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1. 基于改进混合蛙跳算法的移动机器人路径规划

潘桂彬潘丰刘国栋

计算机应用 2014, 34 (10): 2850-2853. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2850

摘要（334）

PDF （711KB）（374）

针对混合蛙跳算法(SFLA)进行路径规划时易陷入局部最优且寻优效果较差的问题，提出一种改进的SFLA。改进算法在原算法的更新策略中引入欧氏距离和种群最优蛙，并提出一种带可调控制参数的产生新个体的方法代替原本的随机更新操作。把路径规划问题转换为最小化问题，基于环境中目标和障碍物的位置定义青蛙的适应度，机器人依次到达每次迭代中最好蛙的位置，从而实现最优路径规划。移动机器人仿真实验中，与其他算法相比，改进后的算法成功次数由82提高到98，规划时间由9.7s减少到5.3s。实验结果表明，改进算法具有较强的安全性和寻优性能。

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2. 引力搜索算法在青霉素发酵模型参数估计中的应用

王蕾陈进东潘丰

计算机应用 2013, 33 (11): 3296-3299.

摘要（483）

PDF （737KB）（405）

针对生物发酵过程难以精确估计模型参数的问题，提出一种利用引力搜索算法(GSA)对青霉素发酵非构造式动力学模型参数进行估计的方法。在分析发酵过程反应机理的基础上，选取合适的青霉素发酵非构造式动力学模型的状态方程式；然后利用GSA良好的全局搜索能力，对状态方程式的参数进行估计，从而得到精确的发酵模型。仿真结果表明：GSA实现了对青霉素发酵过程模型参数的准确估计，所得到的模型精度能够满足青霉素发酵过程的状态估计和控制需求。因此，GSA可有效地应用于模型参数估计。

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3. 基于反馈策略的引力搜索算法及其在支持向量机中应用

顾斌杰潘丰

计算机应用 2013, 33 (03): 806-809. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00806

摘要（758）

PDF （565KB）（550）

针对标准引力搜索算法(SGSA)在高维多峰函数寻优过程中容易出现早熟的问题,提出一种基于反馈策略的引力搜索算法(FGSA)。由于粒子在进化过程中群体多样性损失过快,采用粒子与最佳位置的距离和最邻近粒子的距离两个参数来均衡优化算法的勘探和开发能力,并将变异操作引入到FGSA中。通过对选取的四个基准函数测试,验证了FGSA和SGSA相比,在高维多峰函数寻优时,精确度和稳定性都有显著提高。同时,针对支持向量机(SVM)分类问题时,可有效地找出合适的特征子集及SVM参数,并取得较好的分类结果。

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4. 引力搜索算法中粒子记忆性改进的研究

李春龙戴娟潘丰

计算机应用 2012, 32 (10): 2732-2735. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02732

摘要（965）

PDF （517KB）（537）

针对引力搜索算法(GSA)对一些复杂问题的搜索精度不高的问题,特别是高维函数优化性能不佳、优化过程容易出现早熟的现象,因此考虑将粒子群优化(PSO)算法中关于局部最优解和全局最优解的概念引入引力搜索算法中,对引力搜索算法中粒子的记忆性进行改进,这样使得粒子的进化不仅受空间中其他粒子的影响,还受到自身记忆的约束,以此来提高算法的搜索能力。通过对选用的10个基准函数测试,证明了该方法的有效性。

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