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吴亚丽: 作品数：27 被引量：96H指数：6; 供职机构：西安理工大学自动化与信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信社会学经济管理更多>>

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经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法: 2010年; 结合文化算法的双层进化结构和粒子群算法的局部搜索性能,提出了求解经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法。算法设置了上层的信念空间和下层的群体空间,并利用同步传输方式通过接受操作和影响操作来完成两层空间的交互;各群体空间采用反馈控制的原理对粒子的演化速度进行控制以保持群体的多样性。通过对文献中的3机组6母线和IEEE30BUS经济负荷分配问题的仿真结果表明,闭环文化粒子群算法有更好的收敛性能和更快的收敛速度。; 吴亚丽袁瑛薛敬千; 关键词：经济负荷分配粒子群算法文化算法闭环控制

基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法: 2024年; 复杂网络中关键节点的精准识别对于网络结构稳定和信息传播起着至关重要的作用。传统K-shell方法仅通过节点在网络中所处位置对节点的重要性进行评估,导致区分度不高。基于此,综合考虑了节点的全局信息和局部信息对节点重要性的影响,提出一种基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法。该方法通过节点邻域Ks值定义节点的熵,从而反映邻居节点的K-shell分布特征。通过11个网络数据集上的仿真实验,验证了所提方法能够更准确地识别并区分复杂网络中的关键节点。; 吴亚丽任远光董昂周傲然吴学金郑帅龙; 关键词：复杂网络 K-SHELL

多阶段多产品调度问题的链式智能体遗传算法被引量：1: 2011年; 将遗传算法的编码方式与智能体系统的演化结构相结合,提出一种求解多阶段多产品调度问题的链式智能体遗传算法.算法采用基于订单序列的编码方式,采用一种新的后向指派规则实现编码和可行调度间的一一对应.通过各智能体与其邻域环境的竞争与合作以及自身的自学习操作实现种群的演化过程.对多阶段多产品调度问题的仿真结果表明:链式智能体遗传算法与新的后向指派规则相结合,不仅增加了种群多样性,而且提高了算法的收敛性能,是求解多阶段多产品调度问题的有效算法.; 吴亚丽张万良张立香; 关键词：启发式规则遗传算法智能体系统

基于局部熵的级联故障模型初始负载定义方式: 2023年; 复杂网络中失效节点或边产生的级联效应,严重时将导致整个网络瘫痪。初始负载的定义方式对级联故障模型分析具有重要影响。综合考虑采用度定义缺乏拓扑信息及介数定义计算量过大,充分利用网络的拓扑信息和节点的邻域信息,首次提出了基于局部熵的初始负载定义方式。典型的复杂网络级联故障模型实例,验证了所提局部熵定义的有效性。; 董昂吴亚丽吴亚丽冯梦琦; 关键词：复杂网络级联故障局部熵

目标空间聚类的差分头脑风暴优化算法被引量：6: 2017年; 作为一种新型的群体智能优化算法,头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法一经提出便引起了众多研究者的关注.本文在对原始头脑风暴算法的聚类操作和变异操作改进的基础上,提出了基于目标空间聚类的差分头脑风暴(difference brain storm optimization based on clustering in objective space,DBSO–OS)算法.算法通过对目标空间的聚类替代对决策空间的聚类,减小了算法的运算复杂度;采用差分变异代替高斯变异来增加种群的多样性.多个测试函数的仿真结果表明,目标空间聚类的差分头脑风暴算法不仅提高了算法的寻优速度,而且提高了算法的寻优精度.文中进一步分析了参数对算法性能的影响,设计了最佳参数选择方案,并用于对实际热电联供经济调度问题的求解,验证了算法的实用性.; 吴亚丽付玉龙王鑫睿刘庆; 关键词：聚类

资源受限项目调度的多智能体文化演化算法被引量：7: 2010年; 结合文化算法的双层结构和多智能体进化算法的演化优势,提出一种求解资源受限项目调度问题的多智能体文化演化算法。算法设置了上层信仰空间和下层群体空间,各空间内智能体通过与其邻域进行竞争、合作操作及自学习操作来增加自身的能量,空间之间的交互是定期通过接受操作和影响操作采用同步传输方式来完成。通过对资源受限项目调度标准数据库PSPL IB中多个32、62、92、122工作的项目调度问题的仿真,结果表明:此算法不仅具有很好的收敛特性,而且运行速度快,是一种求解大规模调度问题的有效算法。; 吴亚丽张立香; 关键词：资源受限项目调度进化算法多智能体系统文化算法

基于文化遗传算法的资源受限项目调度被引量：3: 2009年; 资源受限项目调度问题作为一类典型的组合优化问题,理论上属于NP难题。本文结合文化算法和自适应遗传算法的优点,提出一种新的智能优化算法——文化遗传算法来求解资源受限项目调度问题。算法设置了两类空间:群体空间和信仰空间。各空间采用不同的自适应遗传算法进行独立进化,进化过程中利用同步式传输方式定期通过接受操作和影响操作来更新信仰空间和群体空间。为避免各空间的局部收敛问题,文中使用正弦函数和余弦函数自适应控制交叉概率和变异概率以保证群体的多样性。通过对标准数据库PSPLIB中的多个问题的仿真,结果表明:此算法在解决资源受限项目调度问题时不仅具有全局收敛性,而且在一定程度上具有较好的收敛速度。; 吴亚丽张立香; 关键词：资源受限项目调度自适应遗传算法文化算法

一种求解热电联供经济调度问题的双种群混合智能优化算法被引量：1: 2018年; 随着电力系统中热电联供所占比重的越来越多,热电联供经济调度问题的解决迫在眉睫。本文针对热电联供经济调度问题的特点,结合粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的各自优势,设计了一种双种群混合智能优化算法,该算法在一个种群中采用PSO算法产生新个体并进行更新迭代操作,在另一个种群中采用DE算法产生新个体并进行更新迭代操作,通过对每次迭代过程中两个种群产生的最优个体进行信息交流,协调维持了整个种群的多样性,使得算法在最优解寻找过程中的性能得到提升。对两个热电联供测试系统的仿真实验表明,相比于其他进化算法,本文提出的混合差分进化与粒子群优化算法(DEPSO)在热电联供经济调度问题中可以得到更好的结果。; 吴亚丽李磊; 关键词：热电联供经济调度优化算法

基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法被引量：4: 2011年; 提出一种基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法来求解多目标优化问题。算法通过对Pareto最优解集的差分演化来增加Pareto解集的多样性;通过循环拥挤距离来控制归档集中非劣解的分布,提高对种群空间的均匀采样;采用一种新的多目标适应值轮盘赌法选择粒子的全局最优位置,使其更逼近Pareto最优前沿;自适应惯性权重和加速度因子的设计增强了算法的全局搜索能力。多个多目标测试函数的仿真结果表明,改进的多目标粒子群算法能够在保持Pareto最优解多样性的同时具有较好的收敛性能。; 吴亚丽徐丽青; 关键词：多目标优化差分演化粒子群优化算法

α稳定噪声下一类周期势系统的振动共振被引量：5: 2017年; 将多个低频微弱信号、高频信号和加性α稳定噪声共同激励的一类周期势系统作为研究模型,以平均信噪比增益(MSNRI)为性能指标,对α稳定噪声环境下周期势系统中的振动共振现象进行了研究,分别探究了α稳定噪声的特征参数α、对称参数β、加性噪声强度放大系数D、高频信号幅值B以及频率?对振动共振输出效应的影响.研究结果表明:1)在不同分布的α稳定噪声环境下,固定频率?(或幅值B),当幅值B(或频率?)逐渐增大时,MSNRI-B(或MSNRI-?)曲线出现多个峰值,即存在多个B区间(或?区间)可诱导振动共振,并且这些区间不会随噪声分布参数α或β的变化而变化;2)当加性噪声强度放大系数D发生变化时,幅值B和频率?的共振区间没有随着D的变化而变化,表明只有高频信号能量向待测低频信号转移,噪声能量并没有向待测低频信号转移.另外当幅值B、频率?固定时,随着D的逐渐增大,依然可以实现微弱信号的检测,表明振动共振可以克服工业现场噪声强度不可调控的缺点.本文研究结果提供了一种新的微弱信号检测方法,在信号处理领域有着潜在的应用价值.; 焦尚彬孙迪刘丁谢国吴亚丽张青

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