陕西省自然科学基金(2001SL06)
- 作品数：14 被引量：121H指数：7
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- 一类组合优化问题的新解法及其收敛性被引量：1
- 2004年
- 混合 LT 法是一种解组合优化问题的新方法,这种方法将约束分为两部分,其一用 Lagrange 方 法来处理,另一部分用罚函数来处理。与现存的 Hop?eld 网络比较,这种方法有几个优点:它 既能用于二次函数,还能用于非二次函数;且在控制人为的加权参数时,它减少了对外部的依 赖。本文提出了一种新的混合 LT 法,使用它,能更快找到更准确的解,并且对这种方法作了收 敛性分析,给出了收敛性的必要条件和充分条件。从而说明这种方法是可行的和有效的,可用于 很多组合优化问题。
- 王宇平韩丽霞曾勇
- 关键词：组合优化HYBRID神经网络
- 解非线性二层规划的一种混合遗传算法被引量：18
- 2002年
- 对上层目标函数是非线性的二层规划,将遗传算法与单纯形法相结合提出了一种混合遗传算法,为了解决经典遗传算法在实际应用中存在的早熟收敛、全局优化速度缓慢和解的精度差等缺点,在设计变异算子时引入了梯度投影法,使变异更加有效并能产生更好的后代.数值模拟结果表明该算法是有效的.
- 李宏王宇平
- 关键词：非线性二层规划混合遗传算法单纯形法
- 用基于多目标决策的遗传算法解网络拓扑结构设计问题被引量：2
- 2003年
- 多点网络拓扑结构设计问题是NP-完全问题。该文提出了一个基于多目标决策的遗传算法(MCGA)来解决多点网络拓扑结构问题。和其它多目标遗传算法不同的是:首先,对网络节点进行预划分,使得Pareto优的节点归于候选分枝节点集合;其次,修改了Prüfer编码,使得编码中的码元代表候选分枝节点,以利于对分枝节点的搜索;最后,构造了分枝变异算子与非分枝变异算子作为主要的进化算子。该算法以概率1收敛于全局最优解集。数值实验表明该算法优于其它多目标遗传算法。
- 曾勇王宇平
- 关键词：遗传算法最小生成树多目标决策网络拓扑结构
- 基于一种新模型的多目标遗传算法及性能分析被引量：9
- 2006年
- 在多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.本文给出了多目标优化的一种新解法.首先定义了种群序值的理想方差和种群密度的方差,然后把目标个数任意的多目标函数优化问题Ⅰ转化成了用种群序值的理想方差和种群密度的方差构成的两个目标函数的优化问题Ⅱ,并对转化后的优化问题Ⅱ提出了一种新的多目标遗传算法(RDMOEA).计算机仿真表明RDMOEA算法对不同的实验函数均可求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的Pareto最优解.
- 刘淳安王宇平
- 关键词：多目标优化遗传算法PARETO最优解
- 基于三进制表示的新模式定理被引量：3
- 2005年
- 一般的模式定理通常使用二进制表示且只讨论了模式存活的概率而没有考虑模式新建的概率,因此它们不能准确地描述模式的变化情况.本文提出了一种新的模式表示法:三进制表示法.利用这种新的表示法,很容易区分模式的存活和新建,并分别估计了在均匀杂交算子作用下模式的存活概率和新建概率.最后对均匀杂交算子给出了在模式的存活和模式的新建共同作用下的模式定理,这一结果深入和推广了目前模式定理的结果.
- 明亮王宇平
- 关键词：模式定理杂交
- 基于多目标自适应遗传算法的逻辑电路门级进化方法被引量：20
- 2004年
- 提出一种改进的遗传算法 ,通过网表级编码、多目标评估和遗传参数自适应等措施 ,可依据多个设计目标 ,以较少的运算量自动生成和优化逻辑电路 在数字乘法器、偶校验器等进化设计实验中 。
- 赵曙光王宇平杨万海焦李成
- 关键词：自适应遗传算法多目标进化可进化硬件逻辑电路
- 解多目标优化的均匀正交遗传算法被引量：32
- 2003年
- 在多目标优化中,各目标通常相互冲突且不可公度,其最优解(常称为Pareto最优解)往往有无穷多,如何在最优解集合中求出一组分布均匀且数量充足的代表解供决策者选择十分重要.论文将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合给出了解多目标优化的一种新方法,并证明了其全局收敛性.新方法用少的计算量便可求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解.计算机仿真也表明这种方法对不同的试验函数均可用少的计算量求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解.
- 王宇平焦永昌张福顺
- 关键词：多目标优化最优解适应度函数进化算法
- 关于杂交算子模式定理的研究被引量：2
- 2004年
- 模式定理是遗传算法的重要理论结果.一般的模式定理只讨论了模式存活的概率而没有考虑模式新建的概率.讨论在模式的存活和新建的共同作用下的模式定理,提出了几个基础概念———子模式、互补模式、模式的存活和模式的新建,给出了在模式的存活和新建共同作用下的模式定理,它深入和推广了目前模式定理的结果.
- 明亮王宇平焦永昌
- 关键词：遗传算法模式定理
- 一种基于新的模型的多目标存档遗传算法被引量：6
- 2005年
- 在多目标优化中,如何在最优解集中获得一组分布均匀且质量较好的代表解是十分重要的。文中给出了种群个体的序和解的均匀性分布定义,在此基础上又给出了解的序值方差和U-度量方差,然后把对任意多个目标函数的优化问题转化成对两个目标函数的优化问题,并对转化后的优化问题提出了一种新的多目标存档遗传算法,并证明了其全局收敛性。数据实验比较表明该算法能找到问题的数量更多、分布更广、更均匀的Pareto最优解。
- 刘淳安王宇平
- 关键词：全局收敛性
- 解无约束全局优化问题的一个新的进化算法及其收敛性被引量：1
- 2004年
- 文章利用一维搜索与局部极小点的消去技术设计了一个新的进化算法。此算法在迭代过程中,可不断消除那些比目前已找到的最好点差的局部极小点,从而使局部极小点的数目随着迭代的进行大量地减少,使算法更易找出全局极小点。另外,将一维搜索巧妙地用于算法之中,加快了收敛速度。并且证明了算法的全局收敛性,最后的数值实验也表明新算法十分有效。
- 王宇平刘大莲
- 关键词：全局优化进化算法全局收敛性
