董小刚
- 作品数：17 被引量：28H指数：3
- 供职机构：九江学院信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金软件工程国家重点实验室开放基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学电子电信更多>>
- 求解大规模优化问题的云差分进化算法被引量：4
- 2016年
- 针对大规模优化问题求解难、差分进化算法运算时间长等问题,利用云计算MapReduce并行编程模型,结合差分进化算法隐含并行性,提出云差分进化算法。该算法利用Hadoop集群平台,采用多子群机制,并将子种群与Map任务形成一一对应关系;算法的各个子种群之间根据拓扑结构进行个体迁移,以增加其多样性,从而能搜索更大的范围,提高寻优的几率。仿真实验结果表明,云差分算法能有效地减少求解大规模优化问题的时间消耗,并且取得较好的精度。
- 袁斯昊邓长寿董小刚谭旭杰范德斌
- 关键词：差分进化云计算
- 高维优化问题的多种群多策略云差分进化算法
- 求解高维优化问题时，传统差分进化算法求解时间长，收敛精度不高。针对此问题，利用MapReduce并行编程模型，提出一种多种群多策略云差分进化算法。该算法采用多种群机制，将种群划分成若干子种群，每个子种群分别采用不同的进化...
- 袁斯昊邓长寿范德斌谭旭杰董小刚
- 求解大规模优化问题的正交反向混合差分进化算法被引量：3
- 2016年
- 差分进化算法简单高效,然而在求解大规模优化问题时,其求解性能迅速降低。针对该问题,提出一种正交反向差分进化算法。首先,该算法利用正交交叉算子,加强了算法的局部搜索能力。其次,为防止过强的局部搜索使算法陷入早熟收敛,利用反向学习策略调节种群多样性,从而有效地平衡算法的全局和局部搜索能力。利用11个标准测试函数进行实验,并和差分进化算法的四种优秀改进版本进行比较,实验结果表明提出的算法求解精度高、收敛速率快,是一种求解大规模优化问题的有效算法。
- 董小刚邓长寿谭毓澄彭虎
- 关键词：差分进化
- 基于MapReduce模型的分布式粒子群算法被引量：11
- 2016年
- 通过对传统的单种群粒子群算法的分析,提出一种基于MapReduce模型的分布式粒子群算法,解决粒子群算法在求解大规模优化问题时求解效率和精度明显下降等问题。在粒子群进化过程中,粒子速度和位置的更新采用惯性权重的方法,其权重值线性递减,并且利用多子群进化策略,提高算法的收敛精度。通过MapReduce模型实现算法的并行化,有效提高算法求解效率。选取目前比较流行的几种算法,并在13个500维、1 000维的标准测试函数上仿真试验,结果显示该算法具有良好的优化性能。
- 范德斌邓长寿袁斯昊谭旭杰董小刚
- 关键词：粒子群分布式MAPREDUCE模型
- 案例教学法在面向对象程序设计课程中的应用被引量：3
- 2006年
- 讨论了案例教学法在面向对象程序设计课程中的使用情况,以及使用这种教学方法所取得的教学效果。
- 王超董小刚
- 关键词：案例教学法面向对象程序设计
- 求解大规模优化问题的新型协同差分进化算法被引量：2
- 2017年
- 基于分而治之的策略,研究求解大规模优化问题的新方法。首先,基于加性可分性原理提出一种改进的变量分组方法,该方法以随机取点的方式,成对检测所有变量之间的相关性;同时,充分利用相关性学习的信息,对可分变量组进行再次降维;其次,引入改进的差分进化算法作为新型子问题优化器,增强了子空间的寻优性能;最后,将两项改进引入到协同进化框架构建DECC-NDG-CUDE算法。在10个选定的大规模优化问题上进行分组和优化两组仿真实验,分组实验结果表明新的分组方法能有效识别变量的相关性,是有效的变量分组方法;优化实验表明,DECCNDG-CUDE算法对10个问题的求解相对于两种知名算法DECC-DG、DECCG在性能上具备整体优势。
- 董小刚邓长寿谭毓澄彭虎吴志健
- 关键词：优化器协同进化
- 高维优化问题的多策略云差分进化算法
- 2018年
- 针对传统差分进化算法在求解高维优化问题时,耗时长、精度不高的问题,提出一种基于多种群机制的混合策略的云差分进化算法。将种群划分成若干子种群,各子种群采用不同的策略并行进化;种群进化若干代数后,按拓扑结构进行个体迁移,增加多样性,提高寻优机率。利用MapReduce模型,将子种群分发到集群上并行,提高求解速度。仿真结果表明,该算法在求解1000维的13个优化问题时,能取得较好的精度,提高求解效率。
- 袁斯昊邓长寿董小刚范德斌殷超
- 关键词：差分进化多种群云计算
- SCA智能算法改进及在个性化移动学习路径生成中的应用
- 2019年
- 移动学习的迅速发展,使得个性化学习成为了学习者当前最为迫切的需求。因此,探索并研究能够提供符合学习者个性化需求的移动学习服务十分必要;作为一种新型群体智能算法,正余弦算法的全局寻优性能非常优秀。但是SCA较弱的局部寻优能力严重影响了其求解实际优化问题的整体性能。针对以上问题,文章首先提出一种改进型正余弦算法,MSCA采用hadamard矩阵构造新颖的局部搜索算子,并随机选取每一代种群中的两个个体执行hadamard局部搜索,增强了SCA算法的局部搜索性能,提高了算法找到全局最优解的概率。仿真实验结果表明,新算法整体优化性能突出,是对SCA算法的一种有效改进。最后,基于MSCA算法,构建了求解个性化移动学习路径生成问题的改进模型。实验表明,该模型能够提供更符合用户个性化需求的学习路径。
- 董小刚
- 关键词：全局寻优局部搜索
- 一种动态多模式差分演化算法
- 差异演化算法在求解复杂函数优化问题时,存在收敛速率和求解精度不高的问题;同时,针对不同类型的优化问题,差异演化算法的求解性能存在较大差别。针对以上两方面问题,本文提出一种动态多模式差分演化算法。该算法首先采用动态种群的方...
- 董小刚谢清柯林
- 关键词：差分演化收敛速率变异算子
- 文献传递
- 一种选择冒泡算法——冒泡算法与选择算法的结合被引量：1
- 2006年
- 本文经过对常用的冒泡算法和选择算法的分析比较,最后在冒泡算法的基础上增加了选择算法的特点——(选择位置)
- 董小刚赵俊
- 关键词：排序冒泡排序
