童楠
- 作品数：21 被引量：103H指数：7
- 供职机构：宁波大学科学技术学院更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划宁波市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理电子电信更多>>
- 基于元认知监控的控制类课程教学改革被引量：1
- 2014年
- 分析了元认知监控理论的相关概念及作用,并将其引入控制类课程教学中,以提高学生的学习能力及效率。提出了制定教材配套讲义、构建探究式教学及层次化科研体系、建立交互式考核评价机制、在学生中促进朋辈交流等相关改革措施,并在教学实践中取得了较好的效果。
- 符强童楠赵一鸣
- 关键词：元认知监控探究式教学
- 基于粒子群的近邻传播算法被引量：6
- 2014年
- 针对近邻传播(AP)算法中偏向参数与收敛系数对AP算法的聚类效果的局限性的问题,提出了一种基于粒子群的近邻传播算法(PSO-AP算法).通过将AP算法中的偏向参数与收敛系数作为粒子,然后使用粒子群算法来对其进行智能地调整,进而提高AP算法的聚类效果.实验结果表明,该算法能有效地解决偏向参数与收敛系数对AP算法的聚类效果局限性,提高了聚类效果与收敛精度.
- 谢文斌童楠王忠秋贾官洪陈维奇符强
- 关键词：近邻传播聚类粒子群优化算法
- 基于改进型进化机制的萤火虫优化算法被引量：13
- 2014年
- 分析了萤火虫算法的进化计算机制,并利用实例对萤火虫算法中容易发生进化过早停滞的原因进行了研究。提出了一种基于新型进化计算模式的改进型萤火虫优化算法,该算法在进化初期利用种群最优萤火虫激发群中其他个体的寻优能力,在萤火虫相互之间建构了有效的信息交互网络后,各萤火虫将借助各自视觉范围内的更优近邻个体完成后期搜索和进化,当种群陷入局部最优区域时,利用高斯变异改善萤火虫个体的多样性。利用标准测试函数进行了实验分析,结果表明,改进后的萤火虫算法能有效改善过早进化停滞问题。
- 符强童楠钟才明赵一鸣
- 关键词：萤火虫算法群智能进化机制高斯变异
- 一种基于并行搜索策略的苍狼算法被引量：3
- 2016年
- 作为一种新型群体智能方法,苍狼算法模拟了苍狼在群体捕食过程中的搜索跟踪、包围、攻击等行为,具有结构简单、寻优能力强的特点。分析了该算法的优化机理,并对算法优化过程进行了数学定义及描述;提出了一种基于并行搜索策略的改进型苍狼算法,将狼群分组,在整个搜索过程中同时进行局部开发和全局探索活动,以更好地满足目标搜寻的要求。通过典型的基准测试函数对算法进行了性能仿真测试,实验结果表明,与其他群体智能优化方法相比,改进型苍狼算法在收敛速度、收敛精度及鲁棒性等方面均具有一定优势。
- 符强汪鹏君童楠
- 关键词：群体智能函数优化
- 基于自主学习行为的教与学优化算法被引量：9
- 2018年
- 针对教与学优化(TLBO)算法收敛精度较低、易于早熟收敛等问题,提出一种基于自主学习行为的教与学优化算法(SLTLBO)。SLTLBO算法为学生构建了更加完善的学习框架,学生在完成常规"教"阶段与"学"阶段的学习行为之外,将进一步对比自己与教师、最差学生的差异,自主完成多样化的学习操作,以提高自己的知识水平,提高算法的收敛精度;同时学生通过高斯搜索的自主学习反思行为跳出局部区域,实现更好的全局搜索。利用10个基准测试函数对SLTLBO算法进行了性能测试,并将SLTLBO算法与粒子群优化(PSO)算法、智能蜂群(ABC)算法以及TLBO算法进行结果比对,实验结果验证了SLTLBO算法的有效性。
- 童楠符强钟才明
- 关键词：自主学习行为群体智能函数优化
- 一种基于改进哈里斯鹰优化算法的栅格图路径规划方法
- 本发明公开了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的栅格图路径规划方法，先对哈里斯鹰优化算法进行优化改进，得到改进哈里斯鹰优化算法，然后将改进哈里斯鹰优化算法中的哈里斯鹰种群位置寻优与栅格图路径规划相对应，其中哈里斯鹰种群中个体坐...
- 童楠黄霖符强陈少宇谭力李书杭陈慧锦
- 基于线上线下融合模式的控制类课程教学改革探索被引量：9
- 2018年
- 为了有效提升控制类课程的教学效能,提出利用线上资源与线下课程教学相互融合的创新型教学方案,打造多元素的线下课堂教学模式,构建互联网线上配套教学体系,并在教学内容、教学过程及教学监控等方面进行线上线下教学融合。为了保证线上线下教学体系的有效性,引入精英学生建立了学习社区,可有效进行教学过程监管,实现学生的自我管理。
- 符强钟才明童楠
- 一种域自适应型的粒子群算法被引量：1
- 2007年
- 基于常规粒子群算法,设计了一种域自适应型粒子群算法。该算法从域约束和引入自适应因子入手,改善了粒子群算法对搜索精度与收敛速度的兼顾性能力。通过基准函数对该算法进行了实验,结果验证了该算法的有效性。
- 童楠符强
- 关键词：自适应粒子群算法
- 一种三值FPRM电路面积与延时最佳极性搜索方法
- 本发明公开了一种基于MOAMA算法的三值FPRM电路面积与延时优化方法，通过在多目标人工蜉蝣算法(Multi‑objective artificial mayfly algorithm,MOAMA算法)中引入反向映射机制...
- 符强陈嘉豪童楠钟才明王克逸
- 文献传递
- 求解FPRM电路极性优化问题的改进多目标粒子群算法被引量：6
- 2018年
- 针对多目标要求下较大规模固定极性Reed-Muller(FPRM)逻辑电路的极性优化问题,提出一种基于改进多目标粒子群算法的求解方法.首先根据延时、面积及功耗的综合要求建立FPRM电路极性优化的多目标决策模型;然后利用外部档案库引导粒子种群进行兼顾全局搜索及局部开发的双重更新,并通过Pareto占优进行粒子优劣性评价,以获取满足延时短、面积小、功耗低的最优极性解集;最后利用MCNC Benchmark电路进行性能测试,并与3种当前较优算法进行对比,验证了文中算法的有效性.
- 符强汪鹏君王铭波童楠张会红
- 关键词：多目标粒子群算法PARETO
