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融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法
1
作者
段艳明
肖辉辉
谭黔林
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期111-119,I0015,I0016,共11页
为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual lea...
为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual learning jellyfish search algorithm based on mean-value example,OMLJS).首先在水母跟随洋流运动(全局搜索)部分,利用前两代水母的平均位置代替只考虑上一代水母的平均位置来引导水母个体的位置更新,提高算法的全局搜索能力;其次在水母的群内主动运动(局部搜索)部分,利用最优个体代替随机个体来引导水母进行更有效的搜索,加快算法的收敛速度;然后在水母进入下一次迭代前增加对水母种群进行动态反向互学习步骤,增加种群多样性及增强种群间的信息交流,达到互补另外两个策略,提高算法的整体优化性能.选用12个经典的基准测试优化函数,将OMLJS与5个对比算法从解的平均值、最优值及方差进行对比分析,并用于求解最小生成树问题,OMLJS能够更快地找到最小生成树.实验结果表明,OMLJS的收敛速度、求解精度明显提高.
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关键词
水母搜索算法
均值榜样学习
反向互学习
时间控制机制
最小生成树问题
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职称材料
面向人脑功能划分的人工水母搜索优化算法
被引量：
1
2
作者
赵学武
王红梅
+3 位作者
刘超慧
李玲玲
薄树奎
冀俊忠
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第8期1829-1841,共13页
人脑功能划分是揭示人脑功能分离性的重要方式。然而,现有的大多数划分方法因不能较好地处理功能磁共振影像(fMRI)数据的高维性和低信噪比性,表现出搜索能力较弱和划分结果较差的问题。为了减轻此问题,提出一种基于人工水母搜索优化(AJ...
人脑功能划分是揭示人脑功能分离性的重要方式。然而,现有的大多数划分方法因不能较好地处理功能磁共振影像(fMRI)数据的高维性和低信噪比性,表现出搜索能力较弱和划分结果较差的问题。为了减轻此问题,提出一种基于人工水母搜索优化(AJSO)的人脑功能划分方法。该方法首先基于预处理的fMRI数据计算功能相关矩阵,并将其映射到低维空间。然后将食物编码为由多个功能簇中心构成的聚类解,利用改进型人工水母搜索优化算法搜索更优的食物,采用融入迭代停滞的时间控制机制调控人工水母执行主动运动或被动运动,以提高全局搜索能力;针对主动运动设计适应度引导的步长确定策略,增强人工水母搜索的科学性和针对性。最后根据最小距离原则得到相关矩阵中每行数据的簇标,并将其映射到相应的体素上。在真实fMRI数据上的实验表明:与其他一些划分方法相比,新方法不仅拥有较高的搜索能力,而且可得到具有更好空间结构和更强功能一致性的划分结果。这项研究将人工水母搜索优化算法应用于人脑功能划分,提供了一种更有效的人脑功能划分方法。
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关键词
人脑功能划分
人工水母搜索优化算法(AJSO)
融入迭代停滞的
时间控制机制
适应度引导的步长确定策略
海马
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职称材料
题名
融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法
1
作者
段艳明
肖辉辉
谭黔林
机构
河池学院大数据与计算机学院
河池学院广西蚕桑生态学与智能化技术应用重点实验室
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期111-119,I0015,I0016,共11页
基金
国家自然科学基金(61972184,61562032)
河池学院高层次人才科研启动项目(2019GCC012).
文摘
为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual learning jellyfish search algorithm based on mean-value example,OMLJS).首先在水母跟随洋流运动(全局搜索)部分,利用前两代水母的平均位置代替只考虑上一代水母的平均位置来引导水母个体的位置更新,提高算法的全局搜索能力;其次在水母的群内主动运动(局部搜索)部分,利用最优个体代替随机个体来引导水母进行更有效的搜索,加快算法的收敛速度;然后在水母进入下一次迭代前增加对水母种群进行动态反向互学习步骤,增加种群多样性及增强种群间的信息交流,达到互补另外两个策略,提高算法的整体优化性能.选用12个经典的基准测试优化函数,将OMLJS与5个对比算法从解的平均值、最优值及方差进行对比分析,并用于求解最小生成树问题,OMLJS能够更快地找到最小生成树.实验结果表明,OMLJS的收敛速度、求解精度明显提高.
关键词
水母搜索算法
均值榜样学习
反向互学习
时间控制机制
最小生成树问题
Keywords
jellyfish search algorithm
mean-value example learning
oppositional-mutual learning
time control mechanism
minimum spanning tree problems
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
面向人脑功能划分的人工水母搜索优化算法
被引量：
1
2
作者
赵学武
王红梅
刘超慧
李玲玲
薄树奎
冀俊忠
机构
郑州航空工业管理学院智能工程学院
北京工业大学信息学部计算机学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第8期1829-1841,共13页
基金
河南省科技攻关项目(202102210164,202102210341,212102210077,202102210399,212102210518,222102210292,192102210283)
国家自然科学基金(U1904119)
+2 种基金
河南省高等学校重点科研项目基础研究计划(21A520047,20A520041,20A520040)
国家大学生创新创业训练计划项目(202110485023)
河南省教育科学十三五规划项目(2020YB0149)。
文摘
人脑功能划分是揭示人脑功能分离性的重要方式。然而,现有的大多数划分方法因不能较好地处理功能磁共振影像(fMRI)数据的高维性和低信噪比性,表现出搜索能力较弱和划分结果较差的问题。为了减轻此问题,提出一种基于人工水母搜索优化(AJSO)的人脑功能划分方法。该方法首先基于预处理的fMRI数据计算功能相关矩阵,并将其映射到低维空间。然后将食物编码为由多个功能簇中心构成的聚类解,利用改进型人工水母搜索优化算法搜索更优的食物,采用融入迭代停滞的时间控制机制调控人工水母执行主动运动或被动运动,以提高全局搜索能力;针对主动运动设计适应度引导的步长确定策略,增强人工水母搜索的科学性和针对性。最后根据最小距离原则得到相关矩阵中每行数据的簇标,并将其映射到相应的体素上。在真实fMRI数据上的实验表明:与其他一些划分方法相比,新方法不仅拥有较高的搜索能力,而且可得到具有更好空间结构和更强功能一致性的划分结果。这项研究将人工水母搜索优化算法应用于人脑功能划分,提供了一种更有效的人脑功能划分方法。
关键词
人脑功能划分
人工水母搜索优化算法(AJSO)
融入迭代停滞的
时间控制机制
适应度引导的步长确定策略
海马
Keywords
human brain functional parcellation
artificial jellyfish search optimization(AJSO)algorithm
time control mechanism with iteration stagnation
fitness-guided step size determination strategy
hippocampus
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法
段艳明
肖辉辉
谭黔林
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向人脑功能划分的人工水母搜索优化算法
赵学武
王红梅
刘超慧
李玲玲
薄树奎
冀俊忠
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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