陈哲
- 作品数：6 被引量：29H指数：4
- 供职机构：南京信息工程大学计算机与软件学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于群体分布特征的自适应多目标粒子群优化算法被引量：5
- 2017年
- 针对多目标优化问题求解,提出基于群体分布特征的多目标自适应粒子群优化算法(pd MOPSO).首先借助统计方法分析归档集在决策空间的分布特征,以此划分进化状态,指导全局引导粒子的选择;然后设计粒子重排策略,动态调控种群的分布;最后依据进化状态设计不同的归档集维护策略,实现归档集中分布性和收敛性的均衡.以ZDT、DTLZ和CEC09为测试集,与7种多目标优化算法对比,指标IGD、Spread和ER结果表明,所提出的算法在收敛性和分布性上均有显著优势.
- 耿焕同陈哲陈正鹏薛羽
- 关键词：粒子群多目标优化自适应
- 基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法被引量：14
- 2019年
- 针对动态多目标问题求解,提出一种基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法.首先借助分解思想,将目标问题划分为多个不同的子问题,当问题动态变化时,选择对应于不同子问题的优化个体检测环境变化程度,以提高算法对不同动态问题的适应与响应能力;然后,设计一种群体预测策略,通过将目标空间中相同收敛方向上不同时刻的个体位置转换为时间序列,引入时间序列预测方法预测下一刻位置,从而提高预测种群的多样性和有效性,进而有效减少算法在问题变化后的收敛时间;最后,为避免问题发生变化后个体与子问题不匹配,设计一种再匹配策略,以提高预测策略的准确性.实验结果表明,在6个标准动态多目标测试问题上,与2个动态多目标优化算法进行比较,所提出算法在收敛性、分布性与稳定性上均具有显著优势.
- 耿焕同周山胜陈哲韩伟民
- 关键词：动态多目标优化粒子群优化
- 基于平衡搜索策略的多目标粒子群优化算法被引量：6
- 2017年
- 鉴于平衡全局和局部搜索在多目标粒子群优化算法获取完整均匀Pareto最优前沿方面的重要性,设计平衡全局和局部搜索策略,进而提出改进的多目标粒子群优化算法(bs MOPSO).文中策略在局部搜索方面设计归档集自挖掘子策略,通过对归档集中均匀分布的部分粒子进行柯西扰动,使归档集涵盖整个前沿面的局部搜索.在全局搜索方面设计边界最优粒子引导搜索子策略,以边界最优粒子替换部分粒子的全局最优解,引导粒子向各维目标的边界区域搜索.选取4种对比算法在ZDT和DTLZ系列的部分测试函数上进行实验,结果表明bs MOPSO具有更快的Pareto最优前沿收敛效率和更好的分布性.
- 耿焕同陈正鹏陈哲周利发
- 关键词：多目标优化粒子群优化
- 一种台风路径预测方法
- 本发明涉及一种台风路径预测方法，采用基于范例推理的技术，并结合客观预报的方法对台风移动路径进行相似性预测，首先在预测上大大缩短了传统数值预报所需要的时间，同时对于传统预测法，需要大型计算机进行辅助运行而言，一方面，本发明...
- 耿焕同周利发陈哲李俊徽
- 文献传递
- 基于多样性策略的动态多目标粒子群优化算法研究及应用
- 动态多目标优化问题在现实中普遍存在，研究求解此类问题的优化算法，对推动该领域的发展有重要研究与现实意义。目前，虽然粒子群优化算法因其在优化实际问题时的精度高、收敛快等优势，被广泛应用于静态优化问题中。但当其被拓展至动态多...
- 陈哲
- 关键词：动态多目标优化粒子群优化算法
- 一种均衡各速度项系数的多目标粒子群优化算法被引量：4
- 2016年
- 粒子群优化算法已成为求解多目标优化问题的有效方法之一,而速度更新公式中的惯性、局部和全局3个速度项的系数的动态合理设置是算法优化效率的关键问题。为解决现有算法仅单独设置各速度项系数导致优化效率不高的问题,提出了一种均衡各速度项系数的多目标粒子群优化算法。该方法旨在通过粒子的局部最优和全局最优的信息来引导种群的进化方向,动态调整每一个粒子速度项系数来均衡惯性、局部和全局3个速度项在搜索中的作用,从而更为准确地刻画算法的搜索能力和搜索精度,更好地平衡算法的探究和探索能力,进一步提高粒子群优化算法解决复杂多目标优化问题的效率。在7个标准测试函数上进行实验,并与5种经典的进化算法进行对比,结果表明新算法在综合指标IGD以及多样性评估指标Δ评分上具有更好的收敛速度和分布性,验证了新算法的有效性。
- 耿焕同赵亚光陈哲李辉健
- 关键词：粒子群优化算法自适应多目标优化
