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一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法被引量：4: 1; 作者王立平谢承旺《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期103-107,共5页; 针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带... 展开更多; 关键词反向学习自适应爆炸半径烟花爆炸算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于精英反向学习的烟花爆炸式免疫遗传算法被引量：6: 2; 作者韩江闵杰《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期433-437,共5页; 针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm,FEIGA)。在FEIGA算法的基础... 展开更多; 关键词移动机器人路径规划精英反向学习(EOBL) 烟花爆炸算法免疫遗传算法(IGA); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位被引量：4: 3; 作者冯崧曾祥进黄瑜豪《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期69-76,共8页; 为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上... 展开更多; 关键词气体源定位烟花爆炸算法莱维飞行灰狼优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法被引量：5: 4; 作者丁蕊董红斌 +1 位作者冯宪彬赵佳华《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期2816-2821,共6页; 针对面向路径覆盖的测试数据生成问题,提出基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法。首先使用关键点路径表示法表示路径,由理论路径、易覆盖路径和不可行路径得出难覆盖路径,并记录难覆盖路径邻近的易覆盖路径及其测试数据。这些测试... 展开更多; 关键词烟花爆炸优化算法覆盖测试难覆盖路径测试数据生成自适应参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于烟花量粒子群算法的水库群联合优化调度被引量：17: 5; 作者周华艳周建中 +2 位作者何中政冯仲恺查港《水电能源科学》北大核心 2018年第10期84-87,38,共5页; 为寻求一种水库群联合优化调度的高效求解方法,在标准烟花爆炸算法(FA)寻优机制的基础上,通过引入可有效利用粒子位置信息的量粒子群算法进化机制提升算法性能,提出烟花量粒子群算法(FAQPSO),将其应用于溪洛渡-向家坝-三峡梯级电站四库... 展开更多; 关键词烟花爆炸算法量粒子群梯级水库优化调度; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向交通出行服务的多目标优化选择方法: 6; 作者杨万春张晨曦《计算机应用与软件》北大核心 2023年第8期80-86,共7页; 随着交通信息化和服务多元化的发展,选择满足约束条件下的交通出行服务是一个难题。针对服务的多目标选择问题,给出基于改进多目标算法的服务优化选择方法。该方法对交通出行服务中的服务质量和事务属性进行分析,将烟花爆炸算法、启发... 展开更多; 关键词服务质量事务属性多目标算法烟花爆炸算法差分进化算法服务选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法被引量：4: 1; 作者王立平谢承旺; 机构萍乡学院信息与计算机工程学院广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期103-107,共5页; 基金国家自然科学基金(11661065) 江西省教育厅科技项目(GJJ151274) +1 种基金科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室(GXSCIIP201604)资助; 文摘针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法。将新算法与另4种代表性群智能优化算法一同在12个经典测试函数上进行对比实验,结果表明新算法具有显著的性能优势。; 关键词反向学习自适应爆炸半径烟花爆炸算法; Keywords Opposition-based learning Adaptive explosion radius Fireworks explosion algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于精英反向学习的烟花爆炸式免疫遗传算法被引量：6: 2; 作者韩江闵杰; 机构合肥工业大学机械工程学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期433-437,共5页; 基金安徽省科技重大专项资助项目(17030901036)。; 文摘针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm,FEIGA)。在FEIGA算法的基础上,引入EOBL机制扩大全局搜索,即在进行爆炸操作时,对当前最佳个体执行反向学习,生成其搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。函数优化结果表明,与其他算法相比,EOBL-FEIGA收敛速度更快,搜索精度更高,有效地解决了免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)存在的局部搜索能力弱、易早熟收敛的问题,克服了FEIGA算法易陷入局部最优解的不足。路径规划结果表明,在不同的复杂环境下,EOBL-FEIGA能实现机器人的最优路径搜索和避障,有较强的搜索能力和鲁棒性。; 关键词移动机器人路径规划精英反向学习(EOBL) 烟花爆炸算法免疫遗传算法(IGA); Keywords mobile robot path planning elite opposition-based learning(EOBL) fireworks explosion algorithm immune genetic algorithm(IGA); 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

题名基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位被引量：4: 3; 作者冯崧曾祥进黄瑜豪; 机构武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北三峡实验室武汉工程大学荆门化工新材料产业技术研究院; 出处《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期69-76,共8页; 基金湖北省湖北三峡实验室创新基金项目(SC215001) 武汉工程大学荆门化工新材料产业技术研究院开放基金项目(JM2023006); 文摘为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上的进一步开发过程,其通过引入边界条件的爆炸半径选取方式和选择策略更加高效地改进烟花优化算法实现。研究结果表明:本文算法相比于支持向量机回归模型(LinearSVR)、GWO算法和粒子群算法具有更高精确度,相比于GWO算法和粒子群算法具有更高稳定性和更低随机性;在气体源定位问题上,本文算法整体表现优于LinearSVR、GWO算法和粒子群算法。研究结果可为解决三维空间中气体源定位问题和相关参数估计问题提供新的思路方法。; 关键词气体源定位烟花爆炸算法莱维飞行灰狼优化算法; Keywords gas source localization fireworks algorithm Lévy flight grey wolf optimization algorithm; 分类号 X937 [环境科学与工程—安全科学] X169 [环境科学与工程—环境科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法被引量：5: 4; 作者丁蕊董红斌冯宪彬赵佳华; 机构牡丹江师范学院计算机与信息技术学院哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江工商学院计算机科学与技术系; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期2816-2821,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61472095 61272186 +3 种基金 61573362) QY2014003)~~; 文摘针对面向路径覆盖的测试数据生成问题,提出基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法。首先使用关键点路径表示法表示路径,由理论路径、易覆盖路径和不可行路径得出难覆盖路径,并记录难覆盖路径邻近的易覆盖路径及其测试数据。这些测试数据将作为部分初始烟花以利用其提供的启发信息,其余初始烟花则随机生成。接着根据个体的适应度值设计自适应策略的爆炸半径以提高收敛速度,对爆炸产生的越界火花则使用边界值测试的思想进行修正。与加了启发信息的自适应爆炸半径的烟花算法(NFEO算法)、烟花爆炸优化(FEO)算法、F-method、NFmethod等七种基于优化的测试数据生成算法进行了仿真对比实验,实验结果表明:所提算法在测试数据生成时间和迭代次数上都最优。; 关键词烟花爆炸优化算法覆盖测试难覆盖路径测试数据生成自适应参数; Keywords fireworks explosion optimization algorithm coverage testing hard-covered path software testing data generation adaptive parameter; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于烟花量粒子群算法的水库群联合优化调度被引量：17: 5; 作者周华艳周建中何中政冯仲恺查港; 机构华中科技大学水电与数字化工程学院; 出处《水电能源科学》北大核心 2018年第10期84-87,38,共5页; 基金国家重点研发计划(2016YFC0402205); 文摘为寻求一种水库群联合优化调度的高效求解方法,在标准烟花爆炸算法(FA)寻优机制的基础上,通过引入可有效利用粒子位置信息的量粒子群算法进化机制提升算法性能,提出烟花量粒子群算法(FAQPSO),将其应用于溪洛渡-向家坝-三峡梯级电站四库联合优化调度问题中,发现在相同求解条件下,FAQPSO更易获得高质量结果,且收敛快、鲁棒性强。同时,溪向梯级和三峡梯级两个梯级单独调度和联合调度结果表明,上游溪向梯级对下游梯级进行电力补偿,提高了四库总体发电量,验证了溪向—三峡梯级电站联合调度的必要性。; 关键词烟花爆炸算法量粒子群梯级水库优化调度; Keywords fireworks algorithm quantum-behaved particle swarm cascade reservoir optimal scheduling; 分类号 TV697.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向交通出行服务的多目标优化选择方法: 6; 作者杨万春张晨曦; 机构山东交通学院理学院同济大学软件学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2023年第8期80-86,共7页; 基金山东省自然科学基金项目(ZR2017LF007) 山东交通学院“攀登计划”重点科研创新团队项目(SDJTUC1803) 山东交通学院博士科研启动基金项目。; 文摘随着交通信息化和服务多元化的发展,选择满足约束条件下的交通出行服务是一个难题。针对服务的多目标选择问题,给出基于改进多目标算法的服务优化选择方法。该方法对交通出行服务中的服务质量和事务属性进行分析,将烟花爆炸算法、启发式的差分进化算法相结合。该多目标优化算法通过烟花爆炸与变异算子实现了局部搜索,同时利用启发式的差分进化算法保证了种群多样性,淘汰了劣质个体。实验结果表明:该方法针对交通出行服务组合的多个参数进行优化,求得满足服务质量和事务约束的最优解,保证了服务选择的质量。; 关键词服务质量事务属性多目标算法烟花爆炸算法差分进化算法服务选择; Keywords Quality of service Transaction attribute Multi-objective algorithm Fireworks explosion algorithm Differential evolution algorithm Service selection; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 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	一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法	王立平谢承旺	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于精英反向学习的烟花爆炸式免疫遗传算法	韩江闵杰	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位	冯崧曾祥进黄瑜豪	《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法	丁蕊董红斌冯宪彬赵佳华	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于烟花量粒子群算法的水库群联合优化调度	周华艳周建中何中政冯仲恺查港	《水电能源科学》北大核心	2018	17	在线阅读下载PDF 职称材料
6	面向交通出行服务的多目标优化选择方法	杨万春张晨曦	《计算机应用与软件》北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料