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复杂函数优化的混沌遗传算法

将混沌融入遗传算法提出了混沌遗传算法 ,该方法利用混沌运动的随机性、遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行  (本文共5页) 阅读全文>>

《电子测试》2013年09期
电子测试

改进的人工蜂群算法在复杂函数优化中的应用

为快速准确地优化复杂函数,通过引入自适应竞争机制来改进基本人工蜂群算法,并将...  (本文共2页) 阅读全文>>

《计算机工程与应用》2007年36期
计算机工程与应用

基于遗传粒子群算法的高维复杂函数优化方法

针对高维复杂函数优化的特点,提出了一种遗传算法与粒子群算法相结合的主-从结构算法。算法中,主级为全局搜索的遗传算法;从...  (本文共3页) 阅读全文>>

《科学技术与工程》2008年23期
科学技术与工程

复杂函数优化中的一种扩展微粒群算法

为了提高标准微粒群算法处理复杂函数时的优化性能,引入了一种扩展形式的新微粒群算法。该算法充分利用了微粒群算法中两个量的优点:群体最优位置利于...  (本文共4页) 阅读全文>>

《安庆师范学院学报(自然科学版)》2008年02期
安庆师范学院学报(自然科学版)

网格下基于并行混合GA的复杂函数优化算法

为了解决传统单一GA在解决复杂函数优化时容易陷入局部最优的问题,文中结合模拟退火和网格服务的思想提出了网格下基于并行混合GA的复杂函数优...  (本文共4页) 阅读全文>>

广东工业大学
广东工业大学

求解复杂函数优化问题的万有引力算法设计

万有引力算法是基于物理学中牛顿万有引力定律和模拟宇宙中所有物质具有相互吸引而向质量大的物质聚集的模型,它是一种全局性优化算法,万有引力算法为复杂函数优化问题的求解提供了一种新颖的解决方法,显示出广阔发展的前景.万有引力算法是一种群体智能的优化算法,其基本思想:通过种群中各物质之间相互吸引而产生的群体智能优化搜索,其机制和原理非常简单,既使算法有着良好的优化性能,又保持了群体智能的背景.因此,GSA算法已被广泛应用到函数优化、多目标规划、模糊系统控制等领域.传统的万有引力算法有两个不足之处:一个是局部搜索能力比较弱,另一个是容易出现停滞现象.目前许多学者从这两方面对传统GSA算法进行改进,以提高算法性能.一方面是动态调整权重因子,在搜索过程中引入一种变异算子以改进算法的局部搜索能力,另一方面是增加种群的多样性,同时增强跳出局部最优解的能力,避免计算的盲目性,加快算法的收敛速度.为避免这两个不足,针对求解复杂函数的优化问题,本文做了...  (本文共48页) 本文目录 | 阅读全文>>