国家教育部博士点基金(20070701022)
- 作品数：10 被引量：116H指数：6
- 相关作者：焦李成刘若辰马文萍尚荣华贾建更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学西北大学苏州大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 项目优化调度的多智能体社会进化算法被引量：12
- 2008年
- 结合多智能体系统、进化算法以及关系网模型,提出了一种多智能体社会进化算法用于求解项目活动的一个最优调度顺序以使整个工程的工期最短.每个智能体生存于环境中,为了增加自身能量将与其邻域展开竞争及协同操作,同时可利用自身的知识进行自学习来增加能量.根据项目优化调度的问题特点,设计了智能体的竞争行为、协同行为以及自学习行为.通过对PSPLIB中的标准问题进行测试,同时与其他启发式算法相比较的仿真实验结果表明该算法具有良好的性能,能在较短的时间内寻找到十分接近"最优解"的调度序列.
- 潘晓英焦李成
- 关键词：资源受限项目调度多智能体系统关系网模型
- 用于约束多目标优化的免疫记忆克隆算法被引量：19
- 2009年
- 提出一种用于求解约束多目标优化问题的新算法,其主要特点是将约束条件转化为一个目标,并引入免疫克隆和免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了在演化过程中,解集从可行域内部和不可行域边缘向着约束最优Pareto-前端逼近.从而保证了算法较强的收敛性以及所得最优解较好的多样性.仿真结果表明,新算法很好的保持了所得最优解的多样性、均匀性以及较强的收敛性.
- 尚荣华焦李成马文萍公茂果
- 关键词：人工免疫系统约束多目标优化免疫记忆
- 基于面向任务模型的陆基卫星测控资源克隆选择优化调度被引量：5
- 2009年
- 建立了面向任务的陆基卫星测控资源优化调度数学模型,与已有数学模型不同的是,该模型约束同一测控请求同一时刻只被一个可见陆基测控设备测控,为调度算法调度陆基测控设备完成更多的测控任务提供可能.基于此模型提出了基于面向任务模型的陆基卫星测控资源克隆选择优化调度算法(Clonal Selectionland-based Sat-ellite TT&C Resources Scheduling Algorithmbased on the mission oriented model,CS_STT&CRSA),并从理论上证明了算法的收敛性.算法中采用能表示各测控请求时间先后及其与陆基测控设备关系的矩阵编码方式表示种群中的抗体;并针对该编码方式设计了相应的强约束满足算子,保证操作后的抗体满足强约束条件.在5颗同步卫星和30、40、50颗近地卫星请求测控的情况下,分别仿真了10组不同任务.对比实验表明,新建的数学模型可使调度算法更好地利用陆基测控设备;CS_STT&CRSA有更强的搜索能力和约束解决能力,能调度测控资源完成更多的测控任务,它的性能也更加稳定.
- 侯翠琴焦李成
- 关键词：矩阵编码克隆选择调度算法
- 一种改进的Laplacian SVM的SAR图像分割算法被引量：5
- 2011年
- 当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian SVM应用于SAR图像分割这样的大规模分类问题中,提出了一种改进的Laplacian支持向量机算法(Improved Laplacian Support Vector Machine,Im-proved Laplacian SVM),首先采用分水岭算法将原始SAR图像分成多个小原型块,提取每个小原型块的图像特征作为训练样本.再采用改进的Laplacian SVM算法得到小原型块的分类结果.通过3幅SAR图像验证了提出的方法,实验表明该方法不仅提高了分割的准确性同时减少了Laplacian SVM算法用于图像分割时的运行时间.
- 刘若辰邹海双张莉张萍焦李成
- 关键词：图像分割SAR图像
- 基于概率模型的非下采样Contourlet变换图像去噪被引量：4
- 2009年
- 目的提出一种基于概率的自适应阈值选择方法,并将其应用到非下采样Contourlet变换域中实现阈值去噪。方法根据NSCT系数大小,估计每个系数所包含的有用信号成分的概率,以此概率执行阈值处理。结果假设信号在NSCT域中服从广义Laplacian分布且原始信号被高斯白噪声污染的条件下,这种阈值方法是普适有效的。结论提出的方法应用于图像去噪,实验证明该方法与目前流行的去噪方法不相上下甚至有所超越。
- 贾建焦李成魏玲
- 关键词：去噪非下采样CONTOURLET变换BAYES估计
- 用于非监督特征选择的免疫克隆多目标优化算法被引量：4
- 2010年
- 提出一种基于免疫克隆多目标优化算法的特征选择方法,先将非监督特征选择问题归结为多目标优化问题,然后构造相应的问题模型和目标函数.最后,采用免疫克隆多目标优化算法,通过增加相关特征的显著性,减小不相关特征的显著性来实现每个特征显著性的优化,达到特征选择的目的.UCI数据集的仿真实验表明,该算法降低了错误识别率,验证了其在非监督特征选择中的应用潜力.
- 尚荣华焦李成吴建设马文萍李阳阳
- 关键词：克隆选择多目标优化
- 一种新的差分进化约束优化算法被引量：27
- 2011年
- 对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.
- 刘若辰焦李成雷七峰方玲芬
- 关键词：差分进化算法多目标优化
- 求解约束优化问题M-精英协同进化算法被引量：9
- 2010年
- 提出了一种适用于约束优化问题的协同进化算法.该算法旨在模拟人类社会中团队的组建及其协作方式,并强调精英人才对团队建设的推动作用.算法将整个种群分为精英种群和普通种群,围绕各个精英来组建团队,使精英种群带动普通种群,进而带动整个种群不断进化.组建团队过程中,不同精英之间采用协作操作,精英对普通种群成员进行引导操作,其中协作操作和引导操作由若干交叉或变异算子的组合所定义.使用静态罚函数法将约束优化转化为无约束优化,利用13个约束优化测试函数对算法进行了测试.仿真实验和参数分析结果表明,该算法寻优精度高,算法稳定,运行时间少,其性能优于组织进化算法,能够有效解决复杂的约束优化问题.
- 慕彩红焦李成刘逸
- 关键词：优化算法进化算法协同进化算法
- 一种新的人工免疫网络算法及其在复杂数据分类中的应用被引量：20
- 2010年
- 作为一种新的智能计算方法,人工免疫网络已被广泛的应用到模式识别以及数据分类中。现有的人工免疫网络分类算法大都存在两个缺陷:一是网络规模庞大、计算复杂;二是对抗原的一次递呈并不能保证获得全局最优分类器。该文提出了一种新的人工免疫网络分类算法,该算法利用每个类别对应单个B细胞的策略,简化网络规模并减少了同类别B细胞之间的抑制操作,同时引入了新的基于对训练样本正确识别率的亲合度评价函数,实现了基于抗原的优先级的选择策略。采用5组UCI的线性数据和4组混合特征数据以及1幅SAR图像对算法的性能进行了全面测试,结果表明,与模糊C均值算法,多值免疫(MVIN)算法和基于分类问题的克隆选择算法(CSA)相比,新算法在分类精度上具有一定的优势,鲁棒性更好。
- 刘若辰钮满春焦李成
- 关键词：人工免疫网络SAR图像混合数据
- 基于免疫优势的克隆选择聚类算法被引量：13
- 2010年
- 基于克隆选择原理和免疫优势理论,本文提出一种新的基于免疫优势的克隆选择聚类算法(Immun-odomaince based Clonal Selection Clustering Algorithm,IDCSCA),该算法通过在经典的克隆选择算法框架中,引入基于免疫优势理论的免疫优势算子实现了在线自适应动态获得先验知识和个体间的信息共享.新算法首先通过对群体中若干最优抗体的分析,提取免疫优势,然后将其推广到整个抗体群,通过在进化过程中利用积累的先验知识,在保证抗体种群多样性的基础上加快收敛速度.采用个5个数据集对算法性能进行了测试,与模糊C均值算法(Fuzzy C-means,FCM)、基于遗传算法的模糊聚类算法(Genetic Algorithm based Fuzzy C-means,GAFCM)以及基于克隆选择的模糊聚类算法(Clonal Selection Algorithm based Fuzzy C-means,CSAFCM)比较,结果表明IDCSCA能有效避免聚类中心迭代过程中陷入局部最优点的问题,而且聚类性能更稳定.
- 刘若辰沈正春贾建焦李成
- 关键词：免疫克隆遗传算法聚类
