国家自然科学基金(61075115)
- 作品数：70 被引量：532H指数：12
- 相关作者：刘升游晓明刘锴王裕明吕金秋更多>>
- 相关机构：上海工程技术大学东华大学浙江工业大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理自然科学总论更多>>
- 云计算环境下动态资源分配优化方法研究被引量：3
- 2014年
- 云计算理论中动态资源分配优化模型研究有待完善,本文提出处理动态资源分配优化问题的群智能处理模型.通过建立博弈量子场数学模型,探讨基于价格机制的博弈理论,进一步通过发掘群智能原型中群体行为,并发现其内在的自组织行为和合作行为机制,从而研究模型的自治性平衡态和稳定性.最后针对宽带网络的带宽分配问题应用实例,定义了需求偏差函数,采用需求满意度大以及需求偏差小的优化目标验证了模型性能,研究结果表明:本文基于价格机制博弈策略的模型是有效和可行的,不仅可以满足供需双方的利益,而且提高了资源的利用率.
- 游晓明刘锴刘升王裕明
- 关键词：动态资源分配
- 基于栅格模型机器人路径规划的量子蚁群算法被引量：8
- 2016年
- 针对复杂环境中移动机器人路径规划问题,提出了一种基于量子-蚁群算法(QACA)融合的路径规划算法。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,增加位置的多样性,加快算法的收敛速度。通过仿真实验表明,该算法可增加算法的随机性,较传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力,即使在障碍物较复杂的环境下,也能迅速规划出一条最优路径。
- 张晨游晓明
- 关键词：量子进化算法蚁群算法栅格法路径规划
- 特大城市新型城镇化质量综合评价及其空间差异研究——以上海市为例被引量：7
- 2015年
- 城镇化的发展不仅仅是数量的发展,更应该是质量的发展.以上海市为研究样本,通过构建评价经济发展质量、生活发展质量、公共服务质量、生态环境质量等新型城镇化质量的指标体系,运用熵值法,对上海市新型城镇化质量进行了综合评价,并对城镇化质量的空间差异进行了详尽的分析.结果表明:新型城市化质量指数呈上升趋势,速度快于城镇化速度,且经济发展质量指数贡献最大;新型城镇化质量的空间分异明显,中心城核心区和中心城边缘区的新型城镇化质量都较高(除闸北区外),近郊区的新型城镇化质量差异很大,远郊区的新型城镇化质量都处于很低的水平.
- 孙旭吴忠杨友宝
- 关键词：新型城镇化城镇化质量
- 精英反向黄金正弦鲸鱼算法及其工程优化研究被引量：49
- 2019年
- 针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)存在的收敛速度慢、寻优稳定性不足等问题,本文提出了精英反向学习的黄金正弦鲸鱼优化算法(Elite Opposition-Based Golden-Sine Whale Optimization Algorithm,EGolden-SWOA).利用精英反向学习策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时引入黄金分割数优化WOA的寻优方式,从而协调算法的全局探索与局部开发能力.对20个单模态和多模态测试函数进行寻优实验,并与RLPSO(Reverse-learning and Local-learning Particle Swarm Optimization)、IWOA(Improved Whale Optimization Algorithm based on nonlinear convergence factor)等多个算法进行对比,实验结果表明EGolden-SWOA具有更好的寻优精度和稳定性.进一步对EGolden-SWOA进行求解大规模问题的实验,实验结果表明EGolden-SWOA可以有效解决大规模优化问题.最后将EGolden-SWOA应用于压力容器和蝶形弹簧设计优化问题,结果表明EGolden-SWOA在工程优化方面的性能优于RCSA(Rough Crow Search Algorithm)、CPSO(Co-evolutionary Particle Swarm Optimization)等改进算法,可以有效运用于实际工程优化问题.
- 肖子雅刘升
- 布谷鸟搜索算法研究综述被引量：73
- 2015年
- 布谷鸟搜索算法是一种结合了布谷鸟巢寄生性和莱维飞行模式的元启发式群体智能搜索技术,系统地介绍布谷鸟搜索算法的原理和算法流程,详细论述该算法有关改进算法的研究现状以及其应用研究情况,归纳分析比较该算法、粒子群算法、蚁群算法和蜂群算法的优缺点及适用性范围,总结目前该算法存在的问题,指出未来研究的方向。
- 兰少峰刘升
- 关键词：元启发式算法群体智能蚁群算法
- 黄金正弦模拟退火算法求解低碳有能力约束的车辆路径问题被引量：10
- 2020年
- 针对模拟退火算法局部搜索能力不强、收敛速度慢,以及接受准则的盲目性等弊端,提出一种基于黄金正弦的模拟退火算法。首先采用黄金正弦算法的遍历特点优化模拟退火算法的初始值,然后对模拟退火算法的邻域搜索进行扩充,增加基于概率的多种算子邻域搜索和记忆装置,适当提高退火温度等措施,很大程度上提高了算法的全局优化性能。通过物流运输实例对低碳和成本节约型的多目标有能力约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP)模型求解,以寻找环境友好型绿色路径。实验仿真表明,该混合算法具有很好的优化性能,对于求解此类车辆路径问题具有很好的优化效果。
- 于建芳刘升
- 关键词：车辆路径问题低碳物流模拟退火算法
- 考虑距离因素与精英进化策略的平衡优化器被引量：1
- 2022年
- 针对平衡优化器(EO)存在寻优精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优的不足,提出一种考虑距离因素与精英进化策略的平衡优化器(E-SFDBEO)。该算法首先在平衡池候选解的选择中引入距离因素,通过自适应权重平衡适应度值和距离,调节算法在不同迭代时期的探索和开发能力;其次引入精英进化策略(EES),以精英自然进化和精英随机变异两种方式提升算法的收敛速度和精度;最后使用自适应t分布变异策略对部分个体施加扰动,并以贪心策略对个体进行保留,使算法能够有效跳出局部最优。在仿真实验中对所提算法与4种基本算法和2种改进算法在10个基准测试函数进行比较,并对算法进行Wilcoxon秩和检验,结果表明所提算法具有更好的收敛性和更高的求解精度。
- 张伟康刘升黄倩郭雨鑫
- 关键词：自适应权重全局优化
- 引入熵的自适应双种群蚁群算法被引量：5
- 2019年
- 为了克服蚁群算法解决旅行商问题(TSP)存在的收敛速度慢和解的质量不高等问题,提出了一种新的引入熵的自适应双种群蚁群算法RBAC。将蚁群划分为红蚁群和黑蚁群,红蚁群在路径选择中引入反馈算子优化解的质量,黑蚁群在信息素更新规则引入负荷算子和反馈算子加快收敛速度并防止陷入局部最优。运用信息熵调控红黑蚁群的划分,当熵值达到目标数值时使红蚁群失活并复制相应数量黑蚂蚁,从而前期提高解的质量,后期加速收敛速度。应用RBAC求解TSP问题,并与经典ACS算法进行比较,结果表明RBAC算法在解的质量和收敛速度之间达到良好的平衡,尤其在大规模城市问题中效果更好。
- 杨康游晓明刘升
- 关键词：蚁群算法
- 混合策略改进的麻雀搜索算法被引量：33
- 2021年
- 针对麻雀搜索算法存在的迭代过程中种群多样性减少且容易陷入局部最优以及收敛速度慢等问题,提出混合策略改进的麻雀搜索算法(MSSSA)。利用Circle映射初始化麻雀个体位置,增加初始种群的多样性。结合蝴蝶优化算法(BOA)中蝴蝶飞行方式,改进发现者的位置更新策略,增强算法全局探索能力。采用逐维变异方法对个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中与4种基本算法和5种改进算法基于10个基准测试函数进行比较并进行Wilcoxon秩和检验,结果表明所提算法具有更好的收敛性和求解精度,全局寻优能力得到大幅提升。
- 张伟康刘升任春慧
- 带两类正态变异的多目标粒子群算法被引量：2
- 2015年
- 提出一种带两类正态变异的多目标粒子群算法,其中一类变异有助于在非劣解的邻域内发现新的非劣解,另一类变异可以分散粒子群.将搜索过程分为3个阶段,在每个阶段引导粒子的选择采用不同的针对性策略.数值结果表明,所提出的算法能够显著提高解的多样性和收敛性.
- 高圣国吴忠李旭芳刘升
- 关键词：多目标规划粒子群优化算法拥挤距离
