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基于多种群搜索的PSO的物流配送中心寻址求解
被引量:
4
1
作者
李磊
杨爱峰
+1 位作者
唐娜
陈亚波
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第2期266-271,共6页
物流配送中心选址不仅影响运输等成本,而且也影响顾客的服务水平,在现代物流中具有重要的现实意义。针对物流配送中心选址问题,文章提出了一种基于改进粒子算法的智能求解方法,建立了物流配送中心选择模型,根据模型特点设计出了与免疫...
物流配送中心选址不仅影响运输等成本,而且也影响顾客的服务水平,在现代物流中具有重要的现实意义。针对物流配送中心选址问题,文章提出了一种基于改进粒子算法的智能求解方法,建立了物流配送中心选择模型,根据模型特点设计出了与免疫优化算法混合的粒子群算法、多种群搜索策略、混沌初始化方法、多样性评价方法。通过合理地设置算法参数,对物流配送中心选址问题进行实验比较,实验结果表明,该文算法的求解效果良好,并且求解的速度较快。
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关键词
物流配送中心选址
粒
子群
算法
多种群
混沌
精英
子群
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职称材料
基于双种群的进化策略算法
被引量:
1
2
作者
吴伟民
陈宝财
+2 位作者
陈丹
王振华
苏庆
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第5期1254-1256,1260,共4页
针对进化策略算法收敛速度较慢、容易早熟的问题,提出一种新的基于双种群的改进进化策略算法。将种群划分为规模较小的精英子群和规模较大的普通子群。精英子群用于存放种群中最优秀的个体,普通子群用于存放种群中的普通个体。对不同的...
针对进化策略算法收敛速度较慢、容易早熟的问题,提出一种新的基于双种群的改进进化策略算法。将种群划分为规模较小的精英子群和规模较大的普通子群。精英子群用于存放种群中最优秀的个体,普通子群用于存放种群中的普通个体。对不同的子群采用不同的变异策略,使种群在解空间具有尽可能分散的全局搜索能力的同时在局部具有尽可能精细的局部搜索能力。通过理论分析证明了算法的正确性,对几个典型的函数应用该算法进行模拟进化实验,也取得了良好的效果。
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关键词
进化策略
双种群
变异
精英
子群
普通
子群
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职称材料
基于EQPSO-GS优化SVM的入侵检测模型研究
3
作者
刘祥
李高明
李林阳
《通信技术》
2020年第1期180-185,共6页
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的惩罚因子C和核参数σ影响模型分类精度和泛化性能。传统进化算法优化支持向量机时主要存在早熟收敛、优收敛速度慢、收敛精度低以及泛化性能不高等问题。针对这些问题,将精英策略与量子粒子群...
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的惩罚因子C和核参数σ影响模型分类精度和泛化性能。传统进化算法优化支持向量机时主要存在早熟收敛、优收敛速度慢、收敛精度低以及泛化性能不高等问题。针对这些问题,将精英策略与量子粒子群算法融合,提出了精英量子粒子群算法(Elite Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm,EQPSO),既提高了种群收敛速度,也一定程度上避免了算法局部收敛,凭借其全局探索能力初探参数范围,并通过网格搜索算法(Grid Search Algorithm,GS)提高开发能力做进一步的优化,将优化好的SVM模型用于入侵检测。利用入侵检测数据集UNSW-NB15对传统的进化算法优化支持向量机模型进行仿真实验,通过交叉验证对比EQPSO-GS-SVM、QPSO-SVM、PSO-SVM、DE-SVM模型,得出EQPSO-GS优化的SVM模型具有更好的泛化性能。
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关键词
精英
量子粒
子群
算法
网格搜索算法
支持向量机
参数优化
入侵检测
交叉验证
UNSW-NB15数据集
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职称材料
题名
基于多种群搜索的PSO的物流配送中心寻址求解
被引量:
4
1
作者
李磊
杨爱峰
唐娜
陈亚波
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第2期266-271,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71301038
71301041)
文摘
物流配送中心选址不仅影响运输等成本,而且也影响顾客的服务水平,在现代物流中具有重要的现实意义。针对物流配送中心选址问题,文章提出了一种基于改进粒子算法的智能求解方法,建立了物流配送中心选择模型,根据模型特点设计出了与免疫优化算法混合的粒子群算法、多种群搜索策略、混沌初始化方法、多样性评价方法。通过合理地设置算法参数,对物流配送中心选址问题进行实验比较,实验结果表明,该文算法的求解效果良好,并且求解的速度较快。
关键词
物流配送中心选址
粒
子群
算法
多种群
混沌
精英
子群
Keywords
logistics distribution center location
particle swarm optimization(PSO)
multi-population
chaos
elite-subgroup
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
基于双种群的进化策略算法
被引量:
1
2
作者
吴伟民
陈宝财
陈丹
王振华
苏庆
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第5期1254-1256,1260,共4页
文摘
针对进化策略算法收敛速度较慢、容易早熟的问题,提出一种新的基于双种群的改进进化策略算法。将种群划分为规模较小的精英子群和规模较大的普通子群。精英子群用于存放种群中最优秀的个体,普通子群用于存放种群中的普通个体。对不同的子群采用不同的变异策略,使种群在解空间具有尽可能分散的全局搜索能力的同时在局部具有尽可能精细的局部搜索能力。通过理论分析证明了算法的正确性,对几个典型的函数应用该算法进行模拟进化实验,也取得了良好的效果。
关键词
进化策略
双种群
变异
精英
子群
普通
子群
Keywords
evolutionary strategy
bi-group
mutation
elite sub-group
general sub-group
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EQPSO-GS优化SVM的入侵检测模型研究
3
作者
刘祥
李高明
李林阳
机构
武警工程大学基础部
出处
《通信技术》
2020年第1期180-185,共6页
文摘
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的惩罚因子C和核参数σ影响模型分类精度和泛化性能。传统进化算法优化支持向量机时主要存在早熟收敛、优收敛速度慢、收敛精度低以及泛化性能不高等问题。针对这些问题,将精英策略与量子粒子群算法融合,提出了精英量子粒子群算法(Elite Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm,EQPSO),既提高了种群收敛速度,也一定程度上避免了算法局部收敛,凭借其全局探索能力初探参数范围,并通过网格搜索算法(Grid Search Algorithm,GS)提高开发能力做进一步的优化,将优化好的SVM模型用于入侵检测。利用入侵检测数据集UNSW-NB15对传统的进化算法优化支持向量机模型进行仿真实验,通过交叉验证对比EQPSO-GS-SVM、QPSO-SVM、PSO-SVM、DE-SVM模型,得出EQPSO-GS优化的SVM模型具有更好的泛化性能。
关键词
精英
量子粒
子群
算法
网格搜索算法
支持向量机
参数优化
入侵检测
交叉验证
UNSW-NB15数据集
Keywords
elite quantum particle swarm optimization algorithm
grid search algorithm
support vector machines
parameter optimization
intrusion detection
cross-validation
UNSW-N15 data set
分类号
TP181 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多种群搜索的PSO的物流配送中心寻址求解
李磊
杨爱峰
唐娜
陈亚波
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017
4
下载PDF
职称材料
2
基于双种群的进化策略算法
吴伟民
陈宝财
陈丹
王振华
苏庆
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
3
基于EQPSO-GS优化SVM的入侵检测模型研究
刘祥
李高明
李林阳
《通信技术》
2020
0
下载PDF
职称材料
已选择
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