佳点集

摘要： 目的 针对人工蜂群算法在求解问题的最优值时,后期收敛速度慢、易于陷入局部极值的问题,利用数论中的佳点集和一致分布原理,结合其他仿生智能优化算法的机制对人工蜂群算法进行了深入的改进,提出了一种基于一致分布佳点集改进的交叉人工蜂群算法(CGABC).方法 首先,利用数论的一致分布佳点集原理建立算法的初始化模型,以保证种群在搜索空间的均匀分布;然后,通过交叉方式进行迭代更新位置,以维持种群的多样性,防止算法陷入局部最优;最后,通过实验选取了4个工程问题和7个标准测试函数进行实验仿真.结论 结果 表明,与ABC算法、GABC算法等其他算法相比,CGABC的收敛速度及精度均有明显提高,增强全局寻优能力,有效地避免种群个体陷入局部最优,解决了多模态的优化问题.

摘要： 针对果蝇优化算法收敛速度慢、收敛精度低以及候选解只能取正值等不足,提出一种基于双策略协同进化的改进果蝇优化算法,该算法按概率从两个精心构造的进化策略中随机选择其中一个策略,作为当前果蝇个体的嗅觉搜索操作算子,进而形成两个策略混合协同进化的嗅觉搜索机制,达到合理兼顾算法全局探索与局部开发的目的,大幅度提升算法的收敛质量。此外,通过引入佳点集初始化种群方法以及实时视觉更新策略,使初始种群具有较好的多样性,同时加快了算法的收敛速度。借助经典的基准测试函数和平面冗余机械臂的逆运动学求解验证了所提算法的可行性与有效性。结果表明:该算法在寻优速度、精度以及结果稳定性等方面明显优于对比算法。

摘要： 花朵授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)是一种新颖的智能优化算法,广泛应用于解决复杂工程优化和多目标优化问题.针对该算法收敛精度低、速度慢和维数敏感等问题,通过引入佳点集理论初始化种群,使用自适应转化概率调整自花授粉与异花授粉,提出一种自适应高斯变异花授粉算法.对11个测试函数进行仿真,结果表明:改进算法有较高的收敛精度和收敛速度,并改善了基本花授粉算法对维数敏感问题.

摘要： 针对蜉蝣优化算法(Mayfly Algorithm,MA)在求解多峰函数时容易发生早熟收敛而陷入局部极值的缺陷,提出了一种基于佳点集和莱维飞行原理的蜉蝣优化算法(JLMA).该算法首先采用佳点集初始化替代随机初始化,以增强初始种群的遍历性;然后修改了雄性蜉蝣的位置更新公式,消除了速度项对收敛速度的影响;最后,利用莱维飞行改变雄性蜉蝣位置的移动方向,防止算法陷入局部最优.在12个测试函数上的实验结果表明,JLMA算法能跳出局部最优,提高解的精度,寻优效果更好.

摘要： 针对基础阿基米德优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,文中提出了一种基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法。首先,通过佳点集初始化种群,增强初始种群的遍历性,提高初始解的质量;其次,提出自适应反馈调节因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力;最后,提出了莱维旋转变换策略,增加种群的多样性,以防止算法陷入局部最优。将所提算法与主流算法在14个基准测试函数以及部分CEC2014函数上进行30次比较实验,结果表明,所提算法的平均寻优精度、标准差以及收敛曲线均优于对比算法。同时将所提算法分别与对比算法在14个基准函数上进行Wilcoxon秩和检验,检验结果显示所提算法与对比算法的差异性显著。将所提算法应用于焊接梁设计问题,其相比原始算法提升了2%,验证了所提算法的有效性。

摘要： 针对求解最小比率旅行商问题方法存在精度低和速度慢等问题,设计阴阳平衡优化算法进行求解。采用佳点集构造初始解集;以超球体和归档集进行解的更新;并用相对位置索引法将算法搜索空间映射为问题解空间;基于综卦变换引入局部搜索。采用典型算例进行一系列数值实验,并将算法与微粒群优化算法、引力搜索算法、生物地理学优化算法以及最有价值球员算法进行比较。实验结果表明,所提算法在计算精度和优化速度方面优势显著,能够有效求解最小比率旅行商问题。

摘要： 为了提高铁路货运量的预测精度,针对长短期记忆神经网络性能受隐含层神经元数量、分块尺寸、最大训练周期数以及学习率的影响,提出一种基于改进的蜻蜓算法优化LSTM(Improved DA-LSTM)的铁路货运量预测模型。首先,为提高蜻蜓算法的收敛速度和避免局部最优问题,提出一种佳点集初始化种群的改进蜻蜓算法。其次,为提高LSTM模型的性能,运用改进的蜻蜓算法优化选择LSTM模型参数并进行铁路货运量预测。选择我国2001—2019年铁路货运量数据为研究对象,与DA-LSTM、GA-LSTM、PSO-LSTM、LSTM和BPNN相比,Improved DA-LSTM铁路货运量预测模型预测精度分别提高了0.6642%、0.6776%、1.2038%、1.3853%和2.0466%。

摘要： 约束优化问题普遍存在于各科学和工程领域中,研究该类型问题的求解方法具有重要意义。在基本海洋捕食者算法的基础上,首先引入ε约束法,将算法的适用领域拓展到约束优化问题,然后通过引入基于佳点集理论的种群初始化方法、一般反向学习策略和基于Logisitic混沌映射的局部强化搜索策略,进一步提高了算法的寻优性能,从而构建了一种用于求解约束优化问题的新算法。

摘要： 软件测试用例集的数量和质量决定了软件测试过程中的效率。随着软件规模逐渐增大,执行大规模的测试用例是一项非常耗时且成本很高的工作。测试用例约简优化问题是在满足给定的测试需求下,通过识别冗余的测试用例并且移除该用例来达到缩减测试用例集的数目。为了解决这个问题,提出了一种基于樽海鞘算法的测试用例集的约简方法。引入佳点集理论进行种群的初始化,增加初始种群的多样性;采用重心反向变异策略对位置进行变异,挑出局部最优解。实验证明,该算法性能优良且具有良好的稳定性。

摘要： 面向路径覆盖的测试用例生成作为一项有效的白盒测试技术,对提高软件测试效率和降低测试成本有重要意义。针对传统遗传算法过早收敛和收敛速度慢的问题,提出一种基于佳点集遗传算法的多路径覆盖测试用例生成方法。算法根据问题特征采用不同的编码方式,对于二进制编码的个体,设计佳点集交叉算子生成子代个体,实数编码的个体,设计一种混沌交叉方法生成子代个体;考虑分支距离和个体穿越路径与目标路径矩阵的相似度作为适应度函数。实验结果表明,与其他算法相比,该方法在覆盖率以及测试时间方面均具有优势。

摘要： 至少一个实施例涉及一种方法，该方法包括：对与第一深度图像的图像区域相关联的投影模式进行编码，所述投影模式指示所述图像区域是存储沿着相同投影方向的点云的至少一个正交投影的3D点的最小深度值还是最大深度值；以及将深度最小和最大深度值编码为所述投影模式的函数。

摘要： 本发明提供了一种多点集中接地装置以及多点集中接地系统，涉及车载电器接地技术领域，该多点集中接地装置包括搭铁主体、搭铁环抱件和多个接线端子，搭铁环抱件用于设置在接地表面上，且搭铁环抱件上开设有搭铁开孔，搭铁主体与搭铁环抱件可拆卸连接，且搭铁主体的底部伸入搭铁开孔，多个接线端子可拆卸地连接在搭铁主体的两侧并与搭铁主体电接触。相较于现有技术，本发明提供的一种多点集中接地装置，能够提高电器控制的精准度，接地效果好，安全性高，同时接地线路简单，组装效率高并且能够降低对地消耗电能量。

摘要： 本发明公开一种点集与点集的匹配方法及装置，包括粗搜索匹配过程和精搜索优化过程。粗搜索匹配过程：获取第一点集和第二点集，构建金字塔搜索模型，在模型的顶层搜索空间输入变换关系参数的范围，通过逐层遍历金字塔搜索模型，得到满足覆盖率条件的粗搜索变换结果，作为精搜索优化的输入参数，能减少遍历搜索空间的耗时和计算量，提高匹配效率；精搜索优化过程是根据粗搜索变换结果，计算第一点集和第二点集的匹配关系，根据匹配关系进行优化，输出匹配参数，匹配参数包括覆盖率、RMS误差以及点集间的变化关系和匹配关系，其匹配精度能够达到平移0.01，旋转0.05度，缩放0.05倍，适用范围更加广泛。

摘要： 一种区块链网络、节点集合的维护方法及装置。该区块链网络基于结构化P2P网络构建，各区块链节点与任一区块链节点所对应2 n叉树中的至少部分叶子节点一一对应，任意两区块链节点的异或距离由相应叶子节点的标识计算得到，属于同一子树的各个叶子节点的节点标识分别与所述任一区块链节点对应的叶子节点的节点标识计算得到的异或距离相同，n为大于1的整数；区块链网络中的任一区块链节点用于：维护与每个预设值一一对应的节点集合；与任一预设值对应的节点集合用于记录与所述任一区块链节点的异或距离为该预设值的区块链节点，这些节点用于将来自所述任一区块链节点的区块链消息转发至与该节点的异或距离为所述任一预设值的目的区块链节点。

摘要： 本实用新型提供了一种多点集中接地装置以及多点集中接地系统，涉及车载电器接地技术领域，该多点集中接地装置包括搭铁主体、搭铁环抱件和多个接线端子，搭铁环抱件用于设置在接地表面上，且搭铁环抱件上开设有搭铁开孔，搭铁主体与搭铁环抱件可拆卸连接，且搭铁主体的底部伸入搭铁开孔，多个接线端子可拆卸地连接在搭铁主体的两侧并与搭铁主体电接触。相较于现有技术，本实用新型提供的一种多点集中接地装置，能够提高电器控制的精准度，接地效果好，安全性高，同时接地线路简单，组装效率高并且能够降低对地消耗电能量。

摘要： 本发明涉及一种基于佳点集量子粒子群算法的交直流系统无功优化方法，包括以下步骤：步骤S1：建立交直流系统无功优化模型；步骤S2：对量子遗传算法进行改进；步骤S3：使用改进后的量子遗传算法对交直流系统无功优化模型进行求解。本发明对QPSO进行改进，解决了其容易陷入局部最优，导致早熟收敛的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于佳点集遗传算法的功率电感多目标优化设计方法，属于电力电子技术领域。该方法包括：根据实际应用需求确定待优化参数及其搜索空间；确定约束条件及其边界；根据待优化参数确定目标函数表达式；采用佳点集算法实现种群初始化，并在多约束条件下采用多目标优化的遗传算法对目标函数的最优值进行寻优求解，最终得到其对应的待优化参数值。本发明不仅保证了初始种群分布的均匀性，有助于算法搜索最优解，提高算法性能，而且有效解决了功率电感优化目标单一的问题，反映了多目标之间的利弊权衡关系，有利于功率电感的设计考虑不同的工作场景和设计要求。

摘要： 本发明公开了一种有效初始化人工蜂群算法种群的佳点集构造方法，涉及计算智能技术领域，解决了由于部分佳点取法受限于指数函数取点的约束，收敛速度太慢，还有部分佳点取法由于存在失效个体影响了算法性能的问题，其技术方案要点是：基于数学家华罗庚的佳点集理论，提出第三种佳点取法，能让rk的值都是正数，而{rki}能让每个点的各维参数值都在单位立方体Gs内，用这种佳点取法构造人工蜂群算法中的初始种群，使Gs中的s与人工蜂群算法的问题维度D相等，Gs中的n个点集与SN个蜜源相对应，具有使佳点取法中每个佳点均能够在单位立方体中，避免传统的佳点取法受限于指数函数约束和存在失效个体从而影响算法性能的情况发生的效果。

摘要： 本发明涉及一种基于佳点集量子粒子群算法的交直流系统无功优化方法，包括以下步骤：步骤S1：建立交直流系统无功优化模型；步骤S2：对量子遗传算法进行改进；步骤S3：使用改进后的量子遗传算法对交直流系统无功优化模型进行求解。本发明对QPSO进行改进，解决了其容易陷入局部最优，导致早熟收敛的问题。

摘要： 一种基于佳点集量子粒子群算法的微网优化方法，包括：建立微网多目标优化模型，包括微网多目标优化的目标函数公式和约束条件公式；使用佳点集改进量子粒子群算法；使用佳点集量子粒子群算法对微网多目标优化模型求解。本发明根据最大负荷确定微型燃气轮机的容量，再优化间歇式分布式电源以及储能系统的容量。求解过程中采用佳点集量子粒子群算法，保证了优化结果同时具有良好的选择性和指导性。内置的基于滤波的调度策略能充分发挥微型燃气轮机和储能系统的特性，不但拥有频谱分析法的优势，还具有更好的实时性，能够计算得到微网中分布式电源、储能和微型燃气轮机的位置与容量，实现孤立微网中经济性和污染物排放的整体优化。