江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ08209)
- 作品数：9 被引量：73H指数：5
- 相关作者：黎明鲁宇明李凌张俞杨红雨更多>>
- 相关机构：南昌航空大学南京航空航天大学北京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 元胞遗传算法演化规则的研究被引量：13
- 2009年
- 在Conway提出的"生命游戏"规则的基础上,为提高生命繁殖和生存的概率,通过改变周围邻居元胞的状态提出一种改进的演化规则。实验证明,结合元胞自动机的遗传算法,加入改进的演化规则后,用于求解复杂多峰函数优化问题获得了较好的效果。
- 张俞黎明鲁宇明
- 关键词：元胞自动机遗传算法函数优化
- 适应噪声环境的改进遗传算法被引量：2
- 2009年
- 遗传算法领域考虑噪声存在的情况非常复杂,设计合理的改进方法提高遗传算法的性能非常必要。从改进算法设计策略的角度,基于引进平滑滤波的方法提出了改进方法,并利用计算机仿真实验,与现有方法比较,结果表明改进的遗传算法不仅提高了算法的收敛性能,并且提高了算法的计算速度。归纳并通过实验表明了现有方法的有效性。最后,从信噪比这样一个新的角度对噪声环境下的遗传算法进行分析,得出了有效的改进方案。
- 胡爱凤黎明李军华
- 关键词：噪声环境遗传算法函数优化噪声模型信噪比SNB
- 自适应调整选择压力的灾变元胞遗传算法被引量：8
- 2013年
- 对于遗传算法而言,全局探索和局部寻优能力之间的平衡影响算法的性能,选择压力就代表着这个平衡。只有当全局探索和局部寻优之间的平衡达到最佳化才能够使算法又快又精确的寻求到全局最优解。随着算法运行,种群结构不断的变化,选择压力也在不断变化。分析研究了灾变元胞遗传算法的选择压力,根据种群多样性和种群收敛度,提出一种基于灾变参数调节选择压力的自适应元胞遗传算法。通过两个典型函数优化实验,表明选择压力自适应调节可提高算法性能,并得出这两个函数在寻优过程中的最佳选择压力变化规律,这为自适应算法设计提供了一种新的途径。
- 鲁宇明陈殊黎明冯亮
- 关键词：多样性元胞自动机遗传算法
- 一种具有演化规则的元胞遗传算法被引量：49
- 2010年
- 本文根据元胞个体密度与分布的演化规则,考虑整个空间元胞个体动态的相互作用,从更为真实模拟自然界的角度出发,提出了具有演化规则的元胞遗传算法(CEGA),并得到了算法中元胞演化选取准则.通过复杂典型测试函数的仿真实验结果表明,该算法较一般元胞遗传算法和一般遗传算法具有更好地维持群体多样性的能力,以利于有效地进行全局探索,逃出局部优,并具有更快的寻优速度.通过采用不同演化规则实验比较,得出中等密度分布的元胞个体有利于求解问题.
- 鲁宇明黎明李凌
- 关键词：元胞遗传算法元胞自动机多样性
- 基于多中心城市策略的分层元胞遗传算法被引量：2
- 2011年
- 为提高分层元胞遗传算法在解决复杂函数优化问题时的求解精度、收敛速度和求解效率。在分层元胞遗传算法的基础上借鉴西方经济理论中中心城市思想提出了一种基于多中心城市策略的分层元胞遗传算法。该算法在进化初期选择适应度值高的多个个体作为种群进化过程中的中心城市,中心城市周围元胞空间的个体按照一定的迁移规则往中心城市迁移,全局最优解从几个中心城市中产生,这样使算法在快速收敛的同时提高了种群的多样性,从而避免落入局部最优。对几个高维的复杂函数优化问题进行了仿真验证,实验结果表明改进的算法无论在收敛速度上还是解的精度上都有较好的效果。
- 鲁宇明蔡晔黎明
- 关键词：元胞遗传算法高维复杂函数
- 灾变机制下元胞遗传算法的选择压力研究被引量：6
- 2011年
- 对于遗传算法,全局探索和局部寻优之间的关系是算法好坏的核心问题,选择压力的变化直接影响着两者之间的平衡。研究了元胞遗传算法的选择压力,并在其灾变机制下进一步研究了其选择压力的变化规律,通过改变灾变规模和周期观察选择压的变化。灾变的发生使整个算法的选择压力降低,当灾变规模越大、周期越短,算法的选择压力也就越小。对于不同优化问题选择一个合适的选择压能使全局探索和局部寻优之间的平衡达到最佳化从而能够又快又精确地寻求到全局最优解。
- 陈殊鲁宇明杨红雨黎明
- 关键词：灾变元胞遗传算法
- 基于遗传算法的故障特征优化研究被引量：4
- 2010年
- 故障原始样本特征集中往往存在着冗余和不相关的分量。为了提高故障诊断系统的快速性和准确性,有必要采取适当的方法对故障诊断系统进行特征优化。为此提出了一种基于遗传算法的故障特征优化方法。方法对基本遗传算法的种群初始化方法,并对运算子进行了改进,同时利用支持向量机分类识别率构造遗传算法的适应度函数。通过对汽轮机减速箱轴承故障样本数据特征优化实例分析,结果表明方法能够得到更有利于分类的特征子集,使得故障诊断的准确率和计算效率都得到了改善,为关键设备状态监控与故障诊断提供了更为可靠的依据。
- 刘运黎明董华
- 关键词：故障诊断遗传算法支持向量机
- 灾变机制下的元胞遗传算法被引量：2
- 2009年
- 文章提出了一种改进的加入灾难的元胞遗传算法。该算法是细粒式并行遗传算法和粗粒式并行遗传算法的混合形式。在遗传算法和元胞自动机的原理基础上,通过加入灾难的方式,用于求解复杂函数优化问题,获得了较好的效果。
- 张俞黎明鲁宇明龙佳丽
- 关键词：元胞自动机遗传算法函数优化灾难
- 基于个体差异移民的改进元胞遗传算法被引量：8
- 2011年
- 针对灾变元胞遗传算法中的精英策略,在求解具有欺骗性的优化问题时易陷入次优解的情况,分析了几种移民策略。提出了一种基于个体差异的新移民策略,在灾变发生后,灾难区域以这种新的移民策略迁移个体。通过两个具有欺骗性典型函数的实验,表明在灾变机制元胞遗传算法中采用新的移民策略能提高数值优化函数的精度和收敛率,具有更好的全局搜索和局部搜索性。
- 鲁宇明黎明李凌杨红雨
- 关键词：元胞遗传算法灾变精英策略多样性
