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提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果
一种新的自适应优化算法!
自适应变步长的目标SIR快速收敛算法,郭伟,张昭昭,文中针对目前的功率控制算法调整周期比较长,对初始目标信噪比的收敛速度比较慢的特点,提出了一种新的利用自适应变步长技术来达
针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤
收敛速度和稳定误差是在线盲源分离算法的两个重要的性能指标。为了加快算法的收敛速度,提高算法的跟踪性能,提出一种基于NPCA的自适应变步长盲源分离算法。该算法的迭代步长随着输入信号和混合矩阵的变化而变化
在压缩感知中,降低传感矩阵的列相干性可以提高重构精度。因为稀疏字典一般是固定的,所以目前主要通过优化测量矩阵来间接降低传感矩阵列相干性。提出一种改进的测量矩阵优化算法,使用梯度下降法更新测量矩阵并结合
主要阐述了变步长自适应盲源分离算法中变步长选取的基本原理及其性能。首先,简单介绍了经典自适应盲源分离算法;然后,在此基础上对近年来出现的各种变步长盲源自适应盲分离算法进行归类,并一一分析了每类算法中各
为获得科学合理的群体决策结果,并在综合集成研讨厅中维护一个动态的专家权重信息库,提出了一种基于TOPSIS法和灰色关联度的专家权重自适应调整算法,算法综合考虑了专家个体与群体在方案重要属性以及方案序的
针对风险管理下的粮食应急路径优化问题,将“运输风险最小”和“运输时间最小”作为目标,建立相应的优化模型。利用“最大最小蚂蚁系统”进行求解,为避免过早陷入局部最优,提出自适应混沌蚁群优化算法。该算法利用
解决优化问题的一种新算法,根据菌群的活动而得出的优化算法
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