检索结果-南通市图书馆

计算机科学 2021年第7期48卷 270-280页

作者：石克翔保利勇丁洪伟官铮赵雷云南大学信息学院昆明650500

为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法。针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic... 详细信息

为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法。针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic混沌映射进行均匀化优化,并运用熵谱分析以及NIST随机性测试的方法验证其随机程度,使得由其生成的初始蜜源可以随机且均匀地分布在整个解空间,为算法的全局寻优奠定基础;其次,依据由近及远的搜索策略,改进邻域搜索方式,利用均匀化时间序列查找蜜源最优位置,提高算法的遍历速度和收敛精度;最后,所提算法对9个标准测试函数进行了实验仿真,并与其他改进人工蜂群算法和优化算法从收敛曲线和寻优结果上进行了综合比较,进而将6种算法合理引入到物流配送问题中以寻找最短路径。实验结果表明,所提优化算法不仅加强了初始蜜源的均匀性,而且优化效果更为显著,能跳出局部最优且能准确快速地找到全局最优解。

关键词：混沌人工蜂群算法 Logistic均匀化熵谱分析蜜源分布优化邻域重构

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基于混沌人工蜂群算法优化的SVM齿轮故障诊断

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吉林大学学报（信息科学版） 2015年第4期33卷 476-484页

作者：刘霞张姗姗胡铭鉴东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 新疆石油勘探设计研究(有限公司)仪信所新疆克拉玛依834000

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响,提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC-SVM:Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic混沌映射... 详细信息

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响,提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC-SVM:Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI标准数据集实验证明,CABC具有较强的局部和全局搜索能力,其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点,从而获取更高的分类准确率,并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中,采用小波相对能量作为特征输入支持向量机,分类准确率达到99.4%,验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：支持向量机混沌人工蜂群算法参数优化齿轮故障诊断

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基于混沌人工蜂群的云计算任务调度算法

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计算机与现代化 2016年第6期 7-11页

作者：姜凯聊城大学东昌学院山东聊城252000

任务调度是云计算研究的核心问题之一。为提高云计算资源调度的效率,提出一种基于混沌人工蜂群思想的云计算任务调度算法ICABC。在雇佣蜂阶段、观察蜂阶段和侦察蜂阶段,ICABC算法充分利用混沌思想的遍历性产生新解,使邻域搜索过程具有... 详细信息

任务调度是云计算研究的核心问题之一。为提高云计算资源调度的效率,提出一种基于混沌人工蜂群思想的云计算任务调度算法ICABC。在雇佣蜂阶段、观察蜂阶段和侦察蜂阶段,ICABC算法充分利用混沌思想的遍历性产生新解,使邻域搜索过程具有避免陷入局部极小的能力,并最终获得全局最优解。同时,在观察蜂阶段,引入了基于混沌搜索的锦标赛选择方法,增加了种群的多样性,在一定程度上避免"早熟"现象的产生。最后,在Cloud Sim仿真平台上进行了实验。实验结果表明,改进后的ICABC算法能够改善算法的收敛速度和精度,是一种有效的云计算调度算法。

关键词：云计算任务调度人工蜂群算法混沌优化混沌人工蜂群算法

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基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测的研究

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传感器与微系统 2013年第5期32卷 57-59,63页

作者：李文江陈阳辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

为了解决电力负荷的非线性等问题和帮助电力企业迅速地制定电力的预计交易量,提出一种建立在最小二乘支持向量机算法基础上的电力负荷预测方法。采用改进的ABC算法优化惩罚因子C和核系数σ,再将最优解赋给LS-SVM用以预测。仿真结果证明... 详细信息

为了解决电力负荷的非线性等问题和帮助电力企业迅速地制定电力的预计交易量,提出一种建立在最小二乘支持向量机算法基础上的电力负荷预测方法。采用改进的ABC算法优化惩罚因子C和核系数σ,再将最优解赋给LS-SVM用以预测。仿真结果证明:基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测方法具有较高的预测精度,更小的误差,是一种有效的预测方法。

关键词：电力负荷预测混沌人工蜂群算法最小二乘支持向量机

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基于CABC-SVM算法的心律失常数据诊断研究

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九江学院学报（自然科学版） 2020年第1期35卷 96-99页

作者：周孟然张黎安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

心脏病是常见的心血管疾病,同样是造成人类死亡的第一原因。心律失常的准确、快速识别对心脏病的诊断与治疗有着重要意义。提出一种将混沌人工蜂群算法(CABC)与支持向量机(SVM)结合的组合算法模型,对心律失常的四种心拍进行识别。用MIT-... 详细信息

心脏病是常见的心血管疾病,同样是造成人类死亡的第一原因。心律失常的准确、快速识别对心脏病的诊断与治疗有着重要意义。提出一种将混沌人工蜂群算法(CABC)与支持向量机(SVM)结合的组合算法模型,对心律失常的四种心拍进行识别。用MIT-BIH中的数据进行训练与测试后,训练集的准确率高达99.72%。对比不同的群优化算法后表明,该方法在心律失常诊断研究中准确率较高,速度较快。

关键词：机器学习混沌人工蜂群算法心律失常诊断模式识别

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