程亮
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室更多>>
- 发文基金：北京市自然科学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>>
- 基于链模型和粒子群的贝叶斯网结构学习算法被引量：3
- 2011年
- 为提高学习贝叶斯网络结构的效率,提出一种基于链模型和粒子群的学习算法。利用包含贝叶斯网节点间因果关系信息的规则链模型来衡量拓扑序列的优劣,提高搜索的拓扑序列的质量,为粒子位置可选择的优化算法加上动态权重系数,平衡全局搜索和局部搜索,提高算法的搜索能力。实验结果表明,与I-ACO-B算法相比,该算法不仅能获得更好的解,且收敛速度也有一定的提高。
- 赵学武冀俊忠程亮刘椿年
- 关键词：粒子群优化算法
- 量子蚁群算法求解多任务联盟问题被引量：8
- 2013年
- 针对蚁群算法在求解多任务联盟问题(multi-task coalition problem,MTCP)时存在的求解精度不高、迭代次数多的不足,利用量子计算的并行性,提出了一种求解多任务联盟问题的量子蚁群算法.首先,利用量子叠加态给出了基于Agent的量子编码,使1个Agent能占据空间中的2个位置;其次,为使旋转角获得合适的大小和方向,提出了一种基于信息素的自适应修正旋转角调整策略;最后,通过对量子编码进行观测,给出了基于量子态的蚂蚁寻优策略.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法不仅能获得更高质量的解,而且收敛速度也有显著的提高.
- 冀俊忠程亮赵学武刘椿年
- 关键词：蚁群算法量子蚁群算法量子旋转门多AGENT系统多任务联盟
- 基于相对距离和关联度的多任务联盟的蚁群算法被引量：1
- 2013年
- 针对蚁群算法在求解多任务联盟问题(multi-task coalition problem,MTCP)时存在的迭代次数多、求解精度不高的问题,提出了一种基于相对距离和关联度的蚁群算法.该算法针对蚁群算法搜索机制和信息素增量模型,提出了2种策略.首先,为提高资源利用效率,减少Agent的能力浪费,引入了相对距离的概念,提出了基于相对距离的搜索机制;其次,为强化蚂蚁间的协作,利用已获得的解信息,给出了一种基于关联度的信息素增量模型.仿真实验结果表明,与已有的一些算法相比,本文算法不仅能获得更好的联盟结构,而且具有较快的收敛速度.
- 冀俊忠程亮赵学武刘椿年
- 关键词：蚁群算法多AGENT系统
