王勇
- 作品数：23 被引量：343H指数：8
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划湖南省院士基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 基于佳点集的约束优化进化算法被引量：1
- 2009年
- 结合数论中佳点集理论和多目标优化技术,提出了一种求解约束优化问题的新算法。该算法首先把约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题;接着结合佳点集理论重新设计了交叉算子,新的交叉算子能够生成具有代表性的子代个体以更好地搜索空间;采用BGA变异算子增加子代个体的多样性;最后根据当前子代群体的进化信息,利用联赛选择算子或Pareto优超关系选择优胜个体进入下代群体,通过4个标准测试函数验证了算法的有效性。
- 刘慧蔡自兴王勇
- 关键词：佳点集多目标优化
- 基于差异进化的克隆选择算法被引量：1
- 2011年
- 针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题,将差异进化引入克隆变异操作中,提出了一个新的改进的克隆选择算法——基于差异进化的克隆选择算法(DECSA),算法将差异进化和克隆超变异相结合,促进了抗体与抗体之间的信息融合,使得子代抗体继承父代抗体的信息的同时,携带着不同父代个体信息,丰富了抗体种群的多样性,实现了在同一父代抗体周围的多个方向同时进行全局和局部搜索。对13个标准测试函数的测试结果及与已有的算法的比较表明,该算法表现出较好的局部搜索和全局搜索能力。
- 彭伟雄蔡自兴王勇刘星宝
- 关键词：进化计算免疫算法克隆选择算法
- 约束优化进化算法被引量：128
- 2009年
- 约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.
- 王勇蔡自兴周育人肖赤心
- 关键词：进化算法多目标优化
- 基于连续域贝叶斯优化算法求解约束优化问题被引量：1
- 2008年
- 将连续域贝叶斯优化算法(rBOA)与约束处理技术相结合,用于求解约束优化问题,其主要思想是利用约束条件影响优秀个体的选取,并间接影响概率模型,使之引导群体产生满足约束条件的子代个体,从而求得满足约束条件的最优解.将rBOA与4种不同的约束处理技术结合起来,并测试了其优化性能,实验结果表明rBOA与多目标优化法结合相比另外3种方法具有最好的优化效果,但其优化效果仍有待改进.
- 封朋成蔡自兴王勇
- 关键词：分布估计算法多目标优化
- 精益求精建设人工智能精品课程被引量：3
- 2009年
- 人工智能是计算机科学与技术专业的16门核心课程之一，也是计算机科学与技术专业中一门不可替代的重要课程。
- 刘丽珏陈白帆王勇余伶俐蔡自兴
- 关键词：精品课程人工智能计算机科学与技术专业核心课程可替代
- 高维进化策略调整神经网络结构和参数被引量：1
- 2008年
- 提出一种基于佳点集原理的进化策略用于神经网络结构和参数的调整.为了克服正交设计法的一些不足来处理高维最优化问题,本文采用分步交叉框架,将佳点集技术引入实数域交叉算子增强高维空间的搜索能力.前馈神经网络的隐含节点与连接边数从小逐步递增直至学习效果足够好.通过调整能得到一个部分连接的前馈网络,减少了网络实现的耗费.最后,佳点集进化策略有效应用于生成预测太阳黑子的演化神经网络.实验结果证明了新方法的有效性.
- 肖赤心蔡自兴王勇
- 关键词：进化策略佳点集
- 一种基于佳点集原理的约束优化进化算法被引量：24
- 2009年
- 提出一种基于佳点集理论解决约束优化问题的进化算法.它将实分圆域中均匀分布的佳点映射到求解问题的搜索空间,使得所构造的个体能在搜索空间内分布比采用随机方式更加均匀,并引进预交叉机制来平衡佳点取点个数与算法搜索能力之间的矛盾.新算法的遗传算子基于佳点技术构造,精度不受空间维数的限制,有利于高维优化问题.对6个标准测试函数的数值实验结果验证了新算法的通用性、有效性和稳健性.
- 肖赤心蔡自兴王勇周经野
- 关键词：进化算法佳点集
- 一种改进的基于分解的多目标进化算法
- 基于分解的多目标进化算法MOEA/D是最近提出的一种高效率的计算框架，它将一个多目标优化问题分解成一系列单目标优化问题.根据相邻的子问题信息同时优化各个子问题，最终得到一个Pareto最优解集.本文在分析其局限性的基础之...
- 李辉肖晓明蔡自兴王勇
- 关键词：进化算法多目标优化邻域搜索最优解集
- 文献传递
- 应用于高维优化问题的免疫进化算法被引量：5
- 2011年
- 针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题,提出一种新型的免疫进化算法.随机克隆扩张和多受体随机编辑算子是该算法的主要特色,同时引入改进的超变异算子加强个体的学习能力;提出一种新的算法性能评价准则,以比较不同算法在全局优化中的表现.实验环节中,首先确定了克隆扩张比;然后将免疫进化算法与快速克隆算法和Opt-IMMALG算法进行比较.结果表明,免疫进化算法明显优于另外两种算法.
- 刘星宝蔡自兴王勇彭伟雄
- 关键词：人工免疫系统全局优化问题
- 用于全局优化的混合正交遗传算法被引量：15
- 2009年
- 为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。
- 江中央蔡自兴王勇
- 关键词：正交遗传算法局部搜索全局优化
