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程美英: 作品数：30 被引量：173H指数：8; 供职机构：教育部更多>>; 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程文化科学理学更多>>

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变步长自适应的改进人工鱼群算法被引量：45: 2015年; 针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度慢及结果精度不高等问题,通过改进鱼群算法中觅食行为及自适应调整人工鱼步长,提出了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法。证明了该算法的全局收敛性,从而增加了其理论基础。最后,10个标准函数测试结果表明,改进后的人工鱼群算法在跳出局部最优、收敛速度、精度和稳定性方面都优于原鱼群算法和萤火虫算法,在结果精度和稳定性方面优于文献[9,23,24]的方法。; 朱旭辉倪志伟程美英; 关键词：人工鱼群算法变步长自适应步长函数优化

融合粗糙集和扩散二元萤火虫算法的属性约简方法被引量：5: 2016年; 从一维细胞自动机模型入手,将自然界中种群的扩散行为引入二元萤火虫算法(binary glowworm swarm optimization,BGSO)中,提出了一种扩散二元萤火虫算法(spread binary glowworm swarm optimization,SBGSO)。该算法对萤火虫个体设置营养值及营养阈值的上下限,然后执行扩散操作,以正态分布方式产生新的个体,并淘汰一些持续表现很差的个体,释放资源给其他个体,以保持种群的动态多样性。然后将SBGSO作为搜索策略,粗糙集(rough set,RS)作为评价准则,应用于大数据预处理的属性约简问题。为验证本文算法的可行性,采用5个UCI数据集进行实验,并结合10-fold和支持向量机(support vector machine,SVM)算法对预测结果分类准确率进行分析,通过与其他算法对比,表明本文算法具有较好的约简效果。; 程美英倪志伟朱旭辉; 关键词：粗糙集属性约简

一种变步长自适应的改进人工鱼群算法: 本发明公开了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法其特征是按如下步骤进行：步骤1、初始化；步骤2、公告板初始化；步骤3、执行聚群行为；步骤4、执行追尾行为；步骤5、执行觅食行为；步骤6、判断终止条件；步骤7、输出食物浓度最大...; 倪志伟朱旭辉程美英倪丽萍伍章俊; 文献传递

求解多维0/1背包问题的二元粒子群算法被引量：12: 2009年; 从一维细胞自动机模型入手,设计了一种求解二元离散优化问题的二元粒子群算法细胞自动机模型(BPSO-CA)。粒子从起始细胞出发,根据本身携带的信息并感知存储在细胞中的全局最优粒子位置的信息随机选择状态(0或1),从而实现复杂智能的"涌现"。然后将其用来求解多维0/1背包问题,同时引入贪心算法对不符合约束条件的非法个体进行修正。通过对Zuse Institute Berlin公布的测试集进行实验,表明该模型能在多项式时间内完成求解过程,且实验结果优于测试集记录的结果。; 程美英熊伟清严彬叶青; 关键词：贪心算法 NPC问题

基于相异度的SVM选择性集成雾霾天气预测方法被引量：9: 2017年; 目前雾霾污染日益严重,威胁到了环境保护和人类健康,需要对雾霾天气进行预测.通过对多个支持向量机(SVM)进行选择性集成,克服单个SVM不稳定的缺点,提出了基于相异度的SVM选择性集成雾霾天气预测方法(DSE-SVM).首先采用高斯核SVM独立训练出多个个体SVM;其次计算出个体SVM的相异度,剔除相异度最大的个体SVM;最后运用多数投票算法对剩余的SVM进行集成,并进行了理论分析.通过对北京、上海和广州三地区近两年的雾霾数据进行实验分析,实验结果表明DSE-SVM方法预测性能更优,具有较高的稳定性和可信性.; 朱旭辉倪志伟倪丽萍程美英李敬明金飞飞; 关键词：支持向量机相异度

改进的二元蚁群算法结合分形理论预测雾霾天气形成的关键因子被引量：2: 2017年; 随着工业化进程的加剧,雾霾已严重影响到人类的日常生活,分析天气因素进而得出影响雾霾天气的关键因子尤为重要.预测雾霾天气形成的关键因子是一个不断剔除冗余因素保留关键要素的过程,每一个天气因素都有两种状态,被选中为关键因子与否,文章根据该特点,从一维细胞自动机入手,提出了一种以二元蚁群算法作为搜索策略,分形理论作为子集评估度量准则的混合方法.因二元蚁群算法前期信息素匮乏需要较长搜索时间,引入二元粒子群算法对其进行优化,将粒子经过多次迭代之后得到的最优位置通过模糊函数映射成蚂蚁所需的信息素,在较短的时间内形成一条信息素落差明显的路径,缩短算法前期运行时间.最后将所用方法应用于北京,广州和上海三地雾霾天气关键影响因子的预测中,并结合10-交叉验证和SVM算法对预测结果分类准确率进行分析,通过与其它算法进行对比,结果表明文章算法预测结果具有较高可信度,为后期的雾霾治理工作提供了重要的参考依据.; 程美英倪志伟朱旭辉; 关键词：雾霾

融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法被引量：11: 2017年; 鉴于目前日益严重的雾霾污染,导致空气质量水平大幅下降,通过采用协同进化离散型人工鱼群算法,多重分形维数,并结合极限学习机,提出了融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法.首先使用佳点集理论初始化种群,通过引入人工鱼游速,改进人工鱼群算法聚群,追尾和觅食行为,及对其进行离散化,并引入竞争和合作机制;其次将协同进化离散型人工鱼群算法结合多重分形维数,对雾霾数据集进行约简;最后运用极限学习机建立雾霾预测模型.通过对北京,上海和广州三地区近两年的雾霾数据集进行实验及参数分析,实验结果表明,较其他方法,预测性能更优,具有良好的稳定性和可信性.; 朱旭辉倪志伟程美英李敬明金飞飞倪丽萍; 关键词：人工鱼群算法协同进化极限学习机

融合粗糙集和二元萤火虫算法的雾霾关键影响因素预测方法被引量：6: 2017年; 雾霾对人类的日常生活带来极大的危害,因而分析产生雾霾的关键影响因素尤为重要.针对目前传统算法预测雾霾关键影响因素存在的缺陷,从一维细胞自动机入手,提出了一种以基于群落弱连接机制的二元萤火虫算法(CWLBGSO)为搜索策略,粗糙集为评价准则的混合方法.CWLBGSO基于自然界中萤火虫间协同进化的"弱连接"机制,划分搜索空间,为每个子空间分配相应的种群,各子种群中的次优个体相互交互产生新个体,从而保持种群的动态多样性,然后将CWLBGSO结合粗糙集,应用于北京,广州和上海三地雾霾关键影响因素的预测中,并结合10交叉验证和SVM算法对预测结果分类准确率和影响因素进行分析,通过与其它算法进行对比,结果表明本文算法能有效剔除冗余因素,预测结果具有较高的稳定性和可行性.; 程美英倪志伟朱旭辉; 关键词：雾霾粗糙集 SVM

基于二元蚁群优化算法和分形维数的属性选择方法: 属性选择问题旨在不丢失数据原有价值的前提下，剔除数据中的冗余噪声信息，从而提高数据处理的效率和准确率，在数据预处理环节中占据至关重要的地位。属性选择问题主要包含四个主要方面:子集评估度量准则、采用搜索策略控制新属性子集的...; 程美英; 关键词：数据处理分形维数

基于生命周期的二元蚁群优化算法被引量：8: 2014年; 将自然生态系统中生物生命周期的思想引入二元蚁群优化算法中,通过对蚂蚁设置相应的营养阈值而执行繁殖、迁徙、死亡操作,从而保持种群的动态多样性,进而克服二元蚁群优化算法易陷入局部最优的缺陷,然后结合分形维数将该算法应用于属性约简问题中,通过UCI中的6个数据集进行测试,结果表明该算法具有较好的可行性和有效性.; 程美英倪志伟朱旭辉; 关键词：生命周期属性约简分形维数

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