彭勇
- 作品数：7 被引量：35H指数：4
- 供职机构：中国科学院沈阳计算技术研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目国家科技重大专项安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 有向几何在图形化数控编程系统中的应用被引量：4
- 2010年
- 为了契合数控编程系统向图形化、智能化发展的方向,丰富国产数控系统的编程方式,该文对面向车间的图形化数控编程系统进行了研究,在分析有向几何理论和图形化数控编程系统的基础上,提出了利用有向几何设计图形化数控编程系统的核心算法,实现了用图形化菜单与用户交互的编程系统。实验表明,该算法具有通用性,利用此算法实现的系统具有提高编程效率,对硬件资源占用较少等优点,对国产数控系统的发展有积极作用。
- 安晓荣吴文江彭勇王兴举
- 关键词：图元图形化数控编程
- 面向多模态函数优化的改进小生境粒子群算法
- 2011年
- 为了保持群体多样性以增强全局搜索能力,小生境技术在遗传算法中得到了广泛应用.针对多模态函数优化问题,将小生境技术引入到粒子群算法中,建立小生境熵作为群体多样性的量化指标,实时考查进化过程中群体的多样性并调整进化参数;结合数论中的佳点理论,提出一种在解空间使用佳点搜索的群体多样性发掘方法,使得进化过程中群体多样性水平始终保持在设定的阈值之上,从而改善算法的全局搜索能力以期跳出局部最优;在此基础上提出一种旨在找出全部全局最优解和局部最优解的新型串行多群体小生境粒子群算法.数值实验表明,改进的小生境粒子群算法在求解多模态函数优化问题时具有较好的自适应性和收敛性.将算法应用于图像配准实验中,使得配准参数估计误差有明显降低.
- 彭勇林浒安晓荣
- 关键词：多模态函数优化小生境技术粒子群算法
- 面向多目标优化的适应度共享免疫克隆算法被引量：11
- 2011年
- 多目标优化的目标在于使得解集能够快速的逼近真实Pareto前沿.针对解的分布性问题,以免疫克隆算法为框架,引入适应度共享策略,提出了一种新的具有良好分布性保持的多目标优化进化算法;算法建立外部群体以保存非支配解,以Pareto占优和共享适应度作为外部群体更新与激活抗体选择的双重标准.为了增强算法对决策空间的开发能力,引入佳点搜索方法,在决策空间生成具有均匀散布特征的佳点集.通过数值实验,与经典的多种多目标进化算法比较,新算法得到的解集在收敛性和分布性方面均具有明显的改善.
- 林浒彭勇
- 关键词：多目标优化免疫克隆算法佳点集
- 变焦佳点集遗传算法被引量：2
- 2010年
- 通过使用数论佳点集理论与方法构造出佳点交叉算子,佳点集遗传算法(GGA)具有更快的收敛速度和精度,且避免了常见的早期收敛现象,但是二进制编码的佳点集遗传算法在位串长度确定的情况下无法克服二进制与实数之间的映射误差。针对二进制编码遗传算法存在从最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出含有变焦因子的佳点集遗传算法来变相增加位串编码长度以期缩小该映射误差,提高搜索效率和求解精度。通过不同维数下的Benchmark测试函数的仿真结果表明,改进的算法具有全局收敛、求解精度和搜索效率高的优点。
- 彭勇林浒卜霄菲
- 关键词：佳点集遗传算法函数优化
- 五轴数控31/21/2轴倾斜面加工算法被引量：3
- 2011年
- 针对五轴机床对带倾斜面类零件加工时编程难度大且精度较低的问题,采用31/21/2轴加工方法,通过定义可以简化加工编程的空间特性坐标系建立了任意结构五轴机床31/21/2轴加工的运动学模型.利用齐次变换矩阵和正向、逆向运动学相结合的方法详细论述了基于特性坐标系的适合三种典型五轴机床的31/21/2轴加工算法.此算法把31/21/2轴加工的空间编程问题转化为倾斜面平面编程问题,不仅简化编程而且可提高机床加工能力和生产效率.通过仿真实验验证了该算法的可靠性和高效性.
- 林浒卜霄菲郑飂默彭勇
- 关键词：数控编程
- 佳点集遗传算法及其在PID控制中的应用被引量：5
- 2009年
- 传统遗传算法具有收敛速度慢、局部寻优能力较差且容易出现"早熟"等现象,运用数论中的佳点集理论与方法对其进行改进。改进的算法通过生成一种具有良好多样性的均匀初始种群,构造出新型的佳点交叉算子和变异算子,使得在进化过程中子代可以更好地继承父代的优良特性,有效地改善了传统算法的全局收敛速度,避免了"早熟"现象的发生。将此改进算法应用于工业PID控制器的参数寻优,仿真结果显示出佳点集遗传算法明显提高了搜索速度,系统的动态性能和稳定性也有明显改善。
- 彭勇施宁林浒
- 关键词：佳点集遗传算法参数寻优
- 一种新的聚类有效性函数被引量：10
- 2010年
- 聚类有效性函数是用于评价聚类结果优劣的指标,准确地给出初始聚类类别数将使得聚类结果趋于合理化。根据模糊不确定性理论及聚类问题的基本特性,引入了新的紧密度度量指标Di(U;c),在此基础上提出了一个旨在寻求最优聚类类别数的有效性函数。该函数基于数据集的紧密度与分离度特征,综合考虑了数据成员的隶属度及数据集的几何结构。实验结果表明该有效性函数能够发现最优的聚类类别数,对于分类结构较为明确的数据集表现出良好的性能,并且对于权重系数具有良好的鲁棒性。
- 彭勇吴友情
- 关键词：模糊聚类聚类有效性模糊C均值
