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作者：易文周广西师范大学

学位级别：硕士

优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种组合优化问题的应用技术。最优化问题是人们在工程技术、科学研究、和经济管理等诸多领域中经常碰到的问题,它是指在满足一定的约束条件下,寻找一组参数值,使目标函数达到最大或最小。最优化问... 详细信息

优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种组合优化问题的应用技术。最优化问题是人们在工程技术、科学研究、和经济管理等诸多领域中经常碰到的问题,它是指在满足一定的约束条件下,寻找一组参数值,使目标函数达到最大或最小。最优化问题根据其目标函数、约束条件的性质以及优化变量的取值范围可以分为许多类型,例如:根据目标函数和约束条件是否均为线性表达式,把最优化问题划分为线性规划问题和非线性规划问题。针对不同的最优化问题,提出了许多不同的优化方法,如牛顿法、共轭梯度法、Polar-Ribiere法、拉格朗日乘子法等。这些优化算法能很好地找到问题的局部最优点,是成熟的局部优化算法。但是随着人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓展,人们发现由于问题的复杂性、约束性、非线性、建模困难等特点,解析性优化算法已不能满足人们的要求,需要寻找一种适合于大规模并行且具有智能特征的优化算法。现代进化类方法如人工神经网络、遗传算法、禁忌搜索法、模拟退火法和蚁群算法等在解决大规模的问题时体现出强大的潜力,它们可以在合理的时间限制内逼近优化问题的较好可行解。其中,遗传算法和蚁群算法被称为智能优化算法,其基本思想是通过模拟自然界生物的行为来构造随机优化算法。近十几年来,粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)越来越受到学者的关注。粒子群算法是美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年共同提出的,它是受到鸟群社会行为的启发并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型而提出的。该算法用无质量无体积的粒子作为个体,并为每个粒子规定简单的社会行为规则,通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索。由于算法收敛速度快,设置参数少,容易实现,能有效地解决复杂优化问题,在函数优化、神经网络训练、图像处理、模式识别以及一些工程领域都得到了广泛的应用。不过,尽管粒子群算法的发展经历了十几年,但是无论在理论上还是在实践上都尚未成熟。粒子群算法也和其它全局优化算法一样,有易陷入局部极值点,进化后期收敛慢,精度较差等缺点。如何加快粒子群算法的收敛速度和提高算法的收敛精度,一直是大多数研究者关注的重点。加快收敛速度的措施主要有如何选择最优的算法参数,以及与其它优化算法结合来对粒子群算法的主要框架加以修正。在提高收敛精度,防止粒子早熟方面,主要有设法保持种群的多样性,或引入跳出局部最优点的机制等措施。现已有的改进粒子群算法有模糊自适应PSO算法(FAPSO),杂交PSO算法(HPSO),离散二进制PSO算法,协同PSO算法,免疫粒子群优化算法等。近年来,差分进化(Differential Evolution,DE)算法以其独特的方便性和有效性得到人们的重视。差分进化算法(DE)是由Rainer Storn和Kenneth Price为求解切比雪夫多项式而于1996年共同提出的一种采用浮点矢量编码在连续空间中进行随机搜索的优化算法。DE的原理简单,受控参数少,实施随机、并行、直接的全局搜索,易于理解和实现。本文在粒子群算法和差分进化算法的基础上,对现有相关文献进行了研究和分析,通过引入一种新的信息交流机制,提出了一种基于改进后的粒子群算法再与差分进化算法进行混合的新型算法,有助于信息在两个不同种群中传递,从而达到改善算法性能的目的。研究中发现,并不是所有的PSO改进后,再与DE混合就能取得较好的性能,同时注意到,本文建立的基于不同选择策略的改进型PSO,再与DE混合,能取得较好的性能,原因在于这种改进的PSO进化策略与DE进化策略形成互补,混合后就能改善PSO性能。本文以函数优化为例,选取最近在核心学术期刊公开发表的算法为比较例子,用matlab编出源码,通过对Sphere、Rastrigrin、Rosenbrock、Quadric、Girewank等几个学术界公认的经典测试函数进行测试,来说明本文提出的算法的优越性,具体如下: 通过对标准测试函数的测试,发现新型混合算法比单纯的粒子群或差分进化算法有更优越的性能,收敛精度更高,并且越高维时混合算法的优点表现得越明显。通过对标准测试函数的测试,发现在Quadric函数的情况下,差分进化算法的收敛性表现极差,但跟粒子群算法混合起来,收敛性就能取得比两种算法自身还优越的效果。在高维的情况下,差分进化算法收敛性表现很差,一旦与粒子群算法混合,收敛性就有极大的进步,并有比两种算法自身还好的性能。最后,把本文提出的新型混合算法应用到模糊聚类中,收敛精度有了提高,错分率取得预期的效果,说明本算法在具体应用的有效性。

关键词：粒子群算法差分进化算法混合算法函数优化聚类

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混沌鲶鱼粒子群优化和差分进化混合算法

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计算机工程与应用 2012年第15期48卷 54-58,87页

作者：易文周广东工程职业技术学院计算机信息系广州510520

为了改善粒子群优化算法的性能,引入了"鲶鱼效应"思想,改造粒子群个体的进化策略,用混沌方法改良了种群搜索策略,把这两者结合起来,既提高种群的广度搜索能力,又提升深度搜索能力,跟差分进化算法进行混合,算法优势互补,形成一种新型的... 详细信息

为了改善粒子群优化算法的性能,引入了"鲶鱼效应"思想,改造粒子群个体的进化策略,用混沌方法改良了种群搜索策略,把这两者结合起来,既提高种群的广度搜索能力,又提升深度搜索能力,跟差分进化算法进行混合,算法优势互补,形成一种新型的混合算法,更好地协调广度搜索和深度搜索之间的矛盾,提升算法性能。经过对三个标准函数的测试,仿真结果表明该算法在逃离局部陷阱能力和搜索精度均有显著提高。

关键词：粒子群优化算法鲶鱼效应混沌差分进化算法混合算法

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云计算的舰船信息管理系统优化算法

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舰船科学技术 2019年第16期41卷 184-186页

作者：易文周广东工程职业技术学院信息工程学院

为解决常规舰船信息管理系统,信息数据管理能力弱,数据信息处理效率低,提出基于云计算的舰船信息管理系统优化算法。通过引入云计算模式,对常规舰船信息管理系统算法结构进行优化,结合建立的舰船信息管理系统快速更新策略,完成提出的优... 详细信息

为解决常规舰船信息管理系统,信息数据管理能力弱,数据信息处理效率低,提出基于云计算的舰船信息管理系统优化算法。通过引入云计算模式,对常规舰船信息管理系统算法结构进行优化,结合建立的舰船信息管理系统快速更新策略,完成提出的优化算法研究。仿真实验证明,提出的舰船信息管理系统优化算法较常规舰船信息管理系统算法,数据信息处理效率提高25.7%,处理耗时缩短了18%,更适合用于数据信息杂乱繁多的舰船信息管理系统。

关键词：云计算信息管理系统系统优化并行计算

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一种基于混沌搜索和鲶鱼效应策略的粒子群算法

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计算机应用与软件 2013年第5期30卷 311-315页

作者：易文周田立伟广东工程职业技术学院计算机信息系广东广州510520 广东科技学院计算机系广东东莞523083

为了提高粒子群优化算法的寻优精度,分析了最新文献提出的三种粒子群算法改良策略的优点和不足之处,对混沌搜索策略和鲶鱼效应策略进行了改良,通过仿真证明了提出的改良方法的优越性。最后提出一种新型混合算法,并在仿真实验中进行了各... 详细信息

为了提高粒子群优化算法的寻优精度,分析了最新文献提出的三种粒子群算法改良策略的优点和不足之处,对混沌搜索策略和鲶鱼效应策略进行了改良,通过仿真证明了提出的改良方法的优越性。最后提出一种新型混合算法,并在仿真实验中进行了各种算法性能比较,验证了最终提出的新型混合算法有更好的优化性能。

关键词：粒子群优化算法差分进化算法混合算法

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高职院校信息安全专业构建课程体系的研究

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科技资讯 2019年第29期17卷 149-150页

作者：易文周广东工程职业技术学院

针对高职院校信息安全专业人才培养目标与社会人才需求脱节问题,通过详细分析现在高职院校信息安全专业普遍存在的几大问题,提出构建适应就业市场需要的高职院校信息安全课程体系,从而使培养出来的信息安全人才更好地适应企业的需求,更... 详细信息

针对高职院校信息安全专业人才培养目标与社会人才需求脱节问题,通过详细分析现在高职院校信息安全专业普遍存在的几大问题,提出构建适应就业市场需要的高职院校信息安全课程体系,从而使培养出来的信息安全人才更好地适应企业的需求,更好地服务社会经济。

关键词：高职院校信息安全课程体系

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基于差分演化和粒子群优化的改进WSN覆盖算法

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计算机与现代化 2019年第8期 33-38,62页

作者：易文周广东工程职业技术学院信息工程学院

动态部署传感器节点随机性大,无法保证特定目标区域的覆盖质量,引入智能优化算法后有效提高了节点动态部署的质量,但一般的智能优化算法在动态部署时存在“早熟”等缺陷。为了进一步提高节点动态部署的质量,针对节点的覆盖问题进行研究... 详细信息

动态部署传感器节点随机性大,无法保证特定目标区域的覆盖质量,引入智能优化算法后有效提高了节点动态部署的质量,但一般的智能优化算法在动态部署时存在“早熟”等缺陷。为了进一步提高节点动态部署的质量,针对节点的覆盖问题进行研究,结合粒子群优化和差分演化的优点,前期用粒子群优化算法,发挥粒子群擅长前期搜索收敛较快的特点,后期用差分演化算法,发挥差分演化擅长局部搜索的特点,这样取双方所长,克服双方所短,从而使算法有更好的搜索能力。仿真结果表明,本文提出的算法相对于改良惯性权重的粒子群算法、结合虚拟力的粒子群算法以及基本差分演化算法,具有更好的搜索能力,优化后的网络覆盖率更高。

关键词：无线传感网络粒子群算法差分演化算法节点覆盖

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基于二阶段差分演化的WSN节点定位优化

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计算机测量与控制 2019年第8期27卷 286-290页

作者：易文周广东工程职业技术学院信息工程学院

由于非测距的WSN节点定位算法DV-Hop定位精度不高,引入智能优化算法后有效提高了定位精度,但迭代次数过大,节点能耗相对过高,而在较少信标节点和较短的通讯信半径条件下,传统智能优化算法难以生效;针对这种情况,提出了基于二阶段的差分... 详细信息

由于非测距的WSN节点定位算法DV-Hop定位精度不高,引入智能优化算法后有效提高了定位精度,但迭代次数过大,节点能耗相对过高,而在较少信标节点和较短的通讯信半径条件下,传统智能优化算法难以生效;针对这种情况,提出了基于二阶段的差分演化定位优化算法;仿真实验设计在100 m×100 m正方形的区域内,随机分布100个无线传感器节点,首先用DV-Hop算法进行第一阶段粗略定位,然后在第二阶段用差化演化算法对定位进行优化,为了对比各种算法在低能耗(很少迭代次数)下的表现,优化过程只迭代了10代,最后得到节点坐标;实验结果表明,算法能获得更好的定位精度和具有更好的稳定性;该算法在极少迭代次数的条件下,在信标节点稀疏和通信半径较短的特殊情况下,获得满意的定位精度和更好的稳定性。

关键词：无线传感器网络节点定位差分演化算法

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VC++与MATLAB混合编程实现遗传算法在图像分割上的应用

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计算机应用与软件 2008年第10期25卷 234-235,270页

作者：易文周刘海燕张超英王强广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004

详述了实现遗传算法在图像分割上的应用的一种新方法。为了减少编写遗传算法代码的复杂度,提高程序的运行效率,结合VC++和MATLAB各自的优势,采用混合编程的方法,先用MATLAB编写实现图像分割的遗传算法代码,并设置特定参数代码,接着通过M... 详细信息

详述了实现遗传算法在图像分割上的应用的一种新方法。为了减少编写遗传算法代码的复杂度,提高程序的运行效率,结合VC++和MATLAB各自的优势,采用混合编程的方法,先用MATLAB编写实现图像分割的遗传算法代码,并设置特定参数代码,接着通过Matcom把此代码翻译成VC++能处理的C++源码,最后通过VC++编译成一个可执行文件。实验结果表明此方法既可极大地减少编程工作量,又相当大地提高了程序运行效率,可脱离MATLAB运行环境,取得较好的效果。

关键词： VC++ MATLAB 混合编程遗传算法图像分割

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