赵延龙
- 作品数：6 被引量：27H指数：3
- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学兵器科学与技术更多>>
- 基于初始偏向度的AP算法聚类性能优化研究被引量：2
- 2018年
- 在对AP算法仿真研究过程中发现,样本数据点作为类代表点的初始偏向度取值,与算法最终聚类性能有着密切的联系。针对两者之间的数量关系展开深入研究,通过建立初始偏向度多重单目标优化模型,限定算法花费时长在可设定的范围内,确定初始偏向度最优取值,使得算法聚类准确率取得最优,同时花费时长相对较小。实验结果表明,对于三种经典的标准数据集4k2-far、wine和iris,优化后的AP算法与优化前相比,在降低花费时长的同时提高了聚类准确率,从而有效提高算法的聚类性能。
- 赵延龙滑楠
- 基于改进PSO算法的机动通信保障任务分配方法被引量：5
- 2018年
- 针对机动通信保障问题建立任务分配模型,结合梯度下降法提出一种基于改进粒子群算法(TSPSO)的任务分配模型求解方法.在TSPSO算法中增加判断极值陷阱、粒子二次搜索、设定禁忌区域、粒子淘汰与生成4个部分,并将TSPSO算法与其他4种改进PSO算法应用于四种典型测试函数的优化.结果表明,TSPSO算法收敛精度更高、收敛速度更快.在基于TSPSO算法的任务分配模型求解方法中,基于各机动通信保障单元到不同通信地点分配概率的思想对粒子群进行编码和解码,提高模型求解效率.仿真结果表明,TSPSO算法能够快速寻找到机动通信保障任务最优分配方案.
- 滑楠赵延龙于振华
- 关键词：粒子群算法
- 基于二次搜索的改进粒子群算法
- 针对标准粒子群优化(pSO)算法在求解复杂优化问题中出现的早熟收敛问题，提出一种结合梯度下降法的二次搜索粒子群算法。首先，当全局极值超过预设的最大不变迭代次数时，判断全局极值点处于极值陷阱中；然后，采用梯度下降法进行二次...
- 赵延龙滑楠于振华
- 关键词：粒子群优化群体智能梯度下降法
- 基于数据集压缩的聚类算法性能优化研究被引量：6
- 2018年
- 针对目前聚类算法对大数据集的聚类分析中存在时间花费过大的问题,提出了一种基于最近邻相似性的数据集压缩算法。通过将若干个相似性最近邻的数据点划分成一个数据簇并随机选择簇头构成新的数据集,大大缩减了数据的规模。然后分别采用K-means算法和AP算法对压缩后的数据集进行聚类分析。实验结果表明,压缩后的数据集与原始数据集的聚类分析相比,在保证聚类准确率基本一致的前提下,有效降低了聚类的花费时长,提高了算法的聚类性能,证明了该数据集压缩算法在聚类分析中的有效性和可靠性。
- 赵延龙滑楠
- 关键词：聚类数据压缩
- 基于二次搜索的改进粒子群算法被引量：13
- 2017年
- 针对标准粒子群优化(PSO)算法在求解复杂优化问题中出现的早熟收敛问题,提出一种结合梯度下降法的二次搜索粒子群算法。首先,当全局极值超过预设的最大不变迭代次数时,判断全局极值点处于极值陷阱中;然后,采用梯度下降法进行二次搜索,并以最优极值点为中心、某一具体半径设定禁忌区域,防止粒子重复搜索该区域;最后,依据种群多样性准则生成新粒子,替代被淘汰的粒子。将二次搜索粒子群算法及其他四种典型的改进粒子群算法分别应用于四种典型测试函数的优化,仿真结果表明,二次搜索粒子群算法收敛精度最高提升了10个数量级,并且收敛速度较快更容易寻找全局最优解。
- 赵延龙滑楠于振华
- 关键词：粒子群优化群体智能梯度下降法
- 一种基于BFS的数据链站点优化选址算法被引量：1
- 2018年
- 针对数据链站点优化选址问题,综合考虑地理高程对电磁信号覆盖范围的影响以及特定标志点等因素,建立站点优化选址的整数规划模型。模型中采用栅格化的方法,降低模型的计算量,并提出一种基于广度优先搜素算法的数据链站点优化选址算法(DSOL)。通过典型案例对模型和DSOL算法进行验证,并将仿真结果与通过Lingo软件进行优化的结果进行对比,结果表明DSOL算法可以快速寻找数据链站点最优布设方案。
- 赵延龙滑楠于振华
- 关键词：数据链整数规划栅格化
