导读:本文包含了爬山算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:深孔直线度误差,爬山算法,微分进化算法,全局优化搜索
爬山算法论文文献综述
司欣格,包建东[1]（2019）在《基于爬山算法及微分进化算法的深孔轴线直线度误差评定》一文中研究指出针对深孔存在的轴线直线度误差,本文在已被研究的搜索直线度算法的基础上,另外研究两种搜索直线度的算法,即爬山算法和微分进化算法,根据某身管光电检测实验所得的偏心距,进行仿真.将仿真结果与已有算法结果进行比对,比对结果表明爬山算法和微分进化算法搜索直线度都具有较高的精度,微分进化算法同时具有较高的效率.(本文来源于《测试技术学报》期刊2019年05期）
刘干[2]（2019）在《基于优化爬山搜索算法的弹光调制器稳定性研究》一文中研究指出弹光调制技术是基于双折射的光学偏振调制技术。弹光调制器(Photo-elastic Modulator,PEM)谐振工作时,交流高电压驱动压电石英晶体谐振对弹光晶体加以周期性变化的机械应力,使得弹光晶体发生形变从而开始振动,并产生周期性变化的双折射,进而可以实现对入射光的相位调制。现阶段常用的PEM具有较宽的光谱窗口(从深紫外到太赫兹波段)、较高的工作频率(一般为40至80kHz)、较大的通光面积和孔径、较高的调制纯度和调制效率等,PEM已被广泛应用于偏振相关领域,例如在光谱偏振成像、瞬态光谱测量、生化传感等方面。但是弹光调制器在工作过程中会受到自身热耗散影响,致使弹光晶体内部温度升高,固有频率随温度漂移引起弹光调制器的不稳定,存在相位延迟量波动等问题。首先,本文研究了弹光调制器的工作原理、弹光调制器的动态模型以及温度引起弹光调制器谐振频率漂移的原理,然后分析了影响弹光调制器稳定性的因素。其次,设计了弹光调制器的高压驱动电路、基于FPGA的DDS方波时钟信号发生器以及FPGA外围电路,使用数字锁相技术采集探测器输出信号的倍频数据,在数据分析处理方面,通过VC++程序分析计算经FPGA串口传输到上位机的数据。在数据处理过程中采用了优化的爬山搜索算法,计算二倍频与四倍频的比值,通过与相位延迟量?_0线性拟合得到倍频比值与?_0的函数关系,实时调整整个弹光调制系统的谐振频率,让弹光调制器的相位延迟量保持在允许的误差内,使弹光调制器处于稳定工作状态。最后,对弹光调制器稳定性控制系统各个模块进行功能测试,搭建实验平台测试弹光调制器的稳定性,经测试控制系统可使相位延迟量误差降到0.01%,该误差可使弹光调制器保持稳定工作,由此可证明本系统可以稳定弹光调制器,满足实际实验要求。(本文来源于《中北大学》期刊2019-06-01）
谢萍,包翔,刘桂锋,王正兴,周爱华[3]（2019）在《一种基于爬山算法的学科领域热点探索模型》一文中研究指出[目的/意义]热点发掘一直是图书馆领域的重点研究内容之一,通过共引和共词分析探测学科领域热点都存在一定的局限性,针对存在的问题,借鉴爬山法进行改进研究。为适应大数据时代的热点挖掘问题,将计算机算法与文献关键词分析相结合,构建研究热点分析模型,探索分析研究热点的方法,对于学科领域研究热点具有重要意义。[方法/过程]采用改进的Apriori-Hill-Mount爬山算法,拓展关键词共现分析和聚类方法,构建了篇与篇之间的关键词的关联规则挖掘模型;通过实证研究科学计量学及图书情报学两个领域,论证该模型的可行性。[结果/结论]通过对上述两个领域的文献进行篇-篇关键词强关联规则挖掘和分析,分别得到各自领域的的研究热点;其结果与采用Citespace及Spss呈现的热点有很高的吻合度。但该算法揭示的信息更全面、更直观地呈现研究主题热点,对学科热点探索体系方法及手段具有一定的补充及辅助作用。该方法是在一个局部范围内进行搜索,且阈值的设定也具有人为因素,因此得到的可能是局部的优化,其更大范围的可适性有待进一步论证。(本文来源于《情报杂志》期刊2019年04期）
刘彬,刘永记,刘浩然,李雷,孙美婷[4]（2018）在《基于改进遗传爬山算法的篦冷机熟料换热二次风温故障诊断》一文中研究指出提出一种利用改进遗传算子优化爬山的算法,能自动调整交叉概率和变异概率,自动选择交叉方式和变异方式,利用改进的交叉算子和变异算子替代爬山算法中的减边算子来扩展其全局寻优能力,利用最大支撑树限制搜索空间来提高搜索效率。仿真实验证明,与爬山算法等算法相比,该算法得到的模型更加准确、最佳得分更高且耗时较短。结合水泥熟料换热过程中的篦冷机现场采集数据,建立了篦冷机工艺参数的故障诊断模型,对二次风温实现了较为准确的故障诊断,具有一定实际意义。(本文来源于《计量学报》期刊2018年05期）
任芳,沈文辉,范迪[5]（2018）在《基于爬山算法的自适应遗传算法》一文中研究指出遗传算法适用于各类复杂系统的优化计算,虽然广泛应用于各个方面,但因其本身的一些缺陷如过早收敛,在进化后期,近亲之间的繁殖会降低种群的多样性。为了改进这一点,将遗传算法与爬山算法结合,提出自适应变异概率的优化算法。通过判断个体间的近亲程度,从而自适应决定相应的变异概率,增加种群的多样性,避免算法过早收敛。爬山算法可以局部搜索最优值,加快种群进化速度。通过经典的测试函数来验证本文提出的方法,结果表明提出的优化算法能明显较大程度地提高种群全局收敛率。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年07期）
党存禄,李建华,杜巍,王焕宇,陈维铅[6]（2018）在《组合爬山法与变论域模糊控制的MPPT算法》一文中研究指出光伏发电系统的输出功率随外界环境的改变而变化,若控制光伏列阵始终在最大功率点处工作,将能提高光伏发电效率。在传统单一的MPPT算法中,无法同时满足系统的动态性和稳态性,为此拟提出一种将爬山法与变论域模糊控制组合算法,并通过Simulink仿真分析,分别对比研究了爬山法、模糊控制法、变论域模糊控制以及组合算法跟踪光伏列阵最大功率点的输出特性。仿真结果表明:组合控制算法能快速、稳定地追踪最大功率点。(本文来源于《电子技术应用》期刊2018年03期）
李杰[7]（2017）在《基于遗传—爬山算法的齿轮缺陷识别研究》一文中研究指出本文从理论以及实验两个层次对遗传以及爬山算法进行了深入的研究,同时将改进的算法运用在提高齿轮缺陷识别率上。本课题提出的利用PCA统计历代个体分布规律并重新构造侵入个体以及自适应调节步长提高爬山算法的收敛速度,对于推进遗传算法的研究具有良好的理论意义和实际应用价值。首先,本文详细的介绍了齿轮分类系统的总体模型,包括图像预处理、特征选择方法、特征降维方法、优劣齿轮的分类方法。认真研究了支持向量机算法的基本原理,并且对支持向量机训练算法中参数的选取加以讨论。其次,针对传统的遗传算法过早收敛的缺点,利用主成分分析统计历代个体分布规律,并在投影空间重新构造若干侵入个体,之后利用投影矩阵将这些侵入个体再次投射到原始空间,有效增加了个体分布范围,减小了局部收敛的可能性。然后,针对传统的爬山算法寻优多元函数时收敛速度慢的问题,本文提出了自适应调节步长的爬山算法。首先,在随机解生成阶段,约束步长采用先缩小后增大的方法,保证收敛到当前波峰,并采用解的差值作为步长生成下一个解,直到当前解优于新解;其次,在新解生成过程中检测相隔固定序号的解的差值的范数,根据范数是否满足一定精度自适应调整步长的约束范围,同时生成新的约束精度;最后,直到新的解满足最终的约束精度时算法结束。最后,用改进的爬山算法对遗传算法的寻优结果进一步进行优化,通过实验对改进的遗传、爬山算法的测试数据进行分析和整理,给出了详细的研究结论。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-05-01）
吕磊[8]（2017）在《爬山算法构造小阶广义Howell设计》一文中研究指出广义Howell设计是组合设计理论的一个重要的研究方向,是一类双可分解的组合设计,广义Howell是编码理论中用到的重要工具之一,可以用来构造最优双常重码,多常重码等,并且可以用来构造置换阵列,进而用于构造置换码,在通信领域中有着重要的应用.爬山算法是一种局部择优的启发式随机搜索算法,是对深度优先搜索的一种改进,该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解,直到达到一个局部最优解.爬山算法虽然有会陷入局部最优的缺陷,但是效率比较高,本文给出利用爬山算法构造小阶广义Howell设计的方法.本文分四个章节进行介绍:第一章,对爬山算法进行简单介绍,并综述了有关广义Howell设计的研究背景及研究现状,给出相关概念及符号表示,同时给出爬山算法在组合设计中的应用实例.第二章,详细介绍爬山算法在构造因子分解中的应用,广义Howell设计实际上是两个因子分解正交的结果,本节给出利用爬山算法构造两个正交的因子分解,进而构造出广义Howell设计,并给出利用该算法找到的广义Howell设计结果.第叁章,对该算法在构造广义Howell设计的细节进行详细介绍及分析,并对算法进行优化.第四章,对本文的主要内容进行总结。(本文来源于《北京交通大学》期刊2017-04-20）
鄢小虎,何发智,陈壹林[9]（2017）在《求解大规模软硬件划分问题的爬山淘汰粒子群算法》一文中研究指出为了求解大规模软硬件划分问题,提出了一种爬山淘汰粒子群算法(EPSO-HC).首先,模拟达尔文进化论,淘汰群体中当前全局最差位置附近的个体,保持搜索种群的多样性,防止算法早熟收敛;其次,改进爬山法的搜索机制,以粒子自身经历的最优位置为方向,在当前全局最优位置附近集中搜索,提升解的质量;然后,采用图形处理器并行计算软硬件通信代价,以减少EPSOHC算法的运行时间;最后,通过求解基准任务和特大规模任务来评价EPSO-HC算法的性能.试验结果表明,针对23个软硬件划分任务,与其他软硬件划分算法相比,所提算法解的质量更高,运行时间更少.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2017年02期）
陈雄峰,陈振,徐戈[10]（2016）在《图最小线性排序问题的Memetic爬山算法》一文中研究指出针对图最小线性排序问题优化目标的特性及其可行域总是连通的特点,提出了一个新型的Memetic爬山算法。在Memetic算法框架及其主要算子内部流程中同时结合爬山法,并在主要算子内部采用迂回爬山策略。设计可变型顶点-边-邻接交叉算子,改进使用基于贪心随机自适应搜索过程的初始解生成算法,采用动态更新等保持种群多样性策略。公认测试集的实验结果表明,与最近的两阶段模拟退火算法(two-stage simulated annealing,TSSA)和分散搜索与路径重链接算法(scatter search and path relinking,SSPR)相比,该算法具有更好的整体性能。在相近平均运行时间内,该算法近优解质量分别平均提高1.6%和2.01%,21个测试例子中13个获得当时最好的近优解,比TSSA算法多出4个,比SSPR算法多出2个。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2016年11期）
爬山算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
弹光调制技术是基于双折射的光学偏振调制技术。弹光调制器(Photo-elastic Modulator,PEM)谐振工作时,交流高电压驱动压电石英晶体谐振对弹光晶体加以周期性变化的机械应力,使得弹光晶体发生形变从而开始振动,并产生周期性变化的双折射,进而可以实现对入射光的相位调制。现阶段常用的PEM具有较宽的光谱窗口(从深紫外到太赫兹波段)、较高的工作频率(一般为40至80kHz)、较大的通光面积和孔径、较高的调制纯度和调制效率等,PEM已被广泛应用于偏振相关领域,例如在光谱偏振成像、瞬态光谱测量、生化传感等方面。但是弹光调制器在工作过程中会受到自身热耗散影响,致使弹光晶体内部温度升高,固有频率随温度漂移引起弹光调制器的不稳定,存在相位延迟量波动等问题。首先,本文研究了弹光调制器的工作原理、弹光调制器的动态模型以及温度引起弹光调制器谐振频率漂移的原理,然后分析了影响弹光调制器稳定性的因素。其次,设计了弹光调制器的高压驱动电路、基于FPGA的DDS方波时钟信号发生器以及FPGA外围电路,使用数字锁相技术采集探测器输出信号的倍频数据,在数据分析处理方面,通过VC++程序分析计算经FPGA串口传输到上位机的数据。在数据处理过程中采用了优化的爬山搜索算法,计算二倍频与四倍频的比值,通过与相位延迟量?_0线性拟合得到倍频比值与?_0的函数关系,实时调整整个弹光调制系统的谐振频率,让弹光调制器的相位延迟量保持在允许的误差内,使弹光调制器处于稳定工作状态。最后,对弹光调制器稳定性控制系统各个模块进行功能测试,搭建实验平台测试弹光调制器的稳定性,经测试控制系统可使相位延迟量误差降到0.01%,该误差可使弹光调制器保持稳定工作,由此可证明本系统可以稳定弹光调制器,满足实际实验要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
爬山算法论文参考文献
[1].司欣格,包建东.基于爬山算法及微分进化算法的深孔轴线直线度误差评定[J].测试技术学报.2019
[2].刘干.基于优化爬山搜索算法的弹光调制器稳定性研究[D].中北大学.2019
[3].谢萍,包翔,刘桂锋,王正兴,周爱华.一种基于爬山算法的学科领域热点探索模型[J].情报杂志.2019
[4].刘彬,刘永记,刘浩然,李雷,孙美婷.基于改进遗传爬山算法的篦冷机熟料换热二次风温故障诊断[J].计量学报.2018
[5].任芳,沈文辉,范迪.基于爬山算法的自适应遗传算法[J].工业控制计算机.2018
[6].党存禄,李建华,杜巍,王焕宇,陈维铅.组合爬山法与变论域模糊控制的MPPT算法[J].电子技术应用.2018
[7].李杰.基于遗传—爬山算法的齿轮缺陷识别研究[D].燕山大学.2017
[8].吕磊.爬山算法构造小阶广义Howell设计[D].北京交通大学.2017
[9].鄢小虎,何发智,陈壹林.求解大规模软硬件划分问题的爬山淘汰粒子群算法[J].东南大学学报(自然科学版).2017
[10].陈雄峰,陈振,徐戈.图最小线性排序问题的Memetic爬山算法[J].计算机科学与探索.2016