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1. chinaXiv:201901.00202 [pdf]

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

刘亮; 何庆
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度均较对比算法有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。

提交时间: 2019-01-28 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量27下载量15 评论 0

2. chinaXiv:201901.00203 [pdf]

基于逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法

黄闽茗; 何庆; 文熙
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为了解决布谷鸟搜索算法(CS)寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷,提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法(DA-DOCS)。首先,对选择更新后的解进行逐维反向学习,减少维间干扰,扩大种群多样性;然后使用精英保留方式评价该结果,提高算法寻优能力;最后,充分利用当前解的信息进行动态适应的缩放因子控制,引导解快速收敛,提升算法搜索活力。实验结果表明,该算法相比较于标准布谷鸟搜索算法,寻优精度、收敛速度以及后期搜索活力有所提高,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势。

提交时间: 2019-01-28 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量30下载量16 评论 0

3. chinaXiv:201812.00121 [pdf]

一种基于元胞自动机的动态回溯搜索优化算法

杨军; 张达敏; 潘志远; 刘冬; 陈娟敏
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对传统回溯搜索优化算法存在收敛速度慢、搜索精度不高等问题,提出了一种基于元胞自动机和正交实验设计的改进算法。首先将正交实验设计方法引入算法的交叉算子中,得出具有代表性的优质子代个体;然后在元胞自动机邻居模型的基础上,对个体展开领域内多父代正交交叉操作,提高算法的开采能力和搜索效率;最后对参与交叉的种群引入动态优秀个体比例权重进行选择更新,并采用新的动态变异方程,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,并与其他6种表现良好的算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度以及寻优精度方面都具有明显优势。

提交时间: 2018-12-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量70下载量43 评论 0

4. chinaXiv:201810.00050 [pdf]

改进引力搜索最小二乘支持向量机交通流预测

徐钦帅; 何庆; 魏康园
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

在智能交通系统领域中,准确的交通流量预测发挥着重要作用。为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度,提出一种新的改进引力搜索算法(TCK-AGSA)对其进行参数寻优。首先,基于Tent映射改进Kbest函数,使算法具有跳出局部最优的机制;然后,引入全局最优引导策略,使粒子加速朝向最优解移动;接着,将进化度因子和聚合度因子引入速度更新权重系数,使算法具有较强的自适应能力。针对12个基准函数的仿真结果表明,TCK-AGSA的性能优于GSA及其改进算法。最后,建立基于TCK-AGSA寻优的最小二乘支持向量机模型,并选取2016年贵州省高速公路真实交通流数据进行预测实验,结果表明该模型具有更好的预测精度、鲁棒性和泛化能力。

提交时间: 2018-10-11 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量96下载量64 评论 0

5. chinaXiv:201810.00049 [pdf]

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

何庆; 魏康园; 徐钦帅
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。

提交时间: 2018-10-11 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量92下载量52 评论 0

6. chinaXiv:201808.00077 [pdf]

基于改进引力搜索算法的K-means聚类

魏康园; 何庆; 徐钦帅
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对K-means算法的聚类结果极易受到聚类中心的影响而陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进引力搜索的K-means聚类算法。首先引入自适应概念,对引力系数衰减因子进行控制,提高算法的全局探索能力和局部开发能力;然后,引入免疫克隆选择机制,以便算法能够有效跳出局部最优,并通过对12个基准测试函数的实验验证改进引力搜索算法的有效性和优越性;最后,通过结合改进的引力搜索算法和K-means算法,提出一种新的聚类算法A2F-GSA-Kmeans,并在6个测试数据集上的实验表明,该算法具有较好的聚类质量。

提交时间: 2018-08-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量139下载量73 评论 0

7. chinaXiv:201807.00052 [pdf]

基于二进制烟花优化算法的认知无线网络频谱分配

杨军; 张达敏; 何庆; 潘志远
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对当前无线频谱资源稀缺和利用率低的问题,提出一种基于二进制烟花优化算法的频谱分配方法。每个烟花个体进行分布式爆炸搜索,并对最优烟花的爆炸半径采用改进公式动态更新;在变异环节中,针对粒子间信息交流不足的缺点,引入遗传算法的交叉变异算子,进一步增强种群多样性;对选出的最优个体使用Metropolis准则进行模拟退火扰动,避免陷入局部最优。仿真实验表明,二进制烟花优化算法在认知无线网络的频谱分配中具有寻优精度高,收敛速度快的特点,较好地实现网络效益和用户比例公平性的最大化。

提交时间: 2018-07-09 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量457下载量143 评论 0

8. chinaXiv:201805.00238 [pdf]

一种倒排索引压缩方法

白福均; 高建瓴; 李宛蓉; 贺思云; 肖绍武
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

高效地访问倒排索引是搜索引擎快速响应用户查询的关键,而压缩倒排列表是提高搜索引擎性能的最重要的手段之一。针对自适应分段压缩ASCS算法进行了研究,对于ASCS算法中采用的均匀分段方式并非最优分段问题,提出以人工蜂群算法优化ASCS算法中的分段方式;对于ASCS算法考虑序列占用空间的影响因素过于单一问题,提出多因素下的改进算法;对于分布不均的长序列在ASCS算法下压缩率不理想问题,提出先排序后差分编码操作后再以ASCS算法压缩。通过对比实验证明优化改进后的算法可以较显著的压缩倒排索引。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量122下载量86 评论 0

9. chinaXiv:201804.02055 [pdf]

一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法

高宏进; 王力
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

鸟群算法(BSA)作为一种新型的元启发式群智能算法,存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题。针对原鸟群算法在求解最优化问题中的不足,提出一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法(DBSA)。该算法通过引入非线性动态惯性权重修正鸟群飞行间隔,平衡种群全局搜索与局部搜索能力;在模拟鸟群生产者觅食的过程中引入莱维飞行,替换原算法中生产者的觅食策略提高算法活力和有效性。实验表明改进后的鸟群算法有效提高了算法的收敛速度和寻优精度。

提交时间: 2018-04-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量137下载量91 评论 0

10. chinaXiv:201804.02179 [pdf]

基于FIUT的并行频繁项集增量更新算法

张航; 张欣; 张平康; 李琪
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对目前大数据快速增加的环境下,海量数据的频繁项集挖掘在实际中所面临的增量更新问题,在频繁项超度量树算法(frequent items ultrametric trees,FIUT)的基础上,引入MapReduce并行编程模型,提出了一种针对频繁项集增量更新的面向大数据的并行算法。该算法通过检查频繁超度量树叶子节点的支持度来确定频繁项集,同时采用准频繁项集的策略来优化并行计算过程,从而提高数据挖掘效率。实验结果显示,所提出的算法能快速完成扫描和更新数据,具有较好的可扩展性,适合于在动态增长的大数据环境中进行关联规则相关数据挖掘。

提交时间: 2018-04-17 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量235下载量154 评论 0

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