程适

作品数：3被引量：162H指数：3
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供职机构：宁波诺丁汉大学更多>>
发文主题：多目标优化人工蜂群算法群体智能范式粒子群优化更多>>
发文领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
发文期刊：《智能系统学报》《计算机科学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金广东省自然科学基金更多>>
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人工蜂群算法研究综述被引量：146
《智能系统学报》2014年第2期127-135,共9页秦全德 程适 李丽 史玉回 
国家自然科学基金资助项目(71240015;61273367);广东高校优秀青年创新人才培养计划资助项目(2012WYM_0116);教育部人文社科青年基金资助项目(13YJC630123)
作为一种较新的群体智能优化算法,人工蜂群算法自提出之时就受到学术界的广泛关注,目前已经在多个领域得到了成功应用。介绍了人工蜂群算法的生物背景和基本原理,在对基本人工蜂群算法的不足进行分析的基础上,归纳了当前人工蜂群算法的...
关键词：群体智能 人工蜂群算法 约束优化 多目标优化 选择算法 
交互学习的粒子群优化算法被引量：6
《智能系统学报》2012年第6期547-553,共7页秦全德 李丽 程适 李荣钧 
国家自然科学基金资助项目(71071057;71001072);广东省自然科学基金资助项目(S2011010001337)
分析基本的粒子群优化学习机制的缺陷,启发于人类社会不同群体之间可以交互学习的特点,提出了一种改进粒子群优化算法——ILPSO.在ILPSO算法中,粒子由2个种群构成.当2个种群中最佳的全局最优位置在连续一定的迭代次数内没有改善时,执行...
关键词：粒子群优化算法 交互学习 学习策略 学习行为 群体多样性 
基于L_1范式的粒子群算法群体多样性研究被引量：10
《计算机科学》2011年第7期190-193,239,共5页程适 史玉回 
国家自然科学基金项目(60975080);苏州市科技项目(SYJG0919)资助
提出了一种新的基于L1范式的粒子群算法群体多样性定义,这种观测方式可以准确地描述算法运行过程中的信息。首先,通过对比新的观测方式和已有方式,解释了新的观测方式的特点;然后通过实验观测了位置、速度和认知三种群体多样性在算法执...
关键词：演化计算 粒子群优化 群体多样性 位置多样性 速度多样性 认知多样性 范式 
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