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检索条件："关键词=停滞检测 "
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基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化被引量：18
《西南交通大学学报》2010年第3期405-410,共6页刘东 冯全源 蒋启龙 
国家863计划资助项目(2008AA809508);国家自然科学基金重大项目(60990320;60990323);国家自然科学基金-中物院联合基金资助项目(10876029);2009西南交通大学青年百人计划和西南交通大学青年教师科研起步项目(2009Q014)的资助
为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的...
关键词：粒子群优化(PSO)算法 停滞检测 磁浮列车 PID控制器 
基于改进遗传算法的广度架构搜索算法
《计算机工程与设计》2024年第12期3667-3673,共7页林东凤 黄汉明 沈俏 
广西重点研发计划基金项目(桂科AB18126045);广西多源信息挖掘与安全重点实验室系统性研究课题基金项目。
为扩大遗传算法产生的子代种群和亲代种群间的差异,提出一种搜索算法,即广度单路径架构搜索算法。该方法将搜索过程分为两个阶段,第一阶段为扩张,使用一种新的交叉算子以及停滞检测算法增大子代种群和亲代种群间的差距,扩大搜索范围;第...
关键词：神经架构搜索 遗传算法 进化计算 均匀训练 卷积神经网络 停滞检测 图像分类 
一种基于新移动策略的灰狼优化算法
《计算机时代》2023年第10期59-65,69,共8页张军 代永强 施秋红 
国家自然科学基金资助项目(No61402211,No61063028,No61210010);甘肃农业大学青年导师基金资助项目(GAU-QDFC-2019-02);甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019A-056);甘肃省自然科学基金资助项目(20JR10RA510)。
针对标准灰狼算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的灰狼优化算法(dynamic approach grey wolf optimization,DAGWO)。该算法采用新的个体位置移动策略,增加狼群攻击的多样性和随机性,提高了收敛速度;同时,引入...
关键词：灰狼优化算法 移动策略 停滞检测 基准测试函数 减速器设计 
基于停滞检测粒子群算法的阵列天线方向图综合被引量：9
《电波科学学报》2009年第4期697-701,共5页刘东 冯全源 
国家高科技发展计划信息技术领域资助项目(2009AA01Z230)
在线性递减权重粒子群算法的基础上提出了一种改进的粒子群优化算法。新算法采用了合适的邻域结构,通过停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰改善了算法的优化速度和收敛特性。仿真结果表明:将此算法应用于天线方向图综合中,在多零点和低...
关键词：粒子群优化算法 停滞检测 阵列天线 方向图综合 
基于自动快速密度峰值聚类的粒子群动态优化算法被引量：1
《计算机应用》2023年第S01期154-162,共9页李飞 乐强 潘紫微 孙怡宁 余晓流 
国家自然科学基金青年项目(61903003);安徽省自然科学基金青年项目(2008085QE227);特种重载机器人安徽省重点实验室开放课题(TZJQR001-2021)
针对常规多种群方法在求解动态优化问题时往往存在多样性缺失现象,提出一种基于自动快速密度峰值聚类的粒子群动态优化算法(DPCPSO)。首先,利用自动快速密度峰值聚类通过粒子的自身密度和相对距离创建无敏感参数子种群;然后,使用粒子群...
关键词：动态优化问题 多种群方法 快速密度峰值聚类 停滞检测 最优粒子重定位策略 
带有停滞检测的蚁群算法在2D HP格点模型中的应用
《计算机应用与软件》2016年第2期227-231,共5页刘羽 熊壬浩 
国家自然科学基金项目(41264005);广西教育厅科研项目(201102ZD018)
为了提高蛋白质折叠结构预测的求解效率,针对2D HP格点模型,研究蚁群ACO(Ant Colony Optimization)算法在该问题上的应用。采用四元组表示绝对的折叠方向,并建立构象和解的一一对应关系。通过实验对算法各阶段的常用策略、方法进行比较...
关键词：HP模型 蛋白质折叠 蚁群算法 停滞检测 遗传算法 
基于停滞检测的双向搜索灰狼优化算法被引量：10
《计算机应用研究》2022年第6期1725-1730,共6页张大明 徐嘉庆 赵彦清 丁俊杰 
国家自然科学基金资助项目(52178468);广西自然科学基金联合资助培育项目(2019GXNSFAA245037);广西青年创新人才科研专项资助项目(桂科AD19245012);广西“嵌入式技术与智能系统”重点实验室开放基金资助项目(2019-02-08);桂林理工大学博士启动基金资助项目(GUTQGJJ2019042,GUTQDJJ2019041)。
针对灰狼优化算法(GWO)易陷入局部最优、收敛速度低的问题,提出了一种基于停滞检测的双向搜索灰狼优化算法(DBGWO)。为了提升初始种群的质量,引入了Bernoulli shift映射;为了充分利用GWO特有的头狼机制,实现整体提升算法性能的目的,提...
关键词：灰狼优化算法 双向搜索 停滞检测 Kapur熵 
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