郝武伟
- 作品数：11 被引量：17H指数：3
- 供职机构：山西交通职业技术学院经济管理系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于控制理论的微粒群算法分析和改进
- 2016年
- 该文主要是参照控制理论,对基本微粒群算法、标准微粒群算法和带有收缩因子的微粒群算法做了充分细致的解析,通过分析发现它们或者一个积分环节与两个惯性环节构成的系统;或者是三个惯性环节构成的体系,为了使算法的效率更快,创建由积分环节与震荡环节构成的系统所对应的改进微粒群算法,深入研讨参数的选择方法,论证这种算法的可行性和有效性,对相应算法性能分析,并提出相应的改进方法。
- 郝武伟
- 关键词：微粒群算法惯性环节
- 基于混沌序列的粒子群算法
- 2011年
- 对标准PSO算法进行分析的基础上,针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出了一种基于混沌序列的PSO算法(CPSO)。CPSO算法能够保证粒子种群的多样性,使粒子能够有效进行全局搜索;并以典型的基准优化问题进行了仿真实验,验证了CPSO的有效性。
- 郝武伟
- 关键词：粒子群算法多样性收敛性混沌序列
- 基于聚类分析的随机微粒群算法被引量：5
- 2010年
- 在对一种保证全局收敛的微粒群算法——随机PSO算法(SPSO)进行分析的基础上,提出了一种基于聚类分析的随机微粒群算法(CSPSO)。CSPSO算法保证了种群的多样性,使微粒能够有效地进行全局搜索。并证明了它依概率收敛于全局最优解。最后以典型的复杂基准优化问题进行了仿真实验,验证了CSPSO的有效性。
- 郝武伟曾建潮
- 关键词：随机微粒群算法聚类分析全局优化收敛性
- 粒子群算法对高维问题的优化研究被引量：5
- 2018年
- 基于Q-learning机器学习技术的粒子群优化算法（PSO）可以提高PSO对高维问题的优化效果。首先,缩小粒子群的种群大小,通过Q-learning机器学习技术管理PSO粒子的行为;然后,Q-learning机器学习技术根据粒子的性能自适应地切换粒子的操作,性能好的操作受到奖赏,性能差的操作受到惩罚;最终,通过Q-learning学习技术的全局寻优能力来弥补PSO局部优化能力的不足。通过多组仿真实验的结果表明,该算法提高了PSO算法对高维问题的优化性能与收敛速度。
- 郝武伟李俊吉
- 关键词：粒子群优化算法收敛速度全局优化
- 基于聚类分析的微粒群算法研究
- 群体智能算法作为一种新兴的智能计算技术已成为越来越多研究者关注的焦点。群体智能的概念源于对蜜蜂、蚂蚁、大雁等这类群居生物群体行为的观察和研究,通常将这样一种模拟群居性生物中的集体智能行为的智能计算方法称为群体智能算法。微...
- 郝武伟
- 关键词：聚类分析微粒群算法群体智能全局搜索
- 文献传递
- 改进微粒群优化算法及其在车辆路径问题中的应用
- 2015年
- 在人类生产与生活中,最优化问题始终是一个常见问题,随着科学技术的迅速发展,人们对最优化技术的要求也越来越高。微粒群优化算法(英文简称PSO)属于群智能优化算法的一种,源自于人类对鸟类觅食行为的研究,是一种新型的优化工具。该方法实用性和通用性都较高,在许多领域都得到很好的利用。然而该优化技术在理论和实践方面都尚存在一定不足,通过分析,指出有待加以改进的地方。
- 郝武伟
- 关键词：微粒群优化算法车辆路径问题进化模型
- 微粒群算法在物流选址中的应用
- 2015年
- 物流运营成本是企业利润来源的一个重要方面,降低物流运营成本是现代企业获取利润的一个重要途径。而物流选址在物流成本控制中作用十分关键,通过优化算法,对物流选址进行优化就显得十分必要。微粒群优化算法由于其特有的优点,在解决优化问题中有比较好的效果,在物流选址中引入微粒群优化算法,可以为合理选择物流配送中心地址提供可靠的决策依据。本文在对微粒群优化算法进行介绍的基础上,就其在物流选址中的实际应用进行简要的论述。
- 郝武伟
- 关键词：物流选址微粒群算法
- 基于PSO优化与线性规划的WSN路由与分簇协议被引量：1
- 2016年
- 针对大型无线传感器网络的生命期优化问题,提出一种基于粒子群优化与线性规划的无线传感器网络路由与分簇两个协议。首先,分别将路由问题与分簇问题表示为线性规划与非线性规划的形式;然后,使用粒子群优化使得簇首的能耗与数据包的转发延迟之间达到较好的平衡,获得了最优的路由线路,并且,使用粒子群优化方案平衡了各簇首的能耗。通过对两个阶段的优化,最终延长了网络生命期。仿真实验结果表明,该算法的总体网络生命期、死亡节点数量以及总数据包传输数量均获得了较好的性能。
- 郝武伟李俊吉
- 关键词：线性规划粒子群优化分簇协议路由协议
- 微粒群算法的性能分析与优化被引量：1
- 2016年
- 伴随着国内外科学技术的不断发展,智能化、终端化已经成为我们生活生产中常见的技术应用手段,这些新的科学技术在给人们的生活带来便利的同时,也使我们面临着越来越多的最优化问题。为了实现各种技术手段和技术平台的最优化设计,现阶段国内外专家提供了多种优化方案,最具普遍性、实用性的就是以动植物的形态特征为技术出发点、结合人工智能和高科技所研发出来的智能优化算法,作为其中之一的微粒群算法由于独特的算法原理受到了诸多关注。以微粒群算法为主要研究对象,对其本身的性能及其优化手段进行分析,希望可以进一步推动微粒群算法的发展。
- 郝武伟
- 关键词：微粒群算法性能分析
- 人工智能与计算智能在物联网方面的应用探究被引量：4
- 2017年
- 物联网是一种通过一系列的信息采集传感设备,将物品的信息连接到互感器中。物品的信息在上传到网络上后就可以进行交换和分享,还可以对物品信息进行智能识别和地理定位。随着科学技术的不断发展,人工智能和计算智能科学的出现和发展,在物联网中的应用给物联网带来了新的前景,本文将对人工智能和计算智能在物联网方面的应用进行研究。
- 郝武伟
- 关键词：人工智能物联网
