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应用反向学习策略的果蝇优化算法
被引量：
8
1
作者
韩俊英
刘成忠
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第4期157-160,共4页
针对基本果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,采用反向学习策略加以改进,提出应用反向学习策略的果蝇优化算法OBLFOA(FOA with Opposition-based Learning)。...
针对基本果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,采用反向学习策略加以改进,提出应用反向学习策略的果蝇优化算法OBLFOA(FOA with Opposition-based Learning)。该算法将一般反向学习策略和动态一般反向学习策略分别引入到果蝇优化算法的种群初始化和迭代寻优过程中,能得到越来越好的种群个体。随着迭代过程的逐步深入,使得进化种群快速地逼近最优解。对6个经典测试函数的仿真结果表明,新算法在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高。
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关键词
进化计算
反向
学习
果蝇
优化
算法
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职称材料
基于OBLFOA-PP-BC的围岩稳定性二维评价模型
被引量：
2
2
作者
陈光耀
汪明武
金菊良
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2022年第4期140-148,共9页
投影寻踪是一种解决复杂围岩稳定性评价问题较为有效的不确定性分析方法,但其结果受投影方向的影响和控制。为寻求最优的投影方向向量和体现寻优过程的不确定性,探讨了寻求最佳投影方向向量的反向学习果蝇优化算法,进而利用该算法改进...
投影寻踪是一种解决复杂围岩稳定性评价问题较为有效的不确定性分析方法,但其结果受投影方向的影响和控制。为寻求最优的投影方向向量和体现寻优过程的不确定性,探讨了寻求最佳投影方向向量的反向学习果蝇优化算法,进而利用该算法改进围岩稳定性投影寻踪评价模型。针对投影寻踪方法常出现分级阈值难以划分情形,利用实测样本的最佳投影值,通过逆向云算法构建了不同等级围岩的正态云模型,进而有效解决了阈值难以划分问题。为判定模型评价结果可靠度和评价过程模糊性,引入模糊熵E作为辅助参评量和等级评价结果L共同构成二维评价模式(L,E)。围岩稳定性评价指标多种多样且评价体系不唯一,选取2个采用不同评价指标体系的实例予以应用,并与其他方法作对比分析。结果表明,该模型应用于围岩稳定性评价有效可行,且评价结果客观准确,为围岩稳定性分级提供了新参考。
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关键词
围岩稳定性
反向
学习
果蝇
算法
(
oblfoa
)
投影寻踪
逆向云
模糊熵
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职称材料
题名
应用反向学习策略的果蝇优化算法
被引量：
8
1
作者
韩俊英
刘成忠
机构
甘肃农业大学信息科学技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第4期157-160,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61063028)
甘肃省自然科学基金项目(1208RJZA133)
+1 种基金
甘肃省科技支撑计划项目(1011NKCA058)
甘肃省教育厅科研基金项目(1202-04)
文摘
针对基本果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,采用反向学习策略加以改进,提出应用反向学习策略的果蝇优化算法OBLFOA(FOA with Opposition-based Learning)。该算法将一般反向学习策略和动态一般反向学习策略分别引入到果蝇优化算法的种群初始化和迭代寻优过程中,能得到越来越好的种群个体。随着迭代过程的逐步深入,使得进化种群快速地逼近最优解。对6个经典测试函数的仿真结果表明,新算法在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高。
关键词
进化计算
反向
学习
果蝇
优化
算法
Keywords
Evolutionary computation Opposition learning Fruit fly optimization algorithm（FOA）
分类号
TP301.6 [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
基于OBLFOA-PP-BC的围岩稳定性二维评价模型
被引量：
2
2
作者
陈光耀
汪明武
金菊良
机构
合肥工业大学土木与水利工程学院
出处
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2022年第4期140-148,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1502405)
国家自然科学基金项目(41172274)。
文摘
投影寻踪是一种解决复杂围岩稳定性评价问题较为有效的不确定性分析方法,但其结果受投影方向的影响和控制。为寻求最优的投影方向向量和体现寻优过程的不确定性,探讨了寻求最佳投影方向向量的反向学习果蝇优化算法,进而利用该算法改进围岩稳定性投影寻踪评价模型。针对投影寻踪方法常出现分级阈值难以划分情形,利用实测样本的最佳投影值,通过逆向云算法构建了不同等级围岩的正态云模型,进而有效解决了阈值难以划分问题。为判定模型评价结果可靠度和评价过程模糊性,引入模糊熵E作为辅助参评量和等级评价结果L共同构成二维评价模式(L,E)。围岩稳定性评价指标多种多样且评价体系不唯一,选取2个采用不同评价指标体系的实例予以应用,并与其他方法作对比分析。结果表明,该模型应用于围岩稳定性评价有效可行,且评价结果客观准确,为围岩稳定性分级提供了新参考。
关键词
围岩稳定性
反向
学习
果蝇
算法
(
oblfoa
)
投影寻踪
逆向云
模糊熵
Keywords
surrounding rock stability
opposition-based learning fruit fly optimization algorithm
projection pursuit
backward cloud model
fuzzy entropy
分类号
TU452 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用反向学习策略的果蝇优化算法
韩俊英
刘成忠
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014
8
在线阅读
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职称材料
2
基于OBLFOA-PP-BC的围岩稳定性二维评价模型
陈光耀
汪明武
金菊良
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
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