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聚类佳点集交叉的约束优化混合进化算法

计算机研究与发展 2012年第8期49卷 1753-1761页

作者：龙文梁昔明徐松金陈富贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 铜仁学院数学与计算机科学系贵州铜仁554300

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... 详细信息

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.

关键词：约束优化进化算法聚类自适应佳点集

变尺度混沌优化参数的LSSVM短期负荷预测

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水电能源科学 2011年第11期29卷 186-188,76页

作者：龙文徐松金贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004 铜仁学院数学与计算机科学系贵州铜仁554300

为解决短期电力负荷预测中LSSVM模型的参数难以确定的问题,利用变尺度混沌算法优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,构建了MSC-LSSVM模型,并将其应用于湖南省隆回县地区电网各小时点的数据分析和预测中。结果表明,MSC-LSSVM模型避免了... 详细信息

为解决短期电力负荷预测中LSSVM模型的参数难以确定的问题,利用变尺度混沌算法优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,构建了MSC-LSSVM模型,并将其应用于湖南省隆回县地区电网各小时点的数据分析和预测中。结果表明,MSC-LSSVM模型避免了人为选择参数的盲目性,预测精度较高。

关键词：最小二乘支持向量机变尺度混沌算法短期负荷预测优化

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集值映射与回复性点集

集值映射与回复性点集

作者：徐松金广西师范大学

学位级别：硕士

设( X , d )是紧致度量空间, f :X→X是连续映射。κ( X)为X的所有非空紧致子集赋予由d诱导的Hausdorff度量而得到的空间,由f诱导的集值映射(f|—) :κ( X )→κ( X)定义为(f|—)(A) = {f( a ) |a∈A}。本文主要考虑( X , f )的回复性... 详细信息

设( X , d )是紧致度量空间, f :X→X是连续映射。κ( X)为X的所有非空紧致子集赋予由d诱导的Hausdorff度量而得到的空间,由f诱导的集值映射(f|—) :κ( X )→κ( X)定义为(f|—)(A) = {f( a ) |a∈A}。本文主要考虑( X , f )的回复性点集与(κ( X ), (f|—))的回复性点集之间的关系,得到了一系列成果。本文由三章构成。在第一章中,阐述了问题产生的历史背景及本领域研究的最新进展与本文的主要工作,介绍了本文所用的一些概念及基本知识,并说明了本文工作的理论意义和实践意义。在第二章中,我们讨论了集值映射与周期点集。在§2.1中得到了P ((f|—))是闭集蕴含P ( f )是闭集,并举例说明了它的逆命题不一定成立,而且证明了在φ( X ) =κ( X)时有P ( f )为闭集蕴含P ((f|—))是闭集。在§2.2中指出了文献[18]的推论3.2(ⅱ)的逆在P ( f )为闭集时能成立且得到更强的结论,即P ((f|—)) =κ( X)能蕴含P ( f )= X。给出了一个反例说明了P ( f )= X不一定蕴含P ((f|—)) =κ( X),得到了在X为有限集时P ( f )= X能蕴含P ((f|—)) =κ( X)。在§2.3中证明了P ((f|—))=φ蕴含P ( f )=φ以及证明了(f|—)是极小的蕴含f是极小的,并各举了一个反例说明它的逆命题不一定成立。在§2.4中得到了当f是拓扑传递的及X = I或T时, P ((f|—))在κ( X)中稠密。在§2.5中证明了当X = I时, P ((f|—) )是闭集蕴含(f|—)不是Devaney混沌的。在第三章中,我们研究了集值映射与极限点集、回归点集、几乎周期点集。证明了若F是(f|—)的ω-极限点则F中含有f的ω-极限点。指出了在W拓扑下若F∈κ( X)含有f的ω-极限点则F本身是(f|—)的一个ω-极限点。证明了在W拓扑下有W ( f )是闭集蕴含W ((f|—))是闭集。给出了R ((f|—))或AP ((f|—))是闭集的一个充分条件。

关键词：集值映射周期点集极限点集回归点集几乎周期点集混沌

结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法

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计算机应用研究 2012年第5期29卷 1673-1675,1709页

作者：龙文徐松金贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004 贵州财经学院数学与统计学院贵阳550004 铜仁学院数学与计算机科学系贵州铜仁554300

利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变... 详细信息

利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题。

关键词：约束优化问题差分进化算法增广Lagrange罚函数变异策略

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动态调整子种群个体的差分进化算法

计算机应用 2011年第11期31卷 3101-3103,3107页

作者：徐松金龙文铜仁学院数学与计算机科学系贵州铜仁554300 贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004

提出一种新的动态调整子种群个体数目的并行差分进化算法。基于种群个体的适应度值,该算法将种群个体分为三个子种群,分别用于全局搜索、局部搜索及二者的结合。在进化过程中,根据不同的搜索阶段自适应动态调整各子种群个体的数目。另外... 详细信息

提出一种新的动态调整子种群个体数目的并行差分进化算法。基于种群个体的适应度值,该算法将种群个体分为三个子种群,分别用于全局搜索、局部搜索及二者的结合。在进化过程中,根据不同的搜索阶段自适应动态调整各子种群个体的数目。另外,不同子种群分别采用不同的变异策略,以协调算法的勘探和开采能力。数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果。

关键词：差分进化动态调整并行变异策略

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基于数据流约束的可配置业务流程分析与验证

计算机集成制造系统 2017年第8期23卷 1797-1808页

作者：黄贻望徐松金冯在文黄颖何克清彭长根铜仁学院大数据学院/铜仁市文化科技产业创新研究中心贵州铜仁554300 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵州贵阳550025 武汉大学软件工程国家重点实验室湖北武汉430072 赣南师范学院数学与计算机学院江西赣州341000

可配置的业务流程模型通过隐藏、阻断或允许可配置业务过程模型中的某些片段来实现流程配置,在实际配置过程中可能会导致不正确的配置。针对这一问题,采用着色Petri网作为形式化模型表达业务过程模型,同时在流程的控制流加入数据流,将... 详细信息

可配置的业务流程模型通过隐藏、阻断或允许可配置业务过程模型中的某些片段来实现流程配置,在实际配置过程中可能会导致不正确的配置。针对这一问题,采用着色Petri网作为形式化模型表达业务过程模型,同时在流程的控制流加入数据流,将活动产生的数据流整合到基于数据流的业务流程模型,从而使待处理的业务过程模型具有数据流的语义。通过在业务流程模型中添加配置操作,将基于数据流的业务流程模型转换成基于数据的可配置业务流程模型。最后,使用ASK-CTL逻辑表达基于数据流的可配置业务过程模的型数据语义约束,然后应用着色Petri网的相应工具分析和验证了该模型的数据语义约束的属性正确性,表明了所提方法的有效性。

关键词：可配置业务流程流程配置着色Petri网数据流

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嵌入遗传算子的改进灰狼优化算法

兰州理工大学学报 2016年第4期42卷 102-108页

作者：徐松金龙文铜仁学院数学科学学院贵州铜仁554300 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004

针对基本灰狼优化算法(GWO)存在求解精度低、后期收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算子的改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解无约束优化问题.该算法首先利用佳点集理论初始化种群,为算法全局搜索多样性奠定基础;然后在... 详细信息

针对基本灰狼优化算法(GWO)存在求解精度低、后期收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算子的改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解无约束优化问题.该算法首先利用佳点集理论初始化种群,为算法全局搜索多样性奠定基础;然后在决策层以外的群体中随机选取三个个体与决策层个体执行算术交叉操作,引导群体向决策层区域移动以增强算法局部搜索能力和加快算法收敛速度;最后,对决策层个体进行多样性变异操作以避免算法陷入局部最优.采用几个标准测试函数进行仿真实验:当维数较高(D=30或D=50)时,IGWO算法的总体性能上均优于基本GWO算法.实验结果表明IGWO算法在收敛速度和求解精度指标上明显优于对比算法.

关键词：灰狼优化算法交叉变异群智能

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求解高维优化问题的改进正弦余弦算法

计算机应用研究 2018年第9期35卷 2574-2577页

作者：徐松金龙文铜仁学院大数据学院贵州铜仁554300 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA)。受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速度。此外,采取反向学习策略产生初始个体以提高种群的多样性和解的质量。采用八个高维基准测试函数进行... 详细信息

提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA)。受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速度。此外,采取反向学习策略产生初始个体以提高种群的多样性和解的质量。采用八个高维基准测试函数进行仿真实验:在相同的最大适应度函数评价次数下,ISCA总体性能上均优于基本SCA和HGWO算法;当维数较高(D=1 000)时,ISCA所用计算量远小于HDEOO算法。实验结果表明ISCA在收敛精度和收敛速度指标上均优于对比算法。

关键词：正弦余弦算法高维优化问题反向学习惯性权重

基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法

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科学技术与工程 2018年第23期18卷 252-256页

作者：徐松金龙文铜仁学院大数据学院铜仁554300 贵州财经大学经济系统仿真贵州省重点实验室贵阳550025

针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性... 详细信息

针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体。选取6个标准测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法。

关键词：灰狼优化算法收敛因子差分变异随机全局优化