摘要：为了克服遗传算法早熟和最优解较差的缺点 ,提出了求解作业车间调度问题的新方法。首先设计了简单、易操作的编码和解码方法 ,然后应用思维进化计算的趋同和异化操作求解该问题。增强了进化的方向性 ,在趋同过程中 ,充分利用优秀个体的信息 ,利用信息矩阵记录优秀个体的特征 ,并以信息矩阵为指导产生新个体。利用异化操作进行全局搜索 ,使算法具有全局收敛性。

摘要：为了解决混合气体多组分间特征吸收峰相互重叠引起的特征选择困难问题,提出了新型红外光谱特征选择方法,并对该方法的性能进行了分析与评价。首先,充分结合思维进化计算的并行机制、异化操作与蝙蝠算法的局部搜索能力,设计了思维进化蝙蝠算法。接着,通过实验采集两个混合气体数据库,利用思维进化蝙蝠算法对其目标组分的特征峰进行筛选。然后,从算法的收敛速度和筛选出的特征峰两个方面,将思维进化蝙蝠算法与基本蝙蝠算法、遗传算法、粒子群优化算法及并行萤火虫群优化算法等进行比较。最后,讨论了思维进化蝙蝠算法与无信息变量消除法相结合对结果的影响。实验结果表明：CO的特征峰范围包括2 090-2 110 cm^-1和2 115-2 125 cm^-1,共包含32个波长点;N2O的特征峰范围为2 225-2 250 cm^-1,共包含26个波长点。利用筛选出的特征波长点建立的浓度反演模型,测试集均方根误差为0.155,决定系数可达0.908。实验结果表明：思维进化蝙蝠算法收敛速度快、全局搜索能力强,适用于存在重叠特征峰的混合气体的特征选择,对应的浓度反演模型的泛化性能也有显著提升。

摘要：为了解决一类径向基函数的结构优化问题，该文在基本思维进化计算框架的基础上，提出了一种有效的混合优化策略。在优化过程中充分利用样本的信息，同时借鉴信息矩阵的思想，提出了利用信息矩阵进行信息抽取和信息积累的方法，并设计了有效的趋同、异化算子与个体之间学习的具体过程，使结构和参数同时得到了优化。仿真研究表明，该算法是快速有效的，并能保证网络具有较好的泛化能力。

摘要：在分析已有的演化计算并行化实现策略的基础上,构造一种基于思维进化与空间分解并行策略的演化算法(MLSP-PEA)。将思维进化与空间分解技术相结合,采用趋同与异化操作,获得了较好的解精度以及可扩展性。自强3000上的实验结果表明,在处理多维函数优化问题时,MLSP-PEA与基于空间分解并行策略的演化算法(SP-PEA)相比具有更好的解精度以及更快的收敛速度。

摘要：人工神经网络应用的关键在于权值和结构的优化。思维进化计算 (MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化算法 ,具有极强的全局寻优能力 ,在数值优化和非数值优化方面均显示出明显的优越性。本文在思维进化计算框架的基础上 ,提出了一种用于人工神经网络权值与结构优化的思维进化算法 ,设计了有效的结构优化‘趋同’与‘异化’算子 ;在局部范围内寻求局部最优解 ,然后使用异化算子跳出局部范围的约束 ,在整个解空间寻求全局最优解。