许秋艳
- 作品数：10 被引量：20H指数：2
- 供职机构：盐城工学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会重点学科基金国家自然科学基金上海市哲学社会科学规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 多目标0-1规划问题的元胞蚁群优化算法被引量：11
- 2009年
- 为求解多目标0-1规划问题,基于元胞自动机原理和蚁群算法,提出一种元胞蚁群算法。将元胞演化规则和蚁群寻优相结合,提高非劣解集的多样性和分布性。经数值实验和已有算法相比较,该算法具有较好的性能。
- 刘勇刘勇马良
- 关键词：多目标元胞自动机蚁群算法
- 求解背包问题的布谷鸟搜索算法被引量：1
- 2015年
- 背包问题是计算机科学一种典型的组合优化难题。为处理背包问题,设计基于布谷鸟搜索算法的优化方法。布谷鸟搜索算法是一种新型现代启发式算法,在求解连续优化问题时表现出良好的优化性能。在求解背包问题时,算法的搜索空间限制在连续空间,并通过自定义的映射,将背包问题的解空间和算法的搜索空间相对应。数值试验验证该算法的可行性和有效性。
- 许秋艳
- 关键词：背包问题组合优化
- 面向应用的计算机图形学第一课
- 2015年
- 由于计算机图形学中图形处理算法具有高度的抽象性,并且涉及多个学科领域,致使学生认为这是一门远离生活、繁琐难学的课程。根据专业人才培养要求,通过调查分析课程的教学现状,确立了第一堂课的教学内容。第一堂课要使学生明确为什么学、学什么、如何学,以及有哪些实际应用。使学生明确课程与生活应用之间的密切关系,进而产生浓厚的学习兴趣,实现教与学的相互促进。
- 李运平许秋艳
- 关键词：计算机图形学教学方法
- 聚类分析的竞争决策算法
- 2008年
- 聚类分析是数据挖掘的重要技术,是一种无监督的学习方式,可根据数据间的相似程度,将数据进行分类.竞争决策算法是一种基于竞争造就优化和决策左右结果的新型优化算法,针对聚类分析的特点,设计了一种竞争决策算法进行求解,经实验测试和验证,并与其它算法的结果进行比较,获得了较好的结果.
- 刘勇刘勇宁爱兵许秋艳
- 关键词：聚类分析决策函数
- 面向“卓越工程师教育培养计划”的C++程序设计课程教学模式探讨被引量：1
- 2014年
- 实施"卓越工程师教育培养计划"是建设高水平应用型大学在人才培养方面的具体表现。根据"卓越计划"的具体要求,并结合"C++程序设计"理论教学和实践教学的特点,探讨该课程的教学模式,以达到"卓越计划"的培养目标。
- 许秋艳
- 关键词：C++程序设计教学模式
- 智能优化算法在聚类分析中的应用被引量：3
- 2009年
- 聚类分析是数据挖掘的重要技术,可根据数据间的相似程度,将数据进行分类,现已广泛应用于工程和技术等领域中。元胞蚁群算法是在将元胞自动机的邻居和规则引入传统蚁群算法的基础上,利用元胞在离散元胞空间的演化规律和蚁群寻优特点的新型优化算法。针对聚类分析的特点,利用元胞蚁群算法进行求解,经实验测试和验证,获得了较好的结果。
- 刘勇刘勇许秋艳王洪刚
- 关键词：聚类分析元胞自动机蚁群算法
- 基于小波精英解学习和多角度搜索的新型阴阳平衡优化算法被引量：2
- 2022年
- 针对基本阴阳平衡优化算法计算精度低和优化速度慢等问题,提出一种新型阴阳平衡优化算法.首先,设计小波精英解学习策略,充分利用精英解的进化信息产生高质量的解,用于算法的全局勘探和局部开发;然后,将搜索角度引入解更新方程中,以实现对算法搜索空间的全方位搜索,并对所提出算法的收敛性进行理论分析;最后,采用连续优化测试函数和瓶颈旅行商问题进行数值实验,并将所提出算法与多种智能优化方法进行比较.实验结果表明,所提出算法具有更好的优化性能.
- 许秋艳许秋艳马良
- 二次分配问题的布谷鸟搜索算法
- 2015年
- 二次分配问题是一种典型的组合优化难题。该问题由于目标函数的非线性而使得问题的求解异常复杂。为求解二次分配问题,设计基于布谷鸟搜索算法的优化方法。布谷鸟搜索算法是一种新型现代启发式算法,具有结构简单和易于编程等特点。针对二次分配问题的特点,给出算法的实现流程。实验结果表明该算法的可行性和有效性。
- 许秋艳
- 关键词：组合优化
- 最小比率旅行商问题的阴阳平衡优化算法
- 2022年
- 针对求解最小比率旅行商问题方法存在精度低和速度慢等问题,设计阴阳平衡优化算法进行求解。采用佳点集构造初始解集;以超球体和归档集进行解的更新;并用相对位置索引法将算法搜索空间映射为问题解空间;基于综卦变换引入局部搜索。采用典型算例进行一系列数值实验,并将算法与微粒群优化算法、引力搜索算法、生物地理学优化算法以及最有价值球员算法进行比较。实验结果表明,所提算法在计算精度和优化速度方面优势显著,能够有效求解最小比率旅行商问题。
- 许秋艳许秋艳马良
- 关键词：佳点集组合优化
- 双目标消防救援站选址模型的元胞阴阳平衡优化算法被引量：2
- 2022年
- 为衡量消防救援站在不同时间内提供的救援服务质量,基于火灾风险等级引入时效性评价函数,构建考虑时效性和经济性的双目标选址模型。针对新模型属于NP难问题特点,设计元胞阴阳平衡优化算法进行求解。寻优个体既在阴阳平衡优化算法搜索空间进行全局探索,又在元胞空间利用演化规则在邻居范围内进行局部开发。实验证明了新模型的可行性和有效性,与蝙蝠算法、蜂群算法、和声搜索算法、NGSA-Ⅱ和元胞蚁群优化算法的比较表明,新算法在非劣解集的收敛性、多样性、分布均匀性以及计算速度方面优势显著。
- 许秋艳许秋艳马良
- 关键词：元胞自动机
