肖婧
- 作品数：8 被引量：46H指数：4
- 供职机构：辽宁省交通高等专科学校信息工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化被引量：3
- 2015年
- 为了提高高维多目标优化算法的收敛性和分布性,提出基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化算法。首先,利用一种改进的适应值评价方式定量比较高维多目标中个体的优劣;其次,改进人工蜂群算法,使种群迅速收敛于最优的非支配前沿;最后,建立新的分布性维护机制使所获得的非支配解分布均匀、覆盖整个最优前沿。研究结果表明：对于3~8个目标的DTLZ系列测试函数,与PISA算法等几种较流行的高维多目标算法相比,本文方法收敛性好,解集覆盖范围广且分布均匀.
- 王艳娇肖婧
- 关键词：人工蜂群算法
- 基于双种群的约束多目标优化算法被引量：10
- 2015年
- 为提高约束多目标优化算法的分布性和收敛性,提出一种基于双种群的约束多目标优化算法.首先,改进的Harmonic距离一方面去除了Pareto等级较差个体和较远个体的影响,从而改善可行解集的分布性;另一方面有效减少了计算量,可以提高算法效率.其次,新的不可行解集更新方式与可行解集紧密联系,保留目标函数值和约束违反度同时较优的个体,将有助于产生更优可行解,同时提高了种群的多样性和搜索效率.最后,新的变异策略充分利用最优可行解和优秀不可行解的优良信息来引导种群进化,很好地兼顾了探索和开发能力,进而平衡全局搜索和局部搜索.将提出算法与其他3种优秀的约束多目标进化算法在CTP测试集上进行对比实验,结果表明提出算法相比其他算法具有一定的优势,不仅提升了算法的收敛性能,而且保证了Pareto解集良好的分布性.
- 毕晓君张磊肖婧
- 关键词：约束多目标优化分布性
- 基于自适应差分进化的干线交通信号协调控制被引量：1
- 2012年
- 为克服现有基于传统智能优化算法的城市干线交通信号协调控制方法求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,将改进后的动态自适应差分进化算法p-ADE应用于城市干线双向交通信号的协调优化控制,通过优化干线交叉路口相位差减小交通流平均延误.p-ADE在标准差分进化算法基础上提出了新变异策略和参数动态自适应调整策略,有效平衡算法的局部搜索与全局搜索能力.通过与基于多种群免疫算法等协调优化控制方法对比,实验结果表明,p-ADE在收敛精度、速度和鲁棒性上相比较于多种先进智能优化算法均具有明显优势,可以为交通干线系统提供更优的相位差,有效减少干线直行交通流的平均延误,提高城市主干道交通通行能力.
- 毕晓君刘国安肖婧
- 关键词：差分进化智能交通干线协调控制
- 结合分解技术的多目标引力搜索算法被引量：4
- 2015年
- 针对基于分解的多目标遗传算法在解决多目标问题时无法有效解决前沿面非均匀、不连续的问题,提出一种基于分解技术的多子群串行搜索的多目标引力搜索算法(MOGSA/D).为充分利用算法优化分解出的目标函数所得到的进化信息、提高收敛速度,采取多种群串行的搜索方式;针对理想前沿面为非超平面的情况,提出一种预测理想前沿面形状的方法,并针对预测结果选择适合的权重系数生成方式;为提高解集的整体质量,提出一种基于目标权值的策略删减种群.通过标准测试函数的实验验证,所提算法与其他多目标进化算法相比在解集的收敛性以及分布性上均有较大提高,验证了算法的有效性.
- 毕晓君刁鹏飞王艳娇肖婧
- 关键词：引力搜索算法多目标优化
- 求解动态优化问题的改进多种群引力搜索算法被引量：5
- 2015年
- 针对目前多种群算法解决动态优化问题时存在过多冗余计算、寻优精度低等缺陷,提出多种群串行搜索的引力搜索算法。采用多种群串行搜索的策略,便于当前子种群利用其他已收敛种群的进化信息。为解决多峰重复搜索而带来的冗余计算问题,提出具有约束条件的初始化策略,给予初始化的粒子以方向性的指引,避免其初始化在已寻峰区域;采用距离判决的策略发现并终止多峰重复搜索。为全面的监测环境变化及解决多样性丢失问题,提出一种监测环境策略及追踪策略。研究结果表明:所提算法,面对不同的环境变化程度以及不同的峰值数量,其求解精度都优于其他7种对比算法的求解精度,证明该算法在求解动态优化问题上的优越性。
- 毕晓君刁鹏飞王艳娇肖婧
- 船舶主尺度设计的高维多目标多方向进化算法被引量：2
- 2014年
- 针对现有船舶主尺度优化模型往往只考虑经济性能,而忽略安全性能的问题,引入初稳性作为安全性指标,建立了4目标优化模型,并提出一种高维多目标多方向进化算法对其进行优化求解。通过一组方向向量将搜索空间分解成多个寻优方向,并利用改进的方向角差分算法结合SBX算子加强各方向上的寻优能力和方向间的信息交互;最后,以改进的模糊支配和密度估计因子构造精英保留策略,提高种群的先进性和分布性。实验结果表明,高维多目标多方向进化算法能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择,为船舶初步设计提供了一种简单、高效的新方法。
- 毕晓君张永建苍岩肖婧
- 关键词：船舶主尺度
- 基于混合策略的引力搜索算法被引量：8
- 2014年
- 为了提高引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)在处理单目标优化问题上的综合能力,提出了一种基于混合改进策略的GSA。依照种群个体自身的进化情况,提出个体进化率的进化策略,以提高算法的收敛速度;采取方向性的变异策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部开采能力,最大限度地降低了种群陷入局部最优的可能。基于标准测试函数的仿真实验表明,基于混合策略的GSA算法可有效避免早熟收敛,在收敛精度和收敛速度上与标准的GSA算法以及相应的改进算法相比有显著提高。
- 毕晓君刁鹏飞肖婧
- 关键词：进化计算群体智能引力搜索算法函数优化
- 基于新变异策略的动态自适应差分进化算法被引量：13
- 2012年
- 针对差分进化算法在复杂优化问题求解时后期收敛速度慢、易陷入局部最优和参数设置繁琐等问题,提出一种基于新变异策略的动态自适应差分进化算法p-ADE.首先,新变异策略中通过利用种群的全局最优解和目标个体的历史最优解引导种群搜索方向,为下一代个体的生成引入更多有效的方向性信息,避免差分向量中个体随机选择导致的搜索盲目性.其次,为加快收敛速度、提高算法稳定性、避免参数设置的繁琐与不精确,提出一种参数动态自适应调整策略,动态平衡算法局部搜索与全局搜索间的关系,有效调节个体在进化过程中的变异程度.在10个Benchmark函数上的实验结果表明,p-ADE相对于多种先进DE优化策略和全局优化算法在收敛精度、速度和鲁棒性上均具有明显优势.
- 毕晓君刘国安肖婧
- 关键词：差分进化动态自适应
