检索结果-内蒙古大学图书馆

岩石力学与工程学报 2005年第23期24卷 4266-4271页

作者：高玮冯夏庭武汉工业学院土木工程系湖北武汉430023 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室湖北武汉430071

基于进化算法等全局优化算法的岩土工程优化反分析是解决实际问题的一种较好的思路,但计算效率是这类算法的最大问题。为了克服这种反分析方法的缺点,提高反分析的计算效率,首次把一种新型仿生算法——连续蚁群算法引入岩土工程领域。... 详细信息

基于进化算法等全局优化算法的岩土工程优化反分析是解决实际问题的一种较好的思路,但计算效率是这类算法的最大问题。为了克服这种反分析方法的缺点,提高反分析的计算效率,首次把一种新型仿生算法——连续蚁群算法引入岩土工程领域。并为了更进一步提高算法的效率,把免疫原理引入连续蚁群算法,提出了免疫连续蚁群新算法。在此基础上,结合有限元数值分析技术,提出了一种新的岩土工程反分析算法——免疫连续蚁群算法反分析。最后,通过一个简单算例验证了该法的有效性及卓越的计算效率。

关键词：岩土力学反分析全局优化算法计算效率连续蚁群算法免疫连续蚁群算法

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合作博弈的连续蚁群算法求解

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计算机工程与应用 2021年第24期57卷 198-204页

作者：李壮阔常凯旋桂林电子科技大学商学院广西桂林541004

在合作博弈的理论研究中,经典的合作博弈解概念在求解过程中没有体现出局中人的有限理性和互动博弈行为。而在现实博弈环境中,联盟的分配方案更多是通过局中人间理性互动与策略博弈形成的。引入理性因子和控制因子来描述局中人在博弈过... 详细信息

在合作博弈的理论研究中,经典的合作博弈解概念在求解过程中没有体现出局中人的有限理性和互动博弈行为。而在现实博弈环境中,联盟的分配方案更多是通过局中人间理性互动与策略博弈形成的。引入理性因子和控制因子来描述局中人在博弈过程中的决策行为,建立了考虑互动行为的合作博弈模型,并利用连续蚁群算法对合作博弈进行求解。算例表明该解法可以保证分配方案满足有效性和个体理性,并能快速得到联盟的唯一分配方案。这为合作博弈的求解提供了新的思路与工具。

关键词：合作博弈互动行为谈判连续蚁群算法

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基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析

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水利水电科技进展 2009年第1期29卷 16-19页

作者：徐飞徐卫亚梁桂兰王珂河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室江苏南京210098 河海大学岩土工程研究所江苏南京210098 河海大学交通学院海洋学院江苏南京210098 南京大学环境学院江苏南京210093

提出一种基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析模型。一方面利用具有良好时域、频域分辨能力和非线性学习功能的小波支持向量机建立反演参数和位移之间的非线性关系,避免了大量的数值计算,提高了预测精度;另一方面利用全局优... 详细信息

提出一种基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析模型。一方面利用具有良好时域、频域分辨能力和非线性学习功能的小波支持向量机建立反演参数和位移之间的非线性关系,避免了大量的数值计算,提高了预测精度;另一方面利用全局优化的连续蚁群算法代替传统的优化算法,避免优化过程中目标函数陷入局部最优,提高了反演的精度。应用该模型对三峡工程永久船闸高边坡4种介质弹性模量进行位移反分析,并利用反演所得参数进行监测点位移预测,计算值与监测值吻合较好,表明该方法适合解决具有非线性和不确定特性的岩土工程问题,在位移反分析中具有良好的实际应用价值。

关键词：小波支持向量机连续蚁群算法位移反分析弹性模量

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改进连续蚁群算法在变压器局部放电超声波定位中的应用

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变压器 2007年第7期44卷 47-49页

作者：粟娟唐立军罗日成郝建军长沙理工大学湖南长沙410076

介绍了用于变压器局部放电超声定位的改进后的连续蚁群算法,并给出了应用实例。

关键词：连续蚁群算法变压器局放定位

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基于支持向量机与连续蚁群算法建立的煤矿企业安全投入模型研究

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矿业安全与环保 2019年第1期46卷 109-113页

作者：李振曹庆贵杨涛山东科技大学矿业与安全工程学院山东青岛266590

为了解决当前我国煤矿企业存在的安全投入不足和安全投入不合理等问题,提出了一种集成支持向量机(SVM)与连续蚁群算法(CACA)的安全投入模型。将煤矿安全投入划分为工业卫生投资、安全技术投资、安全管理投资、安全教育投资和劳保用品投... 详细信息

为了解决当前我国煤矿企业存在的安全投入不足和安全投入不合理等问题,提出了一种集成支持向量机(SVM)与连续蚁群算法(CACA)的安全投入模型。将煤矿安全投入划分为工业卫生投资、安全技术投资、安全管理投资、安全教育投资和劳保用品投资等5项,利用SVM建立安全投入与安全保障度之间的非线性映射,在保证一定安全保障度的前提下,利用CACA迭代寻找最优的安全投入方案。研究结果表明:该方案可优化分配各项安全投入资金,避免了不必要的浪费及投入不足等问题。证明集成了SVM与CACA的安全投入模型应用的可行性,可对其进行更加深入的研究,以指导煤矿企业进行科学合理的安全投入。

关键词：煤矿企业安全管理安全投入安全保障度支持向量机连续蚁群算法

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基于GPU的并行连续蚁群算法及其应用研究

基于GPU的并行连续蚁群算法及其应用研究

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作者：王晨南开大学

学位级别：硕士

蚁群优化算法(ACO)是一种受蚂蚁群体觅食行为启发提出的基于群体智能的优化算法。蚁群算法最初被提出用于解决离散域中的优化问题,但在实际工程上,存在着大量的连续优化问题,这类问题难以使用基本蚁群算法求解；另一方面,在实际应用中,... 详细信息

蚁群优化算法(ACO)是一种受蚂蚁群体觅食行为启发提出的基于群体智能的优化算法。蚁群算法最初被提出用于解决离散域中的优化问题,但在实际工程上,存在着大量的连续优化问题,这类问题难以使用基本蚁群算法求解；另一方面,在实际应用中,当问题具有高精度要求和高优化维度时,蚁群算法往往具有很高的时间耗费。如今,图形处理器(GPU)已经具有比CPU更强大的浮点运算能力,处理器被设计成并行架构,为执行并行程序提供了有力的硬件平台。本文主要对蚁群算法在连续域中的扩展方法进行了研究,同时为提高执行效率,对连续蚁群算法进行了基于GPU的并行化设计。所做研究工作包括： (1)介绍了一种用于解决连续优化问题的连续蚁群算法。该算法遵循了蚁群算法的基本框架。详细讨论了算法的原理和机制,在基准函数上测试了算法的性能,并且与几种经典算法进行了比较,仿真结果证明了连续蚁群优化算法具有更强的优化能力； (2)提出了一种连续蚁群算法在GPU上的并行实现。为充分利用统一计算设备架构(CUDA)提供的大规模并行计算能力,算法被划分成了GPU上的三个内核函数,文中给出了内核函数的实现细节和核心代码,另外做了GPU并行版本与CPU串行版本之间的性能分析,并行连续蚁群算法达到了令人满意的加速比； (3)研究了无线射频识别设备(RFID)信号强度分布的建模问题。前馈神经网络用于建立信号分布模型,并行连续蚁群算法用于优化神经网络参数。使用RFID装置搭建了实验系统,并从中采集了场强数据来训练网络。根据实验结果,该模型能够基本反映实际中的信号分布情况,同时,并行连续蚁群算法极大减少了算法的执行时问。本文的主要创新点为： (1)引入了一种新型的连续域中的蚁群算法,使蚁群算法适用于解决连续优化问题,同时对该算法进行了基于GPU的并行实现,大幅提高了执行效率。 (2)将连续蚁群算法用于神经网络参数优化,建立了RFID信号强度分布模型,具有一定应用价值。

关键词：连续蚁群算法图形处理单元(GPU) 统一计算设备架构(CUDA) 无线射频识别技术(RFID) 信号强度模型神经网络

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基于混合连续蚁群算法的可用输电能力研究

基于混合连续蚁群算法的可用输电能力研究

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作者：吕志远东北电力大学

学位级别：硕士

随着电力市场改革的不断深入，开放的输电网络给电力市场参与者提供了一个公平竞争的环境。为确保电力系统的安全稳定运行，在保证已有输电协议可靠输送的前提下，如何准确计算输电网络的可用传输能力(Available TransferCapability，A... 详细信息

随着电力市场改革的不断深入，开放的输电网络给电力市场参与者提供了一个公平竞争的环境。为确保电力系统的安全稳定运行，在保证已有输电协议可靠输送的前提下，如何准确计算输电网络的可用传输能力(Available TransferCapability，ATC)，已成为众多研究工作者关注和具有重要研究意义的课题。 ATC的计算是一个复杂的、多变量、多约束的非线性规划问题。经典的优化算法存在着计算时间长，鲁棒性不佳，容易陷入局部最优解等弊端。现代启发式算法内含的并行搜索机制能够快速准确地搜索到全局最优解，非常适合处理大规模非线性优化问题。本文针对ATC的确定性求解模型，提出了基于混合连续蚁群优化算法(Hybrid Continuous Ant colony Optimization，HCACO)求解ATC的方法。该方法将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)的正反馈特性与实数遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的进化策略相结合，既克服了基本蚁群算法只适用于离散问题的局限性，又解决了遗传算法收敛速度慢，计算精确度不高的问题。算法通过全局蚂蚁和局部蚂蚁分别对遗传算法种群个体进行全局探索式搜索和局部挖掘式搜索，并通过信息素来协调蚂蚁的运动，采用模式搜索作为局部优化策略，提高了寻优的效率，全局的寻优能力和结果的稳定性。计算过程中，根据不等式约束越界量的大小，动态调整罚函数，并采用强制寻优策略，有效地提高了算法的收敛速度。本文以IEEE-30节点系统为例进行仿真计算，并将结果与Benders分解法，遗传算法和改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)算法相比较，表明该算法具有较强的全局寻优能力，较快的收敛速度和较高的结果稳定性，也验证了算法的合理性和有效性。

关键词：基于混合连续蚁群算法

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基于连续蚁群算法的供水水库优化调度

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水电能源科学 2006年第2期24卷 77-79页

作者：王德智董增川丁胜祥河海大学水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098

针对供水水库优化调度问题,介绍了一种改进的连续蚁群算法。该算法借鉴蚁群算法的进化思想,主要包括局部搜索、全局搜索和信息素强度更新规则。在随机搜索过程中嵌入确定性搜索,以改善寻优性能,增加经验指导,从而加速收敛。将该算法与... 详细信息

针对供水水库优化调度问题,介绍了一种改进的连续蚁群算法。该算法借鉴蚁群算法的进化思想,主要包括局部搜索、全局搜索和信息素强度更新规则。在随机搜索过程中嵌入确定性搜索,以改善寻优性能,增加经验指导,从而加速收敛。将该算法与离散蚁群算法相比较,结果表明,该算法更优越,具有并行化和较强的全局寻优能力。

关键词：供水水库连续蚁群算法优化调度

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免疫连续蚁群算法

免疫连续蚁群算法

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第26届中国控制会议

作者：高玮武汉工业学院武汉430023

蚁群算法是模拟自然界蚂蚁群体的路径搜索行为而抽象提出的一种仿生优化算法,目前其算法已成了一种有效的组合离散优化新方法。为了扩展算法的研究范围,已有一些学者研究了蚁群算法在连续优化问题中的应用问题,提出了一些解决连续优化... 详细信息

蚁群算法是模拟自然界蚂蚁群体的路径搜索行为而抽象提出的一种仿生优化算法,目前其算法已成了一种有效的组合离散优化新方法。为了扩展算法的研究范围,已有一些学者研究了蚁群算法在连续优化问题中的应用问题,提出了一些解决连续优化问题的连续域蚁群算法。为了改善连续蚁群算法的搜索性能,把进化算法和免疫算法的原理同连续蚁群算法相结合,对蚂蚁个体进行自适应变异及基于浓度的选择,提出一种免疫连续蚁群算法。为了验证算法的有效性,通过典型函数Schaffer函数和"大海捞针"函数优化的仿真实验进行研究,并和没有改进的连续蚁群算法进行比较,结果表明,免疫连续蚁群算法不但收敛速度更快,而且计算精度也有很大提高。

关键词：连续优化连续蚁群算法进化算法免疫算法免疫连续蚁群算法计算精度

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基于连续蚁群算法的复杂岩体系统辨识

基于连续蚁群算法的复杂岩体系统辨识

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岩土工程数值方法与高性能计算学术研讨会暨中国岩石力学与工程学会岩体物理与数学模拟专委会年会

作者：高玮中国科学院武汉岩土力学研究所

研究表明,岩体的本构模型及物性参数反演辨识的研究实质为一个复杂非线性系统的辨识问题。为了解决这个问题采用遗传算法等进化算法效果较好,但由于岩土系统的计算只能采用数值模拟的方法,从而使上述辨识算法的计算效率不高。为了克服... 详细信息

研究表明,岩体的本构模型及物性参数反演辨识的研究实质为一个复杂非线性系统的辨识问题。为了解决这个问题采用遗传算法等进化算法效果较好,但由于岩土系统的计算只能采用数值模拟的方法,从而使上述辨识算法的计算效率不高。为了克服这个困难,提出了一种效率更高的新算法一一连续蚁群算法。基于这个算法,提出了一种对本构模型系统进行辨识的新方法,并通过一个工程实例对其进行了验证。计算结果表明,新算法可以有效地解决岩体系统辨识问题,且所得结果同实际情况相当吻合。

关键词：本构模型系统辨识连续蚁群算法

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