李珂

作品数：7被引量：37H指数：4
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发文主题：多目标优化多目标进化算法种群维护最小生成树自适应邻域更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《计算机工程与应用》《电子学报》《控制理论与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目湖南省自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
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一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法被引量：12
《计算机研究与发展》2012年第2期312-326,共15页郑金华 李珂 李密青 文诗华 
国家自然科学基金项目(60773047);湖南省自然科学基金项目(09JJ6089)
通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体...
关键词：最小生成树 树邻域密度 适应度赋值 Hypervolume指标 种群维护 多目标进化算法 
基于最小二乘法的高维目标减少算法被引量：6
《控制理论与应用》2011年第7期947-955,共9页郑金华 周聪 李珂 吕卉 
国家自然科学基金资助项目(60773047);湖南省教育厅重点科研项目资助项目(06A074)
多目标进化算法在许多领域有广泛的应用,大部分文献都只针对二维与三维的测试问题,目标减少成为高维优化的热点之一.本文从决策者角度考虑冗余目标问题,提出了基于最小二乘法的目标减少算法(ORLSM),该方法将每个目标函数分段拟合为若干...
关键词：高维目标进化 目标减少算法 最小二乘法 评价方法 
一种非均匀分布问题分布性维护方法被引量：4
《电子学报》2011年第4期946-952,共7页李密青 郑金华 李珂 
国家自然科学基金(No.60773047;No.61070088);湖南省自然科学基金(No.09JJ6089;No.10JJ3072)
几乎所有多目标进化算法(multi-objective optimization evolutionary algorithm,MOEA)都是针对Pareto最优面为均匀分布问题而言.然而现实中很多问题Pareto最优面是非均匀分布的,决策者希望得到一个与Pareto最优面分布类似的解集.现存...
关键词：多目标优化 多目标进化算法 非均匀分布 分布性维护 测试函数 杂乱度 
高维目标减少算法被引量：2
《计算机工程与应用》2010年第11期38-41,94,共5页陈静 周聪 李珂 郑金华 
国家自然科学基金No.6997403;湖南省自然科学基金No.05JJ30125~~
在多目标优化中,许多实际问题都是由很多目标(超过三个)所组成,但是目前提出的大多数算法却只有在三维以下时高效。由于超过三维的情况无法用欧式空间来表示,而且在处理高维问题时,算法的时间复杂度通常很高,因此人们开始考虑将高维目...
关键词：多目标优化 冗余目标减少 数据拟合 
基于空间交配遗传算法的收敛性分析被引量：8
《模式识别与人工智能》2010年第5期639-645,共7页郑金华 吕卉 伍军 周聪 李珂 李密青 
国家自然科学基金项目(No.60773047);湖南省教育厅重点科研项目(No.06A074);湖南省教育厅一般项目(No.07C752)资助
基于空间交配遗传算法(GASM)采用空间交配遗传算子,有效克服早熟收敛问题,但缺少相关理论分析.文中采用马尔可夫链分析基于空间交配遗传算法的收敛性.证明采用最优个体保留机制的GASM,可收敛到全局最优解.同时证明在没有变异算子的情况...
关键词：空间交配 遗传算法 快速蜂群优化算法 马尔可夫链 收敛性 
基于动态ε支配的多目标遗传算法
《计算机工程与应用》2009年第1期69-72,共4页李珂 郑金华 周聪 
国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划(863);教育部留学回国人员科研启动基金;湖南省自然科学基金;湖南省教育厅重点科研项目(No.06A074)~~
基于Pareto支配的MOEA存在着一些缺陷,如容易出现退化现象等。而基于ε支配的MOEA可以比较好地解决这些问题,并具有比较理想的收敛性和分布性。但是采用传统的ε-MOEA时,最大的困难就是ε的值的设定,并且传统的MOEA得出的解在边界部分...
关键词：多目标优化 动态ε支配 基于动态ε支配的多目标遗传算法(DEMOEA) 
一种改进的基于差分进化的多目标进化算法被引量：6
《计算机工程与应用》2008年第29期51-56,共6页李珂 郑金华 
国家自然科学基金No.60773047;湖南省教育厅重点科研项目(No.06A074)~~
近年来运用进化算法(EAs)解决多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problems MOPs)引起了各国学者们的关注。作为一种基于种群的优化方法,EAs提供了一种在一次运行后得到一组优化的解的方法。差分进化(DE)算法是EA的一个分支,...
关键词：多目标优化 差分进化 多目标进化算法(CDE) 
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