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搜索资源列表

  1. 混沌初始化程序

  2. fortran编写的logistic映射的混沌程序，用于一般智能优化算法的初始化种群。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-12-23
    • 文件大小：588byte
    • 提供者：yingzhihan123

  1. 物流运输调度问题的混沌烟花算法 ——基于多车型供应链

  2. 为了满足供应链物流的不同需求，考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件，以最小油耗、最短配送距离为目标，建立多车型供应链物流运输调度模型（Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain，MTVRPSC），并提出一种混沌烟花算法求解该模型。该算法以烟花算法为核心，提出一种编解码策略实现连续空间到 MTVRPSC离散空间的映射，重新定义算法的适应度函数、适应度值和适应度的比较方法，并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法

  3. 所属分类：机器学习

  1. 基于改进粒子群BP神经网络的矿井突水水源判别

  2. 选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法（ACPSO）,使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：120kb
    • 提供者：weixin_38616120

  1. 混沌的自适应和声搜索算法

  2. 和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种混沌自适应和声搜索算法(CAHS)。在该算法中,首先采用混沌策略初始化种群,然后采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息。如果算法停滞,则采用混沌变异机制。本文用5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(CAHS)比IHS和AHSPSO算法有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：weixin_38747592

  1. 基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测

  2. 针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_38656064

  1. 基于多策略人工蜂群的多序列比对算法

  2. 多序列比对是生物信息学中最重要和挑战性的任务之一. 针对多序列比对是NP 完全组合优化问题, 引.入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等, 提出了一种基于多策略人工蜂群.的多序列比对算法. 该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化和获取较好初始解; 其次针对不同.蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索与局部开发能力. 同时引入序列比对的蜜源编码方.法以适应多序列比对的离散性. 实验结果表明, 该算法鲁棒性较强, 能获取较好的比对性能和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_38659805

  1. Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法

  2. 针对标准飞蛾扑火优化算法存在的易陷入局部最优陷阱、全局寻优能力不足的问题，借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法，提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法。首先，通过Tent混沌序列初始化种群，增加种群多样性；然后对当前最优解增加扰动产生新解，并与当前最优解按比例杂交相加，根据模拟退火算法中的Metropolis准则判断是否接受杂交后的新解，最终获得最优解。分别使用复杂高维基准函数和航迹规划问题测试算法性能。其中，6个复杂基准函数寻优测试结果表明，对于10维基准函数，该算法经过约0.25秒

  3. 所属分类：其它

  1.  基于改进粒子群算法的舰船电力系统网络重构

  2. 舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点，提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上，运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群，提升初始解质量；同时，引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明，该算法具有更好的寻优性能，并且有效地提高了故障恢复的速度与精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：853kb
    • 提供者：weixin_38662327

  1. 基于群体早熟程度和非线性周期振荡策略的改进粒子群算法

  2. 提出了一种新的粒子群优化算法——基于群体早熟收敛程度和非线性周期振荡策略的自适应混沌粒子群优化算法。利用混沌的遍历特性初始化粒子的速度和位置，根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重；学习因子则采用非线性周期振荡策略，模拟鸟类觅食过程中交替出现的分散和重组现象。基准测试函数的仿真结果表明，所提出的算法不仅收敛速度快、寻优质量高，而且具有良好的稳定性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：892kb
    • 提供者：weixin_38519763

  1. 具有混沌搜索策略的蜂群优化算法

  2. 提出一种改进人工蜂群局部搜索能力的优化算法, 对陷入局部最优值的雇佣蜂, 使用禁忌表存储其局部极 值, 并引入混沌序列重新初始化, 在迭代中产生局部极值的邻域点, 帮助其逃离束缚并快速搜寻到最优解. 改进算法 有效地结合标准蜂群算法的全局优化能力、禁忌表的记忆能力和混沌局部搜索能力, 对经典函数的测试计算表明, 改进算法提高了蜂群寻优能力, 在收敛速度和精度上均优于标准蜂群算法, 适合工程应用中的复杂函数优化问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：weixin_38535808

  1. 基于改进差分进化算法的在线轨迹优化

  2. 首先提出一种基于混沌映射的差分进化算法, 通过引入混沌映射的概念, 在群体初始化和子代重构两个方 面对经典差分进化算法进行改进, 提高其寻优精度及稳定性, 并通过对几个典型的Benchmark 函数进行对比测试, 验 证该算法的全局收敛能力与稳定性. 然后将该改进算法应用于在线轨迹优化, 利用其快速寻优、不依赖梯度信息等 特点, 结合滚动窗口的思想, 提出局部极值逃逸方法, 实现了轨迹的在线优化. 最后在板球系统上通过仿真实验, 验证 了所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：253kb
    • 提供者：weixin_38656741

  1. 混沌海豚群优化灰色神经网络的空中目标威胁评估

  2. 分析空中目标威胁评估特点,综合考虑威胁价值、威胁能力和威胁程度,建立空中目标威胁评估框架;针对海豚群算法易陷入局部最优和早熟收敛等问题,提出一种混沌海豚群算法,将混沌搜索策略引入海豚群算法,通过混沌初始化、动态分群和早熟优化机制,提高算法的全局寻优能力;利用混沌海豚群算法对灰色神经网络的初始参数寻优,通过搜索到的最优解建立基于混沌海豚群算法优化的灰色神经网络模型,并用于空中目标威胁评估.仿真实验表明,混沌海豚群算法优化的灰色神经网络在保证一定收敛速度的基础上,能够提升寻优精度,对测试集的预测效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：725kb
    • 提供者：weixin_38622827

  1. 基于多策略人工蜂群的多序列比对算法

  2. 多序列比对是生物信息学中最重要和最具挑战性的任务之一.基于多序列比对是NP 完全组合优化问题,引入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等,提出一种基于多策略人工蜂群的多序列比对算法.该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化并获取较好初始解;针对不同蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索和局部开发能力.同时引入序列比对的蜜源编码方法以适应多序列比对的离散性.实验结果表明,所提出算法的鲁棒性较强,能获取较好的比对性能和生物特性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：242kb
    • 提供者：weixin_38681646

  1. 基于入侵杂草蝙蝠双子群优化的装备保障编组协同任务规划

  2. 针对装备保障编组协同任务规划问题,构建以时效优先为目标,考虑保障任务时序逻辑关系、任务执行质量和保障编组占用冲突等复杂约束以及保障编组能力更新机制的数学模型,提出一种基于入侵杂草蝙蝠混合算法的双子群任务规划方法.首先,采用佳点集初始化方法,在解空间生成具有均匀分布特征的种群;其次,设计具有修复操作的解编码和任务优先排序,实现任务-编组-时间的匹配和冲突消解;再次,划分双子群,利用入侵杂草优化算法和Fuch混沌蝙蝠优化算法协同进化;最后,应用重组算子引导种群进化,均衡算法全局探索和局部搜索能力.仿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：weixin_38651450

  1. 基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

  2. 针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：954kb
    • 提供者：weixin_38707240

  1. 基于核映射极限学习机的入口氮氧化物预测

  2. 针对在线贯序极限学习机(OS-ELM)算法隐含层输出不稳定、易产生奇异矩阵和在线贯序更新时没有考虑训练样本时效性的问题,提出一种基于核函数映射的正则化自适应遗忘因子(FFOS-RKELM)算法.该算法利用核函数代替隐含层,能够产生稳定的输出结果.在初始阶段加入正则化方法,通过构造非奇异矩阵提高模型的泛化能力;在贯序更新阶段,通过新到的数据自动更新遗忘因子.将FFOS-RKELM算法应用到混沌时间序列预测和入口氮氧化物时间序列预测中,相比于OS-ELM、FFOS-RELM、OS-RKELM算法,可

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法

  2. 万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法(gravitational search algorithm based on improved tent chaos,ITC-GSA).首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：617kb
    • 提供者：weixin_38508821

  1. 考虑设施深度的过道布置问题及改进烟花算法求解方法

  2. 针对过道布置问题中忽略设施深度及物流交互点置于过道边线的问题,结合实际布局活动对过道布置问题进行拓展,构建考虑设施深度的过道布置问题的混合整数规划模型,并提出一种改进烟花算法.该算法采用2-opt邻域构造方法对爆炸操作进行离散化处理;设置搜索深度并执行两点变异操作,实现变邻域搜索;通过贪婪选择方法更新种群以记忆精英解.为改进算法,引入混沌映射初始化烟花种群和设置阈值以加速算法寻优.通过对比数学规划方法与所提出算法的求解结果,验证了模型的有效性和所提出算法的求解优势.最后,通过不同算法的对比实验表

  3. 所属分类：其它

  1. 求解约束优化问题的萤火虫算法及其工程应用

  2. 针对基本萤火虫算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的萤火虫算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用混沌序列初始化萤火虫的位置,引入动态随机局部搜索以加快算法的收敛速度;为了避免算法陷入局部最优,对当前全局最优解进行多样性变异操作。对几个数值优化和工程优化问题进行实验。研究结果表明:与其他启发计算法相比,该算法具有较强的寻优性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：936kb
    • 提供者：weixin_38679276