孙研

作品数：3被引量：75H指数：3
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供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：蚁群算法K-均值TSP角色面向对象更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《控制与决策》《电子学报》《计算机工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
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一种面向对象的多角色蚁群算法及其TSP问题求解被引量：47
《控制与决策》2014年第10期1729-1736,共8页杜鹏桢 唐振民 孙研 
国家自然科学基金项目(91220301;61371040);高等学校学科创新引智计划课题(B13022)
蚁群算法的改进大多从算法本身入手或与其他算法相结合,未充分利用待解决问题所包含的信息,提升效果较为有限.对此,提出一种面向对象的多角色蚁群算法.该算法充分利用旅行商问题(TSP)对象的空间信息,采用k-均值聚类将城市划分为不同类别...
关键词：蚁群算法 面向对象 多角色 K-均值 旅行商问题 2-Opt 
一种混合蜂群算法的自适应细菌觅食优化算法被引量：5
《计算机工程》2014年第7期138-142,共5页杜鹏桢 唐振民 孙研 
国家自然科学基金资助项目(91220301;61371040);高等学校学科创新引智计划基金资助项目(B13022)
针对细菌觅食优化算法(BFOA)全局搜索能力差和易陷入局部最优的缺点,提出一种混合人工蜂群算法(ABC)的自适应细菌觅食优化算法。借鉴ABC的雇佣蜂行为,设计一种新的雇佣蜂式趋化方式,以提高算法的全局搜索能力。同时将原固定步长趋化改...
关键词：细菌觅食优化算法 人工蜂群算法 自适应步长 雇佣蜂式趋化 t分布扰动 对立学习 
不确定环境下基于改进萤火虫算法的地面自主车辆全局路径规划方法被引量：23
《电子学报》2014年第3期616-624,共9页杜鹏桢 唐振民 陆建峰 孙研 
国家自然科学基金(No.91220301;No.61371040);高等学校学科创新引智计划资助课题(No.B13022)
针对地面自主车辆的特点,提出了一种基于改进萤火虫算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)的路径规划方法.首先利用GSO覆盖多个局部最优解的能力,一次生成多条规划路径;然后提出两种路径切换算法,分别用于调优和脱困.在通过路径交叉点...
关键词：路径规划 地面自主车辆 人工萤火虫算法 二次规划 路径切换 
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