蔚承建
- 作品数：66 被引量：269H指数：9
- 供职机构：南京工业大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省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理学电子电信经济管理更多>>
- 一个用于优化搜索的学习算法被引量：25
- 2001年
- 在 PBIL(population based incremental learning)算法和自私基因算法的基础上 ,提出一个新的优化搜索算法——基因学习算法 .该算法允许每个等位基因取多值 (复等位基因 ) ,并且用信息熵作为结束条件的判据 .在学习过程中还与局部启发式搜索法相结合 .最后用基因学习算法解决了 3个典型的组合优化问题 (最大截问题、调度问题和旅行商问题 ) 。
- 金炳尧蔚承建何振亚
- 关键词：进化计算遗传算法局部搜索学习算法组合优化
- 基于多代理分散式控制的智能电网存储管理
- 2014年
- 在智能电网中,储能设备是实现智能电网的重要基础之一。因此,如何对储能设备进行有效的管理是必需解决的关键问题。提出了基于Agent技术的自适应学习ZIPML算法调整存储策略,同时考虑多代理学习,使得实际存储策略逐渐逼近最优存储策略。通过模拟实验验证了该自适应学习算法的有效性,电网高峰期的负荷得到有效降低,用户可以节省约6.1%的用电花费,发电所产生的CO2则可以减少6.4%。
- 王丽君蔚承建胡恒恺王开刘凯
- 关键词：智能电网多代理系统电力市场
- 进化算法PBIL在时间表问题中的应用被引量：20
- 2000年
- 用任意整数编码的PBIL（基于人口的增量学习）算法求解两类时间表问题，在计算中采用了系统信息熵来估计进化计算的进行程度并作为计算的结束条件．计算结果表明，用该方法解决时间表安排问题适应性强、结果稳定，是一个非常理想的算法。
- 金炳尧蔚承建何振亚
- 关键词：进化计算时间表问题PBIL进化算法计算机
- 基于演化算法的自校正模糊控制
- 2004年
- 乙烯精馏塔系统的非线性、滞后性需要一种动态性能良好的自校正模糊控制器与之相对应,基于演化算法对模糊控制器的4个参数进行了动态校正,仿真效果良好。这种控制方法有效地克服了系统的不确定性,复杂性,改善了系统的动态性能,在精馏塔系统中有良好的应用前景。
- 吴庆彬赵英凯蔚承建
- 关键词：演化算法自校正模糊控制乙烯精馏塔神经网络适应性
- CT信任模型在传感器网络中的应用
- 2010年
- 传感器网络中,节点中的噪声将会导致数据的不确定性。人们总希望在不确定情况下和有限带宽内使系统获得最大利益。而节点代理却是自私的、理性的,并且要使自己利益最大化。这时信任问题变得非常重要。把Certain Trust(CT)信任模型用于多传感器网络的信息交易中,使代理在交易过程中选择诚信可靠和信息质量好的代理进行合作,从而使自己收益最大,系统收益最大。用程序模拟实验,结果表明了该方案的优越性。
- 陈强蔚承建
- 关键词：不确定性信任模型传感器网络
- PBIL进化算法及其应用被引量：7
- 1999年
- 进化计算是近年来发展起来的一种搜索方法，广泛用于求解各类优化问题。ＰＢＩＬ算法与传统的进化算法不同，将进化获得的知识——学习概率用以指导后代的产生，使搜索更具方向性，因而往往能取得更好的效果。本文结果：１）将ＰＢＩＬ算法由原来只使用二进制编码改成能直接使用任意整数的编码；２）使用了每个基因位取两个基因值的技巧；３）用系统熵作为进化计算结束的判据。这些改进使算法使用更方便与直观。最后是将该算法应用于解决二个实际问题：调度问题与ＴＳＰ问题。
- 金炳尧蔚承建何振亚
- 关键词：进化计算调度问题TSP问题
- 基于交通流量的病毒动力学研究
- 2012年
- 不同于经典扩散模型中节点传染力等同于节点度k的假定,基于交通流量的病毒扩散模型中,各个节点的传染力可以等同于节点实际介数bk。利用平均场近似方法,提出了基于交通流量的SIS病毒修正扩散模型。根据此SIS模型,以最小搜索信息路由为例,重新研究在节点处理能力有限或无限情况下,病毒传播率β、平均发包率λ与传播阈值βc、平稳状态病毒密度ρ之间的关系。
- 杨光王开裴文江蔚承建仇慎伟张毅锋
- 关键词：复杂网络SIS模型
- 卫星广播调度的鲁棒生长方法
- 2002年
- 本文提出基于果蝇刚毛分化自组织机理的卫星广播调度新方法,该方法生长出了这种问题的优化解。为增加自组织计算的鲁棒性引入了随机竞争排序技术,对不同大小问题的计算测试表明该方法能快速一致地产生极好的结果。
- 蔚承建何振亚张毅锋杨绿溪
- 关键词：移动通信
- 图形着色问题的分布式势博弈算法被引量：2
- 2012年
- 现有典型的分布式算法在解决大规模图形着色问题时,必须维持节点间的通信连接,在邻接节点增长时效率和可求解规模下降明显。为此,将多代理技术平台下的图像着色问题转换为博弈模型,采用自适应学习算法,逐步优化代理自身状态行为以达到系统的最优状态,即纳什均衡点。实验结果表明,较现有的分布式算法,该算法不但具有更高的求解效率,能够解决更大规模的图形着色问题,而且对邻接节点规模变化的适应能力进一步提高。
- 杨光蔚承建王开胡恒恺
- 关键词：分布式算法纳什均衡多代理自适应学习算法
- 基因学习算法解图的着色问题被引量：4
- 1999年
- 本文在ＰＢＩＬ算法及自私基因算法的基础上，提出一个适应性更广、搜索能力更强的优化搜索算法：基因学习算法。该算法从各基因位的初始等位基因概率出发，通过一系列的概率采样、群体选择与局部搜索、概率学习等操作，逐步缩小概率搜索空间，直至收敛。本文将该算法用于求解图的着色问题。
- 金炳尧蔚承建何振亚
- 关键词：进化计算着色问题
