杜振鑫
- 作品数：15 被引量：51H指数：5
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- 发文基金：浙江省自然科学基金浙江省重大科技专项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电子电信更多>>
- 基于混沌初始化和高斯扰动的烟花算法被引量：2
- 2016年
- 烟花算法是最近提出的一种群体智能算法,效率较高,但是仍然容易陷入局部最优解。为进一步提高算法的性能做了两点改进:1采用混沌初始化的方式,有利于初始解遍布整个解空间;2当全局最优解陷入停滞时,自动启动高斯扰动模块对全局最优解扰动,有利于算法跳出局部最优解。在多个具有不同特性的测试函数上的实验表明,改进算法的性能优于原始烟花算法。
- 杜振鑫
- 关键词：群体智能优化算法混沌
- 一种个性化变异的免疫粒子群算法被引量：4
- 2011年
- 为了克服粒子群算法易早熟、后期收敛慢的缺点,根据免疫优化理论,提出一种改进的个性化变异免疫粒子群算法。该算法通过对适应度较低的弱势抗体群采用疫苗启发式变异、柯西变异和对称变异,加快了算法收敛速度,增强了算法逃离局部最优的能力;通过对适应度较高的记忆抗体群采用正态变异和改进的混沌扰动,提高了算法的收敛精度。同时,算法中的交叉变异率均实行自适应调整。实验结果表明该算法优于几种典型的粒子群算法和基本免疫克隆算法。
- 杜振鑫王兆青
- 关键词：粒子群优化免疫克隆种群多样性
- 改进gbest引导的人工蜂群算法
- 2016年
- 为了进一步提高人工蜂群算法的性能,做了两点改进:(1)侦查蜂阶段采用混沌反向初始化的方式;(2)改进算法自动检测全局最优解停滞并给予高斯扰动,这样可以增强算法的进化能力。在6个标准测试函数上的实验表明,改进算法的性能优于人工蜂群算法和全局最优解引导的蜂群算法。
- 杜振鑫
- 关键词：人工蜂群算法最优解初始化
- 烟花算法中爆炸半径的改进研究被引量：11
- 2013年
- 烟花算法是最近出现的一种优化算法,分析了算法中一个关键参数即爆炸半径。分析表明,由最优烟花所产生的火花由于其爆炸半径趋于0,所以在计算中几乎是无用的,而且增加了计算代价。为此,给出了一个改进的爆炸半径的算法,实验表明,改进算法在收敛速度和精度方面都优于原始算法。
- 杜振鑫
- 关键词：群体智能优化算法
- 群体智能计算法的研究及应用
- 随着国民经济的快速发展,现代工业向着非线性、大型、综合化方向发展,越来越需要有快速、高效、鲁棒的优化算法的支持。智能计算方法的出现,给这些复杂问题的解决带来了希望。目前,智能计算方法已经成为国际上的一个研究热点,研究领域...
- 杜振鑫
- 关键词：人工免疫蜂群算法惯性权重
- 烟花算法求解非线性方程组被引量：7
- 2013年
- 烟花算法是最近提出的一种效率较高的优化算法,已被用于求解众多的优化问题。给出利用烟花算法求解非线性方程组的方法。实验表明,所提出的算法对于求解变量耦合的非线性方程组比其他算法占有优势,进一步分析存在优势的原因。
- 杜振鑫
- 关键词：非线性方程组
- 一种改进的动态改变惯性权重的粒子群算法被引量：14
- 2011年
- 惯性权重在粒子群算法中起到重要的作用,综合考虑了影响惯性权重的几种因素,提出基于进化速度、聚集度和相似度的动态改变惯性权重的粒子群算法,实验证明改进算法在收敛率、收敛精度和全局寻优能力方面都优于几种有代表性的动态改变惯性权重的算法.
- 杜振鑫王兆青
- 关键词：粒子群算法相似度惯性权重
- 自适应贪婪搜索的人工蜂群算法被引量：1
- 2017年
- 人工蜂群算法是受蜜蜂觅食行为启发提出的一种群体智能优化算法,为了增强人工蜂群算法的开采性能,本文更好地模拟了观察蜂的觅食行为,提出一种自适应贪婪搜索的改进人工蜂群算法,在观察蜂阶段,搜索半径自适应减小,成功搜索某食物源之后可以贪婪地再次搜索该食物源,以充分利用成功的搜索经验,减小搜索盲目性。在10个标准测试函数上的实验表明,改进算法的收敛精度超过ABC和最近提出的q ABC算法,而计算复杂度低于这两种算法。
- 杜振鑫韩德志曾亮
- 关键词：人工蜂群算法自适应策略计算复杂度
- 群体智能优化算法的研究及应用
- 随着国民经济的快速发展,现代工业向着非线性、大型、综合化方向发展,越来越需要有快速、高效、鲁棒的优化算法的支持。智能计算方法的出现,给这些复杂问题的解决带来了希望。目前,智能计算方法已经成为国际上的一个研究热点,研究领域...
- 杜振鑫
- 关键词：粒子群人工免疫蚁群算法蜂群算法
- 文献传递
- 群体智能经算法的研究及应用
- 杜振鑫
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