一种新颖的MCES方法优化布点

• 作者: 吴小俊 徐华 薛恒新 钱鹏江
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 特征选择法 优化布点 环境监测 收敛
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 4172-4175
• 页数: 4页
• 分类号: TP403
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.11.049

摘要

研究了一种新颖的客观特征选择方法--蒙特卡罗估计选择(MCES)方法.采用多宇宙并行量子遗传算法对MCES方法进行优化,使其具有更快速的收敛能力和更好的搜索效率,从而能更有效地优化建模.仿真实验中用该方法进行优化布点,优选出的采样点位能够有效地代表和代替原先监测的众多点位,表明该方法用于环境监测优化布点,具有简便、快速、结果合理稳定、易于推广等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	薛恒新	南京理工大学管理学院	173	3237	28.0	51.0
3	钱鹏江	江南大学信息工程学院	33	123	5.0	9.0
4	徐华	南京理工大学管理学院	40	234	10.0	14.0