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1.
为了减少能量空洞和延长网络生命周期,在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施.采集路径的规划问题类似于旅行商问题,无法得到多项式时间的解.提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合,针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解,仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较,所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径.  相似文献   
2.
该文利用矩阵理论对具有随机数的压缩系数的微粒群优化算法进行了收敛性分析,给出了c=d=1和c=1两种收敛性结果,同时图形化给出了参数选择准则.  相似文献   
3.
Qi Shen  Wei-Min Shi  Bao-Xian Ye 《Talanta》2007,71(4):1679-1683
In the analysis of gene expression profiles, the number of tissue samples with genes expression levels available is usually small compared with the number of genes. This can lead either to possible overfitting or even to a complete failure in analysis of microarray data. The selection of genes that are really indicative of the tissue classification concerned is becoming one of the key steps in microarray studies. In the present paper, we have combined the modified discrete particle swarm optimization (PSO) and support vector machines (SVM) for tumor classification. The modified discrete PSO is applied to select genes, while SVM is used as the classifier or the evaluator. The proposed approach is used to the microarray data of 22 normal and 40 colon tumor tissues and showed good prediction performance. It has been demonstrated that the modified PSO is a useful tool for gene selection and mining high dimension data.  相似文献   
4.
为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明:在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.  相似文献   
5.
针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明:建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.  相似文献   
6.
目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。  相似文献   
7.
微粒群算法的研究现状及发展趋势   总被引:9,自引:0,他引:9  
微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是:计算速度快且简单易实现;缺点是容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差.本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍,并对其研究的发展趋势进行了预测.  相似文献   
8.
基于微粒群算法的半导体炉管区调度应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了用微粒群算法来解决半导体炉管区的调度问题.给出了算法的具体过程及参数设置方案.实例计算的结果表明,该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法.  相似文献   
9.
求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.  相似文献   
10.
粒子群优化算法及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
粒子群算法是一种群体优化算法,详细介绍了粒子群算法的基本原理、参数选择及其应用领域.  相似文献   
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