陈富
- 作品数：2 被引量：26H指数：2
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省研究生科研创新项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 聚类佳点集交叉的约束优化混合进化算法被引量：18
- 2012年
- 提出一种基于聚类佳点集多父代交叉和自适应约束处理技术的混合进化算法用于求解约束优化问题.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用佳点集方法构造初始化种群,使个体能够均匀地分布在整个搜索空间.然后根据父代个体的相似度将种群个体进行聚类分析,从聚类中随机选择个体进行佳点集多父代交叉操作,利用多个父代个体所携带的信息产生新的具有代表性的子代个体,能够维持和增加种群的多样性.另外,引入局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.在约束处理技术上,新算法引入了一个自适应约束处理技术,即根据当前种群中可行解的比例自适应选择不同的个体比较准则.通过15个标准测试函数验证了新算法的有效性.
- 龙文梁昔明徐松金陈富
- 关键词：进化算法聚类自适应佳点集
- 基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法被引量：9
- 2011年
- 针对粒子群优化算法局部搜索能力不足和易出现早熟收敛的问题,提出一种基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法。该算法通过引入动态随机搜索技术,对种群当前最优位置进行局部搜索;采用佳点集构造对陷入早熟收敛的种群重新初始化;引入负梯度方向直线搜索来加速算法寻优。仿真实验结果表明,与标准粒子群优化(SPSO)算法和耗散粒子群优化(DPSO)算法比较,提出的改进算法具有快速的收敛能力而且能有效地跳出局部最优,优化性能得到明显提高。
- 梁昔明陈富龙文
- 关键词：粒子群优化局部搜索能力早熟收敛佳点集
