李辉健
- 作品数：4 被引量：11H指数：3
- 供职机构：南京信息工程大学计算机与软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法被引量：3
- 2016年
- 针对经典快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中基于拥挤距离的种群多样性保持策略不能客观反映个体间真实拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱh)。首先,设计一种新的循环聚类个体排序策略;然后,根据Pareto分层信息来对基于经典拥挤距离和循环聚类的两种个体排序策略进行自适应的选择;最终,实现对进化后期的种群多样性保持机制的改进。通过5个标准测试函数进行算法验证,并与经典的NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和GDE3等算法进行对比分析,NSGA-Ⅱh算法获得了80%的最优反向世代距离(IGD)值,且显著性水平为5%的双尾t检验结果表明,新算法具有明显统计意义上的性能优势。改进算法不仅能提高进化种群的分布性,而且能增强算法的收敛性,有效提高了优化效果。
- 耿焕同李辉健赵亚光陈正鹏
- 关键词：拥挤距离自适应
- 一种均衡各速度项系数的多目标粒子群优化算法被引量：4
- 2016年
- 粒子群优化算法已成为求解多目标优化问题的有效方法之一,而速度更新公式中的惯性、局部和全局3个速度项的系数的动态合理设置是算法优化效率的关键问题。为解决现有算法仅单独设置各速度项系数导致优化效率不高的问题,提出了一种均衡各速度项系数的多目标粒子群优化算法。该方法旨在通过粒子的局部最优和全局最优的信息来引导种群的进化方向,动态调整每一个粒子速度项系数来均衡惯性、局部和全局3个速度项在搜索中的作用,从而更为准确地刻画算法的搜索能力和搜索精度,更好地平衡算法的探究和探索能力,进一步提高粒子群优化算法解决复杂多目标优化问题的效率。在7个标准测试函数上进行实验,并与5种经典的进化算法进行对比,结果表明新算法在综合指标IGD以及多样性评估指标Δ评分上具有更好的收敛速度和分布性,验证了新算法的有效性。
- 耿焕同赵亚光陈哲李辉健
- 关键词：粒子群优化算法自适应多目标优化
- 基于路由注入的快速DHT网络资源发现方法被引量：1
- 2016年
- 为提高抓取海量DHT节点上的网络资源效率,提出一种基于路由注入的DHT网络爬虫方法。结合Kademlia算法的特点,针对路由表各区间计算查询目标ID,获取已知节点保存的所有节点信息,提高遍历节点的速度;在与网络节点交互的过程中,生成适应已知节点路由表的爬虫节点ID,达到注入对方路由表的目的;实现持续地抓取对方节点的资源。实验结果表明,该方法既找到了路由表的最佳注入区间,提高了注入成功率,使得获取DHT网络资源的效率提高,并在Btbook网站中得到成功应用。
- 耿焕同陈华李辉健
- 关键词：DHT网络网络爬虫
- 多目标进化算法中新型非支配个体排序研究及应用
- 在科学研究领域和工程应用领域，很多问题都可以抽象为多目标优化问题。多目标优化问题因其各优化目标之间的相互冲突，一个目标性能的提升可能引起其他目标性能的退化，这种目标函数超过一个并且需要同时处理的最优化问题被称为多目标优化...
- 李辉健
- 关键词：多目标优化问题多目标进化算法聚类算法
