湖南省自然科学基金(11JJ2037)
- 作品数：11 被引量：33H指数：4
- 相关作者：郭观七严太山尹呈李文彬曾文静更多>>
- 相关机构：湖南理工学院湘潭大学中南大学更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 一种基于精英种子策略的多目标遗传算法被引量：1
- 2011年
- 在工程实践的多目标优化问题中,当已知目标空间中的一个或几个最优解时,往往需要在某一特定的区域搜索到比较稠密的Pareto解集合.本文提出了基于精英种子策略的多目标遗传算法,把已知的最优解信息加到优化过程中,利用最近邻方法来识别进化个体的所属的Pareto支配性类别,引导优化方向.仿真实验结果表明,该算法在特定区域内表现了比NSGA-Ⅱ更优的局部搜索能力,并且能够搜索到零散分布的Pareto最优解子集.
- 李文彬杜若川李雄略尹呈郭观七
- 关键词：多目标优化最近邻方法
- 用最近邻分类方法预测多目标优化d-Pareto支配性被引量：1
- 2013年
- 为进一步提高预测精度,修改候选解间原始Pareto支配性关系,提出了d-Pareto支配性最近邻预测方法。结合多目标优化的自身特点,给出了d-Pareto支配性最近邻预测框架,并论证了d-Pareto支配性预测比Pareto支配性预测具有低平均预测错误率。同时也初步研究了d-Pareto支配性预测与多目标进化算法的交互作用。对几个经典多目标优化问题进行实验,仿真结果表明d-Pareto支配性预测具有一定的可行性和有效性。
- 尹呈曾文静郭观七王先锋
- 关键词：多目标优化
- 一种电子商务网站评价知识规则挖掘方法被引量：1
- 2013年
- 电子商务网站评价知识规则是对电子商务网站的运行情况和工作质量进行评价的重要依据,优质、合理的知识规则将使评价更加公正、更加客观。在分析并建立电子商务网站评价指标体系的基础上,将一种改进的遗传算法用于电子商务网站评价的知识规则挖掘,提出了一种基于遗传算法的电子商务网站评价知识规则挖掘方法。该方法利用选择算子、助长算子、交叉算子和变异算子来产生新的知识规则,使用正确度、覆盖度和可信度来对知识规则进行评价。实例表明,这种方法在进行知识规则挖掘时是完全可行的和有效的。
- 严太山郭观七周嘉伟
- 关键词：电子商务网站评价遗传算法
- 基于神经网络的高校公共选修课课堂教学质量评价方法被引量：2
- 2013年
- 公共选修课是高校课程体系的重要组成部分,公共选修课课堂教学质量评价是高校的一项常规工作,对提高人才培养质量具有重要的意义.本文对高校公共选修课课堂教学质量评价指标体系进行了探讨,针对传统评价方法的不足,将一种二次自适应调整学习参数的改进型BP神经网络算法应用于高校公共选修课课堂教学质量评价之中,提出了一种基于改进型BP算法的高校公共选修课课堂教学质量评价方法,建立了高校公共选修课课堂教学质量评价的神经网络模型.实例表明,该方法能够实现对高校公共选修课课堂教学质量的快速、准确的评价,为提高高校公共选修课课堂教学质量提供了有益的帮助.
- 严太山郭观七潘理方欣
- 关键词：高校公共选修课课堂教学质量评价神经网络BP算法
- 一种基于工作流网的游戏作弊检测系统
- 2020年
- 游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。
- 郑红叶成邓文轩潘理
- 关键词：PETRI网工作流网
- 基于遗传算法的城市公交服务质量评价知识规则挖掘方法
- 2013年
- 城市公共交通服务质量评价知识规则是城市公共交通企业进行服务质量评价的重要依据,优质、合理的评价知识规则将使服务质量评价更加公正、更加客观。本文在分析城市公共交通服务质量评价指标体系的基础上,将一种改进的遗传算法用于城市公共交通服务质量评价价的知识规则挖掘,提出一种基于遗传算法的城市公共交通服务质量评价知识规则挖掘方法,阐述算法的实现途径。实例表明,该方法在进行知识规则挖掘时是完全可行的、有效的。
- 严太山郭观七李文彬
- 关键词：城市公共交通遗传算法
- 基于等价分量交叉相似性的Pareto支配性预测被引量：8
- 2014年
- 研究用最近邻分类预测多目标优化问题Pareto支配性的相似性测度方法.在分析决策分量对各目标分量贡献率的基础上定义决策向量的等价子向量,等价子向量由贡献率相同的决策分量所组成.提出基于等价子向量的最小交叉距离加权和相似性测度方法.对每个目标分量,独立评价待测数据与N个已知样本的相似度,每个样本按其相似度值的升序赋予[0:N 1]之间的序号,按各目标上的序号之和最小准则确定最近邻样本.等价子向量最小交叉距离加权和相似性测度以及多目标最近邻搜索方法在确定决策向量相似性时,引入了决策空间到目标向量空间的映射知识,使决策变量相似性测度更真实地反映目标向量相似性.对典型多目标优化问题的Pareto支配性最近邻分类实验结果表明,提出的方法可显著地提高分类准确性.
- 郭观七尹呈曾文静李武严太山
- 关键词：多目标优化最近邻分类
- 基于人类进化算法的背包问题求解方法
- 2013年
- 背包问题是计算机算法中的一个NP完备类困难问题,使用传统的优化方法在求解较大规模的背包问题时,都存在计算量大、迭代时间长的缺陷.人类进化算法是模拟人类进化机理而建立的一种智能优化算法,本文阐述了人类进化算法的基本原理和实现方法.为提高背包问题的求解速度和精度,将人类进化算法应用于背包问题的求解,演示了算法的工作过程.试验结果表明,使用该方法求解背包问题是完全可行的和有效的,与众多优化算法相比,人类进化算法具有更高的求解效率.
- 严太山郭观七李武李文彬
- 关键词：生物进化知识进化背包问题
- 多目标进化算法中基于角度偏好的ε-Pareto支配策略被引量：5
- 2014年
- 利用参考点及角度值引入决策者的偏好信息,采用角度偏好区域设定方法将目标空间划分为偏好区域和非偏好区域,提出一种能区分偏好区域和非偏好区域中非支配解的支配策略——角度偏好的ε-Pareto支配策略.为验证所提出的支配策略的有效性,将其融入基于ε支配的多目标进化算法(ε-MOEA)中,形成AP-ε-MOEA.通过与融入G支配的G-NSGA-II和融入R支配的R-NSGA-II的性能对比实验表明,AP-ε-MOEA在以较快速度收敛到Pareto最优边界的同时,能较好满足决策者偏好.
- 郑金华赖念郭观七
- 关键词：多目标优化支配关系偏好
- 基于自适应学习的多目标粒子群优化算法被引量：10
- 2012年
- 将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采用自适应惯性权值平衡算法的全局和局部搜索能力,采用聚类排挤方法保持Pareto非支配解集的分布均匀性,使用最近邻学习方法为每个粒子在Pareto非支配解集中寻找一个最优飞行目标来提高其收敛速度并保持粒子群搜索方向的多样性。实验结果表明,提出的算法可在显著地降低函数评估成本的前提下实现快速的搜索,并使粒子群均匀地逼近Pareto最优面。
- 尹呈郭观七李文彬严太山
- 关键词：粒子群优化多目标优化
