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刘国志

作品数:53 被引量:87H指数:6
供职机构:营口理工学院更多>>
发文基金:辽宁省自然科学基金国家自然科学基金海南省自然科学基金更多>>
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>>

文献类型

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领域

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主题

  • 23篇微粒群
  • 18篇群算法
  • 18篇微粒群算法
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  • 11篇粒群优化
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  • 7篇无约束最优化
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  • 5篇参数估计
  • 4篇优化算法
  • 4篇凝聚函数
  • 4篇微粒群优化算...
  • 4篇免疫进化
  • 3篇凸性
  • 3篇微分

机构

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  • 11篇抚顺石油学院
  • 4篇营口理工学院
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  • 1篇山东大学
  • 1篇中国民航大学

作者

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传媒

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  • 1篇建筑材料学报
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  • 1篇山东大学学报...
  • 1篇湖北函授大学...
  • 1篇第九届全国数...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2015
  • 1篇2013
  • 4篇2012
  • 5篇2011
  • 7篇2010
  • 4篇2009
  • 5篇2008
  • 3篇2007
  • 4篇2006
  • 3篇2005
  • 1篇2004
  • 1篇2003
  • 4篇2002
  • 1篇1999
  • 3篇1998
  • 2篇1997
  • 1篇1995
  • 1篇1994
53 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一个关于无约束最优化的Powell搜索法和微粒群算法的混合算法被引量:6
2008年
该文提出一种求解无约束最优化问题新的混合算法——Powell搜索法和微粒群算法的混合算法.主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的.仿真结果证明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法.
刘国志宋国涛
关键词:POWELL搜索法微粒群算法无约束最优化
LP问题的高阶收敛算法
2002年
利用凝聚函数对线性规划问题的等价形式进行带参数的磨光 ,并对参数方程的解曲线进行离散化追踪 ,在适当的条件下 ,证明了算法具有任意阶收敛性 .
刘国志
关键词:线性规划凝聚函数等价形式
R^n上的r-次微分与r-凸性
1997年
提出了Rn上的r-次微分与r-凸性的概念,利用r-次微分,给出了许多局部极小(极大)不能满足的全局极小(极大)的一个新的必要条件,利用r-凸性给出了全局极小的充分条件。r-凸函数是较凸函数更大的一类凸函数,有些r-凸出数是处处不连续的,且r-凸函数保持凸函数一些优良特性,r-凸函数的局部极小总是全局极小。
刘国志
关键词:次微分凸性
1个单纯形搜索法和免疫进化的微粒群算法的混合算法
2013年
基于单纯形搜索法和免疫进化微粒群算法,提出1个求解无约束最优化问题的新的混合算法—单纯形搜索法和免疫进化微粒群算法的混合算法.由于它不需要梯度信息,所以具有易实施、收敛速度快和计算准确的优点.为了证明混合算法能够改进免疫进化微粒群算法的性能,首先利用6个测试函数进行仿真计算比较,计算结果表明,新的混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它进化算法(IEPSO,PSOPC,GSPSO,LSPSO and CPSO);其次,将新混合算法和最新的3种混合算法进行鲁棒性分析比较,结果表明,新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都优于其它算法.
苗晨刘国志
关键词:无约束最优化免疫进化
求解非线性极大极小问题的一种新的混合算法被引量:1
2011年
对于一类非线性极大极小问题,由于凝聚函数法简单且易实施,所以一直是较流行的光滑处理技术,然而选择一个合适的惩罚因子不是一件容易的事。本文通过引入Hook-jeveese搜索法和可行基规则,提出一个求解非线性极大极小问题的新的混合算法—Hook-jeveese搜索法和与可行基规则相结合粒子群算法的混合算法。与凝聚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域。利用两个典型实例问题进行计算比较,计算结果表明了新算法是求解非线性极大极小问题的一个高效的算法,而且获得了一些比以往文献精度更好的解。
刘国志
概率论与数理统计课程教学改革与探索被引量:7
2015年
从概率论与数理统计课程的教学改革入手,结合技能技术型高校的培养模式,提出了概率论与数理统计课程教学应增加实际应用部分的内容,将MATLAB引入到教学中,加强实验教学。教学过程中根据不同专业调整教学内容,采取灵活教学方式,改进考核方式,细化对平时成绩的考核。
李印苗晨刘国志鲁鑫何万里孙贺琦王云平任玉杰
关键词:概率论与数理统计实验教学教学改革
压缩系数的微粒群优化算法的收敛性分析
2007年
该文利用矩阵理论对具有随机数的压缩系数的微粒群优化算法进行了收敛性分析,给出了c=d=1和c=1两种收敛性结果,同时图形化给出了参数选择准则.
刘国志赵晓颖
关键词:微粒群优化
基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法被引量:2
2008年
为了改善标准的微粒群优化算法(SPSO)的性能,给出一个新的速度更新策略——局部收缩策略,且把信赖域技术引入PSO算法中进行惯性权重的动态调整,提出一个新的微粒群优化算法——基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法.新算法(NPSO)保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.利用10个测试函数测试新算法的性能,并分别与SPSO、与混沌相结合的微粒群算法(PSOC)、具有被动聚集的微粒群算法(PSOPC)、SPSO的全局版本及带有收缩因子的微粒群算法(CPSO)比较,实验结果表明,新算法(NPSO)大大地改善了实例测试函数的表现.
刘国志
关键词:微粒群优化算法
一个求解约束优化问题的混合算法被引量:1
2011年
通过引入Hook-jeveese搜索法和可行基规则,提出一个求解约束优化问题的混合算法—Hook-jeveese搜索法和与可行基规则相结合改进的微粒群算法的混合算法.与惩罚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域.并利用6个典型实例问题进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束优化问题的一个高效的算法,而且获得了一些比以往文献更好的解.
刘国志
关键词:微粒群算法
动态投入产出最优化控制模型的微粒群算法被引量:3
2009年
对于动态投入产出最优控制模型的以往求解方法,只能求出其局部最优解,而不能求出全局最优解。提出了一个新的动态投入产出最优控制模型,给出一个新的算法-微粒群算法,该算法计算结构简单,具有较强的全局寻优能力、收敛速度快和较高的计算精度。数值实验表明:提出算法的计算结果优于用传统的最优化方法计算的结果,同时也验证了微粒群算法对求解动态投入产出最优控制模型的有效性。
苗晨刘国志
关键词:微粒群算法
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