黄正新
- 作品数：5 被引量：139H指数：5
- 供职机构：广西民族大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金教育部重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 人工萤火虫群优化算法分析改进及应用研究
- 人工萤火虫群优化（Glowworm Swarm Optimization,GSO）算法是一种新的群智能优化算法。至今,人工萤火虫群优化算法已在多模态函数优化、多信号源追踪、多信号源定位、集体机器人学和有害气体泄漏定位等方...
- 黄正新
- 关键词：多模态函数优化旅行商问题聚类
- 文献传递
- 求解TSP问题的离散型萤火虫群优化算法被引量：80
- 2012年
- 基于求解TSP问题,提出一种离散型萤火虫群优化(DGSO)算法,该算法结合TSP问题特点,给出一种有效编码和解码方法,并定义适合编码的个体间距离计算公式和编码更新公式.同时,为增强算法求解TSP问题的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,算法使用了操作简单的2-Opt优化算子.最后,通过对10个TSP问题进行仿真实验,实验结果表明本文提出的算法是在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到已知最优解.在大规模TSP算例中算法获得的最优值与理论最优值的误差也在1%以下.
- 周永权黄正新刘洪霞
- 关键词：TSP问题
- 自适应步长萤火虫群多模态函数优化算法被引量：19
- 2011年
- 针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度低等缺陷,提出一种自适应步长萤火虫群多模态函数优化算法(SASGSO)。该算法解决了萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数所存在的不足;同时SASGSO算法也可找到多模态函数的所有极值点。数值实验仿真表明,该算法具有操作简单、易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。
- 黄正新周永权
- 关键词：多模态函数GSO
- 变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法被引量：13
- 2012年
- 针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。
- 黄正新周永权
- 关键词：多模态函数优化自适应多峰函数
- 求解TSP的人工萤火虫群优化算法被引量：45
- 2012年
- 人工萤火虫群优化算法是一种新型群体智能算法,已在复杂多目标函数优化方面得到了成功的应用,并表现出良好的性能.为了充分发挥人工萤火虫群优化算法的优点,将该算法与C2Opt算子相结合,设计了求解旅行商问题(TSP)的一个新的高效人工萤火虫群优化算法,并用其求解TSP这一经典的NP难问题.通过对比TSP实例测试,所得结果表明,所提出算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下可以收敛到已知的最优解.
- 周永权黄正新
- 关键词：荧光素旅行商问题组合优化
