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1.
提出了用小生境遗传模拟退火算法求解带复杂约束的非线性规划问题。首先分析了遗传算法"早熟"收敛以及局部搜索能力弱的不足,由此引入小生境以增加种群多样性,并抑制"早熟"收敛现象,同时引入模拟退火算法以增强局部搜索能力,改进进化后期收敛速度慢的不足,最后结合典型非线性规划算例验证了混合算法的效率、精度和可靠性。  相似文献   
2.
针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。  相似文献   
3.
解坦克分队武器-目标分配问题的小生境遗传算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为快速求解坦克分队武器-目标分配(Weapon-Target Assignment,WTA)模型,对基本遗传算法的关键步骤进行改进,设计了独特的基于火力单元排序的战术种群初始化策略,引入小生境共享函数和参数自适应机制,完成了基于小生境自适应改进遗传算法的设计与实现。最后进行了仿真试验,试验结果表现出了良好的收敛效果。  相似文献   
4.
对2块金属橡胶元件组合制备的隔振器进行静动态试验,指出组合隔振器的优点;利用双折线模型描述该非线性迟滞系统的记忆恢复力,并建立该系统的本构关系及参数识别方程;采用给记忆恢复力zs赋初值,再将用最小二乘法识别得到的参数作为初值构造误差函数,利用误差函数把一次刚度和记忆恢复力的参数识别问题转化为函数优化问题的方法,用小生境遗传算法进行优化识别;对该方法进行模拟仿真识别,并对某金属橡胶隔振器进行试验研究.仿真和试验均表明该方法根据系统输入-输出数据来直接识别系统的物理参数,简单可行且精度较高.  相似文献   
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