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1. 贪心二进制狮群优化算法求解多维背包问题

杨艳, 刘生建, 周永权

计算机应用 2020, 40 (5): 1291-1294. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091638

摘要（743）

PDF （537KB）（465）

针对经典的多约束组合优化问题——多维背包问题(MKP)，提出了一种贪心二进制狮群优化(GBLSO)算法。首先，采用二进制代码转换公式将狮群个体位置离散化，得到二进制的狮群算法；其次，引入反置移动算子对狮王位置进行更新，同时对母狮和幼狮位置重新定义；然后，充分利用贪心算法进行解的可行化处理，增强搜索能力并进一步提高收敛速度；最后，对10个MKP典型算例进行仿真实验，并把GBLSO算法与离散二进制粒子群(DPSO)算法和二进制蝙蝠算法(BBA)进行对比。实验结果表明，GBLSO算法是一种有效的求解MKP的新方法，在求解MKP时具有相对良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。

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2. 基于混沌序列的多种群入侵杂草算法

陈欢周永权赵光伟

计算机应用 2012, 32 (07): 1958-1961. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01958

摘要（1042）

PDF （583KB）（758）

针对入侵杂草优化算法存在的早熟现象，提出一种基于混沌序列的多种群入侵杂草优化算法。首先，算法初始化时，利用混沌序列初始化种群提高初始解的质量；其次，在算法迭代过程中，若个体的聚集程度小于阈值时，再次用混沌序列重新初始化种群，使得算法迭代过程中能够有效地跳出局部极小；最后，将杂草种群分为5个种群协同合作，可有效地避免算法早熟现象，提高算法的寻优精度和收敛速度。通过对8个测试函数的测试，结果表明，所提算法获得最优值比基本入侵杂草优化算法精度提高了25％~300％；标准差提高了50％~100％。

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3. 自适应步长萤火虫优化算法

欧阳喆周永权

计算机应用 2011, 31 (07): 1804-1807. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01804

摘要（1689）

PDF （571KB）（1113）

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题，引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长，提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试，测试结果表明，改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。

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4. 基于人工鱼群算法的动态模糊聚类

刘白周永权谢竹诚

计算机应用 2009, 29 (06): 1569-1571.

摘要（967）

PDF （408KB）（1239）

针对传统的模糊C-均值(FCM)聚类算法的聚类有效性对空间样本分布的依赖性等缺点,提出了一种新的基于人工鱼群算法的动态模糊聚类。通过引入模糊等价矩阵来表示高维样本之间的相似程度,并将高维样本映射到二维平面。然后利用人工鱼群算法不断优化二维样本的坐标值,使样本之间的欧氏距离向样本间的模糊等价矩阵趋近,最终实现模糊聚类。该方法克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖性并同时提高了效率。仿真实验结果证明了该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高等特点。

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5. 基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法

卢雪燕周永权

计算机应用

摘要（1596）

PDF （582KB）（1198）

为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性，受蜜蜂双种群进化的机制启发，把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中，再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点，提出了基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法。算法由正态云模型的Y条件云发生器及蜂后参与的方式实现交叉操作，基本云发生器实现变异操作。函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真结果表明了算法的有效性和可行性。

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6. 求解全局优化问题的混合人工鱼群算法

黄华娟周永权

计算机应用

摘要（1585）

PDF （625KB）（909）

把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子，嵌入到自适应人工鱼群算法中，构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力，使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明，自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。

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7. 层次泛函网络构造理论及其在多重数值积分中的应用

韦修喜周永权李陶深

计算机应用

摘要（1361）

PDF （890KB）（1005）

对层次泛函网络的全局逼近理论进行研究，证明了层次泛函网络是一全局逼近器。利用这个特性，将层次泛函网络的构造方法和过程应用于多重数值积分计算。最后，通过6个典型的多重数值积分算例，计算机仿真结果表明，这种方法可行有效，具有较高的计算精度。

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