刁鹏飞
- 作品数：7 被引量：46H指数：5
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于引力搜索算法的异构无线传感器网络路由分簇算法被引量：16
- 2017年
- 针对异构无线传感器网络簇头节点能耗大、网络寿命较低等问题,提出一种路由分簇算法.以均衡簇头节点的能耗为目标,采用引力搜索算法对网络簇头的通信链路进行规划,从而降低簇头节点间通信的负载能耗.为同时兼顾普通节点和簇头节点的工作时间,根据普通节点与高能节点携带能量的差异和簇头节点的负载情况进行分簇.实验结果表明,所提出的路由分簇算法相对于目前优化性能较好的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和最小距离聚类法(LDC),在不同检测环境、不同的节点布撒比例下,能够更好地均衡节点能耗,从而获得更长的网络寿命.
- 毕晓君刁鹏飞
- 关键词：异构无线传感器网络路由分簇引力搜索算法
- 结合分解技术的多目标引力搜索算法被引量：4
- 2015年
- 针对基于分解的多目标遗传算法在解决多目标问题时无法有效解决前沿面非均匀、不连续的问题,提出一种基于分解技术的多子群串行搜索的多目标引力搜索算法(MOGSA/D).为充分利用算法优化分解出的目标函数所得到的进化信息、提高收敛速度,采取多种群串行的搜索方式;针对理想前沿面为非超平面的情况,提出一种预测理想前沿面形状的方法,并针对预测结果选择适合的权重系数生成方式;为提高解集的整体质量,提出一种基于目标权值的策略删减种群.通过标准测试函数的实验验证,所提算法与其他多目标进化算法相比在解集的收敛性以及分布性上均有较大提高,验证了算法的有效性.
- 毕晓君刁鹏飞王艳娇肖婧
- 关键词：引力搜索算法多目标优化
- 基于区域特征的SCM多聚焦图像融合算法
- 2016年
- 针对人眼对图像局部区域更敏感的特点,提出一种基于图像区域特征的自适应脉冲发放皮层模型(SCM)的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦图像融合过程分为2个阶段:第1阶段基于图像的源图像局部区域特征对比,融合相同区域及优越区域;然后采用SCM模型对2幅图像的差异区域进行融合并相应的提出一种融合准则;为得到最佳的模型融合参数,采用引力搜索算法进行智能寻优,且为了提升算法的求解性能采用2种自改进策略。仿真实验采用3组标准图片对算法进行验证,本文算法均取得较好的融合效果,验证本文所提算法的有效性。
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- 关键词：多聚焦图像融合
- 求解动态优化问题的改进多种群引力搜索算法被引量：5
- 2015年
- 针对目前多种群算法解决动态优化问题时存在过多冗余计算、寻优精度低等缺陷,提出多种群串行搜索的引力搜索算法。采用多种群串行搜索的策略,便于当前子种群利用其他已收敛种群的进化信息。为解决多峰重复搜索而带来的冗余计算问题,提出具有约束条件的初始化策略,给予初始化的粒子以方向性的指引,避免其初始化在已寻峰区域;采用距离判决的策略发现并终止多峰重复搜索。为全面的监测环境变化及解决多样性丢失问题,提出一种监测环境策略及追踪策略。研究结果表明:所提算法,面对不同的环境变化程度以及不同的峰值数量,其求解精度都优于其他7种对比算法的求解精度,证明该算法在求解动态优化问题上的优越性。
- 毕晓君刁鹏飞王艳娇肖婧
- 基于混合策略的引力搜索算法被引量：8
- 2014年
- 为了提高引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)在处理单目标优化问题上的综合能力,提出了一种基于混合改进策略的GSA。依照种群个体自身的进化情况,提出个体进化率的进化策略,以提高算法的收敛速度;采取方向性的变异策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部开采能力,最大限度地降低了种群陷入局部最优的可能。基于标准测试函数的仿真实验表明,基于混合策略的GSA算法可有效避免早熟收敛,在收敛精度和收敛速度上与标准的GSA算法以及相应的改进算法相比有显著提高。
- 毕晓君刁鹏飞肖婧
- 关键词：进化计算群体智能引力搜索算法函数优化
- 基于节点休眠的水下无线传感器网络覆盖保持分簇算法被引量：13
- 2018年
- 为有效延长水下无线传感器网络的生命周期、保持网络覆盖率,该文提出一种基于节点休眠的覆盖保持分簇算法。首先计算网络节点的覆盖冗余度,并对覆盖冗余度高的节点执行休眠策略,然后以网络覆盖率及节点能耗均衡性为目标,采用多目标算法进行求解,再利用TOPSIS法从非支配解集中选出较优解,当有节点死亡时,通过唤醒策略保持网络覆盖率。仿真结果表明,与目前较好的网络规划算法相比,该文算法能够更好地降低网络能耗,延长网络生命周期并保持网络对环境的覆盖率。
- 刁鹏飞刁鹏飞
- 关键词：水下无线传感器网络多目标优化TOPSIS
- 基于分解技术的动态多目标引力搜索算法被引量：5
- 2018年
- 为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根据相邻子种群最优解的相似性与同一权重向量对应子种群最优解的相似性,提出一种新的对最优解的预测模型,以缩小环境变化后各子问题的搜索空间,提高算法的求解效率.最后与目前较先进的静态多目标算法和预测策略在四个测试问题上进行比较,实验结果表明,当待优化问题随时间变化时,本文方法能够取得收敛精度更高、解集分布性更好的最优解集.
- 刁鹏飞刁鹏飞毕晓君
