杨进
- 作品数：24 被引量：109H指数：6
- 供职机构：上海理工大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学经济管理更多>>
- 蜂群优化算法在带软时间窗的车辆路径问题中的应用被引量：11
- 2010年
- 本文给出了带软时间窗的车辆路径问题的一种新的算法,蜂群算法。通过计算若干benchm ark问题,并将结果与硬时间窗的目前最好解及蚁群算法的相应解作比较与分析,验证了算法的有效性。蜂群算法是刚刚起步的智能优化算法,目前国内外关于蜂群算法的文献较少,研究范围较窄,故本文不仅是拓宽蜂群算法应用范围的有效尝试,同时也给本身求解方法不多的软时间窗车辆路径问题提供了一种新解决方法。
- 杨进马良
- 关键词：蜂群算法
- 基于BalanceCascade的软投票策略的商品销售预测方法
- 2022年
- 随着互联网发展,网上购物已经成为人们生活中不可或缺的一部分,为了实现更好的帮助顾客推荐商品的目的。首先根据原有数据生成新的特征值,再用互信息的方法对数据进行特征选择;其次利用BalanceCascade算法处理类别不平衡的问题,借助集成策略弥补欠采样的缺陷,与简单采样方法相比,能够对样本数据得到充分的利用还降低了正负样本差造成的影响;最后选择用软投票的方法将XGBoost和随机森林结合为一个分类器做预测,降低了单一的算法所造成的偏差,从而得到更好的结果。基于阿里巴巴天池大赛所提供的数据,以查准率P、召回率R和F1值为评价指标,分别与当前热门的机器学习算法和融合模型进行对比,验证了该方法的有效性。
- 张晨杨进
- 关键词：互信息
- 蜂群算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用被引量：11
- 2009年
- 根据带时间窗车辆路径问题的实际情况,通过考察车辆数和总行程两个目标函数,给出了该问题的一种新的算法——蜂群算法。通过计算若干benchmark问题,并将结果与其他算法相比较分析,验证了算法的有效性。目前关于蜂群算法的文献较少,故不仅是拓宽蜂群算法应用范围的有效尝试,同时也给带时间窗车辆路径问题提供了一种新的解决方法。
- 杨进马良
- 关键词：带时间窗车辆路径问题蜂群算法
- 蜂群优化算法在车辆路径问题中的应用被引量：18
- 2010年
- 车辆路径问题(VRP)是组合优化中典型的NP难题。根据车辆路径问题的实际情况,考察车辆数和总行程两个目标函数,给出了该问题的一种新的算法,蜂群算法。通过计算若干benchmark问题,并将结果与其他算法相比较与分析,验证了算法的有效性。蜂群算法是刚刚起步的智能优化算法,目前国内外关于蜂群算法的文献较少,故不仅是拓宽蜂群算法的应用范围的有效的尝试,同时也给车辆路径问题提供了一种新的解决方法。
- 杨进马良
- 关键词：车辆路径问题蜂群算法
- 基于混合的细菌觅食算法求解TSP问题被引量：1
- 2015年
- 针对求解经典NP问题—旅行商难题(TSP),在标准细菌觅食算法上进行改进,提出了混合的细菌觅食算法(HBFA).一方面引入编码交叉思想对趋势步进行改进,使算法能更有效地处理离散优化问题;另一方面采用了自适应迁徙算子,使新生个体带有最优个体启发式信息的同时也增强了算法跳出局部最优能力.最后通过对TSPLIB中若干实例的实验仿真以及多种算法对比,验证了算法的可行性和有效性.
- 周自廉杨进马良
- 关键词：旅行商问题细菌觅食算法
- 基于主观倾向值和EasyEnsemble算法的虚假评论识别方法被引量：1
- 2021年
- 为了有效识别在线虚假评论,提出一种基于XGBoost-EasyEnsemble算法的虚假评论识别方法。首先,根据虚假评论的特点和提出的主观倾向值计算方法,建立多维特征模型;其次,针对评论数据中的类别不平衡问题,EasyEnsemble算法借助集成策略弥补欠采样的缺陷,充分利用样本信息;最后,选择“好而不同”的XGBoost模型作为基分类器训练最终分类器。基于Yelp网站上的评论数据,以AUC作为评价指标,与支持向量机、GBDT、神经网络等热门机器学习算法进行对比,验证了该方法的有效性。
- 陶朝杰杨进
- 改进型LOBNN&AR-GARCH模型在股票预测中的应用被引量：2
- 2021年
- 为实现对股票价格的短期预测,本文在Laguerre正交基神经网络(LOBNN)模型的基础上,提出了一种新的组合预测模型来预测短期股价的变化。该模型先通过改进LOBNN模型的权值求解算法,用以增强模型的通用性。接着在其基础上设计新的迭代算法,进一步提高模型的预测精度,进而得到新的LOBNN模型。之后将股价数据分别代入AR-GARCH模型和改进后的LOBNN模型,得到输入数据的两组预测值。最后通过不同的权重来组合两种预测结果,生成最终股价的预测结果。文末的仿真结果表明该组合模型在预测精度与通用性上较原始模型有较大的提升,是一种高效的预测模型。
- 杨芸陈亮樊重俊杨进
- 关键词：股票预测AR-GARCH模型L-M算法
- 基于小波神经网络与ARIMA组合模型在股票预测中的应用被引量：11
- 2018年
- 为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型.
- 杨进陈亮
- 关键词：应用数学ARIMA模型小波神经网络
- 基于改进SFLA对立体仓库系统堆垛机作业路径的优化被引量：2
- 2014年
- 给出了求解自动化立体仓库堆垛机作业路径优化问题的一种新算法,改进的蛙跳算法.堆垛机作业路径优化是自动化立体仓库问题中重要一个环节,本身又是一个NP难题,所以对它的研究有着重要的意义.蛙跳算法,作为新的群智能优化算法,有较多优点,但目前对它的应用研究范围较窄,所以做这方面尝试性的研究.最后通过实例仿真,验证了算法的有效性.故不仅拓宽了蛙跳算法的应用范围,而且也给本身求解方法不多的堆垛机作业路径优化问题提供了一种新的解决方法.
- 杨进马滨亮马良
- 关键词：堆垛机
- 基于匝道调节和可变限速的快速路交通控制被引量：3
- 2007年
- 论证了交通网络中所有车辆花的时间的极小值等价于网络的最大输出流.同时在考虑可变速度限制,入口匝道调节和瓶颈等几个因素的前提下,根据情况我们合理选择这三者间的组合,从而获得交通网络控制的最佳性能.通过定量分析法,我们给出了一个仿真例子,说明了此方法的实用性.目的是给交通控制中心的决策部门一个依据,何时采用三者间的协调,何时可以不需要.
- 杨进马良谢劲松
