检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2021年第4期42卷 92-101页

作者：孙凤山范孟豹曹丙花叶波刘林中国矿业大学机电工程学院徐州221116 中国矿业大学信息与控制工程学院徐州221116 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 北京航天计量测试技术研究所北京100076

为消除功率起伏效应引起的太赫兹(THz)图像局部伪影,构建了基于同态滤波的THz图像增强模型。然而,模型各参数取值差异大且耦合性强,给其参数确定带来了困难。为此,本文提出了混沌映射与差分进化自适应教与学优化算法以求解增强模型最优... 详细信息

为消除功率起伏效应引起的太赫兹(THz)图像局部伪影,构建了基于同态滤波的THz图像增强模型。然而,模型各参数取值差异大且耦合性强,给其参数确定带来了困难。为此,本文提出了混沌映射与差分进化自适应教与学优化算法以求解增强模型最优参数。首先,改进了标准Logistic混沌映射,提高了种群多样性。其次,引入适应度更新率,构造了自适应惯性权重调节函数,平衡了全局与局部寻优能力,利于种群向最优解逼近。然后,基于差分变异思想构建了教改阶段,避免算法陷入局部最优。最后,制备了缺陷样品,开展了太赫兹无损检测实验,结果表明:较其他3种方法,本文方法消除伪影效果最佳,THz图像二维熵分别提升了16%、5%、10%,平均梯度分别提升了39%、8%、19%。

关键词：太赫兹无损检测图像增强局部伪影混沌映射教与学优化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部维度改进的教与学优化算法

引用

浙江大学学报（工学版） 2018年第11期52卷 2159-2170页

作者：何杰光彭志平崔得龙李启锐广东石油化工学院计算机与电子信息学院广东茂名525000

针对原始教与学优化算法局部搜索能力不强和进化后期容易陷入局部最优的问题,提出基于局部维度改进和自学习扰动的教与学优化算法.将局部维度改进融入教和学2个阶段,将个体的高质量维度变量保留到下一代,不断改善低质量维度变量,提高算... 详细信息

针对原始教与学优化算法局部搜索能力不强和进化后期容易陷入局部最优的问题,提出基于局部维度改进和自学习扰动的教与学优化算法.将局部维度改进融入教和学2个阶段,将个体的高质量维度变量保留到下一代,不断改善低质量维度变量,提高算法的细粒度搜索能力.提出一种混合全局维度改进和局部维度改进的个体更新方式,通过2种改进权重的逐代变化实现算法早期全局搜索和后期局部探测的平衡.在新算法中增加基于个体最优位置和搜索边界信息的自学习阶段,使种群在进化后期仍能向最优解方向搜索,避免算法过早陷入局部最优.基于标准测试函数的仿真结果表明,相比于原始的教与学优化算法和当前其他优秀的改进版本,局部维度改进的教与学优化算法的收敛精度平均提高了10~2～10~5倍,收敛速度平均提高了2～3倍.

关键词：教与学优化算法局部维度改进自学习扰动混合策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合策略的自适应教与学优化算法

引用

哈尔滨工程大学学报 2016年第6期37卷 842-848页

作者：毕晓君李月陈春雨哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为提高教与学优化算法的综合性能,提出一种基于混合策略的自适应教与学优化算法。将随机性学习与有向性学习融合,提出一种自适应综合交叉学习策略,根据进化的不同阶段自适应地选择学习方式,增强算法对解的搜索能力;加入一种方向性的扰... 详细信息

为提高教与学优化算法的综合性能,提出一种基于混合策略的自适应教与学优化算法。将随机性学习与有向性学习融合,提出一种自适应综合交叉学习策略,根据进化的不同阶段自适应地选择学习方式,增强算法对解的搜索能力;加入一种方向性的扰动策略,增大种群多样性,较大程度地加大了对搜索空间的探索力度,降低了种群陷入局部最优的可能。基于标准测试函数的仿真实验结果表明,本文算法可有效避免算法陷入局部最优,在收敛精度和收敛速度上有较大提高。

关键词：教与学优化算法自适应综合交叉学习扰动策略混合策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

求解约束优化问题的协同进化教与学优化算法

引用

自动化学报 2018年第9期44卷 1690-1697页

作者：刘三阳靳安钊西安电子科技大学数学与统计学院西安710126

对约束优化问题,为了避免罚因子和等式约束转化为不等式约束时引入的约束容忍度参数所带来的不便,本文在基本教与学优化(Teaching-learning-based optimization,TLBO)算法中加入了自我学习过程并提出了一种求解约束优化问题的协同进化... 详细信息

对约束优化问题,为了避免罚因子和等式约束转化为不等式约束时引入的约束容忍度参数所带来的不便,本文在基本教与学优化(Teaching-learning-based optimization,TLBO)算法中加入了自我学习过程并提出了一种求解约束优化问题的协同进化教与学优化算法,使得罚因子和约束容忍度随种群的进化动态调整.对7个常见测试函数的数值实验验证了算法求解带有等式和不等式约束优化问题的有效性.

关键词：教与学优化算法协同进化罚因子约束容忍度种群多样性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合教与学优化算法的炼钢连铸调度

引用

计算机集成制造系统 2015年第5期21卷 1271-1278页

作者：马文强张超勇唐秋华邵新宇贾艳华中科技大学机械学院数字制造装备与技术国家重点实验室湖北武汉430074 武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 西华大学机械工程与自动化学院四川成都610039

根据炼钢厂的实际生产环境,建立了无等待多工艺路线的炼钢连铸模型,提出一种混合教与学优化算法求解该模型。在混合算法中,引入转换规则的教与学优化算法求解离散问题;采用变邻域搜索调整机器选择,教与学优化算法调整调度顺序的方式,将... 详细信息

根据炼钢厂的实际生产环境,建立了无等待多工艺路线的炼钢连铸模型,提出一种混合教与学优化算法求解该模型。在混合算法中,引入转换规则的教与学优化算法求解离散问题;采用变邻域搜索调整机器选择,教与学优化算法调整调度顺序的方式,将并行问题串行化。对具体实例进行测试,将人工调度方法、遗传算法、教与学优化和混合教与学优化算法的结果进行比较,验证了所提算法的可行性和有效性。

关键词：炼钢连铸教与学优化算法转换规则浇次炉次

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合学习策略的教与学优化算法

引用

浙江大学学报（工学版） 2017年第5期51卷 1024-1031页

作者：毕晓君王佳荟哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为了提高教与学优化算法(TLBO)的搜索能力,解决算法易陷入局部最优的问题,提出基于混合学习策略和扰动的教与学优化算法.在教与学算法的学阶段融合差分进化算法变异策略,提出混合学习策略,使学员在学习后期具有更好的学习能力,提高算法... 详细信息

为了提高教与学优化算法(TLBO)的搜索能力,解决算法易陷入局部最优的问题,提出基于混合学习策略和扰动的教与学优化算法.在教与学算法的学阶段融合差分进化算法变异策略,提出混合学习策略,使学员在学习后期具有更好的学习能力,提高算法的收敛性能;在算法后期提出新的扰动策略,减小学员在算法后期陷入局部最优的可能,保证算法全局最优性.基于标准测试函数的实验结果表明,相比于目前性能优异的同类4种算法,改进算法可有效提高算法的收敛速度和收敛精度,优化性能明显提高.

关键词：教与学优化算法差分变异扰动策略混合策略全局最优

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于教与学优化算法的相关反馈图像检索

引用

电子学报 2017年第7期45卷 1668-1676页

作者：毕晓君潘铁文哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为提高基于内容的图像检索的检索性能和检索速度,克服低层视觉特征与高层语义概念间的"语义鸿沟",提出一种基于教与学优化的图像检索相关反馈算法(TLBO-RF).结合图像检索问题的特殊性和粒子群优化算法的优点,对TLBO算法中个... 详细信息

为提高基于内容的图像检索的检索性能和检索速度,克服低层视觉特征与高层语义概念间的"语义鸿沟",提出一种基于教与学优化的图像检索相关反馈算法(TLBO-RF).结合图像检索问题的特殊性和粒子群优化算法的优点,对TLBO算法中个体的更新机制进行了改进,通过将相关图像集的中心作为教师以及引入学员最好学习状态Pbest,使之朝用户感兴趣的相关图像区域快速收敛.将该算法与目前效果最好的两种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比,结果表明本文算法相较于另外两种算法具有明显的优势,不仅提高了图像检索性能,同时也加快了图像检索速度,更好地满足了用户的检索要求.

关键词：基于内容的图像检索相关反馈教与学优化算法粒子群优化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种多反向学习的教与学优化算法

引用

工程科学与技术 2019年第6期51卷 159-167页

作者：何杰光彭志平崔得龙李启锐广东石油化工学院计算机学院

针对原始教与学优化算法全局搜索和局部搜索协调不足、当前反向学习策略过于单一的问题,将多种反向学习策略同教与学优化算法相结合,提出一种基于多反向学习的教与学优化(MOTLBO)算法。首先,借鉴反向学习的思想,设计一种基于Sigmoid函... 详细信息

针对原始教与学优化算法全局搜索和局部搜索协调不足、当前反向学习策略过于单一的问题,将多种反向学习策略同教与学优化算法相结合,提出一种基于多反向学习的教与学优化(MOTLBO)算法。首先,借鉴反向学习的思想,设计一种基于Sigmoid函数且随进化代数逐渐变化的非线性混合反向学习模型,模型综合考虑了问题的搜索边界信息和种群的历史搜索信息;其次,在原始教与学算法教和学两个阶段的基础上,增加了基于搜索边界指导的自学习阶段,增强了种群的多样性;最后,将混合反向学习模型与算法的各阶段相结合,根据各阶段的不同特征,设计了基于均值个体、随机个体和最优个体的反向解计算方法,充分吸收种群的历史搜索经验,提高算法的收敛精度和速度。采用具有不同特征的Benchmark测试函数对算法的非线性混合反向学习模型和收敛性能进行测试,实验结果表明:非线性混合反向学习模型相对于单一的边界信息反向学习或种群信息反向学习,具有更强的全局搜索和局部探测能力;而与原始教与学优化算法及其改进算法相比,MOTLBO算法在获得较高的收敛精度和稳定性的同时保持了更快的收敛速度,其综合性能得到较大提升。此外,对扩频雷达相位编码求解的实验结果进一步表明,MOTLBO算法能有效避免陷入局部最优,亦适用于求解实际的工程优化问题。

关键词：教与学优化算法反向学习搜索边界种群信息非线性混合模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

教与学优化算法研究

教与学优化算法研究

引用

作者：靳安钊西安电子科技大学

学位级别：硕士

与传统优化算法相比,智能优化算法原理简单,可操作性强,能够解决复杂优化问题,因此在求解优化问题时发挥着不可替代的作用。无数的学者们投入到了智能优化算法的研究中去,在2010年,印度学者Rao等人提出一种智能优化算法,该算法模仿老师... 详细信息

与传统优化算法相比,智能优化算法原理简单,可操作性强,能够解决复杂优化问题,因此在求解优化问题时发挥着不可替代的作用。无数的学者们投入到了智能优化算法的研究中去,在2010年,印度学者Rao等人提出一种智能优化算法,该算法模仿老师给学生传授知识和学生自学知识的过程,因此算法取名为教与学优化算法(TLBO),它原理简单易懂,控制参数少,具有较快的收敛速度,自提出以后,学者们对它进行了广泛而又深入的研究,许多改进算法也被提了出来,这些算法中的大部分已经被应用到了各个领域和行业。教与学优化算法原理易懂,步骤简单,但是局部搜索能力有所欠缺,容易陷入局部最优解,本文针对这些不足之处,在解决无约束优化和约束优化问题时做了以下的研究工作:(1)对于无约束优化问题,提出了一种混合教与学优化算法。为了增强算法的搜索能力,将反向学习策略融入到了基本教与学优化算法中,每一次迭代都评估当前点和当前点的拟反向点,选择最好的个体进入下一代,同时提出了一种拟最速下降法的搜索策略,指引搜索方向,让种群的进化更有方向性,最后在学习阶段加入环形邻居结构,让个体随机的在邻居或者全部个体中选择个体进行学习,增加局部搜索能力的同时保证了种群的多样性。通过仿真分析,无论是求解低维优化问题还是求解高维优化问题,混合算法都表现出了优良的特性,求解的精度和收敛速度都优于文中列出的大部分算法。(2)对于约束优化问题,提出了一种协同进化教与学优化算法,通过两个种群之间的协作,求得优化问题的最优解。等式约束转化为不等式约束时会产生约束容忍度参数,本文首次提出将约束容忍度参数也加入到协同进化参数集中实现自适应进化的策略,提出了一种随机变异自我学习策略,增加了种群搜索效率,根据统计学知识对已有协同进化算法的适应度函数进行改进,并将种群进化分为进化前期阶段和进化后期阶段,根据两个阶段不同的进化目标,对适应度函数进行不同的调整,使得搜索过程更有目的性,增加了种群多样性,保证了教与学优化算法控制的优良特性。对等式约束优化问题和工程问题的求解过程证明了新提出的算法具有较高的求解效率。

关键词：教与学优化算法协同进化种群多样性等式约束罚因子约束容忍度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

教与学优化算法的改进及其应用

教与学优化算法的改进及其应用

引用

作者：丁姝予西安科技大学

学位级别：硕士

教与学优化算法是一种新提出的群体智能优化算法,具备结构简单,无特定参数,容易实现等特点,越来越多的学者不断地对它进行改进并应用于更多的领域。本文从基本的教与学优化算法出发,系统地研究了算法的原理、难点以及现有算法所存在的问... 详细信息

教与学优化算法是一种新提出的群体智能优化算法,具备结构简单,无特定参数,容易实现等特点,越来越多的学者不断地对它进行改进并应用于更多的领域。本文从基本的教与学优化算法出发,系统地研究了算法的原理、难点以及现有算法所存在的问题,结合其他群体智能优化算法的特性,分别提出了两种新的教与学优化算法并将改进算法应用到工程实例中。首先,针对教与学优化算法初始种群质量较差,最优解值精度不佳等问题,利用Logistic-Tent混沌映射策略初始化种群,保证种群的多样性,在教师和学生阶段分别引入黄金正弦算法和基于莱维飞行与对数螺旋线的搜索策略优化个体的位置更新公式,增强并平衡算法的全局和局部收敛性能,提出了基于混合策略改进的教与学优化算法,进而选取十二组标准测试函数进行检验、将实验结果和迭代图像与原始的教与学优化算法以及其他群体智能优化算法进行对比分析,本文提出的新算法显著地提高了算法的稳定性和最优值的精度。其次,针对教与学优化算法容易陷入局部最优值的问题,引入自适应授课因子和非线性动态惯性权重,并在此基础上增加了复习阶段,提出了基于自适应调整的教与学优化算法。在原有的十二个测试函数的基础上,增加六个固定维度多峰函数对其性能进行检验,将实验结果与原始的和先前改进的教与学优化算法的结果进行对比分析,本文提出的改进策略显著提高了算法的寻优精度和跳出局部最优的能力。最后,基于自适应调整的教与学优化算法的提出主要是为了解决非线性约束优化问题,选取个三工程优化设计问题进行仿真实验,对比结果表明,该算法对工程实例优化问题的寻优具有更强的稳定性和更好的普适性,为求解该类问题提供了新的思路和方法。

关键词：教与学优化算法黄金正弦算法莱维飞行对数螺旋线惯性权重约束优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：