国家自然科学基金(61070088)
- 作品数：6 被引量：20H指数：2
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- 相关机构：湘潭大学常德职业技术学院琼州学院更多>>
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- 基于遗传算法智能组卷的去重题方法被引量：15
- 2012年
- 针对遗传算法智能组卷过程中出现的重题问题进行研究,提出一种重题优化策略,包括重题甄别和重题替换2个部分。该策略能快速甄别并替换试卷中的重题,同时最大限度地保留整张试卷的优势。实验数据表明,采用该策略的组卷算法能有效缩短组卷时间,同时提高生成试卷的满意度。
- 肖桂霞赵武初朱伟郑金华
- 关键词：智能组卷遗传算法题库系统
- 基于目标空间分解的自适应多目标进化算法被引量：1
- 2013年
- 针对基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)个体与子问题的匹配问题,在分析MOEA/D的进化规律的基础上,提出了一种基于目标空间分解的自适应多目标进化算法(MOEA/OSD)。该算法采用以测试问题的参考点为起点的均匀权重向量分解目标空间,根据个体信息动态选择适合的子问题,并使用辅助向量的方法弥补分解方法的不足。对比实验结果表明,MOEA/OSD拥有较好的收敛性和分布性,采用不同的分解方法均能搜索到最优解,且具有较好的收敛速度。
- 郑金华张作峰邹娟
- 关键词：多目标优化子问题自适应
- 傅里叶空间变换处理带噪声进化算法的研究
- 2011年
- 鉴于进化算法处理实际优化问题时受到的噪声干扰，提出了一种新的数学去噪方法（FourierSpaceTransform，FST）。建立噪声环境下进化计算中新的适应函数计算模型；对该模型下计算所得的个体适应值进行傅氏空间变换，运用滤波方法处理；通过傅氏逆变换得到处理后的适应值，通过比较它们模值的大小，选出优秀个体。实验结果表明，FST方法不仅对噪声处理有很好的效果，而且计算代价低，稳定性好。
- 聂坚郑金华谢谆志邹娟
- 关键词：进化算法噪声干扰滤波方法
- 基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法
- 2014年
- 解集的均匀性评价是多目标进化算法中性能评价的要素之一.文中结合面向个体和面向空间的思想,提出可变影响空间的概念,并基于此提出一种解集均匀性评价方法——基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法(VISUM).该方法通过分析个体在可变影响空间内的相对均匀程度,能准确反映解集的分布均匀性.实验结果证明文中方法的可行性和有效性.
- 郑金华黄端王康张作峰
- 求解约束优化问题的不可行比率差分算法
- 2013年
- 利用差分进化算法求解约束优化问题时存在两个关键问题,一是种群个体根据约束处理准则从不可行区域中快速接近可行区域;二是在可行区域内根据约束处理准则如何更好地进行全局搜索。提出了一种基于不可行解比率的差分进化算法求解约束优化问题,算法最主要的特点是利用了种群不可行比率的信息,使种群快速地接近可行区域,并且通过不可行比率选择不同的差分算子,从而完成对约束优化问题的求解,通过对13个benchmark的测试,结果表明所提出的算法是有效的。
- 陈德祥文诗华宋武
- 关键词：差分算法约束优化问题
- 一种自适应小生境分布性保持策略被引量：4
- 2012年
- 小生境技术被广泛应用在多目标进化的分布性保持方面.但是,小生境半径不易控制等限制了其在分布性保持等方面的发展.本文提出了一种自适应小生境分布性保持策略(Adaptive Niche,AN).AN通过对Pareto解集生成最小生成树来自适应调整小生境半径,同时扩大搜索小生境半径并改变计算方法使之能够识别小生境边沿的个体,便于对其修剪与评价.通过与NSGA-II,SPEA2在不同形状测试函数上进行对比实验,结果表明,AN能够对Pareto最优面进行高效地分布性保持.
- 郑金华刘磊刘文盼邹娟
- 关键词：多目标进化算法小生境最小生成树
