邹彤
- 作品数：15 被引量：592H指数：9
- 供职机构：华中科技大学控制科学与工程系更多>>
- 发文基金：航天科技创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程理学经济管理更多>>
- 不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题的遗传算法被引量：62
- 2004年
- 给出了不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题(VRPTW)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出不同的车辆数,实现VRPTW的路径长度和车辆数的同时优化,并用计算实例进行了验证,同时对计算中涉及的一些问题进行了讨论.
- 邹彤李宁孙德宝
- 关键词：遗传算法
- 面向对象的粒子群优化计算性能测试平台被引量：1
- 2005年
- 论文建立了面向对象的粒子群优化算法,并在此基础上开发了面向对象的粒子群优化计算性能测试平台,为算法研究者和学习者提供了一个友好的图形界面,同时还提供了丰富的测试函数以及方便的统计分析工具。使用该测试平台将大大减轻粒子群优化算法改进工作中的编程工作量和测试工作量,对演化计算研究有一定的促进作用。
- 李宁邹彤孙德宝岑翼刚
- 关键词：粒子群优化面向对象编程
- 旋转卫星舱内长方体群的布局被引量：4
- 2004年
- 该文以人造卫星舱布局为背景,研究二维带平衡及不干涉等约束的长方形集在圆容器内的布局优化问题,此问题属于NP-困难问题。文章将粒子群算法(PSO)应用于该问题,构造此类问题的粒子表达方法,建立此类问题的粒子群算法。文中通过4个算例(其中一个属于高维)的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性。
- 孙明刘飞孙德宝李宁邹彤
- 关键词：粒子群算法
- 免疫算法在车辆调度问题中的应用被引量：19
- 2003年
- 免疫算法是模仿生物体高度进化、复杂的免疫系统仿生的一种智能化启发式算法。本文根据车辆调度问题的具体情况,应用免疫算法解决车辆调度中路线安排问题,并提出了一种基于分组匹配的亲和力的计算方法。实验结果表明,免疫算法能有效地应用于车辆调度中路线安排问题。
- 李菁王宗军蒋元涛邹彤
- 关键词：免疫算法车辆调度
- 求解车辆路径问题的免疫算法被引量：9
- 2005年
- 将免疫算法用于求解车辆路径问题,并根据车辆路径问题的具体情况提出了一种基于分组匹配的亲和力计算方法.实验结果表明,免疫算法能有效地应用于车辆路径问题.
- 李菁王宗军邹彤
- 关键词：免疫算法车辆路径数学模型
- 多车场车辆路径问题的遗传算法被引量：51
- 2004年
- 给出了多车场车辆路径问题(MDVRP)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出各车场出动的车辆及路径,能够有效地实现MDVRP的优化,并用计算实例进行了验证。
- 邹彤李宁孙德宝李菁
- 关键词：车辆路径问题多车场遗传算法
- 车辆路径问题的粒子群算法研究被引量：85
- 2004年
- 车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题.粒子群算法(particleswarmoptimization)是一种新出现的群智能(swarmintelligence)优化方法,将其应用于车辆路径优化问题,构造车辆路径问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法,并与遗传算法作了对比试验.结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解,是求解车辆路径问题的一个较好方案.
- 李宁邹彤孙德宝
- 关键词：粒子群算法车辆路径问题遗传算法
- 基于差分方程的PSO算法粒子运动轨迹分析被引量：63
- 2006年
- 针对PSO是一个动态离散过程的特点,文中通过差分方程及Z变换对PSO算法中粒子运动轨迹的稳定性做深入的研究,讨论了pBest、gBest以及随机性对粒子运动过程的影响,分析了粒子运动稳定性与算法收敛性之间的关系,并给出了选择PSO算法参数的理论指导公式和条件,用以指导平衡算法的exploration能力和exploita-tion能力,有助于实际应用中PSO算法参数的选择和调整.
- 李宁孙德宝邹彤秦元庆尉宇
- 关键词：粒子群优化算法差分方程Z变换稳定性算法收敛性
- 带变异算子的粒子群优化算法被引量：98
- 2004年
- 针对PSO算法存在易陷入局部最优点的缺点,该文提出了带变异算子的PSO算法。在算法搜索的后期引入变异算子,使算法摆脱后期易于陷入局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性。通过对三个多峰的测试函数和一个问题空间为非凸集的实例所做的对比实验,表明改进的PSO算法增强了全局搜索能力,搜索成功率得到大大提高,克服了基本PSO易于收敛到局部最优点的缺点。
- 李宁孙德宝岑翼刚邹彤
- 关键词：粒子群优化算法变异算子
- 带阴性选择的粒子群优化算法被引量：8
- 2006年
- 针对PSO在计算后期多样性不足、易发生优化停滞的现象,引入免疫系统中的阴性选择概念,定义了新的计算亲和力的方法,提出了带阴性选择的粒子群优化算法,并对其进行了计算复杂性分析.改进算法能在检测到粒子群收敛至局部解后,更新群体中的部分粒子,并使新粒子在解空间上远离局部解,提高了粒子的多样性.试验证明,改进算法的优化性能优于PSO和局部PSO.对改进算法的计算成本及参数选择进行了讨论,并提出了下一步的研究方向.
- 邹彤李宁孙德宝岑翼刚
- 关键词：粒子群优化阴性选择免疫系统
