李永恒
- 作品数：3 被引量：22H指数：3
- 供职机构：广西大学计算机与电子信息学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进粒子群蚁群算法的多目标双边匹配问题被引量：10
- 2017年
- 针对双边匹配问题特点,以匹配双方的需求条件、第三方利益和匹配对个数为主要目标,建立双边匹配问题的多目标优化模型。提出一种基于改进的粒子群蚁群优化算法,对蚁群做自适应信息素更新机制改进,对粒子群做高斯替换改进,避免算法陷入局部最优,提高算法寻优速度。仿真结果表明,该算法可行有效,能较好地解决多目标双边匹配问题。
- 陈睿赵志刚张雁茹李永恒
- 关键词：蚁群算法粒子群算法多目标优化
- 基于扰动的自适应粒子群优化算法被引量：4
- 2017年
- 【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷入局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加入速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采用自适应的惯性权重,以起到平衡全局和局部寻优能力的作用;对最优粒子进行自适应的柯西变异,拓展最优粒子的搜索空间,降低粒子陷入局部最优的可能性;最后对算法进行仿真实验。【结果】新算法能够增强全局搜索能力,有效避免局部最优,具有更快的收敛速度。【结论】新算法克服了标准粒子群优化算法的缺点,为进一步研究粒子群优化算法的改进和应用提供科学依据。
- 张雁茹赵志刚李永恒
- 关键词：粒子群优化算法惯性权重柯西变异
- 基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法被引量：8
- 2019年
- 针对蝙蝠算法个体越界、易早熟收敛的问题,提出一种基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法。新算法将飞越解空间边界的个体拉回解空间内,利用越界重置策略重新分配位置。通过高斯变异策略控制个体的搜索范围,使种群以最优解为中心向四周呈放射状搜索,增强了算法的局部搜索和全局寻优能力。蝙蝠算法在靠近目标解时响度和脉冲发射频率更新不协调,影响了算法的持续进化能力,通过线性渐变策略保证响度和脉冲发射频率的变化与算法持续进化相适应。研究了在解空间不同位置关系的情况下新算法和对比算法的优化能力,并结合实验数据对算法收敛稳定性进行分析。实验结果表明,提出的新算法具有较好的收敛速度和精度,其全局寻优能力和高维问题优化能力体现了很好的鲁棒性。
- 李永恒赵志刚
- 关键词：高斯变异搜索范围
