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中国博士后科学基金(2012M511711)

作品数：9 被引量：74H指数：4
相关作者：莫愿斌马彦追刘付永郑巧燕张宇楠更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 9篇中文期刊文章

领域

  • 8篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 4篇萤火虫算法
  • 2篇优化算法
  • 2篇搜索
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇布谷
  • 2篇布谷鸟
  • 2篇步长
  • 1篇单纯形
  • 1篇单纯形法
  • 1篇萤火虫
  • 1篇约束优化问题
  • 1篇水分
  • 1篇水分特征
  • 1篇水分特征曲线
  • 1篇贪心
  • 1篇贪心策略
  • 1篇土壤
  • 1篇土壤水
  • 1篇土壤水分

机构

  • 9篇广西民族大学

作者

  • 7篇马彦追
  • 7篇莫愿斌
  • 6篇刘付永
  • 4篇郑巧燕
  • 3篇张宇楠

传媒

  • 3篇计算机与应用...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇化工自动化及...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇广西民族大学...

年份

  • 1篇2015
  • 4篇2014
  • 4篇2013
共 9 条 记 录，以下是 1-9
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排序方式：
一种改进的变步长自适应蝙蝠算法及其应用被引量：23
2013年
提出一种变步长自适应BA算法,该算法在一定程度上可以避免算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解;运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与BA算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高.
张宇楠刘付永
关键词：全局优化自适应
一种小规模多种群布谷鸟算法被引量：13
2014年
针对布谷鸟算法后期收敛速度慢、计算精度不高等不足提出一种小规模多种群改进方法。将这种方法运用在基本布谷鸟算法CS(Cuckoo Search)和自适应步长布谷鸟算法(ASCS)中,改进后的算法分别称为小规模多种群布谷鸟算法MPCS(Small-scale and multi-population cuckoo search algorithm)、小规模多种群自适应步长布谷鸟算法MPASCS(Small-scale and multi-population cuckoo search with self-adaptive step)。通过8个标准测试函数进行测试,实验结果表明改进后的算法比改进之前的算法有更快的收敛速度、更高的计算精度和收敛成功率。
郑巧燕莫愿斌刘付永马彦追
模拟生物理想自由分布模型的萤火虫算法被引量：1
2014年
通过分析生物在觅食行为中选择资源斑块的理想自由分布模型,提出1种模拟生物理想自由分布模型的萤火虫算法(IFDGSO)。该算法将萤火虫群中几个不重叠的个体最优位置的适应度视为资源斑块的食物数量,根据理想自由分布模型随机分配相应数量的萤火虫到每个资源斑块中,间隔一定的迭代次数,将各资源斑块的萤火虫重新组合,并重新随机分配。标准测试函数的仿真结果表明,改进后的IFDGSO算法比基本GSO算法有更优的性能。将IFDGSO算法用于解决伸缩绳设计和焊接条设计这2个典型的工程约束优化问题,结果表明,该方法具有收敛速度快、优化精度高、稳定性好的特点,具有较好的全局寻优能力。
莫愿斌刘付永马彦追
关键词：萤火虫算法
带高斯变异的人工萤火虫优化算法被引量：25
2013年
针对基本萤火虫优化算法在求解函数全局最优值时的不足,提出了一种带高斯变异的人工萤火虫优化算法。该算法在萤火虫的移动过程中,应用了高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,且能获得精度更高的解。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的人工萤火虫算法比基本萤火虫优化算法有更高的收敛速度、求解精度和收敛成功率。
莫愿斌刘付永张宇楠
关键词：高斯变异函数优化
单纯形法的布谷鸟搜索算法及其在约束优化问题中的应用被引量：1
2015年
为求解约束优化问题,针对布谷鸟搜索算法(CS)后期收敛速度慢,求解精度不高等不足,利用单纯形法局部搜索能力强的特点,提出了基于单纯形法的布谷鸟搜索算法(SMCS)。算法首先用CS算法进行全局搜索,再用单纯形法进行局部搜索。10个标准测试函数的实验结果表明,SMCS算法相对于CS算法有更强的寻优能力,再将算法用于求解减速器设计、伸缩绳设计、焊接条设计等约束优化问题。实验结果表明,CS算法和SMCS算法均能求出比其他文献更优的解,且SMCS算法求出的解更优、稳定性更强。
莫愿斌郑巧燕马彦追
关键词：单纯形法约束优化问题局部搜索
改进的萤火虫优化算法求解Van Genuchten方程参数被引量：4
2013年
Van Genuchten方程是应用最广泛的土壤水分特征曲线方程,该方程的关键是4个参数的取值。为了精确地求解这些参数,引入萤火虫算法进行求解,提出了一种基于生物寄生行为的人工萤火虫优化算法(GSOPB)。该算法将萤火虫群分为寄生群和宿主群两个种群,两种群间隔一定的迭代次数相互交换部分萤火虫;淘汰宿主群中适应度较差的一半萤火虫,以体现"优胜劣汰"的生物进化法则。标准测试函数的仿真结果表明了GSOPB算法的有效性;对Van Genuchten方程参数的优化结果表明,GSOPB算法的求解精度优于其他方法,可以作为求解Van方程参数的新方法。
莫愿斌刘付永马彦追
关键词：寄生行为土壤水分特征曲线VAN
一种协作的萤火虫算法在聚类问题上的应用被引量：3
2014年
将协作搜索机制引入到萤火虫算法中,通过协作搜索机制在一定程度上能使萤火虫跳出局部极值,从而提高算法的寻优性能。通过对多个UCI数据集的仿真实验,并与其他算法,如K-均值算法、人工蜂群算法和粒子群算法进行对比。实验结果表明:基于协作的萤火虫聚类算法在聚类分析方面较这些算法具有更好的效果。
莫愿斌马彦追郑巧燕
关键词：聚类分析萤火虫算法
基于Predator-Prey行为的萤火虫优化算法被引量：1
2013年
针对基本萤火虫优化(GSO)算法在求解函数全局最优值时,存在着易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出了1种基于生物捕食-被捕食(Predator-Prey)行为的双种群GSO算法(GSOPP)。该算法通过引入种群间的追逐与逃跑以及变异等策略加快了收敛速度,且能获得精度更高的解。最后,通过对8个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的GSOPP算法比基本GSO算法有更优的性能。
莫愿斌刘付永马彦追张宇楠
求解0-1背包问题的萤火虫算法被引量：3
2014年
将贪心策略和变异策略与萤火虫算法相结合,提出一种求解0-1背包问题的贪心萤火虫算法。通过增加贪心策略和变异策略,在一定程度上能使萤火虫跳出局部极值,提高算法的性能。通过对多个实例的仿真,将该算法与其它算法如贪心遗传算法、贪心微粒群算法进行对比,对比结果表明,该算法在求解0-1背包问题上具有更强约束处理能力和快速收敛效果。
莫愿斌马彦追郑巧燕
关键词：萤火虫算法贪心策略背包问题局部极值
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