教育部科学技术研究重点项目(209021)
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
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- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目国家杰出青年科学基金更多>>
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- 交互变邻域微分进化群搜索优化算法被引量：1
- 2012年
- 群搜索优化算法(Group Search Optimizer,GSO)具有广泛的生物学背景,特别是引入动物的视觉搜索机制,并且同一些已有的群智能算法相比较,在高维多峰问题上有更好的效果.但算法在个体觅食策略的选择上以及整个动物群体间信息共享的网络拓扑结构来看,存在错过最优值和信息交流模式过于简单的缺陷.受NW模型的启发,同时采用动态采样的方式提出了交互变邻域微分进化群搜索优化算法(Interactive Dynamic Neighborhood Differential Evolutionary GSO,IDGSO),并采用均匀设计和线性回归方法对参数进行选择,4个标准测试函数表明了IDGSO的有效性.
- 贺国华崔志华谭瑛
- 关键词：拓扑结构均匀设计
- 基于个体属性的人类感知网络演化模型
- 2011年
- 从个体属性差异角度切入,结合现实群体关系研究感知网络演化模型。模型通过引入马氏定理,模拟在不同感知维度和感知能力下的个体行为,并计算其马氏距离,实现以优先连接概率为前提条件的人类感知网络结构。实验表明:通过优先连接概率阈值和感知因子权重关联度阈值两个外部环境因子,以及个体节点属性差异内部因素,可以共同数据化新旧节点度的动态变化过程,结果显示核心属性因子权重的变化对网络特征影响明显。
- 靳艳艳崔志华曾建潮周端阳
- 基于二次插值法的社会情感优化算法被引量：6
- 2011年
- 社会情感优化算法是一种模拟人类社会行为的新型群智能优化算法,算法中考虑了个体决策能力以及个体的情感对寻优结果的影响,因此算法的多样性比常见的群智能算法改善了很多,但是局部搜索能力还有待提高。二次插值法是一种局部搜索能力较强的搜索方法,把二次插值法引入社会情感优化算法,搜索效果会改善。通过使用测试函数对算法的优化性能进行测试,证明把二次插值法引入社会情感优化算法,可以使得社会情感优化算法的局部搜索能力增强,从而增强了社会情感优化算法的全局搜索能力。
- 武建娜崔志华刘静
- 关键词：个体情感二次插值法全局搜索能力
- 基于情感强度定律的社会情感优化算法被引量：2
- 2012年
- 情感强度定律是在受到外界刺激作用时指导个体情感变化的理论基础。在社会情感优化算法的基础上引入了情感强度定律,考虑到情感在人类个体决策上所起的重要作用,我们对源于外界刺激的情感强度值进行了量化,使个体在自身认知和社会活动中表现了合理的自适应能力,完善了算法的全局、局部搜索协调能力。最后对算法的参数也做了分析和讨论。仿真实验结果表明,该算法有效地提高了求解的性能,能高效地解决高维复杂多模态优化问题。
- 王瑛岐崔志华谭瑛
- 关键词：群体智能
