学习因子相关论文
针对传统方法优化后的油气集输管网拓扑结构误差较高大、人力物力成本较高等问题,提出基于改进粒子群算法的油气集输管网拓扑结构......
针对粒子群算法(PSO)应用电力系统无功优化时本身特性易导致计算结果不精确的问题,首先将系统有功网损最小值作为目标函数模型;其......
针对基本麻雀搜索算法抗局部最优能力弱的问题,提出一种混合正弦余弦算法和Lévy飞行的麻雀算法(ISSA).首先,在发现者位置更新方式......
提出一种以优秀个体为导向的多策略差分进化算法.根据适应度值将种群等分为三个子种群,针对不同的种群使用不同的变异策略和控制参......
针对目前现有粒子群优化算法在寻优过程中表现出的易陷入局部最优的缺点,采用了将惯性权重的线性时变与学习因子两个参数的异步时......
对植物冠层的图像分割传统算法,不但运行效率太低,分割精度效果也不明显。本文采取自适应惯性权重及学习因子的方法对经典算法进行......
针对光伏系统最大功率点跟踪MPPT(maximum powerpointtracking)控制方法在多峰状态下易陷入局部最优,导致光伏系统输出效率较低的......
在线签名验证系统利用电阻式触摸屏和触摸屏控制器ADS7846来采集书写在触摸屏上的签名信息(包括横坐标、纵坐标、书写的压力信息);......
随着社会的不断发展,机器人在人类社会中的应用也越来越广泛,机器人机械臂轨迹规划是机器人控制中最重要的内容之一,研究机械臂轨......
阿尔茨海默病作为一种不可逆慢性病,一旦患病便无法治愈,因此阿尔茨海默病主要是预防。阿尔茨海默病发病前主要是与特定功能相对应......
为了克服群集蜘蛛优化(SSO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合差分进化和粒子群优化算法搜索机制的改进群集蜘......
针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PS......
研究了碳交易机制下制造商在有限计划期内的生产和碳排放控制策略,其中固定生产成本与固定碳排放量同时受到学习行为的影响且单位......
结合上海汽车齿轮厂SGWCAPP系统的开发，提出了CAPP专家系统中工艺决策自学习优化的必要性方法。一方面通过学习因子变步长算法对知......
由于能源的紧缺以及微电网技术的日益成熟，使得分布式发电（DG）技术飞速发展。分布式发电一般包括大量的新能源发电，具有较强的波动性和......
粒子群算法（PSO）源于对鸟群和鱼群群体运动行为的研究，是由Kennedy博士和Eberhart博士于1995年提出的。PSO算法是一种基于群体搜索策......
该文主要研究带学习因子的一类单机排序问题:n个工件需在同台机器上依次加工,工件j,j=1,2,…,n,所需的正常加工时间为P,如在某序中......
估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题。将混沌系统未知参数的估计转化为优化问题,并用粒子群优化算法估......
智能算法经过多年的研究，已经取得了飞速发展。目前，它是解决复杂优化问题的一个重要方法，已被广泛地应用于工程技术、军事科技、网络......
1995年J.Kennedy和R.C.Eberhart提出了粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)。粒子群优化算法是在对生物界中鸟群觅食......
自从粒子群优化算法(简称PSO算法)提出以来，由于其原理和运行过程简单易操作得到大众的广泛学习和应用，其主要应用领域包括医学、物......
针对标准PSO算法在优化过程后期易过早收敛问题，提出一种改进PSO算法，并对电力推进无人潜艇感应推进电机进行参数辨识。改进PSO算法......
教学过程中有很多因素影响着教学，约翰哈迪的《可见性学习》一书中介绍了影响学习状况的800个元因素，其中，影响值高的元因素有：为教师......
针对粒子群算法存在早熟性和局部搜索性能差的缺陷,在定量研究粒子群聚集度和收敛程度大小基础上,提出一种基于离散度大小的动态调......
“学不会”是很多学生对高中物理简单而复杂的评价.“教不会”也是很多物理教师无奈又迷茫的回答.而我们共同的愿望是“让每个学生......
针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷，提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采用......
针对移动云计算环境下的任务调度存在耗时长、设备能耗高的问题,提出了一种基于改进的鸟群算法(improved bird swarm algorithm,IB......
针对最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LSSVR)模型在移动节点定位过程中存在难以确定最优参数的不......
针对供应链中信息共享伙伴的选择问题，综合考虑成本，价值，可靠性等因素，建立了信息共享伙伴选择的多目标决策模型；以最小化总成本，最大化......
粒子群优化算法很难适应复杂的非线性优化,为此提出了一种动态调整学习因子的策略——不断调整学习因子来平衡算法的全局探索和局......
综合考虑影响粮食产量的多种因素,运用改进的粒子群算法优化BP神经网络的初始权重,建立了适合小样本粮食产量的预测模型.实验表明,......
针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷,提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采......
通过对多梳栉经编机的机构和运动分析,应用神经网络的BP算法,BP算法权值修正公式,考虑到学习过程的收敛性,学习因子取值越大越好,......
文章对带有学习因子的JIT排序问题最优序的选择作了研究，特别是在考虑了提早、延误罚因子、工件完工(或到期日)的正常费用因子的关......
目的建立一种自适应模糊神经网络控制器，并对其进行仿真研究．方法利用模糊逻辑和神经网络进行相互补充，充分发挥各自的优点，克服其缺点......
为了改善BP神经网络易形成局部最小,收敛速度慢的缺点,从分析三个因子学习因子、惯性因子和形状因子对BP算法性能影响出发,提出了......
介绍了基本粒子群优化算法及其原理，针对其易陷入局部极值和后期收敛速度慢的缺点，研究了基于惯性权重因子的改进粒子群优化算法。通......
针对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后期出现的早熟收敛,提出了一种基于Tent混沌的粒子群优化算法(Tent-ChaosP......
针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效......
为了使风光水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度的目的,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢并且精度较低的......
在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜......
电力系统经济调度(ELD)是一种多约束性和非线性的问题,提出使用改进粒子群优化算法IPSO来优化ELD问题。一方面,通过重组的方式改变......
-采用改进的粒子群算法（IPSO），以桁架结构为例，采用不同取值的c1，c2进行了3个算例的优化设计，通过对计算过程和结果的实验和分析，得出了适......
基本粒子群算法在模拟生物群体智能时，只有信息的单一传递和强迫学习机制，导致群体迅速收敛和种群的多样性降低。为此，提出一种具有综......
基于标准PSO算法,通过分析惯性权值和学习因子2类参数不同的取值策略对常用测试函数优化结果的影响,来探究2类参数对算法性能的影......
粒子群算法是一种基于种群的随机优化技术，1995年由Eberhart博士和Kennedy博士提出，该算法源于对鸟群觅食和鱼群学习行为的研究，在很......
