国家教育部博士点基金(20090172120035) 作品数:14 被引量:44 H指数:4 相关作者: 黄翰 郝志峰 张宇山 李学强 胡廉民 更多>> 相关机构: 华南理工大学 广东工业大学 南京大学 更多>> 发文基金: 国家教育部博士点基金 国家自然科学基金 广东省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 更多>>
基于关系模型的进化算法收敛性分析与对比 被引量:16 2011年 研究建立了一种等态等价关系与强/弱态偏序关系模型,用于分析进化算法在收敛性上的等价性与可比性.基于吸收态Markov(马尔可夫)性,满足等态关系的进化算法具有等价的收敛性,从而在收敛性意义上实现了进化算法的等价类划分.在等态关系基础上,建立了弱态和强态的偏序关系,提出了一种对比进化算法收敛性的数学工具,在此基础上设计了更为强态的进化算法.文章运用所得理论分析了采用不同变异算子的(1+1)EA算法之间的关系,并用数值实验予以验证.文章提出的关系模型可以作为研究进化算法在收敛性上等价、对比和改进的一种理论基础. 黄翰 林智勇 郝志峰 张宇山 李学强关键词:进化算法 收敛性 求解车辆路径问题的多邻域下降搜索蚁群优化算法 被引量:3 2012年 本文提出一种结合改进蚁群优化算法和多邻域下降搜索的混合启发式算法IACO_MND,求解运力限制的车辆路径问题.利用改进的蚁群系统算法构造方法产生多个可行解,再将产生的解作为多邻域下降搜索的初始解.在搜索过程中使用三种不同的邻域结构:插入,交换和2-opt以扩大局部搜索的范围.实验对不同规模的benchmark算例进行求解,结果表明本文算法能在较短的时间内获得若干算例的已知最好解,求解效率高,收敛速度快,稳定性强. 张泽彬 郝志峰 黄翰 李学强关键词:车辆路径问题 蚁群优化算法 双向反馈蚁群算法在网络负载均衡问题的研究 被引量:4 2011年 针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种双向反馈蚁群算法,用蚂蚁数量代表网络资源流量,通过蚂蚁间信息素的相互作用和动态控制来实现网络流量分担到多条可用路径。将蚁群算法扩展为双向反馈的蚁群算法,蚂蚁判断各条路径上的信息素浓度的同时,考虑可选链路的负载情况,决定选择要走路径,使得蚂蚁相对均衡地分布在可选链路上。仿真实验结果表明,双向反馈蚁群算法比原蚁群算法在缩短自适应时间,减少丢包率,提高负载均衡效率方面都具有更好的性能。 王爱静 郝志峰 黄翰 李学强关键词:蚁群算法 负载均衡 基于分方向选择搜索的多目标进化算法 被引量:2 2011年 Pareto解空间为分区域连续时,基于极大极小策略和确定权重的多目标进化算法在进化的每一代都会在无最优解的区域搜索解点.为解决此问题,文中提出了一种新的判断机制,根据每个权重在不同方向上选取的解点集来判断权重对应的Pareto有效解区域是否存在最优解点,并以此来调整搜索的区域;为了避免算法陷入局部收敛和种群早熟,提出了分方向选择搜索的方法,使用了外部存储的机制.采用文中算法对常见的测试函数和CEC2009多目标竞赛中较难的测试函数进行了测试,结果表明该算法是有效的. 李学强 郝志峰 黄翰关键词:进化算法 多目标优化 二元进化策略的全局收敛与早熟收敛 被引量:2 2014年 离散状态马尔科夫链理论已经广泛应用于进化算法的收敛性和时间复杂度分析中,而连续状态马尔科夫过程理论由于需要用到比较高深的数学工具,应用还不多.引入连续状态马尔科夫过程理论,以测度论为工具,借助公理化的条件数学期望理论推导出关键的转移概率的计算公式,分析了以(1+1)ES为代表的连续型进化算法的收敛性,从理论上证明若采用常变异算子,包括正态分布、柯西分布在内的一大类常用变异分布可使(1+1)ES依概率收敛到全局最优解的ε-邻域;构造了一个带适应值平台的函数,从理论上证明某些自适应变异算子即使以正态分布、柯西分布为变异分布也会导致(1+1)ES陷入早熟收敛.通过仿真实验验证了理论分析.结果表明自适应调整机制并非总是有效的. 张宇山 郝志峰 黄翰关键词:进化算法 进化策略 收敛性 基于启发式变异的改进演化规划算法 2013年 常用的演化规划算法(EP)的变异是基于固定的概率分布,鲁棒性较差.文中分析了变异算子对演化规划算法计算效率的影响,指出了Gauss变异、Cauchy变异和Lévy变异算子缺少启发式信息的不足,并据此设计了一种根据种群个体差异信息的启发式变异算子,用算子抽取的个体差异来更新变异步长,允许个体有机会在某些维数保持原状,只是进行部分维数上的变异.启发式变异算子能使演化规划算法更好地适应不同特点的连续优化问题,从总体上增强算法的鲁棒性.在求解多个Benchmark测试问题的数值实验中,基于启发式变异的改进演化规划算法比当前6种等概率分布演化规划算法有更快的收敛速度和更优的平均性能. 胡廉民 黄翰 蔡昭权关键词:收敛速度 二元进化策略的收敛性分析 被引量:4 2011年 进化算法的理论研究,如收敛性、时间复杂性研究,是当前的一大热点和难点,有关的理论结果并不多。针对二元进化策略(1+1)ES建立时齐马尔科夫过程模型,利用连续状态马氏过程理论证明了与(1+1)ES相关联的马氏过程在一类连续优化问题中具有指数遍历性,在此基础上证明了(1+1)ES在求解此类优化问题时能以概率1最终找到最优解。所提出的分析方法为进化算法的理论研究提供了一条新思路。 张宇山 郝志峰 黄翰关键词:进化计算 进化策略 收敛性 进化算法漂移分析基本定理的改进与证明 2013年 漂移分析的基本定理存在缺陷:条件过严、证明有误且不够严格等,而这些缺陷一直未见指出。鉴于该定理是漂移分析的核心和理论基础,很有必要加以严格化。指出了该定理的不足之处,以测度论为工具,对该定理进行了适当的修正与改进,并且给出了一个新的严格的证明。 张宇山 郝志峰 黄翰关键词:进化算法 时间复杂度 求解多场景护士分配问题的扰动变异遗传算法 被引量:2 2012年 针对当前经典的护士排班问题中的一个重要分支——护士分配问题,分析了病人护理等级的特点、护士和病人的配合关系、护士技术职称等方面对护士的工作负荷的影响,建立了一个改进的随机规划模型,使模型更符合中国医院的情况。然后根据问题解的结构,设计了一个扰动变异遗传算法,在解内部的每一个向量以一定概率添加扰动实现变异。实验结果显示,与最新的随机贪心算法、基于Bender's分解的启发式算法对比,扰动变异遗传算法能在30 min内得到更高质量的解,为护士每班次减少超过8.9%的工作负荷。特别地,在求解多场景、多约束,而且解的优势并非块状连续的护士分配问题中,扰动变异遗传算法优势更加明显。 胡廉民 洪旭东 黄翰关键词:遗传算法 Lévy变异进化规划算法的计算时间分析 被引量:1 2011年 连续型进化算法的计算时间分析是目前国内外研究的难题,对此研究了Lévy变异进化规划(evolutionary programming based on Lévy mutation,LEP)算法的计算时间分析理论。具体的分析步骤如下:首先在将LEP算法建模为吸收态Markov过程的基础上,证明了LEP算法的收敛性;然后,结合LEP算法选择算子的特点,以首达最优解的期望时间作为计算时间分析的主要指标;最后,利用Lévy分布的近似变形给出LEP算法计算时间的估计式。研究结果表明,最优解空间的Lebesgue测度、算法的种群规模和搜索范围对计算时间有直接影响。 蔡昭权 罗伟 张宇山 黄翰 罗勇为关键词:人工智能 进化计算 进化规划