[PDF] Top 20 粒子群最佳化之收斂時間分析

... 子 群 最 佳 化 之 收 斂 時 間 分 析 Analysis of Particle Swarm Optimization Convergence Time 研 究 生：陳昭宏 Student：Chao-Hong Chen 指導教授：陳穎平 Advisor：Ying-Ping ... See full document

... 所有組合下最佳目標值 接下來分別針對粒子群個數、演算法迭代數、慣性權重值、學習因子四個小 節進行參數測詴。在兩種顧客訂單數、三種地理分佈，共6種之測詴後，其結果 過於繁雜無法ㄧ同討論分析，因此分段討論於4.2.1節至4.2.4節中。另外，在各 小節測詴結果的列表中，若測詴範例一欄內僅以顧客訂單數表示，則表示各測詴 ... See full document

... 5000 時加速比為 3.43。第二次測試利用迭代次數觀察對效能的影響，粒子群 最佳化設定參數𝑐 1 和𝑐 2 皆為 2，粒子數固定為 5000。結果如表 10 當迭代 次數增加效能也會隨著增加，原因是每次迭代平行運算部分都會比循序 運算節省時間。因此當迭代次數小於 10000 加速比隨著迭代次數增加而 ... See full document

... 使用直交表得到初始解的概略方式為，對解空間分析後，設定直交表使用的 水準數，直交表使用的水準數即為對解空間的分割數，得到直交表後，針對每一 個解進行計算，取得評估值，對所有的解取最好的前 N 個解，N 為粒子群演算法 的粒子數目，使用這些粒子最為演算法的初始粒子族群。直交表初始化可以減少 隨機初始化的不確定因素。直交表特性可以保證均勻取點，雖然隨機也是強調均 ... See full document

... 即為 最佳設計斷面比較表。在表中可看到， Kaveh 等人【12,32】利用 PSACO 與 HPSACO 所得到最佳設計斷面下的結構總重分別為 ...次的結構矩陣分析)後即得到 最佳解，而標準粒子群優化演算法與含被動聚集因子的粒子群優化演算法則在經 過 400 ... See full document

... 第二章 文獻回顧 2.1 結構健康監測 結構健康監測（Structural Health Monitoring，簡稱 SHM），是一 種檢測結構損壞的監測概念，通常結構健康監測依監測範圍，可以分 為全域健康監測與局部健康監測。一般全域健康監測法，主要是依據 解析結構震動反應所得到的物理性質，如：結構模態向量、頻率，以 及阻尼，判斷結構模態特性是否改變，進而推判目前結構物的健康狀 ... See full document

... 4.2.3 收斂性分析 (Convergence Analysis) PSO 類型演算法的收斂主要需同時滿足 dispersion index 𝛿̅ 與 velocity index 𝑣̅ 之 threshold，利用簡單直覺的物理限制來判斷是否收斂，其概念是對已收斂的 ... See full document

... 24 4.1.2 圓錐近似中粒子群最佳化 本實驗是將圓錐近似當作實驗範例，加入粒子群最佳化演算法的模擬實驗， 我們假定最佳解的目標在平面中一個二元二次方程式的橢圓(式 4.2)，粒子個體 初始分佈是採用一定比例的正確資料和錯誤資料，仿造估測基礎矩陣的幾個實驗 ... See full document

... α value 圖 4.22：暴力法 另一方面，我們也有統計所有的演算法，它們執行的時間。實驗結果如表 4.48 所示。由表我們可以觀察到，暴力法在執行 25 萬代數的時間，約需花將近 兩天又四小時的時間。至於，其他演化式演算法，只需花不到一個小時以內，即 可完成最佳權重的搜尋動作。其中執行速度，又以標準的 ... See full document

... ( 二) 第一設計方案：： 經由反應曲面法模擬分析之後，為求解濾波器容量全 域最佳值，緊接著使用 MATLAB 軟體進行非線性時 變粒子群演算法模擬最佳化設計，如表六得知因裝設 5 次高通阻尼濾波器能抑制低次諧波電流，MOF 點 2 次、3 次、4 次諧波電流分別大幅降至 17.84 A、0.16 A 及 14.2 ... See full document

... 感謝陪我渡過這幾年的研究室學長姊、學弟妹以及同學們，讓我留下美好的 回憶。感謝陪我吃到飽的朋友們，讓我在四年內胖了十五公斤。感謝俊仁學長和 嘉若學姊，這幾年來他們提供我兼課的機會，讓我的生活費有所著落。感謝在明 新科技大學的學生們，讓我體驗愉快的教學經驗。感謝實驗室的戰友們，讓我在 低潮的時候有發洩情緒的地方。感謝佳樺，這幾年來我一直沒辦法給她承諾，但 她總是一路陪著我。 ... See full document

... 5.4.8 Time-variant step-size using the first by using first-order recursive procedure with different β ………...88 5.4.9 Residual error power using the first by using first-order rec[r] ... See full document

... 錯 之 表 現 。 PERSIANN-CCS之建置是以大陸型氣候為訓練背景，模式參數設定亦較適用於 大陸型氣候；而台灣地理位置特殊，當直接應用PERSIANN-CCS雖推估之降雨 產品於台灣海島型氣候時將會產生較大之系統推估誤差。此外，本研究以GA進 行最佳融合權重搜尋，嘗試將三種雨量資訊融合，並檢視融合雨量在雨量預報上 ... See full document

... 為了補償非線性失真在免持聽筒或是視訊會議系統，回音的消除，通常使用 一個無記憶性的多項式結合 NLMS 演算法的適應性濾波器。在傳統上，多項式 採用次方級數展開的形式；而在本篇論文中，為了提昇非線性適應性濾波器的收 斂速度我們使用正交多項式的非線性適應性濾波器。不論是級數型多項式或是正 交多項式，我們都分析出它們的收斂理論值，並且從電腦模擬結果得知和我們的 ... See full document

... 在此篇論文中，我們提出最佳的可調整式收斂步伐演算法並且應用在 Volterra 濾波器。其目的在於加快收斂速度，此收斂步伐是由估計濾波器與真實的最小閥 係數誤差在均方誤差(MSE)。每一個閥，都隨著係數誤差改變而調整的收斂步伐， 而由於此演算法需要知道真實的迴音通道，所以我們進一步提出模擬通道的實際 的應用。 ... See full document

... 摘 要 在半導體廠中為了確保能夠及時完成有高時間性的批貨，便導入 優先權的概念，以達成客戶的特殊需求，在最短的時間內讓產品上 市。雖然高優先權的工作同時也代表較高的利潤，但也同時為半導體 廠設備的生產量帶來不良的影響。在半導體廠中一般的做法是把設備 切換至待機模式，等待高優先權的批貨到達設備輸入端，以減少處理 ... See full document

... *Department of Computer Science and Information Engineering, Southern Taiwan University of Science and Technology **Department of Computer Science and Information Engineering, Southern Taiwan University of Science and ... See full document

... 簡單的網絡層 SelectNet，使用特徵空間上的正則化損失，迫使模型在端到端的訓 練中使用較少的特徵。我們在兩個人工合成資料集上應用 SelectNet，藉此驗證特 徵選擇的能力，以及兩個真實世界的問題，以顯示找到關鍵特徵的好處，並且加 強驗證實際應用的效果。我們的模型顯示了增加可解釋性上的好處，而不會損害 準確性。由於該方法避免了來自那些不必要特徵的噪音，因此模型便能更加穩健。 ... See full document

... 即時目標影像追蹤對於機器人視覺、監控系統等工業應用極為重要，因此 本論文提出一種以粒子群聚最佳化演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)為基 礎之多目標物體追蹤法。作法上係以待追蹤物體之灰階直方圖做為物體的特徵， ... See full document

... 摘 要 本論文針對 Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型，設計一最佳化時間控制器， T-S 模 糊 模 型 可 視 為 一 多 面 體 線 性 微 分 包 圍 (polytopic linear differential inclusion) 數學模型，利用李群論（Lie Algebra）的幾何特性推導最佳化時 ... See full document