广东省自然科学基金(06025686)
- 作品数：4 被引量：15H指数：3
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- 基于改进PSO的基因调控网络重构方法被引量：3
- 2009年
- 提出一种基于改进粒子群优化算法的基因调控网络重构方法。该方法利用粒子群优化算法确定加权矩阵模型的最优结构及参数,从而推测出与实验数据相吻合的加权矩阵,实现利用重构的加权矩阵模型模拟基因调控网络的相互作用。实验结果表明,该方法能有效推理出复杂的基因调控网络结构。
- 蒋炜彭新一周育人
- 关键词：粒子群优化算法基因调控网络
- 自适应分区段混合粒子群优化算法被引量：1
- 2007年
- 该算法先利用Christos贪心算法将整个搜索区域进行自适应分区段,在每一区段内搜索出最优位置,然后将各区段的最优位置组成一新微粒群,继续搜索全局最优位置。而在每个区段中,又将模拟退火算法引入到粒子群优化(PSO)之中,通过Boltzmann机制选择每一区段中局部极值,使新算法在不同阶段兼顾对多样性和收敛速度的不同要求。与其他混合PSO算法相比,仿真实验表明,新算法具有较高的解精度,能较好地解决过早收敛问题。
- 唐岑琦周育人
- 关键词：模拟退火局部极值粒子群
- 求解可满足问题的改进的蚁群算法被引量：6
- 2009年
- 可满足问题(SAT)是一个NP-hard问题,将SAT问题转换为无约束的离散优化(最小值)问题。并根据MDorigo提出的蚁群算法,给出了一种求解SAT问题的新方法:改进的最大最小蚁群系统(MMAS-SAT)。在改进的算法中,给出了SAT问题的构造图,指出了启发式信息值的求法,对衰变系数进行了动态调整。测试问题的数值实验表明,采用MMAS-SAT的结果优于Gwsat、Walksat、Novelty等局部搜索算法,因此该算法是求解SAT问题的一种可行高效的算法。
- 林奋周育人
- 关键词：SAT问题蚁群算法最大最小蚂蚁系统
- 扰乱认知能力的粒子群算法被引量：5
- 2008年
- 受遗传算法"杂交"思想的启发,提出一个改进带收缩因子的粒子群算法。该算法在带收缩因子的粒子群算法中增加扰乱粒子认知能力的方法。即对粒子i,随机选择另外一个粒子j,按照一定的概率用粒子j的当前位置替换粒子i的当前位置。为了检验新算法的性能,选用5个高维函数进行了测试,实验结果表明,改进的算法不仅具有良好的稳健性,而且还有良好的收敛性。
- 冯玉宇周育人
- 关键词：粒子群算法扰乱稳健性收敛性
