安徽省高等学校优秀青年人才基金(2009SQRZ088ZD)
- 作品数：7 被引量：18H指数：3
- 相关作者：陈得宝方振国李峥李素文刘暾东更多>>
- 相关机构：淮北师范大学淮北煤炭师范学院厦门大学更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学基金安徽省高等学校优秀青年人才基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于不可行度和内分泌原理的多目标粒子群方法
- 2010年
- 针对有约束条件的多目标优化问题,提出了一种求解带约束的基于内分泌思想的多目标粒子群算法。利用不可行度方法和约束主导原理指导进化过程中精英种群的选择操作和约束条件的处理,根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素间的相互作用原理,考虑当前非劣解集中的个体对其最邻近的一类群体的监督控制,引入当前粒子的类全局最优位置来反映其所属类中最好位置粒子对当前粒子的影响。为验证多目标约束优化算法的有效性,对两个典型的多目标优化问题进行了仿真实验,仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解。
- 邹锋陈得宝王江涛
- 关键词：内分泌系统粒子群优化释放激素
- 基于自适应认知域的粒子群性能改进方法被引量：6
- 2009年
- 为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.
- 刘暾东陈得宝李素文王颖
- 关键词：认知域
- “逆群”协作粒群方法及在函数优化中的应用
- 2009年
- 为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种"逆群"协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能。在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置,与传统的粒子协作方法不同,在粒子飞翔的过程中,两群不仅交换较好的信息,同时也交换较差的信息,通过充分利用这两种信息,两群共同完成任务的求解。在完成算法设计的基础上,对两个群的运动特性和算法的收敛性进行分析,通过函数的优化实验验证了方法的有效性。
- 侯俊钦陈得宝李峥方振国
- 关键词：粒子群优化函数优化
- 基于LabVIEW8.6的材料输运性测量系统设计被引量：1
- 2012年
- 针对连续变温条件下,材料的电输运特性难以准确测量和实时分析问题,设计一种基于LabVIEW8.6的材料电输运特性实时测量和分析系统。该系统首先选择高精度的电流电压表作为主要测量部件,以高精度的温控仪和压缩机作为改变材料环境温度的控制部件,再利用Labview 8.6编程灵活、界面直观的特点,设计能实时采集和处理数据的高精度材料电输运性能测量软件系统,直观显示出材料在不同环境下的电输运特性图,并实时保存测量数据。通过对两种材料的特性测试,表明了本系统具有快速的数据采集和处理能力,具有高精度的测量能力,避免人工测量方法无法实时处理和分析数据的缺点,为材料电输运特性测量提供了一种新的方案,同时为设计高性能的电子器件提供了参考。
- 陈得宝刘亲壮戴建明
- 关键词：LABVIEW数据采集虚拟仪器测量系统
- 复数编码粒子群算法及在函数优化中的应用被引量：3
- 2009年
- 为拓展个体基因包含的信息量,将复数编码用到粒子群算法中,用复数来表示粒子的基因,构造双倍体粒子群,提出一种复数粒子群算法(PCPSO)。目标函数自变量的大小由复数的模决定,复数的幅角决定自变量的符号。粒子飞跃分成实部基因和虚部基因两部分,文中给出了复数编码粒子群的更新关系,并对收敛性进行了分析。对典型函数进行实验,结果与实数编码方法相比,验证了方法的有效性。
- 陈得宝李淮江李峥
- 关键词：粒子群优化双倍体函数优化
- 基于递阶粒子群方法的RBF网络自动设计被引量：2
- 2010年
- 针对径向基函数网络(RBFN)的结构和参数难以同时优化及粒子群不同结构的粒子飞跃困难问题,提出一种维数自适应变化递阶粒子群方法,同时完成对网络的结构和参数自动优化设计。此方法中,粒子群编码采用二进制和十进制相结合的混合形式,二进制表示网络隐层神经元的数量,十进制编码表示网络参数,每个粒子在不同代的飞翔维数由当前代最好粒子的适应度和粒子到目前为止的最好适应度及粒子群处于两个最好位置时的有效维数确定。适应度函数引导粒子向小规模和小误差方向运动。通过对函数建模和混沌时间序列的预测实验,验证了方法的有效性。
- 陈得宝杨一军
- 关键词：径向基函数网络适应度函数
- 新的基于混沌搜索的组优化算法被引量：6
- 2011年
- 为提高组搜索优化(GSO)算法的性能,结合混沌方法的全局搜索特性,提出一种新的基于混沌搜索的组搜索优化(CGSO)算法。此方法中,生产者利用混沌搜索方法不断寻找较好的位置;占领者结合当前生产者的位置和自己运动到目前为止的最好位置对自己当前的位置进行更新;徘徊者采用混沌变异方法探索新的位置。该算法运用Logistic映射的初值敏感性扩大搜索范围,利用其全局遍历性进行位置搜索,有效地提高了算法的全局收敛性。采用CGSO、GSO算法对四个典型的函数优化问题进行了仿真实验,仿真结果验证了方法的有效性。
- 方振国陈得宝
- 关键词：LOGISTIC映射混沌优化
