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鸡群优化算法的改进与应用研究

鸡群优化算法的改进与应用研究

作者：顾艳春江南大学

学位级别：硕士

鸡群优化算法(Chicken Swarm Optimization,CSO)是2014年提出的智能优化算法,它模拟了鸡群中的等级秩序和鸡群的觅食行为。鸡群按一定的比例分为几组,每一组由一只公鸡、若干只母鸡和小鸡组成。在特定的等级秩序下,不同等级的鸡群之间... 详细信息

鸡群优化算法(Chicken Swarm Optimization,CSO)是2014年提出的智能优化算法,它模拟了鸡群中的等级秩序和鸡群的觅食行为。鸡群按一定的比例分为几组,每一组由一只公鸡、若干只母鸡和小鸡组成。在特定的等级秩序下,不同等级的鸡群之间存在竞争,同时也遵循不同的运动规律。鸡群优化算法具备结构清晰、易于理解、搜寻能力强的优点,因而受到了国内外学者普遍的关注。随着对鸡群优化算法探究的深入,学者们发现该算法也存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优等问题,这些不足严重限制了鸡群优化算法的发展。本文针对鸡群优化算法存在的问题,对该算法进行了一系列的改进,并将改进鸡群优化算法应用于函数优化和模型参数估计问题,主要研究工作如下:(1)为了提高鸡群优化算法的性能,我们在第二章对鸡群优化算法的更新方式进行改进,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法(ADLCSO)。首先,我们在公鸡位置更新过程中添加了非线性递减学习因子和反向觅食机制,以增强种群跳出局部极值的能力。其次,在母鸡的更新过程中,我们提出了一种新的种群相似度指标,并利用该指标对每只母鸡的位置进行自适应调整,以抑制种群多样性的衰减,从而提高算法的求解精度。通过仿真实验,验证了ADLCSO的优越性。(2)为了进一步优化鸡群优化算法的性能,我们在第三章简化了鸡群优化算法的结构,提出了一种基于倒S型惯性权重的自适应简化鸡群优化算法(ASCSO-S)。首先,从改进鸡群算法结构的角度出发,我们把鸡群中小鸡群体去掉,提出了简化鸡群优化算法(SCSO)。其次,我们在SCSO中引入倒S型惯性权重来动态调整其移动步长。最后,当算法早熟时,在母鸡更新过程中引入自适应更新方式以增强算法的勘探能力。通过仿真实验,结果表明ASCSO-S在收敛速度、求解精度和求解稳定性上都优于其他对比算法。(3)鉴于ADLCSO和ASCSO-S是从不同角度进行改进的,我们在第四章对这两个改进算法进行了性能对比。首先,我们利用测试函数对ADLCSO和ASCSO-S进行测试,实验结果显示,两种算法都具有很高的求解精度和稳定性,ASCSO-S比ADLCSO拥有更快的收敛速度。其次,这两种改进算法被应用于Richards模型参数估计问题,通过实验验证了ASCSO-S和ADLCSO比其他3种对比算法更有优势,并且ASCSO-S在决定系数和平均绝对误差这两个评价指标上优于ADLCSO。(4)为了提高GM(1,1)模型的模拟和预测精度,我们在第五章提出了基于鸡群优化算法的改进GM(1,1)模型(CSO-GM(1,1)模型)。我们通过引入扰动因子对模型的初始条件进行改进,并设计了一种基于新信息优先原理的加权适应度函数,然后利用鸡群算法对模型中的参数进行估计。通过实验得出CSO-GM(1,1)模型适用范围更广,模拟和预测的精度更高,并且为了验证ADLCSO和ASCSO-S在GM(1,1)模型参数估计上的有效性,我们使用这两个算法代替CSO对本文改进模型的参数进行估计,实验得出本文提出的两种改进算法在GM(1,1)模型参数估计上更具有优势。

关键词：鸡群优化算法种群相似度惯性权重 Richards模型 GM(1,1)模型

一种基于Biharmonic样条插值的流形学习算法

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中山大学学报（自然科学版） 2013年第5期52卷 82-90,96页

作者：顾艳春马争鸣梁宇滔佛山科学技术学院电子与信息工程学院广东佛山528000 中山大学信息科学与技术学院广东广州510220

作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域吸引了广泛的关注并取得了长足的发展。但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效。一种有效的解决方法是增... 详细信息

作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域吸引了广泛的关注并取得了长足的发展。但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效。一种有效的解决方法是增加一些新的插值点。但已有的插值方法选取的插值点与原样本点均存在线性关系。从线性代数的理论来说,由插值点和原有邻域点张成的线性子空间与原有邻域点张成的子空间是一样的,因此,不会改善线性逼近的误差。而且,插值点没有反应出流形的本质结构和特征,从理论上背离了数据降维的目的。为此,提出了一种基于Biharmonic非线性插值技术的流形学习算法BbMLA。由于是从高维曲面逼近的角度非线性的选择插值点,插值出的样本点不会被原有邻域点线性表示,从而能更好的重构原样本点。将BbMLA应用到多个数据集后,图示说明了插值点能够有效的改善邻域内的样本点结构,同时插值后的流形学习算法具有较好的有效性和稳定性。

关键词：流形学习数据降维曲面拟合插值

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麻黄附子细辛汤加味治疗坐骨神经痛80例

陕西中医 2002年第8期23卷 728-729页

作者：马慧敏顾艳春济南大学校医院 250022

临床资料男60例,女20例;年龄26～72岁;病程1年以内者18例,1～2年者26例,3～5年者13例,5年以上者3例.全部病例均来自我院门诊病例,符合坐骨神经痛诊断标准:坐骨神经支配区域呈放射性疼痛;患者跟腱反射减弱或消失;直腿抬高试验阳性;体位... 详细信息

临床资料男60例,女20例;年龄26～72岁;病程1年以内者18例,1～2年者26例,3～5年者13例,5年以上者3例.全部病例均来自我院门诊病例,符合坐骨神经痛诊断标准:坐骨神经支配区域呈放射性疼痛;患者跟腱反射减弱或消失;直腿抬高试验阳性;体位改变或牵拉坐骨神经时疼痛;X-RAY显示腰椎骨盆与关节均无病变;排除盆腔及腹腔各脏器病变.

关键词：坐骨神经痛中医药疗法麻黄附子细辛汤治疗

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一种UGⅡ绘图管理的新方法

华通技术 1998年第2期17卷 27-33页

作者：顾艳春 CAD中心

UGⅡ的确是一个优秀CAD/CAM软件,它那强大的三维特征造型和优秀的CAM加工使本厂在CAD/CAM应用中跃上了一个崭新的台阶,我们在积极探索CAD/CAM应用的同时,也摸索出一套行之有效的UGⅡ绘图管理。

关键词：软件 UGⅡ 绘图管理 CAD CAM

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酶催化分光光度法测定蛋白质

分析化学 2007年第5期35卷 731-734页

作者：宋桂兰任皞贾素贞顾艳春田永福济南大学化学化工学院济南大学医院

基于血清白蛋白对辣根过氧化物酶(HRP)催化H2O2氧化邻苯二酚紫的反应具有强烈的抑制作用,建立了一种测定血清白蛋白的新方法。在优化的实验条件下:pH4.0NaAc-HAc缓冲介质,(30±0.2)℃恒温反应10min,以430nm为测定波长,本方法测定牛血清... 详细信息

基于血清白蛋白对辣根过氧化物酶(HRP)催化H2O2氧化邻苯二酚紫的反应具有强烈的抑制作用,建立了一种测定血清白蛋白的新方法。在优化的实验条件下:pH4.0NaAc-HAc缓冲介质,(30±0.2)℃恒温反应10min,以430nm为测定波长,本方法测定牛血清白蛋白(BSA)线性范围为(0.4～5.0)×10-7mol/L;检出限为8.6×10-9mol/L。以稳态速率法测定了米氏常数(Km)和米氏速率(Vm),确定其抑制类型为竞争性抑制。方法用于人血清样品中蛋白质的测定,操作简便,灵敏度高,选择性好,结果满意。

关键词：邻苯二酚紫辣根过氧化物酶血清白蛋白分光光度法

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如何开展Duty Report活动

全国优秀作文选(教师教育) 2022年第1期 64-65页

作者：顾艳春湖南省永州市宁远县实验中学

Duty Report （也称为Free Talk或Daily Report），是在英语课堂开始的前3至5分钟内由一名或多名学生进行分工，作一个小报告，然后由学生对该报告进行提问，报告者进行答疑，最后由教师对报告进行评价的以学习新知、锻炼学生听、说、...

Duty Report （也称为Free Talk或Daily Report），是在英语课堂开始的前3至5分钟内由一名或多名学生进行分工，作一个小报告，然后由学生对该报告进行提问，报告者进行答疑，最后由教师对报告进行评价的以学习新知、锻炼学生听、说、读、写、看能力的课堂活动。这一活动环节为全体学生搭建了一个展示自我，分享知识的平台。它是英语课堂教学中的润滑剂，能促进学生与学生间、教师与学生间的合作交流，增强学生学习英语的兴趣，提升学生学习英语的信心。

关键词：

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自适应动态学习鸡群优化算法

计算机工程与应用 2020年第20期56卷 36-45页

作者：顾艳春鲁海燕向蕾沈莞蔷江南大学理学院江苏无锡214122 江南大学无锡市生物计算工程技术研究中心江苏无锡214122

针对标准鸡群优化算法存在求解精度偏低、局部搜索能力弱等问题,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法ADLCSO(Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization algorithm)。该算法利用反向觅食机制自适应更新每只公鸡的位置,并... 详细信息

针对标准鸡群优化算法存在求解精度偏低、局部搜索能力弱等问题,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法ADLCSO(Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization algorithm)。该算法利用反向觅食机制自适应更新每只公鸡的位置,并添加了非线性递减学习因子来动态调整公鸡位置的更新步长,以增强种群跳出局部极值的能力,从而提高算法的收敛速度和求解精度。此外,提出了一种基于个体间适应度值之差的种群相似度指标,并利用该指标对每只母鸡的位置进行自适应调整,以抑制种群多样性的衰减,从而进一步提高算法的求解精度。通过对12个经典测试函数进行仿真实验,结果表明ADLCSO算法在收敛速度、求解精度、稳定性及对高维问题的求解能力上均优于其他对比算法。

关键词：鸡群算法反向觅食机制非线性递减学习因子种群相似度指标

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一种基于线性插值的流形学习算法

佛山科学技术学院学报（自然科学版） 2013年第1期31卷 33-38页

作者：顾艳春佛山科学技术学院电子与信息工程学院广东佛山528000

作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域引起了广泛关注并取得了长足发展。但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效。一种有效的解决方法是增加一... 详细信息

作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域引起了广泛关注并取得了长足发展。但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效。一种有效的解决方法是增加一些新的插值点。为此,提出了一种基于三角形重心线性插值技术的流形学习算法。实验结果表明,插值算法能改善样本点的局部结构。将插值算法应用到经典的流形学习算法如LTSA后,实验结果证实了算法的有效性和稳定性。

关键词：流形学习数据降维重心插值

信息技术与课程整合在计算机教学中的实践与探究

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软件导刊 2009年第3期8卷 198-199页

作者：顾艳春顾艳丽钟勇佛山科学技术学院信息与教育技术中心广东佛山528000 河南省罗山县第二高级中学河南信阳464200

信息技术与学科课程整合是现代化教学方式之一,也是现代教育发展的必然趋势。结合计算机课程的特点,给出了信息技术与课程整合在计算机教学过程中的实践和探究,极大地激发了学生的学习动机,培养了学生的创新精神、自学能力和实践能力。

关键词：信息技术课程整合计算机教学教育改革