杨世达
- 作品数：12 被引量：60H指数：5
- 供职机构：武汉理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于多目标的软件需求选择群智能优化算法
- 2016年
- 软件版本更新时的需求选择具有极大难度,将对下一个版本的软件的成本以及客户满意度产生一定程度的影响。对于软件开发者而言,亟需达到同时解决2个矛盾的目标:1)下个版本选择需求的总成本最低;2)让那些对于公司有着不同重要性又有着自己不同看法的客户尽可能满意。值得注意的是,需求之间有着多种约束关系。这种问题被称为下个版本问题(NRP)。针对这一问题,已出版的学术文献中缺乏对所有约束类型的综合考虑,且多数研究将该问题简化为单纯的单目标优化问题。本文提出一种基于多目标群的软件需求智能优化算法,弥补现有研究的不足,借鉴鸟类的繁殖匹配策略,可以根据问题规模调整参数,从而更好地适用于不同规模的问题。该算法首先产生一批初始种群,然后根据不同的分类进行迭代,再通过帕累托提出的多目标评价方法选择出优秀的个体,调整种群分类后继续迭代,最终通过多次迭代获取一组需求选择方案。研究结果表明,该算法能产生高质量的有效解决方案。通过与不同的算法比较研究可以得知,该方法产生的方案比其他相关研究产生的方案更为优秀。
- 孙厚举杨世达
- 关键词：群智能
- 基于亲缘选择的遗传算法被引量：5
- 2009年
- 针对传统遗传算法容易陷入局部最优解的缺陷,借鉴生物中亲缘选择的思想,提出基于亲缘选择的遗传算法。该算法构造新选择算子,通过按亲缘关系放弃一个解而获得另一个解来保证算法在最优解的领域内的有效搜索,提高遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度。仿真结果表明,该算法正确有效,性能优于现有的传统算法。
- 杨世达单志勇李庆华
- 关键词：遗传算法早熟收敛
- 一种基于事务树的快速频繁项集挖掘与更新算法被引量：5
- 2005年
- 挖掘频繁项集是数据挖掘研究中的关键问题。基于FP-Tree的挖掘及其更新算法无需生成候选项目集因而效率明显高于Apriori类算法,但FP-Tree结构存在动态维护复杂、必须两次扫描数据库等缺点。因此,本文提出一种基于事务树Trans-Tree的新算法。该算法通过引入一种新结构—事务树Trans-Tree来压缩存放数据的相关信息且易于更新,挖掘算法只需对数据库扫描一次,而且更新算法只需对新增数据扫描一次,无需扫描原始数据,从而大大提高了频繁项集的挖掘和维护效率。
- 阮幼林李庆华杨世达
- 关键词：事务频繁项集数据挖掘选项
- 面向自动组卷问题的改进类电磁算法被引量：2
- 2011年
- 类电磁算法(EM)中局部搜索是按一定步长进行线性搜索,在这个范围内寻找个体在某一维上的最优值。由于步长的限定,求得的该维上最优值可能远离实际的最优值。采用遗传算法(GA)中选择因子和交叉因子可以很好地解决这一问题。在组卷系统中,通过基于遗传算法改进的类电磁算法(Based Genetic Electromagnetism-like Mechanism Algorithm,GEM)与GA算法以及采用线性局部搜索的EM算法实验的比较,证明该算法有更高的组卷效率。
- 杨世达金敏梅磊
- 关键词：全局优化遗传算法自动组卷局部搜索
- 改进遗传算法全局收敛性分析被引量：19
- 2005年
- 传统的遗传算法大多数没有给出收敛性准则。一类新的改进的遗传算法被提出,该算法即考虑了优化问题的全局性要求——每一步构造一个新函数,而这往往却比局部最优理论和方法困难得多;同时通过对选择算子的改进,对遗传算法后期进化缓慢问题得到了有效控制,最后给出了算法的收敛性证明以及收敛性准则。实例证明该算法是有效的。
- 杨世达李庆华阮幼林
- 关键词：遗传算法选择算子
- 一个调度Fork-Join任务图的最优算法(英文)被引量：12
- 2005年
- Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构.虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但往往没有考虑节省处理器个数和减少任务集的总完成时间,从而降低算法的加速比和效率.因此,提出一种基于任务复制的平衡调度算法,其时间复杂度为O(vq+vlogv),v和q分别表示任务集中任务的个数和使用的处理器个数.通过分析已用处理器的负载和空闲时间段,把任务尽量分配到已用的处理器上以均衡负载,从而提高其利用率.实验结果表明,该算法的加速比和总体效率优于其他算法.因此,该算法对于高性能应用程序的调度是一个较好的选择.
- 李庆华阮幼林刘干蒋盛益杨世达
- 关键词：任务调度FORK-JOIN任务图加速比
- 基于素描的遗传算法
- 2005年
- 传统遗传算法容易陷入局部最优解,本文借鉴美术中“素描”的思想,对传统的遗传算法进行了改进,提出了基于素描的新型遗传算法.该算法模拟人的素描行为,构造参数控制下的选择算子,再通过参数的调节来选择个体,并依据最优个体对选择算子进行修正,以达到动态调整群体进化过程中的种群多样性和收敛速度之间的矛盾,从而有效地避免了传统遗传算法中早熟现象,显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.这将使GA在众多实际的优化问题上将具有更广泛的应用前景.仿真结果表明,该算法正确有效,且性能优于现有的其它方法.
- 李庆华杨世达阮幼林
- 关键词：素描遗传算法早熟收敛
- 基于水平集的遗传算法优化的改进被引量：14
- 2006年
- 现有的遗传算法大多数没有给出收敛性准则,且存在早熟收敛和收敛速度较慢的难题,为此提出一类新型遗传算法.该算法首先从被优化函数的因变量出发,引入了水平集的新概念,对每一代种群进行分类,把与目标相关的所有信息有机地结合在一起,从而提高了算法的优化速度;其次通过对变异算子进行改进,提高了种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛;同时还证明了变异算子能提高种群多样性以及新算法能收敛于全局最优解,最后给出了算法的收敛准则.实验表明,该算法正确有效,搜索效率与精度均优于其他方法.
- 李庆华杨世达阮幼林
- 关键词：遗传算法水平集
- 蜜蜂进化型的类电磁机制算法
- 2013年
- 针对类电磁机制算法求解高维问题耗时的缺点,提出了一种蜜蜂进化型类电磁机制算法。在该算法中,种群的最优粒子作为蜂王与被选的每个粒子(雄蜂)以概率进行交叉操作,增强了对种群最优粒子所包含信息的开采能力。为了避免算法过早收敛,结合邻域搜索技术来改进种群中的粒子,提高了算法的勘探能力。理论分析表明新算法以概率1收敛到问题的最优解。实验结果表明,蜜蜂进化型类电磁机制算法是一种提高类电磁机制算法性能的有效改进算法。
- 杨世达易亚林单志勇李庆华
- 关键词：全局收敛性
- CDMA系统中多用户多路径情况下的DOA估计新方法
- 2007年
- 提出了一种新型算法,对CDMA系统中所有用户、所有路径的DOA进行估计。该算法首先采用码匹配滤波方法,对码间干扰和符号间干扰进行精确建模,再利用接收信号滤波前后的协方差矩阵消除噪声的影响并且巧妙设计了一个方程,最后导出了一个基于大数定律的联合DOA估计和阵列校准的新型最大似然估计。仿真结果证明了该算法的正确有效性。
- 单志勇杨世达周希朗
- 关键词：码分多址波达角
