基于信息熵的改进鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法在面对复杂优化问题时,存在易陷入局部最优和收敛精度低等缺点,在原始鲸鱼算法的基础上,提出了信息熵的改进鲸鱼优化算法.信息熵本身是一种不确定的度量,利用信息熵在路径选择时调控鲸鱼搜索的范围,克服基本鲸鱼优化算法的不足,使算法的全局收敛速度得到提高.通过选取6个标准测试函数进行仿真实验,对改进鲸鱼优化算法、基本鲸鱼优化算法、粒子群算法进行比较,数据结果表明改进鲸鱼算法在处理高维复杂组合优化问题上的可行性与有效性.     

基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化

针对物流配送车辆路径难以优化以至于影响物流配送系统效率和效益的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法.首先,建立物流配送系统数学模型.其次,针对传统鲸鱼优化算法易陷入局部最优的问题,采用随机惯性权重和非均匀变异策略对算法进行改进,并用过测试函数对比试验验证了所提方法的有效性.最后通过改进的鲸鱼优化算法进行物流路径优化实验,实验结果验证了所提出的改进鲸鱼优化算法能够高效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本.     

融合鲸鱼算法的混合灰狼优化算法

针对灰狼优化(GWO)算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种融合鲸鱼算法的混合灰狼优化(HWGWO)算法.首先在鲸鱼算法的螺旋泡网狩猎行为中融入Levy飞行并将其整体引入灰狼优化算法;然后将动态权重和差分进化思想引入灰狼优化算法;最后利用贪婪选择策略来保留较好的灰狼位置.选取23个测试函数进行数值试验,结果表明,HWGWO算法在收敛速度和求解精度上都有所提升.此外,利用HWGWO算法求解拉伸/压缩弹簧设计问题得到的设计方案更有效.     

改进鲸鱼优化算法在电力负荷调度中的应用

为了提高鲸鱼优化算法(WOA)的全局优化性能, 提出了一种基于黄金分割搜索的改进鲸鱼优化算法(GWOA)。首先利用黄金分割搜索对WOA的初始种群进行初始化, 使得初始种群能够尽可能的靠近全局最优解, 然后利用黄金分割搜索所形成的变区间, 进行变区间黄金分割非均匀变异操作, 以增加WOA的粒子多样性和提高粒子跳出局部最优陷阱的能力, 从而改善WOA的寻优性能。选取了15个大规模测试函数进行数值仿真测试, 仿真结果和统计分析表明GWOA的寻优性能要优于对比文献的改进鲸鱼优化算法(IWOA)。此外, 将GWOA用于对工程实际应用领域中的电力负荷优化调度问题进行实例分析, 实例应用结果表明, GWOA能有效对电力负荷优化调度问题进行寻优求解。     

基于免疫算法的组合预测方法

利用免疫算法搜索全局最优解能力,提出了一种其于免疫算法的组合预测权系数确定的新方法,并给出了具体算法.仿真实验结果表明了免疫算法在组合预测方面具有很好的可行性和有效性.     

面向全局优化基于分形的混合混沌优化算法

Julia集具有分形结构,一旦确定吸引域边界上任一点,就可通向任一个吸引周期点的吸引域.Newton-Raphson法利用此性质可计算方程所有根,并可精确计算BFGS法和共轭梯度法中下降方向步长,将两种算法分别与混沌优化算法结合,因而从新的视角建立一种融合分形理论的混合混沌优化算法.研究表明,所提出算法的计算效率高于利用Wolf一维不精确搜索求得步长的混合算法,而且混合混沌BFGS算法的优化能力优于混合混沌共轭梯度算法,也说明BFGS的局部搜索能力比共轭梯度法强.     

基于因子分析和WOA-Elman的肇庆API预测研究

为提高肇庆市空气污染指数的预测精度,针对Elman神经网络预测精度受其权值和阈值选择的影响,运用WOA对Elman神经网络的权值和阈值进行优化选择,提出一种融合因子分析和WOA-Elman神经网络的API预测模型.首先结合气候特征对肇庆市春季、夏季、秋季和冬季的API进行月变化特征和季节变化特征分析,然后每种气候下运用...     

基于动力学模型的人口数量预测和政策评估

随着单独二胎政策的放开,计划生育政策再次引起了人们的关注.为评估生育胎次对中国人口数量的影响,本文建立了关于人口增长的动力学模型.首先,分别对辽宁省和新疆自治区的人口数据进行了拟合,评估了"二胎"政策对两地区人口的影响.其次,对全国人口数据和抚养比进行了拟合和预测.最后,通过参数敏感性分析,评估各因素对总人口增长的影响.     

基于双混沌优化搜索的改进粒子群算法及应用

针对现有算法在智能电阻箱动态误差校正方面存在的收敛速度慢、计算精度低,且易进入“局部最优”的陷阱等缺点,展开对智能电阻箱动态示数校正过程的重构及设计,并对动态误差校正优化算法进行研究.在双混沌优化系统中添加扰动因子与指数自适应学习方式改进搜索策略;在粒子群算法中将惯性权重因子修正为自适应权重因子,将学习因子修正为异步线性学习因子以优化算法,进而提出一种改进的粒子群优化算法(AL-DCPSO).利用8个经典函数对算法性能进行测试后,将这种算法应用在某型号智能电阻箱动态误差校正的过程中,研究结果表明:改进后的算法具有更高的计算精度(达到0.001)与更强的寻优能力,且在优化过程中呈现出较强的自适应学习能力,计算过程较为稳定,鲁棒性有效提升,耗时在阈值范围内有所增加.其创新性在于将双混沌优化机制的优点与粒子群算法相结合,应用到智能电阻箱动态误差校正的过程中,对动态误差校正方法进行了一定拓展,为粒子群优化算法在具体实际优化过程中的关键参数选取与策略设计,有效提升算法优化性能提供了一些借鉴.     

基于小波变换和改进萤火虫算法优化极限学习机的短期负荷预测

提出了一种基于小波变换和改进萤火虫优化极限学习机的短期负荷预测方法.通过小波分解和重构,对原始负荷序列进行降噪;在模型训练阶段利用改进的萤火虫算法优化极限学习机参数,获得各序列的最优模型;针对各子序列分别预测叠加得到最终预测值.通过在两种时间尺度的数据序列上进行数值计算,与传统的ARMA、BP神经网络、支持向量机及LSSVM等多种经典预测模型相比,模型预测效果更优.     

改进的多目标规划遗传算法

本讨论了[1]中多目标规划遗传算法存在的缺陷，并提出了相应改进策略．这些策略包括：引进精粹策略，杂交限制，终止条件，个体表示改进等方面，利用这些策略使算法能克服终止准则和小生境聚集的缺陷，使得算法能更快的收敛到Pareto最优解集同时又有好有分布的Pareto最优解集．     

一类具有年龄分布和加权的种群系统的最优控制

本文研究了一类依赖于年龄结构的非线性种群系统的最优控制问题，其生死率依赖于个体年龄和加权规模．应用Ekeland’S变分原理证明了最优解的存在性，并用法锥和共轭系统技巧导出了最优性条件．     

基于改进灰色GM(1,1)模型的新疆人口总量的分析与预测

利用Lagrange插值理论重构了 GM(1,1)预测模型的背景值,以提高改进GM(1,1)模型的预测精度和实效性,进而利用该模型对新疆人口发展态势进行了科学分析与预测.     

基于混沌粒子群优化算法的灰色GM(1,1)模型在地下水埋深预测中的应用

将混沌优化算法与粒子群优化算法相结合,形成新的混沌粒子群优化算法.利用混沌运动的遍历性,避免陷入局部最优.同时,粒子群算法能加快混沌优化算法的收敛速度,使搜索效率得到提高.用混沌粒子群优化算法优化灰色GM(1,1)模型中的参数,通过横向和纵向比较,优化效果良好,模型预测精度得到了提高.运用该模型对三江平原地下水埋深进行动态预测,预测结果可为有关决策部门提供参考.     

一种基于网格模型的无限传感器网络K区域覆盖算法

目前无限传感器网络K覆盖问题的解决机制大都有颇为苛刻的假设条件,如要求节点具有很强的能量、节点的感知区域能被精确定义等.提出了一个基于布尔感知理论的分布式网格模型及相应的K区域覆盖算法,能够很好地处理感知区域形状不规则及大小发生变化的K覆盖问题,算法时间复杂度小,适用范围广泛.仿真实验证明了算法的有效性.     

基于灾变灰预测的电力峰谷差异常的预测模型研究

电力负荷预测过程中,峰谷值波动是一种正常现象,当高峰期负荷急速攀升时,可能出现峰谷差异常问题(如异常值、随机误差项的异方差等),则会给电力企业带来麻烦和损失.为了对负荷峰谷差异常进行有效的预测,构建了一个基于灾变灰预测的电力峰谷差异常的预测模型,并结合实例说明了此模型的可行性和有效性.     

基于灰色理论与统计学比较的包头市经济发展预测研究

本文研究了基于灰色理论与统计学比较的系统建模方法来对包头市未来的经济发展做出预测。在分析了包头市的经济发展状况后,作者通过国内生产总值的时间序列这个综合信息,应用灰色理论与有关统计学分别建立了包头市的经济增长的数学模型,并应用这些模型分别进行了预测。经过比较,最后给出了包头市的"十一五"期间的国内生产总值的预测值。     

基于改进量子遗传优化的模糊C均值聚类图像分割

针对模糊C均值聚类算法对初始聚类中心值敏感和抗噪声能力差的问题,提出一种基于改进的量子遗传优化初始聚类中心的算法,改进双链编码的量子遗传算法增加了全局搜索能力,改变传统的FCM算法计算迭代慢和易陷入局部极值的问题.同时引入空间邻域信息,利用加权隶属度矩阵建立适应度函数来改善对噪声的鲁棒性,实验结果表明,算法具有很好的分割效果和较强的抗噪能力.     

基于改进蚁群算法的最短路径问题研究及应用

蚁群系统作为一种蚁群算法是解决最短路径问题的一种行之有效的方法.然而,它自身也存在着一些缺陷,主要针对基本蚁群算法易陷入局部最优这一缺陷对其进行改进,集中体现在初始信息素求解和信息素更新这两方面.为了进一步了解改进蚁群算法的优点,进行了实验仿真:将改进的蚁群算法应用子模拟医疗救护GIS中,利用GIS的网络分析功能对城市道路网络的最短路径选择算法进行了深入地探讨研究,并以山西省太原市的交通路线作为实例进行研究.计算机仿真结果表明,改进的蚁群算法在解决最短路径问题时较基本蚁群算法的性能好,它具有一定的理论参考价值和现实意义.     

中国FDI的混沌吸引子检测及非线性动力学预测——基于logistic模型

应用logistic模型对我国1980~2005年FDI序列进行检测,并没有发现FDI混沌吸引子存在.预测结果显示,我国FDI已趋于平稳增长,"十一五"期间FDI年均增长为3.41%,年均FDI流入量为654亿美元,预计累计吸引FDI在2978.291~3562.052亿美元之间.这为我国"十一五"利用外资规划中的目标提供了有力的支持.同时,我国FDI具有拥塞现象,且所产生的阻力日益加剧,FDI需外部激励才能持续增长.为实现"十一五"利用FDI目标,一方面我国要努力调节FDI的地区分布结构和产业分布,扩大FDI环境容量,更重要的是要保持经济持续增长,改善投资环境,提高服务质,增加外商对华直接投资的信心.