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黑龙江省杰出青年科学基金(JC201212)

作品数:5 被引量:28H指数:4
相关作者:莫宏伟孙尧李杰徐志丹徐立芳更多>>
相关机构:哈尔滨工程大学哈尔滨商业大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金黑龙江省杰出青年科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇航空宇航科学...

主题

  • 2篇生物地理
  • 2篇拍卖
  • 2篇拍卖机制
  • 2篇SO算法
  • 1篇顶点
  • 1篇多目标
  • 1篇多目标优化
  • 1篇演化算法
  • 1篇演化硬件
  • 1篇移动机器人
  • 1篇硬件
  • 1篇优化算法
  • 1篇生物地理学
  • 1篇生物地理学优...
  • 1篇搜索
  • 1篇搜索策略
  • 1篇算子
  • 1篇迁移算子
  • 1篇子群
  • 1篇最优解集

机构

  • 5篇哈尔滨工程大...
  • 1篇哈尔滨商业大...

作者

  • 4篇莫宏伟
  • 2篇李杰
  • 2篇孙尧
  • 1篇徐志丹
  • 1篇徐立芳

传媒

  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇控制与决策
  • 1篇哈尔滨工程大...
  • 1篇智能系统学报

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 3篇2013
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于Memetic算法的电路演化设计研究被引量:5
2013年
针对传统演化算法在设计数字逻辑电路时存在的演化速度缓慢和容易陷入局部最优解等问题,设计了一种Cartesian进化编程编码的电路演化Memetic算法,采用遗传算法作为全局搜索方法,并设计了适合电路演化的基本门种类局部搜索策略.通过一位全加器电路证明所提出的Memetic硬件演化算法的搜索能力,实验证明所提出的算法能够有效地完成进化任务,具有较强的全局快速和局部搜索能力.
莫宏伟徐立芳
关键词:演化硬件演化算法MEMETIC算法局部搜索策略
多目标扰动生物地理学优化算法被引量:9
2014年
提出一种多目标扰动生物地理学优化算法(MDBBO)来求解多目标优化问题(MOPs).该算法基于现有群体中非支配可行解的比率,联合个体非支配等级排序和拥挤距离对个体进行评价;在生物地理迁移策略基础上提出扰动迁移算子并应用于群体进化,增强群体多样性;应用归档种群来保存所获得的非支配可行解,并用循环拥挤距离法对其更新,确保群体的均匀分布性.通过标准函数测试以及与经典算法比较表明了该算法求解MOPs的有效性.
徐志丹莫宏伟
关键词:生物地理学优化算法多目标优化PARETO最优解集
基于DAMPSO算法的USVs集群攻击任务规划研究被引量:3
2013年
现代防御技术的迅速发展使得水面舰艇的攻击效果大大下降,水面无人舰艇自主编队集群攻击技术已经成为未来海战的关键技术之一,多水面无人舰艇之间的任务规划是保证无人舰艇顺利、高效完成任务的关键。将水面无人舰艇集群攻击任务规划问题看成是多约束的任务分配过程,建立任务规划模型,提出了基于分布式拍卖机制的粒子群优化算法,该算法结合分布式拍卖机制对粒子群优化算法的粒子初始化和寻优过程进行改进,使得粒子既符合任务的约束条件,又保持了多样性,避免粒子在寻优过程中陷入局部最优。仿真结果表明应用分布式拍卖机制粒子群优化算法得到的方案不仅完全满足水面无人舰艇集群攻击任务的要求,而且比传统粒子群优化算法和其他群体智能算法具有更好的收敛性。
李杰孙尧
关键词:粒子群优化
一种生物地理学移动机器人路径规划算法被引量:8
2015年
目前,虽然有多种智能计算方法用于移动机器人路径规划问题,但在复杂环境下,多数智能计算方法表现出效率低下,结果较差的问题。提出一种结合基于有效顶点的栅格编码法和改进的生物地理学优化算法的移动机器人路径规划方法,以解决该类问题。结合已知的环境信息,从精英策略、降维机制和基于惯性算子的迁移操作3方面改进了生物地理学优化算法。改进算法用于机器人移动路径,与人工蜂群算法、粒子群算法和人工鱼群算法等智能算法进行比较,实验的结果证实改进算法能够更有效地解决复杂环境下机器人路径规划问题。
莫宏伟马靖雯
关键词:移动机器人路径规划
DAM-BBOPSO算法的Multi-UAV集群攻击任务规划被引量:4
2013年
现代防御技术的迅速发展使得无人驾驶飞行器的攻击效果大大下降,无人驾驶飞行器自主编队集群攻击技术已经成为未来战场的关键技术之一,多无人机之间的任务规划算法是保证无人机顺利、高效完成任务的关键.将无人机集群攻击任务规划问题看成是多约束的任务分配过程,建立任务规划模型,结合分布式拍卖机制和生物地理算法对粒子群优化算法的粒子初始化和寻优过程进行改进.根据实际约束条件生成初始粒子,保证了粒子的多样性;在算法优化过程中,利用生物地理算法与粒子群算法对粒子运动进行动态的控制,使得算法具有更好的适应性与稳定性.仿真结果表明运用分布式拍卖机制生物地理粒子群优化算法得到的方案不仅完全满无人机集群攻击任务的要求,而且比传统粒子群优化算法和生物地理粒子群优化算法具有更好的收敛性.
李杰孙尧莫宏伟
共1页<1>
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