吉林省科技发展计划基金(20050705-2)
- 作品数：3 被引量：100H指数：3
- 相关作者：吴春国梁艳春郝志峰秦勇黄翰更多>>
- 相关机构：吉林大学华南理工大学茂名学院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 蚁群算法的收敛速度分析被引量：83
- 2007年
- 蚁群算法(ACO)作为一类新型的机器学习技术,已经广泛用于组合优化问题的求解,同时也应用于工业工程的优化设计.相对于遗传算法(GA),蚁群算法的理论研究在国内外均起步较晚,特别是收敛速度的分析理论是该领域急待解决的第一大公开问题.文中的研究内容主要是针对这一公开问题而开展的.根据蚁群算法的特性,该研究基于吸收态Markov过程的数学模型,提出了蚁群算法的收敛速度分析理论.作者给出了估算蚁群算法期望收敛时间的几个理论方法,以分析蚁群算法的收敛速度,并结合著名的ACS算法作了具体的案例研究.基于该文提出的收敛速度分析理论,作者还提出ACO-难和ACO-易两类问题的界定方法;最后,利用ACS算法求解TSP问题的实验数据,验证了文中提出的分析结论,得出了初步的算法设计指导原则.
- 黄翰郝志峰吴春国秦勇
- 关键词：蚁群算法
- 遗传算子对免疫算法性能影响的分析被引量：4
- 2007年
- 在研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法--免疫算法.免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种随机启发式算法,其参数的取值和操作的具体实现形式对算法的性能有较大的影响.本文详细地讨论了基于信息熵概念的免疫算法并分析了交叉和变异遗传算子对免疫算法性能的影响,将遗传算法的非均匀变异操作引入免疫算法,模拟实验结果表明了改进算法的有效性.
- 王文卓张巧吴春国梁艳春
- 关键词：免疫算法抗体信息熵
- 基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法被引量：13
- 2006年
- 序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法·从BAliBASE比对数据库中选取了一些比对例子进行了模拟计算,并与Baum-Welch算法进行了比较·结果表明,所提出的方法不仅提高了比对的准确程度,而且缩减了比对所花费的时间·
- 葛宏伟梁艳春
- 关键词：隐马尔可夫模型粒子群优化免疫系统多序列比对
