检索结果-南通市图书馆

数学物理学报（A辑） 1995年第3期15卷 241-249页

作者：周育人武汉化工学院数学教研室

本文给出了带Ｈｉｌｂｅｒｔ核奇异积分的几种数值求积公式，证明了它们的一致收敛性，把它们应用于常系数的带Ｈｉｌｂｅｒｔ核的奇异积分方程可获得方程的逼近解，而且在输入函数最一般的假定下（∈，Ｈ＿２ｘ），证明了这些解的唯一... 详细信息

本文给出了带Ｈｉｌｂｅｒｔ核奇异积分的几种数值求积公式，证明了它们的一致收敛性，把它们应用于常系数的带Ｈｉｌｂｅｒｔ核的奇异积分方程可获得方程的逼近解，而且在输入函数最一般的假定下（∈，Ｈ＿２ｘ），证明了这些解的唯一存在性与收敛性．

关键词：带Hilbert核奇异积分数值求积逼近解

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基于(μ+1)演化策略的多目标优化算法

计算机工程 2003年第18期29卷 1-3页

作者：周育人李元香王勇周继香华南理工大学计算机科学与工程学院武汉大学计算机学院武汉430072 武汉大学计算机学院

使用(μ+1)演化策略求解多目标优化问题，利用群体中个体间的距离定义拥挤密度函数以衡量群体中个体的密集程度，个体适应值定义为个体的Pareto强度值和拥挤密度值之和。通过对测试函数的实验，验证了算法的可行性和有效性，该算法具有... 详细信息

使用(μ+1)演化策略求解多目标优化问题，利用群体中个体间的距离定义拥挤密度函数以衡量群体中个体的密集程度，个体适应值定义为个体的Pareto强度值和拥挤密度值之和。通过对测试函数的实验，验证了算法的可行性和有效性，该算法具有简单、稳健等特点。

关键词：演化算法 Pareto最优解演化策略多目标进化算法数值实验

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演化算法的收敛速率与效率分析

计算机学报 2004年第11期27卷 1485-1491页

作者：周育人岳喜顺周继香华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640 华南理工大学自动化科学与工程学院广州510640 华南理工大学软件学院广州510640

该文讨论了演化算法的收敛速度与效率问题 .引入了衡量演化算法收敛快慢的新标准———收敛阶和收敛因子等概念 ,使用顺序统计方法讨论了收敛阶和收敛因子的计算问题 .考虑到演化算法的收敛速度和每代群体的工作量 ,用收敛阶 (或收敛因... 详细信息

该文讨论了演化算法的收敛速度与效率问题 .引入了衡量演化算法收敛快慢的新标准———收敛阶和收敛因子等概念 ,使用顺序统计方法讨论了收敛阶和收敛因子的计算问题 .考虑到演化算法的收敛速度和每代群体的工作量 ,用收敛阶 (或收敛因子 )和函数评价次数定义了演化算法的效率 .对于常见的球函数模型 ,推导出 (μ ,λ)演化策略收敛因子和效率公式 ,从理论上分析了 (μ ,λ)演化策略中参数 μ ,λ的最佳比值 .

关键词：演化算法收敛阶收敛因子效率收敛速度遗传算法

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集成偏好的高维多目标最优软件产品选择算法

软件学报 2020年第2期31卷 282-301页

作者：向毅周育人蔡少伟中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006 中国科学院软件研究所北京100190

在基于搜索的软件工程研究领域,高维多目标最优软件产品选择问题是当前的一个研究热点.既往工作主要采用后验方式(即先搜索再选择)处理软件工程师或终端用户的偏好.与此不同,将用户偏好集成于优化过程,提出了一种新算法以定向搜索用户... 详细信息

在基于搜索的软件工程研究领域,高维多目标最优软件产品选择问题是当前的一个研究热点.既往工作主要采用后验方式(即先搜索再选择)处理软件工程师或终端用户的偏好.与此不同,将用户偏好集成于优化过程,提出了一种新算法以定向搜索用户最感兴趣的软件产品.在算法中,运用权向量表达用户偏好,采用成就标量化函数(achievement scalarizing function,简称ASF)集成各个优化目标,并定义一种新关系比较个体之间的优劣.为了增强算法快速搜索到有效解的能力,分别采用DPLL/CDCL类型和随机局部搜索(SLS)类型可满足性(SAT)求解器实现了替换算子和修复算子.为了验证新算法的有效性,采用21个广泛使用的特征模型进行仿真实验,其中最大特征数为62482,最大约束数为343944.实验结果表明,基于DPLL/CDCL类型SAT求解器的替换算子有助于算法返回有效软件产品;基于SLS类型SAT求解器的修复算子有助于快速搜索到尽可能满足用户偏好的最终产品.在处理带偏好的高维多目标最优软件产品选择问题时,综合运用两类SAT求解器是一种行之有效的方法.

关键词：基于搜索的软件工程软件产品线最优软件产品选择高维多目标优化用户偏好 SAT求解器

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演化算法的时间复杂性

计算机工程与应用 2005年第25期41卷 9-10,27页

作者：周育人华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640

演化算法在工程领域取得了广泛的应用,但是其基础理论尚未完全建立。文章讨论了演化算法的时间复杂性,提出一个估计(1+1)EA平均计算时间的简单方法,对几个实例的应用显示了该方法分析演化算法计算时间的有效性。

关键词：演化算法时间复杂性优化

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一种求解整数-非线性规划问题的演化算法

系统工程 2005年第9期23卷 24-26页

作者：周育人华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510640

混合整数非线性规划问题为一类富有挑战性的难解问题。本文设计一个混合演化算法求解混合整数非线性规划问题,对于不同变量分别使用二进制和实数编码策略,将约束优化问题转换为多目标优化问题。数值实验验证了算法的有效性、稳健性和通... 详细信息

混合整数非线性规划问题为一类富有挑战性的难解问题。本文设计一个混合演化算法求解混合整数非线性规划问题,对于不同变量分别使用二进制和实数编码策略,将约束优化问题转换为多目标优化问题。数值实验验证了算法的有效性、稳健性和通用性。

关键词：演化算法混合整数非线性规划优化

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基于演化策略的矩阵流形黑盒优化方法

计算机学报 2020年第9期43卷 1604-1623页

作者：何笑雨周育人陈泽丰中山大学数据科学与计算机学院广州510006 南洋理工大学计算机科学与工程学院新加坡639798

该文使用演化算法求解一类定义在黎曼流形之上的矩阵优化问题.传统演化算法大多针对欧式空间中的优化问题而设计,因此难以直接用于矩阵流形优化.该文根据矩阵流形的几何结构,将原始的流形约束问题转换为一系列切空间中的无约束问题,并... 详细信息

该文使用演化算法求解一类定义在黎曼流形之上的矩阵优化问题.传统演化算法大多针对欧式空间中的优化问题而设计,因此难以直接用于矩阵流形优化.该文根据矩阵流形的几何结构,将原始的流形约束问题转换为一系列切空间中的无约束问题,并通过将经典的协方差矩阵适应技术从欧式空间扩展到黎曼流形,提出了用于求解矩阵流形黑盒优化问题的流形搜索方向适应演化策略.所提出的算法在矩阵流形的每个切空间中使用多元高斯分布引导搜索,并不断更新概率分布从而提高产生优质解的似然性.该文设计了在切空间中仅使用单位阵和少量搜索方向构造大规模高斯分布的概率建模方法,并提出了在矩阵流形的不同切空间中更新和移动概率模型的方法.所提出的算法不依赖于全局坐标系、不需要额外的编码方案、独立于特定坐标基的选择,所有演化算子均可表示为矩阵线性运算,因而能够达到较高的运行效率.该文在三类经典的矩阵流形优化问题上进行了仿真实验.数值结果表明,在黑盒优化场景中,所提出算法的性能显著优于或相当于主流的流形优化器.

关键词：演化策略矩阵流形搜索方向适应黑盒优化协方差矩阵适应

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约束优化进化算法

软件学报 2009年第1期20卷 11-29页

作者：王勇蔡自兴周育人肖赤心中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州516040 湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优... 详细信息

约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.

关键词：进化算法约束处理技术约束优化多目标优化约束优化进化算法

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一种改进惯性权重的PSO算法

计算机工程与应用 2009年第7期45卷 46-48,55页

作者：刘伟周育人华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006

针对高维复杂函数优化,标准PSO算法收敛速度慢,易陷入局部最优点的缺点,提出一个惯性权重函数使算法的全局与局部搜索能力得到良好平衡,以达到快速收敛;并且该算法通过在后期进行变异操作,有效地增强了算法跳出局部最优解的能力。通过... 详细信息

针对高维复杂函数优化,标准PSO算法收敛速度慢,易陷入局部最优点的缺点,提出一个惯性权重函数使算法的全局与局部搜索能力得到良好平衡,以达到快速收敛;并且该算法通过在后期进行变异操作,有效地增强了算法跳出局部最优解的能力。通过对三个典型的测试函数的优化所做的对比实验,表明改进的算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。

关键词：粒子群优化惯性权重变异

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分散搜索算法求解多目标优化问题

计算机工程与应用 2008年第33期44卷 66-68页

作者：刘强周育人华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640

最近涌现了各种进化方法来解决多目标优化问题,分散搜索也是一种可以解决多目标问题的算法。该算法的结构引用进化算法的杂交和变异算子来增强它的性能,但该算法与其他进化算法的不同在于一系列操作策略不再基于随机性原理,而是运用"分... 详细信息

最近涌现了各种进化方法来解决多目标优化问题,分散搜索也是一种可以解决多目标问题的算法。该算法的结构引用进化算法的杂交和变异算子来增强它的性能,但该算法与其他进化算法的不同在于一系列操作策略不再基于随机性原理,而是运用"分散-收敛集聚"的迭代机制。论文在多目标优化问题区域讨论分散搜索算法,寻找多目标的非支配集或Pareto最优解。实验表明,分散搜索算法具有很好的收敛性和分布性。

关键词：分散搜索算法遗传算法 Pareto最优解