检索结果-内蒙古大学图书馆

国防科技大学学报 2019年第6期41卷 19-24页

作者：王静王春梅姚秀娟中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京100049

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-... 详细信息

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。

关键词：知识模型功能序列规划协同遗传算法择劣变异生存期适应度评估

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协同遗传算法在微网经济运行中的应用研究

协同遗传算法在微网经济运行中的应用研究

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作者：郑雯华北电力大学

学位级别：硕士

微电网是智能电网的一部分，它源自于分布式发电技术，充分发挥了分布式发电的优势，有效的弥补了大电网中的不足，同时还使用了先进的控制技术，解决了分布式电源的接入问题。本文主要是对微电网运行的经济性进行研究，应用协同遗传算... 详细信息

微电网是智能电网的一部分，它源自于分布式发电技术，充分发挥了分布式发电的优势，有效的弥补了大电网中的不足，同时还使用了先进的控制技术，解决了分布式电源的接入问题。本文主要是对微电网运行的经济性进行研究，应用协同遗传算法对这一问题进行优化，使其在不同的运行条件下，能够给出具有较低运行成本的配置方案，同时还要保证污染物排放较少。本文主要的研究工作如下： (1)介绍了微电网相关的理论知识。阐述了微电网的概念、基本结构，说明了微电网中使用的技术，探讨了有关微电网的经济性问题的研究，介绍了几种常见的微电源。 (2)讨论了微电网的经济优化问题，并构建了微电网经济运行模型。分析了微电网经济优化问题的目的和类型，在此基础上构建了一个经济环保的微电网模型，确定了模型的目标函数以及各约束条件。介绍了几种用于这一问题的优化算法，并提出了本文使用的优化算法。 (3)研究了协同遗传算法，并提出了改进算法。协同遗传算法包括竞争型和合作型两种，分别对其算法流程、适应度计算、算法的优势及存在的问题进行了论述，并针对微电网经济优化问题，对这两种算法进行了改进，使其适用于该问题的同时还具有并行性。 (4)使用改进的算法优化微电网模型的算例。设定了一个本文所构建的微电网模型的算例，使用改进的算法对其优化，通过与传统遗传算法优化结果的比较，分析两种改进算法在微电网经济运行中的应用优势。

关键词：微电网协同遗传算法经济环保模型微电源

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协同遗传算法在微网孤岛下的环保经济调度

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云南电力技术 2014年第5期42卷 7-12页

作者：陈娟黄元生鲁斌华北电力大学经管系河北保定071003 华北电力大学计算机系河北保定071003

主要研究了孤岛模式下的微网环保经济调度问题,即在满足微网安全运行约束和负荷需求的条件下,优化分布式电源的出力,使微网的发电成本和排放成本最小。分析建立了微网环保经济调度的数学模型,考虑了分布式电源的燃料消耗、维护费用、排... 详细信息

主要研究了孤岛模式下的微网环保经济调度问题,即在满足微网安全运行约束和负荷需求的条件下,优化分布式电源的出力,使微网的发电成本和排放成本最小。分析建立了微网环保经济调度的数学模型,考虑了分布式电源的燃料消耗、维护费用、排放成本、微网运行约束条件以及负荷需求等因素。研究了协同遗传算法的多种群并行运算机制与合作池特征,并将其用于调度模型求解。仿真实验验证了算法的可行性和有效性。

关键词：微网协同遗传算法孤岛模式发电成本排放成本

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协同遗传算法和多Agent系统的生产调度优化

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河南机电高等专科学校学报 2014年第4期22卷 26-29页

作者：戴冬解瑞云河南机电高等专科学校河南新乡453000

建立了动态多Agent的生产调度模型,该模型从整体角度优化整个生产过程,在不确定的情况下,完成动态生产调度,使各个生产车间相互配合以得到最小加工时间。针对此模型,设计了一个协同遗传算法对调度进行求解。仿真实验表明,动态多Agent调... 详细信息

建立了动态多Agent的生产调度模型,该模型从整体角度优化整个生产过程,在不确定的情况下,完成动态生产调度,使各个生产车间相互配合以得到最小加工时间。针对此模型,设计了一个协同遗传算法对调度进行求解。仿真实验表明,动态多Agent调度模型对生产的计划与实行起到了关键的作用。

关键词：多Agent系统协同遗传算法生产调度

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前馈神经网络结构设计和权值优化的高效算法研究

前馈神经网络结构设计和权值优化的高效算法研究

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作者：白利霞西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着人工智能的广泛应用和大数据处理的快速发展,人工神经网络的重要性逐渐凸显,成为机器学习领域的关键技术之一。前馈神经网络是通用的逼近器,广泛应用于函数近似、数据分类和回归等,但还存在一些普遍问题,如人为预设网络结构,易出现... 详细信息

随着人工智能的广泛应用和大数据处理的快速发展,人工神经网络的重要性逐渐凸显,成为机器学习领域的关键技术之一。前馈神经网络是通用的逼近器,广泛应用于函数近似、数据分类和回归等,但还存在一些普遍问题,如人为预设网络结构,易出现欠拟合和过拟合现象而导致网络性能不佳等,因此,本文主要研究高效的神经网络优化算法,以获得一个结构紧凑且性能良好的神经网络。本文的主要工作如下: 1.为了在单隐层前馈神经网络(Single Hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)中同时优化网络结构和连接参数,并且克服极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)仅适用于固定网络结构的情形,提出了一种基于协同遗传算法(Cooperative Genetic Algorithm,CGA)的前馈神经网络自动设计方法,记为CGA-ELM。所提算法中设计了一种混合编码以同时进行网络结构和输入参数的优化,然后由ELM确定输出参数,用训练误差和网络复杂度的组合值来评估网络的性能。实验结果说明,CGA-ELM的泛化能力优于CGA和ELM。此外,与其他算法相比,CGA-ELM具有很强的竞争力。 2.为了避免预先设置单目标优化模型中的超参数,以及希望一次运行得到多个最优网络用于集成学习,提出了一种基于超多目标遗传算法的前馈神经网络自动设计方法,称为MOCELA-ELMAE。其中,改进了NSGA-Ⅲ用于求解具有混合变量的多目标模型,二进制编码用于结构学习,实数编码用于表示自编码器(Auto-encoder,AE)的输入权值和隐层偏置,使用ELM学习方法解析计算AE的输出权值,根据这些确定了SLFN的网络结构和连接参数。由MOCELA-ELMAE得到了一组Pareto最优解,表示多个最优的SLFN。为了做出最终的决定,选择三个验证误差最小的SLFN作为集成学习的基分类器。大量数据分类实验结果表明,与其他先进的学习算法相比,MOCELA-ELMAE的性能具有竞争性。 3.为了处理高维数据的特征选择问题,提出了一种特征选择(Feature Selection,FS)和分类器联合设计的多目标优化方法,记为JMO-FSCD。该方法选择神经网络作为分类器,采用非迭代算法进行网络训练,保证学习性能的同时提高运算速度。为了同时得到特征子集、分类器的架构和参数,设计了新的混合编码方法,改进了NSGA-Ⅱ,采用选择性集成学习策略确定分类结果。在35个数据集上对JMO-FSCD和六种先进的特征选择算法作了比较,表明了JMO-FSCD的优越性能。

关键词：前馈神经网络权值优化结构学习协同遗传算法多目标遗传算法特征选择数据分类

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有效载荷系统测试用例智能规划方法研究

有效载荷系统测试用例智能规划方法研究

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作者：王静中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)

学位级别：博士

空间科学卫星孕育着科学上的重大突破与发现,其对有效载荷系统的高可靠性和安全性指标的实现依赖于充分有效的地面测试验证和实验。有效载荷系统地面综合测试是验证有效载荷系统设计的重要环节,其测试用例的设计需要综合设备级/系统级设... 详细信息

空间科学卫星孕育着科学上的重大突破与发现,其对有效载荷系统的高可靠性和安全性指标的实现依赖于充分有效的地面测试验证和实验。有效载荷系统地面综合测试是验证有效载荷系统设计的重要环节,其测试用例的设计需要综合设备级/系统级设计,如功能设计、工作模式设计、遥控/遥测指令设计,以及测试要求等多方面因素,是一项复杂的综合性设计工作。随着航天技术的发展以及空间科学领域探索的深入,承担科学任务的有效载荷系统日益复杂化,为提高测试用例规划的效率和测试用例的有效性,对有效载荷系统测试用例智能规划方法进行深入研究,设计以知识为核心的有效载荷系统测试用例智能规划体系架构,提出本体知识模型与群智能算法相结合的测试用例智能规划方法。首先,基于对有效载荷系统知识特点及地面综合测试的测试需求的分析,构建有效载荷系统知识模型。深入研究有效载荷系统特征,提出有效载荷系统层次知识结构(Hierarchical Knowledge Structure Payload System,HKSPS),将其知识空间划分为系统级、元素级、行为级以及元级四个层次,分析各层次知识结构及其形式化模型,在此基础上构建有效载荷系统领域本体知识模型,充分描述有效载荷系统的宏观行为和微观结构知识,为测试用例规划提供知识基础。其次,依据有效载荷系统知识模型,设计功能序列智能规划方法。针对传统回溯算法在求解功能序列规划问题中搜索效率较低的问题,提出基于“择劣变异”(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolution Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA,充分利用原有CGA算法的“生存期适应度评估”思想的优势,并采用双路线的进化方案,即“择优实施标准遗传,择劣实施变异”,提高求解精度及搜索效率。仿真分析表明,不同问题规模下,所提WIM-CGA算法均比CGA算法具有更优的搜索性能。最后,为提升测试用例的有效性,研究有效载荷系统功能优先排序问题,实现对测试用例的优化。针对Ant-Q算法在求解多目标的优先排序问题时存在搜索效率较低、易陷入局部最优的问题,提出其改进算法MMAS-AQ算法,一方面,应用最大最小蚁群算法(Max-Min Ant System,MMAS)改进标准蚁群算法,并重新定义信息素的计算方法、边界设置、转移概率等;另一方面,提出自适应小批量更新规则改进信息素的更新策略。仿真分析表明,所提MMAS-AQ算法在不同问题规模下均可有效改善局部最优的不足,具有更高的求解效率。应用某型号科学卫星的有效载荷系统对所提方法进行实验验证,实验结果表明,有效载荷系统知识模型可以充分描述领域知识,为测试用例规划提供完备的知识,且测试用例规划效率高,实例中规划功能规模为25的测试用例耗时约为3.20 s,同时,其APFD指标相比未优化的测试用例提高了2.88个百分点,具有较高的故障检测效率。本文提出的测试用例智能规划方法满足有效载荷系统地面综合测试中测试用例的设计要求,可以提高测试用例规划效率和测试用例的有效性,为有效载荷系统地面综合测试技术的智能化发展提供理论依据及参考价值。

关键词：有效载荷系统测试用例规划本体论协同遗传算法 Ant-Q算法

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顾客导向的目录分割问题研究

顾客导向的目录分割问题研究

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作者：鲁世璇安徽工业大学

学位级别：硕士

互联网时代,数据量呈爆发式增长,对海量数据中有价值的信息的提取成为一种迫切需求。为了满足这一需求,数据挖掘技术应运而生,并引起了越来越多的学者的关注。在这一背景下,诸多数据挖掘的理论观点被不断提出,基于微观经济的数据挖掘框... 详细信息

互联网时代,数据量呈爆发式增长,对海量数据中有价值的信息的提取成为一种迫切需求。为了满足这一需求,数据挖掘技术应运而生,并引起了越来越多的学者的关注。在这一背景下,诸多数据挖掘的理论观点被不断提出,基于微观经济的数据挖掘框架就是其中之一。顾客导向的目录分割问题是基于微观经济观点的数据挖掘在商业领域中的一个重要的研究课题,希望通过为企业设计适合的目录发送给相应的顾客,最大化被覆盖的顾客的数量。本文在对顾客导向的目录分割问题深入研究的基础上,提出了新的目录分割问题以及有效的目录分割算法。在电子商务环境下,顾客的购买行为受诸多因素影响,论文基于网上消费者的购买心理和行为,对加入利润约束的目录分割问题进行扩展,提出考虑运费的双目标目录分割问题,以最大化企业期望利润和被覆盖顾客数为目标。此外,基于顾客价值理论,考虑企业长远效益,提出新的感知导向的目录分割问题,以提高目录商品的点击率和转化率。论文提出了一种改进的协同遗传算法,算法将种群分为两个子种群,实现种群内部进化和种群之间的共同进化,并通过最优解集以及自适应的变异算子的设计,使算法的搜索过程跳出局部最优,加速算法的收敛。此外,利用合作交叉算子实现种群之间的信息交互,使得两个子种群互相适应、共同进化。基于真实的电商数据,论文将提出的算法和memetic算法以及经典的RBPF算法做对比分析,结果表明提出的算法能覆盖更多的顾客,优于前两个算法。基于提出算法,论文通过原型系统实现目录定制的可视化。

关键词：目录分割电子商务协同遗传算法原型系统

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矿山支护设备协同遗传多目标设计研究

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煤炭工程 2015年第11期47卷 114-116页

作者：高丽张在霞山东科技大学机电学院山东青岛266590 青岛能源热电有限公司山东青岛266001

矿山支护设备属于复杂的多目标优化问题,传统方法寻找最优解非常困难。文章在协同遗传算法的基础上,搭建了一种新的简单直观的能够并行运行的适合多目标问题的多学科设计优化框架,将各个学科有效的组织起来,将学科间的相互影响及时反映... 详细信息

矿山支护设备属于复杂的多目标优化问题,传统方法寻找最优解非常困难。文章在协同遗传算法的基础上,搭建了一种新的简单直观的能够并行运行的适合多目标问题的多学科设计优化框架,将各个学科有效的组织起来,将学科间的相互影响及时反映到适应度函数上,同时利用协同遗传算法作为基础算法,有效的避免了早熟收敛且能够得到分布良好的优化解。运行结果和原有算法结果相比较有较大的改进。

关键词：矿山支护设备多目标优化多学科设计协同遗传算法

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并网模式下的微网环保经济调度协同优化方法研究

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陕西电力 2015年第3期43卷 1-5,15页

作者：黄元生陈娟鲁斌华北电力大学经管系河北保定071003 华北电力大学计算机系河北保定071003

新能源、可再生能源发电这种分布式发电方式作为大电网的有益补充,能够有效缓解传统电力系统高成本、高污染、高耗能的弊端,促进节能减排并有利于社会可持续性发展,而微网则是分布式电源接入大电网的一种有效方式。协同遗传算法具有并... 详细信息

新能源、可再生能源发电这种分布式发电方式作为大电网的有益补充,能够有效缓解传统电力系统高成本、高污染、高耗能的弊端,促进节能减排并有利于社会可持续性发展,而微网则是分布式电源接入大电网的一种有效方式。协同遗传算法具有并行运算特性,收敛速度快,寻优能力强,借助其进行微网环保经济调度优化研究,以并网模式下微网总体发电成本和排放成本最小为目标,实现分布式电源出力及微网与主网间功率交换的最优调度。实验结果表明,该方法是正确的和有效的。

关键词：微网协同遗传算法并网模式发电成本排放成本

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改进的协同遗传BP算法在动态流量软测量技术中的研究与应用

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机械工程学报 2009年第8期45卷 298-302页

作者：唐勇马卉宇王益群燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 黑龙江交通职业技术学院齐齐哈尔161000 燕山大学机械工程学院秦皇岛066004

传统的流量测量是采用物理流量计进行测量,物理流量计具有价格昂贵,不易维修的缺点。采用神经网络技术对流量进行动态测量不仅可以降低价格,更有易于维修的优点,在液压技术中有十分重要的意义。在动态流量软测量中算法效率低及容易陷入... 详细信息

传统的流量测量是采用物理流量计进行测量,物理流量计具有价格昂贵,不易维修的缺点。采用神经网络技术对流量进行动态测量不仅可以降低价格,更有易于维修的优点,在液压技术中有十分重要的意义。在动态流量软测量中算法效率低及容易陷入局部极小点是目前动态流量软测量面临的主要难题,针对这个问题提出了协同遗传BP算法。通过遗传算法可以克服容易陷入局部极小点的问题,而BP算法又有在局部迅速查询到极值点的优点,因此采用遗传算法和BP算法混合的协同遗传BP算法。算法对种群进行了合理的结构设置,采用实数编码,以网络训练误差的倒数作为适应度函数,通过采用协同思想,对种群进行选择、变异、交叉、有代沟的替代等操作,加强了两个种群之间的竞争,对于更优种群的产生起到了促进作用。同时,在不影响训练精度的情况下,科学地减少了训练样本数量,以此来提高训练速度减少训练时间。通过理论论证说明了算法的可行性,通过试验验证了算法的性能,试验结果表明该算法较好地克服了易陷入局部极值点的问题,并且比传统的神经网络方法节约时间,效率提高9.03%,能更好地适应动态流量软测量的需要。

关键词：流量测量神经网络 BP算法协同遗传算法

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