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康立山: 作品数：178 被引量：1,650H指数：22; 供职机构：武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划湖北省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信自然科学总论更多>>

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演化算法的收敛性分析及算法改进被引量：12: 2003年; 文章利用马尔可夫随机过程刻画了演化算法,证明了标准演化算法是不收敛的,说明了演化算法收敛于最优解的必要条件:非完全遍历性。并论证了采取精华保留策略的标准遗传算法以概率1收敛于最优解,并据此分析了一个典型实例———GTGA算法的收敛性及其算法改进方案。; 覃俊康立山陈毓屏; 关键词：遗传算法收敛性

面向领域软件开发过程及其环境的研究被引量：1: 1997年; 讨论了软件开发的海洋模型、面向管理信息（ＭＩＳ）领域的软件开发过程及其环境。; 金明源熊忠伟唐胜群康立山; 关键词：软件开发

群智能算法及其应用被引量：6: 2008年; 群智能算法是一种新兴的演化计算技术,它已经成功地被运用于许多领域。实践证明,群智能方法是一种能够解决许多全局优化问题的有效方法。本文介绍了群智能理论的产生和发展过程,并着力阐述群智能理论中的两个主要算法(粒子群算法和蚁群算法)的算法思想以及研究现状。; 张青康立山李大农; 关键词：粒子群算法蚁群算法

动态车辆路径问题仿真器的设计与实现被引量：4: 2007年; 分析了开发动态车辆路径问题仿真器的必要性,设计并实现了一个简单、通用、开放性强的车辆路径问题仿真器DVRPSIM,提出了一个改进的Waxman算法来模拟实际公路网络,重点讨论了DVRPSIM的总体结构和各功能模块的实现。实验结果验证了DVRPSIM的有效性和可行性。; 王江晴康立山; 关键词：仿真器

动态多目标TSP中动态程度和目标冲突程度的度量: 2008年; 对动态多目标TSP的动态程度和目标冲突程度的度量问题进行了研究,首次给出了问题的动态程度和目标冲突程度的度量方法。根据这些方法,可计算出动态多目标TSP问题状态的变化程度和目标之间的冲突程度。它们对动态多目标TSP的算法设计具有重要的指导意义。; 杨鸣康立山吴燕来

演化计算研究进展被引量：18: 1998年; 系统地介绍了演化计算的历史与研究现状．并分别就演化计算的基础理论、设计准则与应用水平、演化计算的内涵等提出了相应的观点．; 丁立新康立山陈毓屏李元香; 关键词：遗传算法遗传程序设计

基于MISR遥感数据的优化融合预测模型被引量：2: 2006年; 提出了一种新的预测气溶胶光学厚度AOT的优化融合模型，它把基于全局数据的径向基函数神经网络与基于局部区域数据的前向神经网络相结合，并通过优化权重组合，使得预测误差最小化。利用该模型对多角度成像光谱辐射仪MISR所采集的2002年7～9月份的数据进行AOT预测实验。结果显示：对美国陆地上空的大多数轨道，优化融合模型预测准确率明显高于全局模型和局部模型，其总体预测均方差比后二者分别减少了12．9％～24．5％和3．3％～10．5％．这表明优化融合模型是一种更为准确的摩间数据预测方法。; 韩波康立山陈毓屏陈刚; 关键词：空间数据气溶胶光学厚度

降质图象恢复问题中局部频率下的正则小波解: 2002年; 由于付里叶变换只能表达图象的全局频率特性，因此，这里考虑利用小波变换的优良性质特别是时－频局部化属性，在小波域空不变模型中设计出局部频率下的小波变换泛函，通过求泛函极值，构造正则化逆算子，并求出局部频率下的正则小波解；为在图象恢复问题中利用正则化方法和小波变换提供理论指导。; 曾三友康立山丁立新; 关键词：局部频率小波变换正则化方法图象恢复

一种求解函数优化问题的新算法被引量：1: 2003年; For overcoming the weakness of the population climbing evolutionary algorithm,we design a new algorithmthat randomly chooses many parents from the population to recombine and the worse individuals to mutate so as to de-crease the size of population, accelerate the convergence rate and improve the performance. The results of numericalexperiments including seven non-linear optimization problems show that the new algorithm is characteristic of robustand high efficiency,and can quickly find the global solutions which are better than those got by MATLAB and othermethods.; 高汉平康立山陈毓屏; 关键词：函数优化问题遗传算法目标函数

一种基于构建基因库求解TSP问题的遗传算法被引量：53: 2003年; 传统的遗传算法通常被认为是自适应的随机搜索算法 .该文在分析其特点后针对TSP问题提出了一种将建立基因库 (Ge)与遗传算法结合起来的新算法 (Ge-GA) .该算法利用基因库指导种群的进化方向 ,并在此基础上使用全局搜索算子和局部搜索算子增强遗传算法的“探测”和“开发”能力 .Ge-GA算法大大加快了遗传算法的收敛速度和寻优能力 .作者测试了TSPLIB中的多个实例 (城市数目从 70～ 15 77) ,试验结果与最优解的误差都不超过0 .0 0 1% .特别是对于难求解的TSP问题 ,如att5 3 2和fl15 77,都能够在理想的时间内找到最优解 .; 杨辉康立山陈毓屏; 关键词：旅行商问题基因库 TSP问题遗传算法随机搜索算法组合优化问题