宁夏回族自治区自然科学基金(NZ0848)
- 作品数：16 被引量：67H指数：4
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- 相关机构：北方民族大学商洛学院宁夏大学更多>>
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- 一种新的带有动态自适应惯性权重和混合变异的粒子群优化算法被引量：3
- 2010年
- 提出一种新的带有混合变异算子的自适应粒子群优化算法。该算法使用了动态自适应惯性权重,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。在每次迭代过程中,对符合变异条件的粒子进行混合变异。通过对六个典型的测试函数的试验,表明该方法具有较强的全局寻优能力,克服了基本PSO易陷入早熟收敛的现象,并进一步提高了计算精度。
- 王苗苗高岳林
- 关键词：粒子群优化
- 求解0/1背包问题的离散差分进化算法被引量：18
- 2009年
- 0/1背包问题是实际中经常遇到的一类经典NP难组合优化问题.针对0/1背包问题,提出一种融合贪婪变换的离散差分进化算法.该算法中通过模2运算来实现变异操作;为了满足约束上限,融合了贪婪变换;为了防止早熟,采用了在进化若干代后重新初始化种群的策略.经数值实验表明,该算法在求解0/1背包问题时是可行的,有效的,比单纯的贪婪算法,融合贪婪变换的粒子群优化算法及融合贪婪变换的遗传算法更加稳健,良好.
- 苗世清高岳林
- 关键词：差分进化算法遗传算法粒子群优化
- 非线性规划的一种基于极大熵函数的单调化方法
- 2009年
- 对约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了目标函数的一种积的形式的单调化变换公式,首先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的非线性规划问题,再将转化后的只有一个约束的非线性规划问题转化为一个单调规划问题,最后证明了等价性.
- 李会荣高岳林林洪伟
- 关键词：非线性规划单调化极大熵函数全局最优解
- 融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法被引量：1
- 2011年
- 将分布估计算法用于多目标优化问题,提出一种融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法(MEDAP)。与一般分布估计算法只通过采样方法产生新种群不同,MEDAP算法利用采样和交叉相结合的方法产生新种群,并通过模拟退火技术在线调节尺度因子,以此来控制采样和交叉的贡献量,根据NSGA-II的选择策略选出下一代进化种群。数值实验分为两组,一组选取8个常用测试函数并与NSGA-II、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明了MEDAP算法的有效性。另一组与不加Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法进行比较,数值实验结果验证了Pareto邻域交叉算子的加入提高了算法的性能。
- 江巧永高岳林
- 关键词：多目标优化采样方法模拟退火
- 带有局部信息策略的粒子群优化算法被引量：1
- 2010年
- 考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,为此本文改进了基本粒子群优化的速度方程,提出了一种带有局部信息策略的粒子群优化算法,对典型优化问题的实例仿真说明了带有局部信息策略的粒子群优化算法具有更好的全局搜索能力和更高的计算精度.
- 雷翻翻高岳林
- 关键词：全局优化粒子群优化
- 0-1非线性规划问题的改进差分进化算法被引量：3
- 2010年
- 针对0-1非线性规划问题的特点,提出了一种适合于求解0-1非线性规划问题的改进差分进化算法。这个算法把差分进化算法和罚函数方法有机结合起来,在变异操作中加入0-1取整运算,在交叉操作中使用了指数递增交叉概率因子以提高算法的全局搜索能力和收敛速率。用8个例子进行了实验研究,结果表明这个改进的差分进化算法在收敛性、精度、鲁棒性强方面都比较好。
- 刘俊梅高岳林李会荣
- 关键词：差分进化算法罚函数方法
- 一类0/1背包问题融合神经网络的差分进化算法
- 2010年
- 将局部寻优能力极强的人工Hopfield神经网络融合到差分进化算法中,给出了一个解一类0/1背包问题融合神经网络的差分进化算法。在该算法中差分进化算法当前全局最优个体为初始态激活神经网络,生成一个局部最优态,用这个局部最优态代替种群当前全局最优个体,增强了算法的局部寻优能力,通过数值试验表明该算法具有很好的效果。
- 刘俊梅高岳林李会荣
- 关键词：神经网络
- 一种带有随机变异的动态差分进化算法被引量：12
- 2009年
- 提出一种带有随机变异的动态差分进化算法。在这个算法中,两种不同的变异策略DE/rand/1和DE/best/1通过线性递减加权组合策略产生新的变异策略,以便动态利用DE/rand/1和DE/best/1的优点,并且引入一种指数递增交叉概率算子、线性递减缩放因子和一种随机变异机制以进一步提高算法的全局寻优能力。通过四个标准测试函数的测试结果表明,该算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,更适合求解高维复杂的全局优化问题。
- 高岳林刘俊梅
- 关键词：全局优化差分进化算法加权策略
- 融合差分进化和倒序变异扩展蚁群算法被引量：3
- 2010年
- 为了克服扩展蚁群优化(ACO)容易出现早熟现象,提出在扩展蚁群每次进化后引入倒序变异和差分进化对新种群进行二次变异。通过倒序变异和差分进化(DE)算法计算的信息来影响扩展蚁群的进化进程,以保持群体的活性,实现全局优化的目的。数值试验结果表明新算法精度较高、鲁棒性较强。
- 江巧永高岳林
- 关键词：蚁群优化差分进化
- 非线性约束优化问题的混合粒子群算法被引量：11
- 2010年
- 把处理约束条件的一个外点方法和改进的粒子群优化算法相结合,提出了一种求解非线性约束优化问题的混合粒子群优化算法.该方法兼顾了粒子群优化和外点法的优点,对算法迭代过程中出现不可行粒子,利用外点法处理后产生可行粒子.数值实验表明了提出的新算法具有有效性、通用性和稳健性.
- 高岳林李会荣
- 关键词：非线性约束优化粒子群优化
