国家自然科学基金(60975049)
- 作品数：14 被引量：57H指数：4
- 相关作者：郭观七周国雄钟勇李少波杨观赐更多>>
- 相关机构：湖南理工学院中南林业科技大学中国科学院成都计算机应用研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省高校科技创新团队支持计划湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学交通运输工程机械工程更多>>
- 流域梯级水电站群优化调度的多向导粒子群算法被引量：3
- 2011年
- 针对发电侧市场开放后流域发电公司追求发电效益最大的特点,建立以流域梯级总收益最大为目标的梯级水电站群优化调度模型。为克服粒子群优化算法在迭代后期种群趋同化严重的弊端,在动态自适应惯性权重粒子群算法基础上提出一种多向导粒子群算法。该算法在粒子飞行方向上引入多向导策略:在粒子种群最优向导上引入最优向导集使种群最好解及其他较好解均有可能成为种群最优飞行向导;在个体最优向导上引入全面学习思想,使每个粒子以一定概率向其他粒子个体最好解学习。最后以我国西南某流域2库5级梯级水电站群为例进行计算,结果表明所提算法比相关方法更优。
- 张景瑞向泽江龙健陈阳李武
- 关键词：水电工程优化调度梯级水电站群粒子群优化算法
- 重用最大频繁模式的可持续进化算法被引量：1
- 2011年
- 为了重用进化过程中沉淀在优秀个体集中的信息,设计了最大频繁序列模式挖掘算法,并在其基础上提出了重用最大频繁模式的可持续进化算法(MFPEA).该算法设置了多个不同层次的种群为不同适应度水平的个体提供生存空间,采用最大频繁序列模式挖掘算法挖掘种群中的优良基因,并将具有优良基因模块的新个体注入到不同适应度水平的种群中.文中还设计了针对不同问题动态调整进化种群规模的函数,通过一组统计数据研究了平衡计算时间与进化质量的相关参数.实验结果表明,MFPEA在维持遗传信息稳定性、避免早熟收敛方面表现良好,且获得了xit1083问题的新最优解记录(3611.496).
- 杨观赐李琴李少波钟勇
- 关键词：旅行商问题
- 海量遥感数据处理架构与并行算法研究被引量：1
- 2014年
- 为了有效提高海量遥感数据处理效率,在对IO、任务协调损耗和多核多CPU等影响并行计算性能等关键因素分析的基础上,提出计算单体、任务分配管理器等七大模块构成的三层架构的并行计算体系结构(OssSinvoParallel)。从宏观层面给出并行计算算法,对算法时效性进行分析。试验结果证明该体系架构可有效提高并行处理速度,在当前遥感数据处理需求迫切增长的形势下,可有效解决遥感影像处理时效性瓶颈问题。
- 杨志和胡虚怀郭观七
- 基于序列挖掘的分等级搜索可持续进化算法被引量：1
- 2011年
- 讨论了最大频繁序列模式和公平竞争层次模型(HFC),设计了最大频繁序列模式的挖掘算法(MFSPMA),把MFSPMA同HFC结合起来,提出了基于序列挖掘技术的分等级搜索可持续进化算法(SEAHSM).该进化算法设置多个不同层次的种群为不同适应度水平的个体提供生存空间,采用最大频繁子模式挖掘算法挖掘种群中的优良基因,并将具有优良基因模块的新个体注入到不同适应度水平的种群,从而实现遗传信息的稳定继承,有效避免优良基因的丢失.实验结果表明:SEAHSM在维持遗传信息稳定性、避免早熟收敛、提高搜索精度等方面表现良好.
- 杨观赐李琴李少波钟勇
- 关键词：遗传信息
- 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
- 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
- 基于改进模糊聚类的烟草品质集成评价模型
- 2016年
- 针对烟草化学成分与烟草品质之间难以建立确定的数学模型的问题,提出了一种基于改进模糊聚类的烟草品质评价方法。该方法以烟叶样品的化学成分的差异性为依据,以模型分类结果与专家评吸结果的一致性为目标,利用模拟退火算法对现有的模糊聚类算法进行优化改进,建立基分类器;在此基础上,利用Ada Boost将基分类器对于不同样本集的多个分类结果进行集成,形成最终的烟草品质评价模型。以130组烟叶作为烟草样本,测定了各烟叶样品中总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾、氯离子、蛋白质7种化学成分含量,并采用改进的模糊聚类方法与神经网络算法、模糊聚类算法进行对比试验,该方法的误检率为6.7%,具有提升小样本数据的辨识能力,优于所比较的其他2种方法。
- 尹梅周国雄
- 关键词：模糊聚类模拟退火
- 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
- 电厂烟气含氧量的智能混合预测方法被引量：20
- 2010年
- 针对电厂烟气含氧量难以进行有效预测的问题,提出一种烟气含氧量的智能混合预测方法。首先采用RBF神经网络、主元分析方法对输入变量进行降维处理;其次利用上述分析结果运用案例推理方法进行烟气含氧量的预测;然后,为反映烟气含氧量数据中的时间累积效应,采用过程神经网络方法对当前时刻烟气含氧量进行预测;最后基于方差-协方差方法的权值组合预测方法,获得最终的烟气含氧量。基于实际运行数据的分析和工业试运行表明,所提出的智能混合预测模型具有较高的精度和鲁棒性,可以较好地解决电厂烟气含氧量的预测问题。
- 湛腾西郭观七
- 关键词：烟气含氧量RBF神经网络主元分析过程神经网络
- 基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化被引量：8
- 2012年
- 介绍了混合动力汽车(HEV)相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.
- 杨观赐李少波璩晶磊郭观七钟勇
- 关键词：混合动力汽车进化算法
