陕西省教育厅科研计划项目(07JK180)
- 作品数：7 被引量：28H指数：3
- 相关作者：刘淳安王宇平郭海燕刘素红更多>>
- 相关机构：宝鸡文理学院西安电子科技大学忻州师范学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 带Levy变异的约束优化PSO算法被引量：2
- 2008年
- 提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(LCPSO)。该方法引入了Levy变异策略,使算法LCPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷。为更好求解约束边界附近的全局最优解,算法在选择下一代个体时保持群体中不可行解的一定比例,这样,不但能有效增加群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚,使群体向最优解更好、更快的逼近。数值试验表明该算法对约束优化问题求解是非常有效的。
- 刘淳安
- 关键词：PSO算法种群多样性
- 解约束优化问题的新PSO算法被引量：3
- 2008年
- 对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷;另外,结合约束优化的约束条件给出的新开关选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例。这不但有效的增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚,使群体向最优解更好、更快地逼近。数值试验表明该算法对约束优化问题求解是非常有效的。
- 刘淳安
- 关键词：PSO算法
- 基于k-均值的自适应PSO优化算法被引量：1
- 2008年
- 提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法(KCMPSO).首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子群体中的最好个体更新自己的位置和速度,其次引入自适应变异算子,有效地增强了粒子群之间信息交换和PSO算法跳出局部最优解的能力.几个典型函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.
- 刘淳安
- 关键词：PSO优化算法K-均值聚类自适应变异
- 基于新模型的动态多目标优化进化算法被引量：16
- 2008年
- 在动态多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在时间连续发生变化的情况下依然能求出分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.对动态多目标优化问题连续变化的时间变量区间进行了任意划分,在得到的每个时间子区间上把动态多目标优化问题近似为静态多目标优化问题,进而在每个子区间上定义了种群的静态序值方差和静态密度方差,然后把目标个数任意的动态多目标优化问题转化成一个双目标静态优化问题.在给出的一种能自动检测时间变化的自检算子下,提出一种新的动态多目标优化进化算法,并且证明了算法的收敛性.计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题求解十分有效.
- 刘淳安王宇平
- 关键词：多目标优化动态优化进化算法PARETO最优解全局收敛性
- 基于一维搜索和动态调节的非线性规划PSO算法
- 2007年
- 对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数法的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题的新PSO算法(NSDPSO),该方法融入了一维搜索和动态调节技术,使NSDPSO很好地克服了标准PSO算法在前期收敛较快而在后期易陷入局部最优的缺陷。另外,文中还给出了一种新的适应度函数及选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例,这样不但能有效地增加群体的多样性,而且可以避免传统的过度惩罚,使群体向最优解逼近。最后的数据实验表明该算法对非线性规划问题求解是非常有效的。
- 刘淳安
- 关键词：非线性规划PSO算法一维搜索
- 非线性规划问题的极大熵多目标粒子群算法被引量：6
- 2008年
- 结合非线性规划的约束条件构造了一个新的极大熵函数,利用该函数将问题转化成了两个目标的多目标优化问题。通过对违反约束动态的进行惩罚,提出了一种新的极大熵多目标粒子群算法。该方法能有效的保持群体中不可行解的一定比例,从而增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近。计算机仿真表明,该算法对非线性规划问题求解是非常有效的。
- 刘淳安
- 关键词：非线性规划多目标优化粒子群算法极大熵
