李长河
- 作品数：4 被引量：21H指数：3
- 供职机构：中国地质大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于混沌的粒子群优化算法研究与进展被引量：9
- 2007年
- 粒子群优化算法因简单、容易实现,被越来越多地应用于众多应用领域,但其存在着容易陷入局部最优等缺点。混沌是一种普遍的非线性现象,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,尤其是混沌的遍历性特点,使其可以作为搜索过程中避免陷入局部极小的一种优化机制。将二者结合求解优化问题,改善了粒子群摆脱陷入局部极值的能力,提高了算法收敛速度。论述了混沌粒子群优化算法的研究进展。
- 张丹李长河
- 关键词：粒子群算法混沌函数优化
- 具有偏序属性的偏爱Pareto占优关系被引量：1
- 2014年
- K个目标的多目标优化问题的经典Pareto最优前沿通常是K-1维的,当K>3时,父亲群体和儿子群体常常全都非劣,以致于多目标演化算法无法进行优胜劣汰操作而失效.文中提出一种具有偏序属性的新型Pareto占优关系,称之为偏爱Pareto占优.它能够缩小Pareto集合的规模,因而只要用偏爱Pareto占优关系替代原有的经典占优关系,现有的多目标算法就可以有效地求解"很多"目标的优化问题.
- 曾三友秦莎李长河张青丁立新
- 关键词：多目标演化算法多目标优化偏序关系
- 一种新的基于网格的函数优化算法被引量：7
- 2007年
- 提出了一种新的确定性的函数优化算法——网格算法(GPA),并介绍了基于节点的网格生成策略。尤其对于高维问题,介绍了一个快速随机生成算法,解决了种群规模的爆炸增长问题。阐述了网格算法快速收敛的特点,并通过实验与快速演化规划算法和遗传算法进行比较,证明了算法的有效性。
- 于干李长河康立山
- 关键词：网格算法有效性函数优化
- 基于学习的动态多目标方法求解约束优化问题被引量：4
- 2017年
- 提出一种用多目标技术求解约束优化问题的算法.该算法有3个特征:1)将约束优化问题转化为等价的动态约束多目标优化问题,然后用动态约束多目标演化算法求解动态约束多目标优化问题;2)演化初始阶段,拓宽约束边界以使整个种群可行;演化过程中,约束边界微弱的收缩以确保动态约束多目标演化算法中种群的大多数个体仍是可行的,这使动态约束多目标演化算法如同多目标演化算法求解无约束问题一样有效;3)采用基于学习的机制自适应调整演化算法的参数,以提高算法效率.实验结果表明,与4个当前较为先进的约束处理算法相比,本文算法效果更优.
- 焦儒旺曾三友李晰李长河
- 关键词：演化算法多目标优化动态多目标优化
