秦浩宇
- 作品数：9 被引量：73H指数：4
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金湖南省研究生科研创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 基于混合进化算法的RBF神经网络时间序列预测被引量：17
- 2012年
- 提出一种基于梯度下降法的混合进化算法,用于确定径向基函数(RBF)神经网络结构和优化其参数.在进化算法中嵌入梯度下降算子,对每一代中若干个精英个体以一定概率利用梯度下降法进行搜索,以加强算法的局部搜索能力.利用混合进化算法对RBF网络结构和参数同时进行训练和优化,对网络节点数和参数进行混合编码.仿真实验结果表明该RBF网络具有较强的泛化能力.
- 龙文梁昔明龙祖强秦浩宇
- 关键词：径向基函数神经网络进化算法梯度下降法非线性时间序列预测
- 基于梯度信息的遗传算法及其在倒立摆中的应用
- 基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法.该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择...
- 梁昔明肖伟龙文秦浩宇
- 关键词：CROSSOVERDESCENTINVERTEDPENDULUM
- 遗传算法的改进研究及其在酵母扩培系统中的应用
- 遗传算法是一种借鉴自然选择和遗传机制,不依赖于梯度信息、高度并行、可用于复杂系统优化且鲁棒性好的全局优化算法,由于它的应用范围极其广泛,并在许多领域取得了不错的效果,因此得到了广大学者和工程人员的关注。
虽然遗传算...
- 秦浩宇
- 关键词：遗传算法最速下降法PID控制器
- 文献传递
- 一种求解约束优化问题的遗传算法被引量：25
- 2010年
- 提出一种求解约束优化问题的遗传算法。通过可行解与不可行解算术交叉的方法对问题的决策空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别按照适应度和约束违反度进行选择。传统变异操作使得解往往偏离了约束区域,因此引入对可行解的边界变异和对不可行解的非均匀变异,并通过维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果说明该算法的有效性。
- 梁昔明秦浩宇龙文
- 关键词：约束优化问题可行解遗传算法
- 自适应梯度指导交叉的进化算法被引量：4
- 2011年
- 针对进化算法随机盲目搜索的缺点,提出一种新的自适应梯度信息指导交叉的进化算法.该算法首先利用混沌序列初始化种群,在迭代过程中,根据当前最优个体的梯度信息和种群与个体的聚集程度,自适应地确定最优个体的负梯度方向范围,在该范围内随机选择个体与当前最优个体进行算术交叉操作,使交叉后的个体以较大概率向较好解的方向进化.另外,引入自适应变异算子用于平衡算法的开发和探测能力.几个典型测试函数的实验结果表明,新算法具有较高的收敛精度.
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- 关键词：进化算法自适应
- 动态选择与替换策略的多目标约束优化进化算法被引量：4
- 2011年
- 提出一种基于动态选择与替换策略的多目标优化进化算法用于求解约束优化问题.新算法首先将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题,基于Parto支配关系,把初始种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,引入一种非劣个体保护偏好策略,动态选取一定比例的最优非劣个体直接进入下一代群体,剩下的非劣个体随机替代Pareto子集中的个体.Pareto子集和Non-Pareto子集分别进行单形交叉和多样性变异操作产生新的子种群.对13个标准测试问题的数值实验结果表明新算法的有效性.
- 龙文梁昔明秦浩宇
- 关键词：多目标优化约束优化问题
- 基于种群个体可行性的约束优化进化算法被引量：21
- 2010年
- 提出一种新的求解约束优化问题的进化算法.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.基于种群中个体的可行性,分别采用3种不同的交叉方式和混合变异机制用于指导算法快速搜索过程.为了求解位于边界附近的全局最优解,引入一种不可行解保存和替换机制,允许一定比例的最好不可行解进入下一代种群.标准测试问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.
- 梁昔明龙文秦浩宇李山春阎纲
- 关键词：约束优化问题进化算法可行性
- 基于梯度信息指导交叉的遗传算法被引量：4
- 2010年
- 针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法。该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择个体与目标个体进行交叉操作,使交叉后的子代不断向最优解靠近,有效地保证了交叉操作的目的性和可行性。四个典型测试函数的仿真实验表明,该算法显著加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度。
- 梁昔明肖伟龙文秦浩宇
- 关键词：遗传算法梯度信息最速下降法最优解
- 基于混合GA的啤酒酵母扩培系统PID控制被引量：1
- 2012年
- 针对啤酒酵母扩培过程中温度较难控制的问题,提出一种基于混合遗传算法(GA)的PID控制方法。在GA中嵌入梯度下降算子,利用梯度下降法对每代中若干个精英个体以一定概率进行搜索,从而提高算法的局部搜索能力。实验结果表明,该方法的响应速度较快,且无稳态误差。
- 龙文秦浩宇
- 关键词：混合遗传算法PID控制温度控制
