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改进教与学优化算法的 LQR 控制器优化设计北大核心CSCDCSTPCD
作者：拓守恒邓方安雍龙泉
发表期刊：智能系统学报 2014年5期
关键词：教与学优化算法LQR控制器优化控制主动悬架粒子群优化算法遗传算法
摘要：为了快速有效地确定线性二次最优控制（ linear quadratic regulator， LQR）问题中的加权矩阵Q和R，针对主动悬架LQR控制器权系数设计问题，提出一种改进的教与学优化算法进行LQR优化设计。算法对基本教与学优化算法中的“教”与“学”阶段进行了进一步的改进，同时提出一种“自我学习”策略。通过仿真实验表明，和基本教与学算法、粒子群算法、遗传算法相比，本文算法在对主动悬架LQR控制器优化时，具有收敛…查看全部>>
基于时段耦合特性的动态环境经济调度求解方法北大核心CSTPCD
作者：王小飞胡志坚仉梦林胡美玉汪祥邓奥攀
发表期刊：电力建设 2016年10期
关键词：动态环境经济调度(DEED)教与学优化算法贪婪选择时段耦合特性
摘要：基于电力系统动态环境经济调度(dynamic economic emission dispatch,DEED)在时段间的耦合特性,提出了一种改进的教与学优化算法,用于求解DEED问题,对燃料费用和污染气体排放量同时进行优化.采用反向学习策略改善种群的多样性,单时段教与学过程来提高算法的局部寻优能力,单时段贪婪选择机制在全局范围内找到新的搜索空间,平衡局部寻优与全局寻优能力.对10机39节点系统进行仿真分析,结果表明所提策略可以显著提高…查看全部>>
一种多反向学习的教与学优化算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：何杰光彭志平崔得龙李启锐
发表期刊：工程科学与技术 2019年6期
关键词：教与学优化算法反向学习搜索边界种群信息非线性混合模型
摘要：针对原始教与学优化算法全局搜索和局部搜索协调不足、当前反向学习策略过于单一的问题,将多种反向学习策略同教与学优化算法相结合,提出一种基于多反向学习的教与学优化(MOTLBO)算法.首先,借鉴反向学习的思想,设计一种基于Sigmoid函数且随进化代数逐渐变化的非线性混合反向学习模型,模型综合考虑了问题的搜索边界信息和种群的历史搜索信息;其次,在原始教与学算法教和学两个阶段的基础上,增加了基于搜索边界指导的自学习阶段,增强了种群的多样性;…查看全部>>
基于讨论组和自主学习的教与学优化算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：吴聪聪贺毅朝陈嶷瑛张祖斌刘雪静
发表期刊：计算机应用研究 2018年5期
关键词：教与学优化算法讨论组自主学习变异
摘要：教与学优化算法(teaching-learning-based optimization,TLBO)是一种模仿教学过程的新型启发式优化算法.针对TLBO算法寻优精度低、稳定性差的特点,提出了基于讨论组和自主学习的教与学优化算法DSTLBO(discussion group and self-learning TLBO).在原TLBO算法的“教”阶段当中加入了小组讨论,随机将全体同学分成若干组,通过组内学生向本组中学习最好的组长学习,提…查看全部>>
环链种群结构的多目标教与学优化算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：林震陈辉金帅剑平
发表期刊：计算机应用研究 2018年2期
关键词：教与学优化算法多目标优化问题环链种群结构学习机制
摘要：针对教与学算法采用贪婪进化机制,易造成种群多样性较差的问题,将环链拓扑结构引入到多目标教与学算法中,并改进了自我学习机制,提出了一种环链种群结构的多目标教与学优化算法.根据多种群进化方式,通过一种环链结构将种群划分为多个邻域,每个邻域代表一个小种群,且相邻种群之间存在重叠.在教与学进化过程中,在每个小种群中设置一名教师,由每一位教师引导各自的种群独立进化,且彼此之间存在进化信息交流.同时,提出一种改进的学习机制来提升局部寻优能力…查看全部>>
0-1非线性规划问题改进的教与学优化算法CSTPCD
作者：张林李会荣
发表期刊：计算机与数字工程 2017年5期
关键词：0-1非线性规划约束优化教与学优化算法
摘要：将0-1非线性规划问题转化为约束优化问题,采用动态双目标的约束处理方法,对教与学优化算法的迭代方程进行改进,提出了一种求解0-1非线性规划问题的改进教与学优化算法.数值实验表明,新算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力,显示了算法的有效性和通用性.
基于双重扰动与改进教与学优化算法的DNA微阵列集成分类CSTPCD
作者：陈涛
发表期刊：中南民族大学学报（自然科学版） 2018年3期
关键词：DNA微阵列选择性集成邻域互信息教与学优化算法
摘要：针对DNA微阵列的高维、小样本及高冗余等特点,提出了一种新的集成分类方法.基于bootstrap技术的样本扰动和kruskalwallis与邻域互信息的特征扰动训练多个具有较大差异性和较高准确性的基分类器;针对教与学优化算法易陷入局部最优、优化精度不高和收敛速度较慢等不足,从"教"与"自学"过程入手,设计了一种改进的教与学优化算法实现基分类器的选择性集成,并用于DNA微阵列分类.仿真实验结果表明:该方法在分类精度、集成规模、稳定性等方面具有较强的优势.
磁悬浮带式输送机电磁结构优化北大核心CSTPCD
作者：胡坤蒋浩季晨光潘泽
发表期刊：工矿自动化 2021年2期
关键词：磁悬浮带式输送机电磁结构Halbach阵列教与学优化算法约束优化问题
摘要：常规磁悬浮带式输送机采用永磁体和电磁铁组合的电磁结构,在磁悬浮支承力需求较高的工况条件下具有易发热、电流损耗大等问题.为解决该问题,提出了一种基于Halbach阵列的电磁结构.以电磁结构磁感应强度最大为目标函数,以电磁结构尺寸和磁感应强度分布范围为约束条件,建立了电磁结构优化数学模型.针对教与学优化(TLBO)算法用于求解电磁结构优化数学模型时容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的TLBO算法,该算法通过筛选引入新种群及改进教学阶段…查看全部>>
基于教与学优化算法的PID控制器参数寻优北大核心CSCDCSTPCD
作者：何学明苗燕楠罗再磊
发表期刊：计算机工程 2015年8期
关键词：教与学优化算法PID控制器参数自整定遗传算法粒子群优化算法
摘要：PID控制器的参数整定表现为在3个参数空间中寻求最优值,使得系统的控制性能达到最优.教与学优化算法是一种新兴的群智能优化算法.为加强PID控制器的参数整定,基于教与学优化算法,提出一种PID控制器参数自整定方法,实现PID控制器的参数寻优.利用Matlab进行实例仿真,结果表明,与基于粒子群算法和遗传算法的PID参数整定方法进行比较,该方法参数简单、精度高,可快速有效地实现PID控制器参数的自整定.
基于协同进化教与学优化算法的图像分割北大核心CSTPCD
作者：孙希霞白晓东许斌潘甦
发表期刊：南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年2期
关键词：图像分割二维最大熵教与学优化算法协同进化算法
摘要：提出了一种基于协同进化教与学优化(Co-evolutionary Teaching-and-Learning based Optimization,CTLBO)算法的二维最大熵多阈值分割方法.首先,给出了二维熵多阈值分割的最优化模型.然后,针对教与学优化(Teaching-and-Learning based Optimization,TLBO)算法存在的早熟收敛和停滞问题,提出了一种CTLBO算法,并将该算法应用于二维熵多阈值分割最…查看全部>>

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