【摘 要】
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如何有效地确定模糊Petri网（FPN）的各项参数、摆脱自学习能力差的缺点,一直是悬而未决的问题.针对此问题,将差分进化算法首次引入到FPN参数优化中,根据FPN的实际特征,提出了一
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,马来西亚理工大学计算机科学与信息系统系,吉首大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170199);湖南省自然科学基金资助项目(08JJ3124)
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如何有效地确定模糊Petri网（FPN）的各项参数、摆脱自学习能力差的缺点,一直是悬而未决的问题.针对此问题,将差分进化算法首次引入到FPN参数优化中,根据FPN的实际特征,提出了一种改进的差分进化算法.算法采用混沌策略产生初始种群,融合自适应变异因子及早熟惩罚策略提高种群多样性,同时保证很强的收敛性与全局性.仿真实验表明,将改进的差分进化算法与传统算法相比较,收敛到理想参数值的速度提高了5倍.
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