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1. 蜂群双抑制劳动分工算法及其在交通信号配时中的应用

胡亮, 肖人彬, 李浩

计算机应用 2019, 39 (7): 1899-1904. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112337

摘要（435）

PDF （1080KB）（256）

群智能劳动分工是指任何启发于群居性昆虫和其他动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决方式，可以广泛用于现实生活中的任务分配问题。针对交通信号配时这类任务分配问题，引入描述蜜蜂个体之间交互方式的劳动分工理论，提出了一种基于群智能的蜂群双抑制劳动分工算法（BDILDA），该算法通过个体内部抑制剂和外部抑制剂的相互作用，达到群体劳动分工的动态调节。为了验证BDILDA的有效性，选取交通信号配时问题进行仿真实验。采用BDILDA对实际案例进行了交通信号配时求解，并把所得结果与Webster算法、群智能多种群蚁群算法（MCAA）、迁移蜂群（TBO）算法和反向烟花算法（BFWA）得出的结果进行了对比。实验结果显示所提算法减小平均延误时间14.3~20.1个百分点，减少平均停车次数3.7~4.5个百分点，在最大通行能力方面增加5.2~23.6个百分点。结果表明该算法适于求解不确定环境下的动态分配问题。

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2. 基于参数反演的网络舆情传播趋势预测——以新浪微博为例

刘巧玲, 李劲, 肖人彬

计算机应用 2017, 37 (5): 1419-1423. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1419

摘要（806）

PDF （790KB）（544）

针对现有的舆情传播模型研究与实际舆情数据结合较少以及难以从舆情大数据中挖掘舆情传播内在规律的问题，提出一种基于实际网络舆情大数据采用神经网络的舆情传播模型参数反演算法。改进经典SIR传染病传播模型，构建一种网络舆情传播模型，基于该模型对实际案例进行参数反演，预测网络舆情的后续传播趋势，并与马尔可夫预测模型对比，所提算法可以精确预测舆情的具体热度值。实验结果表明，所提算法在预测性能上具有一定的优越性，可以用于网络突发事件传播的数据拟合、过程模拟和趋势预测。

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3. 面向布局优化问题的多量子态量子进化算法及其应

麦嘉辉肖人彬

计算机应用 2013, 33 (04): 1031-1035. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01031

摘要（653）

PDF （809KB）（559）

针对演化算法在求解带平衡约束的圆形布局问题上所出现的早熟现象，提出一种有利于保持种群多样性的多量子态量子进化算法，并结合高效的定位定序启发式方法进行求解。为了高效优化布局顺序，在量子进化算法的基础上：引入多量子态编码和基于平均收敛概率的收敛标准以提高求解速度；引入基于禁忌策略和启发信息的观测方法，使其所得到的n进制解为互不相同的整数串，同时保证优先布局质量大、半径大的小圆；引入动态量子进化策略，有效地引导种群向最优个体进化。在定位规则中引入定位概率函数提高解的精度，数值实验结果表明，该算法能够有效求解带平衡约束的圆形布局问题。

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4. 基于蚁群算法的带平衡约束矩形布局问题的启发式求解

季美肖人彬

计算机应用 2010, 30 (11): 2898-2901.

摘要（1295）

PDF （720KB）（1107）

以卫星舱布局问题作为研究背景,求解了带平衡约束的矩形布局问题。采用启发式策略设计了分区域分步布局法,该策略将圆形卫星舱承重板分成4个区域,分区域同步进行布局。当所布矩形和区域都确定时,采用最左最底填充策略进行布局。该方法通过不干涉约束,使布局紧凑,通过控制系统质心的位置,使系统保持平衡。在启发式策略的基础上,设计了蚁群算法搜索优化定位次序,从而得到优化的布局。数值仿真结果表明,该布局方法具有优良的计算性能。

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5. 一种改进的基于形状特征保持的QEM简化算法

董方敏刘勇肖人彬

计算机应用

摘要（1549）

PDF （662KB）（1035）

针对二次误差测度（QEM）简化算法对机械、建筑等CAD模型简化时存在的形状特征容易丢失的不足，提出了一种改进算法。该算法在检测出模型表面的分界轮廓曲线后，将各组成边分成四种类型，并按照尽量避免轮廓曲线上的边被折叠的原则，对各类边采用不同简化策略进行简化。实验结果表明，算法在形状特征保持方面具有较好的效果。

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6. 改进粒子群优化算法求解任务指派问题

谈文芳赵强余胜阳肖人彬

计算机应用

摘要（2020）

任务指派问题是典型NP难题，引入粒子群优化算法对其进行求解。建立了任务指派问题的数学模型，给出了粒子群优化算法求解任务指派问题的具体方案。为提高其优化求解效果，引入变异机制及局部更新机制对粒子群优化算法进行改进。实例及数字仿真验证了改进粒子群优化算法的有效性。

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7. 面向工程约束优化的自适应分工微粒群算法

芦进肖人彬李婷婷

计算机应用

摘要（1749）

提出了一种新的算法结构，通过建立"局部环境因数"模型，利用集中式处理模式，动态分配全局勘探和局部开采子种群比例，有效地实现分工目的，平衡算法的局部和全局搜索能力。将其应用到两个不同类型的实际工程约束优化问题中进行验证，并与其他文献的改进算法进行了对比。实验结果表明，该算法比其他改进算法在计算精度、效率、鲁棒性上都有很大的提高。

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8. 基于参数反演的网络舆情传播趋势预测-以新浪微博为例

刘巧玲李劲肖人彬

录用日期: 2016-12-14