陕西省教育厅科研计划项目(07JK180)

作品数：7被引量：24H指数：2
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相关期刊：《山西大学学报（自然科学版）》《计算机工程与设计》《海南大学学报（自然科学版）》《计算机研究与发展》更多>>
相关主题：PSO算法多目标优化非线性规划PARETO最优解进化算法更多>>
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B-值Dirichlet级数确定的整函数的(p,q)(R)级和(p,q)(R)型
《山西大学学报（自然科学版）》2010年第1期14-16,共3页刘素红 郭海燕 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2006A12);陕西省教育厅科学计划研究项目(07JK180)
利用Newton多边形研究了B-值Dirichlet级数确定的整函数的增长性,较方便地得到了B-值Dirichlet级数的(p,q)(R)级及型和下(p,q)(R)级与系数关系的若干结果.
关键词：B-值DIRICHLET级数 (p q)(R)级 下(p q)(R)级 (p q)(R)型 NEWTON多边形 
解约束优化问题的新PSO算法被引量：2
《西安科技大学学报》2008年第3期589-593,共5页刘淳安 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2006A12);陕西省教育厅科学研究计划项目(07JK180);宝鸡文理学院重点科研计划项目(ZK0619)
对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算...
关键词：约束优化 PSO算法 平滑技术 动态交换 
基于k-均值的自适应PSO优化算法
《海南大学学报（自然科学版）》2008年第2期179-182,共4页刘淳安 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2006A12);陕西省教育厅科学研究计划项目(07JK180);宝鸡文理学院重点科研项目(ZK0619)
提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法(KCMPSO).首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子群体中的最好个体更新自己的位置和速度,其次引入自适应变异算子,有效地...
关键词：PSO优化算法 K-均值聚类 自适应变异 
带Levy变异的约束优化PSO算法被引量：2
《西华大学学报（自然科学版）》2008年第2期72-75,共4页刘淳安 
陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2006A12);陕西省教育厅科学研究计划项目(No.07JK180);宝鸡文理学院重点科研计划项目(No.ZK0619)
提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(LCPSO)。该方法引入了Levy变异策略,使算法LCPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷。为更好求解约束边界附近的全局最优解,算法在选择下一代个体时保持群体中不可行解的一定比例,这样,不...
关键词：约束优化 PSO算法 Levy变异 种群多样性 
基于新模型的动态多目标优化进化算法被引量：14
《计算机研究与发展》2008年第4期603-611,共9页刘淳安 王宇平 
国家自然科学基金项目(60374063);陕西省自然科学基础研究计划基金项目(2006A12);陕西省教育厅科研计划基金项目(07JK180);宝鸡文理学院重点科研基金项目(ZK0619)
在动态多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在时间连续发生变化的情况下依然能求出分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.对动态多目标优化问题连续变化的时间变量区间进行了任意划分,在得到...
关键词：多目标优化 动态优化 进化算法 PARETO最优解 全局收敛性 
非线性规划问题的极大熵多目标粒子群算法被引量：6
《计算机工程与设计》2008年第4期914-916,共3页刘淳安 
国家自然科学基金项目(60374063);陕西省自然科学基础研究计划基金项目(2006A12);陕西省教育厅科学技术研究计划基金项目(07JK180);宝鸡文理学院重点科研基金项目(ZK0619)
结合非线性规划的约束条件构造了一个新的极大熵函数,利用该函数将问题转化成了两个目标的多目标优化问题。通过对违反约束动态的进行惩罚,提出了一种新的极大熵多目标粒子群算法。该方法能有效的保持群体中不可行解的一定比例,从而增...
关键词：非线性规划 约束规划 多目标优化 粒子群算法 动态惩罚 极大熵 
基于一维搜索和动态调节的非线性规划PSO算法
《运筹与管理》2007年第5期9-12,34,共5页刘淳安 
国家自然科学基金项目(60374063);陕西省自然科学基础研究计划项目(2006A12);陕西省教育厅科学研究计划项目(07JK180);宝鸡文理学院重点科研计划项目(ZK0619)
对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数法的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题的新PSO算法(NSDPSO),该方法融入了一维搜索和动态调节技术,使NSDPSO很好地克服了标准PSO算法在前期收敛较快而在后期易陷...
关键词：非线性规划 PSO算法 一维搜索 动态调节 
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