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1. 双通道卷积神经网络在文本情感分析中的应用

李平, 戴月明, 吴定会

计算机应用 2018, 38 (6): 1542-1546. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122926

摘要（958）

PDF （780KB）（811）

针对单通道卷积神经网络（CNN）视角单一、不能充分学习到文本的特征信息的问题，提出双通道CNN （DCCNN）算法。首先，采用Word2Vec训练词向量，利用词向量获得句子的语义信息；其次，采用两个不同的通道进行卷积运算，一个通道为字向量，另一个通道为词向量，利用细粒度的字向量辅助词向量捕捉深层次的语义信息；最后，通过不同尺寸的卷积核，发现句子内部更高层次抽象的特征。实验结果表明，所提DCCNN算法能够准确识别文本情感极性，其正确率和F1值均达到95%以上，相比逻辑回归算法、支持向量机（SVM）算法以及CNN算法等都有显著提升。

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2. 正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法

张明明, 戴月明, 吴定会

计算机应用 2016, 36 (6): 1583-1587. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.06.1583

摘要（566）

PDF （729KB）（434）

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新融入了服从正态分布的变异扰动,可有效避免青蛙个体向局部最优聚集,扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙进行变异选择,摒弃不利的变异,继承有用的变异,优胜劣汰,整体提高种群的质量,减少算法寻优过程的盲目性,提高算法的寻优速度。对每个子群内的最优个体引入精英变异机制以获得更优秀的个体,进一步提升算法的全局寻优能力,避免陷入局部最优,引领种群向更好的方向进化。实验独立运行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、Griewank、Ackley和Quadric函数中均能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收敛,提高了算法的收敛速度和精度。

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3. 多粒子角色协同作用的混合粒子群优化算法

吴逸庭戴月明纪志成吴定会

计算机应用 2014, 34 (8): 2306-2310. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2306

摘要（358）

PDF （757KB）（458）

针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题，提出一种多粒子角色协同作用的混合粒子群算法(MPRPSO)。引入粒子角色的概念，将种群粒子分成探索粒子(EP)、巡逻粒子(PP)和局部开发粒子(LEP)三类角色，在每次迭代中利用探索粒子以标准PSO算法搜索解空间，用基于混沌的巡逻粒子加强全局搜索，并在陷入局部最优时替代部分探索粒子，恢复种群活力。最后通过局部开发粒子的单维异步邻域搜索加强算法局部搜索能力，加快收敛。实验独立运行30次，所提算法在粒子角色比例为0.8∶〖KG-*2〗0.1∶〖KG-*2〗0.1的条件下，在Sphere、Rosenbrock、Ackley和Quadric函数中获得的平均值分别为2.352E-72、4.678E-29、7.780E-14和2.909E-14，尤其在Rastrigrin与Griewank函数中能收敛到最优解0，优于其他对比算法。实验结果表明，所提算法在优化性能上有所提高，并有一定的鲁棒性。

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4. 协同震荡搜索混沌粒子群求解资源受限项目调度问题

戴月明汤继涛纪志成

计算机应用 2014, 34 (6): 1798-1802. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.06.1798

摘要（226）

PDF （759KB）（475）

针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了协同震荡搜索混沌粒子群(CSCPSO)算法。算法围绕种群粒子吸引子建立双向协同震荡搜索机制,该机制一方面使粒子向吸引子收敛,另一方面使粒子震荡调整自身与吸引子相邻维度大小关系不一致的维度,提升算法的搜索精度和种群的多样性。项目调度采用基于粒子的拓扑排序和串行项目进度生成机制,保证项目调度解决方案满足资源约束和紧前约束。采用具体算例对算法进行检验,结果表明该算法在求解RCPSP的精度和稳定性方面表现更优。

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