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龙文: 作品数：115 被引量：1,026H指数：19; 供职机构：贵州财经大学数学与统计学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金贵州省科学技术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理学电气工程经济管理更多>>

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聚类佳点集交叉的约束优化混合进化算法被引量：18: 2012年; 提出一种基于聚类佳点集多父代交叉和自适应约束处理技术的混合进化算法用于求解约束优化问题.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用佳点集方法构造初始化种群,使个体能够均匀地分布在整个搜索空间.然后根据父代个体的相似度将种群个体进行聚类分析,从聚类中随机选择个体进行佳点集多父代交叉操作,利用多个父代个体所携带的信息产生新的具有代表性的子代个体,能够维持和增加种群的多样性.另外,引入局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.在约束处理技术上,新算法引入了一个自适应约束处理技术,即根据当前种群中可行解的比例自适应选择不同的个体比较准则.通过15个标准测试函数验证了新算法的有效性.; 龙文梁昔明徐松金陈富; 关键词：进化算法聚类自适应佳点集

求解大规模优化问题的改进鲸鱼优化算法被引量：116: 2017年; 提出一种基于非线性收敛因子的改进鲸鱼优化算法(简记为IWOA)用于求解大规模复杂优化问题.为算法全局搜索奠定基础,在搜索空间中利用对立学习策略进行初始化鲸鱼个体位置;设计一种随进化迭代次数非线性变化的收敛因子更新公式以协调WOA算法的探索和开发能力;对当前最优鲸鱼个体执行多样性变异操作以减少算法陷入局部最优的概率.选取15个大规模(200维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明,IWOA在求解精度和收敛速度方面明显优于其他对比算法.; 龙文蔡绍洪焦建军唐明珠伍铁斌

改进灰狼优化算法辨识光伏模型参数被引量：6: 2019年; 针对标准智能优化算法辨识光伏(photovoltaic,PV)模型参数时存在准确度低、可靠性差和易出现早熟收敛的缺点,提出了一种改进的灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法用于辨识PV模型参数。利用S型曲线的特点设计了一种基于S型函数的非线性调整控制参数a策略,以平衡算法的全局勘探和局部开采能力;以一定概率对当前最优决策层个体执行反向学习策略,帮助群体跳出局部最优。选取4个复杂函数测试IGWO算法的性能,利用实际光伏模型测量数据对IGWO算法进行检验。结果表明,IGWO算法相比其他算法,能更准确且稳定地辨识PV模型参数。; 徐明焦建军龙文; 关键词：参数辨识

基于多策略融合灰狼优化算法的特征选择方法被引量：9: 2021年; 针对基本灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)在求解复杂优化问题时存在解精度低、探索与开发能力不平衡、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出一种基于多策略融合的改进灰狼优化算法。首先,设计一种基于正弦函数的非线性过渡参数策略替代原灰狼优化算法中的线性递减策略,以实现算法从勘探到开发的良好过渡;其次,利用个体自身历史最佳位置和决策层个体共同引导群体进行搜索,以加速算法收敛速度和提高寻优精度;然后,在当前最优灰狼个体上引入小孔成像学习策略产生新的候选个体,以降低算法陷入局部最优的概率。选取6个基准测试函数进行数值实验。结果表明:改进算法在求解精度和收敛速度指标上均优于其他比较算法。最后,将改进算法用于求解特征选择问题,对10个基准数据集的仿真结果表明,改进算法能有效地提高分类精度和选择最优特征。; 徐明龙文; 关键词：函数优化

基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法被引量：64: 2020年; 在灰狼优化算法中,C是一个重要的参数,其功能是负责算法的勘探能力.目前,针对参数C的研究工作相对较少.另外,在算法进化过程中,群体中其他个体均向α、β和δ所在区域靠近以加快收敛速度.然而,算法易陷入局部最优.为解决以上问题,本文提出一种改进的灰狼优化算法(Lens imaging learning grey wolf optimizer algorithm,LIL-GWO).该算法首先分析了参数C的作用,提出一种新的参数C策略以平衡算法的勘探和开采能力;同时,分析了灰狼优化算法后期个体均向决策层区域聚集,从而导致群体多样性较差,提出一种基于光学透镜成像原理的反向学习策略以避免算法陷入局部最优.对LIL-GWO算法的收敛性进行了证明.选取12个通用的标准测试函数和30个CEC 2014测试函数进行实验,在相同的适应度函数评价次数条件下,LIL-GWO算法在总体性能上优于基本GWO算法、改进GWO算法和其他比较算法.最后,将LIL-GWO算法应用于辨识光伏模型的参数,获得了满意的结果.; 龙文伍铁斌唐明珠徐明蔡绍洪; 关键词：全局优化参数辨识

水果智能采摘装置及其采摘方法: 本发明公开了一种水果智能采摘装置及其采摘方法。其中，水果智能采摘装置包括机械爪、机械臂、可旋转基座、支撑机构、视觉处理机构和动力机构；所述视觉处理机构设于所述机械臂与所述机械爪之间，所述视觉处理机构与所述动力机构电性连接...; 伍铁斌龙文侯硕丰胡东刘和云贺佳阳唐川林肖鑫淼陈新易语瑧何航曹昕阳何仁杰; 文献传递

一种动态分级的混合粒子群优化算法被引量：18: 2009年; 针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法.该算法采取3种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目.在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优.仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能.; 龙文梁昔明肖金红阎纲; 关键词：粒子群优化算法混沌单纯形法

基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法及应用被引量：2: 2019年; 针对基本人工蜂群算法在求解复杂优化问题时,存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于最优个体指导单纯形法改进的人工蜂群算法。算法引入基于当前最优个体作为指导的单纯形法进行邻域搜索,以增强局部探索能力。同时采取保优策略,以加快收敛速度。通过6个标准测试优化问题的仿真实验表明,该算法较基本人工蜂群算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度。将算法用于分数阶登革病毒传播模型的参数优化,所得的参数对应的模型输出与实际数据拟合情况较好。; 赵旭芳梁昔明龙文; 关键词：人工蜂群算法单纯形法最优解参数优化

多目标城市应急系统选址问题的免疫算法被引量：4: 2008年; 对社会各种突发事件进行处理的应急系统中,应急服务的选址很重要。考虑应急设施选址时的成本和应急时间因素,给出一种多目标城市应急设施选址问题的数学模型。鉴于一般方法求解该模型的困难,提出一种多目标免疫算法作为模型求解方法,通过实例计算,说明该算法是有效的。; 龙文黄汉明李小勇覃邦余; 关键词：免疫算法

基于最小二乘支持向量机的双模控制被引量：3: 2011年; 提出一种保证闭环系统稳定性的双模控制:采用预测控制将状态驱动到终端约束域,再利用局部线性控制将状态驱动到原点.在分析一类基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制的基础上,在常规的性能指标后附加了一个终端约束,并利用李亚普诺夫方法推导了确保闭环系统稳定性的4个充分条件.在此基础上,推导了基于最小二乘支持向量机的双模控制算法.仿真结果显示了算法的优越性.; 阎纲梁昔明龙祖强龙文; 关键词：预测控制最小二乘支持向量机稳定性李亚普诺夫方法双模控制

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