高晓智
- 作品数：18 被引量：64H指数：5
- 供职机构：上海海事大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 不同拓扑结构的并行粒子群优化算法的实现
- 2014年
- 针对粒子群优化算法的邻域拓扑结构对算法性能有重要影响、PSO算法在CPU上求解最优化问题时计算效率低下这两点,分析了邻域拓扑结构改变时PSO算法的并行特征,实现了环形和星形拓扑结构的PSO算法在统一计算设备架构上的寻优过程。分别在CPU和GPU上用两种PSO算法对7个benchmark测试函数进行求解。程序仿真结果显示,基于CUDA的PSO算法计算效率均大大高于CPU;同时发现,GPU显著地加快了星形结构PSO算法的收敛速度,而对环形结构PSO算法影响不大。
- 张科高晓智
- 关键词：粒子群优化算法统一计算设备架构
- PSO混合DE算法求解约束优化问题被引量：2
- 2014年
- 提出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法,该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值,针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响,采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题,并与其他算法作了比较,试验结果表明,微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。
- 张婷高晓智
- 关键词：混合算法约束优化问题微粒群算法差分进化
- 倒摆的遗传算法控制被引量：1
- 1995年
- 本文首先详细地阐述了遗传算法的原理和实观方法,并针对倒摆系统设计了遗传算法的求解方案。仿真实验结果表明,遗传算法可以有效地解决倒摆的平衡控制问题,文中给出的算法结构对于其它优化控制问题也有实际参考价值。
- 高晓智王常虹徐立新庄显义
- 关键词：遗传算法人工智能
- 一种文化鱼群算法及其在电机参数辨识中的应用被引量：9
- 2012年
- 针对基本鱼群算法盲目搜索的问题,提出一种新的基于知识的带变异算子的人工鱼群算法。利用文化算法的框架,将鱼群算法嵌入到种群空间当中,构造适用于文化鱼群算法的新的影响函数。同时应用信念空间中的规范知识和情境知识通过影响函数指导人工鱼群算法中的进化步长和方向。通过高维多峰函数检验新算法的性能,最后将新算法应用于一台内置有执行器的鼠笼电机系统的参数辨识问题,得到了参数化的执行器-转子模型。仿真结果表明新算法与基本鱼群算法相比性能显著提高,并且能够有效地解决工程优化问题。
- 吴莹黄显林高晓智Kai Zenger
- 关键词：人工鱼群变异算子文化算法参数辨识
- CMAC神经网络再励学习控制
- 本文讨论了一类不同于传统BP网络的CMAC神经网络的原理,结构和算法,提出了一种利用再励学习机理的CMAC神经网络在线前馈控制结构．仿真实验结果表明,这种控制方案可以有效地补偿被控对象中的非线性因素,提高控制精度．
- 高晓智王常虹徐立新庄显义
- 文献传递
- 一种改进的多群协作粒子群优化算法
- 2014年
- 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。
- 单攀攀高晓智孟献兵
- 关键词：粒子群优化函数优化
- 一种新的T-S模型混合辨识算法
- 2011年
- 提出一种新型混合辨识算法HIA,以解决传统T-S模型辨识方法中所存在的不完全优化问题,如FCM与最小二乘法相结合的辨识方法就存在这样的问题.HIA通过将FCM、和声搜索算法以及最小二乘法相结合,并引入了误差反馈机制,以实现对所有参数的整体优化,并避免陷入局部极小点.论文将HIA应用到陀螺稳定平台的T-S模型辨识中,通过与传统辨识方法比较MSE值可以看出,HIA能够获得更高的辨识精度.这表明,对于实际的非线性系统,HIA能够有效解决传统辨识方法的不完全优化问题.
- 卢鸿谦宋清南黄显林高晓智
- 关键词：陀螺稳定平台
- 基于CS的Hopfield神经网络数字识别应用被引量：2
- 2015年
- 介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用.针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法.利用CS对复杂、多峰、非线性极不可微函数的全局搜索能力,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下仍保持较高的联想成功率,并进行了仿真.仿真结果表明,该方法识别数字的效果更佳.
- 董亚南高晓智
- 关键词：CSHOPFIELD神经网络
- 基于差分演化的果蝇优化算法被引量：4
- 2015年
- 针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证,结果表明,与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比,新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。
- 潘欣高晓智
- 关键词：差分演化多样性
- 一种具有自适应量化层的 CMAC 神经网络被引量：1
- 1997年
- 首先阐述了ＣＭＡＣ神经网络的原理、结构和学习算法，提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明，在保持量化总级数不变的前提下，该方法能有效的利用ＣＭＡＣ神经网络的内存，提高逼近精度。文中进行了理论分析，仿真实验证明了所提方法的有效性。
- 高晓智王常虹徐立新庄显义
- 关键词：CMAC神经网络自适应量化神经网络学习算法
