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题名采用动态种群策略的多目标粒子群优化算法
被引量：1
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作者
杜睿山
井远光
付晓飞
孟令东
张豪鹏
王紫珊
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室
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出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第3期845-854,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(批准号:2022YFE0206800)。
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文摘
针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题,提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源,从而调节种群数量.一方面,通过基于网格技术的局部扰动添加粒子,以增加粒子的局部搜索能力,提高算法的多样性;另一方面,为防止种群规模过度增长,利用非支配排序和种群密度控制种群规模,以加快算法搜索进度,避免过早收敛.选取5种对比算法在测试函数上进行实验,实验结果表明,该算法具有明显的多样性和收敛性优势.
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关键词
动态种群
粒子群优化
多目标优化
多样性
收敛性
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Keywords
dynamic population
particle swarm optimization
multi-objective optimization
diversity
convergence
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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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题名基于局部搜索NSGA2算法的含油污水资源分配
- 2
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作者
尚福华
张豪鹏
杜睿山
解红涛
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期32-38,共7页
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基金
东北石油大学引导性创新基金项目(2020YDL-04)。
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文摘
针对目前油田含油污水回收分配存在运营成本较大以及回收作业区资源利用率较低的问题,提出一种基于局部搜索NSGA2算法的含油污水资源分配方法。首先,引入采油厂回收总成本以及回收作业区负载均衡度等指标建立组合评价体系,构建了面向含油污水产生方及回收作业区处理方的双角度多目标分配模型。其次,为了改善NSGA2算法计算过程中种群分布不均匀的情况并提高其收敛速度,提出一种基于混合移民策略的局部搜索机制,使用解的密度来衡量解的稀疏度,在稀疏解和种群领先解周围进行局部搜索,引导算法快速收敛。最后,以某采油厂为例,与多个算法进行比较,结果表明,所提算法所求解的质量均优于其他对比算法,验证了模型的适用性和有效性。
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关键词
NSGA2算法
多目标
含油污水
资源分配
局部搜索
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Keywords
NSGA2 algorithm
multi-objective
oily sewage
resource allocation
local search
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于EMD距离度量的小样本矿物图像分类
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作者
杜睿山
张轶楠
孟令东
张桐
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室
大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2023年第6期63-70,共8页
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基金
国家自然科学基金联合基金项目(U20A2093)
东北石油大学引导性创新基金项目(2020YDL-04)。
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文摘
在复杂的地质勘探条件下准确完成矿物识别是一项重要的任务。基于数据驱动的深度学习模型能精确识别各类岩石矿物,但需要构建庞大且完备的数据集,在实际情况下难以应用。针对此问题,结合小样本学习、度量学习以及元学习训练策略,使用EMD距离度量计算图像之间的结构距离,构建一种适应于小样本矿物的图像分类模型。核心思想在于利用图块级别度量并引入交叉参考权重机制,有效减少同类差异大和背景杂乱带来的影响,优于图与图判定分类的模型。在mini-ImageNet数据集上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置的分类准确率分别提高至55.91%、67.58%;将算法应用于小样本黏土矿物数据集上,5-way 5-shot设置的分类准确率为92.65%。实验结果表明,利用度量学习方法的分类精度高于其他小样本学习方法。
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关键词
小样本学习
度量学习
EMD距离
特征增强
矿物识别
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Keywords
few-shot learning
metric-learning
earth mover′s distance
feature enhancement
mineral identification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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