山东省高等学校科技计划项目(J10LG08)
- 作品数：4 被引量：15H指数：2
- 相关作者：郑向伟王智昊逄金梅马红伟高凯歌更多>>
- 相关机构：山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室更多>>
- 发文基金：山东省高等学校科技计划项目山东省优秀中青年科学家科研奖励基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 动态微粒群算法及其在群体动画中的应用被引量：2
- 2011年
- 针对现有微粒群算法在动态优化问题中容易陷入局部极值问题,提出了一种改进的动态微粒群算法——AVPSO。AVPSO用所有微粒局部最优值的平均值来代替全局最优值,通过有目的的重新初始化部分微粒扩大种群搜索范围,在感知到环境发生变化时迅速、准确地实现对目标的跟踪。实验结果表明,在求解动态优化问题时,AVPSO表现出很好的性能。将AVPSO应用于群体动画中,实现了群体路径规划的自动化。
- 逄金梅郑向伟刘弘
- 关键词：微粒群算法动态环境全局最优路径规划
- 保持多样性的自适应动态粒子群算法及其应用被引量：2
- 2012年
- 针对动态环境中的种群多样性问题,提出一种保持种群多样性的双子群粒子群优化算法。将群搜索算法中的游走者思想引入到粒子群优化算法中,基于群体多样性,子种群B采用不同的方法更新速度和位置,子种群A和子种群B交换最优信息,扩展种群的搜索范围,增强整个群体的多样性水平。将改进的算法应用于复杂变化的抛物线函数和群体动画的跟随效果中,结果表明该算法在动态环境中的有效性,并能够真实模拟群体跟随行为。
- 逄金梅郑向伟王智昊
- 关键词：多样性双种群群体动画
- 基于中值迁移和柯西变异的生物地理学算法被引量：3
- 2013年
- 针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)收敛速度慢和容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于中值迁移和柯西变异的生物地理学优化算法(MCBBO)。在MCBBO中,设计了基于中值定理的迁移算子,以扩大栖息地的分布范围,实现更精确的迁移;同时,采用柯西变异增加算法摆脱局部极值的能力。基于标准测试函数仿真实验表明,MCBBO算法优化得到的解更接近理论最优解,算法收敛速度更快,表明了MCBBO算法的有效性。
- 高凯歌郑向伟
- 关键词：生物地理学优化算法中值定理迁移
- 一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法被引量：8
- 2013年
- 针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度.
- 王智昊郑向伟马红伟
- 关键词：MEMETIC算法改进粒子群算法局部搜索策略模拟退火算法
