您的位置： 专家智库 > >

陈红安

作品数：3 被引量：20H指数：2
供职机构：湖南大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇搜索
  • 2篇搜索法
  • 2篇群算法
  • 2篇微粒群
  • 2篇微粒群算法
  • 2篇共轭梯度
  • 2篇共轭梯度法
  • 2篇非线性共轭梯...
  • 1篇多峰函数
  • 1篇多模态函数
  • 1篇优化算法
  • 1篇搜索策略
  • 1篇子群
  • 1篇自抗扰
  • 1篇自抗扰控制
  • 1篇自抗扰控制器
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇模式搜索法

机构

  • 3篇湖南大学

作者

  • 3篇陈红安
  • 2篇吴建辉
  • 1篇张英杰
  • 1篇章兢

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群优化算法被引量：6
2009年
为了寻找多峰函数的全部极值点,提出一种基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群算法。该算法引入混沌序列设置微粒群位置以提高种群的多样性;然后使用改进的微粒群认知模型对可行域内的所有极值点进行全局搜索;最后利用非线性共轭梯度法对混沌微粒群算法搜索到的较优解进行局部搜索以提高解的精度。仿真实验表明,该算法能准确、快速地找到连续可微多峰函数的全部极值点。
陈红安张英杰吴建辉
关键词：微粒群算法非线性共轭梯度法混沌多峰函数极值点
融合Powell搜索法的粒子群优化算法被引量：15
2012年
为了进一步提高多模态函数寻优的效率,提出一种融合Powell搜索法的粒子群优化算法.将PSO算法的全局搜索能力与Powell法的强局部寻优能力有机地结合起来,在保证求解速度,尽可能找到全部极值点的同时提高了解的精确性.由于该算法只利用了函数值信息而不需要计算导数,是求解可微和不可微多模态函数优化问题的通用方法.仿真实验表明了新混合算法的有效性.
吴建辉章兢陈红安
关键词：多模态函数POWELL搜索法粒子群优化
融合经典搜索策略的微粒群算法及其应用
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题最优解或者满意解的应用技术，任何控制与决策问题本质上都可以归结为优化问题。对优化问题的求解已有的经典优化方法，主要包括梯度型算法和直接搜索算法，这些算法都是局部算法，不能解...
陈红安
关键词：微粒群算法非线性共轭梯度法模式搜索法自抗扰控制器参数整定
文献传递
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0