何雪海
- 作品数:6 被引量:23H指数:3
- 供职机构:重庆大学数学与统计学院更多>>
- 发文基金:重庆市自然科学基金高层次人才科研启动基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于投影寻踪的区域知识竞争力评价被引量:1
- 2012年
- 介绍了投影寻踪的模型,选择知识资本等6个一级指标建立投影寻踪模型,评价区域知识竞争力并利用粒子群算法优化最佳投影方向,实例分析验证了投影寻踪应用于区域竞争计量的有效性。最后根据优化的最佳投影方向得出对竞争力影响最大的因素是知识经济产出、知识创新、知识转化的结果。
- 罗华容夏莹何雪海
- 关键词:知识竞争力投影寻踪粒子群优化
- 基于自适应转移概率的蚁群优化算法被引量:8
- 2010年
- 为避免蚁群优化算法容易早熟的缺点,在转移概率公式中引入一个新的自适应因子。随着迭代次数的增加,该因子有利于蚂蚁探索有较弱信息素浓度的边而避免一些边上信息素的过度积累。该特点使蚂蚁在迭代后期仍能以较高概率搜索到更好的解从而避免早熟。仿真实验结果表明,该算法对解决旅行商问题具有更优的全局搜索能力。
- 何雪海胡小兵赵吉东王志
- 关键词:蚁群优化旅行商问题
- 基于粒子群优化的地区专利发展评价
- 2012年
- 为解决地区专利发展评价问题,建立投影寻踪评价模型并且利用粒子群算法优化最佳投影方向。选择我国31个省市区专利发展指标数据作为实例进行仿真实验,验证投影寻踪应用于专利计量的有效性。根据优化后的最佳投影方向得到评价结果并且按照区域平均水平进行分析,得到影响专利发展的主要因素,并提出相应缩小区域专利发展差异的措施。
- 李端明罗华容裴倩何雪海
- 关键词:投影寻踪粒子群
- 求解矩阵特征值的改进PSO算法被引量:3
- 2012年
- 为了改进粒子群算法在求解矩阵特征值时只能根据矩阵特征值范围逐一求解特征值的现状。提出了一种改进的粒子群算法。改进的粒子群算法采用寻找到一个特征值后,适当改变适应值函数的策略,使搜索区域远离已寻找到的特征值,继续寻找其他的特征值,如此反复,直到寻找到所有的特征值为止。利用四个不同类型的矩阵求解特征值进行仿真,实验结果也验证了算法的实用性和有效性。
- 王志胡小兵何雪海
- 关键词:粒子群算法特征值适应值函数
- 蚁群优化算法及其应用研究
- 组合优化问题的解决在理论和实际应用领域都有非常重要的地位。随着问题规模的扩大,因为计算复杂度的问题,如果使用确定性算法很多组合问题的最优解是无法实现的。蚁群优化元启发式算法是一种专门针对难解的离散优化问题的理想方法,它能...
- 何雪海
- 关键词:蚁群优化算法全局搜索能力
- 文献传递
- 一种新的差分与粒子群算法的混合算法被引量:10
- 2012年
- 利用粒子群算法的快速收敛性和差分进化算法的搜索精度较高等特点,提出了一种新的混合优化算法。该算法在粒子群算法的中后期,在已经寻找到的最优位置周围,随机生成一定数量的粒子进行差分进化算法,可以减少一定的运算量和在较优的区域进行寻找最优解。通过几个Benchmark函数的测试证明,新的混合算法具有搜索精度更高和更快收敛的优点。
- 王志胡小兵何雪海
- 关键词:差分进化算法粒子群优化算法混合算法