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董方

作品数:7 被引量:14H指数:2
供职机构:浙江大学更多>>
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更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学政治法律天文地球更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇天文地球
  • 1篇政治法律
  • 1篇理学

主题

  • 4篇群算法
  • 4篇子群
  • 4篇粒子群
  • 4篇粒子群算法
  • 3篇搜索
  • 2篇动态优化
  • 2篇搜索算法
  • 2篇局部搜索
  • 1篇地质
  • 1篇地质学
  • 1篇调度
  • 1篇叙事
  • 1篇遥感
  • 1篇中国共产党
  • 1篇适应度
  • 1篇收敛速度
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应粒子群...
  • 1篇自我革命

机构

  • 7篇浙江大学
  • 1篇教育部
  • 1篇中国海洋石油...

作者

  • 7篇董方
  • 4篇张建明
  • 4篇谢磊
  • 1篇毛婧敏
  • 1篇王云龙
  • 1篇王云龙

传媒

  • 1篇上海交通大学...
  • 1篇计算机与应用...
  • 1篇浙江大学学报...
  • 1篇马克思主义理...
  • 1篇地球科学
  • 1篇第23届过程...

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2022
  • 1篇2014
  • 4篇2012
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于反馈学习粒子群算法的极值搜索控制
基于反馈学习的粒子群算法(FLPSO)是一种自适应学习的种群智能算法。该算法引入控制反馈的思想,通过粒子的适应度值自适应地分配给每个粒子不同的学习因子以及向其他粒子学习的学习概率。其具有快速收敛,全局搜索的性能。本文将F...
董方谢磊张建明
关键词:粒子群算法适应度极值搜索算法
文献传递
华南沿海地区白垩纪花岗岩多期构造裂缝发育特征及其对潜山勘探的指示
2024年
裂缝的分布特征对花岗岩储层研究具有重要作用.结合无人机遥感技术和野外调查对华南沿海地区白垩纪花岗岩露头的构造裂缝进行数字化识别和定量研究.分析表明:研究区主要发育NE20°~40°和SE100°~140°两组裂缝,NE向裂缝形成时间早于SE向;多期构造变形会显著提高裂缝网络的连通度和面密度,连通度高值区广泛分布,面密度高值区集中分布在辉绿岩脉侵入区和断裂带内部;构造裂缝网络的线密度、面密度和连通度与断裂带规模呈正相关.构建了华南沿海地区白垩纪花岗岩多期构造裂缝的发育模式,指出断裂带和辉绿岩脉侵入区等裂缝交汇部位有利于形成优势储层,为海域花岗岩潜山的勘探开发提供重要指示.
孙侨阳邓洪旦纪沫龚俊峰董方孙思瑶王云龙王云龙
关键词:裂缝网络无人机遥感构造地质学
“坚持自我革命”的唯物史观叙事被引量:2
2022年
“坚持自我革命”本质上体现了唯物史观的当代中国叙事,它的生成、总结与提出,贯穿着以实践为枢纽的唯物史观逻辑。在生成叙事上,“坚持自我革命”是中国共产党人在认识社会存在基础上形成的社会意识,生成于百年党的自我革命历史实践及其历史成就之上。在主旨叙事上,“坚持自我革命”凝结了以党的自我革命引领社会革命的无产阶级革命运动实践战略、依靠人民群众谱写历史华章的实践旨趣。在价值叙事上,“坚持自我革命”立足现实性为人民谋幸福与为民族谋复兴。新时代新征程,应立基唯物史观,赓续“坚持自我革命”的能动效应,坚定走好新的赶考之路。
董方
关键词:中国共产党唯物史观叙事
基于反馈学习粒子群算法的极值搜索控制被引量:2
2012年
将基于反馈学习的粒子群(Feedback Learning Particle Swarm Optimization,FLPSO)算法引入极值搜索控制中,并且应用经典跟踪参考信号的方法,进一步改善极值搜索控制的性能.仿真结果显示,算法使系统控制输出平稳,并且系统性能输出快速渐进收敛到最优值,改善了基于格拉姆矩阵设计的极值搜索控制算法中存在的输出震荡问题.
董方谢磊张建明
关键词:粒子群优化
基于离散量子微粒群优化的作业车间调度被引量:1
2012年
针对强非确定性多项式难的作业车间调度(JSP)问题,提出一种离散量子微粒群优化算法(DQPSO).该算法基于量子态波函数描述微粒群粒子位置,结合遗传算法中的交叉、变异操作,采用随机键编码方法对连续空间内的解进行离散化,使得DQPSO能够直接用于求解车间生产调度这类组合优化问题.另外,针对JSP的复杂性,通过引入2层结构的局部搜索策略,构造在局部优化解附近不同搜索半径的微粒,增强算法的搜索能力,进一步提高解的多样性和寻优质量.应用结果表明,对大部分作业车间调度测试算例,DQPSO表现出更有效的寻优性能.
张建明谢磊毛婧敏董方
关键词:作业车间调度局部搜索
粒子群算法研究及其在动态优化中的应用
进化算法是人工智能领域研究的热点问题。粒子群算法作为进化算法的一个重要分支,在理论研究和工程应用方面均已获得许多重要研究成果。然而,粒子群算法在处理高维、复杂非线性问题时还存在着易陷入局部最优,收敛速度相对较慢等问题。此...
董方
关键词:粒子群算法动态优化收敛速度局部搜索算法
文献传递
基于自适应粒子群算法的动态优化
2012年
自适应粒子群算法(AdaptiveParticle SwarmOptimization,APSO)是一种参数自适应的种群智能算法。该算法以种群的分布状态为依据区分优化过程中的不同状态自适应地调整算法参数。基于APSO算法具有参数自适应、快速收敛、全局搜索能力强等优点。将APSO算法应用于动态优化,通过采用按变量比例分配时间的方法构造时间变量,从而将其转化为无约束变量,通过时间变量与控制变量构造控制输入函数控制动态系统,使其达到最优。该方法提供一种转换时间变量约束的方法,使其能够作为一般优化问题,适用于其他类似演化类算法的动态性能的测试。最后,通过4个经典动态优化测试函数,比较APSO算法与蚁群算法,体现APSO算法处理动态优化的性能。
董方谢磊张建明
关键词:动态优化自适应粒子群算法反应器
共1页<1>
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