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裴胜玉

作品数:8 被引量:35H指数:3
供职机构:广西师范大学数学科学学院更多>>
发文基金:广西壮族自治区自然科学基金国家民委科研基金广西民族大学科研项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 8篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 7篇子群
  • 7篇粒子群
  • 4篇多目标
  • 4篇群算法
  • 4篇粒子群算法
  • 4篇粒子群优化
  • 3篇多目标粒子群
  • 3篇多目标粒子群...
  • 3篇多目标粒子群...
  • 3篇多目标优化
  • 3篇优化算法
  • 3篇粒子群优化算...
  • 2篇模拟退火
  • 2篇混合粒子群
  • 2篇混合粒子群算...
  • 2篇PARETO...
  • 1篇点集
  • 1篇多目标进化
  • 1篇多目标进化算...
  • 1篇信息熵

机构

  • 7篇广西民族大学
  • 2篇广西师范大学
  • 1篇河池学院

作者

  • 8篇裴胜玉
  • 5篇周永权
  • 2篇罗淇方
  • 1篇黄星寿

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇山东大学学报...
  • 1篇第三十届中国...

年份

  • 4篇2011
  • 4篇2010
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
一种基于混沌变异的多目标粒子群优化算法被引量:2
2010年
针对多目标优化(multi-objective optimization problem,MOP)问题,特别是解集分布非均匀问题,提出一种基于混沌变异的优化算法。通过Pareto支配思想来决定粒子的飞行方向,在进化后期加入混沌变异操作,有效地避免早熟收敛现象;根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)特有的记忆建立外部档案,动态引导微粒在每一次迭代的飞行方向。最后通过8个标准多目标测试函数进行测试,实验结果表明该算法是有效可行的,其性能比SPEA和NSGAII更优。
裴胜玉周永权
关键词:粒子群优化多目标优化PARETO支配
基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法被引量:18
2010年
本文结合Pareto支配思想、精英保留策略、锦标赛和排挤距离选择技术,对传统的粒子更新策略进行改进,给出了一种新的粒子淘汰准则,提出了一种基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法。最后,通过7个多目标标准测试函数进行测试。测试结果表明,该方法有效可行,其性能优于如NSGAII、SPEA2等多目标优化算法。
裴胜玉周永权
关键词:精英保留策略锦标赛粒子群优化算法
求解区间参数非线性规划的改进粒子群算法
针对区间参数非线性规划问题,提出一种求解区间参数非线性规划的改进粒子群算法,该算法结合免疫算法,使其粒子在更新过程中仅跟踪全局极值,使得寻优具有明确的方向性。通过4个标准函数测试,测试结果表明,该方法是有效和可行的,相比...
周永权裴胜玉黄星寿
关键词:粒子群免疫算法非线性规划
文献传递
信息熵协进化粒子群算法被引量:3
2011年
针对基本粒子群算法具有搜索初期收敛速度慢,后期易陷入局部极值点的缺陷,引入信息熵衡量粒子群体的适应度值,结合模拟退火算法,提出一种基于信息熵混合协进化粒子群算法,增强了算法的自适应能力。通过4个标准函数对提出的算法进行了测试,仿真结果表明,算法是有效和可行的,且比基本粒子群算法的计算精度高。
裴胜玉周永权罗淇方
关键词:粒子群优化信息熵协进化模拟退火
用于约束多目标优化问题的混合粒子群算法被引量:3
2011年
针对约束多目标优化问题,结合Pareto支配思想、锦标赛选择和排挤距离技术,采用双种群搜索策略,引进免疫机制,对传统的粒子更新策略进行改进,提出一种用于求解约束多目标优化问题的混合粒子群算法。通过4个标准约束多目标函数进行测试,测试结果表明,该方法有效可行,相比传统多目标优化算法更优。
裴胜玉周永权
关键词:粒子群多目标优化PARETO支配免疫机制
求解约束优化问题的混合粒子群算法被引量:7
2010年
针对约束优化问题提出一种混合粒子群求解算法,该算法根据可行性规则,引入自适应惩罚函数,结合模拟退火算法,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解.通过对一些标准函数测试,计算机仿真结果表明,该方法是有效和可行的,且具有较高的计算精度,相比传统算法,最优解精度达到10-15.
裴胜玉周永权罗淇方
关键词:粒子群模拟退火自适应罚函数
求解约束优化问题的佳点集多目标进化算法被引量:2
2011年
结合数论中的佳点集理论和多目标优化方法,提出一种求解约束优化问题的进化算法。将约束优化问题转化为多目标优化问题,引入佳点集理论,以确保所构造的个体在搜索空间内分布均匀,设计变异算子增加个体多样性,采用分群局部搜索方式,并根据Pareto非支配关系选择群体中的优势个体。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性。
裴胜玉
关键词:进化算法佳点集多目标
多目标粒子群优化算法及其应用
粒子群优化算法(Particle swanll optimization,Pso)是一种启发式搜索技术,模拟鸟群觅食的行为。该算法具有通用性强,原理简单,容易实现,协同搜索等优点。但算法同时也存在着局部搜索能力较差,容易...
裴胜玉
关键词:粒子群多目标优化拥挤距离均值
文献传递
共1页<1>
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