陶莉莉
- 作品数：2 被引量：13H指数：1
- 供职机构：上海第二工业大学工学部更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种自适应多策略差分进化算法及其应用被引量：12
- 2016年
- 针对差分进化算法由于固定参数设置而易早熟或陷入局部最优的问题,提出了一种自适应多策略差分进化算法(SMDE)。该方法以基本差分进化为框架,首先引入一个变异策略候选集合,一个缩放因子候选集合和一个交叉参数候选集合,然后在搜索过程中,以过去的搜索信息为基础,自适应地为下一时刻进化群体中的每个个体从候选集合中选择一组合适的变异策略和控制参数,以便在不同的进化时刻设置合适的变异策略和控制参数。对10个常用的标准测试函数进行优化计算,并与其他算法的结果进行了比较,实验结果表明,SMDE具有较好的搜索精度和更快的收敛速度。将SMDE用于化工过程动态系统不确定参数估计问题,实验结果表明该算法能较好地处理实际工程优化问题。
- 徐斌陶莉莉程武山
- 关键词：差分进化算法自适应动态系统参数估计
- 多策略蜂群算法及在数字系统建模中的应用被引量：1
- 2017年
- 为提高人工蜂群算法的全局搜索能力,提出一种多策略蜂群算法(multi-strategy based artificial bee colony algorithm:m ABC)。该算法设计一种基于最优蜜源的位置计算策略,然后与经典蜜源位置计算策略合作,在引领蜂阶段,以随机进化模式对蜜源进行更新,在跟随蜂阶段,以组合进化模式对蜜源进行更新。同时,设计一种基于差分进化算子的侦察蜂进化模式。对10个经典测试函数和2个数字系统建模问题进行实验仿真,实验结果表明,相比标准蜂群算法,m ABC算法模式有能效地平衡算法的探索和开发能力,提高收敛速度和最优解的精度,具有良好全局搜索效率,是一种有效的求解全局优化问题的方法。
- 徐斌程武山陶莉莉钱锋
- 关键词：人工蜂群算法全局优化
