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《陕西师范大学》 2016年
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烟花算法及其应用

胡庆生  
【摘要】:传统优化算法求解日益复杂的工程问题表现得力不从心。模拟自然界生物体的简单本能行为而提出的群智能算法,具有简单易操作、分布式计算机制、强鲁棒性、扩展性良好以及适应性广泛等特点,为求解该类问题开辟新方法。烟花算法是模拟烟花在夜空中爆炸过程,对周围领域空间进行搜索,具有机理简单和寻优能力强等优点,同时带有智能算法共通的缺点。因算法提出时间晚,算法的理论深度不足以及应用领域并没有完全推广开来,在求解离散域问题以及大数据分析等领域基本上还是空白,因此需深入研究烟花算法。主要工作如下:(1)重点介绍一些比较成熟的群智能算法的原理、操作流程以及国内外研究现状,并对算法的改进以及算法的应用领域做了综述,简述了若干新颖的智能算法。(2)针对基本烟花算法的缺点,改变爆炸方式增加种群多样性,增加越界处理有效利用越界烟火,引入信息交流算子使个体间信息交流快捷。用基准函数测试,并与经典算法对比,结果表明加快了算法的收敛速度,精度明显提高,基本均能达到理论极值。(3)针对组合优化中0-1背包问题的求解,提出离散化烟花算法,采用离散整数编码取代Sigmoid函数离散化的传统方法,并且引入贪心策略。算法在3个数据集上测试,并与DPSO、GA和ACO算法比较,结果表明离散烟花算法的收敛速度快且精度高。(4)将改进的烟花算法应用到聚类中,提出适用于聚类的烟花算法。用3种UCI数据测试,并与K-mediods、SOPSO及GSO算法比较,聚类结果显示算法性能良好。(5)针对一些聚类算法的不足,结合PPI网络特性,受烟花爆炸启示,提出一种基于烟花爆炸机制的PPI网络聚类模型。根据网络特性,为每个结点定义能量,根据拓扑势理论定义烟花爆炸半径,将在爆炸半径之内且与爆炸点的拓扑势大于0的结点聚集成一类。算法在MIPS、Krogan、Gavin及DIP4个数据集上测试,并与MCODE、MCL、CPCA以及COACH算法比较,算法在F-score、Avg.F及Accuracy上有所提高。
【学位授予单位】:陕西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 连云霞;樊永生;余红英;杨臻;;改进D*Lite算法在虚拟士兵路径规划中的应用[J];现代电子技术;2018年06期
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王志刚;夏慧明;;改进二进制人工蜂群算法求解多维背包问题[J];中国工程科学;2014年08期
2 杜明煜;雷秀娟;;一种改进的求解聚类问题的萤火虫群优化算法[J];陕西师范大学学报(自然科学版);2014年03期
3 李敏;武学鸿;费耀平;;融合PPI网络和基因表达的复合物识别算法[J];系统工程理论与实践;2014年02期
4 程魁;马良;;0-1背包问题的萤火虫群优化算法[J];计算机应用研究;2013年04期
5 吴爽;雷秀娟;;融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法[J];计算机科学;2012年07期
6 雷秀娟;黄旭;吴爽;郭玲;;基于连接强度的PPI网络蚁群优化聚类算法[J];电子学报;2012年04期
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9 廖灿星;张平;李行善;张岩;;基于混合人工鱼群算法的传感器网络优化[J];北京航空航天大学学报;2010年03期
10 刘娜;雷秀娟;;免疫PSO算法求解多库房带时间窗VRP[J];计算机工程与应用;2010年05期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 李晓磊;一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D];浙江大学;2003年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 崔景洋;;图数据挖掘研究[J];太原师范学院学报(自然科学版);2018年01期
2 雷秀娟;高银;郭玲;;基于拓扑势加权的动态PPI网络复合物挖掘方法[J];电子学报;2018年01期
3 吴红岩;冀俊忠;;基于花授粉算法的蛋白质网络功能模块检测方法[J];山东大学学报(工学版);2018年01期
4 谢承旺;许雷;汪慎文;肖驰;夏学文;;一种增强型多目标烟花爆炸优化算法[J];电子学报;2017年10期
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8 路永和;陈泳珊;;基于二进制烟花算法的特征选择方法[J];情报学报;2017年03期
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10 李敬明;倪志伟;许莹;张琛;;基于二进制萤火虫算法的属性选择方法研究[J];系统科学与数学;2017年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 牛晓晓;基于机器学习及智能算法的柴油机性能预测及优化研究[D];哈尔滨工程大学;2017年
2 李刚;含复铰可连续变弯度机翼机构设计与优化研究[D];哈尔滨工业大学;2017年
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5 符纯明;面向结构优化设计的差分进化算法研究[D];湖南大学;2017年
6 胡祖志;井震约束的大地电磁-重力联合反演研究[D];中国地质大学;2017年
7 陈立兴;电价引导机制下多场景电动汽车有序充电策略研究[D];东南大学;2017年
8 张丽娜;萤火虫算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2017年
9 贺子光;陕南移民搬迁选址适宜性评价方法研究[D];长安大学;2016年
10 姚正华;改进人工鱼群智能优化算法及其应用研究[D];中国矿业大学;2016年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈璇;樊永生;余红英;杨臻;;自适应烟花算法在重型装备装载中的应用[J];科学技术与工程;2016年25期
2 朱启兵;王震宇;黄敏;;带有引力搜索算子的烟花算法[J];控制与决策;2016年10期
3 吴润方;王鲁;;A*寻路算法在即时战略游戏中的应用[J];科技广场;2016年04期
4 张以文;吴金涛;赵姝;唐杰;;基于改进烟花算法的Web服务组合优化[J];计算机集成制造系统;2016年02期
5 随裕猛;陈贤富;刘斌;;D-star Lite算法及其动态路径规划实验研究[J];微型机与应用;2015年07期
6 张浩;孙新柱;;增强D* Lite在自主移动机器人安全路径规划中应用[J];河北工程大学学报(自然科学版);2014年02期
7 张育军;;虚拟现实技术在军事领域的应用与发展[J];科技创新与应用;2014年15期
8 陈侠;刘冬;;应用D~* Lite算法的目标移动时无人机三维航迹规划[J];电光与控制;2013年07期
9 荣明;李小龙;王钦钊;李志强;王春忠;;三维虚拟士兵建模与仿真研究[J];系统仿真学报;2012年04期
10 张晓冉;居鹤华;;采用改进D*Lite算法的自主移动机器人路径规划[J];计算机测量与控制;2011年01期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 莫愿斌;刘付永;张宇楠;;带高斯变异的人工萤火虫优化算法[J];计算机应用研究;2013年01期
2 周永权;黄正新;刘洪霞;;求解TSP问题的离散型萤火虫群优化算法[J];电子学报;2012年06期
3 何宏;谭永红;;一种基于动态遗传算法的聚类新方法[J];电子学报;2012年02期
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6 刘长平;叶春明;;一种新颖的仿生群智能优化算法:萤火虫算法[J];计算机应用研究;2011年09期
7 刘勇;马良;;元胞微粒群算法及其在多维背包问题中的应用[J];管理科学学报;2011年01期
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10 曲良东;何登旭;;一种混沌人工鱼群优化算法[J];计算机工程与应用;2010年22期
【相似文献】
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5 贾静平;覃亦华;;基于深度学习的视觉跟踪算法研究综述[J];计算机科学;2017年S1期
6 张玉宏;秦志光;肖乐;;大数据算法的歧视本质[J];自然辩证法研究;2017年05期
7 周文博;;深度学习算法在智能协作机器人方面的应用[J];中国新通信;2017年21期
8 吴天福;;计算教学中落实算法多样化的探索[J];新教育;2016年10期
9 孙家芳;;关于算法多样化的思考与实践[J];新教师;2016年09期
10 史叶锋;;承认差异 尊重个性——对算法多样化思考[J];才智;2011年33期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 熊薇薇;吴怀宇;;一种改进的角点检测算法[A];中国计量协会冶金分会2009年年会论文集[C];2009年
2 陶丽;张自力;丁晓明;;一种适用于动态重构的联盟形成算法[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
3 张兰平;;谈小学一年级算法多样化的优化[A];中华教育理论与实践科研论文成果选编(下)[C];2007年
4 杨红斌;;计划量算法的优化[A];第四届全国医院药剂科建设与管理学术研讨会论文集[C];2012年
5 林克旺;;基于分层网络实现高效的自稳定的选举算法[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(下册)[C];2006年
6 徐英钟;高震;李波;;基于禁忌搜索的蚁群算法求解旅行商问题[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年
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10 王树西;白硕;王斌;;模式推理中的“图检索”算法[A];全国第八届计算语言学联合学术会议(JSCL-2005)论文集[C];2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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2 刘振;“成于算法”当警惕“败于算法”[N];安徽日报;2018年
3 中国信息通信研究院产业与规划研究所 李曼 谢智刚;算法升级加快数字经济发展步伐[N];人民邮电;2018年
4 孙益武;算法也应接受法律的审视[N];民主与法制时报;2018年
5 刘文龙;“算法”只是工具 可以运用但别依赖[N];解放日报;2018年
6 小鱼 乐舒 苏晓 晓龙 良辰;算法:干了这杯“酒”,从此推荐内容是好友[N];人民邮电;2018年
7 本报记者 倪弋;网络时代,应如何规范“算法”[N];人民日报;2018年
8 马洪超;走出算法营造的偏狭世界[N];经济日报;2018年
9 本报记者 刘霞;当算法统治世界[N];科技日报;2011年
10 江苏省盱眙县马坝中心小学 陈琼;关于算法多样化得几点思考[N];学知报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王冰;人工蜂群算法的改进及相关应用的研究[D];北京理工大学;2015年
2 王艳娇;人工蜂群算法的研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2013年
3 李美安;普适分布式互斥算法及应用[D];电子科技大学;2007年
4 王小根;粒子群优化算法的改进及其在图像中的应用研究[D];江南大学;2009年
5 邱剑锋;人工蜂群算法的改进方法与收敛性理论的研究[D];安徽大学;2014年
6 刘婷;改进人工蜂群算法及其在多用户检测中的应用[D];天津大学;2013年
7 张冬丽;人工蜂群算法的改进及相关应用研究[D];燕山大学;2014年
8 肖建元;保几何结构算法在等离子体物理中的应用[D];中国科学技术大学;2017年
9 盛歆漪;粒子群优化算法及其应用研究[D];江南大学;2015年
10 孔翔宇;几类优化问题的人工蜂群算法[D];西安电子科技大学;2016年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 胡庆生;烟花算法及其应用[D];陕西师范大学;2016年
2 贾红;烟花爆炸优化算法及其改进研究[D];华中科技大学;2010年
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5 曹金保;人工蜂群算法研究及其应用[D];陕西师范大学;2013年
6 杜荣浩;针对大规模时间序列数据的改进聚类算法[D];北京交通大学;2017年
7 杨丹;人工蜂群算法的改进及应用研究[D];安徽大学;2014年
8 黄媛媛;一种改进的人工蜂群算法及其在k均值聚类中的应用[D];安徽大学;2015年
9 邹游;快速傅里叶变换裁剪算法[D];华南理工大学;2017年
10 施方林;人工蜂群算法的改进及在空间聚类中的应用[D];解放军信息工程大学;2017年
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