安徽省自然科学基金(050420201) 作品数:10 被引量:67 H指数:5 相关作者: 李斌 庄镇泉 钟润添 肖金超 傅忠谦 更多>> 相关机构: 中国科学技术大学 安徽师范大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 安徽省自然科学基金 安徽省高校省级自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 电子电信 更多>>
基于GP的移动网络规划算法研究 2008年 CDMA基站分布规划受到众多条件制约,因此通常属于NP-Hard问题,而GP基于自然进化的思想,是一种高效的算法,根据求解问题的特点,将改进的GP应用于CDMA基站分布规划,利用GP灵活的个体表示得到自然描述的个体解,使基站分布易于理解,利用GP全局寻优的能力得到较好的基站分布,从而降低误报率和漏报率。对GP的改进体现在2个方面:①扰动算子;②改进的适应度函数。最后用实验证明了改进GP的有效性和先进性。 王再见 丁绪星关键词:GP CDMA 适应度函数 一种新的混合量子进化算法 被引量:9 2008年 量子进化算法(QEA)用于多峰函数优化时,容易陷入局部最优。本文提出一种新的混合量子进化算法,通过双编码机制(经典二进制编码和量子概率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概率搜索提高了算法的局部搜索能力。通过一组典型函数优化实验对该算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较。结果表明,本文算法在解的质量和收敛速度上都要优于QEA。 解平 李斌 庄镇泉关键词:量子进化算法 混合量子进化算法 函数优化 一种基于DQCGA算法的软硬件动态划分方法 被引量:2 2008年 软硬件划分是嵌入式系统设计的高层抽象环节中最重要的关键步骤之一。在某些数据相关的应用领域中,划分环境是动态变化的.因此我们提出了一种解决动态软硬件划分的方法。这种方法基于一种名为DQCGA的演化算法。DQCGA算法受自然界中对称和互补机制的启发,操纵一对互补的概率向量来适应动态变化的环境。我们系统地完成了建模,动态环境定义等环节,然后通过和已有方法的比较,有针对性地设计了实验。试验结果很好地证明了该方法对于解决软硬件划分问题的可行性和有效性,并且较之以往的方法有着更好的表现。 范乐君 李斌 庄镇泉 傅忠谦关键词:嵌入式系统 软硬件协同设计 基于混合量子遗传算法的嵌入式系统软硬件协同综合算法 被引量:5 2008年 软硬件协同综合是嵌入式系统设计中的一个重要步骤。综合利用启发式算法和演化类算法的优点提出了一种混合量子遗传算法(HQGA)来解决软硬件协同综合问题,提高了求解质量和搜索效率,降低了计算代价。实验结果表明HQGA对软硬件协同综合问题的有效性:在得到相近结果的条件下,HQGA计算时间较量子遗传算法缩短50%以上;在计算相同代数的条件下,HQGA求解质量较量子遗传算法平均提高10%以上。 郭荣华 李斌 庄镇泉关键词:量子计算 软硬件协同综合 混合量子遗传算法 遗传算法 启发式算法 具有修复特性的GP在入侵检测规则自动提取上的应用 2006年 将GP应用于入侵检测规则自动提取,利用GP全局寻优的能力得到较好的入侵检测规则,从而降低误报率和漏报率.针对传统剪枝操作对模式的破坏作用较大的问题,我们提出一种新的算子:修补算子.文章的最后给出了实验结果,并与其他文献的同类实验结果进行了比较,证明了改进GP的有效性和先进性. 王再见 李斌 傅忠谦 庄镇泉关键词:GP 入侵检测 数据挖掘 一种基于边缘分布估计的多目标优化算法 被引量:4 2007年 该文提出了一种基于边缘分布估计的多目标优化算法,通过在每一进化代中估计较优个体的边缘概率分布来引导算法对Pareto最优解的搜索。通过与基于拥挤机制的多样性保持技术、基于非支配排序的联赛选择、精英保留等技术的有机结合,使得算法在具有良好收敛性能的同时,具有很好的维持群体多样性的能力。通过一组典型测试函数实验对该算法的性能进行了分析,并与NSGA-II、SPEA、PAES等知名多目标优化算法进行了比较,结果表明该文算法收敛速度较快,且得到的非支配解集分布均匀,适合于复杂多目标优化问题的求解。 李斌 钟润添 肖金超 庄镇泉关键词:多目标优化 多样性 多目标量子编码遗传算法 被引量:15 2007年 如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题。该文提出一种基于量子遗传算法的多目标优化算法,利用量子遗传算法的高效全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标函数的Pareto最优解,利用量子遗传算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布。通过求解带约束的多目标函数优化问题,对该文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGAII,PAES,MOPSO和Ray-Tai-Seow’s算法等知名多目标优化算法进行比较,结果证明了该文算法的有效性和先进性。 邹谊 魏文龙 李斌 肖金超 庄镇泉关键词:量子遗传算法 多目标优化 PARETO最优解 一种基于递增估计GMM的连续优化算法 被引量:10 2007年 目前的分布估计算法(esti mation of distribution algorithms)中概率模型的学习或多或少存在着对先验知识的依赖,而这些先验知识往往是不可预知的.针对这一问题,文中提出采用集成学习(ensemble learning)的思想实现EDAs中概率模型结构和参数的自动学习,并提出了一种基于递增学习策略的连续域分布估计算法,该算法采用贪心EM算法来实现高斯混合模型(GMM)的递增学习,在不需要任何先验知识的情况下,实现模型结构和参数的自动学习.通过一组函数优化实验对该算法的性能进行了考查,并与其它同类算法进行了比较.实验结果表明该方法是有效的,并且,相比其它同类EDAs,该算法用相对少的迭代,可以得到同样或者更好的结果. 李斌 钟润添 王先基 庄镇泉关键词:分布估计算法 高斯混合模型 一种多目标优化的多概率模型分布估计算法 被引量:7 2007年 提出了一种用于多目标优化的多概率模型分布估计算法,该算法在进化的每一代中使用多个概率模型来引导多目标优化问题柏拉图(Pareto)最优域的搜索。分布估计算法使用概率模型引导算法最优解的搜索,而使用多个概率模型可以保持所得多目标优化问题最优解集的多样性。该算法具有很强的寻优能力,所得结果可以很好地覆盖Pareto前沿。实验通过优化一组测试函数来评价该算法的性能,并与其它多目标优化算法进行了比较,结果表明该算法相比于其它同类算法可以更好地解决多目标优化问题。 钟润添 龚海峰 李斌 庄镇泉关键词:多目标优化 分布估计算法 量子退火算法研究进展 被引量:15 2008年 在数学和应用领域,量子退火算法是一类新的量子优化算法.不同于经典模拟退火算法利用热波动来搜寻问题的最优解,量子退火算法利用量子波动产生的量子隧穿效应来使算法摆脱局部最优,而实现全局优化.在已有的研究中,量子退火算法在某些问题上展现出良好的优化效果.系统地综述了量子退火算法的基本原理和近年来的主要研究进展,较为详细地介绍了几个主要的量子退火算法,对量子退火算法的优点和可能的不足进行了分析评述,并对今后的研究方向进行了展望. 杜卫林 李斌 田宇关键词:蒙特卡罗方法 优化算法 量子计算