阎兴頔
- 作品数：4 被引量：12H指数：1
- 供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会重点学科基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 组搜索算法研究及其应用
- 在现实生活中，科学研究和工程设计中的诸多问题均可归结为优化问题。伴随群智能理论的快速发展，群智能算法作为一类通过模仿动物集体行为来对优化问题进行求解的方法，近年来备受人们关注。然而，随着工业生产的不断发展，优化问题如今已...
- 阎兴頔
- 关键词：种群结构搜索能力
- 一种快速自适应蜂群算法及其应用被引量：10
- 2013年
- 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)具有操作简单、控制参数少及鲁棒性强等特点,已成为群体智能领域的研究热点之一,但其仍然存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。针对这些问题,提出了一种改进的人工蜂群算法(Quick Self-Adaptive Artificial Bee Colony,QAABC)。首先,对人工蜂群算法的选择策略和搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和优化精度;其次,对超边界的个体进行一次有效变异,增强种群的多样性。最后,将本文算法与其他两种算法(标准ABC、ABCP)对5个测试函数在低维和高维进行了对比实验,并将之运用于压力容器设计中成本最小化问题的研究,所得结果均验证了改进算法的有效性。
- 何鹏阎兴頔侍洪波
- 关键词：人工蜂群自适应函数优化
- 基于文化进化的群搜索优化算法被引量：1
- 2013年
- 群搜索算法(Group Search Optimizer,GSO)是一种新的群智能优化算法,适宜于解决多极值高维度优化问题,但其在优化的后期由于种群多样性不够,容易陷入局部最优。对GSO算法进行了改进,将文化算法的模型运用到GSO算法中,并引入群体适应度方差的概念来判断是否进行影响函数操作以提高收敛效率。将该算法与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和基本的GSO算法进行优化测试函数的对比实验,并将其运用于丁烷化工业过程中效益最大化问题的研究,所得结果均验证了改进算法的有效性。
- 赵振伟阎兴頔侍洪波
- 关键词：群智能文化算法
- 基于改进的小世界网络的组搜索算法及其应用被引量：1
- 2011年
- 针对合成氨工艺中,合成塔出口氨含量软测量神经网络模型的参数优化问题,提出了一种改进的小世界网络模型,并将其引入到组搜索优化算法中。改进后的小世界网络在计算节点之间相连接的概率时考虑节点间的距离因素,相距较近的节点间比相距较远的节点之间更容易连接。将改进后的小世界网络引入组搜索算法后,种群中的"追随者"在每次迭代中,根据当前迭代次数及与其它个体间的距离计算自身与其它个体的相连接概率,相连概率随着迭代增加而线性增大,随着个体间距离的增加而指数递减。"追随者"根据相连概率选择与自身相连接的个体,再用与其相连的个体构建自身的"邻域"并选取"邻域"中的最优个体作为局部最优解个体。"追随者"更新自身位置时不仅参考整个种群中的全局最优个体,还同时参考自身邻域中的局部最优个体。该算法能够提高种群中个体的多样性,具有更好的全局搜索能力和收敛速度。将该算法应用于氨合成塔出口氨含量软测量建模问题中,对神经网络模型的参数进行优化,并与其它3种方法比较。仿真结果表明,基于改进的小世界网络模型的组搜索算法能够获得更好的模型参数,提高软测量模型的精度。
- 阎兴頔赵晶晶侍洪波
- 关键词：小世界网络模型
