检索结果-南通市图书馆

Adaptive backtracking search optimization algorithm with pattern search for numerical optimization

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2016年第2期27卷 395-406页

作者： Shu Wang Xinyu Da mudong li Tong Han Information and Navigation College Air Force Engineering University Aeronautics and Astronautics Engineering College Air Force Engineering University

The backtracking search optimization algorithm（BSA） is one of the most recently proposed population-based evolutionary algorithms for global optimization. Due to its memory ability and simple structure, BSA has powerful capability to find global optimal solutions. However, the algorithm is still insufficient in balancing the exploration and the exploitation. Therefore, an improved adaptive backtracking search optimization algorithm combined with modified Hooke-Jeeves pattern search is proposed for numerical global optimization. It has two main parts： the BSA is used for the exploration phase and the modified pattern search method completes the exploitation phase. In particular, a simple but effective strategy of adapting one of BSA＇s important control parameters is introduced. The proposed algorithm is compared with standard BSA, three state-of-the-art evolutionary algorithms and three superior algorithms in IEEE Congress on Evolutionary Computation 2014（IEEE CEC2014） over six widely-used benchmarks and 22 real-parameter single objective numerical optimization benchmarks in IEEE CEC2014. The results of experiment and statistical analysis demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm.

关键词： evolutionary algorithm backtracking search optimization algorithm(BSA) Hooke-Jeeves pattern search parameter adaption numerical optimization

Artificial bee colony algorithm with comprehensive search mechanism for numerical optimization

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2015年第3期26卷 603-617页

作者： mudong li Hui Zhao Xingwei Weng Hanqiao Huang Department of Aeronautics and Astronautics Engineering Air Force Engineering University

The artificial bee colony （ABC） algorithm is a sim- ple and effective global optimization algorithm which has been successfully applied in practical optimization problems of various fields. However, the algorithm is still insufficient in balancing ex- ploration and exploitation. To solve this problem, we put forward an improved algorithm with a comprehensive search mechanism. The search mechanism contains three main strategies. Firstly, the heuristic Gaussian search strategy composed of three different search equations is proposed for the employed bees, which fully utilizes and balances the exploration and exploitation of the three different search equations by introducing the selectivity probability P,. Secondly, in order to improve the search accuracy, we propose the Gbest-guided neighborhood search strategy for onlooker bees to improve the exploitation performance of ABC. Thirdly, the self- adaptive population perturbation strategy for the current colony is used by random perturbation or Gaussian perturbation to en- hance the diversity of the population. In addition, to improve the quality of the initial population, we introduce the chaotic opposition- based learning method for initialization. The experimental results and Wilcoxon signed ranks test based on 27 benchmark func- tions show that the proposed algorithm, especially for solving high dimensional and complex function optimization problems, has a higher convergence speed and search precision than ABC and three other current ABC-based algorithms.

关键词： artificial bee colony (ABC) function optimization,search strategy population initialization Wilcoxon signed ranks test.

十年磨一课三课二十载——“机械能守恒定律”一课的改进历程

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物理教学 2020年第10期42卷 21-24页

作者：李沐东同济大学第一附属中学上海200438

机械能守恒定律是高中物理中非常重要的一个定律,因此,这一节课也常被物理教师拿来开设公开课。笔者亦对这节课有过几次深入的思考与实践,每一次都有变化和新的收获。本文笔者对此过程的心路历程进行了简单的梳理,与读者共飨。

关键词：机械能守恒定律科学探究科学本质

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

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传感技术学报 2013年第2期26卷 241-245页

作者：李牧东熊伟梁青空军工程大学信息与导航学院西安710077 西安邮电学院电子与信息工程系西安710121

针对无线传感器网络无需测距DV-Hop定位算法中,利用多边测量法计算未知节点坐标时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中多边测量法的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人... 详细信息

针对无线传感器网络无需测距DV-Hop定位算法中,利用多边测量法计算未知节点坐标时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中多边测量法的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与多边测量法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。

关键词：无线传感器网络节点定位 DV-Hop算法多边测量法人工蜂群算法

基于多目标MQABC算法的无人机协同任务分配

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华中科技大学学报（自然科学版） 2016年第3期44卷 121-126页

作者：赵辉李牧东韩统黄汉桥空军工程大学航空航天工程学院西安710038

针对多无人机协同任务分配问题经过单目标简化后对决策处理存在片面性和主观性等问题,提出了一种利用多目标自适应快速人工蜂群算法对其进行处理的方法.首先,建立多目标无人机协同任务分配模型;其次通过建立外部种群的约束处理技术及重... 详细信息

针对多无人机协同任务分配问题经过单目标简化后对决策处理存在片面性和主观性等问题,提出了一种利用多目标自适应快速人工蜂群算法对其进行处理的方法.首先,建立多目标无人机协同任务分配模型;其次通过建立外部种群的约束处理技术及重置Harmonic平均距离循环策略对自适应快速人工蜂群算法(ABCSGQ)进行改进.另外通过定义自主决策准则引导多目标任务分配的方案选取.仿真实验结果表明:相比于多目标人工蜂群算法及非支配排序遗传算法,改进算法具有较好的分布性、收敛性及更高效的求解能力.

关键词：无人机多目标优化协同任务分配人工蜂群算法快速收敛

基于TLD模型的UAV三维实时平滑航迹规划

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系统工程与电子技术 2017年第1期39卷 93-100页

作者：李牧东赵辉黄汉桥翁兴伟空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038 复杂航空系统仿真重点实验室北京100076

针对无人机三维实时航迹规划问题,提出了一种基于三层决策模型的平滑航迹规划方法,以提高其规划效率和可操作性。首先根据无人机三维飞行的特点,并结合自身性能、威胁和障碍以及地形等约束,设计三层决策目标函数和决策变量;其次为了避... 详细信息

针对无人机三维实时航迹规划问题,提出了一种基于三层决策模型的平滑航迹规划方法,以提高其规划效率和可操作性。首先根据无人机三维飞行的特点,并结合自身性能、威胁和障碍以及地形等约束,设计三层决策目标函数和决策变量;其次为了避免不必要的迂回和路径,提高航迹的平滑性,提出了元胞化地图的变长探测方法和启发式优化策略;最后,利用所提出的认知行为优化算法对这一问题进行求解,以提高规划路径的搜索效率。不同场景地形的仿真及与现有经典方法的比较结果表明:该方法能有效实时规避威胁和地形障碍,且具有较高的可执行性,能够快速生成安全、平滑的飞行路径。

关键词：无人机三维实时航迹规划三层决策规划认知行为优化算法

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“学术竞赛思维”在高中物理教学中的应用

物理教学 2022年第1期44卷 5-8页

作者：李沐东徐蓓蓓谢春君上海市控江中学上海200093 上海市松江二中上海201699 上海市宜川中学上海200333

本文对国际青年物理学家锦标赛(International Young Physicists’ Tournament,简称IYPT)进行了简单介绍,根据该赛事的价值提炼了"PT思维"。并通过具体教学案例介绍了如何将"PT思维"引入高中物理课堂教学,以及分析了引入教学的优势和问... 详细信息

本文对国际青年物理学家锦标赛(International Young Physicists’ Tournament,简称IYPT)进行了简单介绍,根据该赛事的价值提炼了"PT思维"。并通过具体教学案例介绍了如何将"PT思维"引入高中物理课堂教学,以及分析了引入教学的优势和问题,对"新课程新教材"的实施有一定的借鉴意义。

关键词： IYPT PT思维物理教学真实问题

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多策略自适应共生生物搜索算法

空军工程大学学报（自然科学版） 2016年第4期17卷 101-106页

作者：周虎赵辉李牧东蔡亚伟空军工程大学航空航天工程学院西安710038

针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使... 详细信息

针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使其搜索策略实现自适应调整。最后,对超边界个体进行变异操作,以增加种群多样性。对14个标准测试函数的仿真测试表明改进算法全局优化能力更强,具有更好的搜索速度和收敛精度。

关键词：共生生物搜索算法多策略自适应全局优化

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控制参数值非线性调整策略的灰狼优化算法

空军工程大学学报（自然科学版） 2016年第3期17卷 68-72页

作者：魏政磊赵辉李牧东王渊柯益明空军工程大学航空航天工程学院西安710038 空军工程大学信息与导航学院西安710077

为了克服灰狼优化算法在解决函数优化问题时容易陷入局部最优的缺陷,提出采用正弦曲线、对数曲线、正切曲线、余弦曲线和2次曲线的非线性调整策略控制参数值。同时采用变异策略对智能个体位置进行处理,使其位置受适应度值大小影响。对3... 详细信息

为了克服灰狼优化算法在解决函数优化问题时容易陷入局部最优的缺陷,提出采用正弦曲线、对数曲线、正切曲线、余弦曲线和2次曲线的非线性调整策略控制参数值。同时采用变异策略对智能个体位置进行处理,使其位置受适应度值大小影响。对3个标准测试函数进行仿真表明,余弦曲线和2次曲线调整策略优于线性调整策略,其他3种非线性调整策略劣于线性策略。

关键词：灰狼优化算法控制参数非线性策略函数优化