广西壮族自治区自然科学基金(0991104)
- 作品数：7 被引量：14H指数：2
- 相关作者：闭应洲邹鹏元昌安杨虎林陆建波更多>>
- 相关机构：广西师范学院武汉大学广西宏智科技有限公司更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金广西研究生教育创新计划项目更多>>
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- 基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究被引量：2
- 2011年
- 针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算法在探索潜在最优解、保持种群多样性方面具有良好的效果。
- 杨虎林闭应洲王仁民刘阿宁邹鹏
- 关键词：粒子群算法
- 基于重要解成分的信息素更新策略
- 2010年
- 蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识,并基于信息素搜索新的解,因此好的信息素更新策略对蚁群优化算法至关重要。针对不同解成分的贡献不同的特点,提出了新的信息素更新策略:首先识别候选解的重要成分,然后在更新信息素时只允许重要的解成分得到加强。基于新的更新策略更新的信息素更好地反映了优质解的特点,从而加快了信息的正反馈过程。以4阶欺骗问题为例,验证了新算法的有效性。
- 闭应洲钟智丁立新元昌安
- 关键词：蚁群优化算法信息素更新策略欺骗问题
- 基于有导向变异算子的GM-EA算法被引量：5
- 2010年
- 为了进一步提高演化算法的效率,提出基于有导向变异算子的GM-EA算法(guided mutation evolutio-nary algorithm)。通过结合粒子群优化的方法改进郭涛算法,更好地利用当前最优解指导变异,并将算法分为探索与开采两个阶段;在开采阶段基于模拟退火方法决定是否用新个体取代旧个体,在巩固所获取的建筑块成分的同时,尽可能克服早熟收敛问题。实验结果证明了新算法的有效性。
- 闭应洲陆建波丁立新元昌安
- 关键词：郭涛算法粒子群优化模拟退火
- 分布式控制系统关键技术研究被引量：2
- 2009年
- 分布式控制系统解决了以往以传统仪表、可编程控制器(PLC)为基础的控制系统所存在的信息传送实时性差、数据无法共享、管理难度大等诸多难题.该文以糖厂控制管理系统为例,对分布式控制系统的组成及其功能进行了分析,并对相关的关键技术进行了研究.实现了高效、可靠的控制点数据的上传及下载,对控制点数据结构定义与管理,I/O设备管理,数据处理流程等做了深入的分析,并设计了实现数据库存取的部分代码.
- 易捷闭应洲蓝晨华许家坤梁云凌
- 关键词：分布式控制系统数据采集设备管理
- 遗传算法与蚁群优化算法学习机制的比较
- 传统优化技术是基于优化问题的特定知识而设计的,面对黑箱优化问题这些算法无能为力,而基于对搜索空间取样然后采用自适应的搜索算法才是解决黑箱优化问题的有效方法,本文首先研究学习与优化的关系,指出学习在黑箱优化中的重要作用,然...
- 闭应洲邹鹏丁立新刘阿宁
- 关键词：遗传算法蚁群优化算法
- 文献传递
- 有导向变异算子的无线Mesh网负载均衡算法研究被引量：2
- 2012年
- 为了提高无线Mesh网络(WMN)的传输性能,提出基于有导向变异算子的进化算法GM-EA(guidedmutation EA)来优化WMN网关负载均衡问题。在已有的WMN负载均衡算法基础上,GM-EA算法通过结合粒子群优化的方法,更好地利用种群中的全局信息,在较少迭代次数下可以达到网关数量和负载均衡两方面的优化。仿真实验表明,GM-EA算法以增加执行时间为代价下得到的网关数量与比其他算法得到的结果更优;在网关负载均衡方面,该算法也取得较好的结果。
- 陆建波钟智闭应洲
- 关键词：无线MESH网负载均衡GALIB
- 基于CBR-GA的建筑块重组
- 2011年
- 为了解决遗传算法(GA)中好的建筑块被破坏的问题,提出基于CBR-GA的建筑块重组方法。首先反复运行简单的遗传算法找到多个局部最优解,并选择多个不同的局部最优解构建案例库;然后应用差异化学习方法产生新案例,有效解决了GA中随机交叉对建筑块破坏的问题;最后通过4阶欺骗问题验证了新算法的可行性。
- 邹鹏闭应洲杨虎林刘阿宁元昌安
- 关键词：遗传算法欺骗问题
- CBR-GA算法中案例相似度的研究被引量：3
- 2011年
- 为了解决遗传算法(GA)中好的建筑块被破坏的问题,作者提出了CBR-GA算法。在构建案例库的过程中,基于案例相似度判断是否将新案例加入案例库。本文以4阶欺骗问题为例,分析了不同的案例相似度对CBR-GA算法性能的影响。
- 邹鹏闭应洲杨虎林罗锦光
- 关键词：遗传算法
- 遗传算法与蚁群优化算法学习机制的比较
- 传统优化技术是基于优化问题的特定知识而设计的,面对黑箱优化问题这些算法无能为力,而基于对搜索空间取样然后采用自适应的搜索算法才是解决黑箱优化问题的有效方法,本文首先研究学习与优化的关系,指出学习在黑箱优化中的重要作用,然...
- 闭应洲邹鹏丁立新刘阿宁
- 关键词：遗传算法蚁群优化算法
