高海兵
- 作品数：10 被引量：614H指数：7
- 供职机构：华中科技大学机械科学与工程学院工业及制造系统工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术矿业工程更多>>
- 基于粒子群优化算法的约束布局优化被引量：44
- 2005年
- 布局优化是NP难问题,也是复杂的非线性约束优化问题.针对这个问题.将新的基于粒子群优化的方法应用于布局参数的优化,提出了适合粒子群优化的约束处理,并通过与直接搜索算法的混合,加强了算法在局部区域的搜索能力.通过实例将该算法与乘子法以及基于遗传算法的布局优化方法进行了比较.仿真结果表明,该算法可以提高布局优化问题解的质量,同时降低计算费用.
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- 关键词：粒子群优化局部搜索
- 基于PSO的置换流水车间调度算法被引量：31
- 2006年
- 置换流水车间调度问题(PFSP)是典型的具有工程背景的组合优化问题.对该问题的研究具有重要的理论意义与应用价值.本文针对PFSP问题提出了新的基于粒子群优化(PSO)的调度算法.论文分析了广义粒子群优化(GPSO)模型中信息流动拓扑结构的缺陷,提出新的基于种群的元启发式算法信息共享机制SISM.基于SISM信息共享机制的PSO调度算法利用PFSP问题的邻域知识指导个体的局部搜索.与历史文献中该问题的代表性算法比较,该算法可在调度质量与计算费用之间获得较好的平衡.仿真实例验证了该调度算法的有效性.
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- 关键词：粒子群优化置换流水车间调度信息共享机制
- 粒子群优化算法被引量：236
- 2003年
- 系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。
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- 关键词：粒子群优化算法遗传算法神经网络模糊系统
- 广义粒子群优化模型被引量：132
- 2005年
- 粒子群优化算法提出至今一直未能有效解决的离散及组合优化问题.针对这个问题,文中首先回顾了粒子群优化算法在整数规划问题的应用以及该算法的二进制离散优化模型,并分析了其缺陷.然后,基于传统算法的速度-位移更新操作,在分析粒子群优化机理的基础上提出了广义粒子群优化模型(GPSO),使其适用于解决离散及组合优化问题.GPSO模型本质仍然符合粒子群优化机理,但是其粒子更新策略既可根据优化问题的特点设计,也可实现与已有方法的融合.该文以旅行商问题(TSP)为例,针对遗传算法(GA)解决该问题的成功经验,使用遗传操作作为GPSO模型中的更新算子,进一步提出基于遗传操作的粒子群优化模型,并以Inver over算子作为模型中具体的遗传操作设计了基于GPSO模型的TSP算法.与采用相同遗传操作的GA比较,基于GPSO模型的算法解的质量与收敛稳定性提高,同时计算费用显著降低.
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- 关键词：旅行商问题
- 基于粒子群优化的切削参数优化算法研究
- 切削参数的选择是工艺规划的重要步骤。针对这个问题,提出了基于粒子群优化的切削参数优化算法。通过引入历史约束信息给出适合粒子群优化的约束处理方法,并与直接搜索算法的混合加强了算法的局部搜索能力。实验以最大化生产率为目标建立...
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- 关键词：粒子群优化局部搜索
- 文献传递
- 基于粒子群优化算法的模式分类规则获取被引量：16
- 2004年
- 提出了基于粒子群优化的规则提取算法 .该算法将规则编码为粒子 ,通过粒子群优化算法的速度 位移搜索模型以及粒子保存的记忆信息指导生成模式分类规则集 .算法用于Iris数据集模式分类规则的提取 .与其他规则提取方法比较 。
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- 关键词：粒子群优化算法群体智能
- 基于粒子群优化的开放式车间调度被引量：26
- 2006年
- 开放式车间调度(OSP)是重要的调度问题,它在制造领域中的应用非常广泛。优化调度算法是调度理论的重要研究内容。基于人工智能的元启发式算法是解决该问题的常用方法。分析了一种新的元启发式算法——粒子群优化(PSO)在信息共享机制上的缺陷,提出新的基于群体智能的信息共享机制。在该信息共享机制的基础上, 设计新的基于PSO的元启发式调度算法——PSO-OSP。该算法利用问题的邻域知识指导局部搜索,可克服元启发式算法随机性引起的盲目搜索。该算法应用于开放式车间调度问题的标准测试实例。仿真结果显示,PSO-OSP算法在加快收敛速度的同时提高了开放式车间调度解的质量。
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- 关键词：粒子群优化信息共享机制
- 基于粒子群优化的神经网络训练算法研究被引量：142
- 2004年
- 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breastcancer模式分类问题 ,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响 .与BP算法及遗传算法比较 ,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度 .仿真结果表明 ,SPSO是有效的神经网络训练算法 .
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- 关键词：粒子群优化神经网络遗传算法
- 粒子群优化算法及其若干工程应用研究
- 粒子群优化算法是基于群体智能理论的优化算法.该算法利用生物群体内个体的合作与竞争等复杂性行为产生群体智能,并为工程优化问题提供高效的解决方法.本文主要研究了粒子群优化算法及其若干工程应用包括神经网络训练、切削参数优化、旅...
- 高海兵
- 关键词：粒子群优化算法作业车间调度信息共享机制旅行商问题神经网络切削参数优化
- 文献传递
- 基于GIS的机群优化配置系统被引量：4
- 2002年
- 从工程施工的一般性出发，以ＧＩＳ技术为支撑，提出了机群的优化配置系统。该系统能够结合具体工程的特点，动态地配置、调度施工机械（车辆），从而达到了提高施工的质量、效率、缩短施工期和节省施工成本等目的。
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- 关键词：GIS机群矿山
