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具有群活性感知的自适应微粒群算法
具有群活性感知的自适应微粒群算法
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具有群活性感知的自适应微粒群算法
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一种自适应的微粒群算法*) (2007年)
浏览：143
研究发现，种群中个体间交换信息的方式对微粒群算法的性能影响很大。我们定义种群拓扑结构（populationtopology）为种群内部不同个体之间交流信息的网络。不同的种群拓扑结构有着各自的特点，有些利于加速收敛，有些利于扩展搜索空间。在分析种群拓扑结构变化特点的基础上，提出了一种新的自适应的微粒群算法。和通过调节惯性权重的自适应微粒群算法不同，本算法是通过改变种群拓扑结构来达到自适应优化目的的。
一种并行自适应微粒群聚类算法 (2008年)
浏览：37
大规模的数据挖掘如聚类问题迫切需要大量计算，提出了自适应微粒群优化的并行聚类算法。通过从多种群并行地开始搜索，基于群体搜索技术的微粒群优化算法减少了初始条件的影响，采用任务并行和部分异步通信策略，降低计算时间。结合并行微粒群算法的自适应参数动态优化特性，克服群体逐渐失去迁移性而停止进化的问题，保持群体多样性从而了避免种群退化。仿真实验证明，该算法在并行机群上运行时，加快了聚类算法的计算速度，提高了
论文研究-一种具有动态群体规模的微粒群算法.pdf
浏览：7
将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中，将颜色分布作为观测模型，将HSV颜色空间根据人类的颜色感知差异，对各个分量进行非等间隔量化，然后利用基于核函数的直方图进行建模。该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点，同时也克服了均值漂移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点。实验结果表明，该方法具有较强的实时性和鲁棒性。
一种强鲁棒性自适应活性边表算法1
浏览：194
摘要为提升多边形的填充效率，在分析和比较常见填充算法后，以活性边表算法为基础，深入挖掘不同扫描方向上的求交次数及多边形自交特性，提出一种强鲁棒性自适应活性边表算
一种改进的自适应微粒群优化算法 (2008年)
浏览：68
为了提高微粒群算法(PSO)优化高维目标的性能．提出了个体惯性权重自适应调整微粒群算法(PSO-IIW)．PSO-IIW中微粒拥有个体的惯性权重以满足不同微粒对全局和局部搜索能力的不同需求，此权重在对微粒每次进化后的适应值进行评价的基础上被自适应地调整，以加快其收敛速度并逃离局部最优．用该方法与其他两种不同微粒群优化算法对3个经典函数在80.120和160维数进行仿真的结果进行比较，证明在解决高维
自适应蚁群算法 自适应蚁群算法
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自适应蚁群算法 自适应蚁群算法 自适应蚁群算法 自适应蚁群算法
自适应粒子群算法
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关于自适应粒子群算法的MATLAB代码，过程很详细，适合初学者学习。
基于自适应微粒群算法的电力系统无功优化.pdf
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基于自适应微粒群算法的电力系统无功优化.pdf
论文研究-极大熵自适应微粒群混合算法求解绝对值方程.pdf
浏览：75
通过引进一种极大熵函数把绝对值方程进行光滑化处理，再引入适当的目标函数，从而把绝对值方程问题转换为无约束优化问题，然后利用自适应微粒群算法对其进行求解。数值实验结果表明了该方法的正确性和有效性。
基于微粒群策略的自适应觅食算法研究 (2013年)
浏览：171
为了克服传统觅食算法BFA(BacterialForagingAlgorithm)收敛速度慢以及高维优化收敛性差的问题,提出了一种新的基于微粒群优化策略的自适应觅食算法ABF
论文研究-自适应变邻域混沌搜索微粒群算法.pdf
浏览：83
多元线性回归方法常用于数据预测,预测数据和实际数据总会存在误差。为了提高预测精度,采用反馈Agent算法,把误差作为一个新的线性反馈自变量,用在下次的多元线性回归预测中。论文采用实例验证了该方法的有效性。
一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法* (2010年)
浏览：168
提出了一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法.针对微粒群算法中不同适应度值的微粒所需要的搜索能力不同，引入微粒相对优秀度概念，通过相对优秀度来动态调整惯性权重和加速因子，有效地调节算法的全局和局部搜索能力，保持了微粒的个性.利用三个Benchmark函数进行数值试验，仿真结果表明，算法稳定.具有较好的收敛性能.
二次微粒群算法及其参数自适应策略.kdh
浏览：38
在对标准微粒群算法进行分析的基础上，提出了一种二次微粒群算法，并在对二次微粒群算法和标准微粒群算 法进行比较分析的基础上给出了二次微粒群算法的参数自适应方案。通过对典型测试函数进行仿真，结果表明二次微粒 群算法比标准微粒群算法的性能有很大提高，说明了二次微粒群算法是可行的。另外，将参数自适应时的结果同参数固 定时的结果相比较，结果表明算法性能有很大提高，说明了该方案的正确性和有效性。
多尺度分块的自适应采样率压缩感知算法
浏览：126
现有的自适应多尺度分块压缩感知算法忽略了高频信息在重建中的作用, 导致图像的边缘轮廓得不到充分重建; 并且在压缩分块过程中采用固定分块大小, 没有充分利用图像自身的稀疏性。针对上述不足, 提出一种多尺度分块的自适应采样率压缩感知算法。该算法充分利用小波变换后的高频信号和低频信号, 同时针对图像的固定尺寸分块进行改进。首先, 对低频部分利用自适应邻域特征的空域滤波算法消除块效应; 其次, 对高频部分
论文研究-动态环境下一种改进的自适应微粒群算法.pdf
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自适应蚁群算法
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自适应蚁群算法 蚁群算法基本原理，改进蚁群算法等的详尽资料
自适应粒子群算法matlab代码.zip_incomeixi_subjectksz_参数寻优_粒子群算法_自适应粒子群
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利用自适应粒子群进行寻优，实验效果良好，其中具体参数要根据实际调节
改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（含单目标和多目标优化）
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4星 · 用户满意度95%
文档中包含： A_Genetic_Revised_Adap.M文件：为改进的自适应遗传算法（单目标优化）；...AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）
matlab自适应权重法粒子群算法
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粒子群算法，又称粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolutionary Algorithm - EA），由Eberhart 博士和kennedy 博士于1995年提出，其源于对鸟群...
优化型自适应频谱感知调度算法 (2011年)
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针对传统的周期性频谱感知机制对空闲频谱机会的有效利用率不高,且与主用户碰撞概率较大等问题,在多用户协作感知场景下,提出了一种优化型自适应感知调度(OASS)算法.利用部分可观测马尔可夫决策过程理论,将自适应感知调度建模为决策优化控制问题,当每个时隙开始时,从频谱感知、数据传输、休眠等待、信道切换4种可选策略中选择最优策略执行,从而尽可能地减少感知开销浪费.仿真结果表明:与传统的周期性感知调度算法相
动态环境中具有记忆和搜索能力的微粒群算法 (2010年)
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提出了响应环境变化的充分条件——子种群多样性和环境变化前后全局最好解的距离，分析了提出响应依据的原因、必要性及响应依据之间、响应依据和重设之间的关系。使用“记忆”微粒保留环境变化后的有用信息，同时使用“搜索”微粒替换“过时”的微粒，替换的过程即增加种群多样性又充分地利用了之前进化的信息。最后，将其应用于线性变化和随机变化的抛物线函数中，并与Eberhart-PSO和APSO进行了对比，结果表明了该
面向多模态函数的自适应混沌爬山微粒群算法* (2013年)
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针对微粒群算法在多模态函数优化中难以找到全部极值点以及陷入局部最优和后期收敛速度慢等缺陷,提出了一种基于熵的自适应混沌爬山微粒群算法・算法根据熵的值来衡量种群多样性,当发现种群多样性匮乏时,采用动态混沌机制增强多样性;后期融入了局部收敛速度较快的爬山算法提高微粒群算法的后期收敛速度・4种典型多模态函数测试结果表明该算法在求解复杂多模态函数优化问题方面的可行性・
自适应双门限频谱感知算法 (2010年)
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针对传统的能量检测算法门限固定设置存在的不足，以及循环平稳特征检测算法计算复杂度高的缺点，以双门限能量检测算法为基础，提出一种联合循环平稳特征检测的双门限能量检测算法。本算法在双门限区域内实施循环平稳特征检测，双门限之外的区域采用能量检测，同时根据信道状态自适应调整双门限值。当信道状态好时，减小两个门限之间的距离，即减小实施循环平稳特征检测的概率，降低运算复杂度；当信道状态差时，增大两个门限之间的
基于遗传算法和微粒群算法的自适应调制研究 (2009年)
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以常用的几种数字调制为例介绍自适应调制技术,分别采用改进型遗传算法（GA）和随机微粒群算法（PSO),在恒定功率以及平均误比特率受限的情况下对系统的吞吐量进行优化,从而精确实时地对信道状态做出判断,并调整调制模式。仿真结果说明了系统能够在不同信道条件及业务需要下,自适应地调整其转换信噪比,使系统的通信可靠性与有效性达到有机地统一。同时比较了两种算法在自适应调制模式切换方面的特点。
一种基于粒子群优化的自适应均衡算法.pdf
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yiqun_自适应_蚁群算法
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4星 · 用户满意度95%
蚁群算法，自适应蚁群算法，效果较为理想。
数学建模MATLAB遗传蚁群粒子群自适应等算法源代码
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基于混沌自适应粒子群优化的matlab程序_粒子群算法_变权重_混沌粒子群算法_粒子群优化_优化算法
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文件包括带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，自适应权重法，随机权重法，变学习因子的粒子群算法，异步变化的学习因子，二阶粒子群算法，二阶振荡粒子群算法，混沌粒子群算法，混合粒子群算法，杂交粒子...
遗传融合的自适应蚁群算法最优PID控制研究
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帮助应届毕业生做应届遗传融合的自适应蚁群算法最优PID控制研究毕业设计
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