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基于带收缩因子的粒子群优化算法的二重数值积分

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计算机应用 2011年第11期31卷 3094-3096页

作者：施美珍林健良华南理工大学理学院广州510640

提出了基于带收缩因子的粒子群优化(PSO-CF)算法求解二重数值积分的方法。PSO-CF算法初始时在积分区域内随机选取一定的分割点,粒子的速度采用收缩因子进行更新,粒子将朝着更好的位置移动。该算法基于分割后的每一个小矩形的4顶点和4内... 详细信息

提出了基于带收缩因子的粒子群优化(PSO-CF)算法求解二重数值积分的方法。PSO-CF算法初始时在积分区域内随机选取一定的分割点,粒子的速度采用收缩因子进行更新,粒子将朝着更好的位置移动。该算法基于分割后的每一个小矩形的4顶点和4内点及中心点定义适应值,用来评价粒子的优劣,通过反复迭代优化粒子。PSO-CF算法对最优粒子采用复化4内点公式计算二重数值积分。仿真实例表明,该算法积分精度较高,效果良好。

关键词：二重数值积分优化粒子群优化算法收缩因子代数精度

妊高征患者血管舒张与收缩因子水平变化的临床意义

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中国实用妇科与产科杂志 2003年第7期19卷 420-422页

作者：陈建国张顺建钱德英周沫张旭云广东省人民医院妇产科广州510080 郑州市第五医院妇产科 450030

目的　观察妊娠高血压综合征 (妊高征 )患者血浆降钙素基因相关肽 (CGRP)、一氧化氮 (NO)、神经肽Y(NPY)及内皮素 (ET)含量的变化。方法　将非孕妇女 (正常组 ,2 7例 )、正常妊娠妇女 (妊娠组 ,81例 )和妊高征患者 (妊高征组 ,87例 )血... 详细信息

目的　观察妊娠高血压综合征 (妊高征 )患者血浆降钙素基因相关肽 (CGRP)、一氧化氮 (NO)、神经肽Y(NPY)及内皮素 (ET)含量的变化。方法　将非孕妇女 (正常组 ,2 7例 )、正常妊娠妇女 (妊娠组 ,81例 )和妊高征患者 (妊高征组 ,87例 )血浆CGRP、NPY及ET的含量采用放射免疫法检测 ,NO的含量用镉柱比色法检测。结果　①妊高征组CGRP的含量明显低于妊娠组 (P 收缩 /舒张因子 (NPY +ET) /(CGRP +NO)的比值明显大于妊娠组和正常组 (P 收缩与舒张因子系统平衡失调在妊高征的发病机制中起着重要作用。

关键词：妊高征血管舒张收缩因子血浆降钙素基因相关肽一氧化氮神经肽Y

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血管内皮细胞收缩因子

生理科学进展 1989年第2期20卷 118-122页

作者：缪家培美国南伊利诺大学医学院药理系

血管内皮细胞通过EDCF与EDRF参与调节血管张力。非环氧化酶产物、非脂肪氧化酶产物(可能是肽类)的EDCF_1在缺氧状态下分泌并使血管收缩。近期刚分离与提纯的肽类内皮细胞素,已证实为最强的血管收缩物质之一。另一种环氧化酶产物的EDCF_... 详细信息

血管内皮细胞通过EDCF与EDRF参与调节血管张力。非环氧化酶产物、非脂肪氧化酶产物(可能是肽类)的EDCF_1在缺氧状态下分泌并使血管收缩。近期刚分离与提纯的肽类内皮细胞素,已证实为最强的血管收缩物质之一。另一种环氧化酶产物的EDCF_2可被外源性五碳环长链不饱和脂肪酸,或快速牵拉血管所诱生。在自然高血压鼠血管上,乙酰胆碱和5-羟色胺可诱生类似物质。这种EDCF_2不属于任何一种leukotriene类物质。在多种环氧化酶产物中,已知不是前列腺素I_2或throboxane。EDCF(s)很可能参与缺氧性血管痉挛、高血压病及某些局部血管痉挛性疾病的病理机制。

关键词：血管内皮细胞收缩因子

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一种克服局部最优的收缩因子PSO算法

计算机工程 2011年第20期37卷 213-215页

作者：纪雪玲李明李玮西南林业大学机械与交通学院昆明650224

收缩因子粒子群优化算法容易陷入局部最优并出现早熟收敛的现象。为此,提出一种改进的收缩因子粒子群优化算法。该算法引入速度因子和位置因子参数,若粒子向全局最优接近且速度小于设定的速度因子,则认为该粒子可能出现停滞,从而对该粒... 详细信息

收缩因子粒子群优化算法容易陷入局部最优并出现早熟收敛的现象。为此,提出一种改进的收缩因子粒子群优化算法。该算法引入速度因子和位置因子参数,若粒子向全局最优接近且速度小于设定的速度因子,则认为该粒子可能出现停滞,从而对该粒子进行初始化,以增强粒子活力。在算法陷入局部最优时,通过该方法驱散粒子以提高种群多样性,避免产生早熟收敛现象。对多峰标准测试函数进行仿真实验,结果表明,该算法能提高收敛精度,有效避免算法陷入局部最优。

关键词：粒子群优化算法收缩因子速度因子位置因子早熟收敛

带收缩因子粒子群优化算法对热轧负荷分配的优化

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锻压技术 2020年第6期45卷 194-199页

作者：张汉文仲兆准黄虎苏州大学沙钢钢铁学院江苏苏州215137 江苏沙钢集团有限公司沙景宽厚板二车间江苏张家港215600

为提高实际生产中的热轧带钢质量及生产效率,建立了兼顾负荷均衡和板形最优的负荷分配模型,采用传统经验法对负荷进行初步分配,并在基本粒子群优化算法中引入收缩因子,提出基于带收缩因子的粒子群优化算法,对初始分配结果进行优化。研... 详细信息

为提高实际生产中的热轧带钢质量及生产效率,建立了兼顾负荷均衡和板形最优的负荷分配模型,采用传统经验法对负荷进行初步分配,并在基本粒子群优化算法中引入收缩因子,提出基于带收缩因子的粒子群优化算法,对初始分配结果进行优化。研究表明,与基本粒子群优化算法相比,收缩因子的引入能够有效地控制粒子的飞行速度,并改善粒子群优化算法的局部搜索能力,增强算法的收敛精度与收敛速度。函数测试结果显示,带收缩因子的粒子群优化算法在3类基准函数中的精度均为最优。负荷分配仿真模拟结果表明,该算法可以很好地满足轧制力和相对凸度的目标需求,体现了带收缩因子的粒子群优化算法的优越性与有效性。

关键词：热轧带钢负荷分配粒子群优化算法收缩因子收敛精度收敛速度

基于粒子群收缩因子算法的BP网络径流预测模型

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水力发电 2009年第8期35卷 15-17页

作者：常江王问宇四川华能宝兴河电力股份有限公司四川雅安625000 四川大学水利水电学院四川成都610065

BP网络模型在径流预测中应用较广,效果较好。但目前对BP网络的初始权重及偏值、学习率、动量因子和训练次数多采用"试错法"来确定,具有较大的不确定性,影响到模型的收敛速度和精度。为此,提出一种利用粒子群收缩因子算法(CFPSO)对BP模... 详细信息

BP网络模型在径流预测中应用较广,效果较好。但目前对BP网络的初始权重及偏值、学习率、动量因子和训练次数多采用"试错法"来确定,具有较大的不确定性,影响到模型的收敛速度和精度。为此,提出一种利用粒子群收缩因子算法(CFPSO)对BP模型上述参数进行优化的方法,并利用径流预测实例进行检验,计算结果表明该优化方法能够提高BP模型的收敛速度和精度。

关键词：径流预测收缩因子粒子群算法 BP网络模型

异步变化收缩因子粒子群算法心脏电流模型重构

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西南师范大学学报（自然科学版） 2014年第9期39卷 87-93页

作者：刘晓乐河南工程学院计算机学院郑州451191

针对收缩因子的粒子群算法(CFPSO)求解复杂问题时精度偏低,提出了异步变化收缩因子的粒子群算法(NL-CFPSO).该算法利用异步变化的学习因子来产生收缩因子,改善粒子进化中的社会性和自身的学习性能,同时引入了"发散"和"收敛"操作,有效提... 详细信息

针对收缩因子的粒子群算法(CFPSO)求解复杂问题时精度偏低,提出了异步变化收缩因子的粒子群算法(NL-CFPSO).该算法利用异步变化的学习因子来产生收缩因子,改善粒子进化中的社会性和自身的学习性能,同时引入了"发散"和"收敛"操作,有效提高了粒子的收敛速度和精度.在该算法中,首先在给定的搜索空间上随机产生初始的粒子种群,在进化过程中采用异步变化的收缩因子,再根据判别函数来执行"发散"和"收敛"操作,使得粒子加速向全局最优的位置运动.将新算法和CFPSO在最新的6个测试函数进行对比,结果证明新算法比CFPSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.将该算法用于心脏单电流偶极子模型的反演计算仿真中,仿真结果证明该算法可以得到精确的模型参数,能够反映心脏模型的电磁现象,具有很高的实用价值.

关键词：粒子群算法收缩因子异步变化收敛精度

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几种变论域模糊控制收缩因子有效性研究

控制工程 2008年第S2期15卷 106-108,133页

作者：潘湘飞宋立忠海军工程大学电气与信息工程学院湖北武汉430033

采用变论域模糊控制器的系统仿真实验显示,几种常用的收缩因子并不能使控制器的性能得到有效改善。为了解决收缩因子实时计算导致论域范围实时收缩,从而不能对未来信号进行有效规范的问题,定义模糊控制器当前输入值与输入论域的比值为... 详细信息

采用变论域模糊控制器的系统仿真实验显示,几种常用的收缩因子并不能使控制器的性能得到有效改善。为了解决收缩因子实时计算导致论域范围实时收缩,从而不能对未来信号进行有效规范的问题,定义模糊控制器当前输入值与输入论域的比值为相对程度函数,并据此对几种常用收缩因子进行分析,从理论上解释了收缩因子的实时计算只是改变了子模糊空间的划分。基于此分析结果,对变论域分形控制方法提出了改进方案。对某型导弹俯仰通道采用改进的变论域模糊控制器进行仿真试验,结果验证了此改进方案的可行性与有效性。

关键词：变论域收缩因子模糊控制分形控制导弹俯仰通道

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基于收缩因子策略的布谷鸟搜索算法

基于收缩因子策略的布谷鸟搜索算法

作者：时星西安电子科技大学

学位级别：硕士

最优化问题旨在通过合理的利用系统中的资源,以最小的代价和最佳的解决方案,取得最优的效果。最优化问题具有广泛适用性,它被应用到众多领域当中。群智能优化算法是基于仿生学的一种启发式概率型搜索算法,属于新兴演化计算方法,接通信... 详细信息

最优化问题旨在通过合理的利用系统中的资源,以最小的代价和最佳的解决方案,取得最优的效果。最优化问题具有广泛适用性,它被应用到众多领域当中。群智能优化算法是基于仿生学的一种启发式概率型搜索算法,属于新兴演化计算方法,接通信、鲁棒性、自组织性、易实现等都为该算法的特点。该算法攻克最优化问题的核心方法是通过对动物或昆虫进行模拟和更新迭代等方式。它通过模拟布谷鸟在宿主的鸟巢中寄生卵的寻优搜索行为,解决一系列连续型优化问题。它本身具有参数少,易实现、较好的鲁棒性等特点。但种群活性不高、收敛速度受到限制、求解精度不高等也是该算法需要改进的方面。论文研究了相关群智能优化算法,并重点分析了经典布谷鸟搜索算法,引入收缩因子等策略,提出一种改进的布谷鸟搜索算法（CFCS）。在算法的初始化阶段,引入改进后的Tent混沌序列,初始化鸟窝位置在每一维的空间分布,增强了鸟窝位置分布的均匀性;同时引入改进后的反向学习策略,得到每个鸟窝位置在空间中的反向解,然后根据适应度公式,得到适应度值较优的一组鸟窝位置,提高了种群的活性和收敛速度。在更新迭代阶段,引入收缩因子策略,通过动态调整寻优步长,使得算法在进化前期以自适应的步长进行寻优搜索,在进化后期快速地趋向最优解,提高了算法的收敛速度;当算法滞留在局部最优解时,偶尔地趋向于最差解,有利于算法跳出局部最优。最后,引入改进后的基于适应度排序的选择策略,通过适应度函数把目标函数值进行变换,使得鸟窝位置的发现概率可以根据适应度优劣情况进行差异化的调整,有利于目标函数值较优的鸟窝位置进行更新变异,提高算法的收敛精度,目标函数值较差的个体偶尔也有几率进行更新变异,使算法具有跳出局部最优的能力。本文采用五种单峰函数和四种多峰函数对CS算法和CFCS算法分别进行实验,证明CFCS算法在性能上较CS算法有明显的提升。实验结果表明CFCS算法在性能上优于引入第二代莱维飞行策略的CS算法,较好地提升算法在整个进化过程中的收敛速度和全局寻优能力,并且避免陷入局部最优的境况,证明CFCS算法的优越性。本文主要的研究方向是布谷鸟搜索算法的改进方法。均匀地初始化鸟窝位置、自适应地调整寻优步长、动态地调整鸟窝位置的发现概率,都是提高布谷鸟算法性能的改进方法。在后续工作中,将深入研究这些改进方法,以更好地改变CFCS的性能,并期望把CFCS算法应用于实际领域当中。

关键词：布谷鸟搜索算法收缩因子 Tent混沌序列反向学习适应度排序