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宁夏大学数学计算机学院算法分析与程序设计课件第10章 算法优化策略。
基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型
改进高斯过程 人工蜂群算法 超参数 参数优化
2013/8/1
高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高，而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群（ABC）算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习，以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数，提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归（GPR）模型，采用ABC算法搜寻改进GPR...
属性赋权的K-Modes算法优化
K-Modes聚类 属性选择 自动属性赋权
2012/1/1
传统K-Modes算法的一个主要问题是属性选择问题。K-Modes算法在聚类过程中对每一个属性都同等看待, 而在实际应用中, 很多数据集仅有几个重要属性对聚类起作用。为了考虑不同属性对聚类的不同影响, 将K-Modes聚类算法与属性权重的最优化结合起来, 提出一种属性自动赋权的FW-K-Modes算法。该算法不仅可以提高传统K-Modes聚类算法的聚类精度, 还能分析各维属性对聚类的贡献程度, 实...
针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率，提出一种基于遗传禁忌神经网络的入侵检测模型。该模型基于遗传禁忌算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性，将遗传禁忌算法和BP算法有机结合，利用遗传禁忌算法优化BP网络初始权重，同时引入小生境技术改进遗传禁忌算法。实验表明，改进的遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测能提高入侵检测的效率，降低误警率，可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。
利用改进遗传算法优化PID参数
遗传算法 粒子群算法 PID控制器 仿真
2010/1/7
为了改善单纯遗传算法早熟收敛与寻优能力不足的问题，将粒子群算法引入遗传算法变异操作中，提出了一种基于遗传算法与粒子群算法的组合算法。将改进的遗传算法应用于PID控制器参数优化中，通过仿真实验表明，新算法效果明显优于单纯遗传算法，能有效克服早熟收敛现象、降低随机性初始种群的影响、提高算法收敛精度，具有良好的收敛性和寻优能力。
柔性Flow-Shop调度的遗传算法优化
遗传算法 编码方法 矩阵解码
2009/12/3
柔性Flow-shop调度问题（Flexible Flow-shop Scheduling Problem，FFSP）是一般Flow-shop调度问题的推广，由于在某些工序上存在并行机器，所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。为了有效地解决柔性Flow-shop调度问题，用遗传算法求解，给出了一种改进的编码方法，能够保证个体的合法性；并根据编码方法提出了矩阵解码方法。最后以某汽车发动机厂金...
基于不可行度的机压树状管网退火遗传算法优化（Optimization of Pumping Tree Pipe Network by Using Annealing-genetic Algorithms Based on Infeasible Degree）
树状管网 遗传算法 模拟退火
2009/9/25
规定管网中每一管段最多只能由两种管径的管道组成，提出一种以管网年费用为目标函数，以水泵扬程、管长和标准管径为决策变量的机压树状输水管网优化数学模型。定义种群中个体的不可行度函数，采用基于解的不可行度退火算法处理约束条件。应用模拟退火算法，对解的不可行度进行局部优化，使其逐步逼近可行解。将遗传算法全局优化和模拟退火的良好局部搜索能力有机结合，构造出一种退火遗传算法用于机压树状管网优化设计。仿真结果表...
用变长度染色体遗传算法优化加工路径的方法
遗传算法 旅行商问题 数控加工
2009/7/6
加工路径优化问题属于一类特殊的旅行商问题（TSP），针对此问题将加工路径细分为点、线段、曲线段及闭合曲线等加工要素，并提出一种基于变长度染色体遗传算法的优化方法。该方法将每个点编码为一个二元组用以表示各种加工要素，其交叉和变异操作能对一些线进行分割和合并，使加工路径能得到更大程度的优化。仿真结果表明，该方法具有良好的优化效果，可以显著地缩短辅助运动路径的长度。