检索结果-南通市图书馆

一种基于可变多簇结构的动态概率粒子群优化算法

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软件学报 2009年第2期20卷 339-349页

作者：倪庆剑张志政王蓁蓁邢汉承东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

针对传统粒子群优化算法中全连接型拓扑和环形拓扑的特点,引入了一种粒子群信息共享方式——多簇结构,进而基于多簇结构提出了动态可变拓扑策略以协调动态概率粒子群优化算法的勘探和开采能力,并从理论上分析了最优信息在各种拓扑中的传... 详细信息

针对传统粒子群优化算法中全连接型拓扑和环形拓扑的特点,引入了一种粒子群信息共享方式——多簇结构,进而基于多簇结构提出了动态可变拓扑策略以协调动态概率粒子群优化算法的勘探和开采能力,并从理论上分析了最优信息在各种拓扑中的传播,同时从图论角度分析了几种经典拓扑以及动态可变多簇结构的统计特性.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并比较了几种经典拓扑以及可变拓扑在高斯动态粒子群优化算法中的性能.实验结果表明,基于多簇结构的可变拓扑策略在求解复杂优化问题时优势明显,可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力.

关键词：群智能粒子群优化算法邻域拓扑可变拓扑多簇结构

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一种基于多类型偏好的偏好逻辑

软件学报 2007年第11期18卷 2728-2739页

作者：张志政邢汉承王蓁蓁倪庆剑东南大学计算机科学与工程学院

针对目前缺乏多类型偏好共存的偏好逻辑系统的现状,提出并构造了一个能够描述和推理多种类型偏好的逻辑系统MPL(logic of many kinds of preference).在进一步提出MPL语言L_(MPL)基于最粗糙/最细致描述原则的非单调语义基础上,通过分级... 详细信息

针对目前缺乏多类型偏好共存的偏好逻辑系统的现状,提出并构造了一个能够描述和推理多种类型偏好的逻辑系统MPL(logic of many kinds of preference).在进一步提出MPL语言L_(MPL)基于最粗糙/最细致描述原则的非单调语义基础上,通过分级知识库这种常用偏好表示方法的L_(MPL)重写,初步考察了L_(MPL)表示能力,最后进行总结并提出需要进一步研究解决的问题.

关键词：偏好偏好逻辑偏好策略分级知识库

基于异构多种群策略的动态概率粒子群优化算法

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模式识别与人工智能 2014年第2期27卷 146-152页

作者：倪庆剑邓建明邢汉承东南大学计算机科学与工程学院南京211189 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群... 详细信息

结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群之间根据一定规律进行通信,从而保持整个种群内部的信息交流,进而协调DPPSO的勘探和开采能力.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并分析基于异构多种群策略的DPPSO性能,结果显示,使用该策略的算法收敛速度较快,稳定性有较显著提高,具有较强的全局搜索能力.

关键词：粒子群优化算法( PSO) 动态概率粒子群优化算法( DPPSO) 多种群策略 Particle Swarm Optimization ( PSO ) Dynamic Probabilistic Particle Swarm Optimization ( DPPSO)

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抽象解释全总域模型

中国科学技术大学学报 2014年第7期44卷 599-604页

作者：王蓁蓁倪庆剑张志政邢汉承金陵科技学院信息技术学院江苏南京211169 江苏省信息分析工程实验室江苏南京211169 东南大学计算机科学和工程学院江苏南京210096

抽象解释自1977年提出后,许多作者做了大量工作,将抽象解释理论应用于程序分析和验证研究等领域.本文为有关抽象解释论述构造了一个统一模型,称为抽象解释的全总域模型,目前现存的有关抽象解释文献所采取的框架都相容于全总域模型,且是... 详细信息

抽象解释自1977年提出后,许多作者做了大量工作,将抽象解释理论应用于程序分析和验证研究等领域.本文为有关抽象解释论述构造了一个统一模型,称为抽象解释的全总域模型,目前现存的有关抽象解释文献所采取的框架都相容于全总域模型,且是等价的.在此基础上,我们还提出有关抽象解释理论需要解决的几个基本问题.模型和问题都可以作为今后抽象解释理论发展的参考基点.

关键词：抽象解释语义全总域完备性

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粒子群优化算法研究进展

模式识别与人工智能 2007年第3期20卷 349-357页

作者：倪庆剑邢汉承张志政王蓁蓁文巨峰东南大学计算机科学与工程学院南京210096

粒子群优化(PSO)算法作为一种仿生进化算法,是受到自然界生物群体行为机制的启发而提出的.本文首先介绍 PSO 算法的基本原理和工作机制.然后着重就 PSO 算法的理论和应用研究现状进行综述,包括 PSO 算法的改进、PSO 算法的参数设置、PSO... 详细信息

粒子群优化(PSO)算法作为一种仿生进化算法,是受到自然界生物群体行为机制的启发而提出的.本文首先介绍 PSO 算法的基本原理和工作机制.然后着重就 PSO 算法的理论和应用研究现状进行综述,包括 PSO 算法的改进、PSO 算法的参数设置、PSO 算法的收敛性、PSO 算法与其它算法的融合以及 PSO 算法在优化领域的典型应用,并进一步分析它们的研究重点和发展方向.最后是关于 PSO 算法面临的问题和研究展望,提出 PSO 算法研究中值得探讨的一些课题.

关键词：群智能粒子群优化(PSO) 优化问题

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模拟人类发散思维的测度值马尔可夫理论模型

南京大学学报（自然科学版） 2008年第2期44卷 148-156页

作者：王蓁蓁邢汉承张志政倪庆剑东南大学计算机科学和工程学院南京210096南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

本文提出测度值马尔可夫决策过程新模型.在此模型下,agent对环境的把握用测度概念来表示,于是agent则根据测度来决定自己的最优行动以得到最优策略,因此本文也提供了测度值马尔可夫决策过程的最优策略算法.该模型是部分可观察马尔可夫... 详细信息

本文提出测度值马尔可夫决策过程新模型.在此模型下,agent对环境的把握用测度概念来表示,于是agent则根据测度来决定自己的最优行动以得到最优策略,因此本文也提供了测度值马尔可夫决策过程的最优策略算法.该模型是部分可观察马尔可夫决策过程的推广,它反映人类思维的一个重要特征,人们在把握全部状态可能性(即对状态空间进行权衡度量)的态势下,思考问题并选择自己的最优行动.部分可观察马尔可夫决策过程只是它的一种特例.

关键词：测度值测度值分枝过程马尔可夫决策过程

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一种基于多簇结构的高斯动态粒子群优化算法

模式识别与人工智能 2008年第3期21卷 338-345页

作者：倪庆剑邢汉承张志政王蓁蓁东南大学计算机科学与工程学院南京210096 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

分析高斯动态粒子群优化算法(GDPSO)中新的种群产生方式的特点,针对传统粒子群优化算法中全局最优模型收敛速度快但易陷入局部最优、局部最优模型收敛速度较慢的缺点,提出一种新的粒子群信息共享方式——多簇结构.该算法在簇内部实现粒... 详细信息

分析高斯动态粒子群优化算法(GDPSO)中新的种群产生方式的特点,针对传统粒子群优化算法中全局最优模型收敛速度快但易陷入局部最优、局部最优模型收敛速度较慢的缺点,提出一种新的粒子群信息共享方式——多簇结构.该算法在簇内部实现粒子间信息的高度共享,而在簇之间则通过松散的连接实现信息的传递,以协调 GDPSO 算法的勘探和开采能力.通过典型的 Benchmark 函数优化问题测试并分析经典拓扑以及多簇结构在GDPSO 算法中的性能,仿真实验结果表明,采用特定多簇结构的 GDPSO 算法收敛速度和稳定性显著提高,同时全局搜索能力明显增强.

关键词：粒子群优化(PSO) 邻域拓扑多簇结构

逻辑马尔可夫决策编程和关系马尔可夫决策编程若干最新进展

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计算机科学 2007年第10期34卷 1-7,23页

作者：王蓁蓁邢汉承张志政倪庆剑东南大学计算机科学与工程学院南京210096

逻辑马尔可夫决策过程和关系马尔可夫决策过程的引入,使得人们可能简洁地、陈述地表达复杂的马尔可夫决策过程。本文首先介绍有关逻辑马尔可夫决策过程和关系马尔可夫决策过程的概念,然后重点介绍它们与普通的马尔可夫决策过程根本不同... 详细信息

逻辑马尔可夫决策过程和关系马尔可夫决策过程的引入,使得人们可能简洁地、陈述地表达复杂的马尔可夫决策过程。本文首先介绍有关逻辑马尔可夫决策过程和关系马尔可夫决策过程的概念,然后重点介绍它们与普通的马尔可夫决策过程根本不同的一些算法:①依赖于基本状态空间RL的转换法;②把Bellman方程推广到抽象状态空间的方法,③利用策略偏置空间寻求近似最优策略方法。最后对它们的研究现状进行总结及其对它们发展的一些展望。

关键词：逻辑马尔可夫决策过程关系马尔可夫决策过程

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马尔可夫决策过程两种抽象模式

计算机科学 2008年第10期35卷 6-14,48页

作者：王蓁蓁邢汉承张志政倪庆剑东南大学计算机科学与工程学院南京210096 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

抽象层次上马尔可夫决策过程的引入,使得人们可简洁地、陈述地表达复杂的马尔可夫决策过程,解决常规马尔可夫决策过程(MDPs)在实际中所遇到的大型状态空间的表达问题。介绍了结构型和概括型两种不同类型抽象马尔可夫决策过程基本概念以... 详细信息

抽象层次上马尔可夫决策过程的引入,使得人们可简洁地、陈述地表达复杂的马尔可夫决策过程,解决常规马尔可夫决策过程(MDPs)在实际中所遇到的大型状态空间的表达问题。介绍了结构型和概括型两种不同类型抽象马尔可夫决策过程基本概念以及在各种典型抽象MDPs中的最优策略的精确或近似算法,其中包括与常规MDPs根本不同的一个算法:把Bellman方程推广到抽象状态空间的方法,并且对它们的研究历史进行总结和对它们的发展做一些展望,使得人们对它们有一个透彻的、全面而又重点的理解。

关键词：情景演算因子化马尔可夫决策过程逻辑马尔可夫决策过程关系马尔可夫决策过程 Bellman方程