新的拟物理学机制全局最优化方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户:laogong90
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了探索新的拟物理学机制优化方法的寻优机制,提高拟物理学机制优化方法的性能,提出一种新的拟物理学机制的全局优化算法。首先,该方法以核力场作为物理学启发机制,相对于其他启发机制,拟核力场机制具有更好的普适性,能充分体现数据质点在解空间分布的聚簇特性,因此该方法具有更好的收敛速度;其次,该方法将优化问题的可行解视为核力场空间中有一定质量的虚拟质点,在核力场作用下搜索全局最优解,因此该方法也具有好的全局搜索能力;最后,通过一组典型测试函数的比较计算,证明了该方法的有效性。
其他文献
运用模糊评价法,综合考虑高速公路机电设备的使用寿命、故障率、工作环境、重要性、维护成本和难度等因素确定其升级改造条件,并提出相应的升级改造方案,以有效降低高速公路
层分配是解析式三维集成电路布局算法中的关键一步。解析式布局需要通过层分配将连续的三维空间中的单元划分到二维的芯片层上,这个过程会破坏之前三维空间中得到的连续解。为了实现从优化的三维布局到合法的多层二维结构的平滑过渡,提出一种使用最小代价流的层分配方法,尽可能地继承三维优化结果,保护解空间。将此层分配算法嵌入到多层次的解析式三维集成电路布局算法中,以总线长和穿透硅通孔数目的加权总和为目标,面积密度为
以浮动车数据处理,基于浮动车的路段车速估计、行程时间估计以及交通状态判别和动态路网OD估计为序,对浮动车技术在城市智能交通系统中的应用进行递进式归纳和总结,并探讨目
针对K-means聚类算法通常无法事先设定聚类数,而人为设定初始聚类数目容易导致聚类结果不够稳定的问题,提出一种新的高效率的K-means最佳聚类数确定算法。该算法通过样本数据分层来得到聚类数搜索范围的上界,并设计了一种聚类有效性指标来评价聚类后类内与类间的相似性程度,从而在聚类数搜索范围内获得最佳聚类数。仿真实验结果表明,该算法能够快速、高效地获得最佳聚类数,对数据集聚类效果良好。
针对福建省西溪特大桥应变长期监测数据,采用相空间重构与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术对其进行建模处理并预测其未来发展趋势。试验结果显示:采用SVM方法对西溪
城市交通是一个复杂的大系统,实时而准确的短时交通流量预测,可以为城市交通诱导和控制提供科学支持。针对GMDH算法建模泛化能力差的问题,结合集成学习的思想对GMDH算法进行改进,并将改进的算法应用到短时交通流量模型的构建中。结果表明,该方法可以有效地对短时交通流量进行预测,建模平均相对误差为1.10%,预测相对误差为0.58%。
依据瓦斯浓度标准对隧道瓦斯工区进行分区管理,对施工通风、机械、监测及应急救援设施按不同区段实施管理,以实现瓦斯隧道风险管理与资源的合理匹配。