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求解风力发电机布局问题的超启发式算法研究 预览
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作者 迟宗正 董绍正 +3 位作者 郭童 任志磊 周宽久 郭禾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期220-225,233共7页
针对大规模问题求解效率不高、结果不理想等问题,以影响参数多变的风力发电机布局问题为研究对象,设计并实现了超启发式算法策略,底层算子用差分进化(Differential Evolution,DE)算法和适应性协方差策略(Covariance Matrix Adaptation E... 针对大规模问题求解效率不高、结果不理想等问题,以影响参数多变的风力发电机布局问题为研究对象,设计并实现了超启发式算法策略,底层算子用差分进化(Differential Evolution,DE)算法和适应性协方差策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES)算法,高层策略用启发式调用策略选择底层算子求解在不同场景、不同风力参数等多种情况下的风力发电机布局情况。实验将权值选择策略与DE算法、CMA-ES算法和随机调度策略进行比较,最终数据表明该策略求解风力发电布局的效果远高于其他三种。 展开更多
关键词 超启发式算法 风力发电机布局 差分进化算法 适应性协方差矩阵进化策略算法
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改进GWO优化SVM的服务器性能预测 预览
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作者 李建民 陈慧 +1 位作者 杨冬芹 林振荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3099-3105,3163共8页
为更加精确地对服务器性能进行评估与预测,提出一种基于差分进化(DE)与灰狼寻优(GWO)相结合的SVM模型(DE-GWO-SVM)。利用灰狼寻优算法(GWO)寻求SVM的最优参数组合惩罚因子C和核函数参数γ,提升SVM算法的预测性能,将DE算法用于生成灰狼... 为更加精确地对服务器性能进行评估与预测,提出一种基于差分进化(DE)与灰狼寻优(GWO)相结合的SVM模型(DE-GWO-SVM)。利用灰狼寻优算法(GWO)寻求SVM的最优参数组合惩罚因子C和核函数参数γ,提升SVM算法的预测性能,将DE算法用于生成灰狼寻优算法初始种群的最优值,克服GWO的初始种群随机生成的局限性,使GWO具有更加良好的寻优能力,获取SVM算法的参数组合C和γ的最优解。实验结果表明,相比于传统的SVM、ABCSVM、GWOSVM模型,DEGWOSVM预测模型具有较高的预测精度、良好的稳定性和泛化能力。 展开更多
关键词 支持向量机 灰狼寻优算法 差分进化算法 服务器性能 预测模型
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基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径 预览
3
作者 李畅 陈淮莉 《上海海事大学学报》 北大核心 2019年第1期14-20,36共8页
为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求... 为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。 展开更多
关键词 易腐食品 新鲜度 成本 配送路径 差分进化(DE)算法
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异构传感器网络中基于差分进化的调度算法 预览
4
作者 李明 胡江平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期70-75,共6页
为提高异构有向传感器网络的节点调度效率,基于学习自动机提出一种参数自适应的差分进化算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题,利用学习自动机与环境的交互实现差分算法控制参数的自适应选择,同时采用自适应的变异策略增强算法解决... 为提高异构有向传感器网络的节点调度效率,基于学习自动机提出一种参数自适应的差分进化算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题,利用学习自动机与环境的交互实现差分算法控制参数的自适应选择,同时采用自适应的变异策略增强算法解决集合覆盖问题时的寻优能力。仿真结果表明,相比原始差分进化算法,该算法拓展了参数自适应性,优化能力更强,并且能够延长异构有向传感器网络的生存时间。 展开更多
关键词 学习自动机 差分进化算法 有向传感器网络 节点调度 异构网络
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电磁驱动配气机构的发动机分缸工作一致性控制 预览
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作者 徐亚旋 刘梁 +1 位作者 常思勤 胡茂杨 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第21期2546-2553,共8页
为了提高发动机分缸工作的一致性,基于电磁驱动配气机构(EMVT),提出了一种分缸空燃比控制方法来减小各缸间的空燃比差异和转矩差异。应用衰减记忆卡尔曼滤波算法建立了稳态工况下的分缸空燃比观测器,并基于差分进化算法进行参数辨识,仅... 为了提高发动机分缸工作的一致性,基于电磁驱动配气机构(EMVT),提出了一种分缸空燃比控制方法来减小各缸间的空燃比差异和转矩差异。应用衰减记忆卡尔曼滤波算法建立了稳态工况下的分缸空燃比观测器,并基于差分进化算法进行参数辨识,仅通过一个宽域氧传感器(UEGO)完成了参数辨识及分缸空燃比的估计。最后根据空燃比差异,应用EMVT独立调节各缸进气持续期,实现了分缸空燃比一致性控制。在GT-Power和Simulink中分别建立了发动机模型以及空燃比估计控制模型,联合仿真结果表明:在稳态工况下,缸间空燃比差异由2.6%减小至0.05%,缸间转矩差异由4.51%减小至0.25%。 展开更多
关键词 电磁驱动配气机构 分缸空燃比 衰减记忆卡尔曼滤波 差分进化算法 进气调节
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含交叉项的混合二范数粒子群优化算法 预览 被引量:1
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作者 张鑫 邹德旋 沈鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2148-2156,2163共10页
针对原始粒子群优化算法(PSO)在搜索过程中容易陷入局部最优点的问题,并尽量避免破坏种群多样性,提出一种含交叉项的混合二范数粒子群优化算法HTPSO。首先,利用二范数原理计算当前粒子与个体历史最优粒子间的欧氏距离;其次,将欧氏距... 针对原始粒子群优化算法(PSO)在搜索过程中容易陷入局部最优点的问题,并尽量避免破坏种群多样性,提出一种含交叉项的混合二范数粒子群优化算法HTPSO。首先,利用二范数原理计算当前粒子与个体历史最优粒子间的欧氏距离;其次,将欧氏距离引入速度迭代公式以影响社交项对粒子速度的作用,并按照一定规律随机分布惯性权重;最后,在此基础上简化粒子群算法,并将差分进化(DE)算法中的交叉算子融入该算法中,使粒子能在一定概率下与个体历史最优粒子交叉。为了验证HTPSO的性能,与利用正弦函数改进惯性权重的粒子群优化算法(Sin PSO)、自适应粒子群优化算法(Sel PSO)、基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法(MAWPSO)和简化粒子群优化算法(SPSO)在不同维度下解决8个常用基准函数,并根据T-test、成功率和平均迭代次数分析了各算法的优化结果。实验结果表明,HTPSO具有较优秀的收敛能力,且粒子运动非常灵活。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 差分进化算法 群体智能 二范数 基准函数
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回采工作面瓦斯涌出量VMD-DE-RVM区间预测方法
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作者 代巍 付华 +1 位作者 冀常鹏 王英杰 《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期109-115,共7页
为有效、准确地预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于变分模态分解(VMD)方法;差分进化(DE)算法和相关向量机(RVM)原理,提出回采工作面绝对瓦斯涌出量的VMD—DE-RVM区间预测方法;通过VMD方法将绝对瓦斯涌出量分解为若干固有模态分量并分析... 为有效、准确地预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于变分模态分解(VMD)方法;差分进化(DE)算法和相关向量机(RVM)原理,提出回采工作面绝对瓦斯涌出量的VMD—DE-RVM区间预测方法;通过VMD方法将绝对瓦斯涌出量分解为若干固有模态分量并分析其局部特征,分别建立每个固有模态分量的RVM预测模型,并通过DE算法优化模型参数以提高预测精度;加权叠加各个分量的预测结果得到绝对瓦斯涌出量预测结果,并将其与经验模态分解方法所得结果对比。结果表明:应用该方法预测回采工作面瓦斯涌出量,能弱化瓦斯涌出量的局部特征,得到置信度为95%时涌出量预测区间有效度为100%,平均绝对误差为0.096m^3/min,平均相对误差为2.43%,预测精度有所提高。 展开更多
关键词 绝对瓦斯涌出量 区间预测 变分模态分解(VMD) 相关向量机(RVM) 差分进化(DE)算法
计及风光预测误差的微电网日前多目标优化控制策略
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作者 孙丛丛 王致杰 +2 位作者 江秀臣 刘三明 盛戈皞 《高压电器》 CSCD 北大核心 2018年第1期73-81,共9页
摘要:微电网风光资源出力预测的随机性导致优化决策方案存在偏差,为了减轻预测误差随机性对微电网运行的不利影响,针对风,光/柴,储并网型微电网系统,提出了计及风光预测误差的日前多目标优化控制策略。在建立微电网各单元模型的... 摘要:微电网风光资源出力预测的随机性导致优化决策方案存在偏差,为了减轻预测误差随机性对微电网运行的不利影响,针对风,光/柴,储并网型微电网系统,提出了计及风光预测误差的日前多目标优化控制策略。在建立微电网各单元模型的基础上,分析了影响风光资源的随机性因素;考虑系统供需平衡以及微电网各单元运行特性等主要约束,建立了同时优化经济效益和环境效益的多目标优化模型。建模过程中采用情景生成与削减方法处理风光资源预测误差带来的随机性。采用差异进化算法求解模型,通过算例仿真,比较不同模式下微电网的优化结果,验证了文中策略的正确性和有效性。 展开更多
关键词 微电网 风光预测误差 情景生成与削减方法 多目标优化 差异进化算法
改进的排序变异多目标差分进化算法 预览 被引量:1
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作者 刘宝 董明刚 敬超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2157-2163,共7页
针对多目标差分进化算法在求解问题时收敛速度慢和均匀性欠佳的问题,提出了一种改进的排序变异多目标差分进化算法(MODE-IRM)。该算法将参与变异的三个父代个体中的最优个体作为基向量,提高了排序变异算子的求解速度;另外,算法采用反... 针对多目标差分进化算法在求解问题时收敛速度慢和均匀性欠佳的问题,提出了一种改进的排序变异多目标差分进化算法(MODE-IRM)。该算法将参与变异的三个父代个体中的最优个体作为基向量,提高了排序变异算子的求解速度;另外,算法采用反向参数控制方法在不同的优化阶段动态调整参数值,进一步提高了算法的收敛速度;最后,引入了改进的拥挤距离计算公式进行排序操作,提高了解的均匀性。采用标准多目标优化问题ZDTl-ZDT4,ZDT6和DTLZ6-DTLZ7进行仿真实验:MODE-IRM在总体性能上均优于MODE-RMO和Plat EMO平台上的MOEA/D-DE、RM-MEDA以及IM-MOEA;在世代距离(GD)、反向世代距离(IGD)和间隔指标(SP)性能度量指标方面,MODE-IRM在所有优化问题上的均值和方差均明显小于MODE-RMO。实验结果表明MODE-IRM在收敛性和均匀性指标上明显优于对比算法。 展开更多
关键词 多目标优化问题 差分进化算法 排序变异算子 反向参数控制 拥挤距离
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Enhancing the Performance of JADE Using Two-phase Parameter Control Scheme and Its Application
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作者 Qin-Qin Fan Yi-Lian Zhang +1 位作者 Xue-Feng Yan Zhi-Huan Wang 《国际自动化与计算杂志:英文版》 EI CSCD 2018年第4期462-473,共12页
微分进化(DE ) 的搜索效率算法被它的控制参数极大地影响。尽管许多 adaptation/self-adaptation 技术能自动地为 DE 发现合适的控制参数,大多数技术基于可能在解决复杂优化问题似是而非的人口信息。因此,自我适应的 DE (即,碧玉) ... 微分进化(DE ) 的搜索效率算法被它的控制参数极大地影响。尽管许多 adaptation/self-adaptation 技术能自动地为 DE 发现合适的控制参数,大多数技术基于可能在解决复杂优化问题似是而非的人口信息。因此,自我适应的 DE (即,碧玉) 用二阶段的参数控制,计划(TPC 碧玉) 被建议在当前的学习提高 DE 的性能。在 TPCJADE,一种改编技术被利用在早人口进化产生控制参数,并且一个著名实验指南被用来在以后的进化阶段更新控制参数。TPC 碧玉与二间著名测试套房上的四 state-of-theart DE 变体相比(即, IEEE CEC2005 和 IEEE CEC2015 ) 。结果显示 TPC 碧玉的全面表演比另外的比较算法的好。另外,建议算法被利用获得为 Lee-Ramirez 生物反应器喂的最佳的营养素和 inducer。试验性的结果证明 TPC 碧玉能表现很好在一个实际动态优化问题上。 展开更多
关键词 碧玉 应用程序 控制计划 性能 二阶 控制参数 比较算法 优化问题
0-1规划的稀布同心圆阵方法研究 预览
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作者 谢欢欢 景跃骐 李艳 《电子学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期61-67,共7页
提出了一种基于0-1规划的稀布同心圆阵设计方法.将差分进化算法应用于0-1规划中,截取通过同心圆阵面主波束的多个切面,以切面内远场辐射方向图的副瓣电平、波束宽度和阵列单元数量为目标,降低相控阵成本.文中对一个9环和一个10环同心圆... 提出了一种基于0-1规划的稀布同心圆阵设计方法.将差分进化算法应用于0-1规划中,截取通过同心圆阵面主波束的多个切面,以切面内远场辐射方向图的副瓣电平、波束宽度和阵列单元数量为目标,降低相控阵成本.文中对一个9环和一个10环同心圆阵进行了仿真计算分析,证实了方法的有效性.使用该方法计算后,9环同心圆阵单元数量由原来的279个减少为161个,副瓣电平由原来的-17.4 dB降低为-20.8 dB,半功率波束宽度增大了0.22°.10环同心圆阵单元数量由原来的341个减少为190个,副瓣电平由原来的-17.4 dB降低为-23.9 dB,半功率波束宽度增大了0.79°. 展开更多
关键词 0-1规划 稀布同心圆阵 差分进化算法 低成本相控阵
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求解动态优化问题的多种群竞争差分进化算法 预览 被引量:1
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作者 袁亦川 杨洲 +1 位作者 罗廷兴 秦进 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1254-1260,共7页
针对动态优化问题(DOP)的求解,提出结合多种群方法和竞争策略的差分进化算法(DECS)。首先,将一个种群作为侦测种群,通过监测种群中所有个体的评价值和种群维度来判断环境是否发生变化。其次,将余下多个种群作为搜索种群,独立搜索环... 针对动态优化问题(DOP)的求解,提出结合多种群方法和竞争策略的差分进化算法(DECS)。首先,将一个种群作为侦测种群,通过监测种群中所有个体的评价值和种群维度来判断环境是否发生变化。其次,将余下多个种群作为搜索种群,独立搜索环境中的最优值。在搜索过程中,引入排除规则,避免多个搜索种群聚集在同一个局部最优的邻域。在迭代若干代后对各搜索种群执行竞争操作,保留评估值最优个体所在的种群并对该种群的下一代个体生成采用量子个体生成机制,而对其他搜索种群重新初始化。最后,利用7个测试函数的49个动态变化问题对DECS进行验证,并将实验结果与人工免疫算法(Dopt-ai Net)、复位粒子群优化(r PSO)算法、改进差分进化(MDE)算法进行比较。实验结果表明,在49个问题上,DECS有34个问题的平均离线误差期望小于Dopt-ai Net算法,所有问题的平均离线误差期望都小于r PSO算法和MDE算法,因此DECS对DOP求解动态优化问题是可行的。 展开更多
关键词 差分进化算法 动态优化 多种群 竞争策略 排除规则
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基于改进二进制蝙蝠算法的独立型微网容量优化配置 被引量:1
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作者 盛四清 张晶晶 陈玉良 《电力建设》 北大核心 2017年第11期121-128,共8页
该文围绕独立型风/光/柴/储微网的容量优化配置展开研究,以微网系统供电可靠性为约束条件,同时考虑微网经济性、环保性和可再生能源利用率3个指标,以加权后的年均综合费用最小为优化目标,构建微网容量优化配置的非线性整数规划模型。针... 该文围绕独立型风/光/柴/储微网的容量优化配置展开研究,以微网系统供电可靠性为约束条件,同时考虑微网经济性、环保性和可再生能源利用率3个指标,以加权后的年均综合费用最小为优化目标,构建微网容量优化配置的非线性整数规划模型。针对连续优化算法直接用于求解离散优化模型而导致的局部最优问题,该文提出一种改进的二进制蝙蝠算法(improved binary bat algorithm,IBBA),将差分进化(differential evolution,DE)算法的变异、交叉、选择操作与二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm,BBA)相结合,增强BBA的全局寻优能力。算例结果表明,IBBA求解得到的配置结果在精度和稳定性上均优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和DE算法。 展开更多
关键词 独立型微网 优化配置 改进二进制蝙蝠算法(IBBA) 差分进化算法(DE)
基于择优学习策略的差分进化算法 被引量:5
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作者 刘昊 丁进良 +1 位作者 杨翠娥 柴天佑 《上海交通大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期704-708,共5页
传统的差分进化算法在个体变异方面只是利用了随机个体和最优个体的信息.由于选用个体的随机性,导致其搜索效率比较低并且有可能找不到最优解,为此,提出了基于择优学习策略的差分进化算法.该算法选择性地利用种群中比较优秀的个体的信息... 传统的差分进化算法在个体变异方面只是利用了随机个体和最优个体的信息.由于选用个体的随机性,导致其搜索效率比较低并且有可能找不到最优解,为此,提出了基于择优学习策略的差分进化算法.该算法选择性地利用种群中比较优秀的个体的信息,克服种群进化过程中的盲目性,增强了搜索能力.通过对多个具有不同特性的标准测试函数进行测试研究,结果表明该方法可以明显减少迭代次数,提高计算效率. 展开更多
关键词 差分进化算法 择优学习 变异策略 函数优化
基于微分进化的EIT图像重建控制参数研究 预览
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作者 刘海 闫丹丹 荆会敏 《中国计量大学学报》 2017年第3期345-351,共7页
微分进化算法主要有三个随机参数:种群大小(NP),缩放因子(F),交叉因数(CR).这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分进化算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特... 微分进化算法主要有三个随机参数:种群大小(NP),缩放因子(F),交叉因数(CR).这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分进化算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特定的领域.针对这些问题,文章以头部EIT图像重建为例,在给定目标函数和终止条件的基础上,通过大量的仿真实验,分析了各个参数对图像重构结果的影响,并给出了这些参数的合理选取区间,从而为微分进化算法在EIT图像重建中的应用提供了有效的依据. 展开更多
关键词 电阻抗成像 微分进化算法 有限元模型 参数设置
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基于微分进化算法的航空发动机模型修正 预览 被引量:1
16
作者 朱正琛 李秋红 +1 位作者 王元 潘鹏飞 《航空发动机》 2016年第1期53-58,共6页
为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正。对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力。提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿... 为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正。对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力。提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度。在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配。仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762%,满足建模误差需求。 展开更多
关键词 微分进化算法 牛顿-拉夫逊迭代算法 部件特性修正 折线式交叉变量 性能仿真模型 航空发动机
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基于隔代映射算子的差分进化算法 预览 被引量:1
17
作者 符纯明 姜潮 +1 位作者 陈光宋 吉磊 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1523-1529,1545共8页
提出一种基于隔代映射算子的差分进化算法以求解优化问题,该方法在保证解的精度的同时具有较快的收敛速度。在经典的差分进化算法基础上,采用反向学习策略产生初始种群,并采用两种差分变异策略产生变异个体,以增加种群的多样性;利用隔... 提出一种基于隔代映射算子的差分进化算法以求解优化问题,该方法在保证解的精度的同时具有较快的收敛速度。在经典的差分进化算法基础上,采用反向学习策略产生初始种群,并采用两种差分变异策略产生变异个体,以增加种群的多样性;利用隔代映射算子产生三个新个体替换当前进化种群中最差的三个个体,以实现精英策略提升算法的收敛性;为了保持种群的多样性和避免获得局部解,利用探测算子策略产生新个体加入进化种群。采用11个单峰、多峰测试函数和两个工程实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 差分进化算法 隔代映射算子 反向学习 探测算子
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复杂三维曲面覆盖算法研究 预览 被引量:1
18
作者 陈树 季忠军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期127-131,共5页
针对无线传感器网络中三维空间曲面覆盖问题进行研究,建立传感器节点的三维感知模型,考虑到曲面的不规则性,曲面凸点会成为节点感知过程中的障碍物,形成三维空间中特有的三维感知盲区。首先从理论上对简单曲面进行分析,计算出实现... 针对无线传感器网络中三维空间曲面覆盖问题进行研究,建立传感器节点的三维感知模型,考虑到曲面的不规则性,曲面凸点会成为节点感知过程中的障碍物,形成三维空间中特有的三维感知盲区。首先从理论上对简单曲面进行分析,计算出实现有限曲面全覆盖所需的最少节点数,在对三维曲面进行网格划分以及根据三维感知盲区改进适应度函数后,引入差分进化(DE)算法对随机部署在三维空间中的传感器节点的位置坐标进行优化,通过大量仿真实验得出实现目标曲面全覆盖所需的最少的节点数,引入误差率,通过提出的测试准则验证了引用DE算法解决简单三维曲面覆盖问题的有效性。最后将DE算法运用到解决复杂三维曲面覆盖问题中,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 三维曲面覆盖 三维感知盲区 误差率 差分进化算法
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基于单形正交实验设计的差分演化算法 预览
19
作者 李康顺 左磊 李伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期143-149,共7页
为了克服传统差分演化(DE)算法在求解约束优化问题时出现的收敛性慢和容易陷入早熟等缺陷,提出一种新的基于单形正交实验设计的差分演化(SO-DE)算法。该算法设计了一种结合单形交叉和正交实验设计的混合交叉算子来提高差分演化算法... 为了克服传统差分演化(DE)算法在求解约束优化问题时出现的收敛性慢和容易陷入早熟等缺陷,提出一种新的基于单形正交实验设计的差分演化(SO-DE)算法。该算法设计了一种结合单形交叉和正交实验设计的混合交叉算子来提高差分演化算法的搜索能力;同时采用了一种改进的个体优劣比较准则对种群个体进行比较和选择。这种新的混合交叉算子利用多个父代个体进行单形交叉产生多个子代个体,从两者中选择优秀个体进行正交实验设计得到下一代种群个体。改进的个体优劣比较准则对不同状态下的种群采用不同的处理方案,其目的在于能够有效地权衡目标函数值和约束违反量之间的关系,从而选择优秀个体进入下一代种群。通过对13个标准测试函数和2个工程设计问题进行仿真实验,实验结果表明SO-DE算法求解的精度和标准方差都要优于HEAA算法和COEA/OED算法。SO-DE算法具有更高的精度以及更好的稳定性。 展开更多
关键词 差分演化算法 比较准则 单形交叉 正交实验设计 约束优化
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差分进化优化的非均匀分簇算法 预览 被引量:1
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作者 章力 徐保国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第14期95-99,104共6页
针对固态发酵无线测温系统中传感器节点位置、能量等受限因素导致能量消耗不均而过早死亡的问题,提出了一种基于差分进化改进的非均匀分簇算法。该算法省去了LEACH协议中每轮频繁选簇的机制,而是从系统的稳定性出发,一次性选择固定... 针对固态发酵无线测温系统中传感器节点位置、能量等受限因素导致能量消耗不均而过早死亡的问题,提出了一种基于差分进化改进的非均匀分簇算法。该算法省去了LEACH协议中每轮频繁选簇的机制,而是从系统的稳定性出发,一次性选择固定数目的簇首,采用差分进化算法优化节点覆盖率。同时,采用能量差异化匹配策略,合理地分配簇首节点与普通测温节点的初始能量,延长网络寿命。仿真结果表明,该算法有效改善了“热区”问题,均衡了能耗,在一定程度上延长了网络的生命周期。 展开更多
关键词 固态发酵无线测温系统 差分进化算法 能量差异化匹配 非均匀分簇 网络生存周期
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