陈义雄
- 作品数：8 被引量：71H指数：5
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金贵州省科学技术基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多种群离散差分进化的图像稀疏分解算法被引量：1
- 2014年
- 从过完备字典中得到图像的最稀疏表示是一个NP难问题,即使是次优的匹配追踪也相当复杂.针对Gabor多成份字典,提出基于多种群离散差分进化的图像稀疏分解算法.该算法采用3个子种群在不同成份子字典中搜索最佳匹配原子,父代通过多种变异算子生成多个子代,保持群体多样性,同时引入相关系数避免残差更新时多原子匹配重叠的问题.实验表明相比于快速匹配追踪算法,在稀疏逼近性能相当的情况下,文中算法的稀疏分解速度更快;与其他基于进化算法的稀疏分解方法相比,文中算法的稀疏逼近性能更优.最后的结果分析验证文中算法参数设置的合理性.
- 黄亚飞梁昔明陈义雄陈立福
- 关键词：多种群
- 量子粒子群混合优化算法求解约束优化问题被引量：8
- 2015年
- 针对标准粒子群优化算法和量子行为粒子群优化算法的特性,将两种算法融合在一起,提出一种量子粒子群混合优化算法用于求解约束优化问题.此算法充分发挥了标准粒子群优化算法中通过个体与群体之间的相互学习,加强粒子间的信息交互,更新粒子的搜索速度;又兼顾了在量子行为粒子群优化算法中以概率密度函数的方式进行全局搜索,促使粒子跳出局部极值点,有效避免了粒子的早熟收敛.仿真结果表明:改进的混合优化算法,有效提高了算法的全局搜索能力和收敛速度,对处理约束优化问题具有一定的研究价值.
- 陈义雄梁昔明黄亚飞龙文
- 关键词：粒子群优化量子早熟
- 求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法被引量：7
- 2012年
- 针对协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷,提出一种融合量化正交设计(OD/Q)思想的正交CMAES算法。首先利用小种群的CMAES进行快速搜索,当算法陷入局部极值时,依据当前最好解的位置动态选取基向量,接着利用OD/Q构造的试验向量探测包括极值附近区域在内的整个搜索空间,从而引导算法跳出局部最优。通过对6个高维多模态标准函数进行测试并与其他算法相比较,其结果表明,正交CMAES算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优性能。
- 黄亚飞梁昔明陈义雄
- 关键词：正交设计进化策略函数优化
- 基于适应性均衡模型的CMAES约束优化算法被引量：1
- 2012年
- 提出一种基于适应性均衡模型的协方差矩阵自适应进化策略(ATM-CMAES)用于求解约束优化问题。ATM-CMAES中的CMAES利用当前代最优子群与上一代分布均值之间的关系更新协方差矩阵来调整种群分布,将协方差矩阵秩1和秩μ2种更新机制相结合,克服了传统进化算法对种群大小的过分依赖;将ATM作为约束处理技术,针对群体不可行、半可行和可行这3种不同情形,采用不同的约束违反度与目标函数值之间的均衡机制来指导群体进化。对13个标准测试函数的实验结果表明:ATM-CMAES具有通用、稳健和高效性能。
- 黄亚飞梁昔明陈义雄
- 关键词：约束优化问题进化算法
- 基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法被引量：25
- 2013年
- 针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO)。该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理。仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高。
- 陈义雄梁昔明黄亚飞
- 关键词：粒子群优化混沌早熟收敛佳点集量子粒子群优化
- 一种改进的混沌量子粒子群优化算法被引量：10
- 2013年
- 通过将量子粒子群优化算法和佳点集法相结合,提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法,用于解决复杂函数问题。将佳点集融合到量子粒子群算法中,以提高解空间的遍历性,对函数实现全局寻优。用混沌序列改变惯性权重w,调节粒子群优化算法的全局和局部寻优能力。采用线性递减速度比例收缩因子η提高搜索速度,避免早熟收敛。用量子Hadamard门对量子编码进行变异,增强种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型复杂函数的仿真结果表明,该混合算法寻优效率高、收敛速度快,能有效避免早熟收敛。
- 陈义雄梁昔明黄亚飞
- 关键词：混沌量子粒子群优化佳点集早熟收敛
- 基于Bloch球面坐标的量子粒子群算法被引量：1
- 2013年
- 为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化效率,结合量子理论提出一种基于Bloch球面坐标的量子粒子群优化算法。在Bloch球面坐标下,粒子自动更新旋转角大小和粒子位置,不需将旋转角以查询表的形式设定(或设定为区间上的固定值),弥补了Bloch球面坐标下量子进化算法和量子遗传算法的不足,算法更具有普遍性;用量子Hadamard门实现粒子的变异,增强了种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型函数优化问题的仿真结果表明,提出的算法稳定性强,精度高,收敛速度快,具有一定的实用价值。
- 陈义雄梁昔明黄亚飞
- 关键词：粒子群优化量子进化算法量子遗传算法
- 求解约束优化问题的萤火虫算法及其工程应用被引量：18
- 2015年
- 针对基本萤火虫算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的萤火虫算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用混沌序列初始化萤火虫的位置,引入动态随机局部搜索以加快算法的收敛速度;为了避免算法陷入局部最优,对当前全局最优解进行多样性变异操作。对几个数值优化和工程优化问题进行实验。研究结果表明:与其他启发计算法相比,该算法具有较强的寻优性能。
- 龙文蔡绍洪焦建军陈义雄黄亚飞
- 关键词：萤火虫算法约束优化问题
