什么是進(jìn)化算法
進(jìn)化算法包括遺傳算法、進(jìn)化程序設(shè)計(jì)、進(jìn)化規(guī)劃和進(jìn)化策略等等,進(jìn)化算法的基本框架還是簡單遺傳算法所描述的框架,但在進(jìn)化的方式上有較大的差異,選擇、交叉、變異、種群控制等有很多變化,進(jìn)化算法的大致框圖可描述如右圖所示:
同遺傳算法一樣,進(jìn)化算法的收斂性也有一些結(jié)果,在文獻(xiàn)[9]中證明了在保存最優(yōu)個(gè)體時(shí)通用的進(jìn)化計(jì)算是收斂的。但進(jìn)化算法的很多結(jié)果是從遺傳算法推過去的。
遺傳算法對交叉操作要看重一些,認(rèn)為變異操作是算法的輔助操作;而進(jìn)化規(guī)劃和進(jìn)化策略認(rèn)為在一般意義上說交叉并不優(yōu)于變異,甚至可以不要交叉操作。
- 進(jìn)化算法(7389)
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關(guān)系模型的進(jìn)化算法收斂性對比的詳細(xì)資料說明
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與最先進(jìn)的人工設(shè)計(jì)架構(gòu)、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的架構(gòu)搜索方法、以及基于進(jìn)化算法的其他自動(dòng)化方法的結(jié)果相比,結(jié)構(gòu)突變算法在分類錯(cuò)誤上稍高出前幾種方法,但耗時(shí)要少得多,比其他方法快了50000倍,錯(cuò)誤率最多僅比基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集CIFAR-10上的最有力競爭對手高出0.6%。
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一探究竟視覺學(xué)習(xí)、圖形攝影、人類感知、立體三維以及識別等各個(gè)領(lǐng)域
同時(shí)來自約翰霍普金斯大學(xué)、斯坦福大學(xué)和谷歌聯(lián)合研究的漸進(jìn)式神經(jīng)架構(gòu)搜索,用于學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。通過基于序列模型的優(yōu)化策略實(shí)現(xiàn)了高于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法近五倍的效率和8倍的總體計(jì)算提升。并在CIFAR-10和ImageNet上取得了很高的精度。
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自然計(jì)算、 機(jī)器學(xué)習(xí)與圖像理解前沿
進(jìn)化計(jì)算的主要分支 9 1.3.2 進(jìn)化計(jì)算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 12 1.3.3 進(jìn)化算法的收斂理論 13 1.3.4 進(jìn)化計(jì)算的應(yīng)用 18 1.4 協(xié)同進(jìn)化計(jì)算 19 1.4.1 協(xié)同進(jìn)化的生物學(xué)基礎(chǔ) 20
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2018-01-14 11:08:371
DENSER是一種用進(jìn)化算法自動(dòng)設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)的新方法
深度進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示(DENSER)是一種用進(jìn)化算法自動(dòng)設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)的新方法。該算法不僅能搜索最佳網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),還能調(diào)整超參數(shù)(比如學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)增強(qiáng)超參數(shù))。為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)設(shè)計(jì),該模型
2018-01-10 15:49:445804
求解#SMT問題的局部搜索算法
規(guī)模#SMT實(shí)例的求解器亟待解決.基于以上原因,設(shè)計(jì)了一種求解較大規(guī)模#SMT實(shí)例的近似求解器一一VolComputeWithLocalSearch.它在現(xiàn)有的#SMT精確求解算法的基礎(chǔ)上加入差分進(jìn)化算法,通過調(diào)用體積計(jì)算工具qhull,進(jìn)而給出#SMT問題的近似解.算法采用群體規(guī)則
2018-01-09 14:38:540
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的協(xié)同進(jìn)化算法
為進(jìn)一步提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中節(jié)點(diǎn)的定位精度,提出了一種雙系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化(BCO)算法。改進(jìn)算法利用粒子群優(yōu)化(PSO)算法快速收斂的特性和混合蛙跳算法(SFLA)較高的尋優(yōu)精度的特性,在較少
2018-01-08 16:45:010
基于趨勢預(yù)測模型的TPM的分布估計(jì)算法
多目標(biāo)優(yōu)化問題廣泛存在于現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用當(dāng)中。傳統(tǒng)的基于個(gè)體進(jìn)化策略的進(jìn)化算法在處理這些優(yōu)化問題時(shí)往往收斂速度慢、嚴(yán)格依賴于種群大小而且效果不大理想。分布估計(jì)算法作為元啟發(fā)式
2018-01-08 15:40:500
染色體易位的動(dòng)態(tài)進(jìn)化算法CTDEA
針對采用二進(jìn)制編碼的進(jìn)化算法在函數(shù)優(yōu)化過程中會(huì)因?yàn)榫S度之間的相互干擾,導(dǎo)致部分低階模式出現(xiàn)無法進(jìn)行有效重組的現(xiàn)象,提出一種新的結(jié)合細(xì)胞學(xué)研究成果的進(jìn)化算法染色體易位的動(dòng)態(tài)進(jìn)化算法( CTDEA
2018-01-04 14:16:250
一種求解RTVKP問題的精確算法
算法、近似算法和遺傳算法.首先,利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃提出了一種求解RTVKP問題的精確算法,對算法時(shí)間復(fù)雜度的比較結(jié)果表明,它比已有的精確算法更適于求解背包載重較大的一類RTVKP實(shí)例.然后,分別基于差分演化和粒子群優(yōu)化與貪心修正策略相結(jié)合,提出了求解RTVKP問題的兩種進(jìn)化算法.對5個(gè)RTVKP實(shí)例
2018-01-03 10:27:380
混合多種約束的并行約束差分進(jìn)化算法
針對約束差分進(jìn)化算法中單一約束處理技術(shù)無法適合所有優(yōu)化問題的情況,提出了一種混合多種約束處理技術(shù)的并行約束差分進(jìn)化算法。該算法將種群分成多個(gè)子種群,各子種群采用不同的約束處理技術(shù)并行地獨(dú)立進(jìn)化,在
2018-01-02 16:40:160
基于局部快速收斂算法的Memetic進(jìn)化算法
2018-01-02 15:45:110
約束優(yōu)化進(jìn)化算法研究
約束優(yōu)化進(jìn)化算法主要研究如何利用進(jìn)化計(jì)算方法求解約束優(yōu)化問題,是進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)城的一個(gè)重要研究課題.約束優(yōu)化問題求解存在約束區(qū)域離散、等式約束、非線性約束等挑戰(zhàn),其問題的本質(zhì)是,如何處理可行解與不可行解
2017-12-28 11:45:490
偏好半徑劃分區(qū)域的多目標(biāo)進(jìn)化方法
偏好多目標(biāo)進(jìn)化算法是一類幫助決策者找到感興趣的Pareto最優(yōu)解的算法.目前,在以參考點(diǎn)位置作為偏好信息載體的偏好多目標(biāo)進(jìn)化算法中,不合適的參考點(diǎn)位置往往會(huì)嚴(yán)重影響算法的收斂性能,偏好區(qū)域的大小難以
2017-12-26 10:50:230
基于車間調(diào)度的多目標(biāo)混合進(jìn)化算法
針對最大完工時(shí)間最小和總流經(jīng)時(shí)間最小的雙目標(biāo)流水車間調(diào)度問題,提出一種快速多目標(biāo)混合進(jìn)化算法。算法將矢量評價(jià)遺傳算法的采樣策略與一種新的基于Pareto支配與被支配關(guān)系的適應(yīng)度函數(shù)的采樣策略進(jìn)行了
2017-12-20 15:55:580
超高壓輸電線畸變電場屏蔽預(yù)測
準(zhǔn)確描述,提出先利用有限元軟件仿真數(shù)據(jù)建立基于新型加權(quán)正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的屏蔽效果預(yù)測模型,然后基于此預(yù)測模型,采用分子微分進(jìn)化算法對屏蔽線架設(shè)條數(shù)及其架設(shè)位置進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化求解。研究結(jié)果表明,該文方法可
2017-12-14 16:59:448
基于鄰域差分和協(xié)方差信息處理單目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)化算法
復(fù)雜的單目標(biāo)優(yōu)化問題是進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)問題.已有差分進(jìn)化和協(xié)方差進(jìn)化被認(rèn)為是處理該問題的較有效的方法,其中差分信息類似于梯度可以有效的指導(dǎo)算法朝著最優(yōu)解方向搜索,而協(xié)方差則是基于統(tǒng)計(jì)的方式
2017-12-14 15:18:390
基于混合智能優(yōu)化算法的復(fù)雜軟件可靠性分配
速度快,全局搜索能力強(qiáng),但是易于陷入局部最優(yōu):而差分進(jìn)化算法局部搜索能力強(qiáng),但搜索速度略慢的問題,本文提出一種元啟發(fā)式算法基于罰函數(shù)的混合分布估計(jì)和自適應(yīng)交叉差分進(jìn)化的優(yōu)化算法(PHEDA-SCDE),該算法收斂速度快
2017-12-14 14:17:320
異構(gòu)云系統(tǒng)中基于智能優(yōu)化算法的多維資源公平分配
資源分配策略的研究一直是云計(jì)算領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn),針對異構(gòu)云計(jì)算環(huán)境下多維資源的公平分配問題,結(jié)合基因算法(GA)和差分進(jìn)化算法(DE),分別給出了兩種兼顧分配公平性和效率的資源分配策略,改進(jìn)
2017-12-13 17:19:500
基于結(jié)構(gòu)和參數(shù)同時(shí)進(jìn)化的數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)
為了進(jìn)一步提高無限沖激擊響應(yīng)(IIR)數(shù)字濾波器的性能,提出了一種基于結(jié)構(gòu)和參數(shù)同時(shí)進(jìn)化的IIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法。首先,通過遺傳算法(GA)得到初始濾波器結(jié)構(gòu);然后,利用差分進(jìn)化(DE)算法優(yōu)化
2017-12-09 12:02:401
進(jìn)化算法在歷史計(jì)算數(shù)據(jù)中應(yīng)用
進(jìn)化算法由于其強(qiáng)大的系統(tǒng)建模能力和空間搜索能力已被廣泛應(yīng)用于許多實(shí)際問題的求解中。然而,在算法進(jìn)化的過程中存在個(gè)體適應(yīng)值重復(fù)計(jì)算的問題,尤其在解決實(shí)際工程中的復(fù)雜問題時(shí),適應(yīng)值的計(jì)算會(huì)消耗大量時(shí)間
2017-12-06 16:23:390
小生境分布估計(jì)量子遺傳算法NEDQGA
針對現(xiàn)有量子遺傳算法進(jìn)化機(jī)制存在的收斂速度慢以及易陷入局部極值的問題,為提高量子進(jìn)化算法的全局收斂性能,結(jié)合小生境技術(shù)中的共享適應(yīng)度函數(shù)方法,提出了小生境分布估計(jì)量子遺傳算法NEDQGA,在種群內(nèi)部
2017-12-06 11:37:000
基于差分進(jìn)化算法的改進(jìn)
針對差分進(jìn)化(DE)算法存在的尋優(yōu)精度低、收斂速度慢等問題,借鑒混沌分散策略、反向?qū)W習(xí)策略(OBL)以及跨種群并行機(jī)制,提出一種基于反向?qū)W習(xí)的跨種群差分進(jìn)化算法(OLCPDE)。采用混沌分散策略進(jìn)行
2017-12-04 16:30:040
多配送中心危險(xiǎn)貨物配送路徑魯棒優(yōu)化
魯棒優(yōu)化模型;然后,在改進(jìn)型強(qiáng)度Pareto進(jìn)化算法(SPEA2)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)一種三段式編碼的多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行求解,在遺傳操作中對不同染色體段分別采用不同的交叉和變異操作,有效避免了種群進(jìn)化過程中不可行解的產(chǎn)生;最后,以慶陽市西
2017-12-03 11:03:412
基于改進(jìn)人工蜂群的聚類算法
對單峰問題收斂速度慢、多峰問題容易陷入局部最優(yōu)等問題,通過引入差分進(jìn)化算法中變異和交叉思想,改善蜂群算法的收斂速度,平衡局部搜索和全局搜索能力。然后將改進(jìn)的人工蜂群算法和模糊C均值聚類算法結(jié)合得到基于改進(jìn)人工
2017-11-29 17:22:210
基于DSEA的弱變異測試用例集生成方法
為解決基于集合進(jìn)化算法(SEA)的弱變異測試用例集生成過程中個(gè)體規(guī)模固定和執(zhí)行開銷大的問題,提出一種基于動(dòng)態(tài)集合進(jìn)化算法( DSEA)的弱變異測試用例集生成方法。以測試用例集為個(gè)體,生成覆蓋所有變異
2017-11-28 16:11:170
基于模糊高斯學(xué)習(xí)策略的粒子群進(jìn)化融合算法
針對粒子群優(yōu)化(PSO)算法存在的開發(fā)能力不足,導(dǎo)致算法精度不高、收斂速度慢以及微分進(jìn)化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部極值的問題,提出一種基于模糊高斯學(xué)習(xí)策略的粒子群一進(jìn)化融合算法。在標(biāo)準(zhǔn)粒子
2017-11-27 17:35:500
種族分類進(jìn)化的QoS異構(gòu)組播路由機(jī)制
隨著新型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的大量涌現(xiàn),傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已無法滿足當(dāng)前應(yīng)用在帶寬、延遲及出錯(cuò)率等方面的需求,IP over DWDM光互聯(lián)網(wǎng)以其獨(dú)特性能優(yōu)勢成為研究熱點(diǎn)。基于種族分類進(jìn)化算法,提出了一種IP
2017-11-27 15:45:180
云環(huán)境中基于分解的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法
時(shí)間和執(zhí)行費(fèi)用作為目標(biāo),提出了一種基于分解的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法。該算法結(jié)合了基于列表的啟發(fā)式算法和多目標(biāo)進(jìn)化算法的選擇過程,采用一種分解方法,將多目標(biāo)優(yōu)化問題分解為一組單目標(biāo)優(yōu)化子問題,然后同時(shí)求解這些單目標(biāo)子
2017-11-27 11:11:360
利用粒子群的全渠道消費(fèi)者行為協(xié)同決策研究
隨著各大零售商全渠道營銷戰(zhàn)略布局,全渠道消費(fèi)者數(shù)量呈爆炸式增長,對于全渠道消費(fèi)者的消費(fèi)行為研究成為熱點(diǎn)。然而連鎖零售供應(yīng)鏈全渠道消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量、高維的特征。針對這一特征,提出采用協(xié)同進(jìn)化算法
2017-11-17 17:33:190
基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的IIR濾波器設(shè)計(jì)
差分進(jìn)化由于其算法簡單、收斂速度快,所需領(lǐng)域知識少而受到關(guān)注。通常,根據(jù)優(yōu)化問題的約束條件差分進(jìn)化算法需要進(jìn)行變量上、下界的限制。本文提出利用IIR濾波器零極點(diǎn)特性來進(jìn)行IIR濾波器設(shè)計(jì),采用復(fù)數(shù)
2017-11-15 16:31:175
遺傳算法的解析與基于遺傳算法的機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹
3適應(yīng)度函數(shù)3選擇策略3控制參數(shù)和遺傳算子等方面的各種改進(jìn)措施1并給出了遺傳算法的發(fā)展動(dòng)向。 遺傳算法、進(jìn)化規(guī)則及進(jìn)化策略是演化計(jì)算的三個(gè)主要分支這三種典型的進(jìn)化算法都以自然界中生物的進(jìn)化過程為自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索過程的
2017-11-13 17:40:022
一種混合進(jìn)化算法提高倉庫貨物平臺的作業(yè)效率
和遺傳算法相結(jié)合的方式,設(shè)計(jì)了一種混合進(jìn)化算法提高倉庫貨物平臺的作業(yè)效率。最后的仿真求解結(jié)果表明:相對于貪心算法,平均收斂代數(shù)優(yōu)化率達(dá)到86.7%:相對于遺傳算法,平均收斂時(shí)間優(yōu)化率達(dá)到17.9%,該算法能夠在可接受的計(jì)算時(shí)
2017-11-13 14:47:406
AI工具實(shí)現(xiàn)BUG自動(dòng)檢測功能,更換漏洞識別新風(fēng)尚
Facebook最近公布了一款名為Sapienz的工具,實(shí)現(xiàn)了這一領(lǐng)域的巨大跳躍。這一工具最初是由倫敦大學(xué)學(xué)院研發(fā)的,它能夠通過自動(dòng)測試識別安卓軟件中的漏洞。Sapienz含有一種進(jìn)化算法,它能夠根據(jù)軟件反應(yīng)做出新的選擇,它的目標(biāo)就是發(fā)現(xiàn)最大量的故障并且完成最大量的測試,盡可能高效的完成任務(wù)。
2017-10-23 15:25:442868
從學(xué)習(xí)方式和功能角度等方面對算法的分類介紹
對監(jiān)督學(xué)習(xí)中最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及它們彼此之間的關(guān)系有一個(gè)比較深刻的了解。 事先說明一點(diǎn),我沒有涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)特殊子領(lǐng)域的算法,比如計(jì)算智能(進(jìn)化算法等)、計(jì)算機(jī)視覺(CV)、自然語言處理(NLP)、推薦系統(tǒng)、
2017-09-29 08:42:2210
基于層次分析法與差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)的自動(dòng)扶梯故障檢測_鄧方華
基于層次分析法與差分進(jìn)化算法極限學(xué)習(xí)機(jī)的自動(dòng)扶梯故障檢測_鄧方華
2017-02-27 19:02:570
基于差分進(jìn)化算法的開關(guān)磁阻電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)抑制
基于差分進(jìn)化算法的開關(guān)磁阻電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)抑制_朱龍
2016-12-16 15:48:481
基于雙向搜索差分進(jìn)化的多目標(biāo)優(yōu)化算法
針對差分進(jìn)化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)易陷入局部最優(yōu)的問題,設(shè)計(jì)了雙向搜索機(jī)制以增強(qiáng)DE算法的局部搜索能力。一方面降低了
2012-05-29 14:32:5245
基于可分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法的PDN阻抗的優(yōu)化
應(yīng)用可分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法,同時(shí)優(yōu)化這兩個(gè)目標(biāo),以獲得期望的Pareto Front(PF)。實(shí)驗(yàn)證明,該設(shè)計(jì)方法易于實(shí)現(xiàn),且效果良好、穩(wěn)定性強(qiáng)。優(yōu)化的PDN的輸入阻抗?jié)M足設(shè)計(jì)要求并且優(yōu)化的去
2012-01-10 17:12:3621
基于差分進(jìn)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
提出了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法。利用差分進(jìn)化算法的全局尋優(yōu)能力,快速地得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值;然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬
2011-08-10 16:13:0731
基于SCEA的模糊控制器的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究
有關(guān)最優(yōu)模糊控制器設(shè)計(jì)的研究已經(jīng)提出許多年了,也因此而提出了各種各樣的模糊建模方法。該文為模糊建模提出了一種新穎的算法――計(jì)劃協(xié)同進(jìn)化算法(Schema Coevolutionary Algorithm-S
2010-08-09 15:48:3715
基于量子進(jìn)化算法的時(shí)序電路測試生成
本文介紹將量子進(jìn)化算法應(yīng)用在時(shí)序電路測試生成的研究結(jié)果。結(jié)合時(shí)序電路的特點(diǎn),本文將量子計(jì)算中的量子位和疊加態(tài)的概念引入傳統(tǒng)的測試生成算法中,建立了時(shí)序電路的量
2010-08-03 15:29:0114
基于SCEA的模糊控制器的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究
有關(guān)最優(yōu)模糊控制器設(shè)計(jì)的研究已經(jīng)提出許多年了,也因此而提出了各種各樣的模糊建模方法。該文為模糊建模提出了一種新穎的算法――計(jì)劃協(xié)同進(jìn)化算法(Schema Coevolutionary Algorithm-S
2010-02-23 14:13:0711
電子對抗環(huán)境下ADBF相控陣?yán)走_(dá)的陣列結(jié)構(gòu)優(yōu)化
ADBF 相控陣?yán)走_(dá)通常采用子陣結(jié)構(gòu)。子陣結(jié)構(gòu)對系統(tǒng)性能具有顯著影響,對相控陣進(jìn)行最優(yōu)子陣劃分具有重要的理論與應(yīng)用意義。該文利用多目標(biāo)進(jìn)化算法(MOEA)進(jìn)行子陣結(jié)構(gòu)優(yōu)化,使
2010-02-09 11:27:5310
差分進(jìn)化算法研究進(jìn)展
針對一種新興的進(jìn)化算法— —差分進(jìn)化算法,介紹該算法的基本原理、算法流程、算法參數(shù)及其對算法性能的影響,總結(jié)控制變量選擇的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則,歸納了改進(jìn)差分進(jìn)化算法和算法
2010-01-08 18:16:2011
DNA優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用
將基于DNA 優(yōu)化的BP 網(wǎng)絡(luò)用于飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)氣路的故障診斷。首先,用DNA 進(jìn)化算法優(yōu)化BP 網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,然后采用誤差反饋算法訓(xùn)練BP 網(wǎng)絡(luò),最后將經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)用于故
2009-12-23 12:02:318
M-精英進(jìn)化算法及其在V-BLAST系統(tǒng)中的應(yīng)用
為解決垂直分層空時(shí)(V-BLAST)系統(tǒng)中的最大似然檢測算法(ML)復(fù)雜度過高的問題,并針對通信系統(tǒng)對實(shí)時(shí)性要求較高的特點(diǎn),該文提出了一種復(fù)雜度較低且性能優(yōu)良的進(jìn)化算法,即M-精
2009-10-29 13:00:0712
基于蟻群算法的電路故障診斷研究
BP算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用較為廣泛,但有收斂速度慢、易于陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn)。蟻群算法是一種新型的模擬進(jìn)化算法,具有正反饋、分布式計(jì)算、全局收斂、啟發(fā)式學(xué)習(xí)等特點(diǎn)。
2009-09-12 16:05:107
蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在魚病專家系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
BP 算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用較為廣泛,但有收斂速度慢、易于陷入局部極小的缺點(diǎn);而蟻群算法是一種新型的模擬進(jìn)化算法,有正反饋、分布式計(jì)
2009-09-11 10:56:3210
基于蟻群算法WDM網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)路由研究
蟻群故障恢復(fù)算法是一種新穎的模擬進(jìn)化算法。該算法基于群以正反饋?zhàn)鳛槭滓乃阉鳈C(jī)制,為復(fù)雜的組合優(yōu)化問題提供了一種新方法。本文在傳統(tǒng)蟻群算法的選擇策略,本地搜索
2009-09-07 10:15:5310
遺傳算法及其進(jìn)化硬件設(shè)計(jì)研究
遺傳算法(Genetic Algorithms,GAs)是進(jìn)化計(jì)算中的重要領(lǐng)域,也是人工智能迅速發(fā)展的重要領(lǐng)域,它是一類模擬自然進(jìn)化過程和達(dá)爾文“適者生存”的算法。這一算法企圖通過使用諸
2009-07-10 13:28:0116
一類混雜系統(tǒng)Petri網(wǎng)模型的優(yōu)化算法的研究
本文針對工業(yè)中廣泛存在的混雜系統(tǒng),結(jié)合進(jìn)化算法,研究了應(yīng)用Petri 網(wǎng)的分層遞階建模方法,實(shí)現(xiàn)一類混雜系統(tǒng)的建模與優(yōu)化。關(guān)鍵詞:混雜系統(tǒng) Petri 網(wǎng) 建模 進(jìn)化算法 優(yōu)化
2009-06-22 09:13:0717
多目標(biāo)進(jìn)化算法的分布度評價(jià)方法
分析現(xiàn)存多目標(biāo)進(jìn)化算法分布度評價(jià)方法的特點(diǎn)和不足,提出一種在新的坐標(biāo)下對解集進(jìn)行分布度評價(jià)的方法。該方法把直角坐標(biāo)系下的解集映射到另一個(gè)基于角度的坐標(biāo)下,以避
2009-04-14 08:33:5915
遺傳算法的發(fā)展
遺傳算法的發(fā)展
進(jìn)化算法與其他科學(xué)技術(shù)一樣,都經(jīng)歷一段成長過程,逐漸發(fā)展壯大。此過程可 大致分為三個(gè)時(shí)期:萌芽
2008-12-20 02:52:141396
拉伸技術(shù)粒子群優(yōu)化算法的多用戶檢測器
粒子群優(yōu)化算法是一類新型進(jìn)化算法,為提高粒子群優(yōu)化算法對復(fù)雜問題全局最優(yōu)解的探測能力,該文引入一種基于拉伸技術(shù)的粒子群優(yōu)化算法,把它應(yīng)用到CDMA通信系統(tǒng)中抗干擾
2008-12-18 14:37:159
免疫進(jìn)化理論的研究
免疫進(jìn)化理論的研究研究背景與現(xiàn)狀;免疫進(jìn)化算法;免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);計(jì)算機(jī)免疫安全 系統(tǒng)的探索在生物科學(xué)領(lǐng)域,人們對進(jìn)化、遺傳和免疫等自然 現(xiàn)象
2008-10-24 20:42:130
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