宝鸡文理学院数学系计算信息科学研究所
- 作品数：20 被引量：95H指数：6
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 智能优化的英语试题库组卷策略研究被引量：2
- 2009年
- 如何从给定的一个庞大英语试题库中自动生成满足一定要求的测试试题是目前我国利用计算机进行英语辅助教学的一个重要研究课题。针对英语测试试题的题型结构,建立了一个智能组卷的新模型,同时给出了求解的智能方法,最后的数值试验结果表明,新方法对按照教师或英语教学大纲的要求生成一份有效的英语考试试卷是非常有效的。
- 雷茜刘淳安
- 关键词：智能组卷英语试题
- 基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法被引量：19
- 2008年
- 针对粒子群优化算法存在的缺点,提出了基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法。一方面,引入粒子群早熟收敛的计算公式,以指导算法在进化过程中的具体执行策略,有效避免计算的盲目性,加快算法的收敛速度;另一方面,通过设定粒子群聚集程度的判定阈值,以使算法在线性递减惯性权值和基于Sigmoid函数思想的非线性递减惯性权值之间进行自适应地动态调整,从而有效减少了算法陷入局部最优的可能。测试函数仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。
- 田东平赵天绪
- 关键词：粒子群优化SIGMOID函数惯性权重
- 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
- 基于群体适应度方差的自适应粒子群优化算法被引量：4
- 2010年
- 针对基本粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部收敛的缺点,提出了一种基于群体适应度方差的自适应粒子群优化算法。一方面,在可行域中采用混沌初始化生成均匀分布的粒群,提高了初始解的质量;另一方面,构造了基于群体适应度方差的惯性权重的自适应变换公式,增强了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。
- 田东平赵天绪
- 关键词：粒子群优化稳定性惯性权重
- 基于Tent混沌序列的粒子群优化算法被引量：16
- 2010年
- 针对粒子群优化算法易陷入局部极值和进化后期收敛速度缓慢的问题,提出基于Tent混沌序列的粒子群优化算法,应用Tent映射初始化均匀分布的粒群,提高初始解的质量,设定粒子群聚集程度的判定阈值,并引入局部变异机制和局部应用Tent映射重新初始化粒群的方法,增强算法跳出局部最优解的能力,有效避免计算的盲目性,从而加快算法的收敛速度。仿真实验结果表明,该算法是有效的。
- 田东平
- 关键词：粒子群优化算法TENT映射收敛速度
- P算子与非线性微分积分方程的周期边值问题
- 2003年
- 利用部分逆算子理论就一阶非线性微分积分方程的周期边值问题(PBVP)x′=f(t,x,Tx),x(0)=x(2π),讨论了解的存在性,并利用上、下解方法给出其求近似解的迭代程序。
- 李宏涛李银兴
- 关键词：DINI导数下解周期边值近似解迭代程序
- 基于模糊控制器的粒子群优化算法被引量：1
- 2010年
- 提出了一种2输入和2输出的模糊粒子群优化算法。将群体适应度方差和极值差均值作为模糊控制器的两个输入参量,分别用来度量群体在搜索空间分布的离散程度和群体中个体的多样性,从而自适应地控制PSO算法在进化过程中的惯性权重和扩展项的学习因子。测试函数仿真结果表明,该算法很好地平衡了"开发"与"探测",取得了比文献中已有的模糊粒子群算法更好的优化性能。
- 田东平赵天绪
- 关键词：模糊控制器惯性权重
- 混沌粒子群优化算法研究被引量：16
- 2013年
- 针对粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部极值的缺点,提出了一种新颖的混沌粒子群优化算法。一方面,在可行域中应用逻辑自映射函数初始化生成均匀分布的粒群,提高了初始解的质量和增加了算法的稳定性;另一方面,采用两组速度-位移更新策略,即对全局最优粒子单独使用特定的速度-位移策略更新,而对其余粒子则使用常规的速度-位移进行更新,从而有效避免了算法陷入局部收敛的缺点。将该算法应用在4个基准测试函数优化中,仿真结果表明其能有效提高全局寻优的性能,且稳定性好。
- 田东平
- 关键词：粒子群优化稳定性群体智能
- 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
- 基于关键面积的冗余集成电路成品率分析被引量：6
- 2003年
- 利用关键面积的思想分析了冗余电路的成品率 ,并给出了其计算模型 .实例模拟表明 ,与传统的成品率分析方法相比 ,该模型预测 IC成品率具有更高的精度 .
- 赵天绪段旭朝马佩军郝跃
- 关键词：关键面积成品率
