何国良
- 作品数：24 被引量：95H指数：5
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 第2类U型装配线平衡问题的双阶段蚁群算法被引量：4
- 2017年
- 针对电子、汽车等行业中普遍存在的第2类U型装配线平衡问题(UALBP-2),提出了一种双阶段蚁群算法。强调全局搜索的第一阶段算法利用探路蚁,根据操作选择和分配策略以及迭代压缩机制快速得到问题的较优解,减小搜索空间;注重局部搜索的第二阶段算法利用搜索蚁,根据所提的信息素减小更新策略在包含最优解且不断减小的搜索空间中搜索各工位的不同精英负载,基于精英复制策略利用精英蚁将其组合为问题的可行解。对18个标杆算例的33个实例的求解结果验证了所提算法的有效性和稳定性。
- 郑巧仙何国良李明唐秋华
- 关键词：组合优化
- 一种基于信息度和代表度的主动学习抽样方法
- 本发明公开了一种基于信息度和代表度的主动学习抽样方法，该方法包括以下步骤：1)对未标注数据集中多元时间序列，获取各时间序列的信息度和代表度；2)基于步骤1)中计算得到的信息度和代表度，通过抽样算法得到最有价值的未标记样本...
- 何国良王晗黄成瑞陈仪榕
- 文献传递
- 一种基于变量加权的软子空间聚类方法
- 本发明提出了一种基于变量加权的软子空间聚类方法，解决了多元时间序列数据的聚类问题，消除了多元时间序列间冗余或相关变量的影响。本发明为不同变量分别分配一个权重向量，代表其对各个簇形成的重要性。为高效计算两个多元时间序列之间...
- 何国良蒋文君
- 文献传递
- 一种多层次数字电路仿真算法被引量：1
- 2006年
- 根据数字电路的拓扑结构,提出了一种多阶段的仿真算法。实验表明,本算法能较好地满足演化硬件系统平台对个体电路进行适应度评估的要求。
- 何国良李元香涂航戴志锋
- 关键词：电路仿真演化硬件并行离散事件仿真
- 基于精英池演化算法的数字电路在片演化方法被引量：8
- 2010年
- 20世纪末演化硬件技术的提出为实现硬件系统的自适应与智能化等特征提供了一种可行的新技术,现阶段电路进化是演化硬件研究的热点之一.该文引入人工经验与规则,提出一种扩展矩阵编码法,保护具有较优结构的电路个体不易被淘汰;其次,基于多目标和局部寻优技术,结合子电路杂交与单元重要性的自适应变异策略,提出了一种设计数字电路的精英池演化算法,并在可编程逻辑器件上实现电路的自主动态重构与评价等演化过程.
- 何国良李元香史忠植
- 关键词：演化硬件演化算法
- 演化硬件技术及其在数字电路设计中的应用
- 何国良
- 关键词：演化算法数字电路电路设计
- 面向大数据分析的在线学习算法综述被引量：38
- 2015年
- 大数据时代,越来越多的领域出现了对海量、高速数据进行实时处理的需求.如何对大数据流进行抽取转化成有用的信息并应用于各行各业变得越来越重要.传统的批量机器学习技术在大数据分析的应用中存在许多限制.在线学习技术采用流式计算模式,在内存中直接进行数据的实时计算,为流数据的学习提供了有利的工具.介绍了大数据分析的动机与背景,集中展示经典和最新的在线学习方法与算法,这种在线学习体系很有希望解决各种大数据挖掘任务面临的困难与挑战.主要技术内容包括3方面:1)线性模型在线学习;2)基于核的非线性模型在线学习;3)非传统的在线学习方法.各类方法尽量给出详细的模型和伪代码,讨论面向大数据分析的大规模机器学习研究与应用中的关键问题;给出大数据在线学习的3种典型应用场景,并探讨现今或将来在线学习领域进一步的研究方向.
- 李志杰李元香王峰何国良匡立
- 关键词：在线学习算法流数据多任务
- 模拟电路在线演化平台ANEHP-Alpha被引量：2
- 2008年
- 提出一种利用可编程模拟器件AN231E04的粗粒度结构及高速重配置能力开发大规模模拟电路在线演化硬件的方法,并在此基础上设计ANEHP-Alpha在线演化平台.平台针对在线演化系统的特点,利用小规模贪婪搜索获取高适应度初始种群;以精英保留策略和控制参数动态调节避免种群早熟,确保算法收敛能力及速度;引入快速预评估器排除不良个体降低下载率,从而大幅提高演化速度并确保器件不受非法电路损害.此平台为高速大规模模拟电路在线演化方法研究奠定了较好的基础.
- 张伟李元香戴志峰何国良
- 关键词：演化硬件遗传算法
- 一种基于互信息的多元时间序列变量选择方法
- 本发明公开了一种基于互信息的多元时间序列变量选择方法，首先，根据多元时间序列中每个变量对类可分离性所做贡献的大小，提出了一种基于类内类间散度的衡量标准，结合标准对变量按类可分离性进行排序；再根据输入变量之间互信息值的大小...
- 何国良韦庆锋汪紫煌
- 文献传递
- 多个粒子参与交叉的一种动态演化算法被引量：1
- 2004年
- 运用动态演化算法来求解约束优化问题,能够得到好的解。但由于采用常规的两个粒子参与交叉的交叉算子,使整个算法耗费的时间过多,导致算法的效率不高。文章用多个粒子参与的交叉算子,并以偏序逻辑对群体排序,使得该算法的收敛速度提高。最后通过数值实验表明这种方法的有效性。
- 何国良李元香
- 关键词：演化算法约束优化问题函数优化
