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改进的多目标混合整数优化算法及其在蒸汽动力系统优化中的应用
被引量:
2
1
作者
魏畅
杜文莉
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期827-834,共8页
为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)的收敛性和多样性,以及增加多目标粒子群算法的适用范围,提出了一种ε约束处理混合三点随机Gbest选择多目标粒子群(ε-TMOPSO)算法。采用一种全新的三点随机Gbest选择机制,用粒子与档案集中非支配解的...
为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)的收敛性和多样性,以及增加多目标粒子群算法的适用范围,提出了一种ε约束处理混合三点随机Gbest选择多目标粒子群(ε-TMOPSO)算法。采用一种全新的三点随机Gbest选择机制,用粒子与档案集中非支配解的欧氏距离最近、最远以及处于中间位置的3个粒子构建一个备选池,然后随机选择一个粒子作为Gbest,提高算法的收敛性和多样性;采用改进的带松弛阶段ε约束处理机制处理约束条件,在前期允许加入部分优秀的不可行解,提高算法跳出局部最优的能力;融入Sigmoid函数离散变量编码处理机制,使算法能够处理混合整数问题,增加算法的适用范围。通过测试函数仿真,与EM-MOPSO、NSGA2以及SNSGA算法进行对比,结果表明本文算法在收敛性和分布性上有一定的优势。将该算法应用于乙烯装置蒸汽动力系统优化中取得了较好的效果,进一步证明了该算法的有效性。
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关键词
多目标粒子群
三点随机
gbest
选择
ε约束处理
离散变量编码
蒸汽动力系统
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职称材料
正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法
被引量:
7
2
作者
孙辉
谢海华
赵嘉
《南昌工程学院学报》
CAS
2018年第6期84-90,共7页
针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值...
针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值之差为尺度,衡量当前蜜源适应值所占比重,随后将比重值带入sin函数,即可得当前蜜源的选择概率值。在30、100维上,22个基准测试函数的仿真实验结果表明,正弦选择概率模型能克服后期蜜源区分度不够的问题,为观察蜂跟随雇佣蜂提供正确的引导。与知名的改进人工蜂群算法比较,该算法具有很好的优势。
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关键词
概率模型
人工蜂群算法
全局最优引导
局部搜索
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职称材料
跟随策略蜂群算法在电力经济调度中的研究
3
作者
宋锦
高浩
王保云
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2016年第4期89-94,共6页
蜂群算法自提出以来由于其良好的全局搜索能力一直受到广泛的注意,但相对于其他群体算法来看,传统的蜂群算法存在着收敛速度慢的缺陷。文中借鉴粒子群算法的迭代公式,在跟随蜂迭代公式引入一种新的策略,提出了一种新的基于gbest更新策...
蜂群算法自提出以来由于其良好的全局搜索能力一直受到广泛的注意,但相对于其他群体算法来看,传统的蜂群算法存在着收敛速度慢的缺陷。文中借鉴粒子群算法的迭代公式,在跟随蜂迭代公式引入一种新的策略,提出了一种新的基于gbest更新策略蜂群算法。当群体的迭代度达到设定的条件时,对跟随蜂使用一种全新的迭代公式,使它能够以一个整体获得更多的在gbest附近进行局部搜索的机会。标准测试函数的仿真结果表明,该算法在有效保证全局搜索能力的前提条件下,提升了算法的是收敛速度。针对电力系统的动态经济调度问题,改进以后的蜂群算法获得了较优的结果。
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关键词
蜂群算法
动态经济调度
全局搜索
个体历史最优
收敛速度
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职称材料
一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法
被引量:
2
4
作者
常扣扣
火久元
梅凯
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017年第6期160-165,187,共7页
针对全局最优人工蜂群算法(GABC)搜索迭代过程中未充分考虑到全局优化和局部优化在优化过程中的作用,在一定程度上降低了算法的全局搜索能力,容易陷入局部最优解的问题,提出了一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法(HF-GABC)。在最优人...
针对全局最优人工蜂群算法(GABC)搜索迭代过程中未充分考虑到全局优化和局部优化在优化过程中的作用,在一定程度上降低了算法的全局搜索能力,容易陷入局部最优解的问题,提出了一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法(HF-GABC)。在最优人工蜂群(GABC)算法中引入了可以随着优化过程动态搜索的因子,在算法的全局搜索过程和局部搜索过程中进行动态搜索。应用改进的算法对4个标准测试集函数进行仿真试验,并与ABC算法、GABC算法的结果进行比较。实验结果表明:带搜索因子的人工蜂群算法收敛性能优于ABC和GABC算法,有效降低了局部收敛的可能性,并且提高了搜索精度。
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关键词
全局最优人工蜂群算法
全局优化
局部优化
动态调节
搜索因子
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职称材料
基于改进全局人工蜂群算法的WSN节点定位研究
被引量:
3
5
作者
邢熔华
黄海燕
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第12期273-276,共4页
无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)系统性能的提高,离不开对WSN中每一个传感器节点地理位置的精准定位。全局人工蜂群算法在基本人工蜂群算法的基础上,在邻域搜索后将迭代最优解添加到新解的更新公式中,提高了算法的开发能...
无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)系统性能的提高,离不开对WSN中每一个传感器节点地理位置的精准定位。全局人工蜂群算法在基本人工蜂群算法的基础上,在邻域搜索后将迭代最优解添加到新解的更新公式中,提高了算法的开发能力。但将其应用于WSN节点位置求解时,存在计算时间长、收敛不稳定的问题。提出一种改进的全局人工蜂群算法,在邻域搜索后对新解进行衡量,若新解适应值在可接受的范围内,与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较好,不与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较差,舍弃新解。这较好地平衡了算法的探索和开发能力。求解WSN节点位置时,证明了该算法有更快的收敛速度和更好的收敛效果。
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关键词
WSN节点定位
RSSI
人工蜂群算法
全局人工蜂群算法
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职称材料
题名
改进的多目标混合整数优化算法及其在蒸汽动力系统优化中的应用
被引量:
2
1
作者
魏畅
杜文莉
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期827-834,共8页
基金
国家自然科学基金(61403141
61573141)
上海市教育委员会和上海市教育发展基金会"曙光计划"
文摘
为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)的收敛性和多样性,以及增加多目标粒子群算法的适用范围,提出了一种ε约束处理混合三点随机Gbest选择多目标粒子群(ε-TMOPSO)算法。采用一种全新的三点随机Gbest选择机制,用粒子与档案集中非支配解的欧氏距离最近、最远以及处于中间位置的3个粒子构建一个备选池,然后随机选择一个粒子作为Gbest,提高算法的收敛性和多样性;采用改进的带松弛阶段ε约束处理机制处理约束条件,在前期允许加入部分优秀的不可行解,提高算法跳出局部最优的能力;融入Sigmoid函数离散变量编码处理机制,使算法能够处理混合整数问题,增加算法的适用范围。通过测试函数仿真,与EM-MOPSO、NSGA2以及SNSGA算法进行对比,结果表明本文算法在收敛性和分布性上有一定的优势。将该算法应用于乙烯装置蒸汽动力系统优化中取得了较好的效果,进一步证明了该算法的有效性。
关键词
多目标粒子群
三点随机
gbest
选择
ε约束处理
离散变量编码
蒸汽动力系统
Keywords
multi-objective particle swarm
three-points random
gbest
selection
constrainthandling
ε discrete variables coding
steam power system
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法
被引量:
7
2
作者
孙辉
谢海华
赵嘉
机构
南昌工程学院信息工程学院
出处
《南昌工程学院学报》
CAS
2018年第6期84-90,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51669014,61663029)
江西省杰出青年基金项目(2018ACB21029)
江西省高校科技落地计划项目(KJLD13096)
文摘
针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值之差为尺度,衡量当前蜜源适应值所占比重,随后将比重值带入sin函数,即可得当前蜜源的选择概率值。在30、100维上,22个基准测试函数的仿真实验结果表明,正弦选择概率模型能克服后期蜜源区分度不够的问题,为观察蜂跟随雇佣蜂提供正确的引导。与知名的改进人工蜂群算法比较,该算法具有很好的优势。
关键词
概率模型
人工蜂群算法
全局最优引导
局部搜索
Keywords
probabilistic model
artificial bee colony algorithm
gbest
best guidance
local search
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
跟随策略蜂群算法在电力经济调度中的研究
3
作者
宋锦
高浩
王保云
机构
南京信息职业技术学院通信学院
南京邮电大学自动化学院
出处
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2016年第4期89-94,共6页
基金
国家自然科学基金(61571236)
江苏省高校品牌专业建设工程(PPZY2015A092)
+1 种基金
中国博士后基金(2014M551632)
江苏省博士后基金(1402018A)资助项目
文摘
蜂群算法自提出以来由于其良好的全局搜索能力一直受到广泛的注意,但相对于其他群体算法来看,传统的蜂群算法存在着收敛速度慢的缺陷。文中借鉴粒子群算法的迭代公式,在跟随蜂迭代公式引入一种新的策略,提出了一种新的基于gbest更新策略蜂群算法。当群体的迭代度达到设定的条件时,对跟随蜂使用一种全新的迭代公式,使它能够以一个整体获得更多的在gbest附近进行局部搜索的机会。标准测试函数的仿真结果表明,该算法在有效保证全局搜索能力的前提条件下,提升了算法的是收敛速度。针对电力系统的动态经济调度问题,改进以后的蜂群算法获得了较优的结果。
关键词
蜂群算法
动态经济调度
全局搜索
个体历史最优
收敛速度
Keywords
artificial bee colony(ABC)
dynamic economic dispatch
global search
gbest
convergence rate
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法
被引量:
2
4
作者
常扣扣
火久元
梅凯
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017年第6期160-165,187,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61462058)
兰州市科技计划资助项目(2014-1-127)
兰州市人才创新创业科技计划资助项目(2014-RC-4)
文摘
针对全局最优人工蜂群算法(GABC)搜索迭代过程中未充分考虑到全局优化和局部优化在优化过程中的作用,在一定程度上降低了算法的全局搜索能力,容易陷入局部最优解的问题,提出了一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法(HF-GABC)。在最优人工蜂群(GABC)算法中引入了可以随着优化过程动态搜索的因子,在算法的全局搜索过程和局部搜索过程中进行动态搜索。应用改进的算法对4个标准测试集函数进行仿真试验,并与ABC算法、GABC算法的结果进行比较。实验结果表明:带搜索因子的人工蜂群算法收敛性能优于ABC和GABC算法,有效降低了局部收敛的可能性,并且提高了搜索精度。
关键词
全局最优人工蜂群算法
全局优化
局部优化
动态调节
搜索因子
Keywords
gbest
-guided artificial bee colony algorithm
global optimization
local optimization
dynamic regulatory
hunting factor
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进全局人工蜂群算法的WSN节点定位研究
被引量:
3
5
作者
邢熔华
黄海燕
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第12期273-276,共4页
文摘
无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)系统性能的提高,离不开对WSN中每一个传感器节点地理位置的精准定位。全局人工蜂群算法在基本人工蜂群算法的基础上,在邻域搜索后将迭代最优解添加到新解的更新公式中,提高了算法的开发能力。但将其应用于WSN节点位置求解时,存在计算时间长、收敛不稳定的问题。提出一种改进的全局人工蜂群算法,在邻域搜索后对新解进行衡量,若新解适应值在可接受的范围内,与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较好,不与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较差,舍弃新解。这较好地平衡了算法的探索和开发能力。求解WSN节点位置时,证明了该算法有更快的收敛速度和更好的收敛效果。
关键词
WSN节点定位
RSSI
人工蜂群算法
全局人工蜂群算法
Keywords
WSN nodes localization, RSSI, Artificial bee colony algorithm,
gbest
-guided artificial bee colony algorithm
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的多目标混合整数优化算法及其在蒸汽动力系统优化中的应用
魏畅
杜文莉
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
下载PDF
职称材料
2
正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法
孙辉
谢海华
赵嘉
《南昌工程学院学报》
CAS
2018
7
下载PDF
职称材料
3
跟随策略蜂群算法在电力经济调度中的研究
宋锦
高浩
王保云
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2016
0
下载PDF
职称材料
4
一种带搜索因子的全局最优人工蜂群算法
常扣扣
火久元
梅凯
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017
2
下载PDF
职称材料
5
基于改进全局人工蜂群算法的WSN节点定位研究
邢熔华
黄海燕
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
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