冯翔
博士 教授 博士生导师
华东理工大学 信息科学与工程学院
人工智能,群体智能与演化计算,时空大数据智能
重实践,求真理,崇探索,尚原创。
- 姓名:冯翔
- 目前身份:在职研究人员
- 担任导师情况:博士生导师
- 学位:博士
-
学术头衔:
博士生导师, 优秀教师/优秀教育工作者
- 职称:高级-教授
-
学科领域:
计算机科学技术
- 研究兴趣:人工智能,群体智能与演化计算,时空大数据智能
冯翔,女,博士,华东理工大学教授,博士生导师,华理-申能能源大数据研究中心副主任,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、系统软件专委会委员、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会委员、中国自动化学会环境感知与保护专委会委员,《complex & intelligent systems》(springer)期刊的编委。师从硕士导师李积源教授,博士导师帅典勋教授,博士后导师lau cm francis(刘智满)教授。曾为香港大学计算机系分布并行计算研究组postdoctoral fellow。在香港大学期间,作为负责人申请并完成一项香港科学基金(urc)项目,作为合作负责人申请并完成一项香港科学基金(rgc)项目。回到华东理工大学工作后作为负责人申请并完成两项国家自然科学基金项目(一项青年基金项目和一项面上项目)。曾和15位计算智能领域专家合著《multi-objective memetic algorithms》专著(editors: chi-keong goh,yew-soon ong,kay chen tan)。发表论文50余篇,其中以第一作者或通讯作者在《ieee intelligent systems》、《ieee transactions on systems, man and cybernetics: systems》、《information fusion》、《computer networks》、《soft computing》、《computational intelligence》等国际期刊上发表20余篇,在《计算机学报》上发表4篇,在《计算机研究与发展》上发表4篇,在国际会议录上发表15篇,5篇出版为国际专著的章节。2021年5月有一篇高被引论文。从事分布式群体智能方向的理论研究15年以上。2015年后开始将分布式群体智能理论与大数据智能应用相结合,提出数据动力学。2016更加积极参与上海市大数据产业化推进的工作中,先后参与上海燃气大数据、上海商业大数据、上海燃气应急处置等项目。团队所完成工作“面向城市智慧燃气的数据融合和优化技术”2020年获上海市科技进步二等奖。本人重实践,求真理,崇探索,尚原创,潜心多年扎根教学科研一线。
-
凯发k8国际首页主页访问
10421
-
关注数
0
-
成果阅读
3094
-
成果数
31
冯翔, 陈海娟, 虞慧群
计算机科学与探索,2020,14(7):1114-1125
2020年10月01日
将深度与演化算法结合,提出一种深度演化算法,即群竞争合作优化(gcco)算法。首先引入生物群模型来模拟群体搜索猎物的自然现象,算法通过多步迭代可简单实现优化问题求解。在生物群模型中,跟随者采用变步长的区域复制方式,平衡了收敛速度与优化精度,随机者采用基于特征变换的随机游走模式,避免陷入局部最优。其次引入竞争模型和合作模型增加算法复杂性,通过群体间的竞争和信息共享,提高算法的搜索性能。算法的数学模型是从群论、动力学以及帝国竞争理论推导出来的,在理论上也分析验证了算法的收敛性。最后在十个优化基准函数上与其他三种优化算法对比测试算法的性能。在解决上海市设立燃气站点提高到场及时率的实际问题中,gcco算法也取得了比其他算法更好的效果。
深度演化, 特征变换, 竞争模型, 合作模型
-
169浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
0下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 杨昙, 虞慧群
计算机研究与发展,2015,52(8):1742-1756
2015年08月01日
随着当今世界逐渐从信息化转型为数据化,模式识别和数据挖掘等领域面临越来越大的挑战.爆炸式增大的数据量使得特征选择过程成为大数据模式识别等领域必不可少的环节.受动物界资源争夺行为启发,在由特征选择模型转变为资源分配问题模型中加入个体的资源争夺行为,提出多群体公平算法(multi-colony fairness algorithm, mcfa)对该行为进行评判和处理,用以取得更优的分配方案(即更优特征子集),其有机融合随机搜索和启发式搜索,且将filter方法和wrapper方法相结合,降低计算量的同时获得更高的分类准确率.对提出的多群体公平算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性和有效性;uci机器学习数据库数据集与4种经典特征选择算法:顺序前向搜索算法(sequential forward selection, sfs)、顺序后向搜索算法(sequential backward selection, sbs)、顺序前向浮动搜索算法(sequential floating forward selection, sffs)、顺序后向浮动搜索算法(sequential floating backward selection, sbfs)和3种主流特征选择算法:相关性-冗余度特征选择算法(relevance-redundancy feature selection, rrfs)、最大相关最小冗余算法(minimal-redundancy-maximal-relevance, mrmr)、relieff算法的对比实验表明,提出的多群体公平算法能够有效选择规模和性能都比较好的特征子集.
特征选择, 多群体公平算法, 资源分配, 争夺资源行为, 群内竞争
-
172浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
2下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 刘阳, 虞慧群, 罗飞
计算机研究与发展,2017,54(8):1772-1784
2017年08月01日
随着人工智能和大数据的迅猛发展,大数据的爆炸式增长和问题的复杂性分布导致对并行智能处理的要求日趋迫切.传统的理论模型和技术方法面临严峻挑战,受自然界启发的物理学法则和生物学方法逐渐成为研究热点.受多头绒泡菌的生长觅食等行为启发,提出了一种基于能量机制的多头绒泡菌动力学算法(physarum-energy dynamic optimization algorithm, peo).该算法以多头绒泡菌算法为基础,根据其动力学特征,引入能量机制,以改进现有的多头绒泡菌算法全局信息交互能力差等缺点.此外,peo引入了年龄因子的概念和扰动机制,以控制算法在不同阶段的寻优能力和收敛速度,并从理论角度对算法模型的收敛性进行证明.最后,通过在tsp数据集上实验证明算法在不同规模数据集的有效性和收敛性,并进行了参数分析.与其他的优化算法的对比实验数据表明,peo在面对复杂问题的求解速度和收敛速度明显优于其他的优化算法,具有高精度和快收敛的特性.
多头绒泡菌动力学优化算法, 能量机制, 年龄因子, 旅行商问题
-
99浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
0下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 杨昙, 虞慧群
计算机科学,2018,42(7):156-161
2018年11月14日
撒谎行为的存在会破坏cdn缓存分配的公平性。 使用博弈论对服务器在缓存分配过程中的自私撒谎行为进行了研究。经分析发现,服务器撒谎行为的本质就是当缓存不足时,额外多申请一定量缓存;而当缓存充足时,则诚实地申请所需缓存量。针对这种撒谎行为,提出了一种公平分配算法,在计算服务器的缓存申请量时,考虑其历史缓存申请量,并根据不同阶段申请量的有效性不同引入年龄因子,(重新)计算得到服务器的当前有效缓存申请量,使得撒谎的服务器与诚实的服务器相比受到更多损失,以此来促使其停止撒谎行为。同时,公平算法还保证了系统的最大吞吐量,并引入了价格机制来保证诚实的服务器得到更高的需求满足度。仿真实验结果表明,公平算法对于上述撒谎行为有很好的改善效果。
撒谎行为, cdn缓存分配, 年龄因子, 价格机制
-
74浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
0下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 张进文, 虞慧群
计算机科学,2018,42(9):214-219
2018年11月14日
五行学说蕴含信息动力学,然而在网络中却一直未被很好地利用,为此提出一种基于五行原理的五行粒子模型方法来求解多agent系统的分布式问题。五行粒子模型可以很好地描述和处理多agent系统中agent之间存在的随机、并发、多类型的交互行为。基于五行粒子模型内部存在的生克关系,以及五行自身蕴含的稳定性和平衡性,对五行粒子模型和多agent系统分布式问题求解进行探讨,并对多agent系统中的各个agent进行行为建模,进而提出多agent系统分布式问题求解的五行粒子模型算法。最后,通过实验验证了该算法的有效性。
五行粒子模型, 行为建模, 多agent系统,, 资源分配
-
112浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
0下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 马美怡, 赵天玲, 虞慧群
计算机科学,2018,41(12):43-47
2018年11月14日
计算机安全系统与生物免疫系统具有很多的相似性,它们都需要在不断变化的环境中维持自身的稳定性。提出复合免疫算法,并应用到入侵检测系统中,以保护网络安全。针对经典的人工免疫算法在性能上存在的缺陷进行了改进,完善了其核心算法——否定选择算法,在否定选择算法中加入了分段技术和关键位,避免了恒定的匹配概率导致的匹配漏洞,降低了系统漏检率。并将遗传算法中的克隆选择算法和改进的否定选择算法结合为复合免疫算法,提高了检测器生成的动态性和多样性。最后,通过数学理论分析与仿真实验模拟,验证了改进算法的有效性和可行性,并且与其它经典算法进行了比较,结果证明,改进算法可以提高系统性能。
人工免疫算法, 入侵检测, 否定选择算法, 生物免疫系统, 克隆选择算法
-
101浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
0下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 马美怡, 虞慧群
《计算机科学》,2018,41(1):105-110
2018年11月14日
为了缓解internet网络拥挤状况,提高用户访问网站的响应速度,从技术上解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等原因所造成的用户访问网站响应速度慢的问题,提出了一种新的缓存资源分配方法——细胞优化算法。该算法是模仿自然细胞系统功能的一种智能优化方法,其通过模拟细胞内部结构和原理,对细胞核、细胞质的浓度、细胞间的亲和度、细胞优化机制、细胞的动态演化过程建立数学模型。给出了算法的并行计算结构和步骤。最后,通过理论证明、仿真实验与同类算法的比较,验证了算法求解cdn缓,存资源分配问题的有效性。
cdn, 缓存资源分配, 细胞优化算法, 分布并行算法
-
96浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
2下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 马美怡, 施尹, 虞慧群
计算机研究与发展,2013,50(12):2543-2553
2013年12月15日
机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm, sgso).社会群体搜索算法对群体的分类及信息反馈机制——领导-追随机制的制定,降低了早熟的概率,交叉变异和淘汰机制的引入增加了搜索范围,减少了陷入局部最优的可能.同时,对提出的社会群体搜索算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性;将社会群体搜索算法应用于机器人路径规划进行仿真,从实验中验证了算法的有效性,并与遗传算法和粒子群算法比较,进一步证明了社会群体搜索算法在机器人路径规划问题中的有效性和高效性.
机器人路径规划, 社会群体搜索算法, 社会行为, 遗传算法, 粒子群优化
-
98浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
1下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 马美怡, 虞慧群
计算机研究与发展,2013,50(9):2015-2027
2013年09月15日
冬季湖面冰冻是一种常见的自然现象.受这一自然现象启发,提出了一种新的智能并行算法——湖水能量优化算法,并应用该算法解决旅行商问题.湖水能量优化算法模拟湖水降温时湖面的冰冻过程.随着温度的降低,湖水分子失去能量,当能量达到冰冻阈值时,分子析出结冰.湖水能量受到湖水中心能量、大气能量、湖水分子能量以及湖面风吹动等多方面影响.由此建立湖水能量优化算法的数学模型——湖水能量模型和风动模型等,并通过收敛性定理和lyapunov稳定性定理进行理论证明,验证了算法的收敛性和解决旅行商问题的有效性.最后,通过实验模拟湖水能量优化算法解决tsplib中标准实例问题,并将实验结果与其他经典算法进行比较,进一步说明了湖水能量优化算法解决复杂np难题时高效率、低迭代次数及强收敛性的特性.
湖水能量优化, 冰冻模型, 启发式算法, 分布并行算法, 旅行商问题
-
112浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
0下载
-
0评论
-
引用
冯翔, 张进文, 虞慧群
计算机学报,2014,37(8):1794-1808
2014年08月01日
旅行商问题(travelingsalesmanproblem,tsp)是np完全问题中最为著名的问题,它易于陈述而难于求解,至今尚未找到准确有效的求解大规模tsp问题的方法.文中提出了能求出tsp有效近似最优解的新的蚊子追踪(mosquitohostseeking,mhs)算法,证明了蚊子的目标追踪行为和mhs数学模型的一致性、蚊子追踪算法的收敛性,并通过理论证明确定了mhs算法中各参数的选择范围.蚊子追踪算法是一个全新的仿生算法.文中以tsp问题为载体,详细提出了蚊子追踪算法的动机、生物学模型、数学模型、算法、理论基础(数学证明)及大量实验结果.从理论和实验两方面证明了蚊子追踪算法能够求出tsp问题理论上的优化解
仿生算法, 旅行商问题, 蚊子追踪算法, 分布并行算法
-
119浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
1分享
-
0下载
-
0评论
-
引用