针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入...针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.展开更多
针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使...针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。展开更多
针对可重入制造系统多具有多品种、大规模、混流生产等特点,构建带批处理机的可重入混合流水车间调度问题(reentrant hybrid flow shop scheduling problem with batch processors,BPRHFSP)模型,提出一种改进的多目标蜉蝣算法(multi-obj...针对可重入制造系统多具有多品种、大规模、混流生产等特点,构建带批处理机的可重入混合流水车间调度问题(reentrant hybrid flow shop scheduling problem with batch processors,BPRHFSP)模型,提出一种改进的多目标蜉蝣算法(multi-objective mayfly algorithm,MOMA)进行求解。提出了单件加工阶段和批处理阶段的解码规则;设计了基于Logistic混沌映射的反向学习初始化策略、改进的蜉蝣交配和变异策略,提高了算法初始解的质量和局部搜索能力;根据编码规则设计了基于变邻域下降搜索的蜉蝣运动策略,优化了种群方向。通过对不同规模大量测试算例的仿真实验,验证了MOMA相比传统算法求解BP-RHFSP更具有效性和优越性。所提出的模型能够反映生产的基础特征,达到减少最大完工时间、机器负载和碳排放的目的。展开更多
针对目标函数中包含耦合函数H(x,y)的非凸非光滑极小化问题,提出了一种线性惯性交替乘子方向法(Linear Inertial Alternating Direction Method of Multipliers,LIADMM)。为了方便子问题的求解,对目标函数中的耦合函数H(x,y)进行线性化...针对目标函数中包含耦合函数H(x,y)的非凸非光滑极小化问题,提出了一种线性惯性交替乘子方向法(Linear Inertial Alternating Direction Method of Multipliers,LIADMM)。为了方便子问题的求解,对目标函数中的耦合函数H(x,y)进行线性化处理,并在x-子问题中引入惯性效应。在适当的假设条件下,建立了算法的全局收敛性;同时引入满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式的辅助函数,验证了算法的强收敛性。通过两个数值实验表明,引入惯性效应的算法比没有惯性效应的算法收敛性能更好。展开更多
为了缓解推荐系统中不同用户社交空间与兴趣空间的内在信息差异和忽视高阶邻居的问题,提出了一种融合用户社交关系的自适应图卷积推荐算法(adaptive graph convolutional recommendation algorithm integrating user social relationshi...为了缓解推荐系统中不同用户社交空间与兴趣空间的内在信息差异和忽视高阶邻居的问题,提出了一种融合用户社交关系的自适应图卷积推荐算法(adaptive graph convolutional recommendation algorithm integrating user social relationships,AGCRSR)。首先,模型在嵌入层使用映射矩阵将初始特征向量转换为自适应嵌入;其次,引入注意力机制聚合不同方面的用户嵌入,通过图卷积网络来线性学习用户和项目的潜在表示;最后,通过自适应模块聚合用户表示并利用内积函数预测用户对项目的最终推荐结果。在数据集LastFM和Ciao上与其他基线算法进行了对比实验,实验结果表明AGCRSR的推荐效果较其他算法有显著提升。展开更多
文摘针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.
文摘针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。
文摘针对目标函数中包含耦合函数H(x,y)的非凸非光滑极小化问题,提出了一种线性惯性交替乘子方向法(Linear Inertial Alternating Direction Method of Multipliers,LIADMM)。为了方便子问题的求解,对目标函数中的耦合函数H(x,y)进行线性化处理,并在x-子问题中引入惯性效应。在适当的假设条件下,建立了算法的全局收敛性;同时引入满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式的辅助函数,验证了算法的强收敛性。通过两个数值实验表明,引入惯性效应的算法比没有惯性效应的算法收敛性能更好。
文摘为了缓解推荐系统中不同用户社交空间与兴趣空间的内在信息差异和忽视高阶邻居的问题,提出了一种融合用户社交关系的自适应图卷积推荐算法(adaptive graph convolutional recommendation algorithm integrating user social relationships,AGCRSR)。首先,模型在嵌入层使用映射矩阵将初始特征向量转换为自适应嵌入;其次,引入注意力机制聚合不同方面的用户嵌入,通过图卷积网络来线性学习用户和项目的潜在表示;最后,通过自适应模块聚合用户表示并利用内积函数预测用户对项目的最终推荐结果。在数据集LastFM和Ciao上与其他基线算法进行了对比实验,实验结果表明AGCRSR的推荐效果较其他算法有显著提升。
