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题名人工萤火虫群优化算法求解约束优化问题
被引量：8
- 1
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作者
杨艳
周永权
罗林
袁冠远
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机构
广州大学华软软件学院游戏系
广西民族大学数学与计算机科学学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第1期185-188,共4页
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基金
广州大学华软软件学院科研项目(ky201105)资助
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文摘
约束优化问题是工程应用领域经常出现的一类数学规划问题,近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.而一系列新型的进化计算方法 ,如人工神经网络、模拟退火、遗传算法、进化规划、进化策略、粒子群、人工鱼群等获得了极其迅速的发展和广泛的应用.本文提出了一种基于人工萤火虫群优化算法求解约束优化问题的新方法.该方法在求解约束优化问题的过程中,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解.通过标准测试函数和工程实例仿真表明,该方法能很好的求解约束优化问题,精度高、适应性强,在工程实际中有较大的应用价值.
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关键词
人工萤火虫群优化算法
约束优化问题
群智能优化算法
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Keywords
artificial glowworm swarm optimization algorithm
constrained optimization problem
swarm intelligence optimization algorithm
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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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题名人工萤火虫群优化算法求解二重数值积分
被引量：2
- 2
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作者
杨艳
刘生建
周永权
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机构
广州大学华软软件学院游戏系
广西民族大学信息科学与工程学院
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出处
《软件导刊》
2018年第7期116-119,共4页
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基金
广东高校省级重点平台和重大科研项目(2016KTSCX189)
广州大学华软软件学院科研项目(ky201616)
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文摘
为提高传统方法求解二重数值积分精度,提出利用人工萤火虫群优化算法求解二重积分的新方法。该方法初始时将矩形积分区域两个方向分割成若干不等距节点,通过萤火虫算法优化这些节点,以优化后的节点为分割点求数值积分的值,以得到比较精确的积分结果。数值积分算例表明,该算法得到的积分值精度高、自适应性强,是一种有效的数值积分方法,在数值计算、工程实际应用中具有一定的参考和应用价值。
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关键词
人工萤火虫群优化算法
二重积分
不等距节点
智能优化算法
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Keywords
artificial glowworm swarm optimization algorithm
double integration
unequal node points
intelligence optimization algorithm
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名多选择背包问题的元胞萤火虫算法
被引量：2
- 3
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作者
程魁
马良
刘勇
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机构
上海理工大学管理学院
盐城工学院基础教学部
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第14期70-72,共3页
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基金
国家自然科学基金(No.70871081)
上海市研究生创新基金项目(No.JWCXSL1202)
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文摘
为有效求解多选择背包问题,基于元胞自动机的原理和萤火虫算法,提出一种求解多选择背包问题的元胞萤火虫算法。将元胞及其邻居引入到算法中来保持种群的多样性,利用元胞的演化规则进行局部优化,避免算法陷入局部极值。通过对典型多选择背包问题的仿真实验和其他算法的比较,表明该算法可行有效,有良好的全局优化能力。
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关键词
萤火虫算法
元胞自动机
多选择背包问题
优化
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Keywords
artificial glowworm swarm optimization algorithm
cellular automata
multiple-choice knapsack problem
optimization
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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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题名基于萤火虫群优化的小波常模盲均衡算法
被引量：1
- 4
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作者
高敏
郭业才
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机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
淮南职业技术学院信息与电气工程系
南京信息工程大学电子与信息学院
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出处
《安徽工程大学学报》
CAS
2013年第1期91-94,共4页
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基金
全国优秀博士学位论文作者专项基金资助项目(200753)
安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2010A096)
+2 种基金
安徽高校省级科研基金资助项目(KJ2011B162)
江苏省"六大人才高峰"培养基金资助项目(2008026)
淮南职业技术学院院级科研基金资助项目(HKJ10-3)
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文摘
提出基于萤火虫群优化的小波常模盲均衡算法(GSO-WT-CMA),利用萤火虫群优化(GSO)算法良好的全局搜索能力来优化均衡器的初始权向量,结合正交小波变换(WT)降低信号自相关性,有效改善了常数模盲均衡算法(CMA)容易陷入局部最小值、收敛速度慢、稳态误差大等问题.水声仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,均方误差小,能获得全局最优解等优点.
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关键词
盲均衡
水声信道
常模
小波变换
萤火虫群
智能优化
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Keywords
blind equalization
underwater acoustic communieation
constant modulus
wavelet trans- form
artificial glowworm swarm
intelligent optimization algorithm
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于改进萤火虫算法求解焦炉推焦优化调度问题
- 5
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作者
孙傲
陶文华
王可
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机构
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
辽宁省电力有限公司电力科学研究院计量中心
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出处
《自动化与仪器仪表》
2015年第3期104-106,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(61203021)
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文摘
在焦炉推焦优化调度数学模型的基础上,提出了一种带变异因子的改进人工萤火虫群优化算法。首先设计一种可调节比率的萤火虫飞行概率计算方式,使其可按照问题的实际情况进行人工调节;其次引入变异因子,增强人工萤火虫算法的搜索能力,并采用一种最优-最差荧光素更新方式,降低劣质解被选择的概率,保证算法的收敛速度。最后,仿真实验表明,所提出算法在求解乱笺炉数较多的优化调度问题时具有很高的求解质量和精度。
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关键词
焦炉
优化调度
人工萤火虫群优化算法
变异因子
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Keywords
Coke oven
optimization scheduling
artificial glowworm swarm optimization algorithm
Variants
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分类号
O242.23
[理学—计算数学]
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题名平面选址问题的萤火虫算法
被引量：6
- 6
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作者
程魁
马良
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2013年第3期205-208,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70871081)
上海市研究生创新基金资助项目(JWCXSL1202)
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文摘
平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力.
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关键词
平面选址
萤火虫群优化算法
优化算法
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Keywords
location problem artificial glowworm swarm optimization algorithm^optimization algorithm
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分类号
O211.1
[理学—概率论与数理统计]
N94
[理学—数学]
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题名基于混合算法的点云配准方法研究
被引量：6
- 7
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作者
任伟建
高梦宇
高铭泽
张鹏
刘丹
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机构
东北石油大学电气信息工程学院
东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室
中国石油管道局工程有限公司设计分公司
中国海洋石油集团有限公司东方石化有限责任公司
中国石油天然气股份有限公司辽河油田分公司钻采工艺研究院
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2019年第4期408-416,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61374127)
黑龙江省科学基金资助项目(F2018004)
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文摘
为解决ICP(Iterative Closest Point)算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法(AAGPSO:Adaptive Artificial Glowworm-Particle Swarm Optimization),以使算法的收敛速度变快,解的精度得到提高;其次优化迭代最近点算法(ICP),将已改进的AAGPSO算法引入ICP配准算法中进行点云配准,解决ICP算法因点云的初始位置相差较大而陷入局部最优问题,加快整体的配准效率。通过实验对比原始ICP配准方法和改进的配准方法并对其进行误差分析,结果验证了AAGPSO算法在传统ICP算法的基础上提高了配准精度,并且加快了算法收敛速度,改进的配准方法具有明显优越性。
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关键词
人工萤火虫-粒子群优化算法
点云配准
ICP算法
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Keywords
artificial glowworm-particle swarm optimization algorithm(AAGPSO)
point cloud registration
iterative closest point(ICP) algorithm
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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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题名具有全局收敛性的改进萤火虫优化算法
被引量：9
- 8
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作者
马小雨
高继勋
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机构
河南工程学院计算机学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第11期2991-2996,共6页
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文摘
对萤火虫优化(Glowworm swarm optimization,GSO)算法全局收敛性及其改进算法性能进行了研究。分析了GSO全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,提出了一种基于族群划分的改进GSO算法,借鉴混合蛙跳算法思想,将萤火虫群体进行族群划分,局部搜索及全局信息交换的方式改善了算法性能,通过引入萤火虫移动组元概念,改进了萤火虫更新策略,在此基础上,利用混沌优化技术,对萤火虫群体进行初始化,使得算法获得较高质量的初始解群体,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优,最后,采用经典测试函数进行测试,仿真结果表明,改进的萤火虫优化算法在收敛速度及求解精度上有明显改善。
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关键词
人工智能
萤火虫优化算法
混合蛙跳算法
混沌优化
全局收敛性
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Keywords
artificial intelligence glowworm swarm optimization algorithm shuffled frog leaping algorithm chaos optimization globally convergence
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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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