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1.
本文提出了一种新的求解离散网络平衡设计二层规划模型的算法。模型求解中,上层问题采用粒子群算法,而下层问题则采用路径生成式logit非平衡交通分配算法。数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类网络平衡设计二层规划模型。  相似文献
2.
针对与故障不相关的变量会影响分类器性能,从而导致故障诊断正确率下降,提出一种将离散粒子群算法(PSO)与支持向量机(SVM)相结合寻找故障特征变量的优化算法。该算法实现了数据降维和故障特征保留,有效地提高了故障诊断性能。基于连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真实例验证了该算法的有效性。  相似文献
3.
提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。  相似文献
4.
针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。  相似文献
5.
将自组织映射网络(SOM)应用于化工过程故障数据的分类辨识,并采用粒子群优化(PSO)算法优化权重失真指数(LW D I),代替SOM的启发式训练算法,形成粒子群优化的SOM(PSO-SOM)分类算法。以某工厂甲醇合成反应器数据为研究对象,研究结果表明:对比基本SOM算法,PSO-SOM算法对复杂的故障数据能够得到较优的分类辨识结果,对甲醇合成生产中的故障诊断有非常显著的指导作用。  相似文献
6.
针对网络流量高度自相关、随机性和非线性等时间序列特征,采用支持向量机(SVM)模型进行预测.针对SVM模型中参数难以确定的问题,采用粒子群(PSO)算法进行参数寻优,保证预测的精确度.将PSO-SVM模型预测结果与ARIMA自回归移动平均模型、BP神经网络模型预测结果进行比对,PSO-SVM模型具有更高的预测精度,能够更好地反映网络流量的变化规律.  相似文献
7.
采用人工神经网络对证券投资进行预测与分析的研究过程中,提高神经网络各个节点参数的优化能力是极其关键的。传统的神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极小值、预测结果精度较低等缺点,一种玫进型粒子群(Improved Particle Swann Optimizer,IPSO)算法.可以优化BP(Back Propagation)神经网络.并将优化后的BP神经网络应用于优化证券投资组合中。实验结果表明:该研究方法能够在预测精度和稳定性方面明显优于传统的PSO—BP神经网络优化证券投资组合方法。  相似文献
8.
在求解全局优化问题时,采用单个PSO、DE算法有一定的不足,为了弥补这些不足,给出一种带有混沌变异的双种群伪并行PSO-DE混合算法(MPSODE)。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,该混合算法是一种鲁棒性较强、求解精度高、收敛速度快的全局优化算法。  相似文献
9.
针对大修企业中调度生产系统中存在的各种不确定因素,通过引入三元组对设备大修企业调度问题进行分析描述,以交货期加权满意度最大为调度目标建立作业车间模糊调度模型。运用粒子群优化算法对模型进行求解,结合企业应用实际进行实例分析,验证了该算法的有效性。  相似文献
10.
根据网络节点的局部拓扑信息,给出了节点与社团的相似度度量方法,提出了一种新的发现网络模糊社团结构的粒子群算法。该算法在迭代过程中依据节点对不同社团的相似度来不断调整粒子的位置向量,减少了搜索的盲目性,提高了搜索效率。对不同规模的计算机生成网络和真实网络进行测试,实验结果表明,该方法能有效、快速的给出网络的模糊社团结构。  相似文献
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