[00749154]智能计算及其应用研究

该项目成果属计算机理论及其应用范畴。智能计算方法包括遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等，近年来一直是计算机科学研究领域的一个热点研究分支。通过对生物进化、群体智能等自然行为的模拟，智能计算方法不依赖于待解问题的数学特点，具有全局收敛、并行分布计算、鲁棒性强等特点，与传统的确定性算法相比具有明显的优势，已经逐渐成为解决实际应用中各种日益复杂的计算问题所必不可少的计算技术。然而，智能计算还是计算机科学研究领域的一门新兴的前沿技术，在计算代价、收敛速度、控制参数配置等方面还存在一定的缺陷，智能计算技术在实际应用领域的推广还受到了一定的限制。为了进一步完善智能计算技术，挖掘智能计算的实际应用价值，该项目提出了新型的智能计算方法，能够克服传统智能计算技术在适用性、计算效率等方面所存在的不足，并开拓了智能计算方法的应用领域。该课题项目的研究内容包括：①针对智能计算方法需要人为先验地设定众多算法控制参数的缺点，该课题提出一种自适应技术，能够自主动态地调整算法的控制参数，提高了算法的鲁棒性；②针对智能计算方法收敛速度较慢，精度较低的缺点，引入并行计算策略提高了算法的求解速度和精度；③针对智能计算方法的求解对象具有局限性的缺点，提出了扩展智能计算方法求解域的策略；④把智能计算技术成功地应用于功率电子电路优化、网络路由、网格工作流调度、蛋白质折叠等多种复杂的实际问题。该项目的完成进一步增强了智能计算方法的鲁棒性和普适性，提高了算法的计算效率，是对智能计算算法研究的重要补充和完善，也是对智能计算方法实际应用领域的前瞻性探索。该项目已公开专利7项，发表相关论文60余篇，其中IEEETransactions等国际期刊论文10篇，CEC、SEAL等国际会议论文42篇，JournalofComputerScienceandTechnology等国内核心期刊论文9篇。