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蚁群算法的收敛速度分析
被引量：
72
1
作者
黄翰
郝志峰
+1 位作者
吴春国
秦勇
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期1344-1353,共10页
蚁群算法(ACO)作为一类新型的机器学习技术,已经广泛用于组合优化问题的求解,同时也应用于工业工程的优化设计.相对于遗传算法(GA),蚁群算法的理论研究在国内外均起步较晚,特别是收敛速度的分析理论是该领域急待解决的第一大公开问题....
蚁群算法(ACO)作为一类新型的机器学习技术,已经广泛用于组合优化问题的求解,同时也应用于工业工程的优化设计.相对于遗传算法(GA),蚁群算法的理论研究在国内外均起步较晚,特别是收敛速度的分析理论是该领域急待解决的第一大公开问题.文中的研究内容主要是针对这一公开问题而开展的.根据蚁群算法的特性,该研究基于吸收态Markov过程的数学模型,提出了蚁群算法的收敛速度分析理论.作者给出了估算蚁群算法期望收敛时间的几个理论方法,以分析蚁群算法的收敛速度,并结合著名的ACS算法作了具体的案例研究.基于该文提出的收敛速度分析理论,作者还提出ACO-难和ACO-易两类问题的界定方法;最后,利用ACS算法求解TSP问题的实验数据,验证了文中提出的分析结论,得出了初步的算法设计指导原则.
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关键词
蚁群算法
吸收态Markov过程
期望收敛
时间ACO-难易问题
优化路径
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职称材料
进化规划算法的时间复杂度分析
被引量：
10
2
作者
黄翰
郝志峰
秦勇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1850-1857,共8页
进化规划算法是求解连续优化问题的一类进化算法,是进化计算的一个重要分支.在进化规划算法的理论研究上,已有学者证明了其收敛性.然而,进化规划算法的时间复杂度分析是进化计算领域一大难题,目前相关的研究成果很少.基于吸收态Markov...
进化规划算法是求解连续优化问题的一类进化算法,是进化计算的一个重要分支.在进化规划算法的理论研究上,已有学者证明了其收敛性.然而,进化规划算法的时间复杂度分析是进化计算领域一大难题,目前相关的研究成果很少.基于吸收态Markov过程模型,以期望收敛时间作为研究进化规划算法时间复杂度的指标,提出了进化规划算法期望收敛时间的估算方法,并以此作为算法时间复杂度分析的理论依据.最后分析了Gauss变异进化规划算法的期望收敛时间,作为提出理论的应用举例.
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关键词
进化计算
进化规划算法
时间复杂度
期望收敛
时间
Gauss变异
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职称材料
测量数据部分丢失的非线性系统迭代学习控制
被引量：
1
3
作者
蔡逢煌
王武
杨富文
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期8-12,共5页
研究非线性离散系统的迭代学习控制．利用并行分配补偿方法(PDC)确定非线性系统的T-S模型,把非线性模型特换为局部线性模型。假定数据丢失的概率已知,采用满足Bernoulli分布的序列来描述测量数据的丢失,研究具有测量数据部分丢失的线性...
研究非线性离散系统的迭代学习控制．利用并行分配补偿方法(PDC)确定非线性系统的T-S模型,把非线性模型特换为局部线性模型。假定数据丢失的概率已知,采用满足Bernoulli分布的序列来描述测量数据的丢失,研究具有测量数据部分丢失的线性离散系统的迭代学习控制器的设计。结合T-S模型设计了数据丢失的迭代学习控制器,所设计的迭代学习控制器具有期望收敛特性和二次型性能指标。仿真结果表明了该设计方法的有效性。
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关键词
迭代学习控制
数据丢失
T—S模型
期望收敛
非线性系统
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职称材料
题名
蚁群算法的收敛速度分析
被引量：
72
1
作者
黄翰
郝志峰
吴春国
秦勇
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室
茂名学院信息与网络中心
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期1344-1353,共10页
基金
国家自然科学基金(60433020
10471045
+6 种基金
60673023)
南京大学软件新技术国家重点实验室项目基金200603)
广东省自然科学基金970472
000463
04020079
05011896)
吉林省科技发展项目基金(20050705-2)资助~~
文摘
蚁群算法(ACO)作为一类新型的机器学习技术,已经广泛用于组合优化问题的求解,同时也应用于工业工程的优化设计.相对于遗传算法(GA),蚁群算法的理论研究在国内外均起步较晚,特别是收敛速度的分析理论是该领域急待解决的第一大公开问题.文中的研究内容主要是针对这一公开问题而开展的.根据蚁群算法的特性,该研究基于吸收态Markov过程的数学模型,提出了蚁群算法的收敛速度分析理论.作者给出了估算蚁群算法期望收敛时间的几个理论方法,以分析蚁群算法的收敛速度,并结合著名的ACS算法作了具体的案例研究.基于该文提出的收敛速度分析理论,作者还提出ACO-难和ACO-易两类问题的界定方法;最后,利用ACS算法求解TSP问题的实验数据,验证了文中提出的分析结论,得出了初步的算法设计指导原则.
关键词
蚁群算法
吸收态Markov过程
期望收敛
时间ACO-难易问题
优化路径
Keywords
ant colony optimization
absorbing Markov process
expected convergence time
ACO-hard and ACO-easy problerns
optimal path
分类号
TP181 [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
进化规划算法的时间复杂度分析
被引量：
10
2
作者
黄翰
郝志峰
秦勇
机构
华南理工大学软件学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
茂名学院信息与网络中心
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1850-1857,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60433020
10471045)
+4 种基金
广东省自然科学基金项目(970472
000463
04020079
05011896)
广东省教育部产学研结合基金项目(2007B090400031)~~
文摘
进化规划算法是求解连续优化问题的一类进化算法,是进化计算的一个重要分支.在进化规划算法的理论研究上,已有学者证明了其收敛性.然而,进化规划算法的时间复杂度分析是进化计算领域一大难题,目前相关的研究成果很少.基于吸收态Markov过程模型,以期望收敛时间作为研究进化规划算法时间复杂度的指标,提出了进化规划算法期望收敛时间的估算方法,并以此作为算法时间复杂度分析的理论依据.最后分析了Gauss变异进化规划算法的期望收敛时间,作为提出理论的应用举例.
关键词
进化计算
进化规划算法
时间复杂度
期望收敛
时间
Gauss变异
Keywords
evolutionary computation
evolutionary programming algorithm
time complexity
average convergence time
Gauss mutation
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
测量数据部分丢失的非线性系统迭代学习控制
被引量：
1
3
作者
蔡逢煌
王武
杨富文
机构
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期8-12,共5页
基金
国家自然科学基金(60474049)资助项目
福建省自然科学基金(A0410012)资助项目
福州大学科技发展基金(2005-XY-04)资助项目
文摘
研究非线性离散系统的迭代学习控制．利用并行分配补偿方法(PDC)确定非线性系统的T-S模型,把非线性模型特换为局部线性模型。假定数据丢失的概率已知,采用满足Bernoulli分布的序列来描述测量数据的丢失,研究具有测量数据部分丢失的线性离散系统的迭代学习控制器的设计。结合T-S模型设计了数据丢失的迭代学习控制器,所设计的迭代学习控制器具有期望收敛特性和二次型性能指标。仿真结果表明了该设计方法的有效性。
关键词
迭代学习控制
数据丢失
T—S模型
期望收敛
非线性系统
Keywords
iterative learning control
missing data
T-S model
expected convergence
nonlinear system
分类号
TP13 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蚁群算法的收敛速度分析
黄翰
郝志峰
吴春国
秦勇
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
72
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
进化规划算法的时间复杂度分析
黄翰
郝志峰
秦勇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
测量数据部分丢失的非线性系统迭代学习控制
蔡逢煌
王武
杨富文
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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