蔡永乐
- 作品数：8 被引量：52H指数：5
- 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于粒子优势分析的异步混合粒子群算法被引量：5
- 2015年
- 针对标准粒子群算法收敛速度较慢、求解精度不高等缺陷,引入了均值漂移与球隙迁移算法的思想,提出一种混合算法.该算法结合最优粒子与自己的祖先粒子来对粒子进行优势分析,根据其优势分析结果确定粒子的更新速度级别,将速度进行分解,分配到粒子的不同维中以达到异步更新的目的;为每个粒子设置一个淘汰概率的属性,当粒子被淘汰时会被自动替换;算法还引入了扰动机制和随机重启策略.显然,改进后的算法增加了粒子搜索的多样性和明智性,从而加快了收敛速度.最后,将混合算法用于求解高维TSP问题,实验结果表明改进后的算法是可行的、有效的.
- 易云飞林郭隆董文永蔡永乐
- 关键词：粒子群旅行商问题
- 求解带容量约束的车辆路径问题的改进伊藤算法被引量：8
- 2013年
- 针对车辆路径问题中路径选择未能确定的缺陷,引入蚁群算法对客户点选取规则进行决策。此外,采用冷却进度表作为控制温度变化的参数,将漂移和波动过程同步进行来改进根据伊藤随机过程而设计的伊藤算法,并将改进后的算法应用于CVRP的求解。实验结果表明,改进后的算法能有效求解带容量约束的车辆路径问题,取得了理想的结果。
- 易云飞蔡永乐董文永林郭隆
- 关键词：车辆路径问题波动算子
- 求解带软时间窗车辆路径问题的改进伊藤算法及其收敛性分析被引量：11
- 2015年
- 针对伊藤算法在求解离散组合优化问题时效率较低、收敛性较差等缺陷,本文提出的改进伊藤算法引入了协同扩散过程的漂移系数,采用局部搜索能力强的爬山法确定波动系数,将漂移和波动同步进行,当找到可行解之后再进行一定程度的波动.为了验证算法的有效性,将改进后的伊藤算法用于求解带软时间窗的车辆路径问题.仿真结果表明,改进后的算法效率更高,收敛速度更快,算法稳定性和健壮性也更好.此外,本文还根据马尔科夫链移向吸引元的性质及其各状态之间的转换关系,探讨了构造伊藤随机微分方程的马尔科夫链近似模拟算法及其收敛性证明.
- 易云飞董文永林晓东蔡永乐
- 关键词：波动算子收敛性分析
- 求解带用户满意度的多目标实时车辆路径问题的改进伊藤算法被引量：14
- 2015年
- 基于对标准车辆路径问题的分析,本文构建了一种包括交通因素、客户需求动态改变、用户满意度的多目标动态车辆路径问题模型.针对伊藤算法在求解离散组合优化问题时效率较低、收敛性较差等缺陷,本文以具有通用性的伊藤算法为框架,参考蚁群算法,设计了伊藤-蚂蚁优化算法,并采用正交实验的方法,分析了改进算法参数的设置问题.为了验证改进算法的有效性,文章对标准测试数据集中的数据进行了测试.最后,将标准测试数据改编成符合带用户满意度的多目标实时车辆路径问题模型的测试数据,并用改进算法进行求解.实验结果表明,本文提出的问题模型和改进算法是可行的、有效的.
- 易云飞蔡永乐董文永林晓东
- 关键词：蚁群算法用户满意度
- 一种基于球隙迁移的改进粒子群优化算法被引量：2
- 2013年
- 针对粒子群算法易早熟、陷入局部最优、求解精度不高等缺陷,提出了一种基于球隙迁移的改进粒子群算法。改进后的算法重新定义了粒子的位置、速度以及操作;引入了交换序,并用贪心算法的思想以节省搜索时间、提高算法收敛速度;引入了球隙迁移算法,克服了算法易陷入局部最优的缺陷;引入了基于松弛操作的思想的扰动机制。实验结果表明改进后的算法是可行的、有效的。
- 易云飞林郭隆董文永蔡永乐
- 关键词：粒子群算法旅行商问题贪心算法
- 求解旅行商问题的改进粒子群算法被引量：8
- 2016年
- 针对粒子群算法求解旅行商问题时存在易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种改进粒子群算法。将伊藤算法中的漂移和波动算子运用于粒子群算法中的学习因子,将牛顿力学中的加速度因子映射粒子群算法的惯性权重。用改进后的粒子群算法求解TSP标准测试库中的多个类型和不同规模的问题,与传统算法进行对比,对比结果表明,该算法是可行有效的。
- 易云飞林晓东蔡永乐
- 关键词：波动率粒子群算法旅行商问题
- 混合算法求解着色瓶颈旅行商问题被引量：4
- 2018年
- 基于着色旅行商问题(colored traveling salesman problem,CTSP),给出了一种适用性更加宽泛的组合优化问题模型:着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck traveling salesman problem,CBTSP).CBTSP可建模含有部分重合工作区域的规划问题,譬如有合作任务和单独任务的人员与车辆的路线规划,此类问题由于目标函数与旅行商问题不一样,因此不能够用CTSP模型来建模.由于CBTSP属于NP难问题,对于规模大的此类问题,自然启发式算法是个合适的选择.基于此,提出了一种自然启发式算法求解CBTSP,该算法是基于伊藤过程的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合算法(PSGA).PSGA首先用二重染色体编码来构建问题的解,然后运用遗传算法的交叉操作进行更新,其中交叉长度由伊藤过程的活动强度来控制,而活动强度由粒子半径和环境温度来决定.为了充分验证算法的有效性,使用小尺度到大尺度不同规模的数据进行实验,通过广泛的实验与分析表明:PSGA求解CBTSP问题的求解质量要优于对比算法.
- 董学士董文永蔡永乐
- 关键词：混合算法遗传算法
- k-means算法在网络入侵检测中的应用研究被引量：5
- 2013年
- 介绍了网络入侵检测技术,阐述了k-means算法及其思想,并把k-means算法用于网络入侵检测中。实验中采用KDD Cup 1999数据集进行实例验证,结果表明该算法是可行的。
- 易云飞张志平蔡永乐林郭隆
- 关键词：网络入侵检测K-MEANS算法误报率
