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求解旅行商问题的萤火虫遗传算法 预览
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作者 张立毅 高杨 费腾 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期1939-1944,共6页
为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机... 为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机制,提出萤火虫遗传算法。运用旅行商问题对改进遗传算法进行计算机测试仿真,仿真结果表明,改进遗传算法在求解精度和收敛速度上优于基本遗传算法。 展开更多
关键词 遗传算法 萤火虫算法 变邻域扰动机制 萤火虫遗传算法 旅行商问题
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一种多策略协同的多目标萤火虫算法 预览
2
作者 谢承旺 张飞龙 +2 位作者 陆建波 肖驰 龙广林 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2359-2367,共9页
现实中的多目标优化问题不断增多且日益复杂,需要不断发展新型启发式算法应对挑战.提出一种多策略协同的多目标萤火虫算法MOFA-MCS.该算法采用均匀化与随机化相结合的方法产生初始种群;利用档案集中的精英解个体指导萤火虫移动;并在移... 现实中的多目标优化问题不断增多且日益复杂,需要不断发展新型启发式算法应对挑战.提出一种多策略协同的多目标萤火虫算法MOFA-MCS.该算法采用均匀化与随机化相结合的方法产生初始种群;利用档案集中的精英解个体指导萤火虫移动;并在移动的过程施加Lévy flights随机扰动;最后,利用ε-三点最短路径策略维护档案解群的多样性.MOFA-MCS算法与其他6种经典的多目标进化算法一同在12个基准的多目标测试问题上进行实验,结果表明所提算法在收敛性、多样性方面总体上具有显著的性能优势. 展开更多
关键词 多目标优化问题 萤火虫算法 多目标萤火虫算法 多策略协同
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基于改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断 预览
3
作者 张博皓 吕冰 《微型电脑应用》 2019年第5期107-110,共4页
针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断。研... 针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断。研究结果表明,与其他算法比较可知,IFA_ELM可以有效提高电力电容器故障诊断的准确率和降低误判率,为电力电容器故障诊断提供新的方法和途径。 展开更多
关键词 萤火虫算法 极限学习机 电力电容器 遗传算法 粒子群算法
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基于CFA优化Macro/Femtocell异构网络能效的子载波分配 预览
4
作者 吉晓香 刘清 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第8期134-137,159共5页
针对FA算法存在局部最优和早熟问题,将云模型和萤火虫算法结合起来,提出一种云模型萤火虫算法优化Macro/Femtocell异构网络能效方法。以网络能效最大化为目标,在满足Macro/Femtocell异构网络用户服务质量前提下,运用云模型萤火虫算法进... 针对FA算法存在局部最优和早熟问题,将云模型和萤火虫算法结合起来,提出一种云模型萤火虫算法优化Macro/Femtocell异构网络能效方法。以网络能效最大化为目标,在满足Macro/Femtocell异构网络用户服务质量前提下,运用云模型萤火虫算法进行子载波分配优化研究。通过研究不同载波数、不同用户数量和网络能耗之间的关系,结果表明,与FA、PSO和GA相比较,CFA算法获取的传输速率更大,因此系统能效更高。 展开更多
关键词 云模型 萤火虫算法 粒子群算法 遗传算法 用户服务质量
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基于Spark的分布式科技专家推荐模型 预览
5
作者 穆诗棋 徐小良 +2 位作者 何宏 王宇翔 夏一行 《杭州电子科技大学学报:自然科学版》 2019年第5期30-34,55共6页
为了快速精准地将企业技术需求与科技专家进行匹配,提出一种基于Spark的分布式科技专家推荐模型,解决海量科技资源分类效果不佳和推荐速度慢的问题。首先,采用改进的基于萤火虫的近邻传播聚类算法(Firefly Algorithm Affinity Propagati... 为了快速精准地将企业技术需求与科技专家进行匹配,提出一种基于Spark的分布式科技专家推荐模型,解决海量科技资源分类效果不佳和推荐速度慢的问题。首先,采用改进的基于萤火虫的近邻传播聚类算法(Firefly Algorithm Affinity Propagation clustering,FAAP)对参考度进行自适应优化,以提高数据集的分类效果;其次,在Spark环境下,研究一种基于近邻传播聚类算法的科技专家推荐模型,采用FAAP算法优化科技资源的分类效果,设计打分机制对推荐专家进行排序,并根据企业需求进行高级筛选,快速匹配科技专家和企业技术需求,加快科技专家推荐的速度。 展开更多
关键词 专家推荐 近邻传播聚类算法 萤火虫算法 SPARK
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基于动态步长变化的萤火虫算法 预览
6
作者 汪靖 刘桂元 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1001-1007,共7页
为避免萤火虫算法过早陷入局部最优,提出一种基于动态步长变化改进的萤火虫算法。通过动态步长模型调整萤火虫算法在演化过程中的搜索状态,调节吸引力参数,保持萤火虫群体在搜索过程中的空间多样性。对13个经典benchmark函数进行验证,... 为避免萤火虫算法过早陷入局部最优,提出一种基于动态步长变化改进的萤火虫算法。通过动态步长模型调整萤火虫算法在演化过程中的搜索状态,调节吸引力参数,保持萤火虫群体在搜索过程中的空间多样性。对13个经典benchmark函数进行验证,验证结果表明,相比其它改进萤火虫算法,该算法在全局寻优能力上有较大优势。 展开更多
关键词 群体智能 启发式算法 萤火虫算法 全局寻优 优化
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基于萤火虫算法的最大值最小化着色旅行商问题的求解 预览
7
作者 王东明 代星 +2 位作者 孟祥虎 徐向平 李俊 《扬州大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期56-60,共5页
针对遗传算法在求解最大值最小化着色旅行商问题(min-max colored traveling salesman problem, MM-CTSP)中存在解质量欠佳、耗时多和收敛速度慢等问题,提出基于萤火虫算法的MM-CTSP求解方法,采用直接路径编码方式提高解码效率;采用翻... 针对遗传算法在求解最大值最小化着色旅行商问题(min-max colored traveling salesman problem, MM-CTSP)中存在解质量欠佳、耗时多和收敛速度慢等问题,提出基于萤火虫算法的MM-CTSP求解方法,采用直接路径编码方式提高解码效率;采用翻转变异策略更新个体,提高算法的收敛速度.结果表明,该方法的解质量高,耗时少,收敛速度快,且城市规模越大其优势越明显. 展开更多
关键词 着色旅行商问题 最大值最小化 萤火虫算法 遗传算法
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在萤火虫算法中优化ELM的用户心理体验评价研究 预览
8
作者 杨欢欢 张严心 《现代科学仪器》 2019年第1期168-171,共4页
为实现用户心理体验的科学合理评价,针对极限学习机的评价精度受初始的输入权重W和隐含层偏置b的选择影响,提出一种萤火虫算法优化极限学习机的用户心理体验评价方法。为了更好地衡量和评价用户心理体验,首先建立用户心理体验框架模型,... 为实现用户心理体验的科学合理评价,针对极限学习机的评价精度受初始的输入权重W和隐含层偏置b的选择影响,提出一种萤火虫算法优化极限学习机的用户心理体验评价方法。为了更好地衡量和评价用户心理体验,首先建立用户心理体验框架模型,之后运用层次分析法构建出用户心理体验的评价指标体系。将6个二级评价指标作为FA-ELM的输入,用户心理体验得分作为FA-ELM的输出。研究结果表明,该算法FA-ELM可以有效提高用户心理体验评价的精度,且具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 萤火虫算法 极限学习机 用户心理体验 粒子群算法 层次分析法
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基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法 预览
9
作者 刘晓明 沈明玉 侯整风 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3257-3262,共6页
针对模糊C均值(FCM)聚类算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优问题,提出了一种基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法(LFAFCM)。该算法改变萤火虫算法的随机移动策略,以平衡算法局部搜索和全局搜索能力;萤火虫位置更新过程中引入Levy飞... 针对模糊C均值(FCM)聚类算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优问题,提出了一种基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法(LFAFCM)。该算法改变萤火虫算法的随机移动策略,以平衡算法局部搜索和全局搜索能力;萤火虫位置更新过程中引入Levy飞行机制,以提高全局寻优能力;根据迭代次数和萤火虫位置动态调整每个萤火虫的尺度系数,以限制Levy飞行可搜索范围,并加快算法收敛速度。利用5个UCI数据集对算法进行实验验证,实验结果表明,该算法有效避免了陷入局部最优并具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 Levy飞行 尺度系数 萤火虫算法 模糊C均值聚类算法 动态调整
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颗粒增强材料喷涂机器人的运动轨迹规划研究 预览
10
作者 张萍 《机械设计与制造工程》 2019年第11期18-22,共5页
为避免人工势场(APF)算法陷入震荡和局部极小值,将萤火虫算法(FA)引入人工势场算法,利用FA的寻优特性进行颗粒增强材料喷涂机器人的运动路径规划。首先,将颗粒增强材料喷涂机器人的路径规划问题转化为当前机器人位置寻优的过程,并建立... 为避免人工势场(APF)算法陷入震荡和局部极小值,将萤火虫算法(FA)引入人工势场算法,利用FA的寻优特性进行颗粒增强材料喷涂机器人的运动路径规划。首先,将颗粒增强材料喷涂机器人的路径规划问题转化为当前机器人位置寻优的过程,并建立相应的数学模型;其次,根据障碍物分布和是否陷入局部最小值或者震荡等情况,对颗粒增强材料喷涂机器人的路径规划采用不同策略,通过FA搜索梯度方向上最优解,从而绕过障碍物或逃逸实现路径的最优规划。仿真结果表明,该算法易于找出最优路径并避免震荡,可以进行运动轨迹的实时规划。 展开更多
关键词 萤火虫算法 人工势场算法 栅格法 机器人 轨迹规划
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带权重的贪心萤火虫算法求解0-1背包问题 预览
11
作者 任静敏 潘大志 《计算机与现代化》 2019年第5期86-91,共6页
根据萤火虫算法的自身特点,将自适应权重、改进贪心算法、变异算子与基本萤火虫算法相结合,提出一种带权重的贪心萤火虫算法。通过加入自适应权重与变异算子,可以提高算法全局搜索能力,加入贪心算法在一定程度上可提高算法收敛速度,整体... 根据萤火虫算法的自身特点,将自适应权重、改进贪心算法、变异算子与基本萤火虫算法相结合,提出一种带权重的贪心萤火虫算法。通过加入自适应权重与变异算子,可以提高算法全局搜索能力,加入贪心算法在一定程度上可提高算法收敛速度,整体看,改进萤火虫算法提高了算法性能。通过仿真实验将改进后的算法与一些基本算法进行比较,实验结果表明,该算法在求解0-1背包问题时,无论在运算速度还是求解精度上都有明显改进。 展开更多
关键词 萤火虫算法 背包问题 贪心算法 变异算子 自适应权重
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具有协同寻优的蝙蝠萤火虫混合优化算法 预览
12
作者 温泰 赵志刚 莫海淼 《广西科学院学报》 2019年第2期140-146,共7页
萤火虫算法存在着对于初始解分布的依赖性、后期收敛速度慢、易于停滞、早熟和求解精度低等缺陷。本研究在萤火虫算法引入蝙蝠种群在全局最优附近进行更加详细的局部搜索,以协助萤火虫种群进行寻优;并在寻优过程中加强蝙蝠种群与萤火虫... 萤火虫算法存在着对于初始解分布的依赖性、后期收敛速度慢、易于停滞、早熟和求解精度低等缺陷。本研究在萤火虫算法引入蝙蝠种群在全局最优附近进行更加详细的局部搜索,以协助萤火虫种群进行寻优;并在寻优过程中加强蝙蝠种群与萤火虫种群的信息交互,协调寻优;最后对全局最优个体进行高斯扰动以增加种群的多样性,从而避免种群陷入局部最优解。通过使用6个常见的基准测试函数对该算法进行测试,并与其他3种算法(标准粒子群算法、蝙蝠算法、萤火虫算法)进行对比实验,结果表明该混合算法的总体性能优于其他3种算法。引入蝙蝠种群对萤火虫性能有较大提升,改善切实有效。 展开更多
关键词 函数优化 蝙蝠算法 萤火虫算法 协同寻优
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基于改进萤火虫算法的铁路运行调度算法研究 预览
13
作者 徐虎 《微型电脑应用》 2019年第11期102-105,共4页
由于随机因素和不确定因素的影响,铁路列车容易出现时间偏差的问题,为此将改进的萤火虫算法引入铁路列车运行调度数学模型。为了实现列车的合理调度,在确保列车安全运行的前提下,使得铁路运行列车上行时间差和下行时间误差的总和最小。... 由于随机因素和不确定因素的影响,铁路列车容易出现时间偏差的问题,为此将改进的萤火虫算法引入铁路列车运行调度数学模型。为了实现列车的合理调度,在确保列车安全运行的前提下,使得铁路运行列车上行时间差和下行时间误差的总和最小。研究结果表明,通过IFA算法优化调整列车调度,在保证列车安全运行的情况下,可以将列车晚点产生的不利影响控制在很小的区间范围内。 展开更多
关键词 萤火虫算法 数学模型 调度优化 铁路列车 粒子群算法
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FA-LMBP混合神经网络算法在图像压缩中的应用
14
作者 王海军 金涛 门克内木乐 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第19期119-125,共7页
提出基于萤火虫算法与LM(Levenberg-Marquardt)算法相结合的FA-LMBP混合神经网络算法图像压缩模型。利用该模型进行求解时,通过萤火虫算法按照目标函数进行全局搜索,得到反向传播(BP)神经网络的一组权阈值最优近似解,以该近似解作为BP... 提出基于萤火虫算法与LM(Levenberg-Marquardt)算法相结合的FA-LMBP混合神经网络算法图像压缩模型。利用该模型进行求解时,通过萤火虫算法按照目标函数进行全局搜索,得到反向传播(BP)神经网络的一组权阈值最优近似解,以该近似解作为BP模型初值,利用LM算法对这组权阈值进行二次优化训练,得到最终的图像压缩模型。实验结果表明,在相同训练次数和相同误差精度下,基于FA-LMBP混合神经网络算法的压缩图像模型重建质量明显高于BP算法和LMBP算法模型。 展开更多
关键词 图像处理 图像压缩 萤火虫算法 神经网络 LMBP算法
基于Petri网与IFA的3D NoC测试调度优化研究
15
作者 胡聪 郑岚 +3 位作者 覃斌毅 周甜 朱爱军 朱望纯 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第11期99-106,共8页
针对三维片上网络(3D NoC)测试调度困难、并行测试效率低的问题,提出了一种层次着色赋时Petri网(HCTPN)与改进萤火虫算法(IFA)相结合的方法.该方法通过HCTPN模型分层描述系统调度过程和局部测试细节,并将测试调度方案与变迁发生序列相关... 针对三维片上网络(3D NoC)测试调度困难、并行测试效率低的问题,提出了一种层次着色赋时Petri网(HCTPN)与改进萤火虫算法(IFA)相结合的方法.该方法通过HCTPN模型分层描述系统调度过程和局部测试细节,并将测试调度方案与变迁发生序列相关联.为了优化模型中的路由计算变迁,针对3D Torus拓扑结构设计了一种改进路由算法.在此基础上,使变迁发生序列映射为萤火虫个体,同时采用融合了反向学习机制与差分进化算法的IFA来寻找最优序列.实验结果表明,HCTPN模型能清晰刻画测试的调度过程、资源约束、优先级等特性;改进路由算法能有效减少测试调度过程中的路由时间;IFA能高效求得测试调度最优解,测试时间较其他方法最大程度上降低了18.9%,有效提升了测试效率. 展开更多
关键词 三维片上网络 测试调度 层次着色赋时Petri网 路由算法 萤火虫算法
混合蚁群算法求解带软时间窗的车辆路径问题 预览 被引量:1
16
作者 李卓 李文霞 +2 位作者 巨玉祥 陈晓明 何晓平 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》 2019年第4期761-766,共6页
针对车辆路径问题中传统硬时间窗过于刚性的问题,将软时间窗引入模型约束,建立基于总配送费用最小化的优化模型.同时,考虑到蚁群算法在求解该类问题上的不足,提出萤火虫算法与蚁群算法混合来突破原有算法的瓶颈.将萤火虫个体间的寻优过... 针对车辆路径问题中传统硬时间窗过于刚性的问题,将软时间窗引入模型约束,建立基于总配送费用最小化的优化模型.同时,考虑到蚁群算法在求解该类问题上的不足,提出萤火虫算法与蚁群算法混合来突破原有算法的瓶颈.将萤火虫个体间的寻优过程引入蚁群算法,以指导蚂蚁搜索额外解空间,以此改善每代可行解的多样性,从而在蚂蚁信息素更新过程中进行扰动,提高算法求解质量.数值实验表明,相较于传统蚁群算法,混合算法在求解的精确性与稳健性上具有显著优势,验证了算法的可行性与有效性. 展开更多
关键词 交通工程 车辆路径问题 蚁群算法 萤火虫算法 软时间窗
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基于精英反向学习的萤火虫k-means改进算法 预览
17
作者 汤文亮 张平 汤树芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3164-3169,共6页
为解决传统k-means聚类算法在聚类精度及中心点选取方面的问题,提出一种基于精英反向学习的萤火虫k-means改进算法。针对k-means算法的弱点,利用萤火虫优化算法具有较强全局搜索能力这一特性,使用精英反向学习策略对萤火虫进行改进,扩... 为解决传统k-means聚类算法在聚类精度及中心点选取方面的问题,提出一种基于精英反向学习的萤火虫k-means改进算法。针对k-means算法的弱点,利用萤火虫优化算法具有较强全局搜索能力这一特性,使用精英反向学习策略对萤火虫进行改进,扩大萤火虫的搜索范围并提高收敛速度,对萤火虫的吸引度和步长因子进行改进,提升聚类效率。将改进算法运用到UCI标准数据集进行聚类仿真实验,该算法在寻优精度和收敛速度上有更好的结果,验证了其有效性。 展开更多
关键词 萤火虫算法 K-MEANS算法 精英反向学习 反向学习策略 精英反向解
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基于精英邻居引导的萤火虫算法 预览
18
作者 汪春峰 褚新月 《河南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第6期15-21,共7页
由于萤火虫的移动采用的是全吸引模型,所以当迭代过程中有移动时,可能会存在振荡较大、时间计算复杂度较高等问题.为了克服这些不足,提出了一种基于精英邻居引导的萤火虫算法.算法通过利用精英邻居的信息引导萤火虫的移动,减少振荡的发... 由于萤火虫的移动采用的是全吸引模型,所以当迭代过程中有移动时,可能会存在振荡较大、时间计算复杂度较高等问题.为了克服这些不足,提出了一种基于精英邻居引导的萤火虫算法.算法通过利用精英邻居的信息引导萤火虫的移动,减少振荡的发生,降低时间计算复杂度.同时,若某只萤火虫周围不存在精英邻居,则利用自身的信息进行反向学习以提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明本文算法的鲁棒性、寻优精度及搜索速度均优于其他几种算法. 展开更多
关键词 萤火虫算法 精英邻居 反向学习 时间计算复杂度
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基于改进萤火虫算法的云计算任务调度算法
19
作者 李成辉 李仁旺 +1 位作者 杨强光 贾江鸣 《浙江理工大学学报》 2019年第3期354-359,共6页
针对云计算环境中的大量任务,为提高资源利用率,缩短任务完成时间,提出了一种基于改进萤火虫算法的任务调度算法。首先用每只萤火虫的位置表示一种可行的调度方案,利用自然数对萤火虫进行编码表示其所在位置,并随机初始化种群;然后在搜... 针对云计算环境中的大量任务,为提高资源利用率,缩短任务完成时间,提出了一种基于改进萤火虫算法的任务调度算法。首先用每只萤火虫的位置表示一种可行的调度方案,利用自然数对萤火虫进行编码表示其所在位置,并随机初始化种群;然后在搜索过程中利用混沌扰动对适应度函数值较低的萤火虫进行激活,保持种群活性,利用真实物理反弹理论对飞出搜索区域的萤火虫进行控制,维护种群多样性,降低陷入局部最优的概率。在CloudSim平台进行仿真测试,结果表明,该算法能够有效缩短任务完成时间,且寻优结果更佳。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 萤火虫算法 混沌 多样性
一种改进的加权贝叶斯恶意软件识别方法 预览
20
作者 黄迎春 张雨薇 《沈阳理工大学学报》 CAS 2019年第1期43-47,共5页
目前恶意软件的安全威胁越来越严重,提高恶意软件的识别准确率已成为亟待解决的问题。针对朴素贝叶斯方法恶意软件识别准确率不高的问题,提出一种利用萤火虫算法改进加权贝叶斯的恶意软件识别方法,以恶意软件的行为数据作为特征,通过萤... 目前恶意软件的安全威胁越来越严重,提高恶意软件的识别准确率已成为亟待解决的问题。针对朴素贝叶斯方法恶意软件识别准确率不高的问题,提出一种利用萤火虫算法改进加权贝叶斯的恶意软件识别方法,以恶意软件的行为数据作为特征,通过萤火虫算法不断地迭代来优化样本属性的权值,将权值带入加权贝叶斯模型中识别恶意软件,通过对virusshare网站的1300个样本进行实际检测,相比于朴素贝叶斯和互信息加权贝叶斯恶意软件识别方法,其平均识别准确率分别提高了17%和6%,表明新方法具有更好的识别效果。 展开更多
关键词 恶意软件 准确率 萤火虫算法 识别方法
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