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一种基于模拟退火的参数自适应差分演化算法及其应用
被引量：
6
1
作者
李亚楠
郭海湘
+1 位作者
黎金玲
刘晓
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2016年第4期652-662,共11页
提出了一种改进的自适应差分演化算法,该算法对差分演化算法中控制参数的生成方式进行了改进,在算法的运行过程中保留表现较好的控制参数,通过反馈机制调整下一代控制参数的生成,使算法能够在运行的过程中自适应的调节控制参数,并且算...
提出了一种改进的自适应差分演化算法,该算法对差分演化算法中控制参数的生成方式进行了改进,在算法的运行过程中保留表现较好的控制参数,通过反馈机制调整下一代控制参数的生成,使算法能够在运行的过程中自适应的调节控制参数,并且算法在选择操作中融入了模拟退火的思想,以提高算法的全局搜索能力。在17个典型的Benchmarks函数上对算法进行了测试,并将该算法与jDE、JADE、SaDE、EPSDE和CoDE等5种改进的差分演化算法进行了比较,实验结果表明,该算法的性能整体上优于其他5种算法。另外,测试了模拟退火中初始温度参数对算法性能的影响,结果表明,当初始温度参数为1 000时,算法的性能较优。最后,将该算法应用于TSP这一组合优化问题,结果表明,该算法能够有效解决TSP问题。
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关键词
差分演化
自适应
模拟退火
控制参数
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职称材料
有导师学习的k-means方法在多支持向量机中的线性划分及其在石油储层识别中的应用
2
作者
李诒靖
石咏
+1 位作者
李亚楠
郭海湘
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2015年第6期835-841,共7页
提出了一种带有指导信息的k-means方法多支持向量机(SkSVM)。带有指导信息的k-means方法多支持向量机中k-means的目标是对训练数据进行划分,附加指导信息是保证k-means在对训练数据进行划分过程中确保数据的划分子集同时来自不同的2个类...
提出了一种带有指导信息的k-means方法多支持向量机(SkSVM)。带有指导信息的k-means方法多支持向量机中k-means的目标是对训练数据进行划分,附加指导信息是保证k-means在对训练数据进行划分过程中确保数据的划分子集同时来自不同的2个类,即划分的子集中有正标签(+1)和负标签(-1)的数据,并且子集的中心尽量靠近不同类别的分离边界,保证提供的数据子集能够高效地为支持向量机进行学习。对每一个划分的子集采用支持向量机进行学习。选取UCI标准测试集对SkSVM和已有的FaLKSVM、SVM-KNN和CSVM算法进行对比测试。最后,用SkSVM、k-means和SVM等3种分类方法对江汉油田某区块oilsk81、oilsk83和oilsk85三口油井进行石油储层识别(油层和非油层),其中,各油井数据2/3作为训练数据,1/3作为测试数据,结果表明,在识别准确率上,SkSVM方法都优于其他两种方法。
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关键词
支持向量机
K-MEANS
石油储层
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职称材料
题名
一种基于模拟退火的参数自适应差分演化算法及其应用
被引量：
6
1
作者
李亚楠
郭海湘
黎金玲
刘晓
机构
中国地质大学
经济
管理
学院
中国地质大学数字化商务管理研究中心
中国地质大学
中国
矿产资源战略与政策
研究
中心
武汉工程科技学院
出处
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2016年第4期652-662,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(71103163,71103164,71573237)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-1012)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(15YJA630019)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUG120111,CUG110411,G2012002A,CUG140604,GUG160605)
文摘
提出了一种改进的自适应差分演化算法,该算法对差分演化算法中控制参数的生成方式进行了改进,在算法的运行过程中保留表现较好的控制参数,通过反馈机制调整下一代控制参数的生成,使算法能够在运行的过程中自适应的调节控制参数,并且算法在选择操作中融入了模拟退火的思想,以提高算法的全局搜索能力。在17个典型的Benchmarks函数上对算法进行了测试,并将该算法与jDE、JADE、SaDE、EPSDE和CoDE等5种改进的差分演化算法进行了比较,实验结果表明,该算法的性能整体上优于其他5种算法。另外,测试了模拟退火中初始温度参数对算法性能的影响,结果表明,当初始温度参数为1 000时,算法的性能较优。最后,将该算法应用于TSP这一组合优化问题,结果表明,该算法能够有效解决TSP问题。
关键词
差分演化
自适应
模拟退火
控制参数
Keywords
differential evolution
self-adaptive
simulated annealing
control parameter
分类号
N945.15 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
有导师学习的k-means方法在多支持向量机中的线性划分及其在石油储层识别中的应用
2
作者
李诒靖
石咏
李亚楠
郭海湘
机构
中国地质大学
经济
管理
学院
中国地质大学数字化商务管理研究中心
中国地质大学
中国
矿产资源战略与政策
研究
中心
中南
大学
商学院
出处
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2015年第6期835-841,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71103163
71103164
+7 种基金
71573237)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUG120111
CUG110411
G2012002A
CUG140604)
教育部人才社会科学研究规划基金资助项目(15YJA630019)
教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-13-1012)
构造与油气资源教育部重点实验室开放课题资助项目(TPR-2011-11)
文摘
提出了一种带有指导信息的k-means方法多支持向量机(SkSVM)。带有指导信息的k-means方法多支持向量机中k-means的目标是对训练数据进行划分,附加指导信息是保证k-means在对训练数据进行划分过程中确保数据的划分子集同时来自不同的2个类,即划分的子集中有正标签(+1)和负标签(-1)的数据,并且子集的中心尽量靠近不同类别的分离边界,保证提供的数据子集能够高效地为支持向量机进行学习。对每一个划分的子集采用支持向量机进行学习。选取UCI标准测试集对SkSVM和已有的FaLKSVM、SVM-KNN和CSVM算法进行对比测试。最后,用SkSVM、k-means和SVM等3种分类方法对江汉油田某区块oilsk81、oilsk83和oilsk85三口油井进行石油储层识别(油层和非油层),其中,各油井数据2/3作为训练数据,1/3作为测试数据,结果表明,在识别准确率上,SkSVM方法都优于其他两种方法。
关键词
支持向量机
K-MEANS
石油储层
Keywords
support vector machine
k-means
oil reservoir
分类号
TE112.221 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于模拟退火的参数自适应差分演化算法及其应用
李亚楠
郭海湘
黎金玲
刘晓
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2016
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
有导师学习的k-means方法在多支持向量机中的线性划分及其在石油储层识别中的应用
李诒靖
石咏
李亚楠
郭海湘
《系统管理学报》
CSSCI
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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