您的位置: 专家智库 > >

国家自然科学基金(60875043)

作品数:12 被引量:73H指数:5
相关作者:冯祖仁雷鸣雳张兆军任志刚宋青松更多>>
相关机构:西安交通大学郑州职业技术学院长安大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术自然科学总论理学交通运输工程更多>>

文献类型

  • 12篇中文期刊文章

领域

  • 8篇自动化与计算...
  • 2篇自然科学总论
  • 1篇电气工程
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇理学

主题

  • 5篇群算法
  • 3篇蚁群
  • 3篇子群
  • 3篇粒子群
  • 3篇粒子群算法
  • 2篇调度
  • 2篇独立集
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇资源调度
  • 2篇进化算法
  • 2篇灰色预测
  • 2篇极大熵
  • 2篇极大熵方法
  • 2篇非线性
  • 2篇参数辨识
  • 2篇差分
  • 2篇差分进化
  • 2篇差分进化算法
  • 1篇递推
  • 1篇递推辨识

机构

  • 9篇西安交通大学
  • 2篇郑州职业技术...
  • 1篇焦作师范高等...
  • 1篇长安大学
  • 1篇宁波职业技术...

作者

  • 8篇冯祖仁
  • 3篇雷鸣雳
  • 2篇李人厚
  • 2篇任志刚
  • 2篇宋青松
  • 2篇张兆军
  • 1篇赖红辉
  • 1篇邢金萍
  • 1篇李超燕
  • 1篇柯良军
  • 1篇秦晓明
  • 1篇黄永宣
  • 1篇张娜
  • 1篇张雁
  • 1篇党群
  • 1篇樊彩霞
  • 1篇陈海霞
  • 1篇杨铁贵

传媒

  • 3篇西安交通大学...
  • 2篇控制理论与应...
  • 2篇控制与决策
  • 1篇宇航学报
  • 1篇物理学报
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇长江大学学报...

年份

  • 2篇2013
  • 2篇2011
  • 3篇2010
  • 5篇2009
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于极大熵差分进化混合算法求解非线性方程组被引量:7
2010年
针对非线性方程组,给出了一种新的算法——极大熵差分进化混合算法。首先把非线性方程组转换为一个不可微优化问题;然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转换为无约束优化问题,利用差分进化算法对其进行求解。计算结果表明,该算法在求解的准确性和有效性均优于其他算法。
陈海霞杨铁贵
关键词:差分进化算法非线性方程组极大熵方法
采用序优化的改进蚁群算法被引量:16
2010年
为了评价蚁群算法在有限时间内所得优解的质量,基于序优化方法提出了一种改进的蚁群算法:使用盲目挑选规则选择初始解,并对信息素进行相应的初始化;确定得到满足要求的优解所需要的迭代次数,将其作为算法的终止条件;为了更好地利用每次迭代中的优解,在算法开始阶段使用前l个迭代优解更新信息素,以增强探索能力;在算法结束阶段采用当前迭代最优解更新信息素,以加快收敛速度.改进算法在保证收敛的前提下,并没有增加算法的时间复杂度.对旅行商问题进行的仿真实验表明,改进算法在解的质量和收敛速度方面优于最大-最小蚂蚁系统.
张兆军冯祖仁任志刚
关键词:蚁群算法序优化旅行商问题
非线性l-1模极小化问题的极大熵差分进化算法被引量:3
2011年
针对一类非线性l-1模极小化问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用差分进化算法并结合极大熵函数法给出了解决此类问题的一种有效算法。利用极大熵函数将l-1模极小化问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,利用差分进化算法对其进行求解。实验结果表明,该方法是有效的。
李超燕秦晓明赖红辉
关键词:差分进化算法极大熵方法
参数由递推辨识的新型GM(1,2)预测模型被引量:2
2013年
为改善模型预测性能,提出一种GM(1,2)预测新模型.根据模型定义式直接推导获得模型预测值递推表达式,应用粒子群算法对递推表达式参数进行辨识.典型算例表明,新模型收敛速度快,较普通及文献中改进GM(1,2)模型具有更高的预测精度.
雷鸣雳冯祖仁
关键词:灰色预测参数辨识粒子群算法
回响状态网络输出连接权重的一个稳定训练方法被引量:5
2011年
鉴于在回响状态网络(ESN)的应用中常使用Wiener-Hopf方程学习输出连接权重,但该方法难以保证自治ESN的稳定性,首先分析了导致该稳定性丧失的原因,提出并证明了自治ESN具备Lyapunov稳定性的一个充分条件;然后将输出连接权重学习问题转化为一个非线性约束的最优化问题,并采用粒子群优化算法求解.仿真结果表明,所提方法既能确保ESN获取高精度的预测输出,又能保ESN的Lyapunov稳定性.
宋青松冯祖仁李人厚
关键词:神经网络LYAPUNOV稳定性
多优解更新信息素的混合行为蚁群算法被引量:5
2010年
蚁群算法在优化领域,尤其在组合优化问题中获得了较为成功的应用,然而它存在易于早熟收敛、搜索时间长等不足.针对该问题,提出了一种改进算法.该算法一方面在典型的状态转移规则中融合了一种随机选择策略,保证算法始终具有一定的探索能力;另一方面在搜索过程中保持一个优解池,通过交替使用池中最优解和其它次优解更新信息素,达到平衡算法强化搜索和分散搜索的目的.文中讨论了相关参数的选取方法,分析了所提算法的计算复杂度和收敛性,并针对典型的旅行商问题进行了仿真实验,结果表明该算法获得的解质量高于其他已有算法.
任志刚冯祖仁张兆军
关键词:蚁群算法早熟收敛
内变量参数辨识的灰色电价预测模型
2009年
为了改善传统的电价预测灰色模型GM(1,1)的预测精度,提出一种内变量参数辨识的电价预测模型——PSOGM(1,1)模型.首先采用灰色微分方程建立模型内变量(发展系数、灰作用量、背景值权重系数、边值)与预测值之间的非线性内涵表达式,然后采用粒子群算法(PSO)对内变量参数进行辨识,得到问题的最优解,建立PSOGM(1,1.)模型.与GM(1,1)模型相比较,PSOGM(1,1)模型具有较快的收敛速度和更好的预测精度.对北欧NORDPOOL电力市场历史电价数据的分析实验表明,PSOGM(1,1)模型的短期电价平均预测精度为94%,较已有的几种典型改进GM(1,1)模型预测精度提高了1%~3%.
雷鸣雳冯祖仁
关键词:粒子群算法电价预测
GM(1,2)模型改进方法研究及应用被引量:5
2013年
针对GM(1,2)建模难点和模型缺陷提出两种改进方法:一是运用相关匹配算法,在历史数据库中搜索与主序列具有强关联特性的数据序列,确定为模型参考序列;二是引入粒子群算法,以模型预测性能评价指标为目标函数对模型参数进行辨识,改善模型预测性能.算例结果表明了改进方法的适用性和有效性.
雷鸣雳冯祖仁
关键词:灰色预测粒子群算法相关系数
一种新的卫星测控资源调度模型及其求解算法被引量:16
2009年
针对低轨卫星测控资源优化调度问题,以卫星可见弧段为调度元素建立了一种新的复合独立集模型。新模型可分解为多个具有约束关系的子优化问题。在应用蚁群优化算法求解该问题时,蚁群分别对各子问题的可行域进行搜索,并引入局部搜索策略提高蚁群算法的求解质量。实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度,能够生成较好的调度计划,测控网的利用率获得提高。
张娜柯良军冯祖仁
关键词:资源调度独立集蚁群优化
基于OWA算子的城市公共交通发展模式决策研究
2009年
针对城市公交发展模式选择问题,提出了一种基于OWA算子的综合多属性决策方法,对其进行分析研究。在分析了当前存在的几种城市主要公共交通模式(常规公交、快速公交系统、轻执和地铁)的技术经济特性的基础上,并结合城市公交发展模式选择问题的特点,确定了评价指标体系,建立了城市公共交通发展模式决策矩阵。然后运用OWA算子多属性决策方法来确定城市公交发展模式选择方案,并通过实例说明该方法的有效性和合理性。
樊彩霞邢金萍
关键词:OWA算子评价指标决策矩阵
共2页<12>
聚类工具0