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全部字段 题名 作者 关键词 摘要

梁昔明

  • 职称:教授
  • 研究方向: 过程控制与系统优化、最优化方法及其应用、人工生命与进化计算
  • 学科领域:自动化技术、计算机技术,特殊电脑方法,数学
  • 所属院系机构:理学院
  • 成果数量:25条 ,属于理学院数量为:22

作者类型

任何
第一作者

4

其他

21

语种

任何
中文

21

外文

4

类型

任何
期刊

24

专利

1

更多

院系机构

任何
理学院

22

更多

时间

任何
2018

1

2017

5

2016

4

2015

2

2014

4

2013

5

2012

1

2011

1

更多

收录

任何
统计源期刊(中信所)

19

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17

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14

EI工程索引(美)

5

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3

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2

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2

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关键词

任何
适应度函数

7

共轭梯度法

6

数值实验

5

数值试验

4

人工鱼群算法

4

粒子群优化

3

混合蛙跳算法

3

最速下降法

3

参数优化

2

量子粒子群优化

2

佳点集

2

早熟收敛

2

混沌

2

约束优化问题

2

量子Hadamard

2

粒子群优化算法

2

收缩因子

1

支持向量机

1

数值仿真

1

反向粒子群算法

1

更多

学科

任何
工业技术

19

自动化技术、

19

计算机科学、

2

计算机科学、

2

科学

1

数学

1

更多

基金

任何
省市基金项目

14

北京市自然科学

14

北京市属市管高

3

湖南省教育厅基金

1

湖南省教育厅科

1

贵州省科学技术

1

国家自然科学基金项目

8

国家自然科学基金

8

国家教育部基金

1

国家教育部留学

1

高等学校博士学

1

更多

合作单位

任何
中南大学

8

贵州财经大学

2

襄垣供电支公司

2

佛山职业技术学院

2

湖南财政经济学院

1

长沙理工大学

1

更多

来源刊物

任何
北京建筑大学学报

4

小型微型计算机系统

3

计算机应用研究

3

Neural Computi...

2

中南大学学报(自然科学版)

2

计算机工程

1

计算机工程与科学

1

控制理论与应用

1

计算技术与自动化

1

模式识别与人工智能

1

应用数学

1

Computer-Aided...

1

计算机应用与软件

1

Soft Computing

1

计算机应用

1

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合作者

任何
陈义雄

5

黄亚飞

5

李君

5

庞凯立

3

龙文

2

Wen Long

2

张克

2

王雪松

2

Wenzhuan Zhan

2

Shaohong Cai

2

Jianjun Jiao

2

陈立福

1

Yafei Huang

1

Ximing Liang

1

Wen Long

1

Chen, Yixiong

1

Huang, Yafei

1

Long, Wen

1

Yixiong Chen

1

李山春

1

更多
检索结果: 返回 25 结果。
排序:
  • 作者: 李君,梁昔明 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 计算机应用研究 2018 第7期
  • 关键词: 人工鱼群算法 最速下降法 数值实验 适应度函数 
  • 摘要: 人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,存在算法收敛精度低和效率差的缺点。为克服这一缺点,利用最速下降法具有运算简单、运算速度较快的特点,提出了对精英加速的改进人工鱼群算法。该算法利用最速下降法对适应度值最好的人工鱼更新,通过人工鱼之间信息交换指导其他人工鱼,提高鱼群整体水平,加快人工鱼群算法收敛
  • 点击量:2

  • 作者: 梁昔明,李君 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 北京建筑大学学报 2017 第33卷 第2期 P47-53
  • 关键词: 人工鱼群算法 群体智能 适应度函数 数值试验 
  • 摘要: 人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,算法在优化前期大约100多次迭代时有较快的收敛速度,但后期算法陷入局部最优,效率不佳.针对这一不足,在人工鱼群算法的基础上,每迭代100次就调节一次视野和步长,加强聚群算子和追尾算子,提高鱼群之间个体交互行为,使鱼群跳出局部最优,继续向更高精度收敛.数值试验
  • 作者: 李君,梁昔明 ( 北京建筑大学 理学院 )
  • 出处: 计算机应用研究 2017 第12期
  • 关键词: 人工鱼群算法 共轭梯度法 数值试验 适应度函数 
  • 摘要: 针对基本人工鱼群算法运算精度低和效率差的缺点,将共轭梯度法引入基本人工鱼群算法中,得到改进的人工鱼群算法。算法对每条人工鱼分别进行聚群算子和追尾算子,若更新结果没有得到改善则利用共轭梯度法进行更新。在人工鱼群更新过程中引入共轭梯度法,减少随机性,增强人工鱼个体的局部寻优能力,确保人工鱼每次更新都会得
  • 作者: 庞凯立,梁昔明 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 小型微型计算机系统 2017 第38卷 第3期 P566-571
  • 关键词: 混合蛙跳算法 共轭梯度法 数值试验 适应度函数 
  • 摘要: 针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,将共轭梯度法引入基本蛙跳算法中,对排名靠前的几个模因组中的精英个体使用共轭梯度法进行更新,增强对较差青蛙的指导能力.所得混合蛙跳算法有效结合了基本蛙跳算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精确的局部搜索能力.数值试验结果表明,
  • 作者: 庞凯立,梁昔明 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 计算机工程与科学 2017 第10期 P1958-1965
  • 关键词: 混合蛙跳算法 共轭梯度法 数值实验 适应度函数 
  • 摘要: 针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合蛙跳算法。该算法在基本蛙跳算法划分模因组的基础上引入共轭梯度法,由于基本蛙跳算法模因组的划分规则,使得排在最后的青蛙子群个体位置较差,严重影响着整个群体的寻优速度,因而选取排列在后面的一部分模因组
  • 作者: 李君,梁昔明 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 计算机应用研究 2017 第12期 P3589-3593
  • 关键词: 人工鱼群算法 共轭梯度法 数值实验 适应度函数 
  • 摘要: 针对基本人工鱼群算法运算精度低和效率差的缺点,将共轭梯度法引入基本人工鱼群算法中,得到改进的人工鱼群算法。算法对每条人工鱼分别进行聚群算子和追尾算子,若更新结果没有得到改善,则利用共轭梯度法进行更新。在人工鱼群更新过程中引入共轭梯度法,减少随机性,增强人工鱼个体的局部寻优能力,确保人工鱼每次更新都会
  • 作者: 张克,梁昔明 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 北京建筑大学学报 2016 第1期 P74-79
  • 关键词: 约束优化问题 Lagrange乘子法 粒子群优化算法 最速下降法 数值实验 
  • 摘要: 社会和生产实践中抽象出来的模型一般为非线性约束优化,而约束优化一般很难直接求解.首先,我们通过引进增广lagrange乘子法,将约束优化转化为有界约束优化,然后引入粒子群优化算法来进行求解,并且我们提出来一种嵌入了最速下降法的改进粒子群优化算法,以此来解决标准粒子群算法中收敛速度慢和精度低的问题,提
  • 被引量:1

  • 发明人: 龙文,梁昔明,焦建军 ( 贵州财经大学,北京建筑大学 )
  • 申请人: 贵州财经大学,北京建筑大学
  • 申请号: 201610226697.3
  • 申请日期: 2016.04.13
  • 摘要: 本发明公开了一种基于混合遗传算法的油藏生产过程设定点优化方法,属于油藏生产过程优化领域,由两层循环形式组成,内层循环中由改进遗传算法对界约束子问题进行全局寻优以得到下一迭代点,外层循环则修正乘子向量和罚参数向量、检查收敛准则是否满足、重新构造界约束子问题或在收敛准则满足时终止。本发明能有效地处理复杂
  • 作者: 庞凯立,梁昔明 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 北京建筑大学学报 2016 第32卷 第4期 P52-57
  • 关键词: 混合蛙跳算法 共轭梯度法 数值试验 适应度函数 
  • 摘要: 针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,将共轭梯度法引入基本蛙跳算法,对排名靠前的p个模因组中的精英个体和排名靠后的q个模因组中的落后个体同时使用共轭梯度法进行更新,一方面增强对较差青蛙的指导能力,另一方面使最差的青蛙直接更新,提高了算法的收敛精度.所得混合蛙跳算法
  • 作者: 李君,梁昔明,张克 ( 北京建筑大学理学院 )
  • 出处: 北京建筑大学学报 2016 第32卷 第4期 P58-64
  • 关键词: 粒子群优化算法 最速下降法 物流服务能力 成本最小化 
  • 摘要: 选址问题的优化模型一般是多目标约束优化模型,综合考虑物流成本和物流服务能力,以物流成本最小化和物流服务能力最大化为目标,构建一个多目标优化选址模型,通过添加参数和运用约束处理方法,将选址问题化为单目标约束优化问题,并利用嵌入最速下降法的改进粒子群优化算法ZK_PSO_SD算法进行求解,所得数值分析和
共25条记录 1/3 第一页 [1] [2] [3] 下一页 最后一页 到第
梁昔明教授、博士生导师1989年7月获云南大学基础数学专业理学学士学位,1992年6月获西安交通大学应用数学专业理学硕士学位,1998年4月获西安交通大学计算数学专业理学博士学位,1998年9月进入浙江大学控制科学与工程博士后流动站,2000年6月出站并评为副教授,之后到中南大学工作,任自动化系副主任,2001年9月评为教授,2002年6月起任博士生导师,2005年3月至2006年9月在美国德克萨斯大学奥斯汀分校(TheUniversityofTexasatAustin)化学工程系和石油工程系访问,任湖南省自动化学会理事,曾为湖南省普通高校青年骨干教师培养对象,2010年12月起到北京建筑工程学院工作。
教学方面,主要承担了硕士学位课“最优控制”、“线性控制系统”、“误差理论与数据处理”和“泛函分析”、硕士选修课“最优化方法及控制应用”和“模糊控制”、本科生必修课“现代控制理论”、“数值分析”、“计算方法”、“常微分方程”及选修课“现代控制理论Ⅱ”等教学工作,曾获中国科学技术发展基金会茅以升科技教育基金2004年度茅以升教学专项奖。2008年进入“智能科学基础系列课程”国家级教学团队,指导毕业博士生7名、硕士生40名和留学生1名及在读博士生2名和硕士生5名,曾荣获中南大学信息科学与工程学院2008年度“优秀研究生德育导师”称号。
科研方面,曾参加国家九五重点科技攻关项目、国家863高技术项目、国家自然科学基金重点项目及国家973重点基础研究发展计划项目等研究工作,主持完成湖南省自然科学基金、教育部博士点科研基金和国家自然科学基金各一项。目前主持教育部留学回国人员科研启动基金及北京市自然科学基金,参与国家自然科学基金重大研究计划项目,主要从事过程控制与系统优化、最优化方法及其应用、人工生命与进化计算等研究工作,已在《计算数学》(英文版)、《系统科学与数学》、《中国化学工程学报》(英文版)、《控制理论与应用》、InformationSciences及JournalofPetroleumScienceandEngineering等期刊上发表学术论文140余篇,其中SCI收录11篇、EI收录57篇、ISTP收录16篇、CSCD收录66篇。

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