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题名一种排异竞争的粒子群优化算法
被引量：6
- 1
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作者
谭阳
唐德权
全惠云
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机构
湖南师范大学数学与计算机科学学院
湖南广播电视大学信息技术系
湖南警察学院计算机系
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期2635-2640,2646,共7页
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基金
湖南省自然科学基金(06JJ50107)
公安部应用创新基金(2005YYCXHNST095)
湖南省教育厅科研基金(07B017)
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文摘
提出一种基于排异竞争机制的粒子群优化算法。算法取消传统PSO算法中的全局最优值"gbest",通过设定竞争区域,使得当前种群中所有粒子和上一代种群中的精英粒子,一同参与竞争。并采取适应值竞争策略、适应度选择策略和粒子间的排异策略,来保证种群的多样性,避免了算法初期陷入局部极值的可能;并通过对排异策略的动态调整,提高了算法后期的收敛速度和精度。通过对几类典型函数的仿真测试表明,算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。
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关键词
粒子群优化算法
竞争机制
排异策略
全局搜索
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Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO）
Competition
Rejection Strategy
global search
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名非均匀演化的动态遗传算法
被引量：2
- 2
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作者
谭阳
唐德权
全惠云
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机构
湖南师范大学数学与计算机科学学院
湖南广播电视大学信息技术系
湖南警察学院计算机系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第7期2809-2814,共6页
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基金
湖南省自然科学基金项目(06JJ50107)
湖南省教育厅重点基金项目(10A074)
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文摘
针对传统遗传算法的缺陷,提出一种基于基因位置分布差异而进行演化的改进算法。该算法利用2进制编码位置的差异性,在评价机制的基础上对种群进行动态的划分,并针对各个不同子种群的特点,使用动态的演化参数进行独立的演化操作,使得算法种群的构成类型能够保持多样性的发展,有效地抑制了"早熟"现象的发生。通过后续多个测试函数的对比实验结果表明,该算法在收敛速度、精度及稳定性上有所提高。该算法简单、易于实现、具有较强的通用性,是一种有效解决优化问题的方法。
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关键词
遗传算法
非均匀演化
2进制编码
动态参数
适应度
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Keywords
genetic algorithm
non-uniform evolution
binary encoding
dynamic parameters
fitness
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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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题名一种新的频繁子树挖掘算法研究与实现
被引量：3
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作者
唐德权
谢文君
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机构
湖南警察学院计算机系
云南师范大学计算机科学与信息技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第4期174-177,共4页
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基金
湖南省教育厅科研项目(10C0134)
湖南省自然科学基金(06JJ50107)
湖南省教育厅重点项目基金(10A074)
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文摘
为提高频繁子树挖掘算法效率,结合原有频繁子树挖掘算法FSubtreeM的相关技术提出了新的全局树引导结构及其相关引理,并证明了其正确性。最后提出了新的频繁子树挖掘算法FSM_CGTG,并通过实验证明了该算法在现实数据集上的有效性且比现有频繁子树挖掘算法FSubtreeM性能优越。
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关键词
频繁子树
FSubtreeM算法
全局树引导
FSM_CGTG算法
性能优越
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Keywords
Frequent subtree FSubtreeM algorithm Global tree guide（GTG） FSM_CGTG algorithm Extraordinary performance
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分类号
TP311.2
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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