孙承意
- 作品数：28 被引量：96H指数：6
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- Pareto-MEC算法的收敛性
- reto-MEC是一种新的利用MEC解决多目标优化问题的算法,数值实验结果验证了其可行性与有效性.本文利用概率论的基本理论对其收敛性进行了分析,提出了局部Pareto最优解集与局部Pareto最优态集概念.给出趋同过程产...
- 周秀玲孙承意
- 关键词：多目标规划进化计算收敛性
- 用于多目标优化的SP-MEC
- 本文提出了一种新的多目标优化算法-SP-MEC(ScoredParetoMindEvolutionaryComputation).这种算法将基本MEC和Pareto思想结合来处理多目标问题,其中个体的选择主要基于个体的得...
- 李鸥齐晓鸿孙承意
- 关键词：进化算法多目标优化思维进化计算PARETO
- 文献传递
- 采用双层MEC研究MEC的多峰优化性能
- 用优化参数的双层MEC(Mind Evolutionary Computation)研究峰半径异化策略的MEC的计算效率.用八个测试函数比较MEC与三种小生境遗传算法的性能,用三个测试函数与2002年提出的物种保存遗传算...
- 王丽爱孙承意
- 关键词：进化计算遗传算法思维进化计算多峰优化
- 采用MEC的多目标定位与动态分割
- 2002年
- 本文提出一种新的多目标定位与分割的算法 ,它是把模板匹配思想和性能优异的 MEC结合起来 ,实验结果表明 ,新算法实现了平移、尺度不变 ,对比度不变的目标定位与分割。
- 孙承意张建卿胡娟
- 关键词：图像分割思维进化计算进化计算遗传算法
- 双层MEC算法优化多峰问题
- 2007年
- 多峰优化是真实世界的一类问题。介绍了基本MEC(Mind Evolutionary Computation),给出了峰半径异化策略的MEC算法描述,提出了用优化参数的双层MEC算法解决多峰优化问题;最后,在实验中优化了三个测试函数,并与物种保存遗传算法进行了性能比较。
- 王丽爱周旭东陈崚孙承意
- 关键词：进化计算思维进化计算多峰优化
- 基于思维进化机器学习的框架及新进展被引量：63
- 1999年
- 综述了ＭＥＢＭＬ产生的基础、动机以及它的基本原理、特点和新的进展，并指出：ＭＥＢＭＬ有快速学习的能力，适应性好，学习灵活，可应用于黑盒子系统和灰色系统，具有固有的并行性以及解决非数值问题的能力。
- 孙承意谢克明程明琦
- 关键词：遗传算法人工智能
- 求解数值最优化问题的MEC收敛性能分析
- MEC与其它进化计算方法相比具有鲜明特点.它的性能,包括解的精度、收敛性能以及计算效率,比进化计算的其它方法都有显著提高.本文定义了局部最优解的吸引域并用于分析MEC的搜索过程.提出MEC趋同过程的新的分析方法,分析结果...
- 孙承意张建卿王俊丽
- 关键词：思维进化计算进化计算收敛性全局最优解
- 文献传递
- 遗传算法求解TSP的进化策略被引量：7
- 1996年
- 本文提出用遗传算法（ＧＡ）求解旅行商问题（ＴＳＰ）的一整套进化策略，包括染色体的编码、反向运算、循环运算、交换运算．其中除反向运算外，均与通常的ＧＡ算法所采用的策略不同．文中解释了它们的几何意义．用该算法求解中国３１个城市的ＴＳＰ问题得到了１５４０４公里的新的路径长度．
- 孙承意余雪丽王皖贞
- 关键词：遗传算法进化策略旅行商问题
- 基于思维进化的MEBML算法的收敛性研究被引量：20
- 2000年
- 针对基于思维进化的机器学习 (MEBML )的马尔可夫链分析 ,证明了离散状态下趋同操作的群体依概率1收敛到全局最优状态 .但由于趋同操作的局部性 ,从局部最优状态转移到全局最优状态的概率非常小 .要增加这种转移概率 ,需要引进异化操作 .通过 P-最优状态和吸引域的概念 ,分析了趋同操作。
- 王川龙孙承意
- 关键词：收敛性思维进化人工智能
- 网络论坛虚拟社会的无尺度特性初探
- 本文从无尺度网络特性出发,在真实网络论坛数据库下,对互联网虚拟社会的行为进行定量分析,实验发现网络虚拟社会也是一种无尺度网络,具有幂率分布、偏好连接和鲁棒性与脆弱性兼备等特点.
- 程葳孙娇华孙承意
- 关键词：虚拟社会无尺度网络数据库
- 文献传递
