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  1. 基于混沌搜索解决早熟收敛的混合粒子群算法

  2. 针对标准拉子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时存在的收数速度慢、易陷入局部极小等问题，提出了新 的混合粒子群算法— 墓于混沌优化搜索解决早熟收数的杜子群算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制， 同时提出了一种缩小混沌搜索的变量空间范围的新方法，提高了搜索效率。基于典型高维复杂函数的数值实脸表明，混 合拉子群算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性。尤其是，混合粒子群算法具有很强的避免局部极小能力， 其性能远远优于单一优化方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-06
    • 文件大小：342kb
    • 提供者：xueyuejiye

  1. 基于Tent 映射的混沌混合粒子群优化算法

  2. 基于Tent 映射的混沌混合粒子群优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-16
    • 文件大小：333kb
    • 提供者：lwf6868

  1. 混沌粒子群混合优化算法

  2. 混沌粒子群混合优化算法，王大均，李华平，粒子群优化算法（PSO）具有收敛速度快但易陷入局部最优点的特点，因此本文将在结合混沌运动的遍历性、伪随机性和对初值的敏感性等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：weixin_38607554

  1. 基于混沌映射的人工鱼群和粒子群混合优化算法

  2. 基于混沌映射的人工鱼群和粒子群混合优化算法，李杰，冯勤超，文章针对人工鱼群算法收敛率低，局部寻优能力较差，以及粒子群算法全局寻优能力差，易早熟收敛的缺点，提出了基于混沌映射的人工

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：415kb
    • 提供者：weixin_38696877

  1. 非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

  2. 提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：230kb
    • 提供者：weixin_38500734

  1. 一种软计算混合策略在多相催化剂建模与预测中的应用

  2. 为了减少发现新的碳一多相催化剂的时间、降低消耗,加速二甲醚合成工业化进程,提出一种新的软计算混合策略并应用于碳一多相催化剂建模与预测研究。支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)作为一种新的机器学习算法,能较好地解决小样本、高维、非线性和局部极小点等实际问题,在混合策略中被用于多相催化剂组分模型的开发。SVR模型的超参数选择采用启发式全局优化搜索算法——自适应混沌粒子群算法来提高SVR模型的预测精度和泛化能力。新策略的主要优势是在反应机理未知或难以获取的情况下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：weixin_38553478

  1. 基于混沌免疫粒子群算法的故障特征选择

  2. 针对传统组合优化方法用于故障特征选择的缺陷问题,提出了基于人工免疫和混沌思想的混合粒子群优化算法的特征选择策略。引入混沌优化和人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆和混沌变异等算子对算法进行改进,提高种群的多样性,增强了算法跳出局部极值的能力。实验结果表明,该混合粒子群算法比常规粒子群算法具有更快的优化速度,有效提高了特征选择效率,使故障诊断精度有所提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：296kb
    • 提供者：weixin_38720402

  1. 基于混沌序列的粒子群优化算法

  2. 提出一种改进粒子群局部搜索能力的优化算法.对于陷入局部极小点的惰性粒子,引入混沌序列重新初始化, 在迭代中产生局部最优解的邻域点, 帮助惰性粒子逃离束缚并快速搜寻到最优解.对经典函数的测试计算表明,改进的混合算法通过微粒自适应更新机制确保了全局搜索性能和局部搜索性能的动态平衡, 而且保持了PSO计算简洁的特点, 在收敛速度和精度上均优于普通的PSO 算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：341kb
    • 提供者：weixin_38670391

  1. 混沌时间序列的混合粒子群优化预测

  2. 提出一种混合粒子群优化算法,即在改进粒子群优化算法全局搜索模型参数的基础上,利用梯度下降法进一步确定径向基神经网络模型参数,以提高网络的收敛精度和网络性能.采用基于RBFNN的混合粒子群优化算法进行离散Henon和连续Mackey-Glass混沌时间序列预测仿真,结果表明该算法能快速精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：512kb
    • 提供者：weixin_38690407

  1. 一种基于混沌遗传与粒子群混合优化的过程神经网络训练算法

  2. 针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题, 提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相 结合的学习方法. 综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质, 基于PNN 训练目标函数, 构建两种算法相混合的进化寻优机制, 通过适应度评估和优化效率分析自适应调节混沌遗传与粒子 群算法的切换, 实现网络参数在可行解空间的全局优化求解. 实验结果表明, 该算法较大提高了PNN 的训练效率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_38693084

  1. 引力搜索算法与混沌相结合的无约束数值优化

  2. 引力搜索算法（GSA）是针对自然优化问题而开发的最新自然启发式算法之一。 它是基于牛顿引力设计的，在将其应用于优化问题时显示出出色的搜索能力。 尽管如此，GSA仍然存在一些缺点，例如收敛速度慢和局部最优陷阱问题。 为了减轻这些固有的缺陷并增强GSA的性能，通过两种方法将具有遍历性和随机性的混沌纳入了GSA。 一种方法是使用混沌来生成混沌序列以替换随机序列，而另一种方法是使用混沌来充当局部搜索方法。 由此产生的混合算法，称为混沌引力搜索算法（CGSA1和CGSA2），因此合理地兼具GSA和混沌的优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：991kb
    • 提供者：weixin_38599231