广西高等学校科研项目(201202ZD032)
- 作品数：6 被引量：31H指数：3
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- 具有认知能力的捕鱼策略优化算法被引量：3
- 2013年
- 针对捕鱼策略优化方法在处理复杂优化问题时易陷入局部极值,且后期收敛速度慢的缺陷,根据现实中渔夫的捕鱼习惯,将渔夫的认知能力应用到基本FSOA中,提出了一种改进的具有认知能力的捕鱼策略优化方法(CAFSOA)。该算法中的渔夫可根据其前期捕鱼经验和当前群体状况来判断何处鱼的浓度比较高。实验结果表明,该优化方法具有较快的收敛速度和较好的优化精度,能有效地避免早熟收敛问题。
- 李景洋王勇路闯
- 一种具有记忆特征的改进蝙蝠算法被引量：6
- 2014年
- 蝙蝠算法(BA)是一种新的群智能优化算法。然而,BA算法的优化性能还不是十分完善,存在易陷入局部最优、早熟收敛等问题。针对BA算法的不足,提出一种具有记忆特征的改进蝙蝠算法,并考虑了由于时变或时滞引起的扰动问题。该算法中蝙蝠的前期搜索经验对后期搜索提供支持。实验结果表明,该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能有效地克服早熟收敛问题。
- 王文王勇王晓伟
- 采用机动飞行的蝙蝠算法被引量：10
- 2014年
- 针对基本蝙蝠算法存在着易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,提出了采用机动飞行的蝙蝠优化算法。该算法中每只蝙蝠根据其当前在群体中位置的优劣情况选择不同的飞行模式,处于较优位置的蝙蝠选择机动飞行模式,随机变轨逐步向群体最优位置靠近捕获猎物;而处于较差位置的蝙蝠选择非机动飞行方式,随机移动捕获猎物。为表明所提出算法的有效性和正确性,通过九个典型的基准函数优化实验测试,实验结果表明,该算法具有较好的优化精度和较好的全局搜索能力。
- 王文王勇王晓伟
- 关键词：机动飞行基准函数最优值
- 基于分区的改进Apriori算法
- 2012年
- 分析了Apriori算法存在之不足,在此基础上提出了一种基于分区思想的IABP算法.该算法首先将待挖掘的数据集分成若干块,然后分别对各块进行挖掘.在挖掘过程中,只存储满足最小支持度的频繁项,并删除不满足最小支持度的非频繁项.测试结果表明,该挖掘方法降低了挖掘算法的时间复杂度,提高了挖掘算法的效率.
- 路闯王勇李景洋
- 关键词：数据挖掘APRIORI算法IABP
- 自调整的捕鱼策略优化算法被引量：3
- 2014年
- 针对基本捕鱼策略优化算法(FSOA)在优化过程中存在易陷入局部最优、求解高维的复杂优化问题时优化性能不好的不足,对基本捕鱼策略优化算法(FSOA)进行了改进,提出了自调整的捕鱼策略优化算法(ADFSOA):算法采用时变的搜索半径,每个渔夫可根据自己所处的状态自我调整搜索策略。通过与基本FSOA、RFSOA和标准PSO算法的数值实验对比,表明了所提算法的优化性能具有显著的优势,可用于求解高维的复杂优化问题。
- 李景洋王勇李春雷
- 采用双模飞行的粒子群优化算法被引量：10
- 2014年
- 基于对现实中鸟群飞行方式的模拟,提出一种采用双模飞行的粒子群优化算法.该算法中的粒子在搜索过程中可使用变轨和不变轨两种飞行模式,并根据群体信息反馈和自身状态选择自己的飞行模式.文中选取典型的高维复杂优化问题作为算法优化性能测试.实验表明该算法的全局搜索能力有较大提高,能有效避免早熟收敛问题,可用于求解高维的复杂优化问题.
- 李景洋王勇李春雷
