南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金(KFKT2011B14)
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 相关作者：曹春红张斌赵大哲唐川于晓鹏更多>>
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- 发文基金：南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金中央高校基本科研业务费专项资金地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金更多>>
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- 基于雁群启示的粒子群优化算法的几何约束求解被引量：6
- 2011年
- 几何约束是约束求解技术中最关键的问题之一.求解一个几何约束问题的最终目的是确定几何图形中每一个几何体的具体坐标位置.几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题.约束问题转化为一个优化问题.本文采用基于雁群启示的粒子群优化算法来求解该问题.该算法受雁群飞行特征启发,一方面将粒子排序,每个粒子跟随其前面那个较优粒子飞行,保持了多样性;另一方面使每个粒子利用更多其他粒子的有用信息,粒子之间的竞争被增强.两个方面的结合将平衡速度和精度之间的矛盾.实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性.
- 曹春红唐川赵大哲张斌
- 关键词：几何约束求解粒子群优化算法
- 基于细胞膜优化算法的几何约束求解被引量：3
- 2012年
- 几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。约束问题可以转化为一个优化问题。采用基于细胞膜优化算法来求解该问题。受细胞膜物质转运方式的启发,把物质分为三种:脂溶性物质、高浓度非脂溶性物质和低浓度非脂溶性物质。从中提取出优化模型,使用细胞膜优化算法(CMO)来求解几何约束问题。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。
- 曹春红刘凤辉赵大哲张斌
- 关键词：几何约束求解全局优化
- 基于SFLA-PSO算法的几何约束求解被引量：1
- 2012年
- 为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳(SFLA:Shuffled Frog Leaping Algorithm)和粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。
- 于晓鹏曹春红
- 关键词：几何约束求解粒子群优化算法
