Archive for '智能算法'

分布估计算法介绍

分布估计算法(estimation of distribution algorithm, EDA)是一种新的启发式搜索策略,是统计学习理论与随机优化算法的结合。它利用概率模型对问题解空间中可能出现最优解的区域进行建模,并利用该模型引导算法进行搜索。
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散射搜索法介绍

散射搜索法(Scatter search, SS)作为一种新兴的演化算法已成功应用到很多领域,如分配、图论、商业软件以及线性排序等问题,目前已成为组合优化问题求解的一个有效方法。
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非均匀变异算子

智能算法中常用的变异算子有采用高斯变异柯西变异Levy变异,这里给出一种也比较不错的非均匀变异。

非均匀变异算子的工作原理如下:
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人工神经网络ANN技术在水文预报中的应用

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN),是对人脑或自然神经网络(NNN)若干基本特性通过数学方法进行抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统。ANN技术在水文领域主要应用于降雨径流预报、洪水预报等方面。
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水文研究与人工神经网络FANN

流域的降雨径流过程是一个复杂、高度非线性的过程,并且存在时间与空间上的多变性。为了模拟降雨径流过程,目前开发了许多模型,可以分为系统模型、概念性模型和物理模型,应用较为成熟的系统模型大多是线性的。这些模型往往不能体现降雨径流过程内在的高度非线性特征。人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)技术为降雨径流模拟提供了一种新的方法,并且在实际应用中被证实是水文水资源研究中一个有用的工具。
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粒子群优化算法中的评价策略缺陷及对策

粒子群优化算法在每个粒子更新的过程中,虽然粒子找到了适应度更好的位置,但是其中一部分维度仍在退化,即不是所有维度都在进化。这种现象被称为“两进一退”。“两进一退”中的“退化”不是为了保持种群的多样性而被允许的退化,而是一种不期望的现象:其使得一些维度被误认为是粒子的历史最优维度,而影响历史最优位置的质量并误导群体的进一步进化。
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差分进化算法的参数影响研究

差分进化算法性能优越、容易理解、易于实现,一经提出就倍受关注并得到了广泛的应用,但是DE算法本身仍有很多值得研究的地方,例如:参数的设置问题。差分进化算法的性能很大程度上和参数的选取有关。然而对DE算法参数分析的专门性文章却很少,本文对影响算法性能的三个主要参数展开了一些研究分析,并给出了一些合理的选取规则。
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