检索结果-内蒙古大学图书馆

94年全国青年电力系统学术会议

作者：梅亚东武汉水利电力大学

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一种改进的单纯形寻优算法

一种改进的单纯形寻优算法

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2006北京地区高校研究生学术交流会

作者：薛敬宏金铭乔晓林哈尔滨工业大学(威海)电子信息工程系哈尔滨工业大学(威海)电子信息工程系哈尔滨工业大学(威海)电子信息工程系

单纯形算法作为一种无约束寻优算法,无需求解代价函数的各阶导数而在寻优迭代算法中得到广泛应用,但是当代价函数存在多个峰值时,该算法往往会陷入局部最小。本文将两类直接搜索算法相结合,提出了一种有界的单纯形算法与模式算法相结合... 详细信息

单纯形算法作为一种无约束寻优算法,无需求解代价函数的各阶导数而在寻优迭代算法中得到广泛应用,但是当代价函数存在多个峰值时,该算法往往会陷入局部最小。本文将两类直接搜索算法相结合,提出了一种有界的单纯形算法与模式算法相结合的改进算法,能够减少运算量,避免算法陷入局部最小,理论分析证明了该算法的收敛性。

关键词：单纯形算法模式算法直接搜索法

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求解非线性方程组的单纯形蝙蝠算法

求解非线性方程组的单纯形蝙蝠算法

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2017年贵州省计算机学会年会

作者：阮学先欧阳艾嘉遵义师范学院信息工程学院

针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)具有初始值敏感和单纯形算法simplex algorithm(SA)容易陷入局部极值的缺陷,本文结合蝙蝠算法和单纯形算法的各自的优点,提出一种单纯形蝙蝠算法,用来求解非线性方程组问题.该混合算法不仅发挥了蝙蝠算... 详细信息

针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)具有初始值敏感和单纯形算法simplex algorithm(SA)容易陷入局部极值的缺陷,本文结合蝙蝠算法和单纯形算法的各自的优点,提出一种单纯形蝙蝠算法,用来求解非线性方程组问题.该混合算法不仅发挥了蝙蝠算法强大的全局搜索能力而且利用了单纯形算法的局部精细搜索能力.仿真实验成果表明:该算法不仅凭借较高的精度解出了各种非线性方程组的根,而且鲁棒性强,收敛速度快速,是解决非线性方程组的一种有效方法.

关键词：非线性方程组数值求解单纯形算法蝙蝠算法混合算法

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利用GPS数据反演震源参数的单纯形组合加权距离灰狼优化算法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1140-1154页

作者：王乐洋孙龙翔许光煜东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 武汉大学测绘学院湖北武汉430079 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

针对地震震源参数反演优化问题,提出了一种改进的灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法来反演震源参数。首先,采用基于余弦规律的非线性递减收敛因子策略的加权距离GWO(weighted distance GWO, wdGWO)算法来代替原来的线性递减算法... 详细信息

针对地震震源参数反演优化问题,提出了一种改进的灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法来反演震源参数。首先,采用基于余弦规律的非线性递减收敛因子策略的加权距离GWO(weighted distance GWO, wdGWO)算法来代替原来的线性递减算法。随后,配置了改进wdGWO算法和单纯形算法的组合方法,引入后者算法是为了稳定前者算法的性能。因此,组合算法(简称GWOS)在收敛性和稳定性方面都具有良好的优势。最后,通过实验测试来评估基本的wdGWO算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和GWOS的性能。仿真实验结果表明,GWOS对震源参数的估计优于wdGWO算法,具有良好的稳定性和准确性;GWOS既可以达到GA的反演精度,又表现出了更好的参数稳定性。将该算法应用于2014年纳帕地震和2017年博德鲁姆-科斯地震,不同类型地震的反演结果表明GWOS具有良好的实用性和可靠性。

关键词：震源参数反演灰狼优化算法单纯形算法组合算法纳帕地震博德鲁姆-科斯地震

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基于改进的单纯形和微分进化的混合优化算法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第2期41卷 430-434页

作者：田野刘大有齐红吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

在对微分进化算法DE进行分析的基础上,结合单纯形算法(NM),提出了一种基于DE和NM的混合算法DE-NM,该算法充分利用DE算法的全局搜索能力和NM算法的局部搜索能力,使得种群既保持了个体的多样性,同时也加快了收敛速度。通过与其他一些优化... 详细信息

在对微分进化算法DE进行分析的基础上,结合单纯形算法(NM),提出了一种基于DE和NM的混合算法DE-NM,该算法充分利用DE算法的全局搜索能力和NM算法的局部搜索能力,使得种群既保持了个体的多样性,同时也加快了收敛速度。通过与其他一些优化算法对比表明,DE-NM混合算法是求解优化问题的一种有效算法。

关键词：人工智能全局优化混合优化算法微分进化算法单纯形算法

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单纯形搜索在遗传算法中的融合研究

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计算机工程与应用 2008年第18期44卷 30-33页

作者：肖宏峰谭冠政湖南师范大学计算机教学部长沙410081 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+。分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μPB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+。最优微群体中的... 详细信息

构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+。分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μPB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+。最优微群体中的单纯搜索算法提高算法的精度;最差微群体中的单纯形交叉算子加速最差个体向优秀个体进化;普通群体中K步随机单纯性搜索提高全局搜索速度,同时在普通群体采用大交叉概率的标准遗传算法,提高全局搜索能力。遗传算法测试函数验证算法SM-HGA+的正确性、效率。

关键词：单纯形算法单纯形交叉算子 K步随机单纯形搜索算子混合遗传算法

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基于差分进化—单纯形混合算法求解绝对值方程

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计算机应用研究 2011年第9期28卷 3327-3329页

作者：雍龙泉陕西理工学院数学系陕西汉中723001

绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1(这里矩阵A的奇异值定义为矩阵ATA特征值的非负平方根)时,给出了一种求解绝对值方程的新方法:差分进化—单纯形混合算法。该混合算法充分发挥了差分进化算法的... 详细信息

绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1(这里矩阵A的奇异值定义为矩阵ATA特征值的非负平方根)时,给出了一种求解绝对值方程的新方法:差分进化—单纯形混合算法。该混合算法充分发挥了差分进化算法的群体搜索性和单纯形算法的局部细致搜索性,同时也克服了差分进化算法后期搜索效率降低和单纯形算法对初始点敏感的缺陷。数值实验表明所设计的混合算法是有效的。

关键词：绝对值方程差分进化算法单纯形算法

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单纯形和人口迁移的混合全局优化算法

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计算机工程与应用 2010年第4期46卷 29-31,35页

作者：欧阳艾嘉张伟伟周永权广西民族大学数学与计算机科学学院南宁530006

针对基本人口迁移算法具有易早熟和精度不高等缺陷,利用人口迁移算法随机产生的点采用单纯形法进行优化,提出了一种基于单纯形法和人口迁移算法的混合全局优化算法。通过典型的测试函数Shaffer,验证了改进后算法的性能,并与10种类型的... 详细信息

针对基本人口迁移算法具有易早熟和精度不高等缺陷,利用人口迁移算法随机产生的点采用单纯形法进行优化,提出了一种基于单纯形法和人口迁移算法的混合全局优化算法。通过典型的测试函数Shaffer,验证了改进后算法的性能,并与10种类型的粒子群优化算法进行比较,结果表明,该文算法能获得比较好的解,收敛成功率高达100%。

关键词：单纯形算法人口迁移算法混合算法全局优化

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基于单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解绝对值方程

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吉林大学学报（理学版） 2019年第5期57卷 1075-1080页

作者：封京梅刘三阳西安电子科技大学数学与统计学院西安710126 陕西广播电视大学工程与建筑学院西安710119

设计一种利用单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解一类形如Ax-|x|=b的不可微绝对值方程的新算法.该算法通过引进单纯形算法,提高基本人群搜索算法的局部搜索能力,增加跳出局部最优解的概率,从而有效改进人群搜索算法在计算后期易陷... 详细信息

设计一种利用单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解一类形如Ax-|x|=b的不可微绝对值方程的新算法.该算法通过引进单纯形算法,提高基本人群搜索算法的局部搜索能力,增加跳出局部最优解的概率,从而有效改进人群搜索算法在计算后期易陷入局部最优的缺点.实验结果表明,该算法在求解绝对值方程时,计算精度高、鲁棒性能好.

关键词：人群搜索算法单纯形算法绝对值方程

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利用单纯形-粒子群混合算法确定越流含水层参数

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南水北调与水利科技 2015年第4期13卷 729-732,755页

作者：袁帆刘元会郭建青王璐璐长安大学理学院西安710064 长安大学环境科学与工程学院西安710051 中国水利水电第三工程局有限公司河北承德067411

针对粒子群优化算法后期存在的收敛速度慢、早熟、易陷入局部极小等问题,将局部搜索能力强的单纯形算法和粒子群算法结合,构造单纯形-粒子群混合算法。以第一类越流系统情况下的非稳定井流问题的解析解为基础,将单纯形-粒子群混合算法... 详细信息

针对粒子群优化算法后期存在的收敛速度慢、早熟、易陷入局部极小等问题,将局部搜索能力强的单纯形算法和粒子群算法结合,构造单纯形-粒子群混合算法。以第一类越流系统情况下的非稳定井流问题的解析解为基础,将单纯形-粒子群混合算法应用于分析抽水试验数据,计算含水层参数的问题。数值实验结果表明:单纯形-粒子群混合算法能有效地应用于分析抽水试验数据,确定含水层参数,且具有局部搜索能力强、运算速度快和计算精度高等优点。

关键词：越流系统含水层参数单纯形算法粒子群算法混合算法

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