麦雄发
- 作品数：26 被引量：72H指数：6
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理文化科学更多>>
- 基于CA-GIS喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测
- 石漠化灾害系统是一个复杂的巨系统,对石漠化进行动态模拟和预测是比较困难。本文是在石漠化成灾综合机理的基础上,结合元胞自动机和神经网络模型,并以GlS为平台,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测。鉴于元胞自动机转换规则...
- 李玲麦雄发胡保清
- 关键词：喀斯特石漠化元胞自动机神经网络
- 文献传递
- 混合细菌觅食算法求解整数规划问题
- 2012年
- 利用混合细菌觅食算法(PO-BFA)求解整数规划问题,并与量子粒子群算法(QPSO)的求解结果进行对比。经过适当的参数设置混合细菌觅食算法可以有效地解决整数规划问题,在搜索过程中没有出现早熟现象,而且PO-BFA在求解整数规划问题上的整体性能比QPSO更优。
- 麦雄发李玲
- 关键词：细菌觅食算法量子粒子群算法整数规划
- 基于群体距离的多目标粒子群优化算法被引量：2
- 2010年
- 为实现偏好与群体决策的结合应用,提出基于群体距离的多目标粒子群优化算法。通过调整解与参考点的群体距离引导粒子靠近偏好区域,运用格栅方法和改进的剪枝策略实现解在Pareto边界的均匀分布,求出与群体成员偏好相关的部分Pareto最优集,从而减少计算成本、加快收敛速度。实验结果表明,该算法得到的解更靠近真实Pareto前沿,且对不同个体决策成员都有效。
- 麦雄发李玲
- 关键词：群体决策参考点多目标粒子群优化
- 基因表达式编程的理论研究综述被引量：17
- 2011年
- 对新兴的基因表达式编程算法在国内外的理论研究现状进行了系统的研究,剖析了GEP的基本原理和特点,并对国内外关于GEP理论和算法的研究现状进行系统的讨论,最后根据笔者的见解探讨了未来研究的重点方向。
- 彭昱忠元昌安麦雄发覃晓
- 关键词：基因表达式编程遗传编程进化算法
- 成人高等教育学位外语考试现状与问题分析——以广西师范学院为例被引量：1
- 2014年
- 成人高等教育学位外语考试是成人高等教育学生获得学位的一个关键的环节,认真分析目前成人高等学位外语考试的现状以及存在的问题,我们可以有针对性地做出决策,这对学位外语的发展有着重要的意义。
- 李玲王屹麦雄发
- 关键词：成人高等教育
- 基于对立学习的PSO算法研究
- 2012年
- 为进一步提高PSO算法的优化效率,加速寻优过程,提出基于随机对立策略的PSO算法,包括QOP-SO和QRPSO。这两种算法在种群初始化阶段采用随机对立学习方法,并在进化过程中用随机对立学习进行种群动态跳跃,以提高产生解的质量。利用6个测试函数对算法的效率进行检验,将其与标准PSO和OPSO算法进行对比,结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。
- 李玲潘晓静麦雄发
- 关键词：粒子群优化
- 半线性椭圆边值问题的一般迭代法被引量：1
- 2003年
- 针对一类半线性椭圆边值问题 ,给出一种一般迭代数值方法 ,收敛性定理 ,误差估计 ,最后给出一算例 ,证明该方法是可行的 .
- 麦雄发胡淑娟丁方允
- 关键词：半线性椭圆边值问题迭代法变分不等式边值问题
- 基于参考点和投票规则的多目标粒子群优化群体决策
- 2011年
- 针对巨量可选方案的群体决策问题,提出了一个新的基于参考点和投票规则的多目标粒子群优化算法。该算法把个体与参考点的支配关系或者距离作为一个重要因素,在选择引导者的锦标赛方法,局部最优更新规则,以及外部种群档案剪枝规则中都嵌入了基于支配关系或距离因素的投票规则,以找到群体决策解,并且提高搜索效率。仿真结果表明该算法有效。
- 麦雄发李玲
- 关键词：群体决策参考点粒子群算法多目标优化投票规则
- 基于QPSO算法的模糊关系方程求解
- 2015年
- 由于模糊关系方程在很多领域有着广泛的应用,越来越多的研究人员加入到求其极小解的工作中去,但结果不是很理想.该文用量子行为粒子群算法(QPSO)来求解其极小解,希望在模糊关系方程解的寻优问题上有所进展.将所提出的QPSO算法求解模糊关系方程的方法与遗传算法(GA)的求解方法作比较,发现QPSO优化算法较GA算法更能有效地找出模糊关系方程的近似最优解.
- 原晶晶麦雄发杨仁欣李玲
- 关键词：量子粒子群优化算法遗传算法模糊关系方程近似最优解
- 基于PSO与对立学习的细菌觅食算法被引量：4
- 2011年
- 为提高细菌觅食算法处理高维问题时的收敛速度及精度,提出一种基于粒子群优化算法和对立学习的细菌觅食算法PO-BFA。在种群初始化阶段采用对立学习取代随机初始化,在进化过程中利用对立学习进行种群动态跳跃,以提高算法的收敛速度,并以粒子移动代替细菌的趋化操作,由此省略细菌前进操作。基于6个高维Benchmark函数的实验结果表明,该算法的收敛速度和精度均优于同类算法。
- 麦雄发李玲彭昱忠
- 关键词：细菌觅食算法粒子群优化趋化
