您的位置: 专家智库 > >

宁波市自然科学基金(2011A610173)

作品数:4 被引量:5H指数:2
相关作者:史旭华钱锋刘楠楠杨忠更多>>
相关机构:宁波大学华东理工大学更多>>
发文基金:宁波市自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术化学工程更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程

主题

  • 2篇网络
  • 2篇克隆选择
  • 1篇动态环境
  • 1篇多AGENT
  • 1篇多模态优化
  • 1篇多目标
  • 1篇多目标优化
  • 1篇多目标优化算...
  • 1篇学习算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇人工免疫
  • 1篇人工免疫网络
  • 1篇无线传感
  • 1篇无线传感器
  • 1篇无线传感器网
  • 1篇无线传感器网...
  • 1篇免疫网络
  • 1篇克隆
  • 1篇感器
  • 1篇MULTI-...

机构

  • 3篇宁波大学
  • 1篇华东理工大学

作者

  • 3篇史旭华
  • 1篇钱锋
  • 1篇杨忠
  • 1篇刘楠楠

传媒

  • 1篇化工学报
  • 1篇控制理论与应...
  • 1篇宁波大学学报...
  • 1篇Chines...

年份

  • 1篇2013
  • 2篇2012
  • 1篇2011
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
动态环境的人工免疫网络多Agent优化策略被引量:3
2011年
基于生物免疫网络的核心思想及多Agent技术,提出了动态环境下的人工免疫网络多Agent优化策略(Dmaopt-aiNet)该策略以搜索动态环境中的全局最优解为目标,引入了邻域克隆选择、邻域竞争和协作操作,并同时对Agent自信度状态作自动调整,在优化策略中采用了双重Agent网络结构、双重变异及动态环境检测策略.理论分析了Dmaopt-aiNet算法具有全局收敛性,实验结果表明该算法对高维动态优化问题具有较突出的优越性,能准确定位动态环境下的最优解,具有较好的搜索效果和效率.
史旭华钱锋
关键词:免疫网络多AGENT动态环境
基于邻域-克隆选择学习算法的分馏装置负荷优化
2012年
在免疫克隆选择和人工免疫网络算法基础上,采用了Agent的思想,提出了一种邻域-克隆选择学习全局优化算法(N-Clonalg)。不同于其他人工免疫算法,N-Clonalg定义了网格化的邻域操作环境,其主要搜索算子有N-克隆选择、N-竞争和自学习算子,能有机结合全局与局部搜索,多峰测试函数表明能较好地克服克隆选择算法(Clonalg)的早熟及人工免疫网络算法(Opt-aiNet)收敛速度慢问题。分馏装置负荷优化实例应用表明,算法具有较好的最优解搜索性能,能较好地实现化工中的寻优问题。
杨忠史旭华
关键词:多模态优化
A Multi-agent Artificial Immune Network Algorithm for the Tray Efficiency Estimation of Distillation Unit
2012年
Based on the immune mechanics and multi-agent technology, a multi-agent artificial immune network (Maopt-aiNet) algorithm is introduced. Maopt-aiNet makes use of the agent ability of sensing and acting to overcome premature problem, and combines the global and local search in the searching process. The performance of the proposed method is examined with 6 benchmark problems and compared with other well-known intelligent algorithms. The experiments show that Maopt-aiNet outperforms the other algorithms in these benchmark functions. Furthermore, Maopt-aiNet is applied to determine the Murphree efficiency of distillation column and satisfactory results are obtained.
史旭华钱锋
关键词:OPTIMIZATIONMULTI-AGENT
基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法及其应用被引量:2
2013年
提出了基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法(CCSMOA),该算法借鉴生物克隆选择的机理,针对算法克隆倍数选择的问题,将克隆倍数表示为抗体浓度的函数,并将抗体浓度与抗体-抗原的亲和力及抗体间的亲和度相关联,以此来寻找靠近真实Pareto前沿及分布均匀的解.通过与经典的NSGA2、SPEA2以及当前的NNIA算法对比分析表明,在收敛性和分布性方面CCSMOA算法有所改善.最后将CCSMOA算法用于无线传感网络的覆盖优化.
刘楠楠史旭华
关键词:多目标优化克隆选择无线传感器网络
共1页<1>
聚类工具0