国家自然科学基金(61075062) 作品数:14 被引量:82 H指数:5 相关作者: 张贵军 李章维 俞立 程正华 洪榛 更多>> 相关机构: 浙江工业大学 浙江科技学院 绍兴电力局 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 浙江省自然科学基金 浙江省重中之重学科开放基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 电子电信 交通运输工程 更多>>
一种新的蛋白质结构预测多模态优化算法 被引量:1 2013年 针对现阶段药物设计中对于蛋白质结构多模态的需求,提出了一种基于排挤差分进化策略的多模态优化算法。为了降低蛋白质构象空间求解的复杂度,算法采用能量极小化过程,有效缩小了可行域的搜索空间;同时,为了有效地平衡多模态优化问题的局部收敛性和模态多样性,在排挤差分进化算法的框架下,在保证算法收敛速度的前提下,算法采用空间局部性原理,同时随机选取不同交叉策略的集结思想又有效改善了种群的多样性。以脑啡肽为例,算法不仅得到了其全局最稳定结构,还获得了一系列局部最优结构。 程正华 张贵军 邓勇跃 金媚媚关键词:差分进化算法 多模态优化 基于居民出行行为分析的公交线路调度研究 被引量:3 2014年 针对居民出行高峰时段的交通拥堵问题,建立了以居民的出行行为分析为基础的公交线路调度模型。该模型运用生存分析理论对居民出行时间的影响因素进行分析,科学划分城市居民出行时段区间,进而针对该地区高峰时段的公交发车间隔构造非线性规划模型函数。模型函数综合考虑乘客时间成本和公交公司运营成本,加入权重系数并利用粒子群算法求解,从而得到最佳发车间隔时间。结合杭州某地区市民出行数据,通过实证研究得出优化后的调度时刻表,验证了模型的可行性和有效性。 李章维 郭冰冰 明洁 张贵军关键词:发车间隔 粒子群算法 局部抽象凸区域剖分差分进化算法 被引量:13 2015年 在差分进化算法框架下,结合抽象凸理论,提出一种局部抽象凸区域剖分差分进化算法(Local partition based differential evolution,LPDE).首先,通过对新个体的邻近个体构建分段线性下界支撑面,实现搜索区域的动态剖分;然后,利用区域剖分特性逐步缩小搜索空间,同时根据下界估计信息指导种群更新,并筛选出较差个体;其次,借助下界支撑面的广义下降方向作局部增强,并根据进化信息对搜索区域进行二次剖分;最后,根据个体的局部邻域下降方向对部分较差个体作增强处理.数值实验结果表明了所提算法的有效性. 周晓根 张贵军 郝小虎关键词:差分进化 全局优化 下界估计 基于富网络属性路网模型配送问题研究及仿真 被引量:2 2014年 为解决多仓库对多客户点进行配送以及在配送过程中车辆调度决策者面对道路突发状况的应急问题,采用组合优化算法对配送提供最短路径和最短时间两种决策模式进行研究.首先建立GIS富网络模型,包含道路等级权值,同时根据不同等级建立不同行车速度,求得相应的距离最短和时间最短OD矩阵;其次借鉴系统生物学中进化树分类的思想,对目标节点动态回溯分类,有效降低客户点数目,实现多仓库货存量协调优化;再次,建立配送模型,将非线性问题转化为线性问题,进而,采用线性规划计算得到配送方案.最后,结合杭州市卷烟配送实例验证了算法的有效性. 姚春龙 张贵军 程正华 郭冰冰关键词:进化树 数学规划 磁共振扩散高阶张量成像的脑白质纤维微结构模型及特征提取算法 被引量:7 2012年 在基于扩散加权磁共振成像(DW-MRI)的脑白质纤维微结构建模中,高阶张量成像模型(HOT)是解决常用二阶张量模(DTI)难以刻画复杂纤维结构问题的新方法,但是存在纤维特征方向提取复杂、计算量大等问题。本研究基于任意阶次的正定高阶张量理论,提出一种能够快速获得任意阶张量纤维特征方向的迭代搜索算法。该方法根据张量模型的特征,首先利用网格细分快速确定特征方向的大致区域,进一步针对该区域进行细分,从而迭代获得精确的高阶张量模型特征方向。该方法解决了现有符号计算方法易于陷入局部极值点或者搜索不收敛带来的误差和计算效率问题。为了测试所提出算法的有效性,首先利用仿真数据分析了算法对不同数目、不同交角纤维的识别能力和特征方向的计算精度;同时利用实际DW-MRI临床数据进行了测试。结果表明,相比于现有的符号计算方法,所提出的算法可以在6阶以及更高阶模型下获得稳定的纤维特征方向。 李蓉 冯远静 邵开来 王哲进蛋白质结构从头预测多级个体筛选进化算法 被引量:1 2019年 针对蛋白质高维构象空间采样多样性问题,文中提出了一种蛋白质结构从头预测多级个体筛选进化算法(MlISEA)。基于进化算法框架,首先采用基于知识的Rosetta粗粒度能量模型作为优化目标函数,以降低构象空间优化变量维数;其次以基于9片段和3片段的片段组装技术为不同的变异策略,增加同代种群的多样性;同时,设计多级个体筛选方法,进一步增加不同代种群间的多样性;然后利用MonteCarlo算法较强的局部搜索能力对每个个体做局部增强,以得到当前的局部最优解;最后,得到全局最优解以及不同的局部最优解。10个目标蛋白的测试结果表明,所提方法能够有效提高采样多样性,得到TMscore大于0.5的预测构象,为进一步做结构修饰提供便利。 李章维 郝小虎 张贵军关键词:进化算法 MONTE 无线传感器网络自适应分布式聚簇路由协议 被引量:25 2011年 提出了一种适用于无线传感器网络的自适应分布式聚簇路由协议(Adaptive distributed clustering routing,ADCR).ADCR协议基于N阶近邻理论,在传感节点部署及网络拓扑动态变化时,通过对节点分布离散度及曲率变化的分析自动确定当前最优的聚簇数量,进而根据最优簇数计算最佳簇头占有比率并结合节点剩余能量选取簇头集;同时引入Hausdor?距离调整初始快速形成的簇结构.仿真结果验证了ADCR的有效性,比DT,LEACH和PEGASIS拥有更长的生存时间. 洪榛 俞立 张贵军关键词:无线传感器网络 聚簇 HAUSDORFF距离 路由 全局脑白质纤维群智能跟踪算法 被引量:5 2012年 为了解决概率纤维跟踪算法"过度"误跟踪,效率低的缺点,受蚁群路径搜索过程群体协作模式启发,提出一种全局脑白质纤维群体智能跟踪方法。首先,构建了一种全局纤维度量指标,综合考虑局部纤维方向分布和全局纤维走向,并利用贝叶斯方法建立局部纤维方向分布不确定信息模型。其次,提出一种群智能全局优化算法。该算法构建基于von Miser-fisher分布函数的信息素模型,通过信息素模型诱导迭代优化纤维轨迹。人工合成数据实验结果表明,跟概率跟踪算法相比,该算法解决了纤维局部误差积累导致的误跟踪问题,相对误差降低至原来的二分之一,计算规模降低至原来的十分之一。实际临床数据验证了算法的有效性。 冯远静 王哲进 张贵军 俞立关键词:扩散张量成像 全局优化 蚁群 基于集结过程的蛋白质构象优化方法 2013年 混合优化算法结合两种或更多种算法的优点,成为解决非凸优化问题的有效方法.针对蛋白质结构预测,提出了一种有效的混合优化算法.这个方法在传统的差分进化算法基础上,结合了集结过程思想,保存了较好的片段,并同时使用构象空间退火中的种子保存策略,可以得到更多质量较高的后代.实验表明:提出的方法可以有效的寻找到脑啡肽(Met-enkephalin)的最低能量构象,相比于其他现有方法,其可靠性更高,速度更快. 张贵军 金媚媚 程正华关键词:蛋白质结构预测 差分进化算法 脑啡肽 带有时间窗口的富网络配送问题研究及仿真 被引量:2 2014年 通过建立GIS富网络路网属性模型,并组合N阶最短近邻自适应聚类算法和遗传算法,来解决不确定车辆数目、较大规模网点和多层次交通网络的带时间窗口的联合配送问题。首先,为了解决传统带有时间窗口车辆线路调度模型中配送网点规模小(不超过20个网点)的问题,以及在建模时将各网点抽象为图的顶点的缺陷,建立基于实际道路数据的网络数据集,采用GIS技术精确计算各网点之间的距离,并建立距离OD矩阵;然后,为了降低对较大规模网点配送算法设计的复杂度,采用N阶最短近邻自适应算法确定聚类簇数,再通过聚类数划分配送网点。其次,为了确定配送车辆的种类、车辆数目以及时间窗口的限制,利用遗传算法对配送线路进行优化。最后,通过2个实例验证了所提方法的有效性。 张贝金 周晓根 明洁 姚春龙 张贵军关键词:聚类算法 遗传算法 OD矩阵 路径规划