检索结果-南通市图书馆

基于算法参数、模型与模型参数优选的智能DISOPE方法

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系统工程理论与实践 2000年第10期20卷 10-16页

作者：孔金生万百五郑州工业大学电信学院河南郑州450002 西安交通大学系统工程研究所陕西西安710049

给出了 DISOPE算法收敛速度指标的定义 ,提出了基于算法参数、模型与模型参数优选的智能 DISOPE方法 ,有效地改善了 DISOPE算法的收敛性能和实用性 .仿真表明了该方法的可靠性和有效性 .

关键词：算法参数智能DISOPE法模型参数参数估计

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一种自动目标识别算法参数的优化方法

华中理工大学学报 1996年第2期24卷 33-35页

作者：周川张桂林彭嘉雄魏智华中理工大学图像识别与人工智能研究所

提出了一种基于试验设计方法学的响应曲面模型方法，用于建立算法的性能模型．将一种小群体自组织的遗传算法用于算法参数的优化．遗传算法的改进，使得结构更加合理简单，收敛速度明显加快．实验结果表明，所提出的方法能够随着场景条... 详细信息

提出了一种基于试验设计方法学的响应曲面模型方法，用于建立算法的性能模型．将一种小群体自组织的遗传算法用于算法参数的优化．遗传算法的改进，使得结构更加合理简单，收敛速度明显加快．实验结果表明，所提出的方法能够随着场景条件的变化较好地调整算法参数，从而有效地提高了算法性能．

关键词：自动目标识别遗传算法算法参数遥感图像

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基本蚂蚁算法中算法参数的优化

小型微型计算机系统 2007年第11期28卷 1985-1987页

作者：涂亚平刘萍谢宝陵吴海兵中国人民解放军炮兵学院研究生系安徽合肥230031 中国人民解放军炮兵学院仿真教研室安徽合肥230031 中国人民解放军炮兵学院计算中心安徽合肥230031

蚂蚁算法是一种解决组合优化问题的有效算法,该算法已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用.但蚂蚁算法的一个不足是,算法参数的设置凭借经验,没有充足的依据.本文对蚂蚁算法中各参数与算法收敛之间的关系进行了深入研究和分析,给出了参... 详细信息

蚂蚁算法是一种解决组合优化问题的有效算法,该算法已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用.但蚂蚁算法的一个不足是,算法参数的设置凭借经验,没有充足的依据.本文对蚂蚁算法中各参数与算法收敛之间的关系进行了深入研究和分析,给出了参数与迭代次数之间的函数关系.应用此函数来确定蚂蚁算法参数,求解经典TSP Benchmark问题,运算结果比参数分段法更优.

关键词：蚂蚁算法算法参数 TSP

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水库优化调度遗传算法参数的灵敏性分析

水力发电 2010年第11期36卷 13-16页

作者：钟平安唐林河海大学水文水资源学院江苏南京210098 黄河勘测规划设计有限公司国际工程设计院河南郑州450003

选取选择算子、交叉算子、变异算子、初始种群数、交叉率、变异率和终止条件等7个主要因素,以搜索能力、时效性、收敛性、稳定性为算法性能评价指标,运用正交试验方法,进行遗传算法参数的多指标、多因素、多水平的模拟试验。采用极差分... 详细信息

选取选择算子、交叉算子、变异算子、初始种群数、交叉率、变异率和终止条件等7个主要因素,以搜索能力、时效性、收敛性、稳定性为算法性能评价指标,运用正交试验方法,进行遗传算法参数的多指标、多因素、多水平的模拟试验。采用极差分析方法,确定因素对遗传算法性能影响,得到结论,遗传算法参数对各性能评价指标影响比模式的影响大;初始种群数、优值不变终止代数和变异率是影响算法综合性能的主要敏感参数。实例表明,采用确定式采样选择、均匀交叉和均匀变异模式遗传算法的综合性能较优。

关键词：水库优化调度遗传算法算法参数灵敏性分析 Optimal Operation Genetic Algorithm 性能评价指标综合性能种群数正交试验方法变异率主要因素选择算子性能影响搜索能力变异模式模拟试验敏感参数均匀交叉交叉算子

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微粒群优化算法参数性能实验分析

上海电机学院学报 2007年第2期10卷 86-92页

作者：陈国初徐余法李承阳上海电机学院电气学院上海200240 乐凯集团第二胶片厂南阳473051

通过测试实验来分析微粒群优化算法参数的性能,针对算法参数对算法性能的影响进行实验分析,最后给出相关结论并就如何选择合适的算法参数提出建议。

关键词：微粒群优化算法算法参数性能实验分析

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智能算法参数对其求解最优潮流的影响研究

电力科学与工程 2019年第7期35卷 42-48页

作者：范航李泽栗然周莹张凡国网绍兴供电公司浙江绍兴312000 华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 国家电网东北电力调控分中心辽宁沈阳110000 西北电力设计院有限公司陕西西安710000

智能算法用于求解最优潮流(Optimal Power Flow, OPF)问题的研究由来已久,而没有免费午餐定理(No Free Lunch Theorem, NFL)已经证明没有适用于所有优化问题的超级算法,故近年来大量智能算法及其改进算法被用来求解OPF问题。本文使用粒... 详细信息

智能算法用于求解最优潮流(Optimal Power Flow, OPF)问题的研究由来已久,而没有免费午餐定理(No Free Lunch Theorem, NFL)已经证明没有适用于所有优化问题的超级算法,故近年来大量智能算法及其改进算法被用来求解OPF问题。本文使用粒子群算法,花朵授粉算法及一种改进花朵授粉算法,以两种IEEE30节点算例系统和东北电网500kV网架系统为算例,研究了两种智能算法的参数取值对其求解最优潮流的性能的影响,仿真结果表明不同的参数取值对算法求解OPF时性能的影响较大,在不同算例上最优参数的取值并不相同。另外,两种算法及一种改进算法在求解不同算例的OPF问题时性能排序不一致,说明这几种算法在求解不同算例时并无普适性。

关键词：智能算法 NFL定理最优潮流算法参数

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基于车辆路径问题的蚁群算法参数的优化

计算机时代 2010年第3期 21-23页

作者：涂亚平南昌陆军学院江西南昌330103

蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用。蚁群算法的一个不足是,算法参数的设置往往凭借经验,缺乏充足的依据。文章以车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)为例,从一个烟草配送的智能决... 详细信息

蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用。蚁群算法的一个不足是,算法参数的设置往往凭借经验,缺乏充足的依据。文章以车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)为例,从一个烟草配送的智能决策系统中抽取一定量的数据,对蚁群算法中各参数与算法收敛性之间的关系进行了大量的仿真实验,通过对实验结果的分析,给出了解决此类问题时的一种优化算法参数的方法。

关键词：蚁群算法收敛速度算法参数仿真实验