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谢承旺

作品数：47 被引量：402H指数：11
供职机构：华东交通大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 43篇期刊文章
  • 2篇学位论文
  • 2篇专利

领域

  • 37篇自动化与计算...
  • 4篇理学
  • 3篇机械工程
  • 2篇文化科学
  • 1篇经济管理
  • 1篇天文地球
  • 1篇电气工程
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇社会学

主题

  • 10篇多目标
  • 9篇优化算法
  • 9篇进化算法
  • 8篇差分
  • 6篇子群
  • 6篇粒子群
  • 6篇差分进化
  • 5篇多目标优化
  • 5篇搜索
  • 4篇多目标进化
  • 4篇多目标进化算...
  • 4篇收敛性
  • 4篇群算法
  • 4篇粒子群优化
  • 4篇粒子群优化算...
  • 4篇精英
  • 3篇多目标粒子群
  • 3篇多目标粒子群...
  • 3篇多目标粒子群...
  • 3篇自适

机构

  • 36篇华东交通大学
  • 15篇武汉大学
  • 11篇石家庄经济学...
  • 4篇广西师范学院
  • 3篇江西理工大学
  • 3篇武汉理工大学
  • 3篇中国科学院自...
  • 2篇贵州师范大学
  • 2篇北京工业大学
  • 2篇中国科学院
  • 2篇萍乡学院
  • 1篇贵州大学
  • 1篇福建师范大学
  • 1篇湖北经济学院
  • 1篇江西工业工程...
  • 1篇景德镇陶瓷学...
  • 1篇中国人民解放...
  • 1篇湖南科技大学
  • 1篇江西财经大学
  • 1篇江西农业大学

作者

  • 47篇谢承旺
  • 11篇汪慎文
  • 9篇丁立新
  • 8篇夏学文
  • 7篇郭肇禄
  • 6篇徐君
  • 5篇魏波
  • 5篇谢大同
  • 3篇张文生
  • 3篇周娟
  • 3篇王志杰
  • 2篇李凯
  • 2篇杜欣
  • 2篇张应龙
  • 2篇杨华
  • 2篇胡家宝
  • 2篇舒万能
  • 2篇许雷
  • 2篇赵怀瑞
  • 2篇胡玉荣

传媒

  • 9篇计算机科学
  • 5篇电子学报
  • 5篇武汉大学学报...
  • 3篇华东交通大学...
  • 2篇武汉大学学报...
  • 2篇小型微型计算...
  • 1篇红外与激光工...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇计算机学报
  • 1篇江西师范大学...
  • 1篇情报杂志
  • 1篇计算机应用
  • 1篇红外技术
  • 1篇光谱学与光谱...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇控制与决策
  • 1篇实验室研究与...
  • 1篇计算机与数字...
  • 1篇交通与计算机
  • 1篇西南师范大学...

年份

  • 1篇2021
  • 1篇2019
  • 3篇2018
  • 3篇2017
  • 5篇2016
  • 5篇2015
  • 5篇2014
  • 7篇2013
  • 8篇2012
  • 4篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
  • 2篇2005
  • 1篇2004
共 47 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种增强型多目标烟花爆炸优化算法被引量：5
2017年
现实中多目标优化问题的多样化和复杂化要求发展新的多目标优化算法.在混合多目标进化算法设计思想和新型进化模型的启发下,提出一种增强型多目标烟花爆炸算法eMOFEOA,该算法利用均匀化与随机化相结合的方法生成均匀分布的初始种群,为算法后续搜索提供较好的起始点;对烟花爆炸半径采用精细化控制策略,即不同世代的种群具有不同的爆炸半径,而且同一种群内部因个体支配强度的差异而具有不同的爆炸半径,以节省计算资源;利用简化的k-最近邻方法维持外部档案的多样性.本文算法与另5种对等比较算法一同在12个基准多目标测试函数上进行性能比较,实验结果表明eMOFEOA算法在收敛性、多样性和稳定性上具有总体上显著的性能优势.
谢承旺许雷汪慎文肖驰夏学文
关键词：多目标优化算法
面向服务的电力行业信息系统应用集成研究被引量：4
2012年
针对国内电力信息系统间缺乏有效的信息共享机制,不能满足市场对电力行业的要求,提出建立一个一体化的企业级信息集成平台,实现各种业务应用的信息共享与集成.研究了基于SOA架构的应用集成技术,支持在数据层、服务/消息层、流程层、门户层以及管理和安全2个侧面进行全方位、立体化的信息集成.实践结果表明:所采用的技术是基于最新的服务应用集成标准和较为成熟的技术体系,能够满足电力行业的集成需求.
谢承旺
关键词：电力行业信息系统SOA架构WEB服务
基于遗传算法的极值问题求解
2004年
遗传算法是一种颇具生命力的算法,用遗传算法的思想来求解一函数取得最大值时的解,并给出了用遗传算法解此问题的详细过程。最后,对实验的结果进行了分析,并给出改进该算法性能的一些建议。
谢承旺胡家宝
关键词：遗传算法极值函数
一种多策略混合的粒子群优化算法被引量：11
2018年
针对传统粒子群优化算法在解决一些复杂优化问题时易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种多策略混合的粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization with Multiply Strategies,HPSO)。该算法利用反向学习策略产生反向解群,扩大粒子群搜索的范围,增强算法的全局勘探能力;同时,为避免种群陷入局部最优,算法对种群中部分较差的个体实施柯西变异,以产生远离局部极值的个体,而对群体中较好的个体施以差分进化变异,以增强算法的局部开采能力。对这3种策略进行了有机结合以更好地平衡粒子群算法全局勘探和局部开采的能力。将HPSO算法与其他3种知名的粒子群算法在10个标准测试函数上进行了性能比较实验,结果表明HPSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的优势。
余伟伟谢承旺
关键词：粒子群优化柯西变异差分进化
应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法被引量：7
2018年
针对标准群搜索优化算法在解决一些复杂优化问题时容易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法(Group Search Optimization with Opposition-based Learning and Differential Evolution,OBDGSO)。该算法利用一般动态反向学习机制产生反向种群,扩大算法的全局勘探范围;对种群中较优解个体实施差分进化的变异操作,实现在较优解附近的局部开采,以改善算法的求解精度和收敛速度。这两种策略在GSO算法中相互协同,以更好地平衡算法的全局搜索能力和局部开采能力。将OBDGSO算法和另外4种群智能算法在12个基准测试函数上进行实验,结果表明OBDGSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的性能优势。
邹华福谢承旺周杨萍王立平
关键词：差分进化
一种双链结构的多目标进化算法DCMOEA被引量：3
2015年
提出一种双链结构的多目标进化算法(DCMOEA).该算法采用双链结构表示个体,执行过程中无需设置外部归档集合,并采用ε支配策略保持解群的多样性.DCMOEA与MOEA/D、NSGA-II、SPEA2和PAES一同在4个2-目标ZDT函数和4个3-目标DTLZ问题上进行实验,并从算法所获解集的收敛性、分布均匀性和宽广性3个方面进行比较,仿真实验结果表明了DCMOEA的综合性能最好,是一种颇具竞争力的多目标进化算法.
谢承旺王志杰魏波徐君汪慎文
关键词：多目标进化算法
朴素差分进化算法被引量：3
2015年
针对变异算子学习方式的单一性,提出一种朴素变异算子,其基本思想是向优秀的个体靠近,同时远离较差个体,其实现方式是设计一种缩放因子调整策略,如果三个随机个体在某维上比较接近,则缩放因子变小,反之变大。在实验过程中通过平均适应度评价次数、成功运行次数和加速比等指标表明,基于朴素变异算子的差分进化算法能有效提高算法的收敛速度和健壮性。
汪慎文张文生秦进谢承旺郭肇禄
关键词：差分进化缩放因子
基于多尺度选择性学习和探测-收缩机制的PSO算法被引量：7
2016年
针对粒子群算法逃离局部最优能力差、易早熟收敛、求解精度低等缺点,提出了一种具有多尺度选择性学习和探测-收缩机制的PSO算法.在多尺度选择性学习机制中,粒子根据其自身进化状态在拓扑结构、邻居个体、目标变量维等多个尺度上进行选择性学习,提升粒子个体的学习效率;在探测-收缩机制中,算法利用历史信息指导种群最优解进行探测,提高其逃离局部最优的能力,当判断种群历史最优解处于全局最优解附近时,执行空间收缩策略,将种群的搜索空间限定在较小的一个区域,增强算法的开采能力,提高算法的求解精度.通过和其它PSO算法在22个典型测试函数的实验对比表明,本算法能有效克服早熟收敛、加快收敛速度、提高求解精度.
夏学文桂凌戴志锋谢承旺魏波
关键词：粒子群算法早熟收敛
多目标进化算法中多样性策略的研究被引量：3
2010年
进化多目标优化中由于进化算子固有的随机误差以及进化过程中选择压力和选择噪音的影响使得进化群体容易丧失多样性,而保持进化群体的多样性不仅有利于进化群体搜索,而且也是多目标优化的重要目标。对多目标进化算法的多样性策略进行了分类,在统一的框架下描述了各种策略的机制,并分析了各自的特性。随后,分析并比较了多样性保持算子的复杂度。最后,证明了一般意义下多目标进化算法的收敛性,指出在设计新的多样性策略中需要保证进化世代间的单调性,避免出现退化现象。
谢承旺丁立新
关键词：多目标进化算法收敛性
高维目标进化算法研究进展被引量：1
2012年
主流的多目标进化算法在解决目标数目较少的优化问题时具有较好的性能,但当优化目标数目超过4维,即具有高维目标时,算法的性能很快下降,而且搜索的开销快速增长.高维目标进化算法的研究受到了进化计算与工程优化领域的高度关注.鉴于此,对高维目标优化问题的困难进行了分析,并对高维目标进化算法的研究进展进行了综述,总结了各类算法的特点与缺陷,并指出了未来进一步研究的方向.
谢承旺汪慎文谢大同郭肇禄
关键词：PARETO支配进化算法收敛性
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