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基于拟态物理学方法的全局优化算法

计算机研究与发展 2011年第5期48卷 848-854页

作者：谢丽萍曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

受拟态物理学方法的启发,就物理个体与理想粒子的特征异同问题,通过建立拟态物理学方法与基于种群优化算法的映射关系,设计出一种面向全局优化函数的拟态物理学算法框架.这是一种基于群体的随机优化算法,每个样本解被看作一个具有质量... 详细信息

受拟态物理学方法的启发,就物理个体与理想粒子的特征异同问题,通过建立拟态物理学方法与基于种群优化算法的映射关系,设计出一种面向全局优化函数的拟态物理学算法框架.这是一种基于群体的随机优化算法,每个样本解被看作一个具有质量、速度和位置属性的物理个体,个体质量是用户定义的有关其目标适应值的函数,个体的适应值越好质量就越大,则个体间的虚拟作用力就越大.利用牛顿万有引力定律定义了个体之间的虚拟作用力,制定了个体之间的引?斥力规则,使得适应值较好个体吸引适应值较差个体,适应值较差个体排斥适应值较好个体,最好个体则不受其他个体的吸引或排斥.该方法利用这种引?斥力规则使得整个种群向更好的搜索区域移动.实验结果表明该算法的有效性.

关键词：群体智能拟态物理学全局优化算法牛顿第二定律虚拟力

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基于微分模型的改进微粒群算法

计算机研究与发展 2006年第4期43卷 646-653页

作者：崔志华曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

针对基本微粒群算法的微分模型,从解的存在惟一性角度出发,发现最大速度常数虽然能保证解的存在性,但却降低了算法的全局搜索性能.为了提高算法的计算效率,提出了一种不含最大速度常数的微分模型,该模型首先将速度向量与位置向量等同对... 详细信息

针对基本微粒群算法的微分模型,从解的存在惟一性角度出发,发现最大速度常数虽然能保证解的存在性,但却降低了算法的全局搜索性能.为了提高算法的计算效率,提出了一种不含最大速度常数的微分模型,该模型首先将速度向量与位置向量等同对待,两者同时对空间进行搜索,并讨论了该模型解的稳定性条件,给出了相应的改进微粒群算法,能有效地提高算法效率.仿真结果证明了算法的有效性.

关键词：微粒群算法微分模型速度向量稳定性

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微粒群算法的统一模型及分析

计算机研究与发展 2006年第1期43卷 96-100页

作者：曾建潮崔志华太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

通过分析已有的几种微粒群算法,提出了一种统一模型,并通过线性控制理论分析了其收敛性能·为了进一步提高算法效率,提出了两种增强全局搜索性能的参数自适应算法:单群体参数自适应微粒群算法及双群体参数自适应微粒群算法·其中单群体... 详细信息

通过分析已有的几种微粒群算法,提出了一种统一模型,并通过线性控制理论分析了其收敛性能·为了进一步提高算法效率,提出了两种增强全局搜索性能的参数自适应算法:单群体参数自适应微粒群算法及双群体参数自适应微粒群算法·其中单群体参数自适应微粒群算法在进化初期使用算法发散的参数设置,从而能更大程度地提高算法全局收敛能力·双群体参数自适应微粒群算法使用两个种群,一个执行全局搜索,另一个执行局部搜索,通过信息交流以提高算法性能·仿真实例证明了算法的有效性·

关键词：统一模型收敛性自适应微粒群算法

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一种广义微粒群算法模型

模式识别与人工智能 2005年第6期18卷 685-688页

作者：曾建潮王丽芳太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030022

在对标准微粒群算法模型及其机理进行分析的基础上,提出了一种广义微粒群算法模型(GeneralizedParticle Swarm Optimization,GPSO)。该模型的微粒进化方程具有满足一定条件的抽象形式。文中给出了几种微粒进化方程的具体形式,并通过典... 详细信息

在对标准微粒群算法模型及其机理进行分析的基础上,提出了一种广义微粒群算法模型(GeneralizedParticle Swarm Optimization,GPSO)。该模型的微粒进化方程具有满足一定条件的抽象形式。文中给出了几种微粒进化方程的具体形式,并通过典型测试函数的仿真计算说明了GPSO的正确性和有效性。

关键词：微粒群算法广义模型微粒进化方程

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基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法

系统仿真学报 2007年第10期19卷 2171-2176页

作者：王元元曾建潮谭瑛太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

并行计算是解决复杂大规模工程计算问题的有效方法。现提出了一种基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法,它是一种粗粒度的并行。它将种群分为几个子种群,分别放在不同的处理器上,每个子种群独立、同时进化,周期性地交换、更新最优... 详细信息

并行计算是解决复杂大规模工程计算问题的有效方法。现提出了一种基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法,它是一种粗粒度的并行。它将种群分为几个子种群,分别放在不同的处理器上,每个子种群独立、同时进化,周期性地交换、更新最优信息。实验结果表明:若选择合适的通讯周期时,该并行微粒群算法不仅具有理想的加速比,而且有效地提高解的质量。

关键词：并行计算微粒群算法并行结构模型加速比

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基于小世界模型动态演化邻域的微粒群算法

系统仿真学报 2008年第15期20卷 3940-3943,3947页

作者：穆华平曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

分析了影响网络中信息传播的主要因素,并结合小世界网络的形成机制,提出了一种具有动态邻域结构的微粒群算法。该算法初始化群体拓扑结构为"聚集系数大,平均最短路径长"的环形规则网络,以降低邻域间信息交流的速度,保持种群的多样性。... 详细信息

分析了影响网络中信息传播的主要因素,并结合小世界网络的形成机制,提出了一种具有动态邻域结构的微粒群算法。该算法初始化群体拓扑结构为"聚集系数大,平均最短路径长"的环形规则网络,以降低邻域间信息交流的速度,保持种群的多样性。在算法进化过程中,当邻域多样性小于给定阈值时,以小概率向网络随机增加长距离边,逐步形成"聚集系数大,平均最短路径小"的小世界网络,加快邻域间信息交流的速度。仿真结果表明,结合适当的惯性策略,该算法能获得更好的收敛性能和收敛速度。

关键词：微粒群算法小世界模型邻域结构动态演化

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共享免疫微粒群算法

系统仿真学报 2008年第16期20卷 4278-4280,4285页

作者：胡春霞曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

将共享机制引入微粒群算法,把群体的粒子适应度更新为共享适应度,对共享适应度高的粒子进行处罚,保留低适应值的粒子为记忆粒子,当全局最好值连续进化若干代无变化时,用记忆粒子和克隆选择来更新粒子。这样既增加了群体的多样性,同时又... 详细信息

将共享机制引入微粒群算法,把群体的粒子适应度更新为共享适应度,对共享适应度高的粒子进行处罚,保留低适应值的粒子为记忆粒子,当全局最好值连续进化若干代无变化时,用记忆粒子和克隆选择来更新粒子。这样既增加了群体的多样性,同时又保存了群体中最好的粒子,从而有效克服了由于微粒群算法多样性差而造成的易陷于局部最优和对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,仿真实验验证了该算法的有效性。

关键词：微粒群算法免疫机制克隆选择免疫记忆共享机制

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求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

系统工程与电子技术 2009年第2期31卷 376-379页

作者：孙燕谭瑛曾建潮太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法。该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求... 详细信息

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法。该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果。通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性。

关键词：微粒群算法模糊机会约束规划模糊模拟

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基于距离空间的遗传算法分析

系统仿真学报 2005年第2期17卷 279-283页

作者：崔志华曾建潮杨晓梅太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

通过对简单遗传算法的分析,发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换,这样,从函数的角度来看,引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题,因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Ha... 详细信息

通过对简单遗传算法的分析,发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换,这样,从函数的角度来看,引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题,因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充,引入了一种几何模型-距离空间,并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果,指出了改进遗传算法的途径,并提出一种改进的二进制非线性遗传算法,仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发,提出了一种全新的分析遗传算子的方法,对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。

关键词：距离空间几何模型遗传算子非线性遗传算法离散空间杂交算子分析