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基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法被引量：1: 1; 作者何杰光彭志平 +1 位作者崔得龙李启锐《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2426-2435,共10页; 针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期... 展开更多; 关键词群智能优化乌鸦搜索算法种群多样性搜索引导个体自适应选择正余弦搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种多反向学习的教与学优化算法被引量：13: 2; 作者何杰光彭志平 +1 位作者崔得龙李启锐《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期159-167,共9页; 针对原始教与学优化算法全局搜索和局部搜索协调不足、当前反向学习策略过于单一的问题,将多种反向学习策略同教与学优化算法相结合,提出一种基于多反向学习的教与学优化(MOTLBO)算法。首先,借鉴反向学习的思想,设计一种基于Sigmoid函... 展开更多; 关键词教与学优化算法反向学习搜索边界种群信息非线性混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

局部维度改进的教与学优化算法被引量：6: 3; 作者何杰光彭志平 +1 位作者崔得龙李启锐《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2159-2170,共12页; 针对原始教与学优化算法局部搜索能力不强和进化后期容易陷入局部最优的问题,提出基于局部维度改进和自学习扰动的教与学优化算法.将局部维度改进融入教和学2个阶段,将个体的高质量维度变量保留到下一代,不断改善低质量维度变量,提高算... 展开更多; 关键词教与学优化算法局部维度改进自学习扰动混合策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种矩形邻域结构的教学优化算法被引量：3: 4; 作者何杰光彭志平 +1 位作者林伟豪崔得龙《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1768-1775,共8页; 为了克服原始教学优化算法在求解复杂多峰函数时全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,提出一种矩形邻域结构和个体扰动的教学优化算法.算法将种群空间设计为矩形结构,个体的矩形邻域由矩形厚度和围绕其的矩形区域个体决定,教和学两个阶段... 展开更多; 关键词教学优化算法矩形邻域结构邻域层数边界信息个体扰动种群多样性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法被引量：1: 1; 作者何杰光彭志平崔得龙李启锐; 机构广东石油化工学院计算机学院江门职业技术学院信息工程学院广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2426-2435,共10页; 基金广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2020A1515010727,2021A1515012252,2022A1515012022) 广东省普通高校特色创新类资助项目(2019KTSCX108) +1 种基金茂名市科技计划资助项目(mmkj2020008)。; 文摘针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发.结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率.为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验.实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.; 关键词群智能优化乌鸦搜索算法种群多样性搜索引导个体自适应选择正余弦搜索; Keywords swarm intelligence optimization crow search algorithm population diversity search-guided individual adaptive selection sine-cosine search; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种多反向学习的教与学优化算法被引量：13: 2; 作者何杰光彭志平崔得龙李启锐; 机构广东石油化工学院计算机学院; 出处《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期159-167,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61772145) 茂名市科技计划项目(2017287) 广东石油化工学院人才引进项目(2016rc02); 文摘针对原始教与学优化算法全局搜索和局部搜索协调不足、当前反向学习策略过于单一的问题,将多种反向学习策略同教与学优化算法相结合,提出一种基于多反向学习的教与学优化(MOTLBO)算法。首先,借鉴反向学习的思想,设计一种基于Sigmoid函数且随进化代数逐渐变化的非线性混合反向学习模型,模型综合考虑了问题的搜索边界信息和种群的历史搜索信息;其次,在原始教与学算法教和学两个阶段的基础上,增加了基于搜索边界指导的自学习阶段,增强了种群的多样性;最后,将混合反向学习模型与算法的各阶段相结合,根据各阶段的不同特征,设计了基于均值个体、随机个体和最优个体的反向解计算方法,充分吸收种群的历史搜索经验,提高算法的收敛精度和速度。采用具有不同特征的Benchmark测试函数对算法的非线性混合反向学习模型和收敛性能进行测试,实验结果表明:非线性混合反向学习模型相对于单一的边界信息反向学习或种群信息反向学习,具有更强的全局搜索和局部探测能力;而与原始教与学优化算法及其改进算法相比,MOTLBO算法在获得较高的收敛精度和稳定性的同时保持了更快的收敛速度,其综合性能得到较大提升。此外,对扩频雷达相位编码求解的实验结果进一步表明,MOTLBO算法能有效避免陷入局部最优,亦适用于求解实际的工程优化问题。; 关键词教与学优化算法反向学习搜索边界种群信息非线性混合模型; Keywords teaching–learning-based optimization opposition-based learning search boundary population information nonlinear mixed model; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部维度改进的教与学优化算法被引量：6: 3; 作者何杰光彭志平崔得龙李启锐; 机构广东石油化工学院计算机与电子信息学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2159-2170,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(61772145 61672174) +1 种基金广东石油化工学院人才引进项目(2016rc02); 文摘针对原始教与学优化算法局部搜索能力不强和进化后期容易陷入局部最优的问题,提出基于局部维度改进和自学习扰动的教与学优化算法.将局部维度改进融入教和学2个阶段,将个体的高质量维度变量保留到下一代,不断改善低质量维度变量,提高算法的细粒度搜索能力.提出一种混合全局维度改进和局部维度改进的个体更新方式,通过2种改进权重的逐代变化实现算法早期全局搜索和后期局部探测的平衡.在新算法中增加基于个体最优位置和搜索边界信息的自学习阶段,使种群在进化后期仍能向最优解方向搜索,避免算法过早陷入局部最优.基于标准测试函数的仿真结果表明,相比于原始的教与学优化算法和当前其他优秀的改进版本,局部维度改进的教与学优化算法的收敛精度平均提高了10~2～10~5倍,收敛速度平均提高了2～3倍.; 关键词教与学优化算法局部维度改进自学习扰动混合策略; Keywords teaching-learning-based optimization(TLBO)algorithm local dimension improvement selflearning disturbance hybrid strategy; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种矩形邻域结构的教学优化算法被引量：3: 4; 作者何杰光彭志平林伟豪崔得龙; 机构广东石油化工学院计算机学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1768-1775,共8页; 基金国家自然科学基金(No.61772145,No.61672174) 茂名市科技计划项目(No.2017287) +1 种基金广东石油化工学院大学生创新创业训练计划项目(No.201811656057); 文摘为了克服原始教学优化算法在求解复杂多峰函数时全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,提出一种矩形邻域结构和个体扰动的教学优化算法.算法将种群空间设计为矩形结构,个体的矩形邻域由矩形厚度和围绕其的矩形区域个体决定,教和学两个阶段都使用邻域最优个体引导搜索,加强了算法勘探新解和开发局部最优解的能力;为了防止算法过早陷入局部最优,增加了基于搜索边界信息引导的个体扰动阶段,使得种群即使在进化的后期仍能保持较好的多样性.对带有偏移和旋转的复杂函数进行仿真测试,结果表明新算法在求解精度和稳定性方面,在绝大多数情况下优于原始教学算法和其他一些近来的优秀改进教学算法.; 关键词教学优化算法矩形邻域结构邻域层数边界信息个体扰动种群多样性; Keywords teaching-learning-based optimization(TLBO) rectangle neighborhood structure layer number of neighborhood boundary information individual disturbance population diversity; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法	何杰光彭志平崔得龙李启锐	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种多反向学习的教与学优化算法	何杰光彭志平崔得龙李启锐	《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	局部维度改进的教与学优化算法	何杰光彭志平崔得龙李启锐	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种矩形邻域结构的教学优化算法	何杰光彭志平林伟豪崔得龙	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料