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搜索资源列表

  1. 一种新型混合布尔PSO算法的研究

  2. 针对基本粒子群算法产生初始种群的盲目性和在搜索过程中粒子多样性丧失的缺点,提出了一种采用混沌策略改进的混合混沌布尔(Chaotic Boolean)PSO算法,在每轮迭代中将适应度最差的20%粒子进行单点交叉,选择次差的20%粒子增加混沌扰动。数值仿真结果证明了改进后的Chaotic Boolean PSO算法能更快地找到最优值,有效避免容易陷入局部最优情况发生。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：641024
    • 提供者：weixin_38742291

  1. 基于反思的思维进化算法

  2. 针对思维进化算法(MEA)群体多样性少,易陷入局部极值的问题,提出了能够学习并进行反思的思维进化算法,同时分析了该算法的机制。设计利用子群体的线性组合实现信息共享,通过适应度值的比较进行反思,运用进化历史最优值控制异化策略,提高了搜索速度,保证了种群的多样性,使得收敛速度和全局收敛性均达到较好平衡。测试函数寻优验证了算法的可行性和高效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_38653385

  1. 改进型蚁群算法在煤炭运输中的应用研究

  2. 研究煤炭配送路径问题,提高运输质量。针对传统物流方法在配送路径规划中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致效率低等问题。为了提高煤炭运输配送效率,提出一种改进蚁群算法的配送路径优化方法。该方法建立了基于蚁群算法的配送路径模型,通过改进基本蚁群算法中节点访问策略和自适应挥发系数的更新规则,使蚁群搜索有效地避免陷入局部最优,加快了收敛。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,提高了算法效率,能有效解决煤炭运输问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：714752
    • 提供者：weixin_38591615

  1. 改进人工势场与TAS-RRT融合优化算法

  2. 针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷，提出旋转速度矢量角以精确定位逃离点，并将TAS-RRT算法与人工势场算法结合进行动态路径规划。采用人工势场法进行避障规划，当陷入局部最小值时，使用基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法调节扩张速度，自适应地寻找逃离点，对RRT算法的采样策略和局部规划器进行改进，使搜索过程快速跳出局部极小值，当采样点的旋转速度矢量角满足条件时，切换人工势场进行规划。仿真实验表明，TAS-RRT算法引导路径快速渐进逃离点，与人工势场结合进行运动规划，能适应环境的变化，控制精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：694272
    • 提供者：weixin_38573171

  1. 一种改进的多群协作粒子群优化算法

  2. 提出了一种改进的多群协作粒子群优化算法，该算法整个种群采用主从模式，分为一个主群和多个从群，多个从群粒子统一地进行初始化操作，从而避免了多个粒子群重复搜索现象。同时，算法采取了一种扰动策略，即当前全局最优解在扰动因子的迭代周期内保持不变时，就重置粒子的速度，迫使粒子群摆脱局部极小。该算法不仅增加了种群的多样性，扩大了搜索范围，而且还改善整个种群易陷入局部极小值的缺陷。通过9个基准函数进行测试，实验结果表明，IMCPSO与MCPSO算法相比具有明显的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：608256
    • 提供者：weixin_38502183

  1. 猫群算法仿生计算在图像聚类分析中的应用

  2. 针对传统优化算法在图像聚类分析中存在的复杂度高、容易陷入局部最优解的问题，提出了使用猫群算法求解图像聚类问题。该算法通过分组和混合策略的机制进行信息传递，用猫记忆当前群体中的全局最优解来更新自身，提高了算法的搜索能力；阐述了猫群算法的搜寻模式和跟踪模式，讨论了两种模式下猫群的速度、位置更新公式；并说明了利用该算法求解图像聚类分析问题的具体步骤。通过实验验证了猫群算法在图像聚类分析中的有效性和准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：397312
    • 提供者：weixin_38733885

  1. 面向梯形箱子的三维装箱问题算法研究

  2. 针对梯形箱子的三维装箱问题，提出了一种基于空间分割的构造性启发式算法，根据梯形箱子三维装箱问题的特点，设计了相应的空间分割策略、空间合并策略与空间重组策略，在此基础上加入遗传算法，提高算法局部与全局搜索能力。实验结果表明，该算法能有效处理梯形箱子三维装箱问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：663552
    • 提供者：weixin_38546608

  1. 一种基于样例的快速图像修复算法

  2. 在研究Criminisi等人的基于样例的修复算法基础上,提出了一种快速修复算法。该算法采用梯度数据项连同置信度确定填充顺序，使得优先权的计算更加准确；并采用局部窗口搜索的策略，加快了修复速度；最后利用颜色和梯度共同决定相似性，使得修复后的图像具有更好的视觉效果。大量实验结果表明，该算法不仅能够快速有效地修复受损图像，而且能够很好地保持受损区域的纹理和结构。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38742421

  1. Python中使用支持向量机SVM实践

  2. 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征：    (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。   (

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38534344

  1. Python中使用支持向量机(SVM)算法

  2. 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征：    (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。  

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：120832
    • 提供者：weixin_38581405

  1. 求解带有平衡约束的圆堆积问题的从粗到细的准物理优化方法

  2. 本文讨论了圆形堆积问题（CPP）的重要扩展，它是具有平衡约束的圆形堆积问题（CPPEC）。 它考虑了同时满足平衡约束的大型圆形容器中n个圆盘的密集堆积。 在卫星模块布局设计的工业背景下，这个NP难题的全局优化问题在理论和实践中都非常重要。 本文介绍了两种新的准物理模型来求解CPPEC。 一种是模拟由挤压的圆盘的排斥力驱动的弹性运动，另一种是模拟圆盘的整个平移运动，该力是来自连接圆盘的质心和容器中心的有想象力的弹性绳的拉力驱动的。 然后，受制造业中从粗到精的控制策略的启发，我们提出了一种从粗到精的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38658471

  1. 一种基于特征点匹配的红外图像拼接算法

  2. 为提高红外图像拼接速度和精度,对基于特征点匹配的图像拼接算法进行改进。根据图像空间特性减小角点搜索范围,通过设定梯度阈值,对梯度超过阈值的像素点进行Harris角点检测;改进Harris角点响应函数和角点筛选阈值的设定方式,摆脱了角点检测对筛选经验值的依赖。在相似测度Normalized Cross Correlation(NCC)粗匹配的基础上,采用有约束条件的随机选取方式,增强子集选取的合理性;并根据先局部后整体的匹配策略,基于匹配点的特性进行预检验,降低匹配错误率。算法最后利用最优变换矩阵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：422912
    • 提供者：weixin_38587005

  1. 基于候选解分布知识的改进极值优化

  2. 极值优化（EO）是一种模仿现象的算法，其灵感来自统计物理学领域的自组织临界的Bak-Sneppen模型。 规范EO在单个解决方案上工作，仅使用变异算子，该算子倾向于过早收敛到局部最优。 本文提出了一种基于种群的极值优化算法，为探索搜索空间提供了一种并行方式。 此外，通过分析解决方案集中每个组件集的分布知识，提出了一种新的名为云突变的突变策略。 带有云突变的基于种群的极值优化是挖掘和重建搜索过程中候选解的不确定性特性的特征。 最后，与其他已报道的元启发式算法相比，该算法适用于数值优化问题。 统计结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38612568

  1. 有效的基于GM / LM的视频错误隐藏

  2. 在无线或带宽受限的通信信道上传输过程中某些信息丢失的情况下，通常在解码器侧使用错误隐藏（EC）技术来改善重建的视频。 本文提出了一种基于全局运动/局部运动（GM / LM）的错误隐藏方法。 首先，将正确宏块（CMB）自适应地分为全局运动补偿的MB和局部运动补偿的MB。 然后，根据错误MB（EMB）在其邻居中的MB类型信息，将其分为以下三种类型之一：全局运动MB（GMB），局部运动MB（LMB）和全局/局部重叠MB（GLMB）。 对于具有其类型的EMB，将使用全局运动矢量（GMV）恢复GMB。 使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：836608
    • 提供者：weixin_38604395

  1. DistillHash：通过提取数据对进行无监督的深度哈希

  2. 由于具有很高的存储和搜索效率，散列在大规模相似性搜索中已变得十分普遍。 特别是，深度哈希方法大大提高了在有监督的情况下的搜索性能。 相反，由于缺乏可靠的监督相似性信号，无监督的深度哈希模型很难获得令人满意的性能。 为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的深度无监督哈希模型，称为DistillHash，它可以学习由数据对组成的，具有置信度相似信号的数据集。 具体来说，我们调查了从局部结构中获悉的初始噪声相似度信号与贝叶斯最佳分类器分配的语义相似度标签之间的关系。 我们表明，在温和的假设下，可以潜在地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：750592
    • 提供者：weixin_38648396

  1. 基于模拟退火的花朵授粉优化算法

  2. 针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种把模拟退火(SA)融入到花朵授粉算法中的混合算法。该算法通过SA的概率突跳策略使其避免陷入局部最优,并利用SA的全域搜索的性能增强算法的全局寻优能力。通过6个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法在4个测试函数中能够找到理论最优值,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均比基本的花朵授粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BA)、粒子群优化(PSO)算法及改进的粒子群算法有较大的提高;同时,对非线性方程组问题进行求解的算例应用也验证了改进算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_38640794

  1. 考虑学习和遗忘效果的基于烟花的软件项目调度方法

  2. 作为员工的固有特征，学习和忘记能力对软件开发过程有很大的影响。 利用WLClearing和VRVF遗忘模型的思想，针对软件项目调度问题构建了一种新颖的学习遗忘模型，用以衡量动态技能水平。 以成本和工期为优化目标，形成考虑了学习和遗忘效果的相应软件项目调度模型。 提出了一种具有新颖编码方案的改进的多目标烟花算法。 引入了交叉爆炸算子，以增强更好的火花或烟火之间的信息交换。 提出了一种具有两个档案的新颖的预订策略，以避免围绕局部最优搜索的无效搜索。 实验结果表明，学习能力在最优调度方案中起着积极的作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：881664
    • 提供者：weixin_38699830

  1. 基于分层划分的机器人割草机路径规划的双重启发式优化

  2. 覆盖路径规划是割草机的重要问题之一，这给我们的生活带来了极大的便利。 本文采用分层划分策略来完成机器人的环境建模，并采用双重启发式优化算法来规划最优覆盖路径。 蚁群优化（ACO）用于上层的全局路径规划，禁忌搜索（TS）用于下层的局部覆盖范围规划。 最后进行了仿真实验，结果表明该方法获得了满意的覆盖路径规划。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38690739

  1. 传感器网络中基于蚁群算法的实时查询处理

  2. 无线传感器网络因不同应用而被广泛部署于各种场合,通常被视为分布式数据库.可以通过向该类数据库发布查询请求来获取事件相关的响应信息.一些具有实时需求的应用对查询时延要求较高,而目前存在的查询算法通常不能很好地满足实时查询应用的需求.针对此类特定应用,提出了基于蚁群优化的实时查询处理算法,该算法采用基于事件重要性的分环存储策略和基于蚁群算法的分布式搜索机制,充分利用蚁群优化算法的自组织和正反馈等特征,综合提高查询处理算法的节能性、实时性及查询请求接受率,为分布式动态并行实时查询应用提供新的思路.执行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38726407

  1. 一种新的差分进化约束优化算法

  2. 对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38712899
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