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球面4R机构近似轨迹综合的社会认知优化算法 预览
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作者 车林仙 黄勇刚 杜力 《机械传动》 北大核心 2020年第2期42-54,共13页
应用坐标变换原理,推导出球面4R机构连杆点轨迹参数方程。在此基础上,以轨迹误差平方和最小为目标函数,以曲柄存在、杆长协调和传动角限制等为约束条件,建立机构不带预定时标近似轨迹综合的约束优化模型。结合自适应罚函数法,应用社会... 应用坐标变换原理,推导出球面4R机构连杆点轨迹参数方程。在此基础上,以轨迹误差平方和最小为目标函数,以曲柄存在、杆长协调和传动角限制等为约束条件,建立机构不带预定时标近似轨迹综合的约束优化模型。结合自适应罚函数法,应用社会认知优化(Social Cognitive Optimi zation,SCO)算法求解该问题。为提高SCO算法的收敛精度和速度,以差分进化(Differential Evolu tion,DE)操作为邻域搜索算子,设计一种加速社会认知优化(Accelerating Social Cognitive Optimiza tion,ASCO)算法。给出机构综合实例,轨迹分析结果表明,所建立的模型和提出的ASCO算法可行有效。比较了基本SCO、DE和ASCO算法求解该机构综合实例的优化性能,数值实验显示,ASCO算法的收敛速度、收敛精度和稳健性等性能指标优于基本SCO和DE算法。 展开更多
关键词 球面4R机构 轨迹综合 约束优化设计 社会认知优化算法 差分进化算法
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基于改进蚁群优化算法的服务组合与优化方法 预览 被引量:1
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作者 沈记全 罗常委 +1 位作者 侯占伟 刘志中 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第12期68-73,共6页
针对传统蚁群算法存在初期信息素积累时间长、易陷入局部最优等不足,在满足用户全局服务质量约束的条件下,提出一种改进的基于蚁群系统的云服务组合算法。借鉴遗传算法的思想得到蚁群系统的初始信息素分布,通过社会认知优化改进蚂蚁寻... 针对传统蚁群算法存在初期信息素积累时间长、易陷入局部最优等不足,在满足用户全局服务质量约束的条件下,提出一种改进的基于蚁群系统的云服务组合算法。借鉴遗传算法的思想得到蚁群系统的初始信息素分布,通过社会认知优化改进蚂蚁寻优路径,并采取优化的蚁群信息素更新策略,从而提高算法搜索效率。实验结果表明,改进的蚁群优化算法在求解云服务组合问题上具有更优的搜索性能。 展开更多
关键词 云服务 全局约束 蚁群系统 遗传算法 社会认知优化算法 服务组合
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求解互补问题的极大熵社会认知算法 预览 被引量:5
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作者 雍龙泉 陈涛 张建科 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第3期 616-618,625,共4页
针对传统算法无法获得互补问题的多个最优解的困难,提出了求解互补问题的社会认知优化算法。通过利用NCP函数,将互补问题的求解转化为一个非光滑方程组问题,然后用凝聚函数对其进行光滑化,进而把互补问题的求解转化为无约束优化问题,利... 针对传统算法无法获得互补问题的多个最优解的困难,提出了求解互补问题的社会认知优化算法。通过利用NCP函数,将互补问题的求解转化为一个非光滑方程组问题,然后用凝聚函数对其进行光滑化,进而把互补问题的求解转化为无约束优化问题,利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性以及智能性从而完成对目标的优化。该算法对目标函数的解析性质没有要求且容易实现,数值实验结果表明了该方法是有效的。 展开更多
关键词 互补问题 社会认知算法 智能优化算法 极大熵方法 NCP函数
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非线性约束优化的算法分析 预览 被引量:4
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作者 郭庆军 李慧民 赛云秀 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期 198-200,242,共4页
针对非线性约束优化问题,运用了一种新的智能优化算法——社会认知优化算法。社会认知优化算法是一种基于社会认知理论的集群智能优化算法,它对目标函数的解析性质没有要求,适合于大规模约束问题处理的优点,使搜索不容易陷入局部最... 针对非线性约束优化问题,运用了一种新的智能优化算法——社会认知优化算法。社会认知优化算法是一种基于社会认知理论的集群智能优化算法,它对目标函数的解析性质没有要求,适合于大规模约束问题处理的优点,使搜索不容易陷入局部最优。将该算法引入非线性约束问题,解决优化问题。通过实例和其他算法进行比较,对比数值实验结果表明,即使只有一个学习主体,该算法能够高效、稳定地得到解决方案,便于求解非线性约束优化问题。 展开更多
关键词 社会认知算法 非线性约束优化 智能优化算法 社会认知理论
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求解分式规划的社会认知算法 预览 被引量:4
5
作者 张建科 孙家泽 寇晓丽 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第21期 5543-5545,共3页
对分式规划问题进行了研究,由于此类问题目标函数为分式,传统的梯度类算法求解此类问题很困难。结合近年来出现的一类新的智能算法——社会认知算法,给出了该类问题的一种有效求解方法。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习... 对分式规划问题进行了研究,由于此类问题目标函数为分式,传统的梯度类算法求解此类问题很困难。结合近年来出现的一类新的智能算法——社会认知算法,给出了该类问题的一种有效求解方法。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性以及智能性从而完成对目标的优化。该算法对目标函数的解析性质没有要求,具有易实现、高效以及普适性。数值结果表明了该方法在求解分式规划问题中的有效性。 展开更多
关键词 社会认知算法 分式规划 智能优化算法 进化计算 认知理论
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