曾传华
- 作品数：12 被引量：68H指数：5
- 供职机构：安徽工业大学数理科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金重庆市杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学经济管理更多>>
- 新型分阶段粒子群优化算法被引量：5
- 2008年
- 针对粒子群优化算法的"早熟"问题,提出了一种新型分阶段粒子群优化算法。该算法通过调整惯性权重和加速系数使粒子自组织地跟踪局部吸引域和全局吸引域来扩大粒子的搜索空间和提高粒子的收敛精度,同时根据粒子处于不同的阶段实施相应的变异策略来增加种群的多样性。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。
- 曾传华申元霞
- 关键词：粒子群优化算法惯性权重
- 中小型煤矿安全生产现状分析
- 2007年
- 近年来，随着我国经济的快速发展，煤炭市场也呈现出了供不应求的偏紧局面，这为国家加快煤炭资源开发利用步伐、实现经济腾飞提供了有利时机。中小型煤矿作为我国煤矿企业的重要组成部分，在经济建设中起到了无可替代的作用，而且中小型煤矿具备市场需求大、就业人员多的特点，能满足资源区农民脱贫和地方经济发展的需要等客观条件，还将长期存在下去。同时，不可否认，中小型煤矿存在点多、面广、底子薄、从业人员素质低、资源勘探程度低等问题，其安全生产状况不容乐观。
- 谢小平罗先锋谷继建何独明曾传华
- 关键词：中小型煤矿煤矿安全煤炭市场
- 煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制模型研究
- 2007年
- 如何划分煤矿瓦斯等级、判断煤矿不安全程度和确定煤矿所需要的最佳通风量,对煤矿安全生产具有重要意义.本文通过建立3种不同的模型,运用Matlab和Lingo编程计算,解决了矿井分类、矿井不安全程度和矿井所需最佳通风量等问题.
- 谢小平罗先锋曾传华何独明谷继建
- 关键词：数据挖掘
- 并行协作骨干粒子群优化算法被引量：9
- 2016年
- 为解决骨干粒子群优化(Bare-Bone Particle Swarm Optimization,BBPSO)的早期收敛问题,本文通过粒子的运动行为分析了导致BBPSO早期收敛的因素,并提出并行协作BBPSO,该算法采用并行的主群和从群之间的协作学习来平衡勘探和开采能力.为了增强主群的勘探能力,提出动态学习榜样策略以保持群体多样性;同时提出随机反向学习机制以实现从群的从全局到局部的自适应搜索功能.在14个不同特征的测试函数上将本文算法与6种知名的BBPSO算法进行对比,仿真结果和统计分析表明本文算法在收敛速度和精度上都有显著提高.
- 申元霞曾传华王喜凤汪小燕
- 关键词：多样性
- 相关性粒子群优化模型被引量：21
- 2011年
- 在粒子群优化算法中,粒子如何合理地利用自身经验信息和群体共享信息的问题一直未能有效解决.针对这一问题,基于认知论的观点,对速度更新公式中的随机因子进行了分析,建立了粒子对自身经验信息和群体共享信息认知的内在联系,提出了相关性粒子群优化模型.该模型采用Copula函数去刻画随机因子间的相关结构,而不同的相关结构和相关性程度反映了粒子对自身经验信息和群体共享信息的利用策略的差异,同时给出了基于Gaussian Copula的相关性粒子群优化模型的实现方法.理论上给出了随机因子间相关程度与群体多样性的关系式,表明了当随机因子间正线性相关时有利于维持群体的多样性.证明了随机因子间相关程度与算法收敛性的关系,同时给出了相关性粒子群优化模型的收敛条件.仿真实验结果表明,随机因子间相关程度的水平设置对模型的优化性能有非常显著的影响,当粒子的自身经验信息和群体共享信息被同等利用时,模型表现出优良的整体性能.
- 申元霞王国胤曾传华
- 关键词：粒子群优化COPULA收敛性
- 一种自适应紧凑遗传算法及其仿真研究被引量：5
- 2008年
- 首先提出了用联合熵来刻画紧凑遗传算法的多样性方法;在此基础上针对紧凑遗传算法存在的早期收敛,同时提出了基于多样性的自适应紧凑遗传算法。该算法通过种群多样性的变化和每个基因座自身的进化状态来控制概率向量的更新。这种更新策略不仅可以跟踪种群的全局进化状态,同时还可以对基因座自身的进化状态进行局部调整,从而提高了进化中种群的多样性和算法的搜索效率。通过典型函数的测试,仿真结果表明了提出的算法的优越性和有效性。
- 申元霞曾传华张翠芳
- 关键词：联合熵多样性
- 层次学习骨干粒子群优化算法被引量：3
- 2016年
- 对骨干粒子群优化(BPSO)种群多样性迅速丧失的原因进行分析,提出层次学习骨干粒子群优化算法以克服早熟现象.该算法中粒子依不同的学习概率向粒子自身的最优粒子、优胜粒子和群体最优粒子学习,该机制使群体实现不同层次的搜索并有效维持群体的多样性.此外,群体最优粒子依概率采用跳跃策略以增强逃逸能力或采用扰动策略以提高解的质量.将所提出的算法与多种改进的粒子群优化算法进行对比,仿真结果表明,所提出算法的综合表现优于其他算法.
- 申元霞陈健曾传华汪小燕卫琳娜
- 关键词：早熟种群多样性
- 强社会认知能力的粒子群优化算法被引量：5
- 2009年
- 针对粒子群优化算法的"早熟"问题,提出了强社会认知能力粒子群优化算法,该算法通过学习概率和选择概率确定粒子跟踪的局部极值。算法中学习概率的自适应调整有效权衡了粒子的个体认知能力和社会认知能力。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。
- 曾传华申元霞李订芳
- 关键词：粒子群优化算法
- 信息与计算科学专业的改革与实践被引量：8
- 2008年
- "信息与计算科学"专业是数学、计算机科学、信息工程等众多学科的交叉,在专业建设和改革中应明确专业定位和办学指导思想,加强学生专业引导和提高实践性教学质量.
- 曾传华余大鹏
- 关键词：办学指导思想实践性教学
- PSO模型种群多样性与学习参数的关系研究被引量：12
- 2011年
- 粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在求解复杂多峰问题时,易陷入早期收敛.通过调整惯性权重和加速系数来控制种群多样性是缓解PSO早期收敛的一个重要手段,但是目前对惯性权重和加速系数的设置主要依赖于实验设计,缺乏必要的理论支撑.针对该问题,本文提出了一种以种群未来的多样性变化调整PSO算法参数的方法.该方法首先在种群当前状态已知的条件下计算种群下一时刻多样性的期望表达式,再采用多元函数极值理论的分析方法给出了惯性权重,加速系数与种群下一时刻多样性的数学关系,该结果为PSO学习参数控制种群多样性提供有力的数学理论依据.
- 申元霞王国胤曾传华
- 关键词：粒子群种群多样性惯性权重
