相似文献
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结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的搜索能力和收敛性能,算法有效可行。 相似文献
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回顾了近几年来混沌优化方法及其在PID控制器的参数调整方面应用的研究进展，对混沌优化方法的特点及其在解决函数优化问题和组合问题上进行了说明。通过混沌优化方法在PID参数调整上的应用分析了此种方法的优越性，展望了此种方法随着与神经网络、遗传算法等优化算法的结合的发展将会给HD控制器的参数调整带来更好的前景，同时也说明了一些需要解决的问题和今后的研究方向。 相似文献
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阈值分割是图像分割中的一种常用且有效的方法,其关键问题是搜索到最佳分割阈值.文中基于混沌优化理论,利用Lorenz混沌系统对图像进行了阈值分割,同时提出了一种基于耦合映象格子的时空混沌优化算法,并且将其应用于图像分割实验.实验表明,与Lorenz混沌优化算法相比,时空混沌优化算法用于阈值寻优能够给出更加理想的分割结果. 相似文献
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针对多目标优化问题,提出了一种变加权的多目标混沌优化方法,通过对多目标的随机加权处理,实现了算法在各个方向的搜索,能够找到不同方向的Pareto最优解。与混沌优化方法的结合使该方法不仅能够找到分布比较均匀的Pareto边界上的最优解,而且使用简单、方便。 相似文献
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针对粒子群优化算法的收敛性和多样性问题,提出一种基于混沌优化的震荡粒子群优化算法。该算法利用混沌特性和震荡环节扩大粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力。实验测试证明该算法不仅能保持种群的多样性,而且能有效避免算法陷入早熟收敛现象。 相似文献
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为解决二维无线传感器网络随机部署产生的节点分布不均、覆盖率低的问题,提出一种融合元启发式算法的网络部署方案。该方案以节点部署空间作为约束条件、网络覆盖范围作为目标函数对二维网络覆盖模型进行数学建模。针对白骨顶鸡优化算法全局探索能力不强且在迭代后期容易陷入局部最优的缺点,该方案引入复合突变策略和随机反向策略对原算法进行改进。在二维网络覆盖模型进行的仿真测试结果表明:部署改进白骨顶鸡优化算法的二维无线传感器网络不仅网络覆盖率更高,节点也更加均匀,验证了改进白骨顶鸡优化算法解决节点部署问题的有效性和实用性。 相似文献