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鲁海燕: 作品数：31 被引量：292H指数：9; 供职机构：江南大学理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金江苏省青年科技基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程理学更多>>

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基于改进天牛须搜索算法的路径规划方法被引量：3: 2021年; 针对天牛须搜索算法易陷入局部最优、寻优精度低、后期收敛速度慢等缺点,提出了一种带有预判机制和权重因子的改进天牛须算法PreWBAS(beetle antennae search algorithm with pre-determination and weight),并基于该算法给出了一种求解路径规划问题的方法。首先在PreWBAS中引入预判机制使算法在每一次迭代预走一定步数,然后引入非线性递减的权重因子来平衡全局搜索能力和局部寻优能力。仿真实验结果表明,对于函数优化问题,改进后的算法相较于传统天牛须搜索算法具有更高的求解精度和收敛速度,不易陷入局部最优;对于路径规划问题,改进后的算法也拥有更好的寻优性能。; 方泗喃高萍萍肜郝捷周心怡鲁海燕; 关键词：函数优化全局最优解路径规划

基于S型函数的自适应粒子群优化算法被引量：41: 2019年; 针对粒子群算法求解精度低和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于S型函数的自适应粒子群优化算法SAPSO (S-shaped function based Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法利用倒S型函数的特点,实现了对惯性权重的非线性调整,从而更好地平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;同时,在算法的位置更新公式中引入S型函数,并利用个体粒子自身的适应度值与群体平均适应度值的比值自适应地调整搜索步长,从而提高算法的搜索效率。在若干经典测试函数上的仿真实验结果表明,与已有的几种改进粒子群算法相比,SAPSO在收敛速度和求解精度方面均有较大优势。; 黄洋鲁海燕许凯波胡士娟; 关键词：惯性权重粒子群优化算法

利用双树复小波特征进行蛋白质二级结构预测被引量：1: 2022年; 识别蛋白质二级结构对于蛋白质的特征和性质研究具有很重要的作用。用Cα原子三维空间坐标把蛋白质序列映射为距离矩阵,针对距离矩阵中隐含的纹理信息,用双树复小波变换对矩阵进行4级分解,提取不同方向的子带能量和标准偏差,得到48维特征向量来表示蛋白质的二级结构特征,再将提取的特征输入KNN和SVM分类器分类,通过实验验证,双树复小波特征能改善传统特征提取方法的纹理粒度和方向局限问题,提高蛋白质二级结构的预测准确率。; 陈璐高翠芳鲁海燕; 关键词：二级结构预测双树复小波变换纹理特征支持向量机

基于动态评价选择策略的改进人工蜂群算法被引量：6: 2015年; 针对标准人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极值的问题,对标准ABC算法的轮盘赌选择机制进行了修改,提出了一种基于动态评价选择策略的改进人工蜂群(DSABC)算法。首先,根据到当前为止一定迭代次数内蜜源位置的连续更新或停滞次数,对每个蜜源位置进行动态评价;然后,利用所得的评价函数值为蜜源招募跟随蜂。在6个经典测试函数上的实验结果表明:与标准ABC算法相比,动态评价选择策略改进了标准ABC算法的选择机制,使得DSABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别是对于两种不同维数的Rosenbrock函数,所得最优值的绝对误差分别由0.0017和0.0013减小到0.000049和0.000057;而且,DSABC算法克服了进化后期因群体位置多样性丢失较快而产生的早熟收敛现象,提高了整个种群的收敛精度及解的稳定性,从而为函数优化问题提供了一种高效可靠的求解方法。; 徐向平鲁海燕程毕芸; 关键词：群体智能人工蜂群算法函数优化

融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法: 2023年; 针对平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)求解精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法。首先,给出了基于麻雀搜索算法的自适应种群划分策略,以平衡算法的全局探索和局部勘探,从而提高算法的收敛精度和收敛速度。其次,引入随机差分策略来重建平衡池,增加个体之间的信息交流,以利于算法跳出局部最优。最后,设计了一种双向混沌反向学习策略并将其应用到更新后的种群,以增加种群多样性,从而进一步提高算法的收敛精度。通过14个测试函数进行仿真实验,使用Wilcoxon秩和检验以及平均绝对误差来评价算法性能,并将改进算法应用到两个工程设计问题,实验结果验证了3种改进策略的有效性,且改进算法的收敛精度、收敛速度和鲁棒性都有显著提高。; 侯新宇鲁海燕卢梦蝶徐杰赵金金

基于鸡群优化算法的改进GM(1,1)模型: 2022年; 针对传统GM(1,1)模型的模拟精度和预测精度不高的问题,提出了基于鸡群优化(chicken swarm optimization,CSO)算法的改进模型CSO-GM(1,1)。首先,为了提高模型的模拟精度,在模型的初始条件中引入扰动因子。其次,为了提高模型的预测精度,设计了一种基于新信息优先原理的优化模型。最后,利用鸡群算法对模型中的参数进行优化,进一步提高了模型的模拟和预测精度。利用多组不同增长幅度的指数序列和实际算例进行测试,结果显示在模拟精度和预测精度上,CSO-GM(1,1)模型都优于其他对比模型,从而验证了改进模型的有效性。; 顾艳春鲁海燕赵金金徐杰沈莞蔷; 关键词：参数优化

一种动态调整惯性权重的简化均值粒子群优化算法被引量：24: 2018年; 提出了一种动态调整惯性权重的简化均值粒子群优化算法(DSMPSO).该算法在简化粒子群优化算法的基础上,利用个体最优位置和全局最优位置的线性组合取代算法个体最优位置和全局最优位置,以加快算法的收敛速度以及寻优精度;此外,构造了一种基于余弦函数的惯性权重,并加入服从贝塔分布的随机调整策略,以实现对惯性权重的动态调整,从而更好地平衡算法的全局和局部搜索能力,并增加种群的多样性.仿真实验结果表明,与其他一些改进算法相比,本文的新算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度.; 黄洋鲁海燕许凯波沈莞蔷; 关键词：粒子群优化均值余弦函数

求解MMTSP的模糊聚类单亲遗传算法被引量：8: 2020年; 随着现代物流行业等应用领域的快速发展,多旅行商问题得到了越来越多的关注。针对多起点闭回路多旅行商问题(Multiple depots Multiple Traveling Salesman Problem,MMTSP),文中提出了一种模糊C均值聚类单亲遗传算法。该算法首先采用模糊C均值聚类方法将所有城市按照隶属度分成若干类,然后对应每个类建立一个旅行商问题,并通过一种改进的单亲遗传算法对旅行商问题进行求解,最后将各个类的结果综合作为MMTSP的解。所提算法采用先聚类再执行遗传操作的求解策略不仅可极大地缩减算法的搜索空间,而且可使种群在缩减后的搜索空间得到更充分的探索,从而更快地得到问题的最优解。对TSPLIB数据库中若干测试实例的求解实验结果表明,与其他几种相关算法相比,FCMPGA在不同规模问题上均具有良好的求解性能,尤其是在求解大规模问题时算法性能表现更优,且收敛速度更快。; 胡士娟鲁海燕向蕾沈莞蔷; 关键词：多旅行商问题单亲遗传算法模糊C均值聚类旅行商问题

改进的基于差分进化的群集蜘蛛优化算法被引量：2: 2021年; 为了克服群集蜘蛛优化(SSO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合差分进化和粒子群优化算法搜索机制的改进群集蜘蛛算法。在群集蜘蛛算法中引入差分变异算子,让部分雌蜘蛛进行由种群中全局最优个体和两个随机个体所引导的变异,从而增加种群多样性,提高算法跳出局部最优解的能力。另外,在上述改进的基础上,借鉴粒子群优化算法的搜索机制,在位置更新公式中添加一组动态的非线性惯性权重及学习因子,以更好地平衡算法的局部和全局搜索能力。实验结果表明:改进的群集蜘蛛算法具有更快的收敛速度和更好的求解精度。; 向蕾鲁海燕胡士娟沈莞蔷; 关键词：无约束优化惯性权重

求解TSP的自适应优秀系数粒子群优化算法被引量：15: 2017年; 针对基本离散粒子群优化(PSO)算法求解旅行售货商问题(TSP)时容易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出了一种基于自适应优秀系数的粒子群(SECPSO)算法。为了提高算法的全局搜索能力,在已有工作的基础上,进一步利用启发式信息对静态的路径优秀系数进行修改,使之可根据解的搜索过程进行自适应动态调整;另外,为了进一步提高解的精确性和算法的收敛速度,添加了3-opt搜索机制,提高算法的局部搜索能力。利用Matlab进行了实验仿真,用国际通用的TSP数据库(TSPLIB)中的若干经典实例对算法性能进行了测试。实验结果表明,与其他几种算法相比,SECPSO算法在全局寻优能力和更快的收敛速度方面表现更优,是求解TSP问题的一种有潜力的智能算法。; 程毕芸鲁海燕黄洋许凯波; 关键词：粒子群优化算法

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