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应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法
被引量：
20
1
作者
谢承旺
许雷
+2 位作者
赵怀瑞
夏学文
魏波
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期1180-1188,共9页
现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization A...
现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization Algorithm Using Elite Opposition-Based Learning,MOFAEOL).该算法利用精英反向学习策略加强算法的全局搜索能力,利用烟花爆炸方法增强算法的局部搜索能力并提高求解的精度.这两种搜索机制相互协同以更好地平衡算法的全局勘探和局部开采的能力.MOFAEOL算法与另外5种代表性多目标优化算法一同在由ZDT系列和DTLZ系列组成的测试集上进行性能比较.实验表明,MOFAEOL算法在收敛性、多样性和稳定性方面均优于或部分优于其他对比算法.
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关键词
烟花爆炸优化
精英反向学习
多目标优化算法
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职称材料
飞行流量变化下的动态扇区划分研究
被引量：
4
2
作者
张文倩
王瑛
+1 位作者
李超
严伟
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第1期125-130,共6页
为了解决当前扇区动态配置效率低下的问题,提出了飞行流量变化下的扇区动态划分方法。分析非决定性因素影响下飞行流量服从的不确定分布,通过建立空域有限元拓扑网络和量化管制员负荷,以均衡监视负荷和减少协作负荷为目标,应用结合二进...
为了解决当前扇区动态配置效率低下的问题,提出了飞行流量变化下的扇区动态划分方法。分析非决定性因素影响下飞行流量服从的不确定分布,通过建立空域有限元拓扑网络和量化管制员负荷,以均衡监视负荷和减少协作负荷为目标,应用结合二进制和反向学习的高级烟花算法,最终生成了最优扇区划分结果。仿真实例表明,该方法在满足时效性的同时加快了收敛速度,提高了管制效率,适用于实际扇区的优化调控。
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关键词
动态扇区
飞行流量管理
不确定分布
二进制反向学习烟花算法
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职称材料
一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法
被引量：
4
3
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...
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。
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关键词
反向学习
自适应爆炸半径
烟花爆炸算法
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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
4
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...
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。
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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)
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职称材料
矿井通风网络的反向增强型烟花算法优化研究
被引量：
5
5
作者
吴新忠
胡建豪
+3 位作者
魏连江
钱晓喻
任子晖
张芝超
《工矿自动化》
北大核心
2019年第10期17-22,67,共7页
建立了以通风网络总能耗最小为目标的矿井通风网络非线性无约束优化模型。为提高该模型的优化能力和收敛速度,提出了一种反向增强型烟花算法。首先采用均匀反向初始化种群策略,将生成的均匀分布的随机种群和反向种群共同竞争,选择最优...
建立了以通风网络总能耗最小为目标的矿井通风网络非线性无约束优化模型。为提高该模型的优化能力和收敛速度,提出了一种反向增强型烟花算法。首先采用均匀反向初始化种群策略,将生成的均匀分布的随机种群和反向种群共同竞争,选择最优初始种群作为后续搜索的起始点;然后精细化控制烟花爆炸半径,使不同世代烟花种群的爆炸半径呈非线性递减,同代种群的爆炸半径由自身适应度值协调分配,并设定最小动态阈值以减少搜索资源浪费;最后采用精英反向学习选择策略,加强对精英烟花所在空间邻域的搜索,提高算法的全局勘测能力。实验结果表明,采用该算法对矿井通风网络进行优化后,在满足实际通风网络调节限制及用风需求基础上,总能耗可降低约23.2%,优化效果优于粒子群优化算法和增强型烟花算法。
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关键词
矿井通风
通风网络优化
烟花算法
反向增强型烟花算法
反向学习
爆炸半径精细化控制
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职称材料
题名
应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法
被引量：
20
1
作者
谢承旺
许雷
赵怀瑞
夏学文
魏波
机构
华东交通大学软件学院
江西科技师范大学数学与计算机学院
华东交通大学轨道交通学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期1180-1188,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61165004)
江西省自然科学基金(No.20114BAB201025,No.20151BAB207022)
江西省教育厅科技项目(No.GJJ12307,No.GJJ14373)
文摘
现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization Algorithm Using Elite Opposition-Based Learning,MOFAEOL).该算法利用精英反向学习策略加强算法的全局搜索能力,利用烟花爆炸方法增强算法的局部搜索能力并提高求解的精度.这两种搜索机制相互协同以更好地平衡算法的全局勘探和局部开采的能力.MOFAEOL算法与另外5种代表性多目标优化算法一同在由ZDT系列和DTLZ系列组成的测试集上进行性能比较.实验表明,MOFAEOL算法在收敛性、多样性和稳定性方面均优于或部分优于其他对比算法.
关键词
烟花爆炸优化
精英反向学习
多目标优化算法
Keywords
fireworks
explosion optimization
elite
opposit
ion-
based
leaming
multi-objective evolutionary
algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
飞行流量变化下的动态扇区划分研究
被引量：
4
2
作者
张文倩
王瑛
李超
严伟
机构
空军工程大学装备管理与安全工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第1期125-130,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71601183)
文摘
为了解决当前扇区动态配置效率低下的问题,提出了飞行流量变化下的扇区动态划分方法。分析非决定性因素影响下飞行流量服从的不确定分布,通过建立空域有限元拓扑网络和量化管制员负荷,以均衡监视负荷和减少协作负荷为目标,应用结合二进制和反向学习的高级烟花算法,最终生成了最优扇区划分结果。仿真实例表明,该方法在满足时效性的同时加快了收敛速度,提高了管制效率,适用于实际扇区的优化调控。
关键词
动态扇区
飞行流量管理
不确定分布
二进制反向学习烟花算法
Keywords
dynamic sector
air traffic flow management
uncertainty distribution
opposite based learning-binary fireworks algorithm
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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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
3
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
江西省知识产权软科学研究计划项目(ZR201610)
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
opposit
ion-
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]
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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
4
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
opposit
ion-
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]
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职称材料
题名
矿井通风网络的反向增强型烟花算法优化研究
被引量：
5
5
作者
吴新忠
胡建豪
魏连江
钱晓喻
任子晖
张芝超
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
中国矿业大学安全工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2019年第10期17-22,67,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC0808100)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2016046)
文摘
建立了以通风网络总能耗最小为目标的矿井通风网络非线性无约束优化模型。为提高该模型的优化能力和收敛速度,提出了一种反向增强型烟花算法。首先采用均匀反向初始化种群策略,将生成的均匀分布的随机种群和反向种群共同竞争,选择最优初始种群作为后续搜索的起始点;然后精细化控制烟花爆炸半径,使不同世代烟花种群的爆炸半径呈非线性递减,同代种群的爆炸半径由自身适应度值协调分配,并设定最小动态阈值以减少搜索资源浪费;最后采用精英反向学习选择策略,加强对精英烟花所在空间邻域的搜索,提高算法的全局勘测能力。实验结果表明,采用该算法对矿井通风网络进行优化后,在满足实际通风网络调节限制及用风需求基础上,总能耗可降低约23.2%,优化效果优于粒子群优化算法和增强型烟花算法。
关键词
矿井通风
通风网络优化
烟花算法
反向增强型烟花算法
反向学习
爆炸半径精细化控制
Keywords
mine ventilation
ventilation network optimization
fireworks
algorithm
opposit
ion-
based
enhanced
fireworks
algorithm
opposit
ion-
based
learning
fine control of explosion radius
分类号
TD724 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法
谢承旺
许雷
赵怀瑞
夏学文
魏波
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
20
在线阅读
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职称材料
2
飞行流量变化下的动态扇区划分研究
张文倩
王瑛
李超
严伟
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
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职称材料
3
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
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职称材料
4
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
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下载PDF
职称材料
5
矿井通风网络的反向增强型烟花算法优化研究
吴新忠
胡建豪
魏连江
钱晓喻
任子晖
张芝超
《工矿自动化》
北大核心
2019
5
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职称材料
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