国家自然科学基金(61105052)
- 作品数：4 被引量：63H指数：2
- 相关作者：李枚毅何诚邓鹏赵卫中李志清更多>>
- 相关机构：湘潭大学西北师范大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 动态Kriging优化算法求解昂贵约束优化问题被引量：1
- 2013年
- 针对昂贵单目标约束优化中真实模型计算费时且现有算法收敛速度慢的问题,提出了动态Kriging优化算法以提高计算效率.该算法首先将所有约束条件转换为一个约束函数,然后采用拉丁超立方体采样(LHS)法进行采样,分别建立真实模型目标函数和约束函数的Kriging代理模型,同时结合真实模型对代理模型估计进行误差矫正,采用非支配个体选择、保留和替换机制不断更新样本库和Kriging代理模型.最后将进化最优种群代入真实模型计算其最优值.通过13个标准函数测试表明该算法具有较高的精确度和稳健性,明显减少了真实模型的评价次数.
- 肖建李枚毅蔡霞张海
- 关键词：KRIGING代理模型
- 全信息差异进化粒子群优化算法被引量：1
- 2012年
- 针对种群多样性对粒子群算法的性能影响,提出了一种基于差异进化思想的粒子群算法。该算法采用多生态子群社会结构,利用一种新的全信息粒子作为信息交互的渠道,通过进化过程中的种群衰落监控指导子群间的差异融合,有利于优秀个体的产生,增加粒子间的差异性,提高种群整体品质和算法的收敛性能。最后对八个测试函数进行实验仿真,并与六个改进粒子群算法进行多方面对比。实验结果表明,该算法有效地保持了种群的多样性,在保证收敛速度的同时大幅提高了算法的收敛精度,从理论和实验仿真两个方面证明了算法有很强的全局搜索能力。
- 何诚李枚毅邱茜茜
- 关键词：粒子群优化
- Namenode单点故障解决方案研究被引量：31
- 2012年
- 针对Hadoop分布式文件系统中的Namenode单点故障问题,在研究Secondary Namenode机制、Backup Node机制和FacebookAvatar机制的基础上,提出一种Avatar改进方案。主节点向备用节点转发客户端请求,使用Zookeeper实现故障切换,从而解决Namenode的单点故障问题。利用Petri网模型在理论上证明了该方案的正确性,采用基于有限源的存储网络故障修复模型对该方案的可用性进行定量分析。实验结果表明,该方案具有不丢失数据、快速切换和故障自动恢复的特点。
- 邓鹏李枚毅何诚
- 关键词：单点故障HADOOP分布式文件系统高可用性PETRI网故障恢复
- 一种结合主动学习的半监督文档聚类算法被引量：30
- 2012年
- 半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题.由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons-DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.
- 赵卫中马慧芳李志清史忠植
- 关键词：半监督聚类文档聚类
