将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz系统的仿真控制说明该算法具有快速性好和抗干扰能力强等优点

主要内容 2.1算法的概念 2.2简单算法举例 2.3算法的特性 24怎样表示一个算法 2.5化程序设计方法

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

Potts-Glass模型与算法改进了Hopfield模型与算法.本论文就Potts-Glass模型与算法的软件实现与应用进行了研究,并在微机IBM386上用C++语言基于该算法求解了我国31个城市TSP部,获得了目前最好的结果

炼钢连铸制造流程是一个复杂的多阶段、多产品生产过程,其生产调度问题可建模为车间调度问题.提出一个改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题.改进包括三个方面:基于排序的适应度分配、基于排序的工件过滤交叉算子和基于指数关系的变异率曲线.经24个benchmark的比较测试表明,改进遗传算法比传统遗传算法的寻优能力更强.通过16个生产计划和6个处理工序的炼钢连铸生产调度实例计算结果表明,改进遗传算法是有效的

2.1 算法的概念 2.2 算法的举例 2.3 算法的特性 2.4 怎样表示一个算法 2. 5 结构化程序设计方法

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的

为了识别混沌信号和随机信号,针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和.仿真结果表明,新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的

一、算法的概念 二、简单算法举例 三、算法的特性 四、算法的表示 五、结构化程序设计方法