应用Elman网络优化非线性模拟电路测试激励

非线性模拟电路瞬态测试激励信号的参数对电路故障识别率影响很大,在搜索最佳激励信号的过程中,需建立非线性模拟电路的系统模型。Elman网络是一种递归神经网络,能逼近任意动态非线性系统。该文用一种改进的Elman网络建立故障电路和非故障电路的系统模型,用遗传算法搜索最佳瞬态测试激励信号参数,仿真实验结果表明经过该方法优化后的激励信号能大大提高非线性模拟电路的故障识别率。     

模糊交货期Flow Shop调度文化进化算法研究

基于文化算法及文化进化思想设计了的文化进化算法,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到模糊Flow Shop问题的求解,用Matlab编程仿真测试.结果表明,此算法解决生产调度优化问题是可行的,而且其搜索性能优于简单遗传算法及模拟退火算法.     

免疫进化算法和神经网络在建立财政收入预测模型中的应用

通过对历史数据的数学处理,采用人工神经网络的方法建立财政收入预测模型。针对前向网络BP（Baek-propagation Algorithm）算法——梯度下降搜索方法的不足,提出用免疫进化算法来训练BP模型网络参数。利用福建省1990-2004年的财政收入数据建立神经网络预测模型,并用2005、2006年的数据进行预测预报检验。结果表明：采用免疫进化算法建立的神经网络财政收入预测模型,模拟和预测精度高,具有实际应用价值。     

SA算法在基于模型推理入侵检测中的应用

鉴于模型推理的入侵检测方法,需要在庞大的审计记录空间中搜索巨量的攻击脚本子集中的最优值,对于这一NP类完全问题,提出了应用模拟退火算法。并建立了攻击检测的优化问题模型,给出了攻击检测实验中的解空间、目标函数、新解的产生和接受准则,得到了一个合理的冷却进度表,并对实验中的模拟退火算法进行了并行化研究。实验证明,与传统的贪心算法相比,应用模拟退火算法提高了进化速度和全局寻优能力,较好地解决了搜索效率问题。     

预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用

利用脉冲耦合神经网络(PCNN)的自动波特性求解组合优化问题。在三态层叠脉冲耦合神经网络(TCPCNN)模型基础上,结合三角不等式定理,构造具有预防性反馈的脉冲耦合神经网络模型。在搜索最优解的过程中,利用三角不等式定理对解进行预判断,不理想的解被删除,起到预防反馈作用,降低求解的空间复杂度,提高求解效率和准确性。将该算法应用于SP和TSP问题实验仿真,结果表明,该算法有效降低了解空间复杂度,进一步提高了搜索速度。     

概念设计方案生成的可计算方法

概念设计阶段分层映射过程模型的建立与应用增强了功能推理与求解过程的发散性与创新性,但却给生成候选概念设计方案带来了困难,概念设计方案的生成缺乏有效的可计算方法。文章采用相关矩阵描述概念设计过程的信息进化过程,并由此提出基于功能—效应—原理模型的概念设计方案生成算法,该算法通过矩阵运算对解空间进行优化,获得嵌套矩阵,对嵌套矩阵进行搜索从而生成候选概念设计方案。以手提式钉枪的概念设计为例对算法进行了验证。     

SVM分类算法参数选择研究

对SVM分类模型参数选择问题进行了研究,将免疫网络算法与SVM相结合形成一个AIN-SVM算法。数值测试结果表明该方法能够更快速地在更大的空间内进行有效搜索,与传统的交叉验证方法相比,在搜索速度与稀疏性上具有较大的优势。     

基于DNA进化算法的车辆调度问题

在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。将其在个体变异操作中进行了一些改进,避免陷入局部最优。车辆调度问题(V SP)属于组合优化NP难题。采用V SP问题进行测试,仿真结果表明:该算法简单可行,与其他算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力。     

基于均衡策略的无线传感器网络协作模型

基于离散空间最优搜索理论中的基于博弈理论的协作策略模型,通过综合考虑无线传感器网络中节点转发数据所付出的代价和利益、节点能耗及相邻节点过去的行为,提出了一种自适应能耗均衡网络协作模型,并给出了相应的数学最优化模型及求解算法。优化的目标是均衡网络能耗和吞吐量,进而最大化网络寿命。模型通过能量因子和转发数据包数量来调节节点行为,使传感器网络的整体能耗趋向均衡。一个数值例子说明,该路由选择策略及求解算法是可行且有效的。     

基于启发式规则的新型进化算法在流水车间调度中的应用

针对流水车间调度这一典型的NP难问题,采用了一种新型进化算法——DNA进化算法进行求解,并对算法做了改进。改进的DNA进化算法中引入了交换操作以更好地搜索解空间,并采用黄金分割率控制变异个体的数目。同时为了进一步提高搜索性能,采用一种新颖的启发式规则产生初始种群。以50个T aillard基准问题进行仿真,并与遗传算法进行了详细比较,仿真结果表明:改进的DNA进化算法具有更好的求解性能以及更高的运算效率。     

基于MEA＿SVM空气质量指数预测

针对大气污染物的动态性和高时空变异性,分析了影响太原市空气质量评价的主要污染物,建立思维进化算法(MEA)与支持向量机(SVM)结合的新模型MEA_SVM,并将该模型用于空气质量指数(AQI)的预测。实验结果表明:MEA_SVM算法在保证SVM预测准确率的同时显著提高了预测速度,在预测可靠性、预测精度方面均优于遗传算法与SVM的结合方法和粒子群算法与SVM结合的方法,因此MEA_SVM算法在城市空气质量预测中有一定的实用价值。     

基于规则的前馈神经网络的混沌梯度下降耦合学习算法

提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小 ,并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法 ,使学习过程能有效地逃离局部极小。即 ,梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来 ,就构成了本文的基于混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性。将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习 ,产生了良好的应用效果。     

自动化立体仓库退库货位优化问题及其求解算法

针对自动化立体仓库出库作业过程中剩余货物退库问题,以堆垛机作业总能耗最小化为目标,以退库货位分配为决策变量,建立了自动化立体仓库退库货位优化模型,提出了基于深度强化学习的自动化立体仓库退库货位优化框架。在该框架内,以立体仓库实时存储信息和出库作业信息构建多维状态,以退库货位选择构建动作,建立自动化立体仓库退库货位优化的马尔科夫决策过程模型;将立体仓库多维状态特征输入双层决斗网络,采用决斗双重深度Q网络(dueling double deep Q-network, D3QN)算法训练网络模型并预测退库动作目标价值,以确定智能体的最优行为策略。实验结果表明D3QN算法在求解大规模退库货位优化问题上具有较好的稳定性。     

改进果蝇优化算法的磁流变发动机悬置振动控制策略研究

为了提高磁流变发动机悬置隔振性能,提出了一种基于改进果蝇优化算法(IFOA)的PID半主动控制方法。首先,通过Elman神经网络建立了磁流变发动机悬置的正向、逆向模型,采集大量动态特性实验数据进行训练;然后,提出了一种基于云模型算法改进的果蝇优化算法,用于磁流变发动机悬置系统的PID控制器设计;最后,设计了磁流变悬置减振控制实验,检验所提出的基于IFOA的PID控制策略的有效性。实验结果显示:Elman神经网络逆模型的最低辨识精度为98.10%;低速工况下,IFOA-PID算法控制的发动机悬置系统的位移均方根值和加速度均方根值分别是0.112 976 mm、0.145 829 g·s~(-2);高速工况下,其位移均方根值和加速度均方根值分别是0.148 038 mm、0.617 804 g·s~(-2)。     

基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机的参数选取问题,引入了克隆选择算法,提出了一种基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机。同时根据最小二乘支持向量机的学习能力和泛化能力,在克隆选择算法的目标函数中加入两者的动态调节机制,这样改进的克隆选择算法在寻优过程中能够准确、快速地搜索到最小二乘支持向量机的最优参数。将本文模型用于乙烯裂解炉裂解深度值的学习和预测,经仿真实验表明:该预测模型的训练速度快,预测精度高。     

基于粒子群RBF神经网络的双关节机械臂系统控制

针对RBF神经网络算法用于控制时难以求解网络隐含层参数中心向量c和标准化常数b的问题,提出基于粒子群参数优化的RBF神经网络(PSO-RBF神经网络)控制方法。建立旅客列车自动上水装置双关节机械臂动力学模型,将粒子群算法与RBF神经网络控制机械臂动力学特性结合,在连续空间快速搜索网络隐含层参数最优解,得到PSO-RBF神经网络控制方法;建立针对双关节机械臂的PSO-RBF神经网络控制系统并进行仿真,与基于遗传算法调节隐含层参数的RBF神经网络控制方法进行对比和分析。研究表明,采用PSO-RBF神经网络控制方法可以有效避免机械臂控制失效,能够使肩关节和肘关节响应时间缩短52%和47%,最大稳态误差减小49%和58%,平均稳态误差减小54%和55%。     

求解奇异非线性方程组的三角进化算法

给出了一种基于三角进化算法(TE)的求解奇异非线性方程组的方法.将方程组的求解问题先转化为无约束函数优化问题,而后利用种群并行搜索策略的三角进化算法对其求解.数值实验的结果证明了该算法的全局收敛性和有效性.     

基于最近邻域搜索的天线调谐器调谐算法

介绍了天线调谐器阻抗匹配网络的结构和调谐的本质,提出采用基于启发式算法的邻域搜索算法来解决这一个NP-hard问题;给出了基于固定步长的最近邻域搜索算法的迭代步骤,通过对邻域结构和搜索方式的改进,降低了搜索空间、加快了调谐速度;最后采用基于最近邻域搜索的4种算法对10 m短波鞭状天线进行匹配仿真,验证了改进算法的有效性.     

一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法

针对全局最优人工蜂群算法(GABC)搜索迭代过程中未充分考虑到全局优化和局部优化在优化过程中的作用,在一定程度上降低了算法的全局搜索能力,容易陷入局部最优解的问题,提出了一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法(HF-GABC)。在最优人工蜂群(GABC)算法中引入了可以随着优化过程动态搜索的因子,在算法的全局搜索过程和局部搜索过程中进行动态搜索。应用改进的算法对4个标准测试集函数进行仿真试验,并与ABC算法、GABC算法的结果进行比较。实验结果表明:带搜索因子的人工蜂群算法收敛性能优于ABC和GABC算法,有效降低了局部收敛的可能性,并且提高了搜索精度。     

用于RBF-SVM参数搜索的伪梯度动态步长算法

针对基于径向基核函数(RBF)的支持向量机(SVM)超参数选择问题,提出了一种基于差分方程的新算法——伪梯度动态步长算法。该算法根据径向基核函数的特点提出由训练集的空间特性确定的核参数搜索范围,并采用对数刻度表示搜索空间;利用参数空间中SVM在两个临近点的分类精度的变化估计参数的搜索方向,并且随着搜索方向的变化动态调整搜索步长,从而实现较快的搜索。通过与Grid和PSO方法的对比实验,表明该算法具有良好的性能。