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  1. 基于变异策略的改进花授粉算法.pdf

  2. 介绍了一种新的元启发式智能算法 - 花授粉算法（FPA）和一种新的差分进化突变策略 - 目标突变（TM）策略。为了克服低精度计算，低速收敛，易于陷入局部优化，提出了一种基于变异策略-GETA算法的改进FPA .MAPA改进了TM，并将策略引入FPA局部搜索过程以增强本地化。该算法的开发能力，并将随机变异算子引入到FPA全局搜索过程中，以提高算法的全局探索能力。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2019-07-29
    • 文件大小：332800
    • 提供者：anbeijinwu

  1. 一种新局部搜索策略的差分进化算法

  2. 为增强差分进化算法的局部搜索能力,一种新局部搜索策略引入到差分进化算法中,从而提出一种新局部搜索策略的差分进化算法。该算法用局部搜索得到新个体替换较劣个体,使其跳出局部最优,以此增强种群的多样性。数值实验选取4个测试函数,并与差分进化算法进行比较,结果表明算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：242688
    • 提供者：weixin_38685455

  1. 一种新的差分进化约束优化算法

  2. 对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38712899

  1. 动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法

  2. 针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38668243

  1. 求解非线性方程组系统的改进差分进化算法

  2. 针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：585728
    • 提供者：weixin_38737176