粒子群优化算法若干改进策略及其机理分析 

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种群智能优化算法,自1995年提出以来,鉴于其概念简单、易于实现等特点,一直受到研究领域的广泛关注,是当前计算机智能领域的研究热点之一。该算法通过模拟鸟群和鱼群在觅食过程中的相互学习与协作行为,从而实现群体智能寻优的目的。然而,PSO算...
武汉大学  博士论文  2017年 下载次数(216)| 被引次数(1)

仿生优化群算法及应用研究 

仿生优化群算法(Bionic Swarm Optimization Algorithm,BSOA)模拟了生物的群体行为,可以达到用简单方法解决复杂问题的目的。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)和布谷鸟搜索算法(Cuck...
华南理工大学  博士论文  2017年 下载次数(231)| 被引次数(1)

粒子群优化算法及其在电磁设计中的应用 

电磁场逆问题的研究历史已逾百年。电磁场逆问题一般指电磁装置的优化设计问题,而这类问题普遍存在于现实世界和工程领域。目前求解电磁场逆问题的通用方法是把它分解为一系列正问题,然后借助于优化算法迭代求解;因而,优化算法和正问题的数值分析方法为电磁场逆问题研究的两个主要内容。在求解逆问题时,由于在每一迭代步中都需进行至少一次高...
浙江大学  博士论文  2017年 下载次数(301)| 被引次数(0)

材料计算模拟从计算集群到弹性云的迁移研究 

理论,计算和实验材料科学与工程的最新进展,不仅是加快新材料发现速度的保证,而且减少了将这些发现作为新产品推向市场所需的时间。利用高通量密度泛函理论(DFT)计算进行新材料的筛选和基础研究,为材料科学和材料创新提供了有趣的设计机会。高通量DFT通常涉及对数万甚至数十万化合物的计算和规模的这种变化需要新的计算能力和数据管理...
北京科技大学  博士论文  2017年 下载次数(128)| 被引次数(0)

粒子群优化算法及差分进行算法研究 

最优化是目前科学计算中较为重要的研究分支,随着科技的发展,工程技术领域诸如通讯系统、自动控制、电力系统、机械工程、土木工程、生物工程、化学工程等产生了诸多复杂的最优化问题,例如非线性控制问题,神经网络训练问题,文本聚类问题、多参数调优问题、交通路线规划问题等。基于传统的优化算法(如解析法,数值分析法)解决这类优化问题时...
山东大学  博士论文  2017年 下载次数(4034)| 被引次数(41)

改进的引力搜索算法及应用 

近年来,在信息处理、机器学习、机器视觉与模式识别、管理科学等诸多领域存在着许多待解决的NP类复杂最优化问题。通过传统优化方法解决这类问题已变得十分困难,所以现在学者们一般通过仿生途径来解决这类复杂的最优化问题。仿生类优化方法与传统优化方法相比可以更快地找到优化问题的最优解,所以这类方法具有更高的现实意义和应用价值。群智...
吉林大学  博士论文  2016年 下载次数(1074)| 被引次数(5)

粒子群优化算法及其在数据聚类中的应用 

最优化问题是指从一系列解决某问题的可行方案中找到解决该问题的最优方案。最优化问题出现在许多的领域中,比如说,信息,经济、生产制造、交通运输等。因此,寻找解决这些问题的最优方案具有很重要的社会意义,同时也能产生巨大的社会经济效益。最优化是数学领域的一个独立分支,主要是用来解决最优化问题,其具体的解决优化问题的方法被称为最...
武汉大学  博士论文  2015年 下载次数(644)| 被引次数(0)

基于优化算法的径向基神经网络模型的改进及应用 

神经网络和智能优化算法的组合算法是智能信息处理的主要工具,在空气质量预测、经济预测、声纳、传感器、雷达、通信等领域,很多智能优化算法和神经网络的组合模型及改进模型被提出。神经网络研究主要包括网络模型的拓扑结构、参数选取等。粒子群算法的研究主要包括种群拓扑结构、惯性权重选取、PSO多样性等。针对智能信息处理应用中,径向基...
中北大学  博士论文  2015年 下载次数(2639)| 被引次数(51)

基于混合智能算法的结构可靠性分析与优化设计 

随着现代科技和经济的迅速发展,结构可靠性及安全性的问题,在工程结构设计中,越来越占有重要地位。结构可靠性分析及优化设计是以结构可靠性指标作为目标函数或约束条件,求解最优设计变量的方法。该方法比传统的结构设计方法能够获得更好的经济效益,所以对其进行研究具有重要意义。 在实际工程结构中,存在不少的不确定性因素,并且输...
吉林大学  博士论文  2015年 下载次数(1003)| 被引次数(6)

基于遗传算法优化的中文分词研究 

遗传算法是智能优化算法之一,它具有搜索速度快、通用性好以及全局搜索能力强等优点,但存在局部搜索能力差的不足,容易出现把局部最优解误认为全局最优解的“早熟问题”。单一算法在解决实际问题中暴露出各种各样的问题,所以不少学者提出了结合两种算法或者多种算法的混合算法思想,以求扬长避短。本文主要研究遗传算法(GA)分别与粒子群优...
电子科技大学  博士论文  2012年 下载次数(5080)| 被引次数(57)

具有混沌局部搜索策略的粒子群优化算法研究 

如何改进粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法,并将其用于解决现实世界的各类优化问题已成为当前的研究热点。在众多的改进方法中,一种重要的形式就是混沌PSO算法。本文对混沌PSO算法进行了定义和分类,分析了各类混沌PSO算法的特点,指出了混沌局部搜索的PSO算法是各类混沌PSO...
中南大学  博士论文  2013年 下载次数(1530)| 被引次数(8)

粒子群优化算法及其工程应用研究 

粒子群优化(PSO)算法是一种基于种群的随机优化方法。与传统的优化方法相比,PSO算法具有结构简单、参数较少、易于实现以及全局寻优能力强等优点。然而,PSO算法的理论基础还不完善,存在早熟收敛、易陷入局部极值等问题,并且在应用于工程实际问题时存在很多值得改进和提高之处。 本文从PSO控制参数策略和实现框架上提出...
西南交通大学  博士论文  2013年 下载次数(1912)| 被引次数(23)

粒子群优化算法在柔性作业车间调度中的应用研究 

传统的作业车间调度问题是求解每个工件具有特定加工机器的一类调度问题,而在实际生产中,可以加工某个工序的机器往往不止一个,这就产生了柔性作业车间调度问题。 柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)由于具有路径柔性的特点,从而可以避免传统作...
中国科学技术大学  博士论文  2008年 下载次数(2114)| 被引次数(44)

基于粒子群的优化方法研究 

本文利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)参数优化问题、模糊聚类问题、K-调和均值(K-harmonic means, KHM)聚类问题和柔性作业车间调度问题(Flexible Job-sho...
吉林大学  博士论文  2009年 下载次数(1889)| 被引次数(15)

基于协同PSO算法的模糊辨识与神经网络学习 

粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法是一种基于群体智能的算法,它模拟鸟群、鱼群和蜂群等动物群体的觅食行为,通过个体之间的相互协作使群体达到最优化目的。同遗传算法类似,PSO算法也是一种基于种群的优化技术,它初始化为一组随机解,粒子群在搜索空间中追随种群中的最优粒子...
上海交通大学  博士论文  2009年 下载次数(1600)| 被引次数(27)

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