收敛因子

摘要： 为了解决传统花朵授粉算法收敛精度较低、易收敛到局部最优等问题,提出了融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法(DGSFPA).在异花授粉中引入动态收敛因子,来提高算法收敛精度.在自花授粉中进行黄金正弦优化,以增强跳出局部最优的能力.通过与其他3种算法在测试函数上的比较,验证了改进算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度.将DGSFPA应用于求解压力容器设计优化问题中,研究结果表明:改进算法所得4个设计变量值均比其他3种算法所得值小,且其总成本比花朵授粉算法减少5270.82元,比人工蜂群算法减少876.72元,证明了DGSFPA的有效性和可行性.

摘要： 针对标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)易陷入局部最优解、收敛精度低、收敛速度慢等问题,提出一种利用混合策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSIWOA)。首先采取精英反向策略初始化种群,提高初始种群质量;其次,采取卡方分布的逆累积分布函数更新收敛因子以实现全局探索和局部开发的平衡;然后利用改进氏族拓扑结构强化种群的全局探索能力,并提高算法收敛速度;最后采取circle映射产生混沌解,结合贪婪策略保留较优解,以帮助种群跳出局部最优解。通过对10个基准测试函数以及CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明,MSIWOA在收敛精度和收敛速度上均有较明显的提升。

摘要： 为了提高多目标鲸鱼优化算法的全局优化性能,提出了一种基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化算法IWOA-APD。首先,针对基本多目标鲸鱼算法收敛性和多样性难以平衡的问题,采用角度惩罚距离作为解优劣评价指标。其次,给出了一种基于迭代进度和优化因子的收敛因子指数形式非线性递减策略,该策略可以通过调整优化因子进一步提升优化性能。除此之外,给出了基于融合距离与拥挤度距离的精英集维护机制,从而改善精英集的多样性维护效果。最后,为了验证该算法的有效性,基于五种标准测试函数及一种城市轨道列车速度曲线优化实际算例,在MATLAB2016b GUI平台下采用所提出的IWOA-APD与IWOA、MOWOA、dMOPSO进行对比仿真。仿真结果表明,所提出的IWOA-APD寻到了更理想的优化结果。由此说明,相比于一些性能品质良好的优化算法,IWOA-APD还具有更快的计算速度和更高的全局收敛精度。

摘要： 若矩阵P∈C^(n×n)满足P^(H)=-P,则称P为斜埃尔米特矩阵。S^(n×n)表示所有复数域上n×n的斜埃尔米特矩阵构成的集合,即S^(n×n)={P_(S)|P_(S)^(H)=-P_(S)}。本文给出了2种求解线性矩阵方程AXB+CXD=F的梯度形松弛算法,证明了算法的收敛性,并且给出了算法收敛的一个充分条件。对于任意一个给定的初始斜埃尔米特矩阵,利用所提出的梯度形松弛算法,可以得到线性矩阵方程AXB+CXD=F的斜埃尔米特数值解。最后用2个数值实例说明所提出的算法的有效性。

摘要： 针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,提出了基于惯性混沌的改进鲸鱼优化算法(ICIWOA)。利用混沌Tent映射机制初始化种群改善了种群多样性和初始解质量。通过设计非均匀衰减收敛因子更新机制,使收敛因子以不同的速度衰减,加速了算法收敛。设计了自适应惯性权重位置更新机制,均衡了全局搜索能力和局部开发能力。通过实验证明了算法具有更好跳离局部最优的性能,能提高搜索精度和收敛速度的结论。通过网络安全态势预测验证了算法的可行性和有效性。

摘要： 针对岩石力学试验中传统的声发射定位算法存在局限性,将灰狼算法(GWO)引入声发射定位研究中,该算法模仿了狼群的领导阶层与狩猎机制,用α、β、δ和ω 4种灰狼来模拟头狼领导,通过搜寻猎物、包围猎物和攻击猎物3个步骤实现目标的发现到捕获的全过程。在原始灰狼算法的基础上,针对其局部搜索能力欠佳的缺陷,修改收敛因子递减方式和淘汰最劣个体,提出基于种群记忆淘汰制的改进灰狼算法(BGWO)。基于预制裂隙岩石试件单轴压缩声发射试验结果,对比分析BGWO、GWO、引力搜索法(GSA)、Geiger算法、最小二乘法(LS)算法等5种定位算法的性能,发现改进后的BGWO算法在声发射定位搜索效率、搜索精度、稳定性和试验结果模拟方面效果优于其他算法。

摘要： 为降低发电成本,提高电力系统经济性,以发电机组的燃料成本最小化为目标函数,引入功率平衡约束、发电机输出功率约束等限制条件,建立了电力负荷经济调度的动态模型。提出改进的樽海鞘群算法(ISSA)求解该模型,引入Levy飞行策略提升算法的寻优能力,加入非线性收敛因子提升算法的收敛能力;以六台发电机组和十五台发电机组的电力系统为测试案例,来验证改进算法对负荷调度问题的优化效果。结果表明:与传统算法相比,改进的樽海鞘群算法能够更快更有效地求解两个测试系统的电力负荷经济调度问题,优化效果最好,寻优能力最强,所获得的燃料成本比粒子群算法分别降低了0.14%和1.33%,且有更好的运行稳定性。

摘要： 针对城市交通中交叉路口短时交通流预测问题,本文提出了一种IWOA-LSTM模型,该模型是在传统的WOA算法基础上,对初始种群进行tent混沌初始化,同时将线性递减的收敛因子改进为非线性的方式,再将改进后的IWOA算法与LSTM神经网络模型结合,所得到的IWOA-LSTM模型提高了对交通流预测的精度.本文选取了8个基准测试函数对IWOA算法进行性能测试和仿真实验,验证了改进的IWOA算法在收敛速度以及精度上的优势.最后将IWOALSTM模型的预测结果和PSO-LSTM模型的预测结果分别与实际交通流量进行对比,得出IWOA-LSTM算法误差更小的结论.

摘要： 光伏发电一段时间后,光伏阵列表面会受污渍或灰尘遮盖,导致光伏输出的功率特性出现多峰值现象。在局部遮荫条件下,针对传统的MPPT算法不能跳出局部最优来找到最大功率点以及传统的蝴蝶算法存在搜索振荡较大且收敛速度慢等问题,提出了一种局部遮荫下MPPT改进的蝴蝶优化算法。其在传统蝴蝶优化算法上引入收敛因子,加快全局搜索;引入正余弦指引机制,以此避免陷入局部最优以及增强寻优精度。仿真表明,改进后的蝴蝶优化算法比传统的蝴蝶优化算法在函数寻优上更胜一筹;相比传统蝴蝶的MPPT算法与灰狼MPPT算法,改进的蝴蝶MPPT算法追踪精度高达98.86%,收敛时间为0.6秒且震荡小,具有更好的追踪精度、更快的收敛速度。

摘要： 水位预测是防洪预警工作的辅助决策支持。为了进行准确的水位预测,为预防自然灾害提供科学依据,提出一种结合改进的灰狼优化(MGWO)算法与时域卷积网络(TCN)的预测模型MGWO-TCN。针对标准灰狼优化(GWO)算法存在早熟停滞的不足引入差分进化(DE)算法,扩展灰狼种群的多样性;改进灰狼种群更新时的收敛因子和变异时的变异算子,以自适应的形式对参数进行调整,提升算法的收敛速度,均衡算法的全局与局部搜索能力;利用MGWO算法对TCN的重要参数寻优,提升TCN的预测性能。将MGWO-TCN预测模型用于河流水位预测,预测结果的均方根误差(RMSE)为0.039。实验结果表明,与对比模型相比,MGWO-TCN预测模型具有更好的寻优能力和更高的预测精度。

摘要： 炉温决策是SCC的主要任务之一,决策过程一般需要进行钢坯虚拟加热计算,迭代求取炉温设定值.迭代过程中收敛因子的选取对收敛速度有较大影响,而常规决策方法的收敛因子一般根据经验选取.本研究基于不同条件下被加热钢坯的焓增正比于边界热流之差对时间的积分这一关系,对积分过程进行了简化,提出了汇合法用于求取收敛因子.该方法属于解析法,在进行炉温决策时,可以完全免除虚拟加热计算,但精度不高.在汇合法基础上进一步推导了分化法,并采用汇合-分化联合法求解收敛因子.研究表明:汇合-分化联合法仅需要进行一次虚拟加热,且可以达到较高的精度.

摘要： 在远程教学中,计算机化自适应测试是自适应学习支持系统的重要组成部分,它可以为学生提供最合适的试题进行测试,对学生的自主性学习和课堂教学都有很好的促进作用.为了使受测者在测试过程中能对能力值爬坡速度进行控制,本文提出了一种改变项目信息函数(Ⅰ)i(θ)中收敛因子的方法,这种方法在项目函数表达式中加入函数(Φ)(·),通过改变(Φ)(·)值的大小改变收敛因子,从而使受测者本身能够方便地控制能力值的爬坡速度.

摘要： 该文提供一个实用的由椭偏参数求解薄膜厚度和折射率的计算程序。用复数乘除法子程序解决复数的乘除法运算；用差商代替解方程时需作的求导运算；大大简化了程序的编制工作。并通过在迭代公式中引入收敛因子解决了某些情况下的收敛域过小的问题。

摘要： 一般地描述了通过利用单调矩阵因子分解和子帧逼近图像整合来显示图像的技术。在一些示例中，可通过迭代地将单调非负矩阵因子分解(NNMF)过程应用于源图像数据来产生用于显示装置的驱动信号。单调NNMF过程的给定迭代可得到逼近图像数据、部分和图像数据以及残差图像数据，这些数据中的一些或全部可进一步经由单调NNMF过程的后续迭代进行处理。然后可在子帧时间间隔期间通过多个行驱动器和列驱动器的选择性启动来显示所产生的逼近图像数据。这样的显示的逼近图像数据的级数可有效地对应于原始源图像。具体地，单调NNMF过程可使得可在不使用元素减少的情况下产生非负残差图像数据。

摘要： 本发明提出了一种通过违法因子测算数据收敛状态的工作方法，包括安设在监测横杆上用于监测违法车辆的相机，还包括云端服务器，云端服务器根据相机采集的图像信息实现对号牌信息的获取。本发明能够根据相机采集的违法车辆图像获取车辆号牌信息以及搜索得到所对应的手机号码。

摘要： 本发明公开一种均匀面阵下基于快速收敛平行因子的相干信源测向方法，该方法包括：(1)根据均匀面阵中信源的方向矢量建立阵列信号的数学模型；(2)利用空间平滑结构计算信号的协方差矩阵；(3)根据协方差矩阵，通过SS‑PM算法进行信号角度参数初始估计；(4)构造初始化方向阵，利用PARALIND分解使得方向矩阵收敛；(5)估计二维DOA。本发明充分结合SS‑PM算法和PARALIND算法，突破传统PARALIND算法收敛速度过慢的局限；通过先对信号角度参数利用SS‑PM算法进行初估计，利用估计的参数初始化PARALIND分解的承载矩阵的方式，能有效加快PARALIND分解的速度，降低传统PARALIND分解的复杂度；能够得到配对的信号参数估计，无需额外的参数配对过程，同时优于常规的FBSS‑PM算法和FBSS‑ESPRIT算法。

摘要： 一般地描述了通过利用单调矩阵因子分解和子帧逼近图像整合来显示图像的技术。在一些示例中，可通过迭代地将单调非负矩阵因子分解(NNMF)过程应用于源图像数据来产生用于显示装置的驱动信号。单调NNMF过程的给定迭代可得到逼近图像数据、部分和图像数据以及残差图像数据，这些数据中的一些或全部可进一步经由单调NNMF过程的后续迭代进行处理。然后可在子帧时间间隔期间通过多个行驱动器和列驱动器的选择性启动来显示所产生的逼近图像数据。这样的显示的逼近图像数据的级数可有效地对应于原始源图像。具体地，单调NNMF过程可使得可在不使用元素减少的情况下产生非负残差图像数据。

摘要： 本发明提供一种基于网格收敛因子的网格划分方法和装置，方法包括：创建被分析对象的三维模型；定义被分析对象的仿真分析参数和网格设置基本参数；仿真流程模板根据所述网格设置基本参数和所述仿真分析参数进行仿真运算，得到网格收敛因子仿真值；判断网格收敛因子仿真值是否小于网格收敛因子阈值，如果不小于，则将网格基本尺寸的值缩小r倍，然后返回；如果小于，则将最终确定的满足要求的网格基本尺寸的值固化在所述仿真流程模板内。具有以下优点：(1)基于网格收敛因子，获得最优网格尺寸，在保证求解效率的同时，保证分析精度；(2)制定仿真流程模板，提高网格划分效率和复用性。

摘要： 本发明公开了一种动态调整收敛因子的波束成形方法，用于无线通信或无线供电系统的发射阵列，来实现波束的快速聚焦。传统的盲自适应波束成形使用恒定的收敛因子得到下一次的权重向量，耗时长，不适合跟踪快速移动的设备；本发明方法根据待测目标接收的信号强度实时动态的调整发射端波束成形的收敛因子，将调整后的收敛因子代入盲自适应波束成形的迭代算法中，改变下次波束成形的权重值。本发明通过实时动态调整收敛因子，提高盲自适应波束成形的实施效率，具有可跟踪快速移动的设备的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于非线性收敛因子海鸥算法的瞬变电磁反演方法，所述方法包括：将现场探测得到的地下介质的感应电压随时间变化的关系曲线中的数据作为实测数据，将预先设置的地下介质电阻率和深度作为海鸥种群的初始位置，将实测数据与海鸥种群的最优位置正演得到的电压数据基于L1范数构建目标函数，执行基于非线性收敛因子海鸥算法，目标函数值最小或者达到迭代次数时，得到最终的深度和电阻率即为反演结果，采用采用上述电磁反演方法对对不同地电模型分别进行多次反演计算，取平均值作为地电模型的反演结果值，将反演结果与该地电模型的参数进行对比来评价反演方法的有效性；本发明的优点在于：精度高，对异常地质体深度敏感。

摘要： 本发明提供一种基于网格收敛因子的网格划分方法和装置，方法包括：创建被分析对象的三维模型；定义被分析对象的仿真分析参数和网格设置基本参数；仿真流程模板根据所述网格设置基本参数和所述仿真分析参数进行仿真运算，得到网格收敛因子仿真值；判断网格收敛因子仿真值是否小于网格收敛因子阈值，如果不小于，则将网格基本尺寸的值缩小r倍，然后返回；如果小于，则将最终确定的满足要求的网格基本尺寸的值固化在所述仿真流程模板内。具有以下优点：(1)基于网格收敛因子，获得最优网格尺寸，在保证求解效率的同时，保证分析精度；(2)制定仿真流程模板，提高网格划分效率和复用性。

摘要： 本发明公开了一种MIMO系统中自适应收敛因子的信号检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：设定初始搜索半径为d，接收信号为y；步骤二：以y为圆心，d为半径形成球，得到信号搜索范围；步骤三：按照由外向内的顺序不断更新搜索半径的大小，求出从第M维到第一维的每一维的x的限定范围，即找出有效的格点，并保证圆内有且只有一个格点与y的距离最近，从而进行信号检测。在MIMO系统中，本发明的ACF算法使天线接收端能够利用最小的运算量来接收失真最小的信号。即：本发明的ACF算法检测性能最佳，能够保证信号的检测性能达到最大化，且算法的复杂度简单，复杂度优。

摘要： 本发明公开了一种动态调整收敛因子的波束成形方法，用于无线通信或无线供电系统的发射阵列，来实现波束的快速聚焦。传统的盲自适应波束成形使用恒定的收敛因子得到下一次的权重向量，耗时长，不适合跟踪快速移动的设备；本发明方法根据待测目标接收的信号强度实时动态的调整发射端波束成形的收敛因子，将调整后的收敛因子代入盲自适应波束成形的迭代算法中，改变下次波束成形的权重值。本发明通过实时动态调整收敛因子，提高盲自适应波束成形的实施效率，具有可跟踪快速移动的设备的优点。