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克服经典平差线性化的不足,将遗传算法理论引入卫星影像的空间后方交会解算中,利用遗传算法全局和局部搜索力强的优势,求解IKONOS影像和模拟影像的单片空间后方交会病态问题。实验结果表明,遗传算法可以有效求得精度较高的最优解;同时,相比最小二乘、岭估计等方法,其运行效率也较高。 相似文献
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为克服线性经典平差的不足,对非线性最小二乘进行了研究,主要将遗传算法应用于非线性模型参数估计领域,并采用阻尼最小二乘法和高斯-牛顿法对同一观测数据进行了处理,且对解算结果进行了比较。 相似文献
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旅行商路径优化问题是经典的网络分析问题之一。由于旅行商问题具有NP Hard特性,主要通过智能优化方法或启发式算法来获得近似最优解。然而,单一智能优化方法存在运算量过大、参数选择苛刻,对初值依赖性强等缺陷,很难快速实现全局优化。结合多种优化机制和邻域搜索结构设计混合启发式算法可在一定程度上解决这一问题。本文结合遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索的记忆功能,设计实现了一种基于分散集中策略的禁忌遗传算法,即采用遗传变异算子作为分散策略构造邻域,开辟新的搜索空间,有效提升获得全局最优解的概率;将禁忌搜索作为集中策略进行局部寻优,避免迂回探测,充分体现禁忌搜索较强的“爬山”能力,并通过实际交通网络和不同规模的节点集合,从求解精度、稳定性和效率三个方面对算法进行了评价。结果表明,本文提出的交通网络旅行商路径优化的禁忌遗传算法平均求解精度比禁忌搜索算法提高了9%,略优于ArcGIS;当与ArcGIS求解的TSP路径长度差异在1%以内时,禁忌搜索算法已经难以获得对应精度的TSP路径,而禁忌遗传算法效率比遗传算法提高了50%。且禁忌遗传算法具有很好的并行化潜力。 相似文献
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针对目前概率积分法参数反演存在的问题,为了更加准确稳定地解算出概率积分法参数,在经典粒子群算法的基础上,引入自适应惯性权重以及模拟退火算法中的Metropolis准则,提出了一种基于P-SA-PSO算法的概率积分模型参数反演方法。论文通过仿真实验,与遗传算法(GA)、经典粒子群算法(PSO)以及加入自适应惯性权重优化的粒子群算法(P-PSO)进行对比分析,结果表明:新算法反演各参数的精确性、稳定性和收敛速度优于其他3种算法。将新算法引入工程实例中,进一步体现了新算法在反演概率积分模型参数上的可行性。 相似文献
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在分析传统遗传算法和模拟退火算法各自优缺点的基础上,提出把模拟退火算法和传统遗传算法相结合的混和算法,有效避免了两种算法的不足之处,并将该混和模拟退火遗传算法用于非线性的参数估计中。 相似文献
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在卡尔曼滤波的基础上,利用高斯变换降低各整周模糊度之间的相关性,然后利用遗传算法进行搜索,提出了自适应遗传算法,改进了搜索效果,仿真结果表明,自适应遗传算法有更快的搜索速度和更强的鲁棒性. 相似文献
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针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法. 在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性. 用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较. 结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求. 该方法在GPS高程拟合中具有可行性. 相似文献
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遗传算法在处理测量领域中的非线性问题时,算法中的种群数目大小、个体中的参数分量的数量以及参数的取值区间都会对算法的效率产生影响。针对基本遗传算法在处理非线性问题时,容易陷入局部最优值、速度慢、收敛区间小等问题,本文采用了一种新的交叉策略,并对变异算子中的变异步长作动态的自适应改变。最后通过实例解算验证了这种改进的遗传算法比基本遗传算法更加稳定、精度更高、收敛速度更快、收敛区间更大。 相似文献
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改进遗传算法优化灰色神经网络隧道变形预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前隧道变形预测方法的不足,该文提出了使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。改进遗传算法策略:在种群繁衍过程中根据个体的适应度进行排序,再将排序后的种群均分为3个部分,按照比例对3个部分进行选择,最后从适应度较大的部分中随机选取个体在重新补充到种群中。改进型遗传算法可以避免陷入局部收敛成功找寻全局最优解,提高收敛速度。该文利用实际隧道监测数据进行实验,验证改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。实验证明,改进型遗传算法优化灰色神经的隧道变形预测模型在进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度、更好的稳定性。 相似文献
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遗传算法具有较好的全局收敛性,蚁群算法具有较好的正反馈性,结合二者的优点,对混合算法进行了研究。定义了自适应交叉率和变异率,用遗传算法得到的一组最优解初始化蚁群算法初始状态下信息素的浓度,结合2-opt算法对结果进行优化,得到最优的物流车辆配送方案。实验验证了将混合算法运用于单配送中心车辆路径问题的有效性。 相似文献
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为提高遥感影像分类精度,本文提出基于混沌遗传算法(Chaos Genetic Algorithm)的遥感影像分类方法.首先应用混沌遗传算法对样本进行自学习得到全局最优的聚类中心,然后通过得到的聚类中心对整幅影像进行分类.该方法利用混沌变量的遍历性,进行粗粒搜索,优化遗传算法的初始种群,从而提高收敛速度;对经过选择算子、... 相似文献
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针对传统的BP神经网络算法计算精度低、收敛速度慢的缺点,本文将求解无约束极值问题的非线性最优化方法—BFGS法引入到BP神经网络模型,构建适用于带有不确定性和非线性的结构变形监测数据的处理和预测的BFGS-BP网络模型。并以某隧道施工过程中的拱顶下沉观测数据为例,进行BFGS-BP与传统BP算法的训练和预测对比试验。试验结果表明,与传统的BP算法相比,BFGS-BP模型具有更高的计算精度、更快的收敛速度。 相似文献
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基于遗传算法的点状要素注记的整体最优配置 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种点状要素自动注记的整体最优解的解决方案,其核心算法采用具有全局搜索特性的遗传算法,可以获取点状要素注记配置的(近似)全局最优解。 相似文献
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BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。 相似文献