任柯
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：湘潭大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省研究生科研创新项目湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于PSO与多变量支持向量机的通信基站能耗预测
- 2017年
- 为准确预测通信基站的能耗,提出了一种基于微粒群算法与多变量支持向量机(PSO-MSVM)的通信基站能耗预测模型。该模型基于温度和日期两个重要因素,运用MSVM建立通信基站能耗预测模型;采用PSO对模型核函数中的参数c和ε进行优化整定,以提高算法效率。湖南某地区通信基站的测试结果表明:与最小二乘法相比,PSO-MSVM的预测结果更接近基站实际能耗,预测精度达93.8%以上,表现出良好的工程价值。
- 刘颖南范朝冬齐涵任柯张椰
- 关键词：通信基站支持向量机微粒群算法
- 精英协同微粒群算法
- 2015年
- 基于传统的微粒群算法引进协同算子产生的一种新优化算法,将整个算法的粒子分为精英粒子和普通粒子,根据精英粒子的历史最优解来带动普通群体,使普通粒子能更快速度接近最优解,从而推动整个种群不断快速更新。文本中选取4个优化测试函数作为算法优化性能的测试,并选取正弦函数验证算法对控制器的优化效果,实验结果表明精英协同算法的精度更高,优化性能更佳。
- 李杰刘长意任柯
- 关键词：优化算法进化算法协同进化算法
- 基于记忆分子动理论多目标优化算法的经济环境调度
- 2018年
- 针对电力系统经济调度问题的多目标特性,提出一种记忆分子动理论多目标优化算法(Multi-objective MemoryKinetic-MoleculartheoryOptimizationAlgorithm,MOMKMTOA)。该算法在分子动理论算法(Kinetic-Molecular theory Optimization Algorithm, KMTOA)的基础上引入记忆原理记忆,设计记忆更新与遗忘模型以提高算法的多样性,并提出记忆精英选择策略从当代解集中随机选择领导精英以避免陷入局部最优。通过CEC09标准测试函数和IEEE-30节点的两个案例验证说明,MOMKMTOA算法在求解高维复杂的多目标经济调度问题上具有一定的可行性和有效性。
- 李杰成良江齐涵任柯
- 关键词：记忆原理
- 双种群分子动理论优化算法被引量：1
- 2018年
- 针对传统分子动理论优化算法存在寻优精度差、易陷入局部极值等不足,提出了一种双种群分子动理论优化算法。该算法将种群分为精英和普通两个子群:普通子群采用传统分子动理论优化算法搜索策略进行大范围搜索,而精英子群则通过协同合作实现精细化搜索,以提高算法收敛精度;基于个体迁移实现子群间的信息交流,两个子群通过分工合作共同完成搜索过程。实验结果表明:改进算法在收敛速度、精度和算法稳定性等方面都有明显改善。
- 范朝冬任柯易灵芝肖乐意朱彪明李杰
- 关键词：双种群波动算子局部极值
